Imaging distributed acoustic sensing-to-geophone conversion data: A field application to CO<sub>2</sub> sequestration data

检波器 地球物理成像 地质学 垂直地震剖面 遥感 分布式声传感 数据集 地震学 计算机科学 人工智能 光纤传感器 光纤 电信
作者
Yong Ma,Lei Fu,Weichang Li
出处
期刊:Interpretation [Society of Exploration Geophysicists]
卷期号:: 1-43
标识
DOI:10.1190/int-2022-0098.1
摘要

Compared with conventional geophone data, distributed fiber-optic sensing, including distributed acoustic sensing (DAS), can provide better spatial coverage for imaging the subsurface with finer spatial sampling. Because DAS measures subsurface seismic responses differently than the geophone, imaging technologies (e.g., reverse time migration and full-waveform inversion) that are developed for conventional geophone data cannot be readily applied to original DAS data without causing uncertainties in phase or depth, especially when one compares the DAS imaging results against the usual geophone imaging results. Based on vertical seismic profile field data from a CO 2 sequestration site, we have compared the imaging results of the CO 2 storage reservoir associated with the DAS and the geophone data, respectively, and we illustrate the differences between the imaging results of the DAS and geophone data. The difference between the DAS and geophone imaging results could be critical in obtaining time-lapse signals for monitoring reservoir changes, e.g., in subsurface CO 2 sequestration. We develop to convert DAS to geophone data so that we can reduce the discrepancies between DAS and geophone imaging results and we therefore can reuse existing seismic imaging technologies. Two conversion methods, one physics-based and one deep-learning (DL)-based, are used for the DAS-to-geophone transformation. Field data results demonstrate that the DL-based approach can better successfully improve the alignment between the DAS and geophone images, whereas the physics-based solution is constrained by its assumption.
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