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Enregistrement W4410552378 · doi:10.1016/j.jsg.2025.105463

Quantitative characterization of fracture networks in the Permian organic-rich shales of the Whitehill formation in the Karoo Basin, South Africa and implication for hydrocarbon exploration, CO2 sequestration, and other fractured geofluid systems

2025· article· en· W4410552378 sur OpenAlexaff
Kenneth Chukwuma, Nicholas B. Harris, Elena Konstantinovskaya

Notice bibliographique

RevueJournal of Structural Geology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyPermianGeochemistryStructural basinOrganic matterHydrocarbonPetrologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mudstone formations (shales) are increasingly recognized as targets of hydrocarbon exploration and production, sites for CO 2 storage, and repositories for nuclear and other waste. Due to their low matrix permeability, considerable amount of fluid flow in shales may occur within fractures, and consequently significant effort is placed on the characterization of fracture networks. We report results of a multidisciplinary field and borehole study of a fracture network in Permian organic-rich shales of the Whitehill Formation in the Karoo Basin, South Africa, developed in proximity to Lower Jurassic dolerite intrusive sills. The goal was to systematically document the different fracture types, differentiate the underlying fracturing mechanisms, and quantify their contribution to fracture networks in intrusion-related organic-rich shales. Our observations comprise high-resolution digital outcrop models constructed from ground- and drone-based photogrammetry, and petrographic and geochemical data from fracture cements and fluid inclusions contained in them. Our results indicate that the fracture network in the studied shale developed from a suite of processes related to intrusion of the sills. These resulted in the formation of five distinctive fracture types, with varying orientation and fracture-filling material: (i) vertical solid bitumen veins; (ii) sub-vertical to horizontal solid bitumen-calcite veins; (iii) closely-spaced subvertical calcite veins; (iv) horizontal bitumen and calcite veins; and (v) sub-vertical joints. Based on the spatial distribution of these fracture types, three fracture domains are identified: upper, central, and lower domains, where the upper and lower domains are near the intrusions and the central domain at a greater distance. The upper and lower domains are dominated by solid bitumen and solid bitumen-calcite veins that exhibit a strong vertical orientation with a N-S strike. In contrast, the central domain comprises nearly horizontal solid bitumen-calcite veins. The vertical tensile fractures in the upper and lower domains likely developed in response to increased pore fluid pressure associated with the mobilization hydrocarbon and other hydrothermal fluids caused by intrusive heating. The horizontal tensile fractures in the central domain may be related to the thermal maturation and poroelastic deformation of the organic-rich shales. The development of the N-S tensile fractures is consistent with the normal fault regime associated with the E-W Early Jurassic extensive tectonics that led to the breakup of Gondwana. The relative contributions of the vertical and horizontal tensile fracture types in the Karoo shale to spatial variation of fracture orientation, intensity, and connectivity were evaluated using digital fracture network quantification. All observed fracture types contributed to hydrocarbon and fluid migration and storage. Our observations demonstrate that outcrops containing natural fracture sets can be used to characterize crucial fracture attributes such as fracture length, spatial arrangement, and connectivity and contribution of different fracturing mechanisms to fluid flow and storage in organic-rich shales impacted by igneous intrusions.

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)0,000
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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