Three-dimensional inversion of controlled source electromagnetic data with steel casings
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Steel casings in oil and gas development have the potential to enhance controlled source electromagnetic (CSEM) responses, particularly in detecting subtle changes in reservoir properties. To map the 3D distribution of injected fluid during hydraulic fracturing, a method was proposed that incorporates the effects of such casings. We introduced an edge conductivity parameter, which combines intrinsic conductivity and the cross-sectional area of the casing, into the conductivity model. By aligning these edge conductivities with mesh edges within a finite volume framework, casing effects were captured without complex mesh refinements. The algorithm was validated through cylindrical mesh simulations and forward modeling using a line current transmitter. For inversion, an objective function combining data misfit and model smoothness constraints was optimized with the Gauss-Newton method. Synthetic scenarios involving horizontally drilled wells and top-casing sources demonstrated the method's ability to recover fluid trajectories and detect asymmetric fluid distributions. Additionally, the method proved effective in assessing casing integrity by estimating edge conductivities. This work shows that integrating steel casing data into CSEM modeling enhances reservoir characterization and supports decision-making in oil and gas exploration and CO₂ sequestration.
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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 ».