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Enregistrement W4412936322 · doi:10.1038/s41598-025-12570-x

Controls of reservoir quality for submarine fan of F4 Formation in the Z oilfield, Illizi Basin, Algeria

2025· article· en· W4412936322 sur OpenAlexaff
Changhai Li, Weiqiang Li, H. Ye, Qiang Zhu, Xuejun Shan, Hongping Wang, Shengli Wang, Ziyu Zhang, Xianjie Zhou, Zixin Xue, Rui Ma

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubmarineStructural basinGeologyPetroleum engineeringPaleontologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subaqueous fan reservoirs have emerged as a pivotal focus in recent deep-water oil and gas exploration. In the Illizi Basin of Algeria, a series of submarine fan reservoirs are developed within the Devonian F4 Formation of the Z oilfield. Understanding the genesis of high-quality reservoirs (defined as those with porosity exceeding 25% and permeability greater than 1000 mD) is crucial for pinpointing high-productivity wells in deep-water submarine fan settings.By integrating core data, thin-section analysis, grain-size data, logging data, and petrophysical property data, this study systematically classifies the depositional environments in the study area, constructs a sedimentary-logging identification template, maps the spatial distribution of lithofacies associations, identifies diagenetic types and evolution sequences, assesses reservoir quality, uncovers the origin of high-quality reservoirs and formulates a genetic model for high-quality reservoirs.The findings show that the study area encompasses 12 rock lithofacies types and 6 lithofacies associations, with braided river channels and interchannel facies being the predominant facies. Four diagenetic processes-compaction, cementation, dissolution, and fracturing-have been identified. Compaction and cementation tend to decrease porosity and permeability, while dissolution and fracturing enhance these properties. Four diagenetic evolution sequences, namely calcite cementation, dolomite cementation, muddy cementation, and quartz cementation, are recognized. Reservoirs associated with calcite and dolomite cementation sequences generally exhibit superior properties due to more strongly developed dissolution, whereas those related to muddy and quartz cementation sequences are of poor quality. Notably, high-quality reservoirs such as LF2, LF7, and LF9 developed in braided river channel microfacies have undergone calcite cementation. These findings verify the critical interplay between depositional facies and diagenetic processes in determining reservoir quality, providing valuable insights for future exploration and production strategies in similar geological settings.

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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,152

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,262 · 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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