Research on physical properties of shale gas reservoirs in Hunan Province based on the analysis model of logging data
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».