Downhole Monitoring Using Distributed Acoustic Sensing: Fundamentals and Two Decades Deployment in Oil and Gas Industries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Distributed Acoustic Sensing (DAS) through fiber optic has been deployed in downhole monitoring for over two decades. Several technological advancements led to a wide acceptance of this technology as a reliable surveillance technique. This paper presents a comprehensive technical review of all the applications of DAS. The paper starts with the fundamentals of fiber optic deployment. Then, an overview of all the applications of DAS including seismic application (vertical seismic profiling), microseismic (hydraulic fracturing characterization), well and pipe integrity (such as leak detection and cement quality), and well and pipe flow monitoring is provided. Flow monitoring contains injection and production flow estimation, phase determination, gas and water breakthrough identification, gas lift surveillance, pump and flow control device performance evaluation, sand production detection, and flow regime recognition. This paper reviews the basics of DAS, fiber types, installation methods, types of recorded data, data processing, historical development, current applications and limitations. The paper provides a concise review using several field cases from over two hundred published papers of Society of Petroleum Engineering (SPE) and journal databases. The applications of DAS in downhole monitoring can be generally divided into the qualitative and quantitative applications. The study discusses deployment methods, case by case worldwide field performance and interpretation/modeling. It also summarizes main lessons, key results, and challenges including data quality, signal to noise ratio effect, and operational conditions such as the installation of the fiber and the complexity of quantitative production prediction and flow profiling. In addition, a comparison between deployment of DAS and other methods is reviewed. This study is the foundation for an ongoing study on wellbore and reservoir surveillance through real time distributed fiber optic sensing (DAS) records along the wellbore. It summarizes the historical development and current limitations to identify the existing gaps and reviews the lessons learned during the two decades of the application of DAS in downhole monitoring.
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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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».