Field assessment of elastic full-waveform inversion of combined accelerometer and distributed acoustic sensing data in a vertical seismic profile configuration
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Seismic data are a significant facilitator for monitoring in carbon capture and sequestration projects, providing high-resolution images of fluid migration, using, for example, full-waveform inversion (FWI). Distributed acoustic sensing (DAS), a relatively novel technology for wavefield sampling, is well suited for this type of monitoring. Using noninvasive optical fibers, DAS allows for dense spatial sampling along the entire length of the wellbore, without disrupting operations. Permanently installed in the wellbore, typically behind casing, DAS offers highly repeatable and dense sampling of the transmitted wave modes crucial to seismic monitoring of injected carbon dioxide (CO2). However, the DAS data consist of measurements of strain along the tangent of the fiber and therefore do not transfer directly to conventional FWI algorithms. Incorporation of DAS data in their native strain (or strain-rate) form in standard FWI algorithms, requires changing the definition of the receiver sampling operator to use geometric information about the fiber to supply tangential strain measurements to the FWI residual. The theoretical developments are applied to invert field vertical seismic profile data acquired with DAS fiber and accelerometers at a CO2 sequestration site in Newell Country, Alberta. Our method incorporates DAS data and accelerometer data in one objective function and allows us to tune the relative importance we wish to place on each data set. This method also transfers to noncollocated sensors, for example, surface-deployed geophones and borehole fiber. The inverted models contain features expected from the geology of the field site, and data modeled in the inverted models compare favorably with the field data for these sensor types. The models are derived from data acquired prior to CO2 injection, representing baseline models for future time-lapse studies planned at the field research station.
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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 ».