Multiparameter seismic elastic full-waveform inversion with combined geophone and shaped fiber-optic cable data
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Distributed acoustic sensing (DAS) is a rapidly growing technology for seismic acquisition, with the potential to sample rarely available wavefield components in reservoir settings. How to best use the information that DAS supplies to estimate reservoir properties is an open question. Full-waveform inversion (FWI) of DAS data, alone or in combination with geophone data, is a natural possibility to pursue. A mixed formulation must accommodate particle velocity data and 1C measurements of strain or strain rate in the direction tangent to a fiber-optic cable, which itself may take on some characteristic shape. Expecting that these amplitude and directionality properties of DAS data will impact parameter resolution in FWI, especially when incorporating finite gauge lengths, we have developed two appraisal methods. The first is an analytic description of the relationship between the spatial period and the elastic-wave sensitivity within a helical-wound fiber (which builds on a symmetry class of fibers insensitive to shear strains). The second is an extension of scattering radiation pattern analysis to DAS sensors of arbitrary geometry. We then numerically analyze the FWI response. Using 2D simulations and several simple models including the Marmousi2, we analyze the effect that shaping of the DAS fiber has on parameter estimations, by comparing inversion results derived from straight and various coiled fibers in a horizontal well. Fiber geometry is observed to have important implications for the accuracy and fidelity of DAS-FWI parameter estimates. It is also clear that the complementary features of DAS and standard geophone data impact FWI. Simultaneous inversions of surface geophone and DAS data from horizontal wells convincingly outperform inversions from either data set alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».