Real-Time and Cloud-Based Well Monitoring, Part 2: Inflow Profiling Using Distributed Acoustic Sensing (DAS)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective is to demonstrate how DAS, integrated with AI-driven acoustic diagnostics, can be used to derive high-resolution inflow profiles along the wellbore without interrupting production or relying on conventional logging tools. The approach is applicable to both vertical and horizontal wells where zonal performance differentiation is critical for optimization. The AI-based platform developed in this paper overcomes four key limitations of traditional DAS analytics. It enables real-time processing of massive data volumes, enhances spatial resolution to eliminate blind zones along the wellbore, accurately distinguishes true reservoir inflow from internal fluid motion, and reliably differentiates gas flow from other high-frequency noise sources. A novel AI-based data compression technique is employed to significantly reduce data volume, facilitating secure encryption and efficient cloud transmission. Signal processing methods are applied to extract frequency-specific responses, suppress artifacts, and identify phase- consistent patterns indicative of fluid entry points. The approach has been validated through multiple field trials and benchmarked against known well operations. Case studies from recent DAS logging campaigns illustrate the ability of the system to generate inflow profiles that align with expected production behavior across a range of reservoir conditions. In wells producing emulsions without gas co-production, the method successfully identified misleading indications of gas entry points typically misinterpreted in traditional DAS analyses. Gas typically exhibits rapid and random vibration patterns like those observed in ESPs. The AI-based platform can recognize these characteristic patterns, allowing it to determine whether a high-frequency event corresponds to actual gas entry or another source. The system also demonstrated robustness in detecting evolving flow regimes and phase changes over time, supporting its potential for continuous monitoring and post-workover evaluation. Identifying such disturbances is crucial for locating water production zones and planning workovers to block them and enhance oil production, a task the AI-based platform accomplishes by detecting phase change intervals along the well. The operator plans to use upcoming 3D seismic data to compare with the zonal phase change results along the wells and to evaluate the production response to an intervention in one of the wells discussed in this paper. This work highlights a novel integration of DAS sensing with real-time cloud computing and AI-based signal interpretation, offering a non-intrusive assistive technology to traditional production logging. Unlike conventional production logging methods that provide only periodic snapshots, DAS enables continuous, remote insights into zonal production behavior. These insights can support improved decision-making in reservoir management, artificial lift optimization, well integrity assessment, and early detection of flo0w anomalies in thermal operations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».