Investigation of the effects of surrounding media on the distributed acoustic sensing of a helically wound fibre-optic cable with application to the New Afton deposit, British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Fibre-optic sensing technology has recently become popular for oil and gas extraction, mining, geotechnical engineering, and hydrogeology applications. With a successful track record in many applications, distributed acoustic sensing using straight fibre-optic cables has become a method of choice for seismic studies. However, distributed acoustic sensing using straight fibre-optic cables cannot detect off-axial strain at high incident angles (the angle between the ray and normal vector of the surface); hence, a helically wound cable design was introduced to overcome this limitation. The helically wound cable field data at the New Afton deposit in British Columbia, Canada, showed that the quality of the data is highly dependent on the incident angle and surrounding media. A 3D finite element model developed using COMSOL Multiphysics quickly and efficiently assessed the effects of various materials surrounding a helically wound cable for simple geometry for scenarios corresponding to a real deployment of such cable underground at the New Afton mine. The proposed numerical modelling workflow could be applied to more complicated scenarios (e.g., non-linear material constitutive behaviour and the effects of pore fluids). The results of this paper can be used as a guideline for analyzing the impact of surrounding media and incident angle on the response of helically wound cable, optimizing the installation of helically wound cable in various conditions, and validating boundary conditions of 3D numerical models built for analyzing complex scenarios.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».