An Improved Fractal Model for Characterizing Spatial Distribution of Undiscovered Petroleum Accumulations
Notice bibliographique
Résumé
Study of a mature petroleum play in the Western Canada Sedimentary Basin (WCSB) indicates that the spatial distribution of petroleum accumulations exhibits a self-affinity characteristic. This characteristic motivated the examination of a fractal model for a quantitative description of petroleum resource spatial distribution. The proposed approach transforms the spatial information with respect to discovered petroleum accumulations into a frequency domain, represented by an amplitude map and a phase spectrum. The amplitude map is then calibrated using a fractal model, inferred from exploration data, to account for the sampling bias in exploration procedure. The information in the obtained phase spectrum provides no clue with respect to the locations of undiscovered accumulations, and cannot be enhanced by the established fractal model either. If the calibrated amplitude map and a random phase map are transformed back to the spatial domain and conditioned on the discovered petroleum accumulations, the resulting map is equivalent to one of equal-probable realisations from a conditional simulation. Improvement can be made by extracting information with respect to locations of undiscovered petroleum deposits from geological factors controlling the formation of petroleum accumulations in a petroleum system. Using additional quantitative models, such as a geological favorability map or a map of probability of petroleum occurrence, allows an improved characterisation of spatial distribution of petroleum accumulations by the fractal model. An example from the Western Canada Sedimentary Basin illustrates the application of the method.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».