Full-waveform inversion using deviated well distributed acoustic sensing vertical seismic profiling data: A case study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT With the development of fiber-optic seismology, distributed acoustic sensing (DAS) has made significant progress in vertical seismic profiling (VSP). The integration of full-waveform inversion (FWI) with DAS data acquired through well-bore optical fibers presents a promising frontier for subsurface characterization. Although the successful implementation of FWI can yield precise velocity models essential for reservoir monitoring and imaging, its application to DAS data has been limited predominantly to vertical wells. In such conventional approaches, the strain rate measurements from DAS are typically converted to vertical particle velocities at corresponding channel locations before applying standard FWI algorithms. However, this methodology faces significant limitations when extended to deviated wells, wherein the conversion to vertical particle velocity becomes inapplicable. Addressing this challenge, our study introduces a novel FWI strategy that enables the processing of DAS VSP data across various well configurations. The core innovation lies in the conversion of DAS measurements into scalar particle displacement, an approach that maintains the essential phase information while accommodating amplitude and frequency variations. Through the rigorous derivation of the relationship between DAS data and particle displacement in wavefields, we establish that the fundamental distinction between these measurements resides solely in their frequency components and relative amplitudes, with phase characteristics remaining intact. This displacement-based conversion method offers unprecedented flexibility, allowing for the application of conventional FWI to DAS data from deviated wells through appropriate amplitude adjustments based on wave velocity and incident angles at channel positions. We demonstrate this approach with a comprehensive set of DAS VSP data collected from an offshore inclined well, where the DAS data are directly fed into the FWI algorithm after amplitude scaling and simple preprocessing. FWI reduces data misfit and enhances velocity updates, and the inverted model provides an improved prestack depth migration image along with angle-domain common-image gathers.
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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 | 0,001 |
| 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 ».