Advances in electromagnetic imaging in the presence of well casings: algorithms and field experiments
Notice bibliographique
Résumé
Controlled-Source Electromagnetic (CSEM) methods have the potential to be powerful geophysical tools for imaging and monitoring the distribution of electrically resistive fluids, such as freshwater aquifers, CO2 injected into the subsurface or hydrocarbons during oil and gas production. However, the presence of metallic infrastructure (steel well casings, pipelines etc.) presents an enormous challenge, because the highly conductive metal masks the electromagnetic response of subsurface geology and distorts any associated time-lapse changes. Therefore, numerical techniques to predict and mitigate the contamination caused by pipelines and casings on CSEM surveys are critical for real world imaging and 4D applications near any such metal objects. In a collaborative project between the Colorado School of Mines and Shell, we have developed CSEM modeling and inversion tools that can handle realistic scenarios with multiple vertical as well as deviated casings and complex pipeline networks, as will be encountered in mature oil field environments. First, we implemented a forward modeling code based on the Method of Moments technique, which effectively turns the casings into extra sources, such that we do not need to discretize them into excessive numbers of very small model cells. We used this modeling tool to demonstrate quantitatively how steel casings impact synthetic and real time-lapse EM data. The forward modeling code was then combined with a newly developed Gauss-Newton inversion engine, which by itself has been demonstrated to provide images of superior resolution, depth penetration and data fit with less dependency on initial conditions compared to previous quasi-Newton inversion engines. In this contribution, we first demonstrate on synthetic data that the combination of these two algorithms provides high-quality electrical resistivity images in the immediate vicinity of well casings. Then, we show encouraging results of applying the new tools to field trial data acquired over known casings under semi-controlled conditions. The images obtained are nearly free of casing imprint and subsurface geology could be recovered. These results suggest that this technology may enable us to explain severely distorted field data that were previously uninterpretable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».