Применение алгоритмов фильтрации и обработки исходного сигнала в технологии распределенного оптоволоконного акустического мониторинга

Чистяков, Н.Ю.; Белов, С.В.; Будник, Д.А.; Колычев, И.Ю.; Ширяев, Е.О.

doi:10.15593/2712-8008/2025.3.13

Применение алгоритмов фильтрации и обработки исходного сигнала в технологии распределенного оптоволоконного акустического мониторинга

Н.Ю. Чистяков, С.В. Белов, Д.А. Будник, И.Ю. Колычев, Е.О. Ширяев

Сведения об авторах

Н.Ю. Чистяков
ООО Предприятие «ФXC-ПНГ», Пермь, Российская Федерация
С.В. Белов
ООО Предприятие «ФXC-ПНГ», Пермь, Российская Федерация
Д.А. Будник
ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ», Чернушка, Российская Федерация
И.Ю. Колычев
Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Пермь, Российская Федерация
Е.О. Ширяев
Пермский инженерно-технический центр «Геофизика», Пермь, Российская Федерация

https://doi.org/10.15593/2712-8008/2025.3.13

В последние годы в нефтегазовой отрасли все активнее начинают применяться оптоволоконные технологии, преимуществом которых является возможность непрерывно по всей длине скважины осуществлять мониторинг событий в реальном времени. Анализ современного производственного опыта показывает, что за рубежом в нефтегазовой отрасли активно развивается направление применения волоконно-оптических систем распределенных акустических датчиков (технология DAS). Отечественный комплекс «Горизонт» позволяет, в отличие от большинства иностранных аналогов, синхронизировать промысловые исследования DAS с методом оптоволоконной термометрией скважин (DTS), который имеет широкое применение в промысловой геофизике. Основной проблемой внедрения метода DAS в производство является его недостаточно высокая чувствительность, т.е. низкое отношение полезного сигнала к волнам помехам. Представлены исследования, направленные на тестирование программных алгоритмов для улучшения соотношения «сигнал/шум» (SNR). При разработке алгоритма фильтрации сигнала применительно к аппаратному комплексу «Горизонт» разработана программа, которая последовательно отображает сигналы в виде волновых картин, проводит частотную фильтрацию и построение спектра сигнала. Затем расширенный временной ряд разлагается для получения компонентов симплектической геометрии (метод SGMD), отделение полезного сигнала от шума производится на основе расчета коэффициента корреляции Пирсона. Разработанный алгоритм показывает высокую эффективность выделения длительных периодических колебаний при SNR > 1. Тестируемый метод применен к промысловым данным DAS с нефтяной добывающей скважины, на которой параллельно проведена запись распределенного температурного мониторинга (DTS). Установлено, что по методам DTS и DAS синхронно фиксируется работа насоса в скважине. Вместе с тем ряд аномалий, наблюдаемых методами DAS и DTS, не совпадают, что показывает перспективность комплексирования результатов оптоволоконных методов.

Ключевые слова

оптоволоконный мониторингоптоволоконные системыраспределенное акустическое зондированиереконструкция сигналаметод SEE-SGMD-PCC

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

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

Keywords

fiber optic monitoringfiber optic systemsdistributed acoustic sensingsignal reconstructionSEE-SGMD-PCC method

Литература

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

1.Badeeva E.A., Usachev D.A., Chernov I.A., Badeev V.A., Solomanidin M.V. Optovolokonnye tekhnologii v sistemakh peredachi dannykh [Fiber optic technologies in data transmission systems]. Vestnik Penzenskogo gosudarstvennogo universiteta, 2022, no. 2 (38), pp. 64-69. Scholar
2.Naidanova E.S., Rybka V.F., Gubina A.I., Chudinov P.Iu. Monitoring temperaturnogo polia s pomoshch'iu optovolokonnykh tekhnologii pri ploshchadnykh issledovaniiakh [Temperature field monitoring with the help of fiber optic technologies in areal surveys]. Karotazhnik, 2020, no. 6 (306), pp. 82-91. Scholar
3.Orlova E.Iu., Orlov A.A. Optovolokonnye tekhnologii i sfery ikh primeneniia [Fiber-optic technologies and their applications]. T-Comm: Telekommunikatsii i transport, 2016, vol. 10, no. 3, pp. 63-66. Scholar
4.Maulenov K.S., Zharlykasov B.Zh. Optovolokonnye seti: tekhnologii i standarty, preimushchestva i nedostatki [Fiber Optic Networks: Technologies and Standards, Advantages and Disadvantages]. Ekonomika i sotsium, 2015, no. 2-5 (15), pp. 471-475. Scholar
5.Iarullin R.K., Valiullin R.A., Semikin D.A., Rakitin M.V., Surmaev A.V. Optovolokonnye tekhnologii kontrolia tekhnicheskogo sostoianiia dobyvaiushchikh skvazhin [Fiber optic technologies for monitoring the technical condition of production wells]. Karotazhnik, 2014, no. 9 (243), pp. 47-55. Scholar
6.Iarullin R.K., Valiullin R.A., Sadretdinov A.A., Semikin D.A., Rakitin M.V., Surmaev A.V. Optovolokonnye tekhnologii monitoringa deistvuiushchikh gorizontal'nykh skvazhin [Fiber optic technologies for monitoring active horizontal wells]. Karotazhnik, 2014, no. 9 (243), pp. 38-46. Scholar
7.Isaev V.A. Optovolokonnye tekhnologii dlia "intellektual'nykh skvazhin" i geofizicheskikh issledovanii neftianykh, gazovykh i nagnetatel'nykh skvazhin [Fiber optical for smart wells and geo physical surveys in oil, gas and injection wells]. Neft'. Gaz. Novatsii, 2011, no. 11 (154), pp. 73-77. Scholar
8.Alumbaugh David L., Um Evan Schankee, Hoversten G. Michael, Key Kerry Distributed electric field sensing using fibre optics in borehole environments. Geophysical Prospecting, 2022, vol. 70, pp. 210-221. DOI: 10.1111/1365-2478.13150 Scholar
9.Peyman Moradi, Dande Suresh, Angus Doug. Fibre-optic sensing and microseismic monitoring evaluate and enhance hydraulic fracturing via real-time and posttreatment analysis. FIRST BRAKE, 2020, vol. 38, pp. 65-72. DOI: 10.3997/1365-2397.fb2 Scholar
10.Zeinab Movahedzadeh, Alireza Rangriz Shokri, Rick Chalaturnyk, Erik Nickel, Norm Sacuta. Measurement, monitoring, verification and modelling at the Aquistore CO2 storage site. FIRST BRAKE, 2021, vol. 39, pp. 69-75. DOI: 10.3997/1365-2397.fb2021013 Scholar
11.Shiriaev E.O. Opyt primeneniia optovolokonnykh sistem termometrii dlia issledovaniia skvazhin [An experience of applying fiber-optic temperature-measurement systems for well logging]. Karotazhnik, 2023, no. 6 (326), pp. 76-86. Scholar
12.Chudinov P.Iu. Opredelenie debita skvazhin i uchet dobychi s ispol'zovaniem optovolokonnykh tekhnologii [Well output evaluation and production monitoring using fiberoptic technologies]. Karotazhnik, 2023, no. 6 (326), pp. 87-96. Scholar
13.Shiriaev E.O., Anisimova S.F., Galkin S.V. Primenenie optovolokonnogo monitoringa termometrii pri kontrole formirovaniia tsementnogo kamnia v zatrubnom prostranstve skvazhin [Application of fiber optic thermometry monitoring in the control the formation of cement stone in the well annulus]. Nedropol'zovanie, 2024, vol. 24, no. 2, pp. 72-77. DOI: 10.15593/2712-8008/2024.2.4 Scholar
14.Gabai H., Eyal A. On the sensitivity of distributed acoustic sensing. Optics Letters, 2016, vol. 41 (24), pp. 5648-5651. DOI: 10.1364/OL.41.0056 Scholar
15.Shao D., Li T., Han L., Li Yu Noise suppression of distributed acoustic sensing vertical seismic profile data based on time-frequency analysis. Acta Geophysica, 2022, vol. 70, no. 4, pp. 1539-1549. DOI: 10.1007/s11600-022-00820-9 Scholar
16.Sidenko E., Tertyshnikov K., Lebedev M., Pevzner R. Experimental study of temperature change effect on distributed acoustic sensing continuous measurements. Geophysics, 2022, vol. 87, no. 3. DOI: 10.1190/geo2021-0524.1 Scholar
17.Farghal N.S., Saunders J.K., Parker G.A. The potential of using fiber optic distributed acoustic sensing (DAS) in earthquake early warning applications. Bulletin of the Seismological Society of America, 2022, vol. 112, no. 3, pp. 1416-1435. DOI: 10.1785/0120210214 Scholar
18.Kislov K.V., Gravirov V.V. Raspredelennoe akusticheskoe zondirovanie: novyi instrument ili novaia paradigma [Distributed acoustic sensing: a new tool or a new paradigm]. Seismicheskie pribory, 2022, vol. 58, no. 2, pp. 5-38. DOI: 10.21455/si2022.2-1 Scholar
19.Kolychev I.J., Belov S.V., Chistyakov N.Yu., Gurbanov V.Sh., Galkin S.V. The possibilities of monitoring the operation of gas wells by noise measurement using a system of distributed acoustic sensors. ANAS Transactions, Earth Sciences, 2024, vol. 2, pp. 150‐159. DOI: 10.33677/ggianas20240200133 Scholar
20.Galkin S.V., Kolycheva N.Iu., Kolycheva L.T. Vozmozhnosti importozameshcheniia neftegazovogo oborudovaniia pri realizatsii temperaturnogo i akusticheskogo optovolokonnogo monitoringa skvazhin [Possibilities of import substitution of oil and gas equipment in the implementation of temperature and acoustic fiber-optic monitoring of wells]. Tekhnologicheskoe oborudovanie dlia gornoi i neftegazovoi promyshlennosti: sbornik trudov XXII Mezhdunarodnoi nauchno-tekhnicheskoi konferentsii. Ekaterinburg, 2024, pp. 240-243. Scholar
21.Diliavirov I.T., Abunagimov M.R., Isiangulov R.U., Mustafin A.M., Zmanovskii V.A., Luk'ianov N.N. Opyt ispol'zovaniia modul'nogo plastoispytatelia dlia resheniia razlichnykh geologicheskikh zadach [Experience of using the modular formation dynamics tester for solving different geological problems]. Karotazhnik, 2020, no. 2 (302), pp. 63-77. Scholar
22.Tiurina G.V. Primenenie modul'nogo dinamicheskogo ispytatelia plastov na karotazhnom kabele dlia utochneniia fil'tratsionnykh kharakteristik produktivnykh plastov Magovskogo neftegazokondensatnogo mestorozhdeniia [Application of a modular dynamic formation tester on a wire line to refine the filtration characteristics of the production formations of the Magovsky oil and gas condensate field]. Nedropol'zovanie, 2023, vol. 23, no. 1, pp. 25-31. DOI: 10.15593/2712-8008/2023.1.4 Scholar
23.Mateeva A., Mestayer J., Cox B. et al. Advances in distributed acoustic sensing (DAS) for VSP. SEG Technical Program Expanded Abstracts, 2012. DOI: 10.1190/segam2012-0739.1 Scholar
24.Martuganova E., Stiller M., Bauer K., Henninges J., Krawczyk C.M. Cable reverberations during wireline distributed acoustic sensing measurements: their nature and methods for elimination. Geophysical Prospecting, 2021, vol. 69, no. 5, pp. 1034-1054. DOI: 10.1111/1365-2478.13090 Scholar
25.Aslanian A.M., Aslanian I.Iu., Maslennikova Iu.S. et al. Diagnostika zakolonnykh peretokov gaza kompleksom vysokotochnoi termometrii, spektral'noi shumometrii i impul'snogo neitron-neitronnogo karotazha [Detection of behind-casing gas flows using integrated high-precision temperature logging, spectral noise logging, and pulsed neutron logging toolstring]. Territoriia Neftegaz, 2016, no. 6, pp. 52-59. Scholar
26.Nikolaev S.A., Ovchinnikov M.N. Generatsiia zvuka fil'tratsionnym potokom v poristykh sredakh [Sound generation by filtration flow in porous media]. Akusticheskii zhurnal, 1992, vol. 38, no. 1, pp. 114-118. Scholar
27.Kuvshinov B.N. Interaction of helically wound fibre-optic cables with plane seismic waves. Geophysical Prospecting, 2016, vol. 64 (3), pp. 671-688. DOI: 10.1111/1365-2478.12303 Scholar
28.Näsholm S.P., Iranpour K., Wuestefeld A. et al. Array signal processing on distributed acoustic sensing data: directivity effects in slowness space. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 2022, vol. 127 (2), pp. 1-24. DOI: 10.1029/2021JB023587 Scholar
29.Stork A.L., Baird A.F., Horne S.A. et al. Application of machine learning to microseismic event detection in distributed acoustic sensing data. Geophysics, 2020, vol. 85 (5), pp. 149-160. DOI: 10.1190/geo2019-0774 Scholar
30.Dean T., Cuny T., Hartog A.H. The effect of gauge length on axially incident P-waves measured using fibre optic distributed vibration sensing: Gauge length effect on incident P-waves. Geophysical Prospecting, 2017, vol. 65 (1). pp. 184-193. DOI: 10.1111/1365-2478.12419 Scholar
31.Tashkinov I.V., Shumilov A.V., Belov S.V., Zaichkin E.V., Naugol'nykh O.V., Shilov A.A. Sovershenstvovanie tekhnologii obrabotki dannykh GIS v programmnom komplekse “Sonata” [Improving the technology of well surveying data processing in the software package "Sonata"]. Doklady ІV Kitaisko-Rossiiskogo simpoziuma “Noveishie dostizheniia v oblasti geofizicheskikh issledovanii skvazhin”. Ufa: AO NPF “Geofizika”, 2006, pp. 206-215. Scholar
32.Zhirnov A.A., Stepanov K.V., Chernutskii A.O. et al. Vliianie dreifa chastoty lazera v fazochuvstvitel'noi reflektometrii [Influence of the Laser Frequency Drift in Phase-Sensitive Optical Time Domain Reflectometry]. Optika i spektroskopiia, 2019, vol. 127, no. 10, pp. 603-610. DOI: 10.21883/OS.2019.10.48364.177-19 Scholar
33.Chugaev A.V., Tarantin M.V. Amplitudno-chastotnyi otklik raspredelennogo akusticheskogo sensora DAS so spiral'noi namotkoi volokna [Amplitude-frequency response of a helically-wound fiber distributed acoustic sensor (DAS)]. Gornye nauki i tekhnologii, 2023, vol. 8, no. 1, pp. 13-21. DOI: 10.17073/2500-0632-2022-06-10 Scholar
34.Chulkov E., Tikhotskii S.A., Dubinia N.V. Dizain seismicheskikh datchikov na osnove printsipa DAS: analiz i chislennoe modelirovanie [Design of Seismic Sensors Based on DAS Principle: Analysis and Numerical Modeling]. Materialy Mezhdunarodnoi geologo-geofizicheskoi konferentsii, 2023, vol. 3, 234 p. Scholar
35.Wu H., Li X., Li H. et al. An effective signal separation and extraction method using multi-scale wavelet decomposition for phase-sensitive OTDR system. The International Society for Optical Engineering, 2013, vol. 8916. DOI: 10.1190/tle36120987.1 Scholar
36.Lv Y., Wang P., Wang Yu et al. Eliminating phase drift for distributed optical fiber acoustic sensing system with empirical mode decomposition. Sensors, 2019, vol. 19 (24), 5392 p. DOI: 10.3390/s19245392 Scholar
37.Chen W., Ma X., Ma Q. et al. Denoising method of the φ-OTDR system based on EMD-PCC. IEEE Sensors Journal, 2021, vol. 21 (10), pp. 12113-12118. DOI: 10.1109/JSEN.2020.3033674 Scholar
38.Mao B., Bu Z., Xu B. et al. Denoising method based on VMD-PCC in φ-otdr system. Optical Fiber Technology, 2022, vol. 74 (3), 103081 p. DOI: 10.1016/j.yofte.2022.103081 Scholar
39.Bai X., Zhang F., Lin L. et al. Phase drift and noise suppression method based on SEE-SGMD-PCC in a distributed acoustic sensor. Optics Express, 2023, vol. 31 (19), pp. 31463-31485. DOI: 10.1364/OE.495356 Scholar
40.Vautard R., Yiou P., Ghil M. Singular-spectrum analysis: A toolkit for short, noisy chaotic signals. Physica D: Nonlinear Phenomena, 1992, vol. 58 (1-4), pp. 95-126. DOI: 10.1016/0167-2789(92)90103-T Scholar

Другие статьи выпуска

Весь выпуск (Том 25, № 3, 2025)

Показаны 12 из 17

Скачать PDF

Информация о статье

Опубликована: 24.10.2025
В выпуске: 24.10.2025
Выпуск: Том 25, № 3 (2025)

Применение алгоритмов фильтрации и обработки исходного сигнала в технологии распределенного оптоволоконного акустического мониторинга

Аннотация

Ключевые слова

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

Keywords

Литература

Другие статьи выпуска

Информация о статье