分布式光纤声波传感(DAS)技术在测井领域的应用,彻底改变了传统的地下数据获取方式。它通过将光纤本身作为传感器,能对井下的声波、振动、温度等物理量进行连续、实时的分布式测量,为油藏描述、生产优化和增产措施效果评估提供了前所未有的数据支持。
1.DAS在测井中的核心应用场景
(1)生产动态监测
主要监测对象:油、气、水各层产液剖面、电潜泵井生产层段、注入井的吸水剖面
技术价值与产出:识别出水位置、评估分层注水效果、为堵水作业提供决策依据
(2)水力压裂监测
主要监测对象:压裂裂缝的起裂与扩展、各射孔簇的进液效率、井间、段间干扰("FracHit")
技术价值与产出:优化压裂参数、评价每簇开启情况、为井网部署提供关键参考
(3)地震勘探与储层描述
主要监测对象:垂直地震剖面(VSP)、井间地震、微地震事件
技术价值与产出:获得高精度井周速度模型、实现储层和流体成像、辅助断层识别
2.DAS的独特优势与常用技术组合
DAS之所以能在测井领域大放异彩,源于其与传统点式传感器相比的颠覆性优势。
分布式测量:一根光纤即是数万个连续的传感器,能捕捉整个井筒的完整信息,无监测盲区。
实时与长效性:能够进行长时间不间断测试,实现全时段动态分析,捕捉瞬态事件和长期变化趋势。
高灵敏度与无源特性:光纤本身抗电磁干扰、耐腐蚀、无需井下供电,能在复杂井况(如高产量电潜泵井、高温高压环境)下稳定工作。
丰富的技术组合:在实践中,DAS常与分布式温度传感(DTS)技术联用,形成"DAS+DTS"的一体化监测方案。DTS提供温度场信息,与DAS的声波/振动信息相互补充和验证,共同解析井下流体的动态,从而更全面地诊断生产状况。
审核编辑 黄宇

3.发展趋势
DAS技术在测井领域的未来发展与以下趋势紧密相连:
与人工智能和大数据融合:面对DAS产生的海量数据,机器学习和人工智能技术正被广泛采用,用于自动识别信号、分类事件并提取有价值的信息。
向更广阔领域拓展:DAS的应用正从常规油气开采向页岩气、地热、二氧化碳地质封存以及地质灾害监测等领域扩展。
审核编辑 黄宇
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