Imaging fault-controlled hydrothermal dolomite bodies in the subsurface: insights from 3D seismic modelling of the Hammam Faraun Fault system, Suez Rift, Egypt
Notice bibliographique
Résumé
Constraining and detecting fault-controlled hydrothermal dolomite bodies in the subsurface generally depends on the use of seismic reflection data, but the practical understanding of how dolomite presence affects seismic images is limited. Using 3D seismic modelling, we here attempt to bridge this gap in understanding by linking outcrop data from fault-controlled hydrothermal dolomite to their response in seismic images. We investigate nine seismic models that contain fault-controlled stratabound and non-stratabound dolomite bodies, testing the sensitivity of seismic images to dolomite–limestone acoustic impedance, seismic wavelet selection and noise. The results show that (1) massive dolomite bodies are generally well imaged albeit transparent and non-reflective, (2) the presence and restriction of stratabound dolomite bodies to certain stratigraphic intervals can be interpreted or inferred, but that (3) individual stratabound dolomite bodies cannot be reliably detected or identified. Furthermore, (4) seismic images elucidate dolomite trends along and across bounding faults, and (5) stratigraphic trends in dolomite presence are clearly distinguishable in the models. The findings are important for understanding seismic imaging of dolomite in the subsurface, which in turn has implications for understanding fluid flow, for instance associated with groundwater management, geothermal energy and petroleum, as well as in underground storage of CO 2 and hydrogen.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».