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Enregistrement W2001923207 · doi:10.2118/03-08-tb

An Update on Fibre Optic Distributed Temperature Systems

2003· article· en· W2001923207 sur OpenAlexaboutno aff
Tim Conn, Miodrag Pancic

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSIGNAL (programming language)Distributed acoustic sensingComputer scienceOptical fiberRaman scatteringThermalRaman spectroscopyOpticsMaterials scienceEnvironmental scienceTelecommunicationsFiber optic sensorPhysicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Distributed temperature (DT) monitoring systems are a relatively new technology being applied to thermal enhanced oil recovery applications. In Canada, most SAGD (Steam Assisted Gravity Drainage) projects are utilizing these systems in early commercial phases to understand the benefits of distributed temperature data, as it relates to drilling and completion designs and management of overall steam conformance in multiple well pairs. As a relatively new technology applied in the extreme operating environment of SAGD, DT monitoring has been a technical challenge for service companies and operators alike. These challenges however, are being overcome through ever evolving completion design modifications, improved fibre optic deployment methods, material improvements and development of more sophisticated surface optical computing technologies. A great deal of effort is being expended to flatten the learning curve towards the benefits of all concerned. The following Project Overview highlights one application of DT data towards a particular thermal project in Canada. It profiles a situation where the client benefited from the application of DT monitoring in a 325 ° C operating environment. DT Operational Methodology Most distributed temperature monitoring systems (DT) are based on multimode optical time domain refractometry. The light from a laser propagates along the fibre and energizes the glass, lattice structure, and molecules. Among the many different backscattering waves is the Raman signal. The Raman signal is a signal used for temperature evaluation. Raman scattering produces frequency- shifted wavelengths which are known as Stokes and anti- Stokes lines. The intensity of the Stokes lines is temperature independent. Anti-Stokes line intensity varies as a function of the temperature of the fibre. The ratio of these two intensities provides a direct measure of absolute temperature at the depth where the signal originated. Field Background Bitumen and water were recently discovered in an aquifer zone above a steam stimulated bitumen reservoir. It was a possibility that the conduit for this fluid transfer was behind pipe in two wells. Previous conventional monitoring had not confirmed casing failures or possible vertical fluid migration from the aquifer. The operator chose to test one of the production wells for the possibility of fluid influx to the upper zone, with the intention of identifying the most likely source. One of the key concerns during the completion of the well was good cement placement. It was a common practice to run a cement bond as a part of the completion process to confirm hydraulic isolation. Detecting flow behind casing was traditionally very difficult. Evaluations conducted in other areas of the field have shown that flow through potential paths, stop after a few thermal cycles which compounds valid indentification of problem areas. DT Technology offered the operator a probable method to identify fluid mobility behind pipe. Monitoring Program and Instrumentation Configuration Pump and rods were pulled from 73 mm tubing to allow the Fibrenet System to be installed. The surface pack-off landing sub assembly was designed to support the full weight of the monitoring system since the control lines were free hanging inside the enclosed tubing with pump-out plug.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,024

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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