The reconstruction of coastal carbonate sequence stratigraphy: A modern-systems approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sequence stratigraphy is the primary tool used by sedimentologists to predict bed-scale flow properties of both marine carbonate reservoirs (associated with carbon sequestration and hydrocarbon recovery) and groundwater aquifer systems. Coastal carbonate sequence stratigraphic models have been predicated upon the existence of parasequences, shallowing-upward successions bounded by marine flooding surfaces. Transgressive deposits in such models have been assumed to be mostly absent, whereas regressive deposits are presumed to form through the successive basinward stepping of shoals and their associated lagoons over open platforms. A review of modern coastal systems calls these assumptions into question. Transgressive deposits are substantive. In particular, in situ lagoonal and tidal-flat deposits left behind by overriding landward-migrating barriers are common across Holocene carbonate platforms. Furthermore, regressive deposits are not represented by prograding shoals and lagoons, but by lagoonal abandonment, and grainy shoreface progradation capped by strandplains, with overlying accommodation restricted to swales where only thin, discontinuous, intertidal mud flats form. We present a novel sequence-stratigraphic model based on these modern-systems observations with significant implications for subsurface geobody connectivity and fluid-flow prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».