首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于深度学习和无线传输的非常规页岩气压裂微地震实时自动监测
作者姓名:杨文  刘飞  刘烽  陈国艺  李俊伦
作者单位:1. 中国科学技术大学地球和空间科学学院;2. 中国石油天然气股份有限公司浙江油田分公司;3. 中国科学技术大学先进技术研究院大地先进感知与智能探测工程技术中心
基金项目:国家自然科学基金面上项目(41874048);;自然科学基金联合基金重点支持项目(U2139204)联合资助;
摘    要:水力压裂能有效沟通天然裂缝形成复杂缝网系统,极大地提高低渗透油气藏的产能.为有效评估储层水力压裂改造效果及规避潜在的地质安全隐患,需要建立完善的压裂改造监测技术,而微地震监测是目前最为有效的监测手段之一.近年来,国内外微地震监测技术取得了较快的发展,但数据处理仍基本依赖于人工,成本昂贵,且较难提供连续的监测信息以完整反映压裂全过程.为进一步推动非常规压裂生产过程中的实时微地震监测及现场反馈,减轻人员负担、降低成本,我们发展了基于无线4G实时传输节点地震仪和深度学习的软硬件一体化微地震实时监测技术.在川南某页岩气开发平台的微地震监测试验中,该一体化实时监测技术通过4G无线网络实时回传采集的地震波形,并利用最新的深度学习技术对实时数据流进行处理,实现了从地震数据采集、数据实时传输、微地震检测、震相拾取、地震定位、震级分析等一系列功能,并通过云端将微地震分析结果实时反馈至压裂现场,实现了对压裂施工过程不间断地实时自动监测.同时,通过对比地面两套不同密度观测系统人工处理与自动处理的结果,对实时监测技术的准确性和可靠性进行了定量分析和验证.该软硬件一体化微地震实时自动监测技术的研发为我国今后非常...

关 键 词:水力压裂  微地震监测  4G实时传输  实时反馈
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号