MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7162314859 · doi:10.3997/2214-4609.202510624

Clay Volume Calculation from Acoustic and Density Curves using the Gyllenhammar Equation

2025· article· W7162314859 sur OpenAlexaff
T. Nekrasova, V. Kalashnikova, A. Finogenova, C.F. Gyllenhammar, V. Sopivnik

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineChemistry
ThématiqueElectrostatics and Colloid Interactions
Établissements canadiensGeoscience BC
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVolume (thermodynamics)Wave equationDifferential equation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary This case study demonstrates the calculation of clay volume in rock using density and acoustic logging, specifically in the northern oil and gas fields of the North Sea. The methodology is based on the Gyllenhammar formula and involves selecting appropriate coefficients for each analyzed interval. First, the clay volume should be calculated using gamma gay and/or a combination of neutron and density logs. Next, a cross-plot of density and acoustic logging is created, and the coefficients in the equation are determined from this plot. Finally, both clay volumes are compared, and if necessary, the coefficients in the equation are further calibrated. We can derive acoustic impedance from seismic data, calculated as the product of rock density and velocity. In this study, we modified the Gyllenhammar equation to create a formula for estimating clay content based on velocity and rock density. This approach demonstrates the ability to accurately calculate one of the essential parameters, such as clay volume, in the inter-well space using seismic data.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,918
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Explorer davantage

Même sujetElectrostatics and Colloid InteractionsTravaux en français237 207