BR112018008755B1

BR112018008755B1 - Método e sistema para caracterização de uma formação subterrânea

Info

Publication number: BR112018008755B1
Application number: BR112018008755-6A
Authority: BR
Inventors: Michael Thiel; Dzevat Omeragic
Original assignee: Schlumberger Technology B.V
Priority date: 2015-10-30
Filing date: 2016-10-19
Publication date: 2022-11-08
Also published as: US11448794B2; BR112018008755A2; US20180321415A1; NO20180615A1; WO2017074744A1

Abstract

INVERSÃO BASEADAS EM PIXEL BIDIMENSIONAL São descritos aqui métodos e sistemas para caracterizar as formações subterrâneas. Um método inclui realizar as medições de perfilagem eletromagnético ao longo de uma porção de um furo de poço que atravessa a formação subterrânea usando uma ferramenta de perfilagem eletromagnética para obter dados eletromagnéticos. O método também inclui processar os dados eletromagnéticos para determinar uma pluralidade de modelos de formação unidimensionais associados à porção do furo de poço. Uma grade de pixels bidimensionais é determinada usando a pluralidade de modelos de formação unidimensionais. O método inclui ainda determinar um modelo de formação bidimensional para a formação subterrânea, realizando uma inversão dos dados eletromagnéticos usando a grade de pixels bidimensionais. Os métodos e sistemas aqui descritos podem ser usados para direcionar uma coluna subsuperfície inferior durante a colocação do poço.

Description

PEDIDOS RELACIONADOS

[0001] Este pedido reivindica o benefício do Pedido Provisório US com o n° de Série: 62/248826 intitulado “2D Pixel-Based Inversion Methods for Interpretation of Deep Directional Resistivity Measurements for Real-Time Well Placement and Reservoir Characterization” depositado em 30 de outubro de 2015, incorporado em sua totalidade por referência neste documento.

FUNDAMENTOS DA INVENÇÃO

[0002] As ferramentas de perfilagem têm sido usadas há muito tempo em poços para fazer medições de avaliação de formação para inferir propriedades de uma formação em torno de um furo e propriedades de fluidos na formação. Ferramentas de perfilagem incluem ferramentas de resistividade (eletromagnéticas), ferramentas nucleares, ferramentas acústicas e ferramentas de ressonância magnética nuclear (NMR), embora vários outros tipos de ferramenta para a avaliação de propriedades de formação sejam também disponíveis.

[0003] Ferramentas de perfilagem anteriores eram introduzidas em poços em um cabo do tipo "wireline" após o poço ter sido perfurado. Versões modernas de tais ferramentas "wireline" são ainda usadas extensivamente. No entanto, à medida que a demanda por informação durante a perfuração de um poço perfurado continuou crescendo, ferramentas de medição durante a perfuração (MWD) e perfilagem durante a perfuração (LWD) foram, desde então, desenvolvidas. Ferramentas MWD proveem informações de parâmetros de perfuração tais como peso sobre a broca, torque, temperatura, pressão, sentido e inclinação. Ferramentas FWD proveem medições de avaliação de formação tais como resistividade, porosidade, distribuições NMR e assim por diante. Ferramentas de MWD e LWD frequentemente apresentam características em comum com ferramentas do tipo wireline (por exemplo, antenas de transmissão e recepção, sensores, etc.), porém, ferramentas MWD e LWD são projetadas e construídas para operarem e funcionarem no ambiente hostil de perfuração.

[0004] As ferramentas de perfilagem eletromagnéticas (EM) têm sido empregadas no campo da exploração subterrânea por muitos anos. Esses tipos de ferramentas ou instrumentos de perfilagem normalmente incluem um suporte alongado equipado com antenas que podem ser operadas como fontes (transmissores) ou sensores (receptores). As antenas dessas ferramentas são geralmente formadas como laços ou bobinas de fios condutores e podem ser configuradas para ter momentos dipolo axiais (paralelos ao eixo da ferramenta), transversais (perpendiculares ao eixo da ferramenta) ou inclinados (nem paralelos nem perpendiculares ao eixo da ferramenta). Em operação, uma antena transmissora é energizada por uma corrente alternada para emitir energia EM através do fluido de furo (“lama”) e para a formação ou formações circundantes. Como usado neste documento, "formação" pode referir-se a uma única camada, múltiplas camadas, falhas, inconformidades, corpos geológicos e/ou contatos óleo-água. A energia emitida interage com o furo e a formação para produzir sinais que são detectados e medidos por uma ou mais antenas receptoras. Esses sinais detectados refletem as interações com a lama e a formação. As medições também são afetadas pela invasão do filtrado de lama que altera as propriedades da rocha próxima ao poço. Ao processar os dados de sinal detectados, é determinado um registro ou perfil da formação e/ou das propriedades do furo.

[0005] O uso de medições de resistividade feitas por ferramentas LWD/MWD para posicionamento de poços é comumente referido como na indústria como "posicionamento geográfico" (“geosteering”). Neste posicionamento, a estimativa da posição do poço em tempo real com relação aos marcadores geológicos conhecidos é realizada através da correlação dos recursos do registro de resistividade, a fim de tomar decisões de direcionamento. A precisão dessas decisões de direcionamento depende, pelo menos em parte, da técnica de inversão utilizada.

[0006] As descrições e exemplos acima não são admitidos como sendo da técnica anterior em virtude da sua inclusão nesta seção.

SUMÁRIO

[0007] Modalidades ilustrativas da presente divulgação são dirigidas a métodos para caracterizar formações subterrâneas. Um método inclui realizar as medições de perfilagem eletromagnética ao longo de uma porção de um furo de poço que atravessa a formação subterrânea usando uma ferramenta de perfilagem eletromagnética para obter dados eletromagnéticos. O método também inclui processar os dados eletromagnéticos para determinar uma pluralidade de modelos de formação unidimensionais associados à porção do furo de poço. Uma grade de pixels bidimensional é determinada usando a pluralidade de modelos de formação unidimensionais. O método inclui ainda determinar um modelo de formação bidimensional para a formação subterrânea, realizando uma inversão dos dados eletromagnéticos usando a grade de pixels bidimensional. Os métodos e sistemas aqui descritos podem ser usados para direcionar um conjunto de fundo de poço durante a colocação do poço.

[0008] Em várias modalidades, a inversão dos dados eletromagnéticos utilizando a grade de pixels bidimensional inclui (i) modelar uma resposta da ferramenta eletromagnética utilizando a grade de pixels bidimensional e (ii) realizar a inversão dos dados eletromagnéticos utilizando a grade de pixels bidimensional e a resposta modelada.

[0009] Em algumas modalidades, a resposta da ferramenta eletromagnética é modelada para colunas individuais da grade de pixels bidimensional uma de cada vez. Em outras modalidades, a resposta da ferramenta eletromagnética é modelada para uma pluralidade de colunas individuais da grade de pixels bidimensional em conjunto.

[0010] Várias modalidades da presente divulgação são dirigidas a um sistema para caracterizar uma formação subterrânea. O sistema inclui uma ferramenta de perfilagem eletromagnética que realiza medições de perfilagem eletromagnética ao longo de uma porção de um furo que atravessa a formação subterrânea para obter dados eletromagnéticos. O sistema também inclui um sistema de processamento que (i) processa os dados eletromagnéticos para determinar uma pluralidade de modelos de formação unidimensional associados à porção do furo, (ii) determina uma grade de pixels bidimensional usando a pluralidade de modelos de formação unidimensionais e (iii) determina um modelo de formação bidimensional para a formação subterrânea, realizando uma inversão dos dados eletromagnéticos usando a grade de pixels bidimensional.

[0011] Outras modalidades da presente divulgação se destinam a métodos para criar um modelo de formação bidimensional (2D) composto a partir de dois modelos de formação diferentes. O método inclui o acesso a um primeiro modelo de formação bidimensional (2D) modelando uma primeira porção de uma formação e acessando um segundo modelo de formação 2D modelando uma segunda porção da formação. Um domínio do primeiro modelo de formação 2D se sobrepõe a um domínio do segundo modelo de formação 2D em uma região de sobreposição. O método também inclui criar um modelo de formação bidimensional (2D) composto do primeiro modelo de formação 2D e do segundo modelo de formação 2D por mistura do primeiro modelo de formação 2D e do segundo modelo de formação 2D na região de sobreposição.

[0012] Este resumo não se destina a identificar características chave ou essenciais do assunto reivindicado, nem se destina a ser utilizado como um auxílio para se limitar o assunto reivindicado.

BREVE DESCRIÇÃO DAS FIGURAS

[0013] Características e vantagens das implementações descritas podem ser mais facilmente compreendidas através de referências à seguinte descrição tomada em conjunto com os desenhos anexos.

[0014] A Fig. 1 ilustra um exemplo de sistema de local de poço com o qual modalidades de inversão bidimensional baseada em pixels podem ser empregadas;

[0015] A Fig. 2 ilustra um exemplo de sistema de processamento que pode ser utilizado em conjunto com várias modalidades de inversão bidimensional baseada em pixels;

[0016] A Fig. 3 ilustra um exemplo de ferramenta de perfilagem que pode ser utilizada em conjunto com várias modalidades de inversão bidimensional baseada em pixels;

[0017] A Fig. 4 ilustra um exemplo de vista geral de um modelo de inversão 1D de amostra de acordo com várias modalidades de inversão bidimensional baseada em pixels;

[0018] A Fig. 5 ilustra um exemplo de grade de pixels bidimensional de acordo com várias modalidades de inversão bidimensional baseada em pixels;

[0019] A Fig. 6 ilustra um exemplo de modelo de formação 2D de acordo com várias modalidades de inversão baseada em pixels 2D aproximada;

[0020] A Fig. 7 ilustra uma visualização de exemplo do método de Occam para estimar constantes de penalização de gradiente de acordo com várias modalidades de inversão bidimensional baseada em pixels;

[0021] A Fig. 8 ilustra a mistura de uma pluralidade de modelos de formação 2D aproximados de acordo com várias modalidades de inversão bidimensional baseada em pixels;

[0022] A Fig. 9 ilustra um exemplo de domínio de inversão de pixel 2D completo associado a várias modalidades de inversão bidimensional baseada em pixels;

[0023] A Fig. 10 ilustra um exemplo de método associado a várias modalidades de inversão bidimensional baseada em pixels;

[0024] A Fig. 11 ilustra outro exemplo de método associado a várias modalidades de inversão bidimensional baseada em pixels.

DESCRIÇÃO DETALHADA

[0025] Na seguinte descrição, inúmeros detalhes são estabelecidos a fim de prover uma compreensão de algumas modalidades da presente invenção. No entanto, será entendido por aqueles versados na técnica que o sistema e/ou metodologia pode ser praticado sem estes detalhes e que numerosas variações e modificações das modalidades descritas podem ser possíveis. Além disso, deve ser compreendido que as referências a "uma modalidade" na presente divulgação não devem ser interpretadas como se excluíssem a existência de modalidades adicionais que também incorporam as características enumeradas.

[0026] Modalidades ilustrativas da presente divulgação são dirigidas a um método de inversão bidimensional baseado em pixels que pode ser utilizado para determinar eficientemente um modelo de formação de duas dimensões (2D) a partir de medições eletromagnéticas de uma formação subterrânea. Em uma modalidade, o método de inversão pode ser utilizado para determinar um modelo aproximado de formação bidimensional (2D). O método de inversão pode ser usado para diminuir e/ou minimizar erros em comparação a uma aproximação unidimensional local (1D) de uma formação. O método de inversão 2D aproximado pode ser baseado em uma discretização de pixels 2D da formação. A regularização automática pode ser usada para criar um mapa invertido consistente da formação com detalhes desejáveis. Uma modelagem eletromagnética 1D subjacente pode ser usada para resultados rápidos de inversão. Em outra modalidade, o método de inversão pode ser usado para determinar um modelo completo de formação 2D, de modo que áreas de uma formação com uma ou mais características de formação 2D (como, por exemplo, uma falha, etc.) possam ser modeladas. Os conceitos e técnicas da inversão bidimensional baseada em pixels podem ser usados durante a perfuração e/ou após a conclusão da perfuração.

Exemplo de Sistema de Poço

[0027] A Fig. 1 ilustra um sistema de local de poço 100 com o qual modalidades de inversão bidimensional baseada em pixels podem ser empregadas. O sistema de poço 100 pode ser um local de poço em terra ou offshore. Neste caso, o sistema do poço 100 está localizado em um local do poço em terra. Neste exemplo de sistema, um furo de poço 102 é formado em formações subsuperficiais por perfuração giratória, de uma maneira conhecida. Modalidades de inversão bidimensional baseada em pixels também podem ser empregadas em associação com sistemas de poço para realizar a perfuração direcional.

[0028] O sistema do local do poço 100 inclui uma coluna de perfuração 104 que pode ser suspensa dentro do furo 102. A coluna de perfuração 104 inclui um conjunto de fundo de poço 106 com uma broca 108 na sua extremidade inferior. O sistema 100 pode incluir uma plataforma e uma torre 110 posicionados sobre o furo de poço 102. O conjunto 110 pode incluir uma mesa rotativa 112, kelly 114, gancho 116 e cabeça de injeção rotativa 118. A coluna de perfuração 104 pode ser rodada pela mesa rotativa 112, energizada por meios não ilustrados, que engata no kelly 114 em uma extremidade superior da coluna de perfuração 104. A coluna de perfuração 104 pode ser suspensa a partir do gancho 116, anexada a uma catarina (também não mostrado) e através do kelly 114 e uma cabeça de injeção giratória 118 que permite a rotação da coluna de perfuração 104 em relação ao gancho 116. Conforme é bem sabido, um sistema de top drive também poderia ser usado.

[0029] No exemplo desta modalidade, o fluido ou lama de perfuração 120 é armazenado em um poço 122 formado no local do poço. Uma bomba 124 pode fornecer o fluido de perfuração 120 para o interior da coluna de perfuração 104 através de uma porta na cabeça de injeção 118, fazendo com que o fluido de perfuração 120 flua no sentido descendente através da coluna de perfuração 104, conforme indicado pela seta direcional 126. O fluido de perfuração 120 pode sair da coluna de perfuração 104 através de portas na broca de perfuração 108 e circular no sentido ascendente através de uma região anular entre o lado de fora da coluna de perfuração 104 e a parede do furo de poço 102, conforme indicado pelas setas direcionais 128. Desta maneira bem conhecida, o fluido de perfuração 120 pode lubrificar a broca 108 e carregar os detritos da formação até à superfície, na medida em que o fluido de perfuração 120 retorna ao tanque 122 para recirculação.

[0030] O conjunto de fundo de poço 106 da modalidade ilustrada pode incluir broca 108, bem como uma variedade de equipamentos 130, incluindo um módulo de perfilagem durante a perfuração (LWD) 132, um módulo de medição durante a perfuração (MWD) 134, um sistema roto-dirigível e um motor, várias outras ferramentas, etc.

[0031] Em uma possível implementação, o módulo de LWD 132 pode ser alojado num tipo especial de colar de broca, tal como é conhecido na técnica, podendo incluir uma ou mais de uma pluralidade de tipos conhecidos de ferramentas de perfilagem (por exemplo, uma ferramenta de perfilagem eletromagnética, ferramenta de ressonância magnética nuclear (RMN) e/ou um sistema de perfilagem sonoro). Também irá ser entendido que mais do que um módulo de LWD e/ou MWD podem ser empregues (por exemplo, tal como representado na posição 136). (Referências, por todo o relatório, a um módulo na posição 132 podem também significar um módulo na posição 136). Módulo de LWD 132 pode incluir capacidades de medição, processamento e informações de armazenamento, assim como de comunicação com o equipamento na superfície.

[0032] O módulo de MWD 134 também pode ser armazenado em um tipo especial de colar de broca, tal como é conhecido na técnica, e inclui um ou mais dispositivos para medir as características do ambiente de poço, tais como as características da coluna de perfuração e da broca. O módulo de MWD 134 inclui ainda um aparelho (não mostrado) para gerar energia elétrica para o sistema de fundo de poço. Isto pode incluir um gerador de turbina de lama alimentado pelo fluxo do fluido de perfuração 120, sendo entendido que outros sistemas de energia e/ou de baterias podem ser empregados. O módulo de MWD 134 pode incluir um ou mais de uma variedade de dispositivos de medição conhecidos na técnica, (por exemplo, um dispositivo de medição de peso na broca (weight on bit, WOB), um dispositivo de medição de torque, um dispositivo de medição de vibração, um dispositivo de medição do choque, dispositivo de medição de aderência-deslizamento, um dispositivo de medição de direção, e um dispositivo de medição de inclinação.

[0033] As ferramentas MWD no módulo MWD 134 e as ferramentas LWD no módulo LWD 132 podem incluir uma ou mais características comuns às ferramentas de wireline (por exemplo, transmissão e recepção de antenas, sensores, etc.), com as ferramentas MWD e LWD sendo projetadas e construídas para suportar e operar no ambiente hostil da perfuração.

[0034] Vários sistemas e métodos podem ser usados para transmitir informação (dados e/ou comandos) do equipamento 130 para uma superfície 138 do local do poço. Em uma modalidade, a informação pode ser recebida por um ou mais sensores 140. Os sensores 140 podem ser localizados em uma variedade de locais e podem ser escolhidos a partir de qualquer sensor e/ou tecnologia de detecção conhecidos na técnica, incluindo os que são capazes de medir vários tipos de radiação, campos elétricos ou magnéticos, incluindo eletrodos (tais como estacas), magnetômetros, bobinas, etc.

[0035] Em uma modalidade possível, a informação a partir do equipamento 130, incluindo os dados de LWD e/ou dados de MWD, pode ser utilizada para uma variedade de fins, incluindo a o direcionamento da broca 108 e de quaisquer ferramentas associadas a mesma, caracterizando a formação 142 ao redor do furo de poço 102, caracterizando fluidos dentro do poço 102, etc. Por exemplo, a informação do equipamento 130 pode ser usada para criar uma ou mais subimagens de várias porções do furo 102.

[0036] Em uma implementação, um sistema de perfilagem e controle 144 pode estar presente. O sistema de perfilagem e controle 144 pode receber e processar uma variedade de informações a partir de uma variedade de fontes, incluindo o equipamento 130. O sistema de perfilagem e controle 144 também pode controlar uma variedade de equipamentos, tais como o equipamento 130 e a broca 108.

[0037] O sistema de perfilagem e controle 144 também pode ser utilizado com uma grande variedade de aplicações em campos de petróleo, incluindo perfilagem durante a perfuração, elevação artificial, medição durante a perfuração, wireline e pode incluir um ou mais sistemas de computador baseador em processador. No presente contexto, um processador pode incluir um microprocessador, dispositivos lógicos programáveis (PLDs), arranjo de portas programável em campo (FPGAs), circuitos integrados de aplicação específica (ASICs), processadores sistema em um chip (system-on-a-chip - SoCs) ou qualquer outro circuito integrado adequado capaz de executar instruções codificadas armazenadas, por exemplo, em meios legíveis por computador tangíveis (por exemplo, memória somente de leitura, memória de acesso aleatório, um disco rígido, disco óptico, memória flash, etc.). Tais instruções podem corresponder a, por exemplo, fluxos de trabalho e semelhantes para a realização de uma operação de perfuração, algoritmos e rotinas para o processamento dos dados recebidos na superfície a partir do equipamento 130, e assim por diante.

[0038] O sistema de perfilagem e controle 144 pode ser localizado na superfície 138, abaixo da superfície 138, na proximidade do furo de poço 102, afastado do furo de poço 102 ou em qualquer combinação dos mesmos. Por exemplo, em uma modalidade possível, a informação recebida pelo equipamento 130 e/ou pelos sensores 140 pode ser processada pelo sistema de perfilagem e controle 144 em uma ou mais localizações, incluindo qualquer configuração conhecida na técnica, tal como em um ou mais dispositivos portáteis próximos e/ou remotos do local de poço 100, em um computador localizado em um centro de comando remoto, um computador localizado no local de poço 100, etc.

[0039] Em um aspecto, o sistema de perfilagem e controle 144 pode ser utilizado para criar imagens de furo 102 e/ou formação 142 a partir de informação recebida do equipamento 130 e/ou de várias outras ferramentas, incluindo ferramentas de wireline. Em uma implementação possível, o sistema de perfilagem e controle 144 também pode realizar vários aspectos do método de inversão bidimensional a base de pixel para executar uma inversão para obter um ou mais parâmetros de formação desejados. O sistema de perfilagem e controle 144 também pode utilizar informação obtida a partir da inversão bidimensional baseada em pixels para executar uma variedade de operações, incluindo, por exemplo, o direcionamento da broca 108 através da formação 142 com ou sem a ajuda de um usuário.

[0040] A Figura 1 mostra um exemplo de sistema de perfuração no poço 100. Contudo, as modalidades do método de inversão bidimensional baseado em pixels não estão limitadas a sistemas de perfuração. Por exemplo, várias modalidades do método de inversão bidimensional baseado em pixels podem ser implementadas com sistemas wireline.

Exemplo de Sistema de Processamento

[0041] A Fig. 2 ilustra um exemplo de sistema de processamento 200, com um processador 202 e memória 204 para alojar um módulo de inversão bidimensional baseado em pixels 206 configurado para implementar várias modalidades de inversão bidimensional baseada em pixels, como discutido nesta divulgação. A memória 204 também pode hospedar um ou mais bancos de dados e pode incluir uma ou mais formas de mídia de armazenamento de dados voláteis, tais como memória de acesso remoto (RAM)) e/ou uma ou mais formas de mídia de armazenamento não voláteis (como memória só de leitura (ROM), memória flash e assim por diante).

[0042] O sistema de processamento 200 é um exemplo de um sistema de computação ou sistema programável e não pretende sugerir qualquer limitação quanto ao escopo de utilização ou funcionalidade do sistema de processamento 200 e/ou às suas possíveis arquiteturas. Por exemplo, o sistema de processamento 200 pode compreender um ou mais computadores desktop, controladores lógicos programáveis (PLCs), computadores portáteis, dispositivos portáteis, computadores mainframe, etc., incluindo qualquer combinação dos mesmos.

[0043] Além disso, o sistema de processamento 200 não deve ser interpretado como tendo qualquer dependência em relação a um ou uma combinação de componentes ilustrados no sistema de processamento 200. Por exemplo, o sistema de processamento 200 pode incluir um ou mais de um computador, tal como um computador portátil, um computador pessoal, um computador de grande porte, etc., ou qualquer combinação ou acumulação dos mesmos.

[0044] O sistema de processamento 200 também pode incluir um barramento 208 configurado para permitir que vários componentes e dispositivos, tais como os processadores 202, memória 204 e armazenamento de dados local 210, entre outros componentes, se comuniquem uns com os outros.

[0045] O barramento 208 pode incluir um ou mais de qualquer um dos vários tipos de estruturas de barramento, incluindo um barramento de memória ou um controlador de memória, um barramento periférico, uma porta gráfica acelerada e um processador ou barramento local que utilizam qualquer uma de uma variedade de arquiteturas de barramento. O barramento 208 também pode incluir fios e/ou barramentos sem fio.

[0046] O armazenamento de dados locais 210 pode incluir mídia fixa (por exemplo, RAM, ROM, um disco rígido fixo, etc.), bem como mídia removível (por exemplo, uma unidade de memória flash, um disco rígido removível, discos ópticos, discos magnéticos e assim por diante).

[0047] Um ou mais dispositivos de entrada/saída (I/O) 212 pode também comunicar através de um controlador de interface de usuário (UI) 214, que pode se conectar aos dispositivos I/O 212 seja diretamente ou através do barramento 208.

[0048] Em uma implementação possível, uma interface de rede 216 pode comunicar fora do sistema de processamento 200 através de uma rede conectada e em algumas implementações, pode se comunicar com o hardware.

[0049] A unidade de mídia/interface 218 pode aceitar mídia tangível removível 220, tais como pen drives, discos óticos, discos rígidos removíveis, produtos de software, etc. Em uma implementação possível, lógica, instruções de computação e/ou programas de software que compreendem elementos do módulo de inversão bidimensional baseada em pixels 206 podem estar em mídia removível 220 legível pela unidade/interface de mídia 218.

[0050] Em uma modalidade possível, os dispositivos de entrada/saída 212 podem permitir que um usuário insira comandos e informação para o sistema de processamento 200 e também pode permitir que a informação seja apresentada ao usuário e/ou a outros componentes ou dispositivos. Exemplos de dispositivos de entrada 212 incluem, por exemplo, sensores, um teclado, um dispositivo de controle do cursor (por exemplo, um mouse), um microfone, um scanner e quaisquer outros dispositivos de entrada conhecidos na técnica. Exemplos de dispositivos de saída incluem um dispositivo de visualização (por exemplo, um monitor ou projetor), alto- falantes, uma impressora, uma placa de rede e assim por diante.

[0051] Vários processos do módulo de inversão baseada em pixel bidimensional 206 podem ser descritos neste documento no contexto geral de módulos de software ou de programa ou o módulo pode ser implementado em puro hardware de computação. Geralmente, softwares incluem rotinas, programas, objetos, componentes, estruturas de dados, e assim por diante, que executam tarefas particulares ou implementam determinados tipos de dados. Uma implementação destes módulos e técnicas pode ser armazenada ou transmitida através de alguma forma de mídia legível por computador tangível. Mídias legíveis por computador podem ser qualquer mídia de armazenamento de dados disponíveis ou mídia que é tangível e pode ser acessada por um dispositivo de computação. Mídias legíveis por computador podem compreender, portanto, mídias de armazenamento por computador. "Mídia de armazenamento por computador" designa mídia tangível não transitória e inclui mídia volátil e não volátil, e mídia removível e não removível tangível implementada para armazenamento de informações como instruções legíveis de computador, estruturas de dados, módulos de programa ou outros dados. Mídias de armazenamento por computador incluem, mas não estão limitadas a, RAM, ROM, EEPROM, memória flash ou outras tecnologias de memória, CD- ROM, discos versáteis digitais (DVD) ou outro disco de armazenamento ótico, cassetes magnéticas, fita magnética, armazenamento em disco magnético ou outros dispositivos de armazenamento magnético ou qualquer outro meio tangível que possa ser usado para armazenar as informações desejadas e que possa ser acessado por um computador.

[0052] Em uma implementação possível, o sistema de processamento 200 ou uma pluralidade do mesmo pode ser empregada com o sistema de poço 100. Isto pode incluir, por exemplo, em vários equipamentos 130, no sistema de perfilagem e controle 144, etc.

Exemplos de Ferramentas

[0053] A Fig. 3 ilustra um exemplo de ferramenta de perfilagem eletromagnética 300 que pode ser utilizada em conjunto com várias modalidades do método de inversão baseada em pixel bidimensional. A ferramenta de perfilagem eletromagnética 300 pode ser implantada no furo 102, incluindo poços de alto ângulo e/ou horizontais (HA/HZ), poços verticais, poços desviados, etc. A ferramenta de perfilagem eletromagnética pode ser implantada como parte de um módulo LWD 132, como parte de um módulo MWD e/ou como parte de uma ferramenta wireline (por exemplo, uma ferramenta de indução triaxial com um ou mais conjuntos ortogonais de antenas, como o RtScannerTM da Schlumberger Technology Corporation). A ferramenta de perfilagem eletromagnética 300 inclui componentes de acoplamento eletromagnético que podem ser usados para determinar características de formação 142.

[0054] Em uma implementação possível, a ferramenta de perfilagem eletromagnética 300 pode ser uma ferramenta de propagação eletromagnética direcional de espaçamentos múltiplos. As ferramentas de propagação eletromagnética direcional também são conhecidas na técnica como “ferramentas de resistividade direcional” ou “ferramenta de resistividade direcional profunda”. Em um aspecto possível, a ferramenta de perfilagem electromagnética 300 pode ser capaz de efetuar medições em múltiplas frequências, tais como a 100 kHz, 400 kHz, 2 MHz, etc. Como ilustrado, a ferramenta de perfilagem eletromagnética 300 inclui múltiplos transmissores 302, 304, 306, 308, 310 e 312 e múltiplos receptores 314, 316, 318 e 320 espaçados axialmente ao longo de um corpo 322 da ferramenta de perfilagem 300. No exemplo representado, a ferramenta de perfilagem eletromagnética 300 inclui antenas axiais, transversais e inclinadas. As antenas axiais podem incluir momentos de dipolo substancialmente paralelos com um eixo longitudinal da ferramenta de perfilagem 300, como por exemplo, como mostrado no transmissor 304. As antenas axiais são comumente enroladas em torno da circunferência de uma ferramenta de perfilagem de modo que o plano da antena seja ortogonal ao eixo da ferramenta. As antenas axiais produzem um padrão de radiação equivalente a um dipolo ao longo do eixo da ferramenta (por convenção, a direção z). Medições eletromagnéticas feitas por antenas orientadas axialmente podem ser referidas como medições convencionais ou não direcionais.

[0055] Uma antena transversal é aquela cujo momento dipolo é substancialmente perpendicular ao eixo longitudinal de uma ferramenta de perfilagem, tal como, por exemplo, o transmissor 312. Uma antena transversal pode incluir uma bobina de selim e gerar um padrão de radiação equivalente a um dipolo perpendicular ao eixo da ferramenta (por convenção, a direção x ou y). Uma antena inclinada é aquela cujo momento dipolo não é paralelo nem perpendicular ao eixo longitudinal de uma ferramenta de perfilagem como por exemplo, os receptores 318 e 320. As antenas inclinadas geram um padrão de radiação de modo misto (isto é, um padrão de radiação no qual o momento dipolo não é nem paralelo nem perpendicular ao eixo da ferramenta). Medições eletromagnéticas feitas por antenas transversais ou inclinadas podem ser chamadas de medições direcionais.

[0056] Como ilustrado na Fig. 3, cinco das antenas transmissoras 302, 304, 306, 308 e 310 são antenas axiais espaçadas ao longo do eixo da ferramenta de perfilagem 300. Uma sexta antena transmissora (312) é uma antena transversal. O primeiro e segundo receptores (314 e 316) localizados axialmente entre os transmissores são antenas axiais e podem ser utilizados para obter medições convencionais de resistividade de propagação do tipo não direcional. O terceiro e quarto receptores (318 e 320) são antenas inclinadas localizadas axialmente em torno dos transmissores. Tal arranjo direcional (incluindo antenas inclinadas e/ou transversais) produz uma sensibilidade em um lado azimutal da ferramenta de perfilagem 300 que permite que os limites do leito e outras características das formações subterrâneas sejam identificados e localizados.

[0057] Por conseguinte, conforme a ferramenta de perfilagem eletromagnética 300 na Fig. 3 fornece tanto os transmissores axiais como os pares receptores axiais, bem como os pares de transmissor axial e receptor inclinado, a ferramenta de perfilagem eletromagnética 300 é capaz de efetuar medições eletromagnéticas direcionais e não direcionais. Além disso, a ferramenta de perfilagem eletromagnética 300 ilustrada na Fig. 3 pode ser capaz de proporcionar medições simetrizadas e anti-simetrizadas (medições para cima e para baixo) com os mesmos espaçamentos de antena. Como exemplo, em uma determinada modalidade, a ferramenta de perfilagem eletromagnética 300 pode ser capaz de fazer medições usando pares transmissor-receptor com espaçamentos de, por exemplo, 22, 34, 84 e 96 polegadas.

[0058] A ferramenta de perfilagem eletromagnética 300 não está limitada ao exemplo fornecido na Fig. 3. A exploração eletromagnética pode incluir qualquer configuração conhecida na técnica. Por exemplo, a ferramenta de perfilagem eletromagnética 300 pode ter uma ou mais antenas de transmissão em um primeiro sub modular e uma ou mais antenas receptoras em um segundo sub modular. Os subs incluindo as antenas de transmissão e recepção podem ser distribuídos em locais diferentes ao longo da coluna de perfuração 104. Como exemplo ilustrativo, em uma modalidade possível, um sub (pode ser transmissor ou receptor) pode incluir múltiplas antenas tendo momentos dipolo inclinados. As antenas, em uma modalidade, podem incluir três antenas com inclinações de ângulo substancialmente iguais, mas rodadas a uma distância de 120 graus azimutalmente. Em outras modalidades, um determinado sub pode incluir um conjunto de antenas multiaxiais colocadas, tal conjunto de antenas tri-axiais colocadas tendo três antenas, cada uma tendo momentos dipolo que são ortogonais em relação aos outros dois. Em tais modalidades de ferramentas modulares, podem ser conseguidos espaçamentos transmissor-receptor de distâncias maiores em comparação com aqueles encontrados na ferramenta de perfilagem 300 da Fig. 3. Por exemplo, em algumas modalidades, os espaçamentos transmissor-receptor de 10 pés ou mais, 30 pés ou mais, 60 pés ou mais e até mesmo 100 pés ou mais podem ser alcançados, proporcionando medições eletromagnéticas direcionais profundas.

Exemplos de Métodos

[0059] Modalidades ilustrativas do método de inversão baseada em pixels 2D descrito neste documento podem ser utilizadas para processar dados de medição de subsuperfície, tais como dados eletromagnéticos coletados utilizando a ferramenta de perfilagem eletromagnética 300, para determinar vários parâmetros de interesse. O método de inversão baseada em pixels 2D usa um processo conhecido como “inversão”. Em geral, o processamento de inversão inclui fazer uma estimativa inicial ou um modelo da geometria e propriedades das formações da terra, tal como a formação 142 em volta da ferramenta de perfilagem eletromagnética 300. Os parâmetros do modelo inicial podem ser derivados de várias formas conhecidas na técnica e uma resposta esperada que se espera ser medida através da ferramenta de perfilagem 300 pode ser calculada com base no modelo inicial de formação 142 e/ou furo 102. Esta resposta calculada pode então ser comparada com uma resposta real medida pela ferramenta de perfilagem 300. As diferenças entre a resposta calculada e a resposta real podem então ser usadas para ajustar os parâmetros do modelo inicial para criar um modelo ajustado da formação 142, que pode então ser usado para calcular uma segunda resposta calculada que poderia ser esperada para ser medida pela ferramenta de perfilagem 300. A segunda resposta calculada pode então ser comparada com a resposta real medida pela ferramenta de perfilagem 300, e quaisquer diferenças entre a segunda resposta calculada e a resposta real podem ser utilizadas para ajustar novamente o modelo. Este processo pode ser repetido até que as diferenças entre a resposta calculada e a resposta real medida pela ferramenta de perfilagem 300 caiam abaixo de um limite pré-selecionado. Em uma implementação possível, a inversão diminui e/ou minimiza uma função de custo em termos de diferença entre a resposta calculada e a resposta real medida pela ferramenta de perfilagem 300, por vezes referida como o termo de erro, ajustando o modelo de formação 142 e/ou furo 102, definido pela geometria e várias propriedades. A título de exemplo, a Patente US n° 6.594.584, emitida em 15 de julho de 2003 e o Pedido PCT WO 2015/134455, publicado em 11 de setembro de 2015, descrevem algumas técnicas de inversão e são incorporadas neste documento por referência na sua totalidade.

[0060] Em um exemplo específico, o método de inversão baseado em pixel 2D descrito aqui pode ser usado para aplicações de geodirecionamento. Mais especificamente, o método de inversão baseado em pixels 2D pode ser realizado por um sistema de perfilagem e controle 104 à medida que é executada uma operação de perfuração. O método de inversão baseado em pixels 2D é usado para determinar um modelo de formação 2D baseado em dados eletromagnéticos adquiridos pela ferramenta eletromagnética à medida que a operação de perfuração é executada. O modelo de formação 2D é então usado para tomar decisões de direcionamento, como manter a ferramenta de perfuração dentro de uma determinada camada de formação ou evitar limites, falhas e obstáculos. O sistema de perfilagem e controle 104 pode enviar sinais de controle à ferramenta de perfuração para direcionar a broca 108. Desta forma, o método de inversão baseado em pixel 2D pode ser usado para direcionar a ferramenta de perfuração em tempo real à medida que a operação de perfuração é executada.

[0061] Algumas modalidades dos métodos de inversão baseados em pixels 2D descritos neste documento podem utilizar medições anti-simetrizadas e medições de indução e propagação para estimar a resistividade de formação e a anisotropia em qualquer ângulo, independente do tipo de lama. Uma abordagem de interpretação em tempo real minimamente baseada na inversão baseada em pixel é descrita, não assumindo um número máximo de camadas (uma suposição frequentemente presente em algumas abordagens de inversão baseadas em modelos existentes). Em vez de inverter a distância para as espessuras da camada limite, resistividades de leito e mergulho, os aspectos dos métodos de inversão presentemente revelados invertem para a distribuição de resistividades usando camadas finas predefinidas referidas como “pixels”. As posições de limite são inferidas de mudanças nas resistividades. Em um aspecto possível, a inversão pode ser realizada para a distribuição de resistividade anisotrópica e mergulhar em uma inversão 1D.

[0062] Em uma possível implementação, a distribuição de pixels pode ser baseada em sensibilidades de medição e o tamanho do pixel pode ser derivado de forma que a contribuição de cada pixel seja quase a mesma. Como exemplo ilustrativo, o uso de 37 a 80 pixels pode permitir a resolução de mais de 10 camadas. Além disso, como o problema pode ser superdeterminado, a regularização pode ser aplicada penalizando uma norma L1 ou L2 de alterações de condutividade (o gradiente de condutividade e/ou uma função de condutividade ou outro valor transformado). A ponderação do termo de regularização pode ser derivada de forma adaptativa e pode ser baseada em várias abordagens conhecidas, como a inversão de Occam, curva-L, validação cruzada generalizada, etc.

[0063] A presente divulgação também propõe métodos relacionados para visualização e controle de qualidade da interpretação baseada na inversão de medidas de resistividade direcional. Por exemplo, saída de inversão, desajustes, valores de coeficientes de regularização, mergulho derivado e consistência da formação e matriz de covariância modelo (incertezas) podem ser usados. Para modalidades que utilizam a interpretação baseada na inversão de Occam, as soluções para diferentes valores de coeficientes de regularização para avaliar as incertezas da estrutura interpretada também são descritas neste documento.

[0064] Em uma implementação possível, uma grade de inversão não uniforme pode ser usada para simplificar os cálculos na criação de modelos de formação bidimensionais. Em um aspecto possível, um desses modelos de formação bidimensional - um modelo aproximado de formação 2D de uma formação - pode ser perseguido como uma superposição de modelos locais de formação 1D, amarrados com regularização adequada. Tal implementação pode ser usada para facilitar, por exemplo, a colocação de poços em tempo real. Em outro aspecto possível, outro tipo de modelo de formação bidimensional - um modelo de formação 2D completo (como um modelo de formação de seção de cortina 2D completo) - pode ser perseguido usando um modelo de avanço 2.5D completo no circuito de inversão.

(i) Exemplos de Inversão 2D Aproximada

[0065] Em vez de usar um único modelo de formação 1D para ajustar os dados de uma janela de medição inteira, em uma implementação possível, a inversão 2D aproximada cria um modelo de formação 1D para cada ponto de aquisição de dados em uma janela de medição e une os modelos de formação 1D através da regularização de várias diferenças entre eles, criando um modelo aproximado de formação 2D. Os pixels nos modelos individuais de formação 1D podem mergulhar em relação a uma trajetória da ferramenta de perfilagem 300 no furo 102 e cada modelo de formação 1D pode ser discretizado em camadas finas não uniformes (“pixels”) com base na sensibilidade de medição.

[0066] Além disso, em uma implementação possível, a inversão de Gauss-Newton pode ser usada para determinar a resistividade e a anisotropia de resistividade de cada pixel por correspondência iterativa das respostas medidas pela ferramenta de perfilagem 300 ao respectivo modelo de formação 1D. A regularização gradiente adaptativa da resistividade horizontal (Rh) e a resistividade vertical (Rv) tanto no TST como no TSTp podem ser tratadas, por exemplo, pelo método de Occam. Além disso, uma regularização tipo norma L1 pode ser usada para garantir perfis de resistividade constante por partes. TST (“true stratigraphic thickness”) significa "espessura estratigráfica real" ao longo de um eixo perpendicular às camadas de formação (por exemplo, como mostrado na Fig. 4 (418)) e TSTp é um eixo perpendicular a TST (por exemplo, como mostrado na Fig. 5 (506)).

[0067] Em uma implementação possível, a regularização é empregada ao longo da direção da TSTp. Um mapa de reservatório que reduz e/ou minimiza o erro devido à aproximação 1D da formação 142 pode ser encontrado através de uma inversão padrão de 1D para uma única estação. No entanto, tal inversão 1D pode ser muito sensível ao ruído. A regularização ao longo da direção de TSTp pode reduzir esta sensibilidade ao ruído, enquanto o erro devido à aproximação 1D da formação 142 pode permanecer pequeno e/ou mínimo.

[0068] A Fig. 4 ilustra uma visualização esquemática 400 de uma representação da formação 1D mapeada com referência a um eixo 402 de comprimento horizontal verdadeiro (“true horizontal length”, THL) e um eixo 404 de profundidade vertical verdadeira (“true vertical depth”, TVD) de acordo com várias modalidades de uma inversão 2D aproximada.

[0069] Em uma implementação possível, medições tomadas pela ferramenta de perfilagem 300 em um ponto de aquisição de dados 406 no furo 102 podem ser invertidas para criar uma representação da formação na forma de um modelo de formação unidimensional (1D) 408 associado ao ponto de aquisição de dados 406. Dito de outro modo, o modelo de formação 1D 408 pode aproximar as camadas da formação 142 como uma pluralidade de pixels 410 delimitados por linhas de grade 412 tendo largura infinita e espessuras finitas 414. A inversão 1D pode ser conduzida utilizando quaisquer outras técnicas conhecidas, incluindo, por exemplo, técnicas descritas no pedido PCT WO 2015/134455, que é incorporado por referência neste documento na sua totalidade.

[0070] Os pixels 410 podem ter espessuras variadas, não uniformes 414 ou espessuras uniformes 414 (embora as espessuras uniformes 414 possam resultar em tempos de cálculo mais lentos de acordo com algumas implementações da inversão bidimensional baseada em pixels).

[0071] Em uma modalidade possível, o número de pixels 410 pode ser maior do que o número de camadas físicas de formação 142, de modo que as linhas de grade 412 podem não representar os limites de formação 142. Em vez disso, os limites na formação 142 podem ser inferidos, por exemplo, a partir de mudanças na resistividade descritas no modelo de formação 408.

[0072] Em uma implementação possível, o modelo de formação 1D 408 associado com ao ponto de aquisição de dados 406 pode ser calculado utilizando medições de um ou mais pontos adicionais de aquisição de dados 406 (2), 406 (4), 406 (6), 406 (8), etc., ao longo do furo 102 adjacente (por exemplo, na frente e/ou atrás) ao ponto de aquisição de dados 406. Em um aspecto possível, o uso de medições de múltiplos pontos adicionais de aquisição de dados 406 (2), 406 (4), 406 (6), 406 (8) pode diminuir o ruído e resultar em um modelo mais preciso de formação 1D 408 associado ao ponto de aquisição de dados 406.

[0073] Por exemplo, em uma modalidade possível, medições feitas em dez ou mais pontos adicionais de aquisição de dados 406 dentro de uma janela de medição de, por exemplo, 0,5 a 1 vezes o espaçamento entre a antena transmissora e receptora na ferramenta de perfilagem 300, podem ser usadas junto com medições tomadas no ponto de aquisição de dados 406 em um processo de inversão. O uso de medidas adicionais como estas no processo de inversão pode tornar o processo de inversão mais robusto contra o ruído e aumentar a sensibilidade da inversão a um mergulho relativo da formação 416 em relação a, por exemplo, o eixo da THL 402.

[0074] Será entendido que os pontos de aquisição de dados 406 podem representar pontos em uma trajetória do furo 102. Além disso, em algumas implementações possíveis, uma vez que a ferramenta 300 pode adquirir dados e medições continuamente enquanto se desloca ao longo do furo 102, alguns dados e medições retirados de uma localização geográfica precisa de um determinado ponto de aquisição de dados 406 podem ser associados ao determinado ponto de aquisição de dados 406. Por exemplo, em um aspecto possível, os dados e medições coletados pela ferramenta 300 até dez ou mais pés de um determinado ponto de aquisição de dados 406 (antes ou depois do determinado ponto de aquisição de dados 406) podem ser associados ao ponto de aquisição de dados fornecido 406.

[0075] As janelas de medição podem incluir tantos ou quantos pontos de aquisição de dados 406, conforme desejado. Em uma implementação possível, uma janela de medição pode incluir vinte e um pontos de aquisição de dados 406, embora mais ou menos pontos de aquisição de dados 406 possam também ser utilizados.

[0076] Em uma implementação possível, o processo de inversão discutido em conjunção com a visualização esquemática 400 pode funcionar bem se a formação 142 for mesmo unidimensional. No entanto, se a formação 142 não puder ser representada por uma formação em camadas, a utilização de uma janela de medição de pontos de aquisição de dados 406 na inversão em vez de um único ponto de aquisição de dados 406 pode levar a mais artefatos no resultado de inversão.

[0077] Em uma implementação possível, ao invés de usar um modelo de formação único 1D 408 para ajustar os dados de toda uma janela de medição, modelos de formação 1D individuais 408 podem ser criados para cada ponto de aquisição de dados 406 na janela de medição e os vários modelos de formação individual 1D 408 podem ser unidos através da regularização das diferenças entre eles (como na direção de TSTp). Os pixels 410 podem mergulhar em relação a uma trajetória da ferramenta de perfilagem 300 a medida que se desloca ao longo da perfuração 102. Em uma implementação possível, cada um dos modelos individuais de formação 1D 408 pode ser discretizado em uma distribuição fina não uniforme de pixels 410 com base nas sensibilidades de medição de qualquer modo conhecido na técnica.

[0078] Algoritmos de minimização e/ou otimização (como, por exemplo, inversão de Gauss-Newton, descendente de gradiente, inversão estocástica e inversão global) podem ser usados para determinar a resistividade e a anisotropia de resistividade de cada pixel 410 em cada modelo de formação 1D 408 por correspondência interativa das respostas da ferramenta medidas pela ferramenta de perfilagem 300 ao modelo de formação 1D 408. A regularização gradiente adaptativa da resistividade horizontal (Rh) e a resistividade vertical (Rv) tanto na direção TST 418 como na direção TSTp pode ser tratada utilizando qualquer técnica de regularização adaptativa conhecida na técnica, tal como o método de Occam, técnicas de curva L e validação cruzada generalizada e uma norma L1 como regularização, podem ser empregadas para assegurar perfis de resistividade constante por partes.

[0079] Em uma implementação possível, um mapa de reservatório de todas as porções da formação 142 que minimiza o erro devido a aproximação 1D da formação 142 pode ser encontrado através de uma inversão 1D padrão para uma única estação. No entanto, a inversão pode ser muito sensível ao ruído. Em um aspecto possível, a regularização ao longo da direção TSTp pode reduzir essa sensibilidade ao ruído, mantendo o erro devido à aproximação 1D da formação baixa.

[0080] A Fig. 5 ilustra um exemplo de grade de pixels bidimensional (2D) 502, mapeada com referência ao eixo de comprimento horizontal verdadeiro (THL) 402 e ao eixo de profundidade vertical verdadeira (TVD) 404 de acordo com várias modalidades de inversão bidimensional baseada em pixels. A grade de pixels 2D 502 pode ser feita de linhas de grade 504 paralelas a direção de TSTp 506 e as linhas de grade 508 paralelas a direção de TST 418 de qualquer maneira conhecida na técnica. Por exemplo, em uma implementação possível, o espaçamento das linhas de grade 504 e 508 pode ser predeterminado de qualquer modo conhecido na técnica.

[0081] Por exemplo, em uma implementação possível, o espaçamento das linhas de grade 504 podem resultar da análise dos espaçamentos entre as linhas de grade 412 (ou seja, espessuras 414 dos pixels 410) nos vários modelos de formação 1D 408 associados a pontos de aquisição de dados 406 em uma janela de medição. Por exemplo, uma média/regularização das espessuras 414 dos vários pixels 410 através dos vários modelos de formação 1D 408 associados à janela de medição pode ser usada para criar os espaçamentos entre linhas de grade 504.

[0082] Assim, os espaçamentos entre as grades de linha 504 podem ser não uniformes por toda a grade de pixel 2D 502, embora em algumas implementações pode ser desejável tornar uniforme os espaçamentos entre as linhas de grade 504 por toda a grade de pixel 2D 502.

[0083] O espaçamento das linhas de grade 508 pode ser não uniforme ou uniforme ao longo da grade de pixels 2D 502 conforme desejado. Por exemplo, em uma implementação possível, o espaçamento entre as linhas de grade 508 pode corresponder ao espaçamento entre os pontos de aquisição de dados individuais 406 na janela de medição. Em uma implementação possível, o espaçamento das linhas de grade 508 pode ser associado a uma intensidade de sinal e profundidade de medição da ferramenta de perfilagem 300. Por exemplo, se a ferramenta de perfilagem 300 é capaz de fazer medições profundas na formação 142, podem ser desejados menos pontos de aquisição de dados 406 por unidade de distância ao longo do furo de poço 102 do que se a ferramenta de perfilagem 300 fosse incapaz de fazer medições tão profundas na formação 142. Em uma implementação possível, as distâncias entre os pontos de aquisição de dados 406 (e assim, as distâncias entre as linhas de grade 508) podem ser entre 0,5 e 1,0 metro, embora distâncias maiores e menores possam ser empregadas.

[0084] Em uma implementação possível, espaçamentos entre as linhas de grade 504 e/ou espaçamentos entre as linhas de grade 508 podem ser configurados para criar maior tamanho de grelha possível capaz de alcançar uma resolução desejada na grade de pixel 2D 502 (incluindo uma resolução mínima desejada) e/ou em um modelo de formação 2D aproximado a ser feito a partir da grade de pixel 2D 502.

[0085] Como ilustrado na Fig. 5, os pixels 510 na grade de pixels 2D 502 não têm largura infinita, mas são limitados pelas linhas de grade 504 e linhas de grade 508. Além disso, como ilustrado na Fig. 5, a grade de pixels 2D 502 pode ser deslocada (rodada) dos eixos THL-TVD por um mergulho 512. Em um aspecto possível, o mergulho 512 pode ser calculado pela média dos mergulhos em relação aos eixos THL-TVD de um ou mais dos modelos de formação 1D 408 utilizados para criar a grade de pixels 2D 502. Qualquer técnica de média conhecida na técnica pode ser usada em tais cálculos incluindo, por exemplo, média ponderada.

[0086] Por exemplo, os pesos para a média do mergulho podem ser o inverso do termo de ajuste de dados: (a)

dos modelos de formação 1D 408. O termo de ajuste de dados soma o quadrado das diferenças ponderadas entre os dados de medição (observados)

e as respostas de formação modeladas fk(x); depois de calculado, o mergulho 512 pode ser fixo e não invertido.

[0087] Em uma implementação possível, uma vez que a grade de pixels 2D 502 tenha sido formulada, ela pode ser preenchida com informações dos vários modelos de formação 1D usados em sua construção.

[0088] A Fig. 6 ilustra um exemplo aproximado do modelo de formação 2D 600 de acordo com várias modalidades da inversão bidimensional baseada em pixels. O modelo aproximado de formação 2D 600 pode modelar uma porção real 602 da formação 142 utilizando uma pluralidade de modelos de formação 1D 408 em um modelo de seção de cortina 606. No exemplo presente 27, os modelos de formação 1D 408 (correspondendo a uma janela de medição de 27 pontos de aquisição de dados 406) foram utilizados para criar o modelo de seção de cortina 606. Janelas de medição com mais ou menos modelos de formação 1D 408 também podem ser usadas para criar o modelo de seção de cortina 606.

[0089] Em uma implementação possível, a informação dos modelos de formação 1D 408 no modelo de seção de cortina 606 pode ser utilizada para preencher a grade de pixels 2D 502. Por exemplo, a grade de pixels 2D 502 pode ser criada com 21 pixels na perpendicular à direção real da espessura estratigráfica 506 (TSTp), que está separada por 2 pés e 36 pixeis não uniformes na direção real da espessura estratográfica (TST) 418. Estes são exemplos, no entanto, e será compreendido que outros valores de pixel também podem ser usados para criar a grade de pixels 2D 502.

[0090] Uma vez que a grade de pixels 2D 502 é criada, ela pode ser preenchida para formar uma grade de pixels 2D povoada 502. Por exemplo, em uma implementação possível, um pixel 510 com um endereço distinto no eixo THL-TVD pode ser preenchido com um valor de pixel (tal como um ou mais valores de resistividade, valores de anisotropia, etc.) encontrados em uma porção de um modelo de formação 1D 408 no mesmo endereço distinto no eixo THL-TVD no modelo de seção de cortina 606. Tal procedimento pode ser seguido para cada pixel 510 na grade de pixels 2D 502 de modo que todos os pixels 510 são preenchidos com informação de pixel dos vários modelos de formação 1D 408 utilizados para criar o modelo de seção de cortina 606.

[0091] Em uma possível implementação, os valores de resistência horizontal (Rh) e resistência vertical (Rv do modelo de seção de cortina 606 podem servir como um palpite inicial no cálculo do modelo aproximado de formação 2D 600.

[0092] Em uma possível implementação, pode não ser prático escolher muitos pixels ao longo da direção de TSTp 506, caso contrário, uma suposição de que a estratificação no modelo de formação 2D aproximado 600 segue aproximadamente a direção do mergulho 512 pode tornar-se inválida. Assim, qualquer um dos vários números de pixels 510 (e distâncias entre os pixels 510) podem ser escolhidos para compor cada modelo de formação 2D 600. Em uma modalidade possível, o número de pixels 510 e a distância entre eles podem ser escolhidos com base na intensidade do sinal e/ou profundidade de investigação da ferramenta de perfilagem eletromagnética 300 sendo utilizada. Por exemplo, em um aspecto possível, podem ser utilizados 21 pixels 510 utilizando pontos de aquisição de dados de profundidade medida (“measured depth”, MD) 406 espaçados a 2 pés de distância. Em outro aspecto possível, 21 pixels 510 usando pontos de aquisição de dados de MD espaçados a 4 pés de distância podem ser usados. Se for desejado processar um intervalo de dados mais longo, em uma implementação possível, múltiplos modelos de formação 2D aproximados individuais 600 podem ser iniciados e misturados.

[0093] Depois que a grade de pixels 2D 502 é preenchida com informações correspondentes dos vários modelos de formação 1D para formar uma grade de pixels 2D populada, a inversão de pixels 2D pode ser usada para transformar a grade de pixels 2D populada no modelo de formação 2D aproximado 600. Em um aspecto possível, uma função de custo pode ser gerada para a grade de pixels bidimensionais povoada e usada na inversão de pixel 2D.

[0094] Em uma implementação possível, a inversão minimiza uma função de custo em termos de diferença entre uma resposta modelada da ferramenta 300 e medições reais adquiridas pela ferramenta 300, às vezes referida como o termo de erro, pelo ajuste do modelo da formação, definido pela geometria e propriedades.

[0095] A função custo pode ser aumentada com um termo de regularização adicional e o equilíbrio entre o erro e a regularização de pixels pode ser determinado heuristicamente (ver, por exemplo, Dennis et al., “Numerical Methods for Unconstrained Optimization and Non-Linear Equations”, SIAM Classics in Matemática Aplicada (1996); Nocedel et al., “Numerical Optimization”, 2° ed. Springer Series in Operations Research (2006)) ou gerenciado por métodos de regularização adaptativos (ver, por exemplo, Constable et al., “Occam’s Inversion: A Practical Algorithm for Generating Smooth Models from Electromagnetic Sounding Data,” Geophysics, vol. 52, n° 3, pp. 289-300 (1987); Farquharson et al., “A Comparison of Automatic Techniques for Estimating the Regularization Parameter in Non-Linear Inverse Problem,” Geophys. J. Int. 156, págs. 411-425 (2004)). Na inversão 1D, o código de modelagem avançada usado pode ser um algoritmo semianalítico padrão que calcula a resposta de dipolos pontuais em um meio 1D anisotrópico em camadas.

[0096] Em operação, a inversão de pixels 2D difere da inversão 1D em que as diferenças Rh e Rv entre os pixels 510 podem ser penalizadas em duas direções, em comparação com uma única penalização ao longo da direção TST 418 para pixels usados na inversão original baseada em pixel 1D. A penalização de pixels ao longo da direção perpendicular TSTp 506 pode ser independente da penalização de pixels ao longo da direção TST 418. Em uma implementação possível, o método de inversão de pixel 2D pode ser feito sem o uso de regularização de variação total. Além disso, o método de inversão de pixel 2D pode usar o termo de erro Huber ϕ(y):

e a regularização aproximada da norma L1, como na inversão de pixels 1D. Além disso, os pesos do termo de erro de inversão wk na inversão de pixel 2D pode ser o mesmo que na inversão 1D. Além disso, em comparação com a função de custo de inversão de pixel 1D (não mostrando a regularização de variação total):

a função de custo de inversão de pixel 2D pode ter um termo extra correspondente à direção de TSTp 506 da seguinte forma:

[0097] O primeiro termo de função de custo é o termo de erro de dados, com diferenças ponderadas (por wk) entre os dados de medição (observados)

e respostas modeladas fk (x), a segunda é a regularização da diferença de pixels ao longo da direção de TST 418 e o terceiro termo é a regularização da diferença de pixels ao longo da direção de TSTp 506 perpendicular à direção TST 418. As regularizações da diferença de pixels somam o valor absoluto aproximado das diferenças ponderadas (por TST ou wTSTp) do valor entre pixels xi e Xi-1 ou Xi-N. O valor absoluto é aproximado com f(x) =

usando c << x. As constantes λTST e λTSTP equilibram os dois termos de regularização com o termo de erro de dados. Em uma implementação possível, ÀTST e ÀTSTP podem equilibrar os dois termos de regularização com o residual e podem ser estimados utilizando qualquer técnica de regularização adaptativa conhecida na técnica, incluindo, por exemplo, o método de Occam, técnicas de curva L, validação cruzada generalizada, etc. Em cada iteração, a etapa de Gauss-Newton (em função de ÀTST e ÀTSTP) que mais reduz o residual pode ser encontrada.

[0098] A Fig. 7 ilustra uma visualização 700 do método de Occam para estimar restrições de penalização de gradiente de acordo com várias modalidades de inversão bidimensional baseada em pixels. Em uma implementação possível, uma busca pode ser implementada de uma maneira eficiente para economizar tempo computacional começando (ÀTsTÀTsTp) a partir da iteração anterior. Uma busca de linha pode ser usada, ajustando ÀTsT novo = c1* ÀTsT e ÀTsTp novo = c2* ÀTsTp iterativamente. Uma direção de pesquisa para o mínimo pode ser1= c2= 2/3 (ou 3/2) e quando um mínimo é encontrado nessa direção, a busca pode continuar no sentido perpendicular c1= 3/2 e c2= 2/3 (ou c1= 2/3 ec2= 3/2). Isso pode ser iterado até que o mínimo 702 seja encontrado. Em um aspecto possível, um ponto de partida para a primeira busca de Occam pode ser ÀTsTp = 1,0 e ÀTsT= 0,1. se a primeira busca Occam não encontrar uma etapa de Gauss-Newton que reduza o valor mínimo de ÀTsT = 5 * 10-5 então ÀTsTp= 10-3 pode ser escolhido. Durante a inversão, ÀTsTp > ÀTsT pode ser aplicado para garantir consistência lateral. Em uma implementação possível, uma pesquisa Occam 2D, conforme descrito acima, pode levar a uma média de aproximadamente dez chamadas de modelo de avanço por iteração de inversão.

[0099] Em uma modalidade, para cada iteração de inversão em inversão de pixel 2D, o cálculo dos primeiros derivados da resposta de medição em relação as restividades de pixel podem se desejável. Isto pode ser conseguido, por exemplo, através de diferenças finitas, perturbando cada pixel 510 separadamente e calculando a resposta de medição da formação modelada (utilizando, por exemplo, um modelo de avanço da formação) com o pixel perturbado 510. No entanto, em um aspecto possível, o modelo de avanço pode ser chamado para o ponto de aquisição de dados 406 da coluna de pixels (isto é, pixels 510 empilhados na direção TST 418) a qual o pixel perturbado 510 pertence para obter uma diferença na resposta modelada avançada.

[0100] Por definição do modelo de avanço 2D aproximado, em uma modalidade possível, a resposta nos pontos de aquisição de dados 406 é bem aproximada pelos modelos de formação 1D correspondentes a colunas de pixels individuais. Em outras palavras, a resposta de cada coluna de pixels é independente da resposta das outras colunas. Assim, uma penalização mínima ao longo da direção THL 402 pode ser aplicada de modo que a consistência lateral através das colunas de pixel seja assegurada. Isto pode ser conseguido, por exemplo, pela imposição de ÀTSTP > ÀTST. Em uma modalidade possível, é possível calcular as derivadas usando a técnica de variáveis adjuntas na modelagem direta usada em um ciclo de inversão.

[0101] Em uma modalidade possível, uma inversão 2D completa usando a modelagem avançada 2.5D no ciclo de inversão pode calcular Jacobian (sensibilidades) usando a técnica de variáveis adjuntas.

[0102] A Fig. 8 ilustra a mistura de uma pluralidade de modelos aproximados de formação 2D 600, 600 (2), 600 (4) de acordo com várias modalidades de inversão bidimensional baseada em pixels. Em um aspecto possível, os modelos aproximados de formação 2D 600, 600 (2), 600 (4) são projetados no plano THL-TVD formado pelo eixo THL 402 e pelo eixo TVD 404 de modo que os domínios de modelos de formação 2D aproximados contíguos 600, 600 (2), 600 (4) podem se sobrepor em regiões de sobreposição 802, 802 (2). As porções de modelos de formação 2D aproximados 600, 600 (2), 600(4) nas regiões de sobreposição 802, 802(2) podem ser misturadas de modo que pode ser gerado um modelo de formação bidimensional (2D) aproximado 804 contínuo e regular. A mistura pode ser realizada utilizando, por exemplo, a média ponderada baseada na distância horizontal linear dos modelos aproximados de formação 2D 600, 600 (2), 600 (4) nas regiões de sobreposição 802, 802 (2). Além disso, embora três modelos de formação 2D aproximados 600, 600(2), 600(4) estejam ilustrados na Fig. 8, será compreendido que mais ou menos modelos aproximados de formação 2D podem ser usados para criar um modelo composto de formação aproximada 2D 804.

[0103] Em uma possível modalidade, se a inversão 2D aproximada e a inversão 2D total são desejadas, os modelos de formação 1D 408 podem ser usados para formar um ponto de partida. Por exemplo, para investigação em profundidade da resistividade direcional profunda, um modelo de formação pode ser construído invertendo primeiro dados de espaçamento curto usando múltiplas estimativas iniciais, e então usando espaçamento curto e longas respostas de espaçamento conjuntamente para construir o modelo de formação consistente com quaisquer dados usados.

(ii) Exemplos de Inversão 2D Completa

[0104] Em uma implementação possível, as técnicas de inversão 2D aproximada discutidas neste documento podem ser desejáveis em área de modelagem da formação 142 com uma ou mais não conformidades através da implementação da modelagem aproximada da resposta da ferramenta 2D. Da mesma forma, as técnicas de inversão 2D completa descritas neste documento podem ser desejáveis na modelagem de áreas de formação 142 com uma ou mais características de formação bidimensional (2D, como, por exemplo, uma falha, etc.) através da implementação da modelagem de resposta da ferramenta 2D completa. Em um aspecto possível, uma característica bidimensional pode incluir qualquer instância em que os limites de formação 142 estejam em ângulo uns com os outros de 15 graus ou mais.

[0105] Como o processo de inversão 2D completa pode estar associado a um uso mais intensivo de recursos de computação do que o processo de inversão 2D aproximada, alguns operadores podem, como uma tentativa padrão, considerar a inversão 2D aproximada primeiro. Se os resultados da inversão 2D aproximada forem insuficientes e/ou indesejáveis, a inversão 2D completa pode então ser tentada.

[0106] A Fig. 9 ilustra um exemplo de domínio de inversão de pixel 2D completo formando uma grade de pixels de inversão de resistividade bidimensional (2D) 900 de acordo com várias modalidades de inversão bidimensional baseada em pixels. No presente caso, a grade de pixels de inversão de resistividade 2D 900 está associada a uma inversão de dois receptores (dados de espaçamento curto e longo R1R2) com 54 pontos de aquisição de dados 406 e um espaçamento de antena de 12.5m (Tx-R1) e 25m (Tx-R2), embora outras inversões com mais ou menos pontos de aquisição de dados 406, mais receptores e diferentes espaçamentos de antenas também possam ser usados.

[0107] Em uma implementação possível, pode ser desejável escolher uma janela de pontos de aquisição de dados 406 cobrindo pelo menos duas vezes o maior espaçamento de antena na ferramenta de perfilagem eletromagnética 300, de modo que a janela inclui todos os dados em que um ou mais transmissores 302, 304, 306, 308, 310 e 312 e os receptores 314, 316, 318 e 320 atravessam uma característica de formação 2D sendo modelada na formação 142. Em uma modalidade possível, por uma questão de simplicidade, colunas de pixels igualmente espaçadas 902 formadas por linhas de grade verticais 904 ao longo do eixo de comprimento horizontal verdadeiro (THL) 906 podem ser escolhidas e espaçadas a qualquer distância desejável, incluindo por exemplo 1m, 4 pés, etc. Qualquer número de colunas 902 pode ser criado. Em uma implementação possível, pelo menos 41 colunas 902 podem ser criadas se for utilizado um espaçamento (como por exemplo, utilizando um sub-transmissor e um sub-receptor). Em outra implementação possível, 54 colunas 902 incluindo dados podem ser formadas se dois espaçamentos (tais como um sub-transmissor e dois sub-receptores e/ou dois subs transmissores e um sub-receptor e/ou dois pares de subs transmissores e receptores, etc.) são usados (por exemplo, quando o espaçamento regular é usado com a ferramenta de perfilagem de medição 300 com espaçamento Tx-Rx de ~10m e ~20m).

[0108] Em uma modalidade possível, para cada coluna de pixels 902, um ou mais pontos de aquisição de dados 406 podem ser escolhidos. Os pixels 908 ao longo do eixo de profundidade vertical verdadeira (TVD) 910 podem cobrir a área a partir de min (TVDpontos de dados ) -2 *espaçamento longo para max (TVDpontos de dados) +2 *espaçamentolongo, onde o espaçamentolongo indica um maior espaçamento em uso. Por exemplo, uma distribuição de pixels 908 ao longo de TVD 910 pode seguir a distribuição de pixels 908 nos vários modelos de formação 1D preenchidos com pixels finos adicionais entre min (TVDpontos de dados) e max (TVDpontos de dados). Ao longo de THL 906, os pixels 908 podem ser igualmente espaçados entre min (THLpontos de dados) -0,5 * espaçamentolongo e (THLpontos de dados) máx +0,5 *espaçamento longo.

[0109] Em uma implementação possível, a fim de discretizar a formação completa à frente e atrás do intervalo de dados processados, as colunas de pixel 902 com largura exponencialmente crescente podem ser colocadas até min (THLpontos de dados) -2,5 * espaçamentolongo e até max (THLpontos de dados) +2,5 *espaçamento longo.

[0110] Em uma modalidade, a grade de pixel de inversão de resistividade 2D 900 pode ser implementada usando as mesmas técnicas como descrito neste documento com referência a inversão 2D aproximada. No entanto, em um aspecto possível, os eixos TST e TSTp eixos (eixos 418 e 506 na Fig. 5) podem ser o eixo TVD 910 e o eixo THL 906, de modo que o modelo não é rodado com base no mergulho encontrado nos modelos de formação 1D 408 utilizados para preencher a grade de pixels 2D 900. Além disso, em vez de inverter colunas de pixels individuais (isto é, pixels 510 empilhados na direção TST 418) como pode ser feito em implementações de inversão 2D aproximada, sob algumas modalidades de inversão 2D total, múltiplas colunas (incluindo todas) 902 da grade de pixel de inversão de resistividade 2D 900 podem ser invertidas em conjunto (ao mesmo tempo) para criar um modelo de formação bidimensional completo (2D) associado a dados da grade de pixels de inversão de resistividade 2D 900.

[0111] Além disso, em comparação com as técnicas utilizadas associadas à inversão 2D aproximada, na inversão 2D completa, a resposta de cada coluna de pixels 902 não é independente da resposta das outras colunas 902, portanto, Àthi e Àtvd se correlacionam e a condição de Àthi> Àtvd aplicada na inversão 2D aproximada pode ser desconsiderada na inversão 2D compieta.

[0112] Em um aspecto possívei, pode-se notar que nenhuma variação relativa apreciável entre Àthi e Àtvd existe, de tai forma que a maioria das inversões se instaiam com uma distribuição de penalização próxima a Àthi = 3,0 * Àtvd. Assim, em uma implementação possível, Àthi = 3,0 * Àtvd pode ser escoihido desde o início do processo compieto de inversão 2D e a pesquisa Occam pode ser simpiificada, desde que o vaior para Àtvd é tudo o que é procurado. Em um aspecto possívei, aproximadamente seis chamadas de modeio avançado por iteração de inversão em média podem ser usadas. Aiém disso, Àthi = 3,0 * Àtvd pode assegurar a consistência do modeio de pixei 2D invertido (isto é, o modeio de formação bidimensionai compieto) criado a partir da grade de pixeis de inversão de resistividade 2D 900 ao iongo do eixo THL 906.

[0113] Em uma possívei impiementação, devido ao aumento do tempo de execução do modeio avançado 2.5D em inversão 2D compieta, a paraieiização pode ser usada. Por exempio, em vez de calcular as respostas da ferramenta para todos os pontos de aquisição de dados N 406 da janela de dados de inversão com uma chamada de modelo avançado, as respostas de canal podem ser calculadas com chamadas de modelo avançado N que calculam um ponto de aquisição de dados 406 cada. Isso pode reduzir a geração de resposta do canal para quase 1/N do tempo de geração de resposta de canal não paralelo (supondo que pelo menos N núcleos estejam disponíveis para o cálculo). Além disso, as respostas em cada frequência podem ser encaminhadas modeladas em paralelo, de modo que os pontos de aquisição de dados N 406 com canais que usam frequências M podem resultar em chamadas de modelagem direta N * M.

[0114] Como notado acima, em modalidades de inversão baseada em pixels 2D, um longo intervalo de dados pode ser processado executando múltiplas inversões 2D sobrepostas. Os pixels à frente e atrás do intervalo processado podem ser removidos antes de mesclar as soluções individuais para criar o modelo de formação 2D 600.

[0115] Em muitos casos, pode não ser necessário processar um longo intervalo de dados usando a inversão 2D completa. Por exemplo, se os modelos de formação 1D 408 podem ajustar bem os dados, mas existe um intervalo de profundidade medido (MD) onde os picos residuais se desajustam, uma característica 2D localizada (como, por exemplo, uma falha) foi provavelmente cruzada. Então uma única inversão de pixel 2D centrada no alto intervalo residual/desajuste pode resolver a característica 2D e o resultado da inversão de pixel 2D misturado no resultado da inversão 1D pode ser suficiente para explicar completamente os dados.

[0116] Em uma possível implementação, as diferenças entre as técnicas de inversão usadas para criar os modelos de formação 2D descritos aqui (como, por exemplo, inversão 2D aproximada usada para criar modelos aproximados de formação 2D 600, 600 (2), 600 (4) e a inversão 2D usada para criar um modelo de formação 2D completo) pode ser vista nos modelos avançados usados nos vários ciclos de inversão usados para criar os modelos de formação 2D. Isto pode ser em adição a outros fatores, incluindo, por exemplo, a definição de um sistema de coordenadas, regularização, etc.

[0117] Por exemplo, em um aspecto possível, a modelagem avançada na inversão 2D aproximada pode empregar um solucionador 1D e a modelagem avançada em inversão 2D completa pode empregar um resolvedor 2D completo.

Exemplos de Fluxos de Trabalho

[0118] As Fig. 10 e 11 ilustram exemplos de métodos para implementar aspectos da inversão bidimensional baseada em pixels. Os métodos são ilustrados como um conjunto de blocos e outros elementos de um grafo de fluxo lógico que representam uma sequência de operações que podem ser implementadas em hardware, software, firmware, várias combinações lógicas ou qualquer combinação dos mesmos. A ordem em que os métodos são descritos não se destina a ser interpretada como uma limitação e qualquer número dos blocos do método descrito pode ser combinado em qualquer ordem para implementar o método ou métodos alternativos. Adicionalmente, blocos e/ou elementos individuais podem ser deletados a partir do método, sem afastamento do escopo e do âmbito do assunto descrito no documento. No contexto de software, os blocos e outros elementos podem representar instruções de computador que, quando executadas por um ou mais processadores, realizam as operações recitadas. Além disso, para fins de discussão, e não para propósitos de limitação, os aspectos selecionados dos métodos podem ser descritos com referência aos elementos mostrados nas Fig. 1-9. Além disso, em alguma implementação possível, todos os ou porções dos métodos podem, pelo menos parcialmente, ser conduzidas usando, por exemplo, o sistema de processamento de computação 200.

[0119] A Fig. 10 ilustra um exemplo de método 1000 associado a várias modalidades de inversão bidimensional baseada em pixels. No bloco 1002, o método inclui a realização de medições de perfilagem eletromagnética ao longo de uma porção de um furo que atravessa a formação subterrânea para obter dados eletromagnéticos. As medições podem ser realizadas usando uma ferramenta de perfilagem eletromagnética, como uma ferramenta de propagação eletromagnética direcional.

[0120] No bloco 1004, os dados eletromagnéticos são processados para determinar um número de modelos de formação unidimensionais associados à porção do furo de poço. Os modelos de formação unidimensional compreendem modelos de resistividade com distribuições espaciais de resistividade anisotrópica. Os modelos de formação unidimensionais podem ser gerados por meio de uma inversão usando os dados eletromagnéticos.

[0121] No bloco 1006, uma grade de pixels bidimensional é determinada usando a pluralidade de modelos de formação unidimensionais. A grade de pixels bidimensionais populada, como a grade de pixel bidimensional (2D) populada 502, pode ser criada preenchendo a grade de pixels bidimensional com informação da pluralidade de modelos de formação unidimensionais. Por exemplo, em uma implementação possível, um pixel, tal como o pixel 510, com um endereço distinto no eixo THL-TVD (como o eixo THL 402-TVD 404 na grade de pixels 2D 502) pode ser preenchido com um valor de pixel (como um ou mais valores de resistividade, valores de anisotropia, etc.) encontrados em uma porção do modelo de formação 1D no mesmo endereço distinto no eixo THL-TVD em um modelo de seção de cortina, como o modelo de seção de cortina 606. Tal procedimento pode ser seguido para cada pixel na grade de pixels 2D de modo que todos os pixels são preenchidos com informação de pixel dos vários modelos de formação 1D utilizados para criar o modelo de seção de cortina.

[0122] No bloco 1008, o método inclui ainda a determinação de um modelo de formação bidimensional para a formação subterrânea, realizando uma inversão dos dados eletromagnéticos usando a grade de pixels bidimensional. A inversão dos dados eletromagnéticos utilizando a grade de pixels bidimensional inclui (i) modelar uma resposta da ferramenta eletromagnética utilizando a grade de pixels bidimensional e (ii) realizar a inversão dos dados eletromagnéticos utilizando a grade de pixels bidimensional e a resposta modelada. Em algumas modalidades, a resposta da ferramenta eletromagnética é modelada para colunas individuais da grade de pixels bidimensional uma de cada vez (por exemplo, inversão 2D aproximada). Em outras modalidades, a resposta da ferramenta eletromagnética é modelada para uma pluralidade de colunas individuais da grade de pixels bidimensional em conjunto (por exemplo, inversão 2D completa). No bloco 1008, o método pode ainda incluir o cálculo de uma função de custo usando a resposta modelada da ferramenta de perfilagem eletromagnética e os dados eletromagnéticos obtidos pela ferramenta de perfilagem eletromagnética (resposta observada ou medida). Em algumas modalidades, a função de custo descrita acima pode ser usada. A inversão dos dados eletromagnéticos pode incluir ainda o ajuste de propriedades na grade de pixels bidimensionais para minimizar a função de custo. O processo de calcular a função de custo e ajustar as propriedades continua até que a resposta modelada e a resposta medida sejam semelhantes ou dentro de um limite.

[0123] A Fig. 11 ilustra um exemplo de método 1100 associado a modalidades de inversão bidimensional baseada em pixels. No bloco 1102 um primeiro modelo de formação bidimensional (2D), tal como o modelo de formação 2D aproximado 600 que modela uma primeira porção de uma formação, tal como a formação 142, é acessado.

[0124] No bloco 1104, é acessado um segundo modelo de formação bidimensional (2D), tal como o modelo de formação 2D aproximado 600 (2) que uma segunda porção da formação, em que um domínio do primeiro modelo de formação 2D se sobrepõe a um domínio do segundo modelo de formação 2D em uma região de sobreposição, tal como a região de sobreposição 802.

[0125] No bloco 1106, um modelo de formação bidimensional composto (2D), como o modelo de formação 2D aproximada composta 804 do primeiro modelo de formação 2D e do segundo modelo de formação 2D é criado pela mistura do primeiro modelo de formação 2D e do segundo modelo de formação 2D na região de sobreposição. A mistura pode ser conduzida de qualquer maneira conhecida na técnica, incluindo, por exemplo, a utilização de uma média ponderada baseada na distância horizontal linear.

[0126] Qualquer quantidade de modelos de formação 2D adjacentes pode ser misturada desta maneira para criar o modelo de formação bidimensional composto (2D). Além disso, quaisquer tipos de modelos de formação 2D conhecidos na técnica podem ser usados para criar o modelo de formação bidimensional composta (2D).

[0127] Por exemplo, se vários modelos de formação 2D aproximados adjacentes forem misturados como descrito acima, pode ser formado um modelo composto de formação 2D aproximado. Da mesma forma, se vários modelos adjacentes de formação 2D forem misturados como descrito acima, um modelo composto de formação 2D completa pode ser formado. Embora alguns exemplos de modalidades tenham sido descritos detalhadamente acima, aqueles versados na técnica apreciarão prontamente que muitas modificações são possíveis nas modalidades de exemplo sem se afastar materialmente dessa divulgação. Por conseguinte, todas essas modificações se destinam a estar incluídas no escopo desta divulgação.

Claims

1. Método para caracterização de uma formação subterrânea, caracterizado pelo fato de que o método compreende: realizar as medições de perfilagem eletromagnética (1002) ao longo de uma porção de um furo de poço que atravessa a formação subterrânea usando uma ferramenta de perfilagem eletromagnética para obter dados eletromagnéticos; processar os dados eletromagnéticos (1004) para determinar uma pluralidade de modelos de formação unidimensionais associados à porção do furo de poço; determinar uma grade de pixels bidimensionais (1006) usando a pluralidade de modelos de formação unidimensionais, em que a grade de pixels bidimensionais é não uniforme; e determinar um modelo de formação bidimensional (1008) para a formação subterrânea, realizando uma inversão dos dados eletromagnéticos usando a grade de pixels bidimensionais.

2. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o processamento dos dados eletromagnéticos (1004) para determinar uma pluralidade de modelos de formação unidimensional compreender a realização de uma inversão utilizando os dados eletromagnéticos.

3. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a grade de pixels bidimensionais compreende um tamanho de grade e o tamanho de grade é determinado com base em uma resolução desejada e sensibilidade de medição eletromagnética.

4. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a inversão dos dados eletromagnéticos utilizando a grade de pixels bidimensionais compreende: modelar uma resposta da ferramenta eletromagnética usando a grade de pixels bidimensionais; e realizar a inversão dos dados eletromagnéticos usando a grade de pixels bidimensionais e a resposta modelada.

5. Método, de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelo fato de que a resposta da ferramenta eletromagnética é modelada para colunas individuais da grade de pixels bidimensionais, uma de cada vez.

6. Método, de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelo fato de que a resposta da ferramenta eletromagnética é modelada para uma pluralidade de colunas individuais da grade de pixels bidimensionais em conjunto.

7. Método, de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelo fato de que a inversão dos dados eletromagnéticos utilizando a grade de pixels bidimensionais compreende: calcular uma função de custo usando a resposta modelada da ferramenta de perfilagem eletromagnética e os dados eletromagnéticos obtidos pela ferramenta de perfilagem eletromagnética.

8. Método, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de que a inversão dos dados eletromagnéticos utilizando a grade de pixels bidimensionais compreende ainda: ajustar propriedades na grade de pixels bidimensionais para minimizar a função de custo.

9. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende ainda: processar os dados eletromagnéticos (1004) para determinar a imersão associada à porção do furo de poço.

10. Método, de acordo com a reivindicação 9, caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente: girar a grade de pixels bidimensionais usando a imersão associada à porção do furo de poço.

11. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende ainda: regularizar uma ou mais diferenças entre os pixels na grade de pixels bidimensionais na direção horizontal e na direção vertical.

12. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a inversão é uma inversão de Gauss-Newton que compreende pelo menos um dos métodos de regularização adaptativa de Occam, uma técnica de curva-L e uma validação cruzada generalizada.

13. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a ferramenta de registro eletromagnético é parte de uma coluna subsuperfície de perfuração com uma broca e o método compreende ainda: emitir um ou mais comandos para direcionar uma broca baseada, pelo menos parcialmente, no modelo de formação bidimensional.

14. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a pluralidade de modelos de formação unidimensional compreende modelos de resistividade com distribuições espaciais de resistividade anisotrópica.

15. Sistema para caracterização de uma formação subterrânea, caracterizado pelo fato de que o sistema compreende: uma ferramenta de perfilagem eletromagnética configurada para executar as medições de perfilagem eletromagnética ao longo de uma porção de um furo de poço que atravessa a formação subterrânea para obter dados eletromagnéticos; e um sistema de processamento (200) configurado para: (i) processar os dados eletromagnéticos (1004) para determinar uma pluralidade de modelos de formação unidimensional associados à porção do fundo de poço, (ii) determinar uma grade de pixels bidimensionais usando a pluralidade de modelos de formação unidimensional, e (iii) determinar um modelo de formação bidimensional para a formação subterrânea realizando uma inversão dos dados eletromagnéticos usando a grade de pixels bidimensionais.

16. Sistema, de acordo com a reivindicação 15, caracterizado pelo fato de que compreende: uma coluna subsuperfície de perfuração que inclui uma broca

17. Sistema, de acordo com a reivindicação 16, caracterizado pelo fato de que o sistema de processamento (200) é ainda configurado para direcionar a broca usando o modelo de formação 2D.

18. Sistema, de acordo com a reivindicação 15, caracterizado pelo fato de que a inversão dos dados eletromagnéticos usando a grade de pixels bidimensionais compreende (a) modelar uma resposta da ferramenta eletromagnética usando a grade de pixels bidimensionais; e (b) realizar a inversão dos dados eletromagnéticos usando a grade de pixels bidimensionais e a resposta modelada.

19. Sistema, de acordo com a reivindicação 18, caracterizado pelo fato de que a resposta da ferramenta eletromagnética é modelada para colunas individuais da grelha de pixels bidimensionais, uma de cada vez.

20. Sistema, de acordo com a reivindicação 18, caracterizado pelo fato de que a resposta da ferramenta eletromagnética é modelada para uma pluralidade de colunas individuais da grade de pixels bidimensionais em conjunto.

21. Método para caracterização de uma formação subterrânea, caracterizado pelo fato de que o método compreende: acessar um primeiro modelo de formação bidimensional (2D) modelando uma primeira porção de uma formação; acessar um segundo modelo de formação 2D que modela uma segunda porção da formação, em que um domínio do primeiro modelo de formação 2D sobrepõe-se a um domínio do segundo modelo de formação 2D em uma região de sobreposição; e criar um modelo de formação bidimensional (2D) composto do primeiro modelo de formação 2D e o segundo modelo de formação 2D por mistura do primeiro modelo de formação 2D e o segundo modelo de formação 2D na região de sobreposição, misturar o primeiro modelo de formação 2D e o segundo modelo de formação 2D na região de sobreposição usando médias ponderadas lineares baseadas em distância na região de sobreposição.

22. Método, de acordo com a reivindicação 21, caracterizado pelo fato de que compreende ainda emitir de um ou mais comandos para direcionar uma broca na formação baseada, pelo menos parcialmente, no modelo composto de formação 2D.