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Enregistrement W4409573383 · doi:10.61091/jcmcc127a-022

Research on physical properties of shale gas reservoirs in Hunan Province based on the analysis model of logging data

2025· article· en· W4409573383 sur OpenAlexvenueno aff
Li Yan, Wenshi Wang, Jie Wang, Xu Dong, Lingling He

Notice bibliographique

RevueJournal of Combinatorial Mathematics and Combinatorial Computing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoggingShale gasPetroleum engineeringOil shaleEnvironmental scienceGeologyGeographyForestryPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most areas in Hunan Province are rich in shale gas blocks, and their shale gas reservoir physical properties, geological characteristics, and enrichment rules need to be further studied. The article chooses the five # logging data of the Xiaoyanxi Formation in Anhua, Hunan Province, as the research object, preprocesses the logging data by curve environmental influence correction, curve reconstruction, and normalization, calculates the total organic carbon content and mineral composition change of shale gas by multiple linear regression, and uses the multi-mineral content calculated by optimization algorithm combined with the volumetric model to realize the matrix porosity of the variable skeleton. Then, the differential equivalent medium, self-compatible approximation, and K-T models were used to calculate the shale rock skeleton modulus. Then the shale gas reservoir petrophysical model was constructed. The adsorbed gas and free gas of the shale gas reservoir were solved separately to obtain the total gas content of the shale gas reservoir. The average TOC content solved by the model is 1.79%, which is only 2.23% higher than the absolute error of the actual data. When the volume fraction of the organic matter mixture increased from 0 to 0.25, the relative change of the longitudinal and transverse wave velocity ratio was only 0.87%. The shale gas content in Anhua Xiaoyanxi Formation 5# in Hunan Province ranges from 0.87 to 8.41 cm³/g, significantly higher than the lower limit value for shale gas industrial development. Recorded well data can clarify the reservoir’s physical characteristics of shale gas in Hunan Province and provide data support for exploring shale 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,117

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,245 · 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
Résumé présentoui

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