SA517381768B1 - تصنيف وتحديد كمية تسريب صوتي أسفل البئر - Google Patents
تصنيف وتحديد كمية تسريب صوتي أسفل البئر Download PDFInfo
- Publication number
- SA517381768B1 SA517381768B1 SA517381768A SA517381768A SA517381768B1 SA 517381768 B1 SA517381768 B1 SA 517381768B1 SA 517381768 A SA517381768 A SA 517381768A SA 517381768 A SA517381768 A SA 517381768A SA 517381768 B1 SA517381768 B1 SA 517381768B1
- Authority
- SA
- Saudi Arabia
- Prior art keywords
- flow
- aaa
- signal
- signals
- acoustic
- Prior art date
Links
- 238000011002 quantification Methods 0.000 title description 7
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 113
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 56
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 31
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 29
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 claims description 23
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims description 11
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 10
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 4
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims description 4
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 claims description 3
- 239000000835 fiber Substances 0.000 claims description 3
- 241001123248 Arma Species 0.000 claims 4
- 230000004224 protection Effects 0.000 claims 3
- 235000008001 rakum palm Nutrition 0.000 claims 2
- ABYZSYDGJGVCHS-ZETCQYMHSA-N (2s)-2-acetamido-n-(4-nitrophenyl)propanamide Chemical compound CC(=O)N[C@@H](C)C(=O)NC1=CC=C([N+]([O-])=O)C=C1 ABYZSYDGJGVCHS-ZETCQYMHSA-N 0.000 claims 1
- 241001556567 Acanthamoeba polyphaga mimivirus Species 0.000 claims 1
- 241001093575 Alma Species 0.000 claims 1
- 241000272522 Anas Species 0.000 claims 1
- 244000118350 Andrographis paniculata Species 0.000 claims 1
- 101100001231 Caenorhabditis elegans aha-1 gene Proteins 0.000 claims 1
- 101100114365 Caenorhabditis elegans col-8 gene Proteins 0.000 claims 1
- 101150109517 Camlg gene Proteins 0.000 claims 1
- AQFATIOBERWBDY-LNQSNDDKSA-N Carboxyatractyloside Chemical compound O1[C@H](CO)[C@@H](OS(O)(=O)=O)[C@H](OS(O)(=O)=O)[C@@H](OC(=O)CC(C)C)[C@@H]1O[C@@H]1CC(C(O)=O)(C(O)=O)[C@H]2CC[C@@]3([C@@H](O)C4=C)C[C@H]4CC[C@H]3[C@]2(C)C1 AQFATIOBERWBDY-LNQSNDDKSA-N 0.000 claims 1
- 241000282994 Cervidae Species 0.000 claims 1
- 241000511343 Chondrostoma nasus Species 0.000 claims 1
- 102100024066 Coiled-coil and C2 domain-containing protein 1A Human genes 0.000 claims 1
- 206010011224 Cough Diseases 0.000 claims 1
- 241001649081 Dina Species 0.000 claims 1
- 241001459693 Dipterocarpus zeylanicus Species 0.000 claims 1
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 claims 1
- 241000238558 Eucarida Species 0.000 claims 1
- 240000008620 Fagopyrum esculentum Species 0.000 claims 1
- 235000009419 Fagopyrum esculentum Nutrition 0.000 claims 1
- 101000910423 Homo sapiens Coiled-coil and C2 domain-containing protein 1A Proteins 0.000 claims 1
- 208000025814 Inflammatory myopathy with abundant macrophages Diseases 0.000 claims 1
- 240000007839 Kleinhovia hospita Species 0.000 claims 1
- 241001425930 Latina Species 0.000 claims 1
- 241000234435 Lilium Species 0.000 claims 1
- 241001446467 Mama Species 0.000 claims 1
- 229910000792 Monel Inorganic materials 0.000 claims 1
- 101100005318 Mus musculus Ctsr gene Proteins 0.000 claims 1
- 241000321422 Mycteroperca jordani Species 0.000 claims 1
- 101000879603 Nicotiana tabacum Acidic endochitinase Q Proteins 0.000 claims 1
- 240000008881 Oenanthe javanica Species 0.000 claims 1
- 101001044101 Rattus norvegicus Lipopolysaccharide-induced tumor necrosis factor-alpha factor homolog Proteins 0.000 claims 1
- 241001274197 Scatophagus argus Species 0.000 claims 1
- JXVIIQLNUPXOII-UHFFFAOYSA-N Siduron Chemical compound CC1CCCCC1NC(=O)NC1=CC=CC=C1 JXVIIQLNUPXOII-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 102000011990 Sirtuin Human genes 0.000 claims 1
- 108050002485 Sirtuin Proteins 0.000 claims 1
- 241000282887 Suidae Species 0.000 claims 1
- 241000120020 Tela Species 0.000 claims 1
- 241000718541 Tetragastris balsamifera Species 0.000 claims 1
- 244000269722 Thea sinensis Species 0.000 claims 1
- 241000949477 Toona ciliata Species 0.000 claims 1
- 108020004566 Transfer RNA Proteins 0.000 claims 1
- 206010000496 acne Diseases 0.000 claims 1
- 229940059756 arava Drugs 0.000 claims 1
- 239000011324 bead Substances 0.000 claims 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 claims 1
- 235000009508 confectionery Nutrition 0.000 claims 1
- 239000003925 fat Substances 0.000 claims 1
- 235000000396 iron Nutrition 0.000 claims 1
- VHOGYURTWQBHIL-UHFFFAOYSA-N leflunomide Chemical compound O1N=CC(C(=O)NC=2C=CC(=CC=2)C(F)(F)F)=C1C VHOGYURTWQBHIL-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 238000012552 review Methods 0.000 claims 1
- 101150018075 sel-2 gene Proteins 0.000 claims 1
- 238000004416 surface enhanced Raman spectroscopy Methods 0.000 claims 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 claims 1
- 230000001755 vocal effect Effects 0.000 claims 1
- 239000011800 void material Substances 0.000 claims 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 abstract description 5
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 abstract 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 24
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 19
- 230000006870 function Effects 0.000 description 13
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 12
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 7
- 238000012549 training Methods 0.000 description 7
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 6
- 238000001595 flow curve Methods 0.000 description 6
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 6
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 6
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 6
- 239000004568 cement Substances 0.000 description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 4
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 4
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 4
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 4
- 230000003750 conditioning effect Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 description 3
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 3
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 3
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 description 2
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 2
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 description 2
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 description 2
- 238000001802 infusion Methods 0.000 description 2
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 description 2
- 239000003921 oil Substances 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 238000012856 packing Methods 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 241000189662 Calla Species 0.000 description 1
- 241001268392 Dalla Species 0.000 description 1
- 241001269238 Data Species 0.000 description 1
- 208000000260 Warts Diseases 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000013398 bayesian method Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 239000011230 binding agent Substances 0.000 description 1
- 238000005422 blasting Methods 0.000 description 1
- 238000009530 blood pressure measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 1
- 239000004927 clay Substances 0.000 description 1
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 1
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000007429 general method Methods 0.000 description 1
- 238000012880 independent component analysis Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000009533 lab test Methods 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 230000000873 masking effect Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000003607 modifier Substances 0.000 description 1
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 1
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 239000013618 particulate matter Substances 0.000 description 1
- 230000037361 pathway Effects 0.000 description 1
- 230000002085 persistent effect Effects 0.000 description 1
- 230000010363 phase shift Effects 0.000 description 1
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 1
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 1
- 238000000746 purification Methods 0.000 description 1
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 239000000565 sealant Substances 0.000 description 1
- 238000007789 sealing Methods 0.000 description 1
- 201000010153 skin papilloma Diseases 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000000528 statistical test Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B47/00—Survey of boreholes or wells
- E21B47/10—Locating fluid leaks, intrusions or movements
- E21B47/107—Locating fluid leaks, intrusions or movements using acoustic means
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B47/00—Survey of boreholes or wells
- E21B47/10—Locating fluid leaks, intrusions or movements
- E21B47/113—Locating fluid leaks, intrusions or movements using electrical indications; using light radiations
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B49/00—Testing the nature of borehole walls; Formation testing; Methods or apparatus for obtaining samples of soil or well fluids, specially adapted to earth drilling or wells
- E21B49/08—Obtaining fluid samples or testing fluids, in boreholes or wells
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/40—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting specially adapted for well-logging
- G01V1/44—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting specially adapted for well-logging using generators and receivers in the same well
- G01V1/48—Processing data
- G01V1/50—Analysing data
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/40—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting specially adapted for well-logging
- G01V1/52—Structural details
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Geology (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Examining Or Testing Airtightness (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
يتم هنا الكشف عن أدوات، أنظمة، وطرق للكشف عن، تصنيف، و/أو تحديد كمية تدفقات المائع الجوفية بناءً على الإشارات الصوتية acoustic signals الصادرة منها، باستخدام مجموعة من المستشعرات الصوتية الموضوعة في حفرة البئر مع طرق معالجة إشارات المصفوفة array signal والتصنيف والتقدير بناءً على السمات المنظمة. [الشكل 1]
Description
تصنيف وتحديد كمية تسربب صوتي أسفل البئر ACOUSTIC DOWNHOLE LEAK CLASSIFICATION AND QUANTIFICATION الوصف الكامل
خلفية الاختراع
أثناء دورة حياة بثئر النفط أو الغازء يفضل مراقبة تكامل البئر والحفاظ عليه. على dag التحديد؛
من المهم الحفاظ على تكامل حواجز البئر (مثل أنابيب الإنتاج؛ تغليف all وغلاف الأسمنت
المحيط) لضمان إجراء عملية آمنة للبئثر وتجنب أحداث التدفق المفاجئ أو تسرب الهيدروكربونات
في البيئة. لتحقيق فهم أفضل لحالة ull واتخاذ القرارات المناسبة حول إصلاح أو التحكم في بئر
تالفة؛ يفضل ألا يتم الكشف عن التدفقات غير المفضلة بسبب التسريبات فحسب؛ وإنما أيضًا
التمييز بين الأنواع المختلفة للتسريبات (على سبيل (JU تسريبات النفطء GLAD الماء؛ أو
الجسيمات؛ أو التسرببات متعددة الأطوار التي تتضمن AST من مادة من مواد التسريب المذكورة)؛
وبالنسبة لنوع معين من التسريب؛ يتم تحديد كمية التسريب (Ao) سبيل (Jal من خلال تقدير 0 معدل تدفقه).
الوصف العام للاختراع
يمكن الكشف عن التسريبات في حواجز Ad بناءً على الإشارات الصوتية acoustic signals
الصادرة بواسطة تدفقات المائع الجوفي Ao) سبيل المثال؛ للنفط أو الغاز) في وحول حفرة Sh
والتي يمكن قياسها بدورهاء على سبيل المثال؛ بكبلات ليفية fiber cables موضوعة بطول حفرة 5 البثر وياستخدام مستشعرات النقاط الصوتية Jie acoustic point sensors مستشعرات شبكة براج
(FBG) Fiber Bragg Grating dll أو السماعات المائية. ومع ذلك؛ تفشل الطرق الموجودة في
توفير خصائص كافية لأي من التدفقات التي تم الكشف عنها.
تتعلّق براءة الاختراع الدولية 200904834 أ2 بطرق تسجيل وقياس التسريبات والتدفقات. علاوة
على ذلك؛ يتعلق الاختراع بأنظمة القياس measuring systems القابلة للتشغيل لاستخدام الطرق 0 المذكورة أعلاه. علاوة على ذلك؛ يتعلق الاختراع أيضًا بطرق استخدام محولات طاقة صوتية سلبية
spatial configurations and في تكوبنات ووصلات مكانية passive acoustic transducers
dali. connections لاكتشاف وتحديد مواقع التسريبات والتدفقات الدقيقة للسوائل أو الغازات أو
الجسيمات في أو فيما يتعلق بالآبار المنتجة للنفط و / أو الغاز. تشتمل أنظمة القياس هذه على
أدوات تسجيل يتم إنزالها أثناء التشغيل إلى أسفل الآبار عن طريق الأسلاك المقابلة أو أنابيب
الملف؛ aug استخدام أدوات التسجيل بمفردها أو كجزءِ من سلسلة تسجيل.
شرح مختصر للرسومات
الشكل 1 عبارة عن مسقط قطاعي عرضي تخطيطي لمصفوفة مستشعرات صوتية توضيحية
منتشرة داخل حفرة بثرء وفقًا لتجسيدات متنوعة.
الشكل 2 عبارة عن مخطط لعدة طرق معالجة إشارات المصفوفة Bg لتجسيدات متنوعة.
الشكل 3 عبارة عن رسم تخطيطي لصدر الموجة المستوي المصطدم على مصفوفة مستشعرات
صوتية خطية؛ لتوضيح استقبال إشارة صوتية للمجال البعيد.
الشكل 4 عبارة عن خريطة توضيحية لمستوى طاقة مصدر صوتي كدالة على العمق والمسافة 0 نصف القطرية؛ المحددة بواسطة dallas إشارات المصفوفة وفقًا لتجسيدات متنوعة.
الشكل لحب عبارة عن رسم بياني لمعدلات كثافة الاحتمال لحالات التدفق وعدم التدفق؛ والذي
يوضح اختبار افتراض ثنائي للكشف عن التدفق؛ By لتجسيدات متنوعة.
Jal 15 عبارة عن مخطط انسيابي لطريقة لاستخلاص السمات التي تشير إلى نوع التدفق أو
متغير تدفق يمكن تحديد كميته من إشارة مدمجة وتصميم مُصيّف أو مُقذِّر بناءً عليه؛ Lay 5 لتجسيدات متنوعة.
الشكل 5ب عبارة عن مخطط انسيابي لطريقة لتطبيق المُصيِّف أو المقدّر الوارد في الشكل 15
على السمات المستخلصة من إشارة مدمجة لتحديد نوع التدفق أو تحديد كمية المتغير الذي يمكن
تحديد كميته؛ Bay لتجسيدات متنوعة.
الشكل 16 عبارة عن رسم بياني لتوليفات الضغط/فوهة ومعدلات التدفق المصاحبة لثلاث حالات 0 تدفق توضيحية وفقًا لتجسيدات متنوعة.
الأشكال 6ب-6د عبارة عن رسوم بيانية ثلاثية الأبعاد للإشارات الصوتية التوضيحية التي تم
الحصول عليها لحالات التدفق الثلاثة المشار إليها في الشكل 6أ؛ By لتجسيدات متنوعة.
الشكل 6ه عبارة عن رسم بياني ثلاثي الأبعاد لقيم السمات لعشر إشارات مدمجة للعديد من
حالات التدفق؛ والتي توضح قابلية فصل العديد من متغيرات التدفق في حيز سمات منخفض 5 الأبعاد؛ Bag لتجسيدات متنوعة.
الشكل 17 عبارة عن رسم تخطيطي لإعداد اختبار توضيحي لتحديد كمية تسرب Lads cola لتجسيدات متنوعة. الشكل 7ب عبارة عن رسم بياني ثلاثي الأبعاد لإشارات صوتية توضيحية تم الحصول عليها للعديد من توليفات الضغط//الفوهة باستخدام إعداد الاختبار الوارد في الشكل 7 Gy لتجسيدات متنوعة. الشكل 7ج عبارة عن رسم بياني لحيز سمات ثنائي الأبعاد مشتقة من الإشارات المعروضة في الشكل 7ب؛ وفقًا لتجسيدات متنوعة. الشكلان 7د و7ه عبارة عن مخططات بأعمدة توضح النوعية والحساسية؛ على التوالي؛ اللتين تتحققان للبيانات الواردة في الشكلين 7ب و7ج؛ By لتجسيدات متنوعة. 0 الشكل 8 عبارة عن رسم تخطيطي لنظام توضيحي للكشف عن مصدر صوتي؛ وتحديد موقعه؛ وتحديد خصائصه في تجسيد تسجيل أداء البثر بكبل الحفر. الشكل 9 عبارة عن رسم تخطيطي لنظام توضيحي للكشف عن مصدر صوتي؛ وتحديد موقعه؛ وتحديد خصائصه في تجسيد تسجيل الأداء أثناء الحفر. الشكل 10 عبارة عن مخطط انسيابي يلخص طريقة توضيحية 900 للكشف عن مصدر صوتي؛ 5 وتحديد موقعه؛ وتحديد خصائصه وفقًا لتجسيدات متنوعة. الشكل 11 عبارة عن مخطط إطاري لنظام حاسوبي توضيحي لتنفيذ الوظيفة الحاسوبية للطريقة الواردة في الشكل 9؛ Bg لتجسيدات متنوعة. الوصف التفصيلي: يتم هنا الكشف عن أدوات؛ أنظمة؛ وطرق للكشف عن؛ تصنيف» و/أو تحديد كمية تدفقات المائع الجوفية بناءً على الإشارات الصوتية الصادرة منهاء باستخدام مجموعة من المستشعرات الصوتية الموضوعة في حفرة البثر مع طرق معالجة إشارات المصفوفة array signal والتصنيف والتقدير بناءً على السمات المنظمة. يمكن أن يتضمن تصنيف التسربب؛ على سبيل المثال؛ تحديد نوع المادة التي تتسرب؛ والتي قد تكون نفطًاء (Ble ماءً؛ جسيمات؛ أو توليفة منها. يمكن أن يتضمن تحديد كمية التدفق تحديد معدل التدفق أو متغير تدفق كمي quantitative flow parameter آخر. 5 في العديد من التجسيدات؛ يتم استخدام معالجة إشارات المصفوفة لتجميع الإشارات الصوتية المقاسة بواسطة المستشعرات الفردية في إشارة مدمجة تُقرّب إشارة المصدر الصوتي الحقيقي بوجهٍ
عام بدرجة أكبر من أية إشارة في إشارات المستشعر coal مما يوفر نقطة بدء أفضل لاستخلاص وتقييم السمات لاحقًا. إن "السمة"؛ مثلما هو مستخدم هنا بما يتوافق مع فهم أصحاب المهارة العادية في المجال للمصطلح بشكل عام؛ عبارة عن متغير مشتق من الإشارة؛ مثل ولكن على غير سبيل الحصر؛ سعة الإشارة signal amplitude أو الطاقة في النطاق الزمني؛ كثافة طيفية لقدرة power spectral density نطاق التردد «frequency domain أو معاملات تحويل المويجات wavelet transform للإشارة في نطاق الزمن-التردد. يمكن تنفيذ مهام التصنيف والتقدير بناءة على واحدة أو أكثر (على سبيل المثال؛ القليل) من السمات التوضيحية التي تم اختيارها من حيز السمات المبدئي الأكبر بناءة على قدرتها على التمييز بين الأنواع المختلفة للتسريبات (مثل تسريبات النفط الغاز؛ الماء؛ الجسيم؛ أو sae أطوار) و/أو بناءً على العلاقة الكبيرة لقيم السمات
0 الخاصة بها مع معدل التدفق أو متغير تدفق كمي AT محل اهتمام. يوضح الشكل 1 مصفوفة مستشعرات صوتية توضيحية منتشرة داخل حفرة بئرء وفقًا لتجسيدات متنوعة. مثلما يتضح؛ يمكن وضع المستشعرات sensors 100 خطيًا بطول المحور الطولي 102 لحفرة All) idl يكون Saal) نصف القطري الخاص بها صفرًا). يمكن وضعها على مسافات منتظمة (مثلما يتضح)؛ أو تكون بمسافات متنوعة بين المستشعرات المتجاورة. تتضمن بيئة 5 المستشعرات dag عام العديد من الحواجز المادية لتدفق المائع؛ Jie أنابيب الإنتاج 104 والتي يمكن ضخ النفط أو الغاز من خلالها داخل وخارج Gall واحد أو بشكل اختياري العديد من تغليفات البثر المتداخلة well casings 106« وغلاف أسمنت cement sheath 108 يملا الحيز بين Cadel) (التغليفات) 106 والتكوين 110 المحيط بحفرة البئثر. بالإضافة إلى ذلك؛ يمكن تقسيم حفرة البئثر إلى العديد من الأقسام الرأسية؛ على سبيل المثال؛ بواسطة حشوات packers 112 بين 0 التغليفات 106 التي قد تفصل»؛ على سبيل المثال» ga سفلي مثقوب للأنبوب حيث تدخل الهيدروكريونات من ha علوي (غير مثقوب) يعمل كمجرى علوي. تتضمن حالات التدفق غير المقصودة؛ lly قد تحدث في تلك الهيئة؛ على سبيل (JU التدفقات عبر التغليف 106 أو الأنابيب 104 بسبب التشققات أو الثقوب الموجودة بها (المشار إليها بواسطة الأسهم 120)؛ التدفقات عبر الحشوة 112 بين أقسام حفرة ll الرأسية المتجاورة بسبب منع التسرب غير الكافي 5 (لمشار ad) بالأسهم 122(« والتدفقات daly التكوين 110( غلاف الأسمنت 108( أو طبقة أخرى موازية بدرجة أكبر أو أقل لحدود الطبقة (المشار إليها بالأسهم 124). عندما تمر هذه
التدفقات عبر المسارات المقيدة؛ يمكن إنتاج إشارات صوتية نتيجة لانخفاضات الضغط المصاحبة. تنتشر الإشارات الصوتية dag عام في كل اتجاه عبر التكوين و/أو ثقب الحفرء والتي يتم الكشف عنها في النهاية عند مواقع المستشعر المتعددة. تتضمن المستشعرات الصوتية المناسبة للاستخدام في تجسيداته؛ على سبيل المثال وليس الحصرء السماعات الماثية hydrophones (الكهريائية الإجهادية ¢(piezoelectric مستشعرات (FBG أو مقاطع من كبل ليفي ضوئي fiber-optic cable موزع. في العديد من التجسيدات؛ تكون المستشعرات الصوتية متعددة الاتجاهات»؛ أي؛ غير قادرة على تمييز الاتجاهات الصادرة المختلفة للإشارة. ومع ذلك من خلال استغلال العلاقات المكانية الزمانية بين الإشارات المستقبلة من نفس المصدر عند مجموعة مستشعرات؛ فيمكن الحصول على معلومات حول اتجاه الإشارة و/أو موقع 0 المصدر. على سبيل المثال؛ باستخدام ثلاثة مستشعرات على الأقل في ترتيب خطي بطول محور حفرة pl) مثلما يتضح في الشكل 1؛ يمكن؛ على الأقل في ظل ظروف معينة؛ تحديد العمق والمسافة نصف القطرية للمصدر (مثلما سيتم شرحه بمزيدٍ من التفصيل أدناه). لتحديد موقع المصدر في الاتجاه السمتي؛ يمكن تعديل هيئة مصفوفة المستشعرات؛ على سبيل المثال» من خلال وضع مستشعرات مختلفة عند مواضع نصف قطرية مختلفة أو وضعها بشكل ثنائي أو 5 ثلاثي الأبعاد؛ من خلال الحجب الجزئي للمستشعرات لقصر الكشف عنها على نوافذ سمتية معينة (نوافذ مختلفة لمستشعرات مختلفة)؛ أو باستخدام مستشعرات اتجاهية (أي؛ مستشعرات توفر معلومات اتجاهية بشكل متأصل). (كمادة عملية؛ يمكن أن تكون الهيئة الخطية مثلما يتضح في الشكل 1 نتيجة القيود المكانية المفروضة بواسطة الأنابيب 104 المركب بها المستشعرات.) يمكن تجميع الإشارات الصوتية التي تم الكشف عنها بالتزامن إلى حدٍ كبير das ool) عام؛ 0 بعلاقات زمنية معروفة بينها) بواسطة المستشعرات الفردية 100 ("Lead Sl) في إشارة واحدة؛ على سبيل (JU بواسطة تكوين توليفة خطية تُقرّب الإشارة على النحو الذي تم إطلاقها به بواسطة المصدر (أو توليفة من عدة مصادر). يشير Galil إلى حدٍ كبير" هنا إلى datas الفواصل الزمنية التي يتم bate تجميع الإشارات إلى حدٍ كبير (Ae) سبيل المثال؛ بنسبة 790 على الأقل» ويفضل 799 على الأقل) بين المستشعرات المختلفة. طالما أن الإزاحات الزمنية بين 5 المستشعرات المختلفة الناتجة بسبب أزمنة الانتقال المختلفة من المصدر إلى المستشعرات صغيرة بوجدٍ عام (على سبيل المثال» بمقدار مللي ثانية) مقارنة بفاصل تجميع الإشارة الإجمالية (على
سبيل (Jia بمقدار 100 AL ثانية)؛ فيضمن التداخل الكبير في فواصل التجميع dag عام أن فترات الاتبعاث الزمنية المناظرة للإشارات المقاسة تتداخل بصورة مماثلة إلى حدٍ كبير؛ لتسهيل معالجة إشارة المصفوفة. في الحدث (النادر) الذي تكون فيه الإزاحات الزمنية بين المستشعرات المختلفة كبيرة مقارنة بإجمالي فاصل التجميع؛ فيمكن تعويضها من خلال إزاحة فواصل التجميع بين المستشعرات المتنوعة Us لذلك لضمان أن جميع المستشعرات تقيس نفس فترة الانبعاث الزمنية إلى حدٍ كبير. (Sa دمج الإشارات بوجهٍ عام بواسطة ما يطلق عليه معالجة إشارات المصفوفة. تضمن تقنيات dallas إشارات المصفوفة المعروفة في المجال العديد من طرق الترشيح المكاني spatial filtering methods (المشار إليها في الغالب Lad باسم طرق 'تكوين الحزم ¢('beamforming مثل تكوين 0 الحزم التقليدي»؛ تكوين الحزم ل «Capon التصنيف المتعدد للإشارات Multiple Signal Classification (©1110510)؛ والعديد من الطرق البارامترية cparametric methods وكذلك تقدير التأخر الزمني. في العديد من التجسيدات؛ يتم استخدام الترشيح المكاني (تكوين الحزم) أو طريقة أخرى لمعالجة إشارات المصفوفة لدمج العديد من إشارات المستشعر العديدة التي تم الحصول عليها بالتزامن (ومن ثم؛ في الوقت نفسه؛ يمكن تحديد موقع المصدر الصوتي). يوفر الشكل 2 5 نظرة dale على العديد من تقنيات معالجة إشارات المصفوفة المحملة. تعتمد طرق معالجة إشارات المصفوفة dag عام على النموذج الأمامي لانتشار الموجات من المصدر (المصادر) إلى المستشعرات لحل مشكلة العكس؛ أي؛ لتحديد الإشارة المصدر من الإشارات التي تم استقبالها عند المستشعرات. في سياقات التطبيق التقليدية؛ مثل الرادار radar والسونار sonar فيكون هذا النموذج الأمامي مباشرًا dag عام نظرًا لحدوث انتشار الموجات في 0 وسط منتظم (متجانس ومتسق الاتجاهات) eo) سبيل المثال؛ الهواء أو الماء) ويمكن افتراض وجود المصدرء كمادة عملية؛ بعيدًا عن المستشعرات. ومع ذلك؛ عند الحاجة لقياس تدفقات المائع في وحول الحفرة البئثرء تفشل افتراضات الوسط المنتظم والمجال البعيد dag عام. وبالتالي؛ في تجسيدات متنوعة؛ يتم ضبط النموذج الأمامي للأخذ في الحسبان هيئة حفرة البثر والتكوين المحيط (والتي تتضمن بشكل مجمع أوساط الانتشار العديدة والحدود الموجودة بينها) وتأثيرها على مجال 5 الموجة le) سبيل المثال» انكسارات الموجة؛ انعكاساتها ورنينها)؛ وكذلك لتسهيل dallas إشارات
المجال القريب (أي الإشارات الصادر من مصدر لا تكون المسافة بينه وبين المستشعرات كبيرة إلى حدٍ كبير (على سبيل المثال؛ المقدار) من المدى المكاني لمصفوفة المستشعرات). لتوضيح المبداً الذي ترتكز عليه طرق الترشيح المكاني؛ يتم الأخذ في الاعتبار مصدر صوتي للمجال البعيد ضيق النطاق (Ds إن الشكل 3 عبارة عن رسم تخطيطي لموجة مستوية planar wave 5 300 تصطدم على مصفوفة مستشعرات صوتية خطية linear acoustic sensor array
2. مثما يمكن استقبالها من مصدر المجال البعيد. تصطدم الموجات الصوتية الصادرة من المصدر على المصفوفة الخطية 302 عند زاوية بالنسبة للمستوى العمودي 304 للمصفوفة؛ بحيث تقيس المستشعرات داخل المصفوفة 302 الإشارات (المعبر عنها في صورةٍ متجه (2)2ل): X(t) = a(8)s(t) + n(t)
حيث يكون عبارة عن متجه معقد القيم complex-valued vector يعبر عن توهين السعة وإزاحة الطور التي تمر بها الإشارة على مسارها من المصدر إلى المستشعرات المعنية (والذي يعتمد على موقع المصدر بالنسبة للمستشعر)؛ ويكون T(E) عبارة عن متجه يعبر عن مساهمة الضوضاء. على النقيض من ذلك؛ يمكن تقدير إشارة مصدر غير معروفة من خلال دمج الإشارات المقاسة؛ ARF
رود بام 1
x(t) = ——X(@) 15 (0:)9 ودر = y(@) حيث يكون H هو عدد المستشعرات ويشير الحرف العلوي إلى منقول المرافق (أي؛ هرميتي (Hermitian يحيط المتجه )6(@ بالنموذج الأمامي لانتشار الطور؛ وغالبًا ما تتم الإشارة ad) بمتجه التوجيه steering vector في الحالة البسيطة لوسط منتظم تنتقل فيه الموجات عند سرعة
صوت ثابتة © بمتجه موجة ©//ده = k فيتخذ (4)9 الصورة: e~ikdsing —i(L-1)kd sind] 20 1[= (0)ن. حيث تكون d هي المسافة بين المستشعرات المتجاورة لمصفوفة منتظمة. dag عام؛ تتضمن معالجة إشارة المصفوفة array signal processing التعبير عن الإشارة المدمجة y(t) fused signal في صورة توليفة خطية مرجحة للإشارات المقاسة؛ y(t) = Niza wi x (6) = whX(t)
لتحديد متجه الوزن معقد القيم 10 Bla على موجه إرشادي مناسب. على سبيل المثال؛ في تكوين الحزم التقليدي؛ يتم اختيار الأوزان لزيادة قدرة خرج P(W) الإشارة المدمجة إلى أقصى حد عند زاوية ساقطة معينة 0: ب ابر = مرو كير و) لزاب رياب + = Pw) = <3, [yO]? حيث تكون R هي مصفوفة تباين العينات مر X(®) !2+ - 8 تتخذ مشكلة التحسين الناتجة الصورة max{E[[s(t) 12] ٠ IwHa(8)|* + = [سررع) اير max E{wiX(®) whic, w} التي تخضع للقيد؛ WI=1] هناء تشير 2 إلى قيمة التوقع. ويتمثل الحل المهم لهذه المشكلة في: ب 0 w= ToD كمثالٍ AT في طريقة تكوين الحزم ل «Capon تتخذ مشكلة التحسين الصورة min{E [Is(®)]?] ٠ [wHa(8)|* + = [سررع) min E{wiX(t) XH whic, w} التي تخضع للقيد ])0( ch I=] WHA هذه الطريقة الكسب عند الزاوية الساقطة 0 وتقلل مساهمة الضوضاء. يتمثل الحل في: w= 0) al (@R1a(0) مثلما يمكن أن يتضح؛ تتضمن طريقة Capon البيانات (المنعكسة في مصفوفة تباين العينات (R مع النموذج الأمامي المعروف من قبل»؛ ومن ثم فهو أحد أمثلة طرق الترشيح المكاني "التكيفي" 0 المزعومة. هناك طرق إضافية (eo) سبيل (JU) معروضة بإيجاز في الشكل 3) معروفة لأصحاب المهارة العادية في المجال. تُستخدم طرق الترشيح المكاني الموصوفة أعلاه مع افتراض أن إشارة المصدر بعيدة جدَّا عن مصفوفة المستشعرات (افتراض المجال البعيد) بحيث تكون التأخيرات الزمنية للمستشعرات الفردية دالة على الزاوية الساقطة incident angle 6 فقط. لمعالجة إشارات المجال القريب ولتضمين 5 تأثيرات الأوساط المختلفة بين المصدر ومصفوفة المستشعرات (على سبيل المثال؛ مثلما هو
مصور في الشكل 1)؛ يتم تعديل متجه التوجيه (0)» على نحو مناسب؛ وفقًا للعديد من التجسيدات؛ لكي تصبح دالة A(0, Tsphericar) ل 0 ونطاق rand Tspherical أي المسافة التي يبعدها المصدر عن المستشعر في إحداثيات دائرية (والتي تختلف عن المسافة نصف القطرية العمودية للمصدر من محور حفرة البثر). يمكن أن يعتمد متجه التوجيه المعدل Tspherical) 5 ,00 على die وحالة حفرة البثر والتكوين المحيط مع الأخذ في الاعتبار؛ على سبيل المثال؛ الشكل الهندسي وخواص المادة الخاصة بالعديد من الطبقات وتأثيرها على انتشار الصوت (على سبيل (JUD معدلات سرعة الصوت الناتجة في الصخر؛ الطين؛ الأسمنت؛ وهكذا). علاوةً على ذلك؛ لمعالجة إشارات عريضة النطاق؛ يتم تقسيم الإشارات المقاسة إلى نطاقات طيفية ضيقة؛ وعقب معالجة الإشارات ضيقة النطاق, فيتم تجميع النتائج بطرق معروفة 0 جيدًا لأصحاب المهارة العادية في المجال. يتضمن الكشف عن مصدر الإشارة الصوتية؛ وفقًا لعدة تجسيدات؛ دمج الإشارات التي تم استقبالها بواسطة المستشعرات الفردية للمصفوفة لمجموعة من مواقع المصادر الصوتية المفترضة داخل منطقة ثنائية الأبعاد محددة مسبقًا (أي؛ على سبيل (Jal) تمتد بطول معين في اتجاه العمق وتمتد حتى مسافة نصف قطرية معينة من حفرة البثر) وحساب مستوى طاقة المصدر الصوتي cacoustic-source energy level 5 السعة camplitude أو متغير إشارة مدمجة fused-signal parameter آخر كدالة على موقع المصدر الصوتي من الإشارات المدمجة. بالنسبة لمواقع المصادر المفترضة عبر نطاق من الأعماق والمسافات نصف القطرية؛ فيؤدي هذا إلى خربطة ثنائية الأبعاد لمتغير الإشارة المدمجة. إن الشكل 4 عبارة عن خريطة توضيحية لمستوى طاقة مصدر صوتي كدالة على العمق والمسافة 0 نصف القطرية؛ المحددة بواسطة معالجة إشارات المصفوفة من الإشارات الصوتية التي تم الحصول عليها بواسطة مصفوفة مستشعرات تتضمن سبعة مستشعرات موضوعة على مسافات منتظمة. تتم الإشارة إلى مواقع المستشعر بالنقاط الموجودة على محور العمق» وتتم الإشارة إلى موقع المصدر الصوتي بالتقاطع. تشير قيمة المقياس الرمادي في الخريطة إلى مستوى الطاقة الخاص بالإشارة المدمجة؛ المناظرة لمستوى طاقة المصدر الصوتي؛ مثلما تم حسابه بواسطة معالجة إشارة مصفوفة؛ عند المواقع المفترضة. مثلما يتضح؛ يصل مستوى الطاقة المحسوب إلى القمة بالقرب من موقع المصدر الصوتي الفعلي. في غياب مصدر الإشارة الصوتية Cal
ستعرض الخريطة مستويات الطاقة المنخفضة فقط. في حالة العديد من المصادر الصوتية؛ ستعرض الخريطة مستويات الطاقة المرتفعة في عدة مواقع. وبالتالي؛ يمكن أن Jad الكشف عن
الإشارة الصوتية والمعالجة وفقًا له من الكشف عن التدفقات العديدة في نفس الوقت. من خريطة الإشارة المدمجة Jie تلك المصورة في الشكل 4أ؛ يمكن تحديد المصدر (المصادر) الفعلي وموقعه (مواقعها) من خلال تحديد الحد الأقصى المحلي (أو العديد من الحدود القصوى المحلية) لمستوى طاقة المصدر الصوتي أو متغير الإشارة المدمجة الآخر. يمكن استخدام سعة الحد الأقصى المحلي للاستدلال على ما إذا تماثل المصدر الصوتي المحدد بالفعل مع تدفق جوفي. على سبيل (JU) في بعض التجسيدات؛ يتم استخدام الطرق الإحصائية للكشف عن التدفقات الجوفية ply على خرائط الإشارة الصوتية المدمجة من خلال التمييز بين حالات التدفق
0 وعدم التدفق. لهذا الغرض؛ يمكن تحقيق مجموعة من الإشارات المدمجة للعديد من حالات عدم التدفق ومجموعة الإشارات المدمجة للعديد من حالات التدفق (بما في ذلك؛ على سبيل المثال؛ أنواع مختلفة من التدفقات؛ Jie تدفقات النفط «Sl والماء؛ ومعدلات التدفق المختلفة أو متغيرات التدفق الأخرى). يمكن تجميع البيانات الخاصة بحالات عدم التدفق من بيانات تسجيل الأداء التاريخية أو أثناء تسجيل الأداء للكشف عن التدفق في الوقت الفعلي في الحالات التي يمكن فيها
5 افتراض غياب التدفق على نحوٍ مقبول؛ على سبيل المثال؛ تسجيل الأداء في بئر مكتملة حديثًا. يمكن تجميع البيانات لحالات التدفق من بيانات تسجيل أداء الحفر لحالات تدفق مؤكدة؛ Jie التسريبات عبر التغليف. من المكتبات؛ يمكن اشتقاق dad حدية مناسبة suitable flow-detection 0 للكشف عن التدفق لاختبار افتراض ثنائي binary hypothesis test أو اختبار إحصائي ممائل.
0 يوضح الشكل 4ب اختبار الافتراض الثنائي بتوزيعات احتمال توضيحية لحالات عدم التدفق والتدفق كدالة على مستوى طاقة المصدر الصوتي (للحد الأقصى المحلي في خريطة ثنائية الأبعاد. على سبيل المثال؛ مثلما يتضح في الشكل 4أ). يؤدي دمج منحنى عدم التدفق 400 من الصفر إلى مستوى طاقة محدد إلى الاحتمال التراكمي؛ بأنه في Alla عدم وجود تدفق؛ يقل مستوى الطاقة الخاص بالإشارة المدمجة عن مستوى الطاقة المحدد. وبالمثل؛ يؤدي دمج منحنى التدفق
5 402 من الصفر إلى مستوى طاقة محدد إلى الاحتمال التراكمي؛ بأنه في حالة وجود تدفق؛ يقل مستوى الطاقة الخاص بالإشارة المدمجة عن مستوى الطاقة المحدد. مثلما يتضح؛ يميل مستوى
الطاقة الصوتية إلى الارتفاع في ظل ظروف التدفق؛ ومع ذلك؛ يمكن أن يكون هناك بعض التداخل في مستويات الطاقة المناظرة لحالات التدفق وعدم التدفق. يمكن ضبط dad حدية للكشف detection threshold 404 في منطقة التداخل المذكورة؛ على سبيل المثال؛ بناءً على المقاييس الإحصائية مثل معدل الإنذار الكاذب. مع تطبيق اختبار الافتراض الثنائي؛ في حالة تجاوز مستوى إشارة مقاس للقيمة الحدية 404؛ فيُفتّرض وجود حالة تدفق. إذا قلت الإشارة عن القيمة الحدية 404؛ يُفتٌرض عدم وجود تدفق. يؤدي دمج منحنى التدفق 402 من قيمة الكشف الحدية 4 إلى ما لا نهاية إلى حساسية (احتمال وجود قيم موجبة حقيقية) الاختبار؛ بينما يؤدي دمج منحنى التدفق 402 من الصفر إلى قيمة الكشف الحدية 404 إلى احتمال وجود تدفقات مفقودة (قيم سالبة خاطئة). يؤدي دمج منحنى عدم التدفق 400 من الصفر إلى قيمة الكشف الحدية 0 404 إلى نوعية (احتمال وجود قيم سالبة حقيقية) الاختبار؛ بينما يؤدي دمج منحنى عدم التدفق 0 من قيمة الكشف الحدية 404 إلى ما لا نهاية إلى احتمال الانذار الكاذب (قيم موجبة خاطئة). بمجرد تحديد مصدر صوتي؛ يمكن تحليل إشارته المدمجة المصاحبة (على سبيل المثال» في النطاق الزمني؛ أو بعد تحويل فوربيه؛ في نطاق التردد) لاستخلاص سمات محددة معينة تشير إلى 5 العديد من أنواع التدفقات أو معدلات سعة تدفق مختلفة. يمكن تحديد سمات ذات صلة ومميزة بناءً على بيانات التدريب - على سبيل المثال؛ مثلما تم الحصول عليها من التجارب المعملية أو بمرور الوقت أثناء الاختبارات الميدانية - باستخدام الطرق المنظمة لتصميم اختبارات تصنيف وتقدير أساسها السمات؛ مثلما هو معروف جيدًا لأصحاب المهارة العادية في المجال. يوضح الشكل 5أ؛ في صورة مخطط انسيابي؛ طريقة 500 لتحديد سمات مناسبة وإنشاء قواعد 0 التصنيف والتقدير بناءً على مجموعة من بيانات التدربب المرقمة؛ أي؛ إشارات صوتية مقاسة لمجموعة من حالات التدفق لعدة أنواع معروفة وقيمة (قيم) متغير تدفق؛ بما في ذلك حالات عدم التدفق. تتضمن الطريقة الحصول على مجموعات بيانات التدريب المصاحبة؛ لحالات التدفق المعروفة؛ مع مصفوفة من المستشعرات الصوتية (العملية 502)؛ المعالجة المسبقة للبيانات عبر تهيئة الإشارات على كل قناة (حيث تتماثل القنوات المختلفة مع مستشعرات مختلفة)؛ ترشيح (على سبيل المثال؛ ترشيح عالي الإمرار)؛ إلغاء الضوضاء؛ وما شابه (العملية 504)؛ وتجميع القنوات الفردية في إشارة مدمجة واحدة باستخدام معالجة إشارات المصفوفة مثلما تم وصفه أعلاه (العملية
506( يمكن بعد ذلك تجميع الإشارات المدمجة بناءً على حالات التدفق (على سبيل المثال؛ التدفق مقابل عدم التدفق؛ العديد من أنواع التسرب؛ مثل تسريبات النفط؛ الماء؛ الجسيمات؛ أو التسريبات متعددة الأطوار؛ أو التدفقات مختلفة السعة) التي تنتمي إليها (العملية 508). من الإشارات المدمجة؛ يتم بعد ذلك استخلاص السمات لحيز سمات كبيرة الأبعاد بشكل مبدئي (لعملية 510)؛ والذي يتحلل بعد ذلك؛ بناءً على تقييم دلالة كل سمة لنوع التدفق أو متغير التدفق محل الاهتمام؛ إلى حيز سمات منخفض الأبعاد - عملية مشار إليها Lia باندماج مستوى السمات (العملية 512). (La) يمكن أن يتماثل واحد أو أكثر من أنواع حالات التدفق مع غياب التدفق). يعمل اندماج مستوى السمات على إزالة المعلومات المتكررة المحتملة في حيز السمات الأصلي ويحتفظ بالمعلومات المستقلة فقط. بالنسبة algal التصنيف؛ تتمثل الفكرة في فصل قيم 0 السمات في حيز السمات المدمجة بالنسبة لأنواع التدفقات. وهناء نفترض أن الأنواع المختلفة للتدفقات ستؤدي إلى قيم سمات مختلفة. إذا كان نوعان مختلفان للتدفق بنفس القيمة لسمة معينة؛ فإما تكون هذه السمة غير مناسبة؛ أو لا (Sa تصنيف هذين النوعين للتدفقات بشكل متأصل بناءً على المعلومات المتضمنة في الإشارات المستقبلة. في الحالة السابقة؛ يمكن تكرار استخلاص ودمج السمات (العمليات 510؛ 512) لتحديد السمات التي تحتوي على المعلومات القابلة 5 للتصنيف. بالنسبة لتقدير متغير التدفق flow-parameter (على سبيل المثال؛ معدل التدفق)؛ فتتمثل الفكرة في تحديد السمات التي ترتبط قيمها بمتغير التدفق. هناك طرق متنوعة معروفة لأصحاب المهارة العادية في المجال لاستخلاص السمات التوضيحية المميزة من العدد الكبير للسمات المبدئية Ally يمكن تنفيذها دون إجراء تجارب غير ضرورية؛ وتتضمن تلك الطرق؛ على غير سبيل الحصرء تحليل طاقة الإشارة؛ تحليل الشكل الطيفي؛ وتحليل التردد الزمني؛ تعليم الآلة؛ 0 تحليل المكون الأساسي؛ تحليل المكون المستقل؛ طرق أساسها الشبكة العصبية؛ وطرق .Bayesian عقب دمج مستوى السمات (العملية 512( يتم حساب قيم السمات للسمات المميزة المستخلصة (إن لم يكن قد تم حسابها بالفعل) وربطهاء أو 'ترقيمها”؛ بحالات التدفق المنتمية إليها (العملية 4 يمكن بعد ذلك استخدام طرق تصنيف وتقدير إحصائية لاشتقاق القواعد؛ من قيم السمات 5 المرقمة؛ (والتي تتضمن؛ على سبيل المثال؛ القيم (aad) لتصنيف وتقدير شكل الموجة (العملية 6). تتضمن الطرق المناسبة للتصنيف اختبار Bayes واختبار «Neyman-Pearson على سبيل
المثال. يمكن تقدير معدل التدفق باستخدام Bayes padi أو تقدير أقصى احتمال؛ على سبيل المثال. وعلى نحو بديل؛ يمكن اشتقاق JS من قواعد التصنيف والتقدير باستخدام طريقة تعليم الآلة. عند تعليم الآلة المشرف عليه؛ يتم استخدام بيانات التدريب التي تتضمن أزواج من الدخل والخرج المرقم؛ فتتضمن الطرق العامة شبكات عصبية neural networks العصبون المدرك «صضاىن»م؛ آلة متجه الدعم csupport vector machine وهكذا. وعند تعليم الآلة غير المشرف عليه؛ يتم التأكد من البنية الأساسية للبيانات GIT من البيانات نفسهاء aig تصنيف البيانات وفقًا لذلك؛ وتتضمن الطرق العامة خريطة تنظيم ذاتي؛ تجميع وسائل 6ا؛ التجميع الهرمي؛ الكشف عن الحداثة؛ وهكذا. وكبديل آخر أيضًاء يمكن اشتقاق القواعد بواسطة تعبئة oz dail) مثل؛ الارتداد
اللوجيستي regression 102150 0 بمجرد تصميم المُصتّفات والمقزّرات الإحصائية بناءً على بيانات التدريب للعديد من حالات التدفق المعروفة (لأنواع مختلفة) وواحدة أو أكثر من حالات عدم التدفق غير المعروفة؛ فيمكن تطبيقهاء مثلما هو موضح في الشكل 5ب؛ على بيانات الاختبار. مثلما يتضح؛ يمكن أن تتضمن طريقة 0 لتصنيف التدفق الذي تم الكشف عنه وتقدير واحد أو أكثر من متغيرات التدفق للتدفق الحصول على إشارات صوتية بمجموعة من المستشعرات الصوتية (العملية 522)؛ المعالجة 5 المسبقة للبيانات (عبر تهيئة الإشارات؛ الترشيح؛ إلغاء الضوضاء؛ وهكذا) (العملية 524)؛ وتجميع القنوات الفردية في إشارة مدمجة واحدة باستخدام معالجة إشارات المصفوفة مثلما هو موصوف أعلاه (العملية 526). بعد ذلك؛ تم حساب قيم السمات للسمات المحددة بكونها تشير إلى أنواع التدفق والمتغيرات محل الاهتمام (أي؛ سمات حيز السمات منخفض الأبعاد الناشئ في الطريقة 500( (العملية 528) من الإشارة المدمجة؛ ويتم تطبيق قواعد التصنيف أو التقدير المحددة في 0 العملية 516 على قيم السمات المحوسبة (العملية 530) لتحديد نوع التسرب/التدفق أو تحديد كمية معدل التدفق أو متغير آخر. بالإضافة إلى تصنيف و/أو تحديد كمية التدفق التي تم الكشف عنهاء يمكن حساب حساسية و/أو نوعية التصنيف و/أو مستوى الثقة الخاص بالتقدير (العملية 532( من بيانات الاختبار المعملي أو الميداني حيث يكون نوع التدفق الحقيقي ومتغير (متغيرات) التدفق. يؤدي تجميع نوع التدفق مع حساسية/نوعية التصنيف ومتغير التدفق مع مستوى الثقة إلى 5 تزويد مستخدمي المعلومات بقياس موثوقيته؛ لمساعدتهم في العمل بصورة مناسبة. على سبيل
المثال؛ إذا كان معدل التدفق المرتبط بتسرب تم الكشف عنه بمستوى ثقة مصاحب منخفض؛ يمكن إجراء قياسات واختبارات إضافية أو تكميلية. مثلما سيدركها أصحاب المهارة العادية في المجال؛ يمكن La إجراء استخلاص السمات مثلما هو موصوف أعلاه؛ بشكل أساسي؛ على إشارات المستشعر الفردية؛ مثلما هو مشار إليها بالخطوط المتقطعة في الشكلين 15 وكب. ومع ذلك؛ يمكن أن يؤدي استخدام الإشارة المدمجة؛ إلى أداء أفضل للمُصتّفات والمقذّرات نظرًا لأن دمج الإشارات سيحسن بوجهٍ عام الدخل من حيث دقتها لإشارة المصدر الحقيقية. بالإشارة الآن إلى الأشكال 26-16 والأشكال 7-17ه؛ التي تبين جدوى الطرق Gg لها لتحديد كمية التسريب بناءً على البيانات التجريبية. يوضح الشكل 16 ثلاث حالات تدفق 600« 602؛ 0 604 مناظرة لتوليفات مختلفة لحجم الفوهة التي يمر من خلالها التدفق وانخفاض الضغط عبر الفوهة. لاحظ أن التوليفات المختلفة للضغط وحجم الفوهة يمكن أن تؤدي إلى نفس معدل التدفق. على سبيل المثال» يمكن أن ينتج معدل تدفق أول 608 من ana فوهة أكبر مع ضغط أصغر (الحالة 600) أو من حجم فوهة أصغر مع ضغط أكبر (الحالة 602)؛ ويمكن أن ينتج معدل تدفق ثانٍ أعلى 610 من حجم الفوهة الأكبر مع ضغط أكبر (الحالة 604). تبين الأشكال حب- 5 6د الإشارات الصوتية التي تم الحصول عليها بواسطة مجموعة من سبعة مستشعرات لحالات التدفق الثلاثة 600« 602 604؛ على التوالي. بالنسبة لكل حالة من حالات التدفق الثلاثة 600« 602« 604« يمكن اشتقاق إشارة صوتية مدمجة من إشارات المستشعر الفردية السبعة. يصور الشكل 6ه؛ داخل حيز السمات ثلاثي الأبعاد؛ قيم السمات للعديد من عشرات الإشارات المدمجة؛ التي تم الحصول عليها للعديد من حالات التدفق. يتم تصوير البيانات لأحجام فوهة 0 مختلفة بأنواع مختلفة من الرموز؛ ويتم تصوير البيانات الخاصة بمعدلات الضغط المختلفة بأحجام رموز مختلفة. Laie يتضحء يتم الفصل بشكل ظاهري بين JS من أحجام الفوهة المختلفة ومعدلات الضغط المختلفة؛ ومن ثم معدلات تدفق مختلفة أيضًاء في الرسم البياني؛ مما يساعد على تحديد خصائص التدفق ply على السمات المستخلصة. توفر الأشكال 7-17ه مثالاً آخر لتقدير معدل التدفق وفقًا للعديد من التجسيدات. يوضح الشكل 17 5 إعداد الاختبار لتحديد كمية تسربب colall حيث يتدفق منفث الماء water jet 700 لأسفل خارج تغليف 12.7 سم (5 بوصة) 702 على مسافة 16.51 سم (6.5 بوصة) من مركز التغليف
9 702. يوضح الشكل 7ب أطياف الإشارات التي تم قياسها ADA وعشرين توليفة مختلفة لحجم فوهة منفث الماء والضغط التفاضلي عبر الفوهة. يمكن تطبيق تحليل المكون الأساسي لتقليل أبعاد البيانات؛ والتي تتضمن بشكل مبدئي 1024 عينة لكل طيف؛ على عددين لكل طيف. يوضح الشكل 7ج البيانات في حيز السمات ثنائي الأبعاد الناتج. مثلما يتضح؛ تكون نقاط البيانات الثلاثة والعشرين قابلة للفصل إلى مجموعتين؛ بشكل مناظر لمعدل تدفق صغير ومعدل تدفق «ya والتي يتم الفصل بينهما بقيمة حدية. يمكن تطبيق نموذج الارتداد اللوجيستي على البيانات في حيز السمات ثنائي calla) ويمكن التحقق من صحة النموذج المعباً بواسطة التحقق من الصلاحية المتبادلة. يوضح الشكلان 7د و7ه النوعية والحساسية؛ على التوالي؛ مثلما تم تحديدهما بواسطة الصلاحية المتبادلة ل 'ترك aol عينات"» حيث يتم استخدام af نقاط بيانات منتقاة 0 عشوائيًا كبيانات الاختبار للتحقق من صحة النموذج المعباً على نقاط البيانات ال 19 الأخرى؛ ding تكرار الإجراء لجميع الاختيارات المحتملة لنقاط بيانات الاختبار الأريعة. مثلما يتضح؛ يمكن
الوصول إلى نوعية قدرها 798.5 وحساسية قدرها 7100 في المثال الموضح. يمكن تنفيذ الكشف عن وتحديد خصائص المصادر الصوتية الجوفية وتحديد موقعها (ومن ثم التدفقات الجوفية) وفتًا لها في JS من عمليات كبل الحفر وتسجيل الأداء أثناء الحفر logging (LWD) while-drilling 5 يوضح الشكل 8 نظام تسجيل أداء البئثر بكبل حفر توضيحي. يتضمن النظام أداة مسبارية sonde tool 700 معلقة من كبل حفر 802 داخل حفرة Hh مغلفة 804. في العديد من التجسيدات؛ يتم استخدام الأداة 800 داخل أنابيب الإنتاج 806 التي يتم من خلالها ضخ الهيدروكريونات خارج حفرة HA 804. تتضمن الأداة 800 مجموعة من المستشعرات الصوتية acoustic sensors 808 (على سبيل المثال؛ السماعات المائية ¢(hydrophones على Jus 20 المثال؛ الموضوعة في مصفوفة خطية 810 بطول محور طولي 811 للأداة 800؛ ومن ثم لحفرة البثر 804. علاوةً على ذلك؛ يمكن أن تتضمن الأداة دائرة تحكم ومعالجة مناسبة processing circuitry 812« والتي؛ بدورهاء تكون في اتصال (على سبيل المثال» عبر وصلة سلكية أو نظام قياس عن بُعد (telemetry system مع نظام dallas بيانات سطحي 5814. يمكن تنفيذ مرفق معالجة البيانات الذي يوفر الوظيفة الحاسويية لمعالجة ودمج الإشارات الصوتية 5 المستقبلة بواسطة المستشعرات الفردية 808 وتصنيف و/أو تحديد كمية التدفقات التي تم الكشف عنها بناءً على الإشارات المدمجة بواسطة واحدة من دائرة التحكم والمعالجة 812 أو نظام معالجة
البيانات 814؛ أو بواسطة كليهما في توليفة. على سبيل (Jal) في بعض التجسيدات؛ تعالج دائرة التحكم والمعالجة 812 مسبقًا إشارات المستشعر الفردية (على سبيل المثال؛ عبر تهيئة الإشارات؛ الترشيح؛ و/أو إلغاء الإشارات) وترسلها إلى نظام معالجة بيانات سطحي 814؛ حيث يتم حساب الإشارات المدمجة وخربطة متغيرات الإشارات المدمجة؛ ويتم الكشف عن المصادر الصوتية المستحثة بالتدفق وتحديد موقعها بناءً عليهاء ويتم تحديد نوع التدفق و/أو واحد أو اكثر من متغيرات التدفق الكمية Jie) معدل التدفق) للمصدر (المصادر) الصوتي الذي تم الكشف ply die على الدلالة (الدلالات) الصوتية للإشارة (الإشارات) المدمجة المصاحبة (على سبيل المثال؛ السمات ذات الصلة المستخلصة من الإشارة (الإشارات) المدمجة)) مع قواعد التصنيف أو التقدير. يمكن dag عام تنفيذ JS من دائرة التحكم والمعالجة 812 ونظام معالجة البيانات السطحي surface data-processing system 0 814 في مكون كمبيوتر؛ برنامج؛ أو توليفة منهماء على سبيل المثال بدائرة ذات غرض خاص (على سبيل المثال؛ معالج إشارات رقمية؛ مصفوفة بوابة قابلة لبرمجة clas وهكذا) أو كمبيوتر متعدد الاستخدامات مبرمج على نحوٍ مناسب بما في ذلك؛ على سبيل المثال؛ معالج وذاكرة مصاحبة (مثلما هو موضح في الشكل 8) وبشكل اختياري؛ واحد أو أكثر من الوسائط القابلة للقراءة بالآلة (على سبيل «Jal قرص صلب» «CD-ROM مفتاح ذاكرة؛ 5 وهكذا) ومحركات مصاحبة للتخزين الثابت لكود برنامج ينفذ العديد من العمليات الحاسويية للطرق الموصوفة هنا. في العديد من التجسيدات؛ يتم تقييم الإشارات الصوتية المعالجة مع القياسات الصادرة من مستشعرات أخرى (على سبيل (JU قياسات درجة الحرارة وضغط البئر على السطح) لتقييم ظروف التدفق وإجمالي تكامل البثر. يمكن استخدام هيئات مستشعر بديلة لدعم الكشف عن المصادر الصوتية في عملية تسجيل أداء 0 بكبل الحفر. على سبيل المثال؛ في بعض التجسيدات؛ يتم استخدام كبل من ألياف ضوئية موزعة بدلاً من مستشعرات النقطة الصوتية. يمكن تركيب كبل الألياف الضوئية بشكل دائم في حفرة A) على سبيل (JU تثبيته خلف التغليف أو طمره في الحيز الحلقي المثبت بالأسمنت annulus 0160160». يمكن مسح قناة؛ مناظرة لمقطع كبل الألياف الضوئية؛ ضوئيًا للكشف عن الإشارات الصوتية المحيطة. في هذه الهيئة؛ تتماثئل القنوات المختلفة عند أعماق مختلفة مع 5 مستشعرات صوتية مختلفة.
باستخدام أداة تسجيل الأداء بكبل الحفر wireline logging tool 800؛ يمكن أن تبحث مصفوفة المستشعرات الصوتية؛ على عمق معين لتسجيل أداء ial) عن حيز ثنائي الأبعاد محدد مسبقًاء على سبيل (JU طول فتحة المصفوفة في اتجاه الطول وبضعة أقدام في التكوين في اتجاه نصف القطر. يمكن تكرار هذا البحث عندما تتحرك المصفوفة إلى عمق آخر لتسجيل أداء الحفر. وهكذاء داخل إمرار واحد لتسجيل الأداء Jo الحفرء يمكن البحث عن المنطقة الممتدة للطول الكامل Hall للمصادر الصوتية المستحثة بالتدفق. في بعض التجسيدات؛ يتم تشغيل مصفوفة المستشعرات الصوتية في سرعة تسجيل أداء سريعة (على سبيل المثال. تصل إلى 60 قدم في الدقيقة) للكشف عن التدفقات بشكل مبدئي بدقة مكانية تقريبية. بمجرد الكشف عن واحد أو أكثر من التدفقات على أعماق معينة؛ يمكن sale) تسجيل أداء المناطق عند الأعماق المذكورة عند 0 سرعة تسجيل أداء أبطاًء أو بنمط ثابت؛ لتحديد موقع التدفق (التدفقات) عند دقة مكانية أكبر. في التجسيدات التي يتم فيها إصدار إشارة صوتية بطول مسار ممتد (مقارنة بإصدارها من مصدر
نقطي)؛ يمكن تخطيط مسار التدفق الكامل في حيز ثنائي الأبعاد للعمق والمسافة نصف القطرية. بالإشارة الآن إلى الشكل 9؛ يمكن أن يتضح أنه يمكن أيضًا تنفيذ التظام الخاص بالكشف عن المصادر الصوتية الجوفية وتحديد موقعها في نظام حفر لعمليات LWD يمكن أن يفيد هذاء على سبيل المثال؛ في الكشف عن التدفقات لغرض تمييز التكوين وخزانات الهيدروكربون؛ وتوجيه أو Java الحفر بناءً عليها. مثلما يتضح؛ يتضمن نظام الحفر جهاز حفر drilling rig 900 موضوع عند سطح بثر 904 و» مدعوم بواسطة جهاز الحفر 900 سلسلة أنابيب حفر drill string 906 لحفر حفرة بئثر 908 عبر التكوينات تحت سطح الأرض 910. تتضمن سلسلة أنابيب الحفر 906 ماسورة حفر drill pipe 912 و» بصفة dale موضوعة عند الطرف السفلي من ماسورة الحفر 912 تجميعة قاع (BHA) bottom hole assembly ill 4. يمكن أن تتضمن BHA 914 لقمة الحفر O16 drill bit ويوجد فوقهاء واحد أو أكثر من أطواق الحفر drill collars 918 0 والتي قد تحتوي على عددٍ من الأدوات والمعدات المختلفة المهيأة لأخذ قياسات أثناء عملية الحفر. وفقًا للعديد من التجسيدات؛ يمكن أن تتضمن هذه الأدوات مصفوفة مستشعرات صوتية 4 (على سبيل المثال؛ تتضمن اثنين أو أكثر من المستشعرات الموضوعة خطيًا) ودائرة التحكم 5 والمعالجة المصاحبة 926؛ ويمكن أن تتصل مع نظام معالجة البيانات السطحي 828. بشكل مجمع؛ توفر مصفوفة المستشعرات الصوتية 924 ودائرة التحكم والمعالجة 926 و/أو نظام
dallas البيانات 928 وظيفة لتنفيذ الطرق الموصوفة أعلاه. يمكن تنفيذ JS من دائرة التحكم والمعالجة 926 ونظام معالجة البيانات السطحي 928 dag عام في مكون كمبيوتر؛ برنامج؛ أو توليفة منهماء على سبيل المثال بدائرة محددة الغرض أو كمبيوتر متعدد الاستخدامات مبرمج على نحو مناسب.
الشكل 10 عبارة عن مخطط انسيابي يلخص طريقة توضيحية 1000 للكشف عن مصدر صوتي؛ وتحديد موقعه؛ وتحديد خصائصه Bg لتجسيدات متنوعة. تتضمن الطريقة 1000 وضع مصفوفة من المستشعرات الصوتية في حفرة Lh على سبيل المثال» aS من الأداة المسبارية 0 على كبل حفر أو كجزءِ من BHA 914 على سلسلة أنابيب حفر (الإجراء 1002). علاوة على ذلك؛ تتضمن الطريقة قياس الإشارات الصوتية بالتزامن إلى حدٍ كبير باستخدام مستشعرين أو
0 أكثر في المصفوفة (الإجراء 1004). يتم بعد ذلك تجميع الإشارات المقاسة؛ باستخدام تقنية معالجة إشارات مصفوفة مناسبة eo) سبيل المتال؛ تكوين الحزم التقليدية؛ تكوين الحزم ل Capon Labia هو موصوف بالتفصيل أعلاه)؛ في إشارات مدمجة لمجموعة من المواقع المفترضة للمصدر الصوتي (الإجراء 1006). يمكن تصنيف موقع المصدر الصوتي المفترض؛ على سبيل المثال؛ بواسطة العمق في حفرة البئر والمسافة نصف القطرية من حفرة البئر؛ وبشكل اختياري أيضًا
5 بواسطة الموضع السمتي. للكشف عن المصدر الصوتي وتحديد موقعه؛ يمكن حساب متغير الإشارة المدمجة (على سبيل (Jal مستوى طاقة المصدر الصوتي) من الإشارة المدمجة كدالة على موقع المصدر المفترض (الإجراء 1008)؛ ويمكن بعد ذلك تحديد واحد أو أكثر من الحدود القصوى المحلية لمتغير الإشارة المدمجة في الخريطة الناتجة (الإجراء 1010). في بعض التجسيدات؛ يتم تطبيق اختبار افتراض ثنائي؛ على سبيل المثال؛ مثلما هو موصوف في الشكل
لجب؛ على كل حد أقصى محلي محدد لتحديد ما إذا كان يتماثل بالفعل مع مصدر صوتي ناتج من التدفق (الإجراء 1012) أم لا. على سبيل المثال» يمكن مقارنة مستوى الطاقة الصوتية (أو متغير الإشارة المدمجة الآخر) للحد الأقصى المحلي المحدد بقيمة كشف حدية؛ وإذا تجاوز القيمة الحدية فحسب؛ فيعتبر الحد الأقصى المحلي ينتمي إلى مصدر صوتي مستحث بالتدفق. بمجرد الكشف عن واحد أو أكثر من المصادر الصوتية»؛ تتم معالجة الإشارة (الإشارات) المدمجة
5 المصاحبة لتحديد خصائص التدفق Legs (على سبيل المثتال؛ من حيث نوع التدفق) و/أو aS (على سبيل (Jl من حيث معدل التدفق أو متغير تدفق آخر). يتحقق هذا من خلال حساب ad
السمات لواحدة أو أكثر من السمات المحددة التي تشير إلى نوع التدفق و/أو متغير تدفق كمي (الإجراء 1014)؛ ثم تصنيف التدفق و/أو تحديد كمية متغير التدفق بناءً على قيم السمات المحسوية وقواعد التصنيف و/أو التقدير المحددة؛ على سبيل المثال» بواسطة الطريقة 500 الواردة في الشكل 15 (الإجراء 1016(
إن الشكل 11 عبارة عن مخطط إطاري لمرفق معالجة بيانات توضيحي؛ في صورة كمبيوتر متعدد الاستخدامات مبرمج على نحو مناسب (على سبيل المثال؛ يمكن تنفيذه في نظام معالجة البيانات السطحي 814)؛ لتنفيذ الوظيفة الحاسوبية للطريقة الواردة في الشكل 10( Lay للتجسيدات المتنوعة. يتضمن مرفق معالجة البيانات 1100 واحدًا أو أكثر من المعالجات 1102 (على سبيل المثال» وحدة dallas مركزية تقليدية (CPU) central processing unit ؛ وحدة معالجة رسومية؛ أو
غيرها) المهيأة 0 برامج برمجية مخزنة في الذاكرة 1104 (والتي يمكن أن تكون ذاكرة وصول عشوائي ((RAM) random-access memory ذاكرة للقراءة فقط ¢(ROM) read-only memory ذاكرة وميضية؛ وهكذا). علاوةً على ذلك؛ يمكن أن يتضمن النظام الحاسوبي 1100 أجهزة إدخال/إخراج للمستخدم 1106 (على سبيل المثال» شاشة؛ لوحة مفاتيح» فأرة؛ وهكذا)؛ وسائل تخزين بيانات دائمة 1008 (تتضمن؛ على سبيل المثال» وسائط تخزين قابلة للقراءة AVL في
5 الحالة الصلبة؛ ضوئية؛ و/أو مغناطيسية Jie الأقراص الصلبة؛ «CD-ROMs :0170-8011 وهكذا)؛ واجهات وسائل بينية 1110 للاتصال المباشر أو غير المباشر بمصفوفة المستشعرات الصوتية (على سبيل المثال؛ المصفوفة 810 924)؛ واجهة شبكة بينية network interface 4 تسهل الاتصال مع أنظمة كمبيوتر أخرى و/أو مخازن البيانات»؛ وناقل نظام (غير موضح) تتصل من خلاله المكونات الأخرى.
0 تتضمن البرامج البرمجية المخزنة في الذاكرة 1104 (و/أو في وسائل تخزين بيانات دائمة 1008) تعليمات قابلة للتنفيذ بالمعالج لإجراء الطرق الموصوفة هناء ويمكن تنفيذها بأي من لغات البرمجة العديدة؛ على سبيل [uly JU الحصرء «Fortran «Basic «Pascal «Object 0 «C++ «C Python y <Matlab يمكن تجميع التعليمات في عدة وحدات وظيفية نمطية؛ على سبيل المثال؛ لغرض إعادة استخدام ومشاركة وظيفة وحدات نمطية معينة بين وحدات نمطية أخرى تستخدمها.
Bag 5 للتجسيد المصور»؛ تتضمن الوحدات النمطية؛ على سبيل JAA وحدة نمطية لنمذجة حفرة i wellbore-modelling module 1120 لتحديد خصائص حفرة البئثر وما يحيط بها وضبط متجه
توجيه الحيز الحر بناءً عليها؛ وحدة نمطية لمعالجة إشارات المصفوفة signal-preprocessing module 1122 لتنفيذ تهيئة الإشارات؛ الترشيح؛ إلغاء الضوضاء؛ وعمليات معالجة مماثلة؛ وحدة نمطية لمعالجة إشارات المصفوفة array-signal processing module 1124 لدمج الإشارات الصوتية من عدة مستشعرات حساب خريطة متغيرات الإشارات المدمجة لنطاق من الأعماق والمسافات نصف القطرية المفترضة؛ وحدة نمطية للكشف عن المصادر الصوتية acoustic- source detection module 1126 لتحديد واحد أو SEI من الحدود القصوى المحلية التي تشير إلى المصادر الصوتية في خريطة متغيرات الإشارات المدمجة؛ ووحدة نمطية للافتراض الثنائي 8 لتطبيق اختبار افتراض ثنائي على الحدود القصوى التي تم الكشف عنها لتحديد ما إذا كانت بسبب التدفقات al لا؛ وحدة نمطية لاستخلاص السمات feature-extraction module 0 1030 لحساب قيم السمات (على سبيل المثال؛ لإنشاء حيز السمات المبدئي في العملية الخاصة بإنشاء قواعد التصنيف/التقدير؛ Lal لاستخلاص السمات المحددة التي تشير إلى نوع التدفق و/أو متغير تدفق كمي)؛ وحدة نمطية لدمج مستوى السمات feature-level fusion module 2 لتحديد السمات التي تشير إلى نوع التدفق و/أو متغير التدفق الكمي)؛ وحدة نمطية لإنشاء القواعد rules-creation module 1034 لتنفيذ طرق التصنيف والتقدير الإحصائية لاشتقاق قواعد 5 التصنيف والتقدير المناسبة؛ ووحدات نمطية للتصنيف والتقدير 1036 1038 لتصنيف التدفق و/أو تحديد كمية متغير التدفق بناءً على قيم السمات المحسوية وقواعد التصنيف و/أو التقدير. بطبيعة الحال؛ إن التمييز المصور في الوحدات النمطية هو مثال غير حصري واحد فقط على الطرق التي يمكن من خلالها تجميع التعليمات التي تنفذ الوظيفة التي تم الكشف عنها. علاوةً على cll لا داع من تنفيذ الوظيفة الكاملة التي تم الكشف عنها في مرفق معالجة بيانات واحد. على سبيل المثال؛ يمكن تنفيذ الوحدات النمطية لإنشاء قواعد التقدير/التصنيف (على سبيل المثال؛ Gy للطريقة الموصوفة في الشكل 15( بشكل منفصل عن الوحدات النمطية لتسهيل التصنيف والتقدير من خلال تطبيق القواعد على السمات المستخلصة من بيانات الاختبار Ae) سبيل المثال؛ Way للطريقة الموصوفة في الشكل 5ب)؛ على حساب مضاعفة الوحدات النمطية. إن الأمثلة المرقمة التالية هي تجسيدات توضيحية: 5 1. طريقة؛ تشتمل على: قياس الإشارات الصوتية بالتزامن إلى حدٍ كبير بكل مستشعر من المستشعرين على الأقل الموضوعين في مصفوفة داخل حفرة بثر؛ استخدام تقنية معالجة إشارات
مصفوفة لتجميع الإشارات الصوتية المقاسة في إشارة مدمجة؛ حساب واحدة أو أكثر من قيم السمات لواحدة أو أكثر من السمات المحددة المعنية من الإشارة المدمجة؛ وتشتمل الواحدة أو أكتر من السمات على واحدة أو أكثر من السمات التي تشير إلى نوع التدفق للتسبب في الإشارات الصوتية و/أو واحدة أو أكثر من السمات التي تشير إلى متغير تدفق نوعي للتدفق للتسبب في الإشارات الصوتية؛ وبناءً على الواحدة أو أكثر من قيم السمات؛ تصنيف نوع التدفق و/أو تحديد
كمية متغير التدفق الكمي. 2. الطريقة Gg للمثال 1؛ حيث يتم تصنيف نوع التدفق بناءً على واحدة أو أكثر من قيم السمات للسمات التي تشير إلى نوع التدفق؛ ويشتمل التصنيف على التمييز بين تدفق الزيت؛ تدفق Ol تدفق الماء؛ تدفق الجسيمات؛ وتدفق متعدد الأطوار.
0 3. الطريقة وفقًا للمثال 1 أو المثال 2؛ حيث يتم تصنيف نوع التدفق باستخدام اختبار Bayes أو اختبار .Neyman-Pearson 4 الطريقة Lig لأي من الأمثلة 3-1؛ حيث تشتمل الواحدة أو أكثر من السمات المحددة على واحدة أو أكثر من السمات التي تشير إلى متغير تدفق كمي؛ ويكون متغير التدفق الكمي عبارة عن معدل تدفق.
5 5. الطريقة وفقًا لأي من الأمثلة 4-1؛ حيث تشتمل الواحدة أو أكثر من السمات المحددة على واحدة أو أكثر من السمات التي تشير إلى متغير تدفق كمي؛ وحيث يتم تحديد كمية متغير التدفق الكمي باستخدام تقدير Bayes أو تقدير أقصى احتمال. 6» الطريقة وفقًا لأي من الأمثلة 5-1؛ حيث يتم تجميع الإشارات الصوتية المقاسة في إشارات مدمجة لمجموعة من مواقع المصادر الصوتية المفترضة J الكشف عن مصدر صوتي بناءً على
0 حد أقصى محلي لمتغير إشارة مدمج محسوب من الإشارات المدمجة كدالة على مواقع المصادر الصوتية المفترضة؛ وحيث يتم ربط الإشارة المدمجة التي يتم منها حساب الواحدة أو أكثر من قيم السمات بالمصدر الصوتي الذي تم الكشف عنه. 7. الطريقة Udy للمثتال 6 حيث تشتمل مواقع المصدر الصوتي المفترضة على عمق ومسافة نصف قطرية من محور طولي لحفرة البثر.
8. الطريقة وفقًا للمتال 6 أو المثال 7 حيث تشتمل كذلك على تطبيق اختبار افتراض ثنائي على
الحد الأقصى المحلي لمتغير الإشارة المدمجة لتحديد ما إذا كان المصدر الصوتي الذي تم الكشف
عنه بسبب التدفق.
9. الطريقة وفقًا لأي من الأمثلة 8-6؛ حيث يتم تجميع الإشارات الصوتية المقاسة باستخدام متجه
التوجيه.
الطريقة وفقًا للمثال 9 حيث يعتمد متجه التوجيه جزئيًا على الأقل على هيئة حفرة Shall
والتكوين المحيط.
1. الطريقة وفقًا لأي من الأمثلة 10-1؛ حيث يتم تصنيف نوع التدفق بناءً على واحدة أو أكثر
من قيم السمات للسمات التي تشير إلى نوع التدفق؛ حيث تشتمل الطريقة كذلك على حساب واحد 0 على الأقل من حساسية أو نوعية التصنيف.
2. الطريقة وفقًا لأي من الأمثلة 11-1؛ حيث يتم تحديد كمية متغير التدفق الكمي بناءً على
واحدة أو أكثر من قيم السمات للسمات التي تشير إلى متغير التدفق الكمي؛ وتشتمل الطريقة كذلك
على حساب مستوى ثقة لمتغير التدفق الكمي.
3. نظام يشتمل على: مصفوفة مستشعرات موضوعة داخل حفرة بثر؛ حيث تشتمل مصفوفة 5 المستشعرات على مجموعة مستشعرات صوتية لقياس الإشارات الصوتية المستقبلة عنده بالتزامن
إلى حدٍ كبير؛ ومرفق معالجة بيانات Lge لتجميع الإشارات الصوتية المقاسة في إشارة مدمجة
باستخدام تقنية معالجة إشارات مصفوفة؛ ولحساب واحدة أو أكثر من قيم السمات لواحدة أو أكثر
من السمات المحددة المعنية من الإشارة المدمجة؛ وتشتمل الواحدة أو أكثر من السمات على واحدة
على الأقل من الواحدة أو أكثر من السمات التي تشير إلى نوع التدفق الذي يتسبب في الإشارات 0 الصوتية أو واحدة أو أكثر من السمات التي تشير إلى متغير تدفق كمي للتدفق الذي يتسبب في
الإشارة الصوتية.
4. النظام Gg للمثال 13؛ حيث تتم تهيئة مرفق معالجة البيانات كذلك لتصنيف نوع التدفق أو
تحديد كمية متغير التدفق الكمي بناءً على الواحدة أو أكثر من قيم السمات المحسوية.
5. النظام Gig للمثال 13 أو المثال 14؛ حيث تشتمل المستشعرات الصوتية على واحدة على 5 الأقل من سماعة مائية متعددة الاتجاهات»؛ كبل من ألياف ضوئية؛ أو مستشعر شبكة براج ليفية.
6. النظام Lay لأي من الأمثلة 15-13؛ حيث تشكل المستشعرات الصوتية مصفوفة خطية موضوعة بطول محور طولي لحفرة البثر. 7. وسط قابل للقراءة بالآلة يخزن بيانات لمعالجة الإشارات الصوتية المقاسة بواسطة مجموعة مستشعرات صوتية؛ Cua تتسبب التعليمات» عند تنفيذها بواسطة واحد أو أكثر من معالجات الآلة؛ في قيام الواحد أو أكثر من المعالجات بالآتي: تجميع الإشارات الصوتية المقاسة في إشارة مدمجة باستخدام تقنية معالجة إشارات المصفوفة؛ حساب واحدة أو أكثر من قيم السمات لواحدة أو أكثر من السمات المحددة المعنية من الإشارة المدمجة؛ وتشتمل الواحدة أو أكثر من السمات على واحدة أو أكثر من السمات التي تشير إلى نوع التدفق للتسبب في الإشارات الصوتية و/أو واحدة أو أكثر من السمات التي تشير إلى متغير تدفق نوعي للتدفق للتسبب في الإشارات الصوتية؛ وبناءًة على 0 الواحدة أو أكثر من قيم السمات؛ تصنيف نوع التدفق و/أو تحديد كمية متغير التدفق الكمي. 8. الوسط القابل للقراءة بالآلة وفقًا للمثال 17؛ حيث تتسبب التعليمات كذلك في قيام الواحد أو أكثر من المعالجات بتجميع الإشارات المقاسة في إشارات مدمجة لمجموعة من مواقع المصادر الصوتية المفترضة والكشف عن مصدر صوتي بناءً على حد أقصى محلي لمتغير إشارة مدمج محسوب من الإشارات المدمجة كدالة على مواقع المصادر الصوتية المفترضة؛ حيث يتم ربط 5 الإشارة المدمجة التي يتم منها حساب الواحدة أو أكثر من قيم السمات بالمصدر الصوتي الذي تم الكشف عنه. 9. الوسط القابل للقراءة بالآلة Gg للمثال 17 أو المثال 18؛ حيث يتم تصنيف نوع التدفق ply على واحدة أو أكثر من قيم السمات للسمات التي تشير إلى نوع التدفق؛ حيث تسبب التعليمات كذلك في قيام الواحد أو أكثر من المعالجات بحساب واحد على الأقل من حساسية أو نوعية 0 التصنيف. 0. الوسط القابل للقراءة بالآلة Ey لأي من الأمثلة 19-17( حيث يتم تحديد كمية متغير التدفق الكمي بناءً على واحدة أو أكثر من قيم السمات للسمات التي تشير إلى متغير التدفق الكمي؛ وتتسبب التعليمات كذلك في قيام الواحد أو أكثر من المعالجات بحساب مستوى ثقة لمتغير التدفق الكمي. 5 قد يتم إجراء العديد من التغييرات في الأنظمة؛ الأدوات؛ والطرق الموصوفة والموضحة هنا دون الخروج عن نطاق موضوع الاختراع. وبالتالي؛ يجب أن يتحدد مجال الموضوع المبتكر بواسطة
مجال عناصر الحماية التالية وجميع عناصر الحماية الإضافية التي يدعمها الكشف الحالي؛ وجميع مكافئات عناصر الحماية المذكورة. اشارة مرجعية للرسومات شكل 2 1 معالجة إشارات مصفوفة 2 اختلاف مستوى تنافسي لطريقة طاقة صوتية 3 معالجة إشارات مصفوفة طوري 4 طريقة ترشيح مكاني 5 تقدير التأخير الزمني 0 6 طرق أساسها طيفي (ما دون المثلى ولكن بتكلفة حسابية أقل) 7 طرق بارامترية (مثلى ولكن بتكلفة حسابية عالية) 8 ارتباط تبادلي 9 تكوين حزم حيادي 0 طرق أساسها طيفي 5 11 طرق أساسها حيز فرعي (على سبيل المثال؛ الموسيقى» «Espirit وهكذا) 12 احتمال الحد الأقصى الحتمي (تكون الإشارات حتمية) 13 احتمال الحد الأقصى العشوائي (تكون الإشارات عملية عشوائية) 4 تكوين حزم تقليدي 5 تكوين حزم ل CAPON (متجه توجيه تجرببي) 0 شكل 3 i صدر الموجة شكل 4 أ المسافة نصف القطرية (بوصة) ب العمق (as) 5 شكل 4« i مستوى الطاقة الصوتية
ب حالات التدفق z حالات عدم التدفق 2 كثافة الاحتمال شكل كا 502 بالنسبة لمجموعة حالات التدفق؛ الحصول على مجموعات بيانات التدربب بمصفوفة مستشعرات صوتية 4 المعالجة المسبقة للإشارات الصوتية (على سبيل المثال؛ من خلال التهيئة؛ الترشيح» إلغاء الضوضاء) 6 الإشارات الصوتية المدمجة بواسطة معالجة إشارات المصفوفة 0 508 تجميع الإشارات (المدمجة) بناءً على حالات التدفق 510 استخلاص السمات من الإشارات 2 تقييم دلالة السمات الخاصة بمتغير التدفق لتقليل pa السمات 4 استخلاص السمات من الإشارات 6 اشتقاق قواعد التصنيف و/أو التقدير 5 أ بيانات التدريب ب الإشارات للعديد من حالات التدفق z حيز السمات المبدئي د حيز السمات المدمجة 2 قيم السمات للعديد من حالات التدفق 0 و قواعد التصنيف/التقدير شكل دب 2 الحصول على الإشارات الصوتية بمصفوفة مستشعرات صوتية 4 المعالجة المسبقة للإشارات الصوتية (على سبيل المثال؛ من خلال التهيئة؛ الترشيح» إلغاء الضوضاء) 5 526 الإشارات الصوتية المدمجة بواسطة dallas إشارات المصفوفة 8 حساب قيم السمات من الإشارة (المدمجة)
0 تصنيف نوع التدفق و/أو نوعية متغير التدفق 2 حساب الحساسية/النوعية و/أو مستوى الثقة j بيانات الاختبار ب حيز السمات المدمجة من 512 z 5 قيم السمات د dls التدفق 2 قواعد التصنيف/التقدير من 516 شكل 6 أ الزمن إلى التردد 0 ب معدل التدفق ج - حجم الفوهة د الضغط i الحالة 600 15« 080 (باسكال2/هرتز) gz مؤشر جهاز الاستقبال 2 التردد (كيلوهرتز) شكل 6ج j الحالة 602 PSD «20 (باسكال2/هرتز) gz مؤشر جهاز الاستقبال 2 التردد (كيلوهرتز) شكل 6 j الحالة 604 & 080 (باسكال2/هرتز) ج | مؤشر جهاز الاستقبال
3 التردد (كيلوهرتز) شكل 6ه i رمز المرقم: حجم الفوهة ب حجم المرقم: الضغط z 55 حيز السمات د استخلاص السمات شكل 7< أ حجم الفوهة (ملليمتر) ب التردد (كيلوهرتز) 0ج معة الطيف شكل 7ج i 3 عينة © معدل تدفق مرتفع z معدل تدفق منخفض شكل a7 i نتائج فئة التدفق المنخفض ب العدد ج - ا صحيخ La a شكل 7ه i نتائج فئة التدفق المرتفع ب العدد ج - ا صحيخ La a 5 شكل 8 4 نظام معالجة بيانات
i معالج ب ذاكرة شكل 10 2 وضع مصفوفة مستشعرات صوتية في حفرة Dh 5 1004 قياس إشارات صوتية بالتزامن إلى حدٍ كبير باستخدام ثلاثة مستشعرات أو أكثر
6 تجميع الإشارات المقاسة في إشارة مدمجة بواسطة معالجة إشارات المصفوفة لمجموعة من مواقع المصادر المفترضة 8 حساب مستوى طاقة المصدر أو متغير إشارة مدمجة آخر كدالة على موقع المصدر المفترض
0 1010 تحديد حد أقصى محلي أو حدود قصوى محلية لمتغير الإشارة المدمجة لتحديد موقع المصادر الصوتية 2 تطبيق اختبار افتراض ثنائي لتحديد ما إذا كانت الإشارة الصوتية بسبب التدفق 4 لكل مصدر صوتي محدد؛ يتم حساب قيم السمات للسمات المحددة التي تشير إلى نوع التدفق و/أو متغير التدفق الكمي
1016 تصنيف نوع التدفق و/أو تقدير متغيرالتدفق بناءً على ad السمات وقواعد التصنيف/التقدير شكل 11 ا مصفوفة مستشعرات صوتية 2 معالج (معالجات) I/O 1106
1114 واجهة شبكة بينية 0 واجهة (واجهات) وسيلة بينية 4 ذاكرة 0 وحدة نمطية لنمذجة حفرة البئثر 2 وحدة نمطية للمعالجة المسبقة للإشارات
5 1124 وحدة نمطية لمعالجة إشارات المصفوفة 56 وحدة نمطية للكشف عن المصادر الصوتية
_— 0 3 _— 8 وحدة نمطية للافتراض الثنائي 30 11 وحدة نمطية لاست ستخلاص السمات 1132 وحدة نمطية لاندماج مستوى السمات 4 وحدة نمطية لإنشاء القواعد 1136 وحدة تصنيف نمطية 1138 وحدة تقدير نمطية
Claims (3)
- عناصر الحماية 1 طريقة؛ تشتمل على: قياس الإشارات الصوتية acoustic signals بالتزامن إلى حدٍ كبير باستخدام كل مستشعر من المستشعرين على الأقل الموضوعة في مصفوفة داخل حفرة بثر؛ استخدام تقنية معالجة إشارات مصفوفة array signal لتجميع الإشارات الصوتية acoustic signals المقاسة في إشارة مدمجة ‘fused signal حساب واحدة أو أكثر من قيم السمات لواحدة أو أكثر من السمات المحددة المعنية من الإشارة المدمجة signal 0:860؛ وتشتمل الواحدة أو أكثر من السمات على واحدة أو أكثر من السمات التي تشير إلى نوع التدفق للتسبب في الإشارات الصوتية acoustic signals و/أو واحدة أو أكثر من السمات التي تشير إلى متغير تدفق نوعي quantitative flow parameter للتدفق للتسبب في 0 الإشارات الصوتية acoustic signals و بناءً على الواحدة أو أكثر من قيم السمات؛ تصنيف نوع التدفق و/أو تحديد كمية متغير التدفق 0112070121176 flow parameter الكمي حيث يتم تجميع الإشارات الصوتية acoustic signals المقفاسة في إشارات مدمجة fused signals لمجموعة من مواقع المصادر الصوتية المفترضة ويتم الكشف عن مصدر صوتي بناءً على حد 5 أقصى محلي لمتغير إشارة مدمج fused-signal parameter محسوب من الإشارات المدمجة fused signal كدالة على مواقع المصادر الصوتية المفترضة؛ و حيث يتم ربط الإشارة المدمجة التي يتم منها حساب الواحدة أو أكثر من قيم السمات بالمصدر الصوتي الذي تم الكشف عنه. 0 2 الطريقة وفقًا لعنصر الحماية 1 حيث يتم تصنيف نوع التدفق بناءً على واحدة أو أكثر من قيم السمات للسمات التي تشير إلى نوع التدفق؛ ويشتمل التصنيف على التمييز بين تدفق الزيت؛ تدفق الغاز؛ تدفق الماء؛ تدفق الجسيمات؛ وتدفق متعدد الأطوار.3. الطريقة وفقًا لعنصر الحماية 1؛ حيث يتم تصنيف نوع التدفق باستخدام اختبار Bayes أو 5 اختبار .Neyman-Pearson4 الطريقة وفقًا لعنصر الحماية 1؛ حيث تشتمل الواحدة أو أكثر من السمات المحددة على واحدة أو أكثر من السمات التي تشير إلى متغير تدفق كمي «quantitative flow parameter وبكون متغير التدفق الكمي quantitative flow parameter عبارة عن معدل تدفق. 5 الطريقة وفقًا لعنصر الحماية 1؛ حيث تشتمل الواحدة أو أكثر من السمات المحددة على واحدة أو أكثر من السمات التي تشير إلى متغير تدفق كمي «quantitative flow parameter وحيث يتم تحديد كمية متغير التدفق الكمي quantitative flow parameter باستخدام تقدير Bayes أو تقدير أقصى احتمال. 6م الطريقة Wg لعنصر الحماية 1؛ حيث تشتمل مواقع المصدر الصوتي المفترضة على عمق ومسافة نصف قطرية من محور طولي لحفرة البثر. 7 الطريقة وفقًا لعنصر الحماية 1؛ حيث تشتمل كذلك على تطبيق اختبار افتراض ثنائي binary hypothesis test 5 على الحد الأقصى المحلي لمتغير الإشارة المدمجة لتحديد ما إذا كان المصدر الصوتي الذي تم الكشف عنه بسبب التدفق.8. الطريقة Lad لعنصر الحماية 1؛ حيث يتم تجميع الإشارات الصوتية acoustic signals المقاسة باستخدام متجه التوجيه steering vector 9 الطريقة aig لعنصر الحماية 8؛ حيث يعتمد متجه التوجيه Ui steering vector على الأقل على هيئة حفرة ll والتكوين المحيط.0. الطريقة Big لعنصر الحماية 1 حيث يتم تصنيف نوع التدفق بناءً على واحدة أو أكثر من قيم السمات للسمات التي تشير إلى نوع التدفق» حيث تشتمل الطريقة كذلك على حساب واحد على الأقل من حساسية أو نوعية التصنيف.1. الطريقة وفقًا لعنصر الحماية 1؛ حيث يتم تحديد كمية متغير التدفق الكمي quantitative flow parameter بناءً على واحدة أو أكثر من قيم السمات للسمات التي تشير إلى متغير التدفق الكمي «quantitative flow parameter وتشتمل الطريقة كذلك على حساب مستوى ثقة لمتغير التدفق -quantified flow parameter «SI
- 2. نظام يشتمل على: مصفوفة مستشعرات موضوعة داخل حفرة بثرء حيث تشتمل مصفوفة المستشعرات على مجموعة مستشعرات صوتية لقياس الإشارات الصوتية المستقبلة عنده بالتزامن إلى حدٍ كبير؛ و 0 مرفق معالجة بيانات مهياً لتجميع الإشارات الصوتية acoustic signals المقاسة في إشارة مدمجة fused signal باستخدام تقنية معالجة إشارات مصفوفة carray signal processing technique ولحساب واحدة أو أكثر من قيم السمات لواحدة أو أكثر من السمات المحددة المعنية من الإشارة المدمجة fused signal وتشتمل الواحدة أو أكثر من السمات على واحدة على الأقل من الواحدة أو أكثر من السمات التي تشير إلى نوع التدفق الذي يتسبب في الإشارات الصوتية acoustic signals 5 أو واحدة أو أكثر من السمات التي تشير إلى متغير تدفق كمي quantitative flow parameter للتدفق الذي يتسبب في الإشارة الصوتية؛ حيث يتم تجميع الإشارات الصوتية acoustic signals المقاسة في إشارات مدمجة fused signals لمجموعة من مواقع المصادر الصوتية المفترضة ويتم الكشف عن مصدر صوتي بناءً على حد أقصى محلي لمتغير إشارة مدمج fused-signal parameter محسوب من الإشارات المدمجة fused signal 0 كدالة على مواقع المصادر الصوتية المفترضة؛ و حيث يتم ربط الإشارة المدمجة التي يتم منها حساب الواحدة أو أكثر من قيم السمات بالمصدر الصوتي الذي تم الكشف عنه.3. النظام وفقًا لعنصر الحماية 12؛ حيث تتم تهيئة مرفق معالجة البيانات كذلك لتصنيف نوع 5 التدفق أو تحديد كمية متغير التدفق الكمي quantitative flow parameter بناءً على الواحدة أو أكثر من قيم السمات المحسوية.4- النظام Wg لعنصر الحماية 12؛ حيث تشتمل المستشعرات الصوتية على واحدة على الأقل من سماعة مائية متعددة الاتجاهات J comnidirectional hydrophone من ألياف ضوئية «fiber-optic cable أو مستشعر شبكة براج ليفية -Fiber Bragg Grating sensor5. النظام Lag لعنصر الحماية 12( حيث تشكل المستشعرات الصوتية مصفوفة خطية موضوعة بطول محور طولي لحفرة البثر. 6 وسط قابل للقراءة بالآلة يخزن lily لمعالجة الإشارات الصوتية acoustic signals 0 المقاسة بواسطة مجموعة مستشعرات صوتية؛ حيث تتسبب التعليمات؛ عند تنفيذها بواسطة واحد أو أكثر من معالجات الآلة؛ في قيام الواحد أو أكثر من المعالجات بالآتي: تجميع الإشارات الصوتية acoustic signals المقاسة في إشارة مدمجة fused signal باستخدام تقنية dallas إشارات المصفوفة tarray signal processing technique حساب واحدة أو أكثر من قيم السمات لواحدة أو أكثر من السمات المحددة المعنية من الإشارة 5 المدمجة signal 0:860؛ وتشتمل الواحدة أو أكثر من السمات على واحدة أو أكثر من السمات التي تشير إلى نوع التدفق للتسبب في الإشارات الصوتية acoustic signals و/أو واحدة أو أكثر من السمات التي تشير إلى متغير تدفق نوعي quantitative flow parameter للتدفق للتسبب في الإشارات الصوتية acoustic signals و بناءً على الواحدة أو أكثر من قيم السمات؛ تصنيف نوع التدفق و/أو تحديد كمية متغير التدفق 0 الكمي «quantitative flow parameter حيث تتسبب التعليمات كذلك في قيام الواحد أو أكثر من المعالجات بتجميع الإشارات المقاسة في إشارات مدمجة fused signals لمجموعة من مواقع المصادر الصوتية المفترضة والكشضف عن مصدر صوتي ly على حد أقصى محلي لمتغير إشارة مدمج fused-signal parameter محسوب من الإشارات المدمجة fused signals كدالة على مواقع المصادر الصوتية المفترضة؛ حيث يتم 5 ربط الإشارة المدمجة fused signal التي يتم منها حساب الواحدة أو أكثر من قيم السمات بالمصدر الصوتي الذي تم الكشف عنه.— 5 3 — 17 الوسط القابل للقراءة بالآلة وفقًا لعنصر الحماية 16 حيث يتم تصنيف نوع التدفق بناءً على واحدة أو أكثر من قيم السمات للسمات التي تشير إلى نوع التدفق» حيث تسبب التعليمات كذلك في قيام الواحد أو أكثر من المعالجات بحساب واحد على الأقل من حساسية أو نوعية التصنيف.8. الوسط Lal للقراءة بالآلة وفقًا لعنصر الحماية 16؛ حيث يتم تحديد كمية متغير التدفق الكمي quantitative flow parameter بناءً على واحدة أو أكثر من قيم السمات للسمات التي تشير إلى متغير التدفق الكمي quantitative flow parameter وتتسبب التعليمات كذلك في قيام الواحد 0 أو أكثر من المعالجات بحساب مستوى ثقة لمتغير التدفق الكمي -quantified flow parameter wi ا رتب التق ٍ RI oid ب 7 اي ل ء * ال i 3 3 a 5 واي كن َ i, 1 ً ٍ الطاب ا 0 8 § ’ ele Ts of ¥ 1 5 3 i; 1 0 Soo ان اه Hl 2 | ا ِ سي ل g 1 bay i 0 1y Cad UN م | es EN LYE en FO 228 x 2 i ا اك عل : م ب ١ > > AN - ¥ 3 : fi 3 i i Er 7 2ج ا" Ay « BE 0. fo pa 2 i vl I rr aT ; | 9 y 1 Oo ا > & : 1 i ا + AR ا يت 1 ٍ = ISS IY v br 4 ks be SSE Sal Ss i EA F< IS i qe Cosa DAN ww ! i i 7 i i \ ] و = ANAS aon سيا FI oa Fata > م وا 3 £ y 5 ul SE 2) Ford Aa الع ل ix ¥ % PE - 7 : ا > ru 2 AZ AUG رد v NE g § 1 DR Ga Le yey £4 ب 0 + A aha Mohn gk ال F g bros SEEN ha A ا ابا ٍ 58 ا 0 لالم لاك 1 ‘ 4s IN el: Ti J a v 1 TROON EEA “Ee في ل 5 1 v # Hd. “ats Nn CRONE Py 7 ْ 8 L Lo : Td 5 اط ل رام الل 5 1 Lp 3 ا لاج عا ا ا 8 TR ld + i: tr } 51 تخا ٍّ 2 Le ; 7 ٍ ا ا ا «oid \ 6 i i A 1 ا 2 و es 5 7 i 3 Ln 1 CA i . H i & bi 1 : i 1 Ae Naa 3 : ; 1 oi اا ا Ya & wn $ ! ! 3 i oy ; OA ا جد لت ٍ VEY ip 7 A ل ل ا 1 : ٍ § {A Ae Pe كا vn { 1 ‘ sng! SR 3 CL : oy aN tu Yas i yay 4 i Yer 9 Yad Yat شك—_ 3 7 —_ Y i TTT TTT % ky rs 1 ¥ $ 2 8 اسع ا اما ام ان ١ { : 1 % ¥ ¥ 3 NF A 5 سات mimi ! i $ $ . 4 vy ١ vy Fd Yi va ل« = Ey— 8 3 — af }1 » : . ; إ & ¥ و 5 + : 7 # £ : # ¥ I § 2 يي 2 0 i " oF i CE 3 Ev a & & i 0 ِ # & ¥ ; « J 5 7 بن * ََ : g Nt & م + 7 ا 5 # # ام : ٍ 8 ; & # & 2 2 § Rd Ne, + es نر § ong # £ ; ترص لخم أل ذ bee! (S010. > ; ب # # ص ~ ١ # 2 ! : oy ] : 1 : سم ب ١ : eS i i : أ me teem mmm ment ا ا ا ا ا ا تاب هااi . Cd ! كه + (1- 1 ا + ل 4 beh woldزم مو قاف 0 عو ماما ماكر ع جوع أ جلا اعد قا A nt ht لعجاي ا : 2 8 3 x ¥ » 5 a : * 8 co 8 5 3 2 . ّ 5 x ee : a 8 : A t 8 2 2 ؛ِ* 1 5 La 3 + » 2 3 ل CaS ال ph a يا a ال WE ل ال k FRR = a قا تزالوان الوا ارا نام لزيا اتا أ باجا بايا وأ انار ان ايد يا اي باجا اناما مرا أل انا يا Daal eal اجا RU 9 % i ¥ 3 ¢ 88 DLE . 8 a x Cnn » x vane ed 0 1 dno x 7 . : . Chon x x 1 Ang ب اا : SA 5 اس 8# ا 3 ا 0 ey ST 2000 Haid ا Sr A A SEE : rdmmunio ا LAI IIR in TREE Lon SHERI OL a Ln Cini 1 يي IR iid Sn EEE ل اي 0 LI XE pan Lan oman ا الم Cn ا EE SI re EEO لوا روات EE وو ماج أ BB 5 PEIN ل ويج ا ا تت ااا ا 07 000003007000000 0 & an a اود ميم لا ١ أب ا اد جه جد ا SETI 2 ha RRNA A gn ضام ات جف رت + ا 1 ا ل TS م ا اح ا 3 LL x CLR i LR a # ا ERT Ee TE AN Neh a لا Slam ae ا IE Re TT RANE ل LEI ed ل ل ا ا ا 1 SEE x ا ا ا EL ا bs nl 1 ل wn :م Tm اح و لا ل ل ا ا تا CURR RR 0 CER BERET EL a : مجم جوج جد ا ل 0 أده STEIN oe LEE Le ieee و ا الدع ا ا ل اه ال ل ا EN EENY لاا ل SI ااا ترج واج لش 1 AS ل ا و للح اا ب بيو مهي حي اك ا ا وه الت ا را الي II ERR TR LETT Is 3 I LR 1 LL EE I TN Es SR Ra Te ع A LL HR لا ات ال 3 ل ف ا له A ل ا ايا م 0 NT A I Nn i a I a III Ee RE IE Cr a Sd dS A RR ل ji ا TERED Ra Rn . ل ا ا ا 1 ا ا كه م ل 7 ل ل EL Baie REE SNES i re ا ل TEIN I me ل ا و اا 2 م اك اجا واي ريا ب ييا اب ود SS ري ار م ل ااا وا مااي حا الك اي اا + EY Nae AN SRE ا Re RITE wy لج مج لح 00 : LINE a i AN NN ERE EE En ne TRA Tey SIRT Eames Cy RE Ly SN CUE SEERA RU SSE win ADIT NR a a SIT EE i he IR ل TTI I nr ا #ت rr TR وا ل و Ee ا rh ل ا ل I TR ETERS ل RE GE Se ا EE DT a V0 AY ER a I ER hn ee a eA اله 1 iN 0 RR TAR A ne Ty ا : ER 58 TL TEP NR EER ER 4 اماج مي م مرج جا ade ماج ERA Ries KEE anv san ished Tan تجاه اح اا ب t Te ل 3 i ل ee ا ل ل EE I eA # ا SEE ga Lh eR STE Re ل و ل ا ARAL وتاي ااا لج ارات A RRA RR ا ا و ا جا ا وال en # وح و A I RRR Esa oe أ و ا SIRI TINE RE Sw ERE va a ل Tar SLEIITIILEEER e L Rt A a EI EER ال TT EI a nd SHEE i a Se Se Ee ا اا الل ل ل SE ORL SOIR لاا نام لجال ل a FERRE Caen BETTE He ww FEE #ج ع ا ال دان لمج HEAR RE ل ال اي لج ترح وات در RARER # ا ا تا ات و ل ay ل IN ا ا AN ب ا ل ا ا ا لمعه لجوج ا un ع ا اع FLEE ال ا he م و ا ا ع ا ل اه SLUR EI IR Ws TR 0 ag Re ل وت PINAR SY الات الت ل اد SLI جاه ما LL Ten ل الل ع ا ل ل رع اا ا ا ا hmm Ie nn en EEE Lm came 0 ل SIT Ee DER na 1 0 ب EE AN ra RY EL MER Sn a ERIN له لج ل ها ل لا ته ل ل لا ل RL IT ne : $ ل enn ا ل 1 fa SERS aw ey لم i الام لاما ام X ¥ - a eR ERE NN A AREAS 0 8س PE Em ل 1 La ل ا ERI ان م ال ا SRL Tonia LE eid م sari CONE CL neh Lo SE Aha 1 3 ل اق ا ف mn LEE ITI i CTT ل ب :1 18 LI nn r nn 8 حب + REIL 1 HERES TUNE LITRE 2 he q > 3 ® ا ¥ YL aint hah Ann Ei mend ka aaa nd Ya قر LI ب + J ا اله اج ai جاعا ا ا a ااا / »> 0 0 3 ا + al Fa or” ¢ % 3 : ’ ¥ اوجح دحج Led + : ِ 0 2 جا ; ; 3 + 1 1 p 1 3 ذْ : 1 3 ¢ ل ي 0 ا د 3 2 : لج 3 3 "١ 3 ل 2 x : ; ٌ 3 3 3 1 1 :1 1 0 5 A 5 3 ? 3 J k 8 5 3 ٌ : 1 3 : : 8 3 3 ® > : 3 0 : > م \ Ry ; 5 i = : § { % Wi i 3 > x ¥ ¥ ; ne + 5 uo ; 1 + 3 ب Rota ta م ا Maat ee ao ’ ieee erento EA TA [oe torre oe rerio = ب - ee: (ae 2 Seri ا nanan : bait a ل < Cb , شكل wdاوتا سسا ناا ات سل سه سسا سلا اس بت 1 i i x awe TaN a SRE a 2 1 1 A Pe بالنسية لمجموحة حالات grant (BABE على ٍ ton ad a to can dl Ea Ln y 2 J المجموعات AR atime Lois Lp § Sindy مستشسعرات: صب نه i i 2 aa ام بيانات ts zs sult oot | إ vk Box. ; سح Tad =m Monel AREY 1 : J المعالجة Rall نار ات الصوتية (على i in i ot nd ا Rik Chal hx el الل ene haa عن RN odie انر اج لعا #لضيدة عدي { aaa Ae an a A a in a an ie erent beret : حار i i ay م { ii . . wo ّ ب owl RES A x ro Th Aa gL ERTL 1 Fo لإشارات الصوتية المنمجة بواسنة معالجة إشارات i : 1 { 7 4 ا الا i i i #2 gall 8 3 0 5 : المسيسسس : > وا wn ما راي dn mn ال وا وا Em mm mim اا ات 1 i i 8 Wy Leh Lady n 4 م So Ele لطت wd ml 1 acd الإشارات ([المدمجة] I على حالات الشفق 2 إْ : ل محرت اس رحو جين جر اتح د حت ا ا ل ل ART 1 لل 1 . الا ال A pa 8 للعديد من JOEY Sle on 1 A اد PTT es § 0 0 الا NYY cod n oy oan الام i a Ada? ; لمات من الإساراتت i i ل صية السحات Fall ل المت 7 لماي A ANA SN لمكا تاملاكم بحن مما ممم جلت تح م اجن ميج 75 0 1i . 2 SEN = § رئاس bE تت دج iam ahi ا ؟ ان Amba Wy نمث ! fa oo Ee aa pd يمانت باضه يمتعير لفق i ie adsl un whoa : { "مانت ا i rn ari a mmm) ماه متاح A dai fim nm oe i in fm ma gc en mm mn FET Lh > حيز السمات المتمجة Toots ’ { : الا الماض و Soba 1 i Roy DO Tal | el Nem! 3 i ¥ : ered سسا السمات للعديد من حالات التدثق اج اع يميه يعي عي يها يتيس سيأ Je Ad t 3 م won. 0 . 8 Lo 3 hr 4 قلع x) Joan dt الاي : P ساق واد : التصنيف y x التقديل ال ل سكسس اتا انه ST ed التح شف الدب و ARR ei شكل ما ارك a as a ناحو > ل > ا 6ت حا 7 ا إٍْ / § oF i <q لل ل ا Nes ا + wo A t A Raid Meld geadinl SLI ET التخصوان على ١1 . TE { مستشعرات صوشة 8 مب 2 8 i Pa ERI dh بياتات الاختار من" لفطو لاه العامة عا لتحم ع توه اع له اه جوع الاو اد ب ع الوه عه لاط سجاه اه ل عو عع طح { 0 : : . . نشاف ألمة ات ؟ 1 a Tow bb depos oo a { 1 Sia سيل =) SL quai trea الممعانجة الحنسيقة i 4 i ¥en ~ pt $Y الس ع ل Ye الس fae i { ضاء gual sad شيحج sl لين 0 Caan من 4 ;)£. NIE RAE A BY A AY A SR يذ RR TY I ER AE A A لاتيم بيات اشيقية 3 To fd boars 4 3 “ o “ on in + ami 5 Pl nd الإشارات الصوظية المدمجة بواسظة معالجة ١ 0 مسا : i يخ راج 3 t £2 ghia ; § i 3 i [ 5 nn AAA A AAS AA A: . ا Nar Ng a RR MEX NR ie Ee 6 Arma mean 3 تسسات ا ا ل اا SY, » الع a لل العا + } = 3 Hy ae Ia ed 5: ا EY التسانتا الستمجة من aa ones {Fanos : iH لسماف من : لإغارة 5 a Sool لمم سسب بج ٍ adn i Lady ard rrr 0 a, الضقة nm نع تله و مغة Et i } و 2 الوغية متمير. الندشق BRAN حيتت نوج i p - - وا Cutie iad LF 2137 التصتيف'التقير من sold م I” estore eer re bi ore eee rite 1 i sham it i لحان التدفق % ع يات جا لط ب جاه عاحاح يرما لاسا لمات يا تا ل يردي المي rn me م ع ري الال امام +: ل ّ َ 3 IRAE sf a dee BRL a باب oof 1 pai و ااي RD pa Addon buds LF ' ant : : : 3 > 5 4 < + : 7 ا vn hin حت ا ل ا ا م ل A ال * wid شكل- wr Vek 3 - i J 1 EN Bot Te Na ’ Noo, Ve ا سي فم إ The Te . _ ; Ne م aN =, I man, i 0 سمط po 0 ان يلمت : 3 i 5 0 I 3 BIE mean oi ال نه مج سيل - boo, | i - شيل 2 \ 1 § t Toa A 4 te واه1. شكل8 . قر 0 LETS +: ب" 8 ا » i AE : Te اع ٍ VT a A ; ; : ا yo ايم : 2 5 مي : ا كر © :, الواحم i 4 Sala a5 3 TOR en Ee + i vid, SY ”مي د x 8 oT, 3 et 1 yl Tre XX اام 0: BO RAT Rt “fa, : NE FH POR : ا احا أ م : لم _آ ا« 3 at Les OR OLE : #5 0 ع ل TELL ~ f= yer” i RCE EY UA t hk : hell oA 3 : 8 :ا tg FS ; Trey : i sud Vo إن PR FY RRMA R 0 i te, d : 4 ال سلا CERI ْ إٍْ اله : 3 LFF 13 0: ي EY ب الح : ٌ وما ار i } : La YEE EY dos لين oe 3 oy 1 1 TD 8 1: RSs Ny Ped ; Trae, = Poet CER RL eT ee زم 1 سس الا ا ٍ ان وجا ا 8 : زعي ال her : 4 ea : . 5 SE Ly or Bi Ma, مخ : 1 : 1 Tre ke” ا الو % ot ve : 3 1 VOR gd) Ae TE bc Na ل i 1 ألم ا mf Re wed, 4 ; YOR BRE % SX po my Noy. sb 114 a Soci LR ا الا با Sho RE “Rf ا Rt oo” . Le Te ag pe 3 ge ¥ Bon A “ oo ay مر. ا a Sg a De or Ne a ool 72 مجلا اا Re كن Na ot oy a 3 Ly TR LoS Re .: م 5 وما و Son” لي fe a ع 0 ابر ag Re ne, ne Yo, ع اليا Roo, : او حلي ras $ 0" تب و لاسا ا 7 ل “ات اللا > - A Pca © 3 4 Va v wag Sy > ايدب« شكل تب1 + > t ! 2 FEC 5 y الس eg : ا : م : Sond : De i > اما : a J ~ i i ا ب ; HN aT بي 1 =f Sn i oe : اب .: = ye 1: <> ا vo Pa . eo x Ma 1 Yom : ص ب i Te : = 0 RE TR A et 3 الي >< $ i poet Ag ott Teh tea Tes : : ع الع > ب * a en ER 3 wer ا 3B HEY v 71 Sel i “ah ; Tar SE 8807 5 الع Sa Tey 0 ب : pea? <8 : Bib, vd a Sa 1 Ged Ser Los ros الل § ا ا الم اا Let ب PTE ا nd “hi Lots م Sa لامي 0:0 ملح Le 35 مين Ng PI ا زا ل ا : > nr otk Gn a > wl Tag i ! A Cot ait ings” "ig | het Tos i mT Qe i 8 BEE, م سمج HER : BO SE | Le oF ERR FY لاك EA rey ' ا Nad ong Doe RES FE 2 Rat oN Lat Sy : Sa ; mad | 2am i» SRR كينا > XR Sag a, جاع 7 | 4 7# Ee eT ER Na. Se Te Yoo etd £2 $Y لاا % اخ a = Ne Wd“4 . Ver ees 103 an بالا ال my a ; $a ا ا HE oT Bony, المع امل 8 “حا Re 2. اا اليف اله ل يي Lo % ot > 70 اما و od He oe” a PE 4 ف Wy wt ag Pla de) Wh من am, لا اام ذا تخ ا اوم مم + ary Le ا ا ا ان وت oni سن اهنا 0 Ne Lr ل Crm = eg, oF en = ب > Ho 0 ل ييا Ri م ُ ١ < ce on > Bag, ir . a a ف بي 1 ا ال hip a 2 Te - oe, + a ا ا 2 1 Sen Eta ¥ pg oN co ana = < es Rong dig, ل £ ام عن اا بت ب ا > ¥ < & & ay a os a £4 a i” ¥ wT2. 1 - xe z b شكل i i 3 3 3 : i : Le : , i Se 5 EST bi : ved : اللخ : i Ho v : i Teall 3 +3 اع الك هام : عي 8 ا 4 ) x “عل 1 a ® Teen ج227 5 : . c a . xT 3 Nik a Sel 2 i : wet 3 rt 3 Tay 3 "ny x ; set Ry RRS ال : . or 8 30 a i لومخ تيد“ “+ 3 . of 1 TE i OR © <a ' 2 i Le a I Le a الما “i : Es : Be 3% NX yo Tel : ATL 3 i 8 5 a boo, | > SRE : 3 اا 3 وا 0< يد 2-7 3§ ا ا : sad Yor ES i Le 3 3.
- 3 Non, Se Rey 1 RN 5 7 ~ : a7 اج ad gr” ا HRN i Cet RA الب 1 الل“ شك a 5 MER oe od 7 Roy et oh, > 3 Te i Sed i ov B® اليد ب امس 7 None, : 8 الا نا اج 87 EN ST Ry Sa | ا الي بم ااا الي الا ا 6 ا 0: i ع Bh نا 7 ا ا Cr ey اي ب 3 Le Ney, %e, a "eg ERS اا TR } . JB 7 S. rn” a بن La EY a ~ on = ot = > 5 2 م > وه ا Ney ~ Kia, 5 oF . ht ny ny Se” ا ذا Ea a . EE Joc os, ب oN “a ny a oi, et Nag الك سن :الها ايك ا اا My, ان 3 To Moro, “جل a, Lat oy LR oN a, po الب © oy a 4+ Novy Pa Ny oF 1 وب حا 5 : Ra Senge ل Bi “ل z ont Rm wT 3 هاا 7 م 1. . Si ug ¥ x wr 2 a £5 ts Ming, or 2 gr” 5 د ابي ب : شكل يه= ot : i ; : : ; : : A : : : ; : : : : الأ + : : ; 1 : ‘ : i 1 td : i : i § i v : 3 f SU 0 Ci : : : : a § AT الم اا تتا وه له مع ريج الاي الات TT ااا ات سمه مح الي و ا يع ع أي سي ل eT : : : ا : ا : : : الا be : : : i : i : SATE eT 1 i : Lo : : : ; { EE i iA i : 8 i LN t : A : مل د الى [1 eg gen Tiere Od nd nei ريا كتياه لعش ا + ve { oat BARRE ا 3 App) re H i 3 . ST TEE eT ا ad Pat : : ; » سد LL Le TURES Ma الى RO A : Sag : i Lf : 1 = 1 : 5 5 ER ل SR as RH a kK, : : : : : PTD AT lL EE ce RR SA, Re WISE meee الل Ear حر ا ّ : SEAR ETE a CR 7 : : 3 : pr wb eT i : ال نه الا ا ل NET ES : 3 : SL net be : UME SEA ا he ER LAND md : ! : ¥ TLE ny + : : 5 Asai SRE Sry id : : : 7م ا ا د آ ٍ : HER EEA RR EI wd : : : ] سل 1 #تجل 1 0 Te ا ل اد ا ا SRG ال ا ot ae TOF اا ا لش ال : ل | اند | أي CRE | - واي اسه ال وار وي ل وهاه La v PE | 1 ل ا اا 8 ERT 3 et SR RR ل 1 ليخ NY ا : 3 . iy 1 a 3 en = لقي : “3 ATER Sn ال 1 FV : PN 5 eT Oe ASE TR BRIN : حي aT Ta SOY 5 : : ال ee ل Ai : : : opr ob ne ONES سي وم pn ا ل bo ا م ل ie md :الخ ا TOE ل > اا Jae ST BANAT ورج التي حم ااا حتت لهات مت أ ا 1 Uo ا 0 et, Eh ٍ - 0 كم pty pet] Re 3 5 a pe اام TE mel ال ا BL eT ey مر Mpa Uy To ال ولا ا مرف تس ا ا الى أن = 7 - EE ا A+ . COE i 8 - + 3 م ب hay م 7 Je; ~~ 8 + wide i Poa : LAT ina SRE ET ارلا TAR ست وام اتا اعنام BA, و ااا اد لو ال 1ن oN pe يا انا . - SERN ا at pee 5 م + PAT RL ae Tec ee EY ris i ay CE Caml LT = 7 Ee LAN tT 1 1 in iT - ree RAS ال ل SE ee > NG CART ا ايز a 2 ب ٍ أي تلا 1 Poa Trail لدي اوتا ع امام ممح ل TR Hd AAAS 0 ا ea iy . 0 i oh ot a ne edt Ed 3 x م HE 0 جل سا ةعرت لياه وام اتح مي i رمي اه م ف الات أرما وما ما ele tlio اكالم اا عله أ لاع وا ميحج ream. Fre aT el eae TS a me ot [ es wi 1 محري ب مر ب ei STS FT sree 2 Ee a ا مسي ونه ححا اج الي لا يا و لالع TLL ل جا اا ا ل و وه لها مامح سا X snes Yo اه Po = ب oT 5 oH [i 23 نا ات ا اسم به اا سا الست 1 ol SY 2 7 a or Ye : = الا وح TT أرب صحف مالسا ara ا حت ا عي 5 pe RS oo a مر و يه 4 ل قرا لا فرك AE . 8 ¥ 1,8 ¥ 1 So شكل 1يف i i x 7 : | | . ! إْ J : سلم - Co Horas ga 5 8 ال all بن اد يت 8 مجو ميحج a R § ب ٍ : : a 3 t ; ا ¥ i ض Ww يويك F شكل ال Te, : الم يي fee ! : CT ب irons :ْ ْ المي Deer a : Fre : ا : i Fe, ل الي 5 Yoox pony 1 i RE an 1 : wm ae i ta ب er err SER Cee : : eet 1 ; i 3 Tre , PN a 3 الماك :+ . : : a 1 y Tees ا اك Cam 0 . aes EE : ely : i : : لمر اليك 51 ردب 1 ce : إلا 0 0 v i 0 pant TTT : { een ا : 1 EE ! : eRe REN 3 i : ee : : ET o£ Teal] ] I 3 “a i 3 : Cee : : “do i : ee fe a 3 ٠ Tn سس i Soe ‘ 3 ee NT ٠ ّ § a pT ee Pe i اا ا Voll eee : Ln ا Fao الجر ميت Sd & ل : : een : : ا Fd t : | rn : : pe CRN 00: EN i i : EE : : ENC 3 sr B i i i Bel i ا دار ؟ اللاي ce : Lo peseen C8 Fel : 1 t HE + : eet 8 iF Teen i ; veld NE LS sll LR ! 72 : ا اي : 5 i OE gE REY 0: Saal] aresee Waa i Yee r 8: 3 ا } : x i Cem . : : I RE ~ : meld v اي ee . ا ا : : حيار NCE PRESS Det BEY i dy i : 1 اح } ل 3 + الت Doane 1 Lope CRUE | { 1 ب ! i : Cen : : Caen i Seok Teme, i اا 1 SRE EE Ye co Ee : اقول 3 1 : PL { * ا FL ع تمي اال :1 RES 5 : > حل 4 . : Lg i ا Tra 0 ( a 1 ES : ال v 7 :0 اا 1 . . eat ¥ - Cease : : EY SE a i el 3 : : اا Ad ا دك الجا ERY AR لاي 8ح حب ; aoe : : = i عاد 0 i { PR \ i . . Ln HES ES ar Lorre 1 i : Be : : ge Lames aay oT . Ve i ان ; pr be pie RY bo ; pe ; 1 i 3 PE . ٠ ia i SE SETA i a i “ib i : : I : = LE Tk dee ! Pen : kt i 1 اا Eb eT : LAR TR : : SSE WE OR Te i i wen 1 Sd 4 ب ا ا ; i : : vie J 0 له 1 VTL . 3 ا ا ا awn 1 الل“ 3 :1 الا ّ 1 ا اح ٠ ا 1 3 i$ : ال لحري ا ا FE 0: X BF ‘ \ ern Br dod ies | J { لاا JEN i ; 1 et we Sang ERT ARR § 1 Val \ Ci} ج83 83 3 i : tT في لمحا ٠ اج 1 4ج حو ايا ل الام 8 انك RERA كك امم :2 i [EC ll amt vw wig 3) Bs eae : i اا i LAN 5 § FER 0 EN el الا ا 0 ا حم } ! تس :ْ ال TdT : CREAT Mah nr SAR ee Saas Fein Bi : Sat i ل ا الا ol, معي i : oR SH : Te 1 امور ا ا ا ا SN ا i : es yee i الم“ 1 i : JPET IE NE ams ASE “Ah rms fhe i VR tel ok ا ا مهال اا دين ااا ل ا ال ل i oi} ْ ا 0 بال الله a ko TERED t Lg ag FR Tae Fig pn 2 ir Ta IRL Se : § Pf ee Tray TRY oa Se dina TE eR SIRE a § “a Ne Rl ove eet “aa Fie 4 و RL Toons Le NEE So i NR RA 4 | SE <2 po i لحف rs. a, : بي be Com Rotts, 25H ~~ JTS Pas wy, SR Mog Soh fy Sa La 0 لاا اا ات امات راي 0 EE Ee Sr ; ATE 3 i £30: EN odin & ws i ب 4 الملا .~ } ا تمل ey a .. add) - Lenten اف SEL JC Sou “Hoe aad, ا 1 اليد as on م رجا امح na SET انب Re el re Shh, NL ae اا I Te To ere انع ل ود ل Re, TE “a Brivo JE احا Ce, ty Lew nT va en TA يا ا مس لضا ايا Pty ig Treen Tre SRR a, inet > awd بج يي امس ل FR nn, an ST ay Tre. 7 ليج en Fa ae Rican, TT ل الس a 3 : ااا Bg ال او ا و SIL oo, Nag ee “en Re we Ya ¢ oa ra Siar ¥ لد * al, vei" He ny, set Pa a > ا pgs + on RG ee el th WT eo ar I~ wa 3 ال © an ,£Co. A RE 4 ل الي لب با x, 4 ora t Foe dE شكل لاب i م ا ل : i IC لمأتي ع لع 1 1 ; i { Ira io | : الس ا ا ا = 3 لاع : 8 i ; ; i : با i i 1 ; لاا ااا ات ا اا ب ال 58 frp] {Rep | : i i لال م إلب©ب سد ااا ا ”لل ل ااا ” د دم اتا" مهدب د ; : ] ; إٍْ 8 : 4 | : 8 ُ : i 1 : ! ; LL م ْ ً ; FS PR Q a + bb EES Tongs Cd : | 1 : ١ اا > اه ال Ln EE 0 0 0 0 مم77 0 ْ: ١ ا Ta frees : : 1 1 i i i i + : i i 1 : 1 ٍْ ٍ | | ; i - ' | ] ليث لا لليل ديات ع 2: 1 1 : ا : ْ : ْ | | إٍْ So bb tf. $e Le . +8 1 ve 0 Foul . 11 ا ! ١ : يس يسا جا ةا م sessing oni] وا اا ةا اتام : : | : : : أب 2504, i | | Wp Ya عب i 1 موي ا i ع 7 ا , ga i i To bBo nnn] ا i : ال ا ب { oe ov لت للم Thana ١ | 5 i : Eo REE EL ا i : Tine ; | 8 إْ ٍ ا إْ ا م | ob El ال Fn - -- ا إٍْ ا دسا ادا ا i ا : { Ena 5, RE ye» : wf RENEE ARG... Gore LEE ed = i A “= & Tod ioe EL شكل لا شكل— 4 9 — ee VE مس41 “تسم Cy ; ب ‘og 1 i i HH - Ey | rrr See — > 1 ا ان ا ا اس ا ا Saya 0 RRR lu / HH RRR PRE 8 a A ‘ | 2 اح ا > ا م Re ل 8 1 2 Es * "w A Se NM 8 | 2h | Ei Sti AxX A 0 i : rT LE sre 0 A FT ما BH = het i 3 § 4 Ls 2) 3 1 ار أ تجا ل A 5 STE SH برضت Re E “1 2 | 8 ا ا أ ا 0 5 Fl 0 E ¢ I 7: = ia Sh gl ew 40 3 v امسق CEE J des 3 م ل 2 بي 1 it a & { : Aeon Be ا 4 8" ’ ‘ | i ‘ EN Sad, BE ْ ل خا TRE ل : Asx Rad لتاق dE Zh لأس Doe VIE TD Bless ال VIR Hol ATT ha AY ERNE Fi RP EASE I adn ob LE UT FTE يرع اا i.e 4 / : a : As 0 ن i Tl 3 PT Fi ia IR راو Ekg imi Tela ld 3 GL meni, 0 ًُ at FA TTI + bola ا Aided أ ايم ات 0 0 | EN CATR 100: aki 1 0 4 2 : 7 i [vd ea 3 £3 Srna يأر لأ 0 A Oh د سا د أن لس ا ملا ل ب 3 Fh Ea Al TT ed mesma A A شكل—_ 5 0 —_ i 1 3 0 i ! i \ if 7 لمن ا ُ AN 1 م 1و7 QF { 1 وأ م i § لبه مي ل = \ \ \ 1 NC أ \ حا لم بم 0A | ال“ ) ال حنم خلا اليم Wee اللا حر ليا - لال ل مر eas TA 0 TTR مك ry AR REIN اس START ATT Re STEER ’ it Yi i ES . ol eee rl Rg ESS ew ب ] y dd 0 أ الب ا اد اتيس يو ول تا سا قاف )' I Bis a SAS Eas ay. : wal Hse Ata 4 ا Ras i sss SG 0 ES اسن ا 2 ا 0" oN meee Sih, fe UN رين 7 Sag ا ل ل ا ا les VET PR oN i لا ا a S Pipe 54% Ti Le . AY J Na BRC > شكلدار جد م اق 3-3 3 - الل i A ب 1 3 2 on Sn SEL ا CE a 0 وضع مصضتوكه ممتتشعزات Baa = Ad el بد fot = = i i 1 يت حي ةيجح تي يت ما A i \ د 1 fn 2 CRY 0 : 3 ؛ | ld إشازات صنوتية بالتزامن إلى ععدٍ كبير باستخدام ب - 7 i ثلانة مستشعرات 4 SEL ® i 3 1 Ss———— = 3١ ١ J تجميع الإشارات النفاسة فى إشارة مدمجة Alas: TRE Liaig TBS i جا حو Fo م لعا 1 at - Loos سحلا لاسب اشر ساس سيل WEE Rm Ilan مس أل ص اح يا 4 ل م A pata RY Rall AI SI A i من alge اه I أ fad bead ~~ المضتادر Ault Baas i nn rte ne Se AAA A AAA AA KA NARA AAR ARAVA ANA | بحن AAA AAA AA ABA KAA AANA AA حناب gn طاقة المصدر أو متغير 2d منمجة AHS AT على موقع ume المقفترض إٍْ i wR of ut ale Ten inane r ل ل ل i der A Ny ! i A Saha أقص : عط أو حنود قصب انه { Dole سد gd La جود ثت Mio 5 قصبى محني og ود خصو ب i مرت الاج أل ad [LTE أل 3 Yong ا Sd NY jamal المدمحة has SABA المصادر 3 0 ) Ak scat 3 ES 2 3 5 n - wer Ad Ant Fc د الوح وي سن و وم روي روا IRN SER ريدو يوي وخ وج ودج بحو ول مد ب i لكل Tedd lee محدد: يتم حاب aol امات or uo <= 3 ia 3K 3 » i i ih . . دكن لجل a deat لحك S10 ل iE] Ta ار أ Wo Am nde الجاع تف Tl kml = nan LAY Fic . Sands, “= : ذا ا § لسماثف المحددة التي تيز إلى لوح شق ب ب pd 3 iE كاحت A edt ThA نشب التدقة gana i الندل SH ا AD wm Eid! iia يسيب الندفق i : 3 لمعي at 5 Po 3 i Liner nn Mm rp A mn ia x SRE dead ال A A A A AE A لما A A A SA A A A EA A ¥ ال : 7 Aa 1 ّْ Vie ER لصي 1 Cd § تصقف Eg الف Fd. عي ily. mal, جا ! تصتيف توح Sis Gl ديرن Ei SRR على 3 1 ” 1 SEE gw ued i ليم المسات ded y التصنيف /التغديز0 i § 3 i AAA AAT AAA ATA A AAA AAR An ل ل ل ل ل ل AA شكل Yri | | ~~ يلال § ; i 3 لممسسشسلسسسا. نستميسمسسسسس مس امس للسيتستتسيس سس iim —————————— A. ! i i | ٌ Doren i : 1 ore, i } 2 0 م i 3 smn i i .الل بإ ! i i ااااا dl eee لمحتا كيح I ; ٍ ين 0 i anni i 3 : ايحم i i ال تا الا ديا i od 1 بوجي حيبت ييا } A AE AL A NC AE AL FE AA AAA AE NA A AE A A A A EA AA EAA AA AAA A RA AR AA MR AAA RA MRA A A AAA AAA AAA AEA RANGERS x 8 i epee mn | ; : إ 1 i "م 1 1 i i mio { i i 0 3 § 3 i i i 1 § ا i nex ل i i الل يسيس i i arisen ١ i سي يس ا 1 i لسلست تاس ات سل ١ تسسات تسا يا Bonieianininians الس شلا سس اساسا 1 i Poy 1 1 i 1 3 § ; ! Lo Lo Col i } § 1 لهسا 3 i 1 i L i TATA | | | ند i أ ايح 1 للد i AR } NERY 3 ! 1 { ا 3 i i dra AR FPP SENET i 3 3 ا N £ 2 Le a freemen Lo vo i 1 i 1 / لا bob Lo I TT bod yey Very Po Yee i i : ttt i i hari i تمسليبينين § i 8 : ال i i i : i RAR] i ل ES Ranh AAA 3 i Cd ! i | ! i | pd | 8 ا i FATS i § كح : { i rasa 3 يي 3 bo : id I I. i ممما ججح اا ا« 3 iSU. | § 5 3 i i لمعيه ب A mm PAA LR IP BAA rm جا حاط وا حا عو مجع احج ماح جاح لجع حا ات a AAA ع الا ع نح شل 3الحاضهة الهيلة السعودية الملضية الفكرية Swed Authority for intallentual Property pW RE .¥ + \ ا 0 § ام 5 + < Ne ge ”بن اج > عي كي الج دا لي ايام TEE ببح ةا Nase eg + Ed - 2 - 3 .++ .* وذلك بشرط تسديد المقابل المالي السنوي للبراءة وعدم بطلانها of سقوطها لمخالفتها ع لأي من أحكام نظام براءات الاختراع والتصميمات التخطيطية للدارات المتكاملة والأصناف ع النباتية والنماذج الصناعية أو لائحته التنفيذية. »> صادرة عن + ب ب ٠. ب الهيئة السعودية للملكية الفكرية > > > ”+ ص ب 101١ .| لريا 1*١ uo ؛ المملكة | لعربية | لسعودية SAIP@SAIP.GOV.SA
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201562103012P | 2015-01-13 | 2015-01-13 | |
| PCT/US2016/012831 WO2016115030A1 (en) | 2015-01-13 | 2016-01-11 | Acoustic downhole leak classification and quantification |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| SA517381768B1 true SA517381768B1 (ar) | 2023-01-22 |
Family
ID=56406254
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| SA517381768A SA517381768B1 (ar) | 2015-01-13 | 2017-06-18 | تصنيف وتحديد كمية تسريب صوتي أسفل البئر |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US11053790B2 (ar) |
| EP (1) | EP3215712B1 (ar) |
| BR (1) | BR112017013331A2 (ar) |
| SA (1) | SA517381768B1 (ar) |
| WO (1) | WO2016115030A1 (ar) |
Families Citing this family (29)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2016115012A1 (en) | 2015-01-13 | 2016-07-21 | Halliburton Energy Services, Inc. | Acoustic array signal processing for flow detection |
| WO2017044244A1 (en) * | 2015-09-09 | 2017-03-16 | Halliburton Energy Services, Inc. | Methods to image acoustic sources in wellbores |
| US10809400B2 (en) | 2015-10-27 | 2020-10-20 | Schlumberger Technology Corporation | Determining shear slowness based on a higher order formation flexural acoustic mode |
| EP3670830B1 (en) | 2016-04-07 | 2021-08-11 | BP Exploration Operating Company Limited | Detecting downhole events using acoustic frequency domain features |
| BR112018070577A2 (pt) | 2016-04-07 | 2019-02-12 | Bp Exploration Operating Company Limited | detecção de localizações de ingresso de areia de fundo de poço |
| US20190331513A1 (en) * | 2016-06-16 | 2019-10-31 | Hifi Engineering Inc. | Method of estimating flowrate in a pipeline |
| US10983238B2 (en) | 2016-09-26 | 2021-04-20 | Halliburton Energy Services, Inc. | Wellbore sand detection using passive acoustic array |
| WO2018071002A1 (en) * | 2016-10-11 | 2018-04-19 | Halliburton Energy Services, Inc. | System and method for estimation and prediction of production rate of a well via geometric mapping of a perforation zone using a three-dimensional acoustic array |
| WO2018106231A1 (en) | 2016-12-07 | 2018-06-14 | Halliburton Energy Services, Inc. | Downhole leak monitor system |
| US10724364B2 (en) * | 2017-03-06 | 2020-07-28 | Baker Hughes, A Ge Company, Llc | Creation of structural earth formation models |
| EP3583296B1 (en) | 2017-03-31 | 2021-07-21 | BP Exploration Operating Company Limited | Well and overburden monitoring using distributed acoustic sensors |
| US11199085B2 (en) | 2017-08-23 | 2021-12-14 | Bp Exploration Operating Company Limited | Detecting downhole sand ingress locations |
| US11333636B2 (en) | 2017-10-11 | 2022-05-17 | Bp Exploration Operating Company Limited | Detecting events using acoustic frequency domain features |
| US11655707B2 (en) | 2017-12-29 | 2023-05-23 | Halliburton Energy Services, Inc. | Systems and methods to utilize sensors to provide spatial resolution in downhole leak detection |
| US11112516B2 (en) * | 2018-04-30 | 2021-09-07 | Schlumberger Technology Corporation | Data fusion technique to compute reservoir quality and completion quality by combining various log measurements |
| BR112020025041A2 (pt) * | 2018-06-08 | 2021-03-23 | Schlumberger Technology B.V. | métodos de caracterização e avaliação de integridade de poço com o uso de aprendizado de máquina não supervisionado de dados acústicos |
| US11215724B2 (en) | 2018-06-29 | 2022-01-04 | Halliburton Energy Services, Inc. | Systems and methods to utilize a sensor to provide spatial resolution in downhole leak detection |
| CA3120164A1 (en) * | 2018-11-29 | 2020-06-04 | Bp Exploration Operating Company Limited | Event detection using das features with machine learning |
| GB201820331D0 (en) | 2018-12-13 | 2019-01-30 | Bp Exploration Operating Co Ltd | Distributed acoustic sensing autocalibration |
| WO2021073741A1 (en) | 2019-10-17 | 2021-04-22 | Lytt Limited | Fluid inflow characterization using hybrid das/dts measurements |
| CA3154435C (en) | 2019-10-17 | 2023-03-28 | Lytt Limited | Inflow detection using dts features |
| WO2021093974A1 (en) | 2019-11-15 | 2021-05-20 | Lytt Limited | Systems and methods for draw down improvements across wellbores |
| US20210238989A1 (en) * | 2020-02-04 | 2021-08-05 | Halliburton Energy Services, Inc. | Movement noise suppression in a moving array for downhole leakage localization |
| RU2754656C1 (ru) * | 2020-04-30 | 2021-09-06 | Шлюмберже Текнолоджи Б.В. | Способ и система измерения расходов многофазного и/или многокомпонентного флюида, добываемого из нефтегазовой скважины |
| EP4165284A1 (en) | 2020-06-11 | 2023-04-19 | Lytt Limited | Systems and methods for subterranean fluid flow characterization |
| EP4168647A1 (en) | 2020-06-18 | 2023-04-26 | Lytt Limited | Event model training using in situ data |
| CN111951242B (zh) * | 2020-08-07 | 2023-04-18 | 哈尔滨工程大学 | 基于多波束测深声纳的气体泄露检测方法 |
| US11353617B1 (en) | 2020-12-08 | 2022-06-07 | Halliburton Energy Services, Inc. | Deep learning methods for wellbore leak detection |
| US11939858B2 (en) * | 2020-12-09 | 2024-03-26 | Baker Hughes Oilfield Operations Llc | Identification of wellbore defects using machine learning systems |
Family Cites Families (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4646273A (en) | 1982-10-25 | 1987-02-24 | Dresser Industries, Inc. | Method and apparatus for evaluating flow characteristics of fluid behind pipe |
| GB0013731D0 (en) * | 2000-06-07 | 2000-07-26 | Metrika Limited | Detecting leaks in water distribution systems |
| EP1484473B1 (en) | 2003-06-06 | 2005-08-24 | Services Petroliers Schlumberger | Method and apparatus for acoustic detection of a fluid leak behind a casing of a borehole |
| US7464588B2 (en) | 2005-10-14 | 2008-12-16 | Baker Hughes Incorporated | Apparatus and method for detecting fluid entering a wellbore |
| EP2069779B1 (en) * | 2006-09-28 | 2021-07-07 | Smiths Detection Inc. | Multi-detector gas identification system and method |
| GB2443661B (en) | 2006-11-08 | 2011-08-31 | Polarmetrix Ltd | Detecting a disturbance in the phase of light propogating in an optical waveguide |
| US20130167628A1 (en) | 2007-02-15 | 2013-07-04 | Hifi Engineering Inc. | Method and apparatus for detecting an acoustic event along a channel |
| BRPI0817874A2 (pt) | 2007-10-10 | 2015-03-31 | Tecwel As | Método e sistema para registrar e mensuar vazamentos e fluxos |
| GB0823306D0 (en) | 2008-12-22 | 2009-01-28 | Rogers Alan | Frequency-mapped distributed presure measurement |
| US8476583B2 (en) | 2009-02-27 | 2013-07-02 | Baker Hughes Incorporated | System and method for wellbore monitoring |
| CA2691462C (en) | 2010-02-01 | 2013-09-24 | Hifi Engineering Inc. | Method for detecting and locating fluid ingress in a wellbore |
| CA2743696C (en) * | 2010-06-17 | 2014-11-04 | Weatherford/Lamb, Inc. | Fiber optic cable for distributed acoustic sensing with increased acoustic sensitivity |
| EP2630519A2 (en) | 2010-10-19 | 2013-08-28 | Weatherford/Lamb, Inc. | Monitoring using distributed acoustic sensing (das) technology |
| WO2013028515A2 (en) * | 2011-08-19 | 2013-02-28 | US Seismic Systems, Inc. | Wellbore leak detection systems and methods of using the same |
| US9091613B2 (en) | 2012-06-27 | 2015-07-28 | General Monitors, Inc. | Multi-spectral ultrasonic gas leak detector |
-
2016
- 2016-01-11 US US15/539,486 patent/US11053790B2/en active Active
- 2016-01-11 WO PCT/US2016/012831 patent/WO2016115030A1/en active Application Filing
- 2016-01-11 BR BR112017013331A patent/BR112017013331A2/pt not_active IP Right Cessation
- 2016-01-11 EP EP16737669.8A patent/EP3215712B1/en active Active
-
2017
- 2017-06-18 SA SA517381768A patent/SA517381768B1/ar unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP3215712B1 (en) | 2020-05-13 |
| US20180010443A1 (en) | 2018-01-11 |
| WO2016115030A1 (en) | 2016-07-21 |
| EP3215712A1 (en) | 2017-09-13 |
| BR112017013331A2 (pt) | 2018-04-10 |
| US11053790B2 (en) | 2021-07-06 |
| EP3215712A4 (en) | 2018-06-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| SA517381768B1 (ar) | تصنيف وتحديد كمية تسريب صوتي أسفل البئر | |
| US10983238B2 (en) | Wellbore sand detection using passive acoustic array | |
| US11208884B2 (en) | Acoustic array signal processing for flow detection | |
| US10324229B2 (en) | System and method of pore type classification for petrophysical rock typing | |
| US7663970B2 (en) | Method for passive seismic emission tomography | |
| SA517381987B1 (ar) | طريقة لتحديد خواص تكوين عن طريق عكس بيانات تسجيل فتحة بئر بمستشعرات متعددة | |
| US20160313469A1 (en) | Lateral placement and completion design for improved well performance of unconventional reservoirs | |
| CA3032777C (en) | Multivariate analysis of seismic data, microseismic data, and petrophysical properties in fracture modeling | |
| Mahjour et al. | Developing a workflow to represent fractured carbonate reservoirs for simulation models under uncertainties based on flow unit concept | |
| US9933535B2 (en) | Determining a fracture type using stress analysis | |
| EP3631158A1 (en) | Well-log interpretation using clustering | |
| SA519410848B1 (ar) | تقييم ثقوب حفرة مغلفة في مكامن رمل غاز مضغوطة مع تسجيل موجة ستونلي | |
| US11754736B2 (en) | System and method for classifying seismic data by integrating petrophysical data | |
| Kang et al. | Managing Uncertainty in Geological Scenarios Using Machine Learning‐Based Classification Model on Production Data | |
| CN108121008A (zh) | 一种地震属性预测河道砂空间分布的方法 | |
| EP3526627B1 (en) | Petrophysical field evaluation using self-organized map | |
| Waggoner et al. | Improved reservoir modelling with time-lapse seismic data in a Gulf of Mexico gas condensate reservoir | |
| Shen et al. | Hierarchical approach to modeling karst and fractures in carbonate karst reservoirs in the Tarim Basin | |
| US20230409778A1 (en) | Algorithms for predicting vug connectivity | |
| US20220372846A1 (en) | Automated identification of well targets in reservoir simulation models | |
| Feng et al. | Carbonate reservoir fracture‐cavity system identification based on the improved YOLOv5s deep learning algorithm | |
| Wang et al. | A multidisciplinary integrated approach to natural fracture detection, characterization and modeling and its application | |
| Aminzadeh et al. | Determining migration path from seismically derived gas chimney |