Form of presentation | Conference proceedings in Russian journals and collections |
Year of publication | 2024 |
Язык | русский |
|
Sherstyukov Oleg Nikolaevich, author
|
|
Emelyanov Bulat Vladimirovich, postgraduate kfu
|
Bibliographic description in the original language |
Emelyanov B.V., Sherstyukov O.N., Ryzhov V.A. RAZVITIE ALGORITMOV LOKACII SEYSMIChESKIKh SOBYTIY V SKVAZhINE PO DANNYM DAS S ISPOLZOVANIEM OPTIMIZACIONNOGO PODKhODA // Itogovaya nauchno-prakticheskaya konferenciya professorsko-prepodavatelskogo sostava Instituta fiziki Kazanskogo federalnogo universiteta. Sbornik izbrannykh tezisov. Kazan, 2024. S. 78. |
Annotation |
Итоговая научно-практическая конференция профессорско-преподавательского состава Института физики Казанского федерального университета. |
Keywords |
локация, распределенное акустическое зондирование, машин-
ное обучение, микросейсмическое событие. |
The name of the journal |
Итоговая научно-практическая конференция профессорско-преподавательского состава Института физики Казанского федерального университета.
|
URL |
https://dspace.kpfu.ru/xmlui/bitstream/handle/net/183255/theses_physfac-2024.pdf#page=74 |
Please use this ID to quote from or refer to the card |
https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=306017&p_lang=2 |
Full metadata record |
Field DC |
Value |
Language |
dc.contributor.author |
Sherstyukov Oleg Nikolaevich |
ru_RU |
dc.contributor.author |
Emelyanov Bulat Vladimirovich |
ru_RU |
dc.date.accessioned |
2024-01-01T00:00:00Z |
ru_RU |
dc.date.available |
2024-01-01T00:00:00Z |
ru_RU |
dc.date.issued |
2024 |
ru_RU |
dc.identifier.citation |
Емельянов Б.В., Шерстюков О.Н., Рыжов В.А. РАЗВИТИЕ АЛГОРИТМОВ ЛОКАЦИИ СЕЙСМИЧЕСКИХ СОБЫТИЙ В СКВАЖИНЕ ПО ДАННЫМ DAS С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОПТИМИЗАЦИОННОГО ПОДХОДА // Итоговая научно-практическая конференция профессорско-преподавательского состава Института физики Казанского федерального университета. Сборник избранных тезисов. Казань, 2024. С. 78. |
ru_RU |
dc.identifier.uri |
https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=306017&p_lang=2 |
ru_RU |
dc.description.abstract |
Итоговая научно-практическая конференция профессорско-преподавательского состава Института физики Казанского федерального университета. |
ru_RU |
dc.description.abstract |
Обнаружение, местоположения и характеристика источников микросейсмических
событий является весьма актуальной областью изучения. Точное обнаружение и положе-
ние местоположения микросейсмических событий необходимо для отслеживания актив-
ных разломов и распространения трещин внутри пласта. Стремительное развитие микро-
сейсмических технологий диктует необходимость создания современных технологий мо-
ниторинга микросейсмических событий и обработки полученных микросейсмических
данных. DAS (distributed accosting sensing) распределенное акустическое зондирование -
технология использования оптического волокна в качестве линейного набора сейсмиче-
ских приборов. Исследования показали, что DAS можно использовать для мониторинга
микросейсмической активности во время гидроразрыва пласта [1].
Настоящая работа посвящена развитию методов локации для выявления микросей-
смических событий в эксплуатационном фонде скважин в нефтегазовой отрасли. Реги-
страция осуществлялась в процессе закачки воды в скважину, а также с кратковременной
остановкой закачки воды. Решая задачу оптимизации функционала невязки в качестве ал-
горитма минимизации функции потерь выбран градиентный стохастический спуск, кото-
рый показал лучшие значения невязок. В результате разработанного алгоритма подобра-
ны параметры модели, которые позволили выявить микросейсмическое событие. Алгоритм успешно протестирован на экспериментальных данных DAS. |
ru_RU |
dc.language.iso |
ru |
ru_RU |
dc.subject |
локация |
ru_RU |
dc.subject |
распределенное акустическое зондирование |
ru_RU |
dc.subject |
машин-
ное обучение |
ru_RU |
dc.subject |
микросейсмическое событие. |
ru_RU |
dc.title |
РАЗВИТИЕ АЛГОРИТМОВ ЛОКАЦИИ СЕЙСМИЧЕСКИХ СОБЫТИЙ В СКВАЖИНЕ ПО ДАННЫМ DAS С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОПТИМИЗАЦИОННОГО ПОДХОДА |
ru_RU |
dc.type |
Conference proceedings in Russian journals and collections |
ru_RU |
|