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Enregistrement W4417341022 · doi:10.51865/jpgt.2025.02.10

SEDIMENTARY BASINS AND HYDROCARBON RESOURCES ON A GLOBAL SCALE: INSIGHTS FROM ROMANIA

2025· article· W4417341022 sur OpenAlexaboutno aff
Daniela-Doina Neagu, Elena-Rodica Stoica-Negulescu

Notice bibliographique

RevueRomanian Journal of Petroleum & Gas Technology · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geophysical Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSedimentary basinStructural basinPetroleumTectonicsFossil fuelMiddle EastSedimentary rockMineral resource classification

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global economies and infrastructure still depend heavily on petroleum-based products. Despite significant initiatives aimed at transitioning to renewable energy, the oil and gas sector continues to play a key role in shaping both the global economy and political landscape. Organizations like the U.S. Energy Information Administration, the U.S. Geological Survey, and the BP Statistical Review of World Energy have gathered extensive data reflecting this ongoing reliance. Oil reserves are not uniformly distributed across the globe. The Middle East holds the majority of the world's confirmed reserves, followed by countries such as United States and the Canada, as well as regions in Latin America, Africa, and the former Soviet states. Hydrocarbon deposits of a basin, or even part of it, led to the concept of an oil province that is mainly based on the analysis of geological setting. The defining of a petroleum system or province considers several criteria: geographic criteria (especially the extent and volume of rocks of interest); geological criteria (type of basin and its classification, stratigraphy) and petroleum criteria (potential and volume of discoveries, type of reservoir). After classifying giant oil fields according to basin and tectonic setting, several conclusions were drawn and a hierarchy was established: passive continental margins facing large ocean basins host of about 31% of giant deposits; continental rifts and overlying sag basins contain about 30% of the world's largest oil fields; the final collision belts between two continents form major basin that contains for approximately 24% of global giant fields; and continental arcs at convergent plate boundary, strike-slip systems, and subduction margins together host 15% of the world's giant fields. Looking ahead, the direction of oil exploration will be influenced not only by the quantity and type of resources available in the mentioned areas, but also by geopolitical dynamics and technological advances. Improved seismic imaging and detailed reservoir analysis are expected to play a greater role, especially in the development of unconventional resources such as tight oil, tight gas and shale formations. Romania can be considered the second largest oil producer and the third largest gas producer in the EU. Most known oil and gas fields in Romania have reached maturity, but the exploration of deeper structures has led to several recent discoveries. Current research techniques based on high-resolution seismic images correlated with a complex geophysical well investigation are expected to reveal new hydrocarbon accumulations both onshore areas (in orogenic or foreland type basins) and offshore in the western Black Sea basin. In order to have a clear picture of the development directions for oil and gas fields, this study analyzed data and statistics provided by specialized institutions and literature, synthesizing them in a clear and suggestive way possible according to the diagram below. The paper represents a first step in guiding future exploration efforts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,185 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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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