Application of 3D marine controlled-source electromagnetic finite-element forward modelling to hydrocarbon exploration in the Flemish Pass Basin offshore Newfoundland and Labrador, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The Flemish Pass Basin located 450 km east offshore St. John’s, Newfoundland, Canada has seen an increase in exploration activity over the past decade. Risk mitigation is important for deepwater drilling, and marine CSEM interpretation techniques have the potential help de-risk reservoirs in an offshore exploration setting. This thesis uses 3D marine CSEM finite-element forward modeling with comparisons to measured data to (1) show the finite-element forward modeling code can synthesize data from real complex models built using unstructured grids, and (2) use this forward modeling technique to provide additional support and interpretations for two offshore exploration fields in the Flemish Pass Basin: Mizzen and Bay du Nord. In summary, the finite-element forward modeling code was able to synthesize good quality results from complex models built from real data. Sensitivity to the Mizzen reservoir was found, but it is likely below the detectability threshold. This is likely a result of the reservoir being too small and containing uneconomic volumes of hydrocarbons. However, the Bay du Nord reservoir is much larger and is predicted to contain much higher volumes of hydrocarbons. Numerical analysis confirmed a much greater sensitivity to the Bay du Nord reservoir exists.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».