MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2021600662 · doi:10.2118/152422-ms

Fiber Optic Distributed Acoustic Sensing of Multiple Fractures in a Horizontal Well

2012· article· en· W2021600662 sur OpenAlexaff
Warren MacPhail, Bill Lisoway, Kevin Banks

Notice bibliographique

RevueSPE Hydraulic Fracturing Technology Conference · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Waves and Analysis
Établissements canadiensInversa Systems (Canada)Devon Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroseismHydraulic fracturingGeologyAcoustic emissionHigh resolutionDistributed acoustic sensingAcousticsComputer scienceRemote sensingOptical fiberPetroleum engineeringSeismologyFiber optic sensorTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper highlights the current state of fiber optic distributed acoustic sensing (DAS) technology by reviewing its application to hydraulic fracture diagnostics in a multi fractured horizontal well (MFHW). It will be shown that, with the advent of DAS, a gap in the feedback — which could previously occur using various hydraulic fracture diagnostic options — has been filled. Results are shared that were obtained from the first successful application of high resolution DAS during the placement of multiple hydraulic fractures in a horizontal well that was completed with an open hole packer and frac valve system. Observations of the real time acoustic soundfield in the near wellbore (NWB) region during hydraulic fracturing are presented as high resolution images. These images have enabled an analysis of key dynamic aspects of the fracturing process. In examining the resultant data, it has become apparent that DAS has overcome some limitations intrinsic in other diagnostic tools such as distributed temperature sensing (DTS), microseismic monitoring, and tracer programs. An overview of the well design is provided as well as selected samples from the dataset which highlight some of the events that were observed during the hydraulic fracturing process. Sample images are used to demonstrate the current capability of DAS measurement, selected both from the real time soundfield display (SFD) and from processed high resolution soundfield maps. DAS processing methods are briefly discussed, as well as two categories of field observations— which highlight some of the mechanical reliability aspects of the swell packer/ball actuated frac sleeve system, as well as some aspects of the near wellbore region during hydraulic fracturing such as single or multiple fracture initiation sites and the general behaviour of wellbore fluids over the course of the fracture treatment. Distributed acoustic sensing using a single mode optic fiber has been described in recent literature (Molenaar, 2011) for applications involving the recording of acoustic events during various stages of well completion and stimulation. The current paper provides further description on how DAS works and shares results from a high resolution DAS survey, obtained while placing multiple hydraulic fractures in a horizontal well, completed in a tight sand using an openhole ball actuated valve system with swell packers for fracture isolation. Earlier findings are supported, in particular that DAS will enable an improved understanding of in-wellbore activities and, in so doing, that it will enable optimization of hydraulic fracturing design and execution. It is recognized that much is yet to be learned in the processing of fiber optic DAS data, but also that it would be beneficial to share the work that has been completed to date to facilitate accelerated development of DAS processing technology.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · 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'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

Citations29
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSPE Hydraulic Fracturing Technology ConferenceMême sujetSeismic Waves and AnalysisTravaux en français237 207