Application of Algorithms for Filtering and Processing the Initial Signal in the Technology of Distributed Acoustic Sensing

Abstract


In recent years, fiber optic technologies have been increasingly used in the oil and gas industry, the advantage of which is the ability to continuously monitor events in real time along the entire length of the well. Analysis of modern production experience shows that abroad in the oil and gas industry the direction of using fiber-optic distributed acoustic sensor systems (DAS technology) is actively developing. The domestic complex "Gorizont" allows, unlike most foreign analogues, to synchronize DAS field studies with the fiber-optic well temperature logging (Distributed Temperature Sensing - DTS) method, which is widely used in industrial geophysics. The main problem with the introduction of the DAS method into production is its insufficiently high sensitivity, i.e. a low ratio of the useful signal to interference waves. Research aimed at testing software algorithms to improve the signal-to-noise ratio (SNR) is presented. When developing a signal filtering algorithm for the hardware complex "Gorizont", a program was developed that sequentially displays signals in the form of wave patterns, performs frequency filtering and constructs a signal spectrum. Then the extended time series is decomposed to obtain the components of symplectic geometry (SGMD method), the useful signal is separated from the noise based on the calculation of the Pearson correlation coefficient. The developed algorithm shows high efficiency in isolating long-term periodic oscillations at SNR > 1. The tested method is applied to DAS production data from an oil production well, where distributed temperature monitoring (DTS) is recorded in parallel. It is found that the DTS and DAS methods synchronously record the pump operation in the well. At the same time, a number of anomalies observed by the DAS and DTS methods do not coincide, which shows the potential of combining the results of fiber-optic methods.

Full Text

13

About the authors

N. Yu Chistyakov

LLC Enterprise "FHS-PNG"

S. V Belov

LLC Enterprise "FHS-PNG"

D. A Budnik

LLC LUKOIL-Perm

I. Yu Kolychev

Perm National Research Polytechnic University

E. O Shiryaev

LLC Perm engineering and technical center "Geophysics"

References

  1. Оптоволоконные технологии в системах передачи данных / Е.А. Бадеева, Д.А. Усачев, И.А. Чернов, В.А. Бадеев, М.В. Соломанидин // Вестник Пензенского государственного университета. – 2022. – № 2 (38). – С. 64–69.
  2. Мониторинг температурного поля с помощью оптоволоконных технологий при площадных исследованиях / Е.С. Найданова, В.Ф. Рыбка, А.И. Губина, П.Ю. Чудинов // Каротажник. – 2020. – № 6 (306). – С. 82–91.
  3. Орлова, Е.Ю. Оптоволоконные технологии и сферы их применения / Е.Ю. Орлова, А.А. Орлов // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. – 2016. – Т. 10, № 3. – С. 63–66.
  4. Мауленов, К.С. Оптоволоконные сети: технологии и стандарты, преимущества и недостатки / К.С. Мауленов, Б.Ж. Жарлыкасов // Экономика и социум. – 2015. – № 2–5 (15). – С. 471–475.
  5. Оптоволоконные технологии контроля технического состояния добывающих скважин / Р.К. Яруллин, Р.А. Валиуллин, Д.А. Семикин, М.В. Ракитин, А.В. Сурмаев // Каротажник. – 2014. – № 9 (243). – С. 47–55.
  6. Оптоволоконные технологии мониторинга действующих горизонтальных скважин / Р.К. Яруллин, Р.А. Валиуллин, А.А. Садретдинов, Д.А. Семикин, М.В. Ракитин, А.В. Сурмаев // Каротажник. – 2014. – № 9 (243). – С. 38–46.
  7. Исаев, В.А. Оптоволоконные технологии для "интеллектуальных скважин" и геофизических исследований нефтяных, газовых и нагнетательных скважин / В.А. Исаев // Нефть. Газ. Новации. – 2011. – № 11 (154). – С. 73–77.
  8. Distributed electric field sensing using fibre optics in borehole environments / David L. Alumbaugh, Evan Schankee Um, G. Michael Hoversten, Kerry Key // Geophysical Prospecting. – 2022. – Vol. 70. – P. 210–221. doi: 10.1111/1365-2478.13150
  9. Peyman, Moradi. Fibre-optic sensing and microseismic monitoring evaluate and enhance hydraulic fracturing via real-time and post-treatment analysis / Peyman Moradi, Suresh Dande, Doug Angus // FIRST BRAKE. – 2020. – Vol. 38. – P. 65–72. doi: 10.3997/1365-2397.fb2
  10. Measurement, monitoring, verification and modelling at the Aquistore CO2 storage site / Zeinab Movahedzadeh, Alireza Rangriz Shokri, Rick Chalaturnyk, Erik Nickel, Norm Sacuta // FIRST BRAKE. – 2021. – Vol. 39. – P. 69–75. doi: 10.3997/1365-2397.fb2021013
  11. Ширяев, Е.О. Опыт применения оптоволоконных систем термометрии для исследования скважин / Е.О. Ширяев // Каротажник. – 2023. – № 6 (326). – С. 76–86.
  12. Чудинов, П.Ю. Определение дебита скважин и учет добычи с использованием оптоволоконных технологий / П.Ю. Чудинов // Каротажник. – 2023. – № 6 (326). – С. 87–96.
  13. Ширяев, Е.О. Применение оптоволоконного мониторинга термометрии при контроле формирования цементного камня в затрубном пространстве скважин / Е.О. Ширяев, С.Ф. Анисимова, С.В. Галкин // Недропользование. – 2024. – Т. 24, № 2. – С. 72–77. doi: 10.15593/2712-8008/2024.2.4
  14. Gabai, H. On the sensitivity of distributed acoustic sensing / H. Gabai, A. Eyal // Optics Letters. – 2016. – Vol. 41 (24). – P. 5648–5651. doi: 10.1364/OL.41.0056
  15. Noise suppression of distributed acoustic sensing vertical seismic profile data based on time–frequency analysis / D. Shao, T. Li, L. Han, Yu Li // Acta Geophysica. – 2022. – Т. 70, № 4. – C. 1539–1549. doi: 10.1007/s11600-022-00820-9
  16. Experimental study of temperature change effect on distributed acoustic sensing continuous measurements / E. Sidenko, K. Tertyshnikov, M. Lebedev, R. Pevzner // Geophysics. – 2022. – Т. 87, № 3. doi: 10.1190/geo2021-0524.1
  17. Farghal, N.S. The potential of using fiber optic distributed acoustic sensing (DAS) in earthquake early warning applications / N.S. Farghal, J.K. Saunders, G.A. Parker // Bulletin of the Seismological Society of America. – 2022. – Т. 112, № 3. – С. 1416–1435. doi: 10.1785/0120210214
  18. Кислов, К.В. Распределенное акустическое зондирование: новый инструмент или новая парадигма / К.В. Кислов, В.В. Гравиров // Сейсмические приборы. – 2022. – Т. 58, № 2. – С. 5–38. doi: 10.21455/si2022.2-1
  19. The possibilities of monitoring the operation of gas wells by noise measurement using a system of distributed acoustic sensors / I.J. Kolychev, S.V. Belov, N.Yu. Chistyakov, V.Sh. Gurbanov, S.V. Galkin // ANAS Transactions, Earth Sciences. – 2024. – Vol. 2. – Р. 150‐159. doi: 10.33677/ggianas20240200133.
  20. Галкин, С.В. Возможности импортозамещения нефтегазового оборудования при реализации температурного и акустического оптоволоконного мониторинга скважин / С.В. Галкин, Н.Ю. Колычева, Л.Т. Колычева // Технологическое оборудование для горной и нефтегазовой промышленности: сборник трудов XXII Международной научно-технической конференции, Екатеринбург. – 2024. – С. 240–243.
  21. Опыт использования модульного пластоиспытателя для решения различных геологических задач / И.Т. Дилявиров, М.Р. Абунагимов, Р.У. Исянгулов, А.М. Мустафин, В.А. Змановский, Н.Н. Лукьянов // Каротажник. – 2020. – № 2 (302). – С. 63–77.
  22. Тюрина, Г.В. Применение модульного динамического испытателя пластов на каротажном кабеле для уточнения фильтрационных характеристик продуктивных пластов Маговского нефтегазоконденсатного месторождения / Г.В. Тюрина // Недропользование. – 2023. – Т. 23, № 1. – С. 25–31. doi: 10.15593/2712-8008/2023.1.4
  23. Advances in distributed acoustic sensing (DAS) for VSP / A. Mateeva, J. Mestayer, B. Cox [et al.] // SEG Technical Program Expanded Abstracts. – 2012. doi: 10.1190/segam2012-0739.1
  24. Cable reverberations during wireline distributed acoustic sensing measurements: their nature and methods for elimination / E. Martuganova, M. Stiller, K. Bauer, J. Henninges, C.M. Krawczyk // Geophysical Prospecting. – 2021. – Т. 69, № 5. – С. 1034–1054.
  25. Диагностика заколонных перетоков газа комплексом высокоточной термометрии, спектральной шумометрии и импульсного нейтрон-нейтронного каротажа / А.М. Асланян, И.Ю. Асланян, Ю.С. Масленникова [и др.] // Территория Нефтегаз. – 2016. – № 6. – C. 52–59.
  26. Николаев, С.А. Генерация звука фильтрационным потоком в пористых средах / С.А. Николаев, М.Н. Овчинников // Акустический журнал. – 1992. – Т. 38, № 1. – С. 114–118.
  27. Kuvshinov, B.N. Interaction of helically wound fibre-optic cables with plane seismic waves / B.N. Kuvshinov // Geophysical Prospecting. – 2016. – Vol. 64 (3). – P. 671–688. doi: 10.1111/1365-2478.12303.
  28. Array signal processing on distributed acoustic sensing data: directivity effects in slowness space / S.P. Näsholm, K. Iranpour, A. Wuestefeld [et al.] // Journal of Geophysical Research: Solid Earth. – 2022. – Vol. 127 (2). – P. 1–24. doi: 10.1029/2021JB023587.
  29. Application of machine learning to microseismic event detection in distributed acoustic sensing data / A.L. Stork, A.F. Baird, S.A. Horne [et al.] // Geophysics. – 2020. – Vol. 85 (5). – P. 149–160. doi: 10.1190/geo2019-0774.
  30. Dean, T. The effect of gauge length on axially incident P-waves measured using fibre optic distributed vibration sensing: Gauge length effect on incident P-waves / T. Dean, T. Cuny, A.H. Hartog // Geophysical Prospecting. – 2017. – Vol. 65 (1). P. 184–193. doi: 10.1111/1365-2478.12419.
  31. Совершенствование технологии обработки данных ГИС в программном комплексе «Соната» / И.В. Ташкинов, А.В. Шумилов, С.В. Белов, Е.В. Заичкин, О.В. Наугольных, А.А. Шилов // Доклады ІV Китайско-Российского симпозиума «Новейшие достижения в области геофизических исследований скважин». – Уфа: Изд. ОАО НПФ «Геофизика», 2006. – С. 206–215.
  32. Влияние дрейфа частоты лазера в фазочувствительной рефлектометрии / А.А. Жирнов, К.В. Степанов, А.О. Чернуцкий [и др.] // Оптика и спектроскопия. – 2019. – Т. 127, № 10. – С. 603–610. doi: 10.21883/OS.2019.10.48364.177-19
  33. Чугаев, А.В. Амплитудно-частотный отклик распределенного акустического сенсора DAS со спиральной намоткой волокна / А.В. Чугаев, М.В. Тарантин // Горные науки и технологии. – 2023. – Т. 8, № 1. – С. 13–21. doi: 10.17073/2500-0632-2022-06-10
  34. Чулков, Е. Дизайн сейсмических датчиков на основе принципа DAS: анализ и численное моделирование / Е. Чулков, С.А. Тихоцкий, Н.В. Дубиня // Материалы Международной геолого-геофизической конференции. – 2023. – Т. 3. – С. 234.
  35. An effective signal separation and extraction method using multi-scale wavelet decomposition for phase-sensitive OTDR system / H. Wu, X. Li, H. Li [et al.] // The International Society for Optical Engineering. – 2013. – Vol. 8916. doi: 10.1190/tle36120987.1
  36. Eliminating phase drift for distributed optical fiber acoustic sensing system with empirical mode decomposition / Y. Lv, P. Wang, Yu Wang [et al.] // Sensors. – 2019. – Vol. 19 (24). – P. 5392. doi: 10.3390/s19245392
  37. Denoising method of the φ-OTDR system based on EMD-PCC / W. Chen, X. Ma, Q. Ma [et al.] // IEEE Sensors Journal. – 2021. – Vol. 21 (10). – P. 12113–12118. doi: 10.1109/JSEN.2020.3033674
  38. Denoising method based on VMD-PCC in φ-otdr system / B. Mao, Z. Bu, B. Xu [et al.] // Optical Fiber Technology. – 2022. – Vol. 74 (3). – P. 103081. doi: 10.1016/j.yofte.2022.103081
  39. Phase drift and noise suppression method based on SEE-SGMD-PCC in a distributed acoustic sensor / X. Bai, F. Zhang, L. Lin [et al.] // Optics Express. – 2023. – Vol. 31 (19). – P. 31463–31485
  40. Vautard, R. Singular-spectrum analysis: A toolkit for short, noisy chaotic signals / R. Vautard, P. Yiou, M. Ghil // Physica D: Nonlinear Phenomena. – 1992. – Vol. 58 (1–4). – P. 95–126. doi: 10.1016/0167-2789(92)90103-T

Statistics

Views

Abstract - 2

PDF (Russian) - 0

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Copyright (c) 2025 Chistyakov N.Y., Belov S.V., Budnik D.A., Kolychev I.Y., Shiryaev E.O.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies