Evaluation of the Capabilities of Distributed Acoustic Sensing with a Helical Fiber for Cross-Well Seismic Survey

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

To expand the possibilities of solving geophysical problems using fiber-optic distributed systems for recording acoustic waves, a comparison was made of the signals obtained by traditional hydrophones and a distributed fiber-optic system using a cable containing straight and helical fibers. The studies were carried out by the method of cross-well seismic survey. The possibility of separating direct and refracted head waves recorded by a distributed fiber-optic system and using them to obtain geological and geophysical information about the state of the massif is considered. It is shown that, when using a helically wound fiber, the first arrivals of a direct longitudinal wave can be traced to conduct cross-well seismic of the rock massif and evaluate the velocity distribution by the method of cross-well time-travel tomography on direct waves. For both straight and helical fibers, the stacking of the head waves makes it possible to obtain sufficiently clear arrivals of the head wave even in the dry part of the well and use it to determine the velocities of compressional waves of the near-borehole massif. The composition of the cross-well wave field depends on the radiation patterns of both the source and the receiver of acoustic waves. The use of multiple overlap systems makes it possible to vary the composition of the recorded wave field due to the mutual arrangement of the receiving and exciting lines depending on the tasks being solved.

Sobre autores

A. Chugaev

Mining Institute, Ural Branch, Russian Academy of Sciences

Email: chugaev@mi-perm.ru
614007, Perm, Perm krai, Russia

A. Kuznetsov

Mining Institute, Ural Branch, Russian Academy of Sciences

Autor responsável pela correspondência
Email: chugaev@mi-perm.ru
614007, Perm, Perm krai, Russia

Bibliografia

  1. Mateeva A., Mestayer J., Cox B., Kiyashchenko D., Wills P., Lopez J., Grandi S., Hornman K., Lumens P., Franzen A., Hill D., Roy J. Advances in distributed acoustic sensing (DAS) for VSP // SEG Technical Program Expanded Abstracts 2012. Society of Exploration Geophysicists, 2012. https://doi.org/10.1190/segam2012-0739.1
  2. Cai Z., Yu G., Zhang Q., Zhao Y., Chen Y., Jin Y., Zhao H. Comparative Research between DAS-VSP and Conventional VSP Data // SEG Global Meeting Abstracts. 2016. P. 81. https://doi.org/10.1190/RP2016-022
  3. Судакова М.С., Белов М.В., Понимаскин А.О., Пирогова А.С., Токарев М.Ю., Колубакин А.А. // Геофизика. 2021. № 6. С. 110. EDN: RNPIBI
  4. Gorshkov B.G., Alekseev A.E., Simikin D.E., Taranov M.A., Zhukov K.M., Potapov V.T. // Sensors. 2022 V. 22. P. 9482.https://doi.org/10.3390/s22239482
  5. Bakulin A., Golikov P., Smith R., Erickson K., Silvestrov I., Al-Ali M. Smart DAS uphole acquisition system for near-surface characterization and imaging // SEG Technical Program Expanded Abstracts. 2018. P. 201. https://doi.org/10.1190/segam2018-2995883.1
  6. Чугаев А.В., Тарантин М.В., Санфиров И.А. // Геология и геофизика. 2023. Т. 64. № 2. С. 293. EDN: MMQNLIhttps://doi.org/10.15372/GiG2022119
  7. Чугаев А.В., Кузнецов А.И. // Горное эхо. 2022. № 3 (88). С. 42. EDN: DYLFGI.https://doi.org/10.7242/echo.2022.3.7
  8. Bona A., Dean T., Correa J., Pevzner R., Tertyshnikov K.V., Van Zaanen L. // 79th EAGE Conference and Exhibition 2017. Netherlands: EAGE Publications BV, 2017. https://doi.org/10.3997/2214-4609.201701200
  9. Parker T., Shatalin S., Farhadiroushan M. // First Break. 2014. V. 32 (2). P. 61. https://doi.org/10.3997/1365-2397.2013034
  10. Kuvshinov B.N. // Geophys Prospect. 2016. V. 64 (3). P. 671. https://doi.org/10.1111/1365-2478.12303
  11. Innanen K. Determination of seismic-tensor strain from Helical Wound Cable-Distributed Acoustic Sensing cable with arbitrary and nested-helix winds // SEG Technical Program Expanded Abstracts 2017. Society of Exploration Geophysicists, 2017. P. 926. https://doi.org/10.1190/segam2017-17664060.1
  12. Egorov A., Charara M., Alfataierge E., Bakulin A. Realistic modeling of surface seismic and VSP using DAS with straight and shaped fibers of variable gauge length // First International Meeting for Applied Geoscience & Energy Expanded Abstracts. USA, OK, Tulsa: Society of Exploration Geophysicists, 2021. P. 184. https://doi.org/10.1190/segam2021-3576626.1
  13. Чугаев А.В., Тарантин М.В. // Горные науки и технологии. 2023. Т. 8. № 1. https://doi.org/10.17073/2500-0632-2022-06-10
  14. Correa J., Egorov A., Tertyshnikov K., Bona A., Roman R., Dean T., Freifeld B., Marshall S. // The Leading Edge. 2017. V. 36. P. 962. https://doi.org/10.1190/tle36120994a1.1
  15. Чугаев А.В., Санфиров И.А., Тарантин М.В., Томилов К.Ю. // Геофизика. 2020. № 5. С. 4. EDN: IVWWVL

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
2.

Baixar (205KB)
3.

Baixar (230KB)
4.

Baixar (139KB)
5.

Baixar (1MB)
6.

Baixar (511KB)
7.

Baixar (2MB)

Declaração de direitos autorais © А.В. Чугаев, А.И. Кузнецов, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».