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Enregistrement W4406585817 · doi:10.1155/gfl/3626427

Characterization and Spatial Distribution of Sand Group Architecture and Channel Types in Tight Gas Reservoirs: A Case Study From the Jurassic Shaximiao Formation of the Jinqiu Gas Field in the Central Sichuan Basin of China

2025· article· en· W4406585817 sur OpenAlexaff
Guian Guo, Deyu Zhu, Manrui Li, Xu Guan, X. Zhang, Changjiang Wu, Li Hu, Juan Zhao, Bohan Duan

Notice bibliographique

RevueGeofluids · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesPetroChina Company Limited
Mots-clésGeologyNatural gas fieldGroup (periodic table)Spatial distributionTight gasCharacterization (materials science)Channel (broadcasting)GeomorphologyPetrologyGeochemistryPetroleum engineeringNatural gasRemote sensingMaterials scienceChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an abundance of tight gas resources in narrow channel sand‐bodies from the Jurassic Shaximiao Formation of the Jinqiu gas field in the central Sichuan Basin of China. The architecture of sand group in the study area is undefined, and the spatial distribution of channel sand‐bodies is unclear. The complex and inhomogeneous sandstones have a significant impact on the reservoir’s physical properties and the fluid mobility of the reservoir. In this study, data from drilling cores, logs, seismic, and experiment testing were used to investigate the spatial distribution of sand group architecture and the channel types. There are five channel genetic types, including the multiphase superimposed type, deeply incised type, abandoned type, progradational superimposed type, and normal single genetic type. Based on the channel genetic types, the ratio of sandstone and mudstone, the ratio of width to depth, the connectivity ratio of sand‐bodies, and the production dynamic characteristics, the channel sand‐body connectivity is defined into three types. The connected sand‐bodies occur in the multiphase superimposed and deeply incised types of channels, with an average connectivity ratio of 83%, a ratio of sandstone and mudstone larger than 0.9, and a ratio of width and depth larger than 40. Based on the association of sandstone and mudstone and rhythmic structure, the sand group architecture can be divided into three types, including (A) uniform‐grain‐sequence pure sandstone architecture, (B) positive‐grain‐sequence thick sandstone and thin mudstone architecture, and (C) positive‐grain‐sequence thick mudstone and thin sandstone architecture. There is a high content of natural gas in Types A and B of sandstones, with a daily gas production of 29.16 × 10 4 –47.6 × 10 4 m 3 /day and pressure coefficients of 0.72–1.08. The sand group architecture of the study area is mainly controlled by the channel sinuosity and the ratio of accommodation and sediment supply, and Types A and B of sand group architectures occur with large channel sinuosity of 1.14–1.36 and a large ratio of accommodation and sediment supply of 0.61–2.92. Based on the connectivity degree of channel sand‐bodies, the sand group architectures, and production data, the channels of the study area can be divided into three types. Type I channels mainly occur in Sand Groups 6, 8, and 9, and Type II and Type III channels occur in Sand Groups 6 and 7 in the western and southern parts of the study area. The technology of fine characterization for channel sand‐bodies on the basis of human–computer interaction and seismic attributes is proposed, and geological modelling of the spatial distribution of sand group architectures and channel types is established. The research results achieve a theoretical breakthrough in the characterization of the sand‐body structure of tight sandstone reservoirs in narrow river channels and assist in the efficient exploration and development of tight sandstone gas.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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