Forward stratigraphic modelling of marine petroleum source rocks: the case of the Carson Basin
Notice bibliographique
Résumé
Organic matter rich rocks are the main component of any petroleum system. Marine organic matter deposits form a major part of these rocks and are the source of most oil. Vertical and lateral heterogeneities in marine petroleum source rocks are widely observed and owed to the dynamics of deposition and preservation of marine organic matter. Such source rock heterogeneities add major challenges to hydrocarbon exploration and estimation of resources, therefore, quantification of source rock potential using numerical prediction tools can contribute significantly to reducing exploration risks and enhancing the accuracy of resource assessment. We introduce here our innovative approach to modelling marine petroleum source rocks as part of an established forward stratigraphic modelling workflow. This enhanced workflow only requires minor additional input to a regular forward stratigraphic model in order to simulate marine source rocks deposition and preservation. Modelled source rock properties with this method include TOC, HI, thickness, net to gross, lithology, and other depositional environments properties allowing a sound source rock potential assessment. Additionally, we assess uncertainty, sensitivity, and risk on source rock potential using an innovative response surface modelling approach which provides an efficient and effective way to understand the controls on any output property and quantify the associated risk. To illustrate this new methodology, we will present the case of the Mesozoic Carson Basin offshore Newfoundland and Labrador, Canada.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».