tephra层(v t,c碳水化合物)和排气结构(n vent,r vent,d vent and v t t)来自合理的184
学校对以下主题进行了最新的审查:(i)控制参数,这些参数确定沉积环境中沉积物的产生和重新分布; (ii)液压分类和沉积相是早期成岩作用的诱发因素; (iii)沉积学与成岩过程之间的关系; (iv)组成数据作为理解和预测纹理的工具建模; (v)沙子如何转化为砂岩:对压实和碳酸盐,粘土矿物质和石英水泥和替代品的形成(VI)预测储层质量:碳捕获和地热能案例研究。
近年来,随着常规的石油和天然气资源的耗竭(通常由砂岩,页岩,碳酸盐,碳酸盐,火山岩,火山岩,煤炭,气体水合等代表),非常规的石油和天然气勘探和开发已成为新的热火,成为了新的热率(Yin等,2019a; Yin等,2019b; Yin。 Al。,2022a,2022b;非常规石油和天然气储层的孔隙率较低,渗透率较低,异质性和复杂成岩作用。因此,在不同尺度上的孔和断裂的定量表征已成为高耐高率储层发现的重点和挑战。不同尺寸的毛孔和骨折不仅会影响非常规石油和天然气储层的存储和迁移能力,而且还会对安全钻探和石油和天然气开发计划产生重要影响(Li等,2019; Yin等,2020a; 2020a; Yin et al。,2020b; 2020b; li等,2020; yin and wu,2020; lie,2020; lie and 2020; lie and lie,2020年;本研究主题中的23项研究旨在将不同规模的毛孔和裂缝的定量表征和工程应用汇总到非常规储层中的毛孔和断裂,旨在理解紧密储藏孔和骨折系统的多种方法定量表征的一般目标,并为未来的研究工作提供了一般框架。孔结构的细胞和定量表征的发展是实现紧密储层的有效发展的有效度量(Liu等,2020; Xu and Gao,2020; Xu等,2020)。该主题涵盖了
环境。直接研究授权的行使包括构建已开展的工作并提出一个可能阐明尚未解答的问题的研究项目。就活动的主题而言,很明显,金属及其在环境分区之间的转移(或动态)问题是我工作的核心。在使用同位素地球化学(与其他技术相结合)16年后,我仍然相信这种方法提供了通过其他方式难以获得的有价值的信息。要确信这一点,只需看看越来越多的介绍同位素测量(尤其是铅的同位素测量)的出版物就足够了;分析技术的出现促进了爆炸,这些技术比古老的 TIMS 更便宜、更快……而论文年份致力于研究沉积信息、地表水和大气颗粒,以了解这些区室之间的传输在埃罗省 (Etang de Thau),论文后期的时间主要致力于土壤、泥炭地和地衣等生物蓄积物的研究,松针或鱼,涉足与考古学直接相关的领域。然而,正是由于方法的多学科性和多样性,这些困难才得以克服,特别是当涉及到相互作用极其复杂、几乎无限的自然环境时。但这个问题最终真的那么重要吗?这需要土壤学、成岩作用、考古学、沉积学、古植物学、形态古生物学、生物学、生态毒理学、兽医学、海洋学、地貌学、化学、放射化学、磁学、数学建模等各个领域的先进知识......不用说,如果我有一些基础知识可以让我或多或少有效地与作为这些学科的专家,我还远未掌握所有的微妙之处和具体知识。在本文档的其余部分中,读者通常很难确定我自己的贡献,因为所提出的研究中不同参与者之间的相互作用非常接近。
抽象预测和插值井之间获得3D分布的渗透性是用于保护模拟的具有挑战性的任务。无碳酸盐储层中的高度异质性和成岩作用为准确预测提供了重要的障碍。此外,储层中存在核心和井记录数据之间的复杂关系。本研究提出了一种基于机器学习(ML)的新方法,以克服此类困难并建立强大的渗透性预测模型。这项研究的主要目的是开发一种基于ML的渗透性预测方法,以预测渗透率日志并填充预测的对数以获得储层的3D渗透率分布。该方法涉及将储层的间隔分组为流量单位(FUS),每个储层单位都有不同的岩石物理特性。概率密度函数用于研究井日志和FUS之间的关系,以选择可靠的模型预测的高加权输入特征。已实施了五种ML算法,包括线性回归(LR),多项式回归(PR),支持矢量回归(SVR),决策树(DET)和随机森林(RF),以将核心渗透性与有影响力的孔集成与有影响力的孔原木以预测渗透率。数据集随机分为训练和测试集,以评估开发模型的性能。对模型的超参数进行了调整,以提高模型的预测性能。为了预测渗透率日志,使用了两个包含整个重点毒的关键井来训练最准确的ML模型,以及其他井来测试性能。的结果表明,RF模型优于所有其他ML模型,并提供最准确的结果,其中调整后的确定系数(R 2 ADJ)在预测的渗透率和核心渗透率之间的训练集为0.87,对于测试集,平均绝对误差和平均正式误差(MSSE)的平均误差和0.32和0.19和0.19和0.19和0.19,均为0.82。据观察,当在包含整个储层FUS的井上训练RF模型时,它表现出较高的预测性能。这种方法有助于检测井的孔原木和渗透率之间的模式,并捕获储层的广泛渗透率分布。最终,通过高斯随机函数模拟地统计学方法填充了预测的渗透率日志,以构建储层的3D渗透率分布。研究成果将帮助ML的用户对适当的ML算法做出明智的选择,以在碳酸盐储层表征中使用,以进行更准确的通透性预测,并使用有限的可用数据进行更好的决策。
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1标题:海洋沉积铀与钡比作为2更新世底部水氧浓度的潜在定量代理3 4作者:5 Kassandra M. Costa 1; Sune G. Nielsen 1,2; Yi Wang 1,2; Wanyi Lu 1; Sophia K. V. Hines 3; 6 Allison W. Jacobel 4,5; Delia W. Oppo 1 7 8隶属关系:9 1伍兹洞海洋学机构,伍兹孔海洋学机构,伍兹10洞,马萨诸塞州,美国,美国11 2 Nirvana Laboratories,Woods Hole Oceanographic Institution,伍德斯海洋学会,马萨诸塞州伍兹洞,美国马萨诸塞州12 3 3 3 3 3海洋化学和地球化学系美国VT,美国15 5地球,环境和行星科学系,布朗大学,美国RI 16号,美国16号,17 18联系人:19 Kassandra M. Costa; kassandra.costa@whoi.edu 20 21摘要22 23氧气对海洋生态系统至关重要,并且通过呼吸与深海中的碳储存24相关。过去重建氧气浓度受到25个缺乏定量而不是定性代理的限制,但是最近已经开发了几种新的(半)26个定量氧气代理。在这项研究中,我们通过将其标准化为28(BA)来探讨了将大量沉积铀(U)添加到此列表中的27种可能性。首先,在全球尺度上比较了u/ba和底部水氧浓度,使用核心顶部数据库,在大于200 m的水深度中,使用核心顶部数据库进行了比较。35 U/BA的氧气重建通常与先前36个发表的烯酮保存和底栖有孔虫的表面孔隙率记录的氧气相一致。然后,30在较小的空间31量表上,U/BA和底部水氧之间的关系进行了检查:在每个海洋盆地内,在赤道太平洋,32阿拉伯海和西方赤道大西洋的东部区域内。在此区域量表上,次要33对U和BA行为的影响可能在空间上更均匀,经验34分段线性校准得以开发,随后在Downcore Records上进行了测试。也已经确定了U/BA作为氧气代理的效用的几个局限性。代理38仅应在包含39硫酸盐的硫酸盐的最上层间隔中应用,以最大程度地减少稀释岩成岩的成岩作用,并且应监测磷含量的40个潜在影响磷灰石对铀含量的潜在影响。u/ba在平均冰川和冰川间期间与气候42转变期间记录41个氧气浓度更为成功,当时的时间和振幅可能对燃烧和43平滑。对校准的保守误差导致44个区域U/BA的最大效用,其氧气浓度相对较高(例如,> 50 µ mol/kg)和较大的氧45个变异性(±10s µ mol/kg)。即使使用这些注意事项,u/ba也是两个定量的46氧气代理之一,可能能够记录高于50 µ mol/kg的可变性,而另外47个研究在48个努力中对其在不同环境环境中的功能进行了研究,可以在过去的48个努力中重建过去的氧气浓度的整个氧气浓度。