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Enregistrement W2066694854 · doi:10.2118/0312-0068-jpt

Distributed Acoustic Sensing for Hydraulic- Fracturing Monitoring and Diagnostics

2012· article· en· W2066694854 sur OpenAlexaboutno aff
Dennis Denney

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydraulic fracturingDistributed acoustic sensingTight gasPetroleum engineeringGeologyMicroseismAcoustic sensorOil shaleOptical fiberFiber optic sensorAcousticsEngineeringTelecommunicationsSeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article, written by Senior Technology Editor Dennis Denney, contains highlights of paper SPE 140561, ’First Downhole Application of Distributed Acoustic Sensing for Hydraulic-Fracturing Monitoring and Diagnostics,’ by M.M. Molenaar, SPE, Shell; D.J. Hill, QinetiQ OptaSense; and P. Webster, E. Fidan, SPE, and B. Birch, SPE, Shell, prepared for the 2011 SPE Hydraulic Fracturing Technology Conference and Exhibition, The Woodlands, Texas, 24-26 January. The paper has not been peer reviewed. Distributed acoustic sensing (DAS) is a fiber-optic technology that enables detecting, discriminating, and locating acoustic events with a standard telecom single-mode fiber several kilometers in length. Use of a combination of the measurement of backscattered light and advanced signal processing enables the DAS interrogator system to segregate the fiber into an array of individual “microphones.” One downhole application of DAS is monitoring hydraulic fracturing of tight-sand and shale-gas reservoirs. Introduction Fracture monitoring is key to understanding and optimizing hydraulic-fracturing treatments. The diagnostics focus on determining stimulation effects such as fracture geometry, proppant placement in the fracture, and fracture conductivity. Historically, completion engineers have been limited to the use of surface wellhead rates and pressures, and occasionally downhole pressures, as their main sources of real-time information. To address such limitations, Shell Canada has been deploying distributed-temperature-sensing (DTS) systems in tight-sand and shale-gas wells for hydraulic-fracturing diagnostics. The passive nature of fiber-optic sensors allows intervention- and interference-free operation. The inherent long-term reliability of such sensors, combined in a downhole-deployable single optical-fiber cable, makes fiber-optic technology an effective platform for permanent sensing in producing wells. DAS technology has potential for improvements in management of assets across the well’s life cycle, from exploration to operation. Measuring Wellbore Acoustic Disturbances at the Surface Surface Interrogator System. The DAS interrogator unit transforms a standard telecom (single-mode) fiber of sever-al kilometers in length into an array of microphones. This works because the interference of back-reflected laser light is affected by acoustic disturbances along the optical fiber. The technology can be deployed in new wells or used in most existing wells in which standard telecom optical fibers have been deployed for DTS purposes. The DAS system uses a technique called coherent optical time-domain reflectometry, which involves the successive transmission of short pulses of highly coherent light down an optical fiber, and the observation of the very small levels of back-scattered signal caused by nonhomogeneities in the glass core. The system relies on sensing of vibro-acoustic disturbances in the vicinity of the fiber-optic cable.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations15
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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