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Enregistrement W4408011686 · doi:10.1061/jleed9.eyeng-5667

Three-Dimensional Geological Engineering Double Desert Evaluation of Low-Permeability Sandstone Reservoirs

2025· article· en· W4408011686 sur OpenAlexaff
Hui Xiao, L.P. Zhang, Shibin Wang, Jiuzhou Xiang

Notice bibliographique

RevueJournal of Energy Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyPermeability (electromagnetism)Desert (philosophy)Geotechnical engineeringGeomorphologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Offshore low-permeability sandstones with poor physical properties and high nonhomogeneity are effective modification measures using hydraulic fracturing, but they are costly and risky, and conducting fracability evaluations is a necessary measure to ensure the successful implementation of low-permeability sandstones. Therefore, it is necessary to carry out geological and engineering sweet spot evaluations. The engineering sweet spot is mainly aimed at forming a complex subnetwork, considering factors such as energy brittleness, fracture mechanics, quantification of natural fractures, etc., along with adopting the hierarchical analysis method and entropy weighting method to establish a model for evaluating the fracability of the fracture network. The geological sweet spot is based on logging interpretation data, considering mud, pore space, and gas-bearing factors, and the factor analysis method is used to establish a single-well geological sweet spot evaluation model. Based on the previous geological and engineering sweet spot evaluation model and combined with seismic wave inversion, a three-dimensional (3D) geological and engineering double sweet spot evaluation model was established, and the reservoir types were subdivided into Class I, Class II, and Class III. In addition, the capacity prediction under different reservoir types was carried out, and the sandstone reservoir double-sweet spot evaluation template was established by combining the geological and engineering sweet spot evaluation results corresponding to different reservoir types. Taking the DF13-1-1 well as an example, the geoengineering fracability index is calculated, and the production is predicted and compared with the actual production to verify that the model is more reliable.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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