BR112019003626B1

BR112019003626B1 - Método e sistema para realizar uma ação relacionada à produção de hidrocarbonetos com base na estimativa de uma ou mais propriedades em função da profundidade de uma formação terrestre penetrada por um poço

Info

Publication number: BR112019003626B1
Application number: BR112019003626-1A
Authority: BR
Inventors: Julio Roberto Arro
Original assignee: Baker Hughes, A Ge Company, Llc
Priority date: 2016-08-23
Filing date: 2017-08-18
Publication date: 2023-03-07
Also published as: EP3504541B1; SA519401171B1; EP3504541A1; US20180059281A1; BR112019003626A2; EP3504541A4; WO2018039054A1; US10209391B2; US20190187323A1; US10605952B2

Abstract

Um método para estimar uma ou mais propriedades em função da profundidade de uma formação terrestre penetrada por um poço inclui: receber dados de perfilagem de ressonância magnética nuclear (RMN) tendo trens de ecos de RMN em função da profundidade no poço; receber dados de perfilagem de não-RMN tendo valores de medição de não-RMN para um ou mais tipos de medições de não-RMN em função da profundidade no poço; gerar uma matriz de evolução (E) representando uma relação matemática entre a uma ou mais propriedades na matriz de propriedade (P) a ser estimada e a matriz dos dados de perfilagem de RMN e dos dados de perfilagem de não-RMN (M); gerar uma equação matricial da forma M = Exp; e inverter, com o processador, a equação matricial para estimar a uma ou mais propriedades em função da profundidade.

Description

REFERÊNCIA CRUZADA A PEDIDOS RELACIONADOS

[0001] Este pedido reivindica o benefício do Pedido U.S. n° 15/244216, depositado em 23 de agosto de 2016, que está incorporado integralmente neste documento por referência.

FUNDAMENTOS DA INVENÇÃO

[0002] Formações terrestres podem ser usadas para várias finalidades, tais como produção de hidrocarbonetos, produção geotérmica e sequestro de dióxido de carbono. A fim de utilizar eficientemente as formações, as medições são normalmente realizadas nas formações usando sensores ou ferramentas dispostas em poços que penetram nas formações.

[0003] Os dados de medição de um sensor podem ser invertidos usando um algoritmo de inversão para estimar os parâmetros de um modelo matemático da formação terrestre a partir da qual os dados de medição foram obtidos. Ou seja, o modelo matemático com parâmetros precisos fornecerá os mesmos dados de medição ou dados de medição próximos quando as medições no modelo matemático da formação terrestre que usa o mesmo tipo de sensor forem simuladas. Assim, seria bem recebido na indústria de perfuração se algoritmos e métodos de inversão fossem desenvolvidos para inverter os dados do sensor a fim de estimar, com maior precisão, os parâmetros de um modelo matemático que representa uma formação terrestre de interesse.

BREVE SUMÁRIO

[0004] É divulgado um método para estimar uma ou mais propriedades em função da profundidade de uma formação terrestre penetrada por um poço. O método inclui: receber, com um processador, dados de perfilagem de ressonância magnética nuclear (RMN) compreendendo os trens de ecos de RMN em função da profundidade no poço; receber, com o processador, dados de perfilagem de não-RMN compreendendo valores de medição de não-RMN para um ou mais tipos de medições de não-RMN em função da profundidade no poço; gerar, com o processador, uma matriz de evolução (E) representando uma relação matemática entre a uma ou mais propriedades na matriz de propriedade (P) a ser estimada e a matriz dos dados de perfilagem de RMN e dos dados de perfilagem de não-RMN (M); gerar, com o processador, uma equação matricial da forma M = E■ P; e inverter, com o processador, a equação matricial para estimar a uma ou mais propriedades em função da profundidade.

[0005] É também divulgado um sistema para estimar uma ou mais propriedades em função da profundidade de uma formação terrestre penetrada por um poço. O sistema inclui: um transportador configurado para ser conduzido através do poço; uma ferramenta de perfilagem de ressonância magnética nuclear (RMN) disposta no transportador e configurada para fornecer dados de perfilagem de RMN tendo trens de ecos de RMN em função da profundidade no poço; uma ferramenta de não-RMN disposta no transportador e configurada para fornecer dados de perfilagem de não RMN tendo valores de medição de não-RMN para um ou mais tipos de medições de não-RMN em função da profundidade no poço; e um processador. O processador está configurado para: receber os dados de perfilagem de RMN; receber os dados de perfilagem de não-RMN; gerar uma matriz de evolução (E) representando uma relação matemática entre a uma ou mais propriedades (P) a serem estimadas e os dados de perfilagem de RMN e os dados de perfilagem de não-RMN (M); gerar uma equação matricial da forma M = E■ P; e inverter a equação matricial para estimar a uma ou mais propriedades em função da profundidade.

BREVE DESCRIÇÃO DAS FIGURAS

[0006] As descrições a seguir não devem ser consideradas como limitantes em nenhuma circunstância. Em referência às figuras anexas, os elementos similares são numerados de forma semelhante:

[0007] a FIG. 1 é uma vista transversal de uma modalidade de uma coluna subsuperfície (BHA) disposta em um poço que penetra na terra;

[0008] a FIG. 2 é uma vista transversal de um aparelho de produção de hidrocarbonetos configurado ara realizar uma ou mais ações físicas relativas à produção de hidrocarbonetos usando a uma ou mais propriedades de formação conforme estimado pelos métodos divulgados neste documento;

[0009] a FIG. 3 apresenta um fluxograma que representa aspectos de uso das propriedades de fluido conhecidas, medições de RMN de múltiplos trens de ecos e medições de não-RMN para inversão unidimensional simultânea para estimar uma ou mais propriedades de uma formação terrestre sobre a qual as medições de RMN e de não- RMN foram realizadas;

[0010] a FIG. 4 apresenta uma visão geral de um processo de inversão de RMN;

[0011] a FIG. 5 representa aspectos de representações matemáticas da evolução da magnetização transversal (M) para experimentos simples e múltiplos e fluidos simples e múltiplos;

[0012] a FIG. 6 representa aspectos de respostas de modelagem diretas de RMN devido às sequências de aquisição de RMN;

[0013] a FIG. 7 representa aspectos de espectros intrínsecos de RMN T2 para cada um dos óleos, gases e água obtidos pela inversão;

[0014] a FIG. 8 representa aspectos da contabilização de medições de não-RMN na inversão;

[0015] a FIG. 9 representa aspectos de vinte e quatro experimentos de RMN com diferentes parâmetros de aquisição realizados por uma ferramenta de RMN; e

[0016] a FIG. 10 é um fluxograma para um método para estimar uma ou mais propriedades em função da profundidade da uma formação terrestre penetrada por um poço.

DESCRIÇÃO DETALHADA

[0017] Uma descrição detalhada de uma ou mais modalidades do aparelho e do método divulgados é apresentada neste documento a título de exemplificação, e não de limitação, com referência às figuras.

[0018] De um modo geral, um parâmetro petrofísico procurado obtido a partir dos perfis de RMN (ressonância magnética nuclear) é a porosidade independente de litologia. A porosidade de RMN não está relacionada à litologia, mas está relacionada ao Índice de Hidrogênio dos Fluidos. Ao empregar a inversão simultânea, é possível obter a porosidade corrigida pelo índice de hidrogênio.

[0019] Todos os processos de inversão são problemas de mínimos quadrados muito mal condicionados. Geralmente é sempre necessário usar a regularização para obter soluções estáveis e a quantidade de regularização necessária depende do ruído. Normalmente, os resultados só são bons em grandes porosidades.

[0020] Em porosidades baixas, como em areia e xisto compactos, a porosidade dos perfis convencionais não é bem definida, pois é sempre obtida como uma diferença entre o parâmetro medido e um parâmetro da matriz. Quando a porosidade se aproxima de zero, a diferença se aproxima de zero também, os erros na porosidade tendem para infinito. O erro não está relacionado apenas a erros de medida, também está relacionado ao erro no conhecimento do parâmetro da matriz. Erros de porosidade de RMN podem ser diminuídos, reduzindo-se o ruído de aquisição e não estão relacionados aos parâmetros da matriz. A RMN é a única tecnologia capaz de obter porosidade confiável quando a porosidade for baixa ou quando os parâmetros da matriz não forem bem conhecidos.

[0021] São divulgados métodos, que podem ser implementados como algoritmos por um processador, para inversão de dados de medição obtidos a partir de ferramentas de fundo de poço. Os métodos exigem a inversão simultânea de dados de medição obtidos a partir de uma ferramenta de ressonância magnética nuclear (RMN) e fundo de poço e de outros tipos de ferramentas de fundo de poço (isto é, ferramentas de não-RMN) conhecidas na técnica. A inversão simultânea desses tipos de dados de medição fornece estimativas mais precisas de uma ou mais propriedades de uma formação terrestre a partir da qual os dados de medição foram obtidos do que em relação aos métodos de inversão convencionais. Cada uma das propriedades de interesse tem uma relação matemática definida com um valor de medição de RMN e um ou mais tipos de valores de medição de não-RMN. As múltiplas relações matemáticas para cada propriedade na inversão simultânea proporcionam o aumento na precisão das estimativas da uma ou mais propriedades de interesse, satisfazendo simultaneamente múltiplas restrições independentes. A utilização de perfis convencionais em equações de penalidade no lugar ou adicionalmente à regularização é divulgada para melhorar a quantificação de fluidos na inversão unidimensional (1D). Consequentemente, a quantificação de fluidos é melhorada e um valor de porosidade mais preciso pode ser calculado. Se os fluidos no reservatório forem conhecidos, então a inversão unidimensional será normalmente usada para quantificar os volumes de fluido na zona medida por RMN. Se os fluidos forem desconhecidos, então a inversão bidimensional e/ou tridimensional será usada para tipificar e quantificar os fluidos. Os parâmetros relacionados aos fluidos de interesse incluem T2 (normalmente, um espectro de valores), constante de difusão D e razão T1/T2, R. Se R e D forem conhecidos, o espectro T2 será apenas a incógnita. Essa inversão é chamada de inversão 1D. Se R ou D for conhecido, as incógnitas serão T2-D ou T2- R. Essa inversão é chamada de inversão 2D e o produto é um espectro em duas dimensões, que pode ser apresentado como um mapa. Se T2, R e D forem incógnitas, então a inversão é chamada de inversão 3D e o produto é um espectro tridimensional.

[0022] A FIG. 1 é uma vista transversal de uma modalidade de uma ferramenta de RMN 10 e uma ferramenta de não-RMN 15 dispostas em um poço 2 que penetra na terra 3, que inclui uma formação terrestre 4. As ferramentas de fundo de poço 10 e 15 são conduzidas através do poço 2 por um transportador 5, que pode ser um cabo blindado 6. Além do suporte e transporte das ferramentas de fundo de poço 10 e 15 no poço 2, o cabo blindado 6 pode incluir condutores elétricos para conduzir sinais elétricos entre as ferramentas de fundo de poço 10 e/ou 15 e um receptor de superfície, tal como um sistema de processamento por computador 12 em tempo real. Uma sonda 8 é configurada para conduzir operações relativas ao poço, tais como transporte do transportador 5 através do poço 2 como um exemplo não limitante.

[0023] A ferramenta de RMN 10 fornece um perfil de dados de RMN em função da profundidade. A ferramenta de não-RMN 15 representa uma ou mais ferramentas de detecção de não-RMN de fundo de poço que são configuradas para fornecer outros tipos não-RMN de dados de perfil de detecção em função da profundidade. Os componentes eletrônicos de fundo de poço 11 são configurados para operar a ferramenta de RMN 10, operar a uma ou mais ferramentas de detecção de fundo de poço de não-RMN 15, processar os dados de medição obtidos a partir de qualquer uma das ferramentas de fundo de poço e/ou atuar como uma interface com telemetria para comunicar os dados ou comandos entre os componentes de fundo de poço e o sistema de processamento por computador 12 dispostos na superfície da terra 3. A operação do sistema e operações de processamento de dados podem ser realizadas pelos componentes eletrônicos de fundo de poço 11, pelo sistema de processamento por computador 12, ou por uma combinação dos mesmos. Na modalidade da FIG. 1, as ferramentas de fundo de poço 10 e 15 são ferramentas laterais com componentes (não mostrados) configurados para impelir as ferramentas 10 e 15 para um lado do poço 2 para realizar as medições. Numa modalidade alternativa, as ferramentas de fundo de poço 10 e 15 são ferramentas centralizadas tendo componentes, tais como um centralizador (não mostrado) configurado para impelir as ferramentas 10 e 15 para o centro do poço 2 para realizar as medições.

[0024] A ferramenta de RMN 10 é configurada para realizar as medições de RMN na formação 4. As medições de RMN são realizadas em um volume de interesse 9. Este volume pode estar na forma de tórulo, rodeando a ferramenta de RMN 10, ou, quando se utiliza uma ferramenta de RMN de aspecto lateral, pode estar em apenas um lado. As medições de RMN podem produzir uma constante de tempo de relaxação longitudinal T1 e uma constante de tempo de relaxação transversal T2 (ou suas distribuições, ver abaixo). T1 refere-se a um tempo que é característico da quantidade de temo necessária para a polarização magnética dos átomos de hidrogênio no volume de interesse. Em geral, tempos de espera mais longos (TW) proporcionam mais polarização magnética do que tempos de espera mais curtos. T2 refere-se a uma constante de tempo de queda exponencial que corresponde a uma característica ou propriedade do material da formação 4. A relaxação transversal relaciona-se com a perda irreversível da coerência de fase de núcleos de hidrogênio individuais (= prótons) no material da formação 4, enquanto se precessam sobre um campo magnético estático durante uma medição de RMN. Não existe um único valor de T2 para rochas de formação, mas uma ampla distribuição de valores situados entre frações de um milissegundo (ms) e vários segundos, por exemplo. As distribuições dos valores de T1 e T2 são os produtos principais da ferramenta de RMN 10 e, juntas, podem ser referidas como um perfil de RMN. Os componentes da ferramenta de RMN 10 incluem uma fonte de campo magnético estático 13 que magnetiza materiais da formação e uma antena 14, que pode representar uma ou mais antenas, que transmitem rajadas de energia de radiofrequência precisamente sincronizadas (por exemplo, uma sequência CPMG) que proporciona um campo magnético oscilante. Em um período de tempo entre esses pulsos, a antena recebe um sinal de eco decadente desses prótons que estão em ressonância com o campo magnético estático produzido pela fonte de campo magnético estático. Como existe uma relação linear entre a frequência de ressonância de prótons e a força do campo magnético estático, a frequência de energia de radiofrequência transmitida pode ser ajustada para investigar volumes de interesse com diferentes diâmetros ao redor ou distantes da ferramenta de RMN 10. Pode ser percebido que a ferramenta de RMN 10 pode incluir uma variedade de componentes e configurações como é conhecido na técnica de RMN. Pode ser percebido que a ferramenta de RMN 10 pode ser calibrada para uma microporosidade conhecida e/ou outras propriedades conhecidas de um material de subsuperfície por análise ou por testes em campo ou condições de laboratório usando materiais de subsuperfície tendo uma microporosidade conhecida e/ou outras propriedades conhecidas. Na medida em que as ferramentas de RMN são conhecidas na técnica, detalhes específicos de componentes e configurações dessas ferramentas não serão discutidos em maiores detalhes.

[0025] A uma ou mais ferramentas de detecção de fundo de poço de não-RMN 15 são configuradas para detectar as propriedades da formação 4 usando princípios que são diferentes da RMN. As modalidades não limitantes da uma ou mais ferramentas de detecção de fundo de poço de não-RMN 15 incluem ferramentas de bombardeamento de radiação que bombardeiam a formação com nêutrons e/ou raios gama e detectam a radiação resultante a fim de estimar a densidade ou porosidade, ferramentas de raios gama naturais que detectam os raios gama naturais emitidos por uma formação, ferramentas acústicas que medem a impedância acústica de uma formação, e ferramentas de resistividade que medem a resistividade ou condutividade de uma formação. Ferramentas de perfilagem de raios gama bombardeiam a formação com uma fonte química de raios gama. A radiação é espalhada de volta para a ferramenta de perfilagem com uma intensidade dependente da densidade eletrônica do material da formação. A densidade do material da formação pode então ser extraída da amplitude da radiação retroespalhada (por exemplo, raios gama). Pode ser percebido que a uma ou mais ferramentas de detecção de fundo de poço 15 podem ser calibradas para uma propriedade conhecida e/ou outras propriedades conhecidas de um material de subsuperfície pela análise ou testes em campo ou condições de laboratório usando materiais de subsuperfície tendo uma propriedade correspondente conhecida. Na medida em que esses tipos de ferramentas de detecção de fundo de poço são conhecidos na técnica, detalhes específicos de componentes e configurações dessas ferramentas não serão discutidos em maiores detalhes.

[0026] Quando os dados da uma ou mais ferramentas de fundo de poço de não-RMN 15 são usados em combinação com os dados da ferramenta de RMN 10 para inversão, a inversão de dados combinados fornece uma caracterização mais completa e precisa da formação 4 em relação ao que seria possível com qualquer tipo de dados sozinhos.

[0027] A FIG. 2 é uma vista transversal de um aparelho de produção de hidrocarbonetos 20 configurado ara realizar uma ou mais ações físicas relativas à produção de hidrocarbonetos usando a uma ou mais propriedades de formação conforme estimado pelos métodos divulgados neste documento. O aparelho de produção de hidrocarbonetos 20 pode incluir uma ferramenta de produção de fundo de poço 21 que é configurada para ser conduzida através do poço 2 por um transportador, tal como um cabo blindado, para realizar uma ação física no fundo de poço relacionada à produção de hidrocarbonetos. Em uma ou mais modalidades, a ferramenta de produção de fundo de poço 21 é uma ferramenta de perfuração 22 que é configurada para perfurar um revestimento 23 que reveste o poço 2. O revestimento 23 é perfurado em uma profundidade ou alcance de profundidades conforme determinado pela uma ou mais propriedades de formação estimadas para a produção eficiente de hidrocarbonetos. Ou seja, a profundidade ou alcance das profundidades é selecionada para produzir hidrocarbonetos, ao mesmo tempo em que exclui a produção de água. O aparelho de produção de hidrocarbonetos 20 pode incluir um sistema de fraturamento hidráulico 24. O sistema de fraturamento hidráulico 24 é configurado para fraturar hidraulicamente a formação 4 em uma profundidade ou alcance de profundidades conforme determinado pela uma ou mais propriedades de formação estimadas. O aparelho de produção de hidrocarbonetos 20 pode incluir outras ferramentas de produção e/ou sistemas de produção de fundo de poço não mostrados. O aparelho de produção de hidrocarbonetos 20 pode incluir um controlador 25 configurado para aceitar entradas derivadas da uma ou mais propriedades de formação estimadas e emitir um sinal de controle para as ferramentas e/ou sistemas para produzir hidrocarbonetos a fim de controlar as ferramentas e/ou os sistemas de acordo com uma ou mais propriedades de formação estimadas.

[0028] A FIG. 3 apresenta um fluxograma que representa aspectos de uso das propriedades de fluido conhecidas, medições de RMN de múltiplos trens de ecos e medições de não-RMN para inversão 1D simultânea para estimar uma ou mais propriedades de uma formação terrestre sobre a qual as medições de RMN e de não-RMN foram realizadas. As modalidades não limitantes da uma ou mais propriedades incluem porosidade, volume de água, volume de óleo, volume de gás, permeabilidade, viscosidade de fluido, tamanho de grãos e pressão capilar. Na medida em que as relações matemáticas entre cada uma das propriedades a serem estimadas e os parâmetros de fluido conhecidos, as medições de RMN e/ou as medições de não-RMN são conhecidas na técnica, elas não serão discutidas em maiores detalhes. Na FIG. 3, Rxo refere-se às medidas de resistividade superficiais na ordem de menos de duas polegadas. Rt refere-se às medições de resistividade mais profundas na ordem de vários pés. A partir da análise petrofísica, uma quantidade de hidrocarbonetos no local e a produtividade da formação podem ser estimadas. Com estas informações, as tarefas de completação de poço podem ser realizadas, tais como determinar onde perfurar um revestimento do poço a fim de produzir hidrocarbonetos, ao mesmo tempo em que exclui a produção de água.

[0029] A FIG. 4 apresenta uma visão geral de um processo de inversão de RMN. A sequência de pulso RMN-CPMG representada no canto superior esquerdo resulta no trem de ecos medido (M(t)) representado no canto superior direito. Quando o trem de ecos (M(t)) é invertido de acordo com a equação representada no canto inferior direito, em que ε(t) é um termo de ruído (ruído fundamentalmente térmico em uma antena receptora, o espectro RMN T2 (F(T2)) representado no canto inferior esquerdo é obtido.

[0030] A FIG. 5 representa aspectos de representações matemáticas da evolução da magnetização transversal (M) para experimentos simples e múltiplos e fluidos simples e múltiplos.

[0031] A FIG. 6 representa aspectos de respostas de modelagem diretas de RMN na parte inferior da figura para as sequências de aquisição de RMN representadas na parte superior da figura. Os parâmetros do experimento para cada uma das sequências são apresentados na Tabela 2 abaixo.

[0032] A FIG. 7 representa aspectos de espectros intrínsecos de RMN T2 (isto é, espectros T2 para cada um dentre óleo, gás e água) obtidos a partir da inversão. A equação a ser invertida é da forma M = E■ P + ε, em que cada um dos termos é representado por uma matriz. Também são descritas modalidades de uma solução de mínimos quadrados e uma solução de mínimos quadrados ponderada e regularizada. O modelo direto é representado matematicamente por uma matriz direta. Quando o modelo é relacionado ao tempo, a matriz pode ser referida como uma matriz de evolução.

[0033] A FIG. 8 representa aspectos de contabilização de medições de não-RMN na matriz de evolução E. Neste caso, a matriz de magnetização M também inclui as medições de não-RMN.

[0034] Métodos para a inversão simultânea de múltiplos trens de ecos de RMN e perfis convencionais são discutidos em mais detalhes a seguir. Atualmente, a inversão de RMN é normalmente feita usando apenas dados de RMN e a análise petrofísica considera o produto de inversão como dados brutos. Na maioria das vezes, a resolução vertical não corresponde ou alguns resultados de RMN, como CBW, BVI ou PHE, são considerados verdadeiros quando, na verdade, podem ser diferentes. A profundidade de investigação da RMN é semelhante às ferramentas convencionais de porosidade, mas não é semelhante às ferramentas de resistividade. Parâmetros dos fluidos serão necessários para a inversão 1D e parâmetros da matriz serão necessários para as equações de penalidade.

[0035] A resolução vertical é discutida a seguir. A resolução vertical de RMN deve corresponder aos perfis convencionais (isto é, não-RMN). No processo de inversão atual, os trens de ecos são empilhados até que o “CHI” esteja abaixo de 2 pu. Esse é um bom procedimento considerando apenas dados de RMN. O mesmo filtro de onze pontos CLS (com mínimos quadrados restritos) usado nos perfis convencionais será aplicado aos ecos no lugar do empilhamento. O CHI desejado deve ser obtido, selecionando-se a velocidade de perfilagem apropriada. Os pesos normais do filtro de onze pontos CLS estão na Tabela 1. Um empilhamento de duas amostras será necessário para ecos com fase alternada. TABELA 1

[0036] A resposta da ferramenta de RMN e a inversão de um único trem de ecos são discutidas a seguir. O espectro RMN T2, de agora em diante F(T2), é uma propriedade de rocha dependente do experimento, em que diferentes parâmetros experimentais produzem diferentes espectros. Os espectros padrão são representados em um gráfico semilog usando log(T2) como o eixo x. De agora em diante, todas as equações integrais ao longo de T2 estão, de fato, ao longo de log(T2).

[0037] Para cada diferencial de T2 (vide a FIG. 3), a ferramenta de RMN responde com uma função exponencial de tempo de(t). A Equação 1 representa o espectro total da resposta da ferramenta. A ferramenta faz uma transformação do domínio T2 para o domínio de tempo através de uma sequência de pulsos, conforme ilustrado na FIG. 4.

O termo ε(t) é o ruído medido, o ruído fundamentalmente térmico na antena. Pode ser visto que L[F(T2)] é uma transformação linear mostrada na Equação 2.

[0038] Usando a soma de funções exponenciais ponderadas nB exp(-t/T2i) com constante de tempo fixada T2i para aproximar o trem de ecos, os pesos encontrados Bi com i e (1,--- , nB) podem ser usados como pesos de funções nB de T2 para se obter o espectro a partir do trem de ecos.

[0039] Se funções exponenciais forem usadas no domínio de tempo, as funções delta de Dirac deverão ser usadas no domínio T2 porque L[δ(T2 - T2i)] = exp(-1/T2i).

[0040] A solução da inversão de um único trem de ecos com ecos nE consiste em resolver as equações lineares nE (vide as Equações 3).

(3) Este é um sistema muito mal condicionado. Como exemplo, para nE = 500; nB = 28 e TE = 0,6, o número de condição da matriz A na Equação 4 é 1,2592e+016.

(4) Resolver o sistema requer regularização para obter soluções estáveis. Usando uma regularização de norma mínima com um fator β e mínimos quadrados, a solução estará na Equação 5.

(5)

[0041] A aproximação do trem de ecos é dada pela Equação 6 e um exemplo está na FIG. 5 FIT = A • B (6)

[0042] A inversão de vários trens de ecos é discutida a seguir. As aquisições de dados de RMN atuais podem ter vários trens de ecos com diferentes parâmetros de aquisição. Em uma ou mais modalidades, elas podem ter um trem de ecos com o TE disponível mais curto (tempo inter- eco) e TW curto (tempo de espera) para CBW e outro trem de ecos com TW longo para se obter o espectro inteiro. Por exemplo, uma ferramenta de RMN com um modo de aquisição de gás pode realizar vinte e quatro experimentos com diferentes parâmetros de aquisição, conforme ilustrado na FIG. 9, em relação aos parâmetros de aquisição listados na Tabela 2. NE é o número de ecos adquiridos. TE é o tempo entre os ecos. TW é o tempo entre o último eco de um experimento e o primeiro do próximo experimento. A frequência está em MHz. TABELA 2

[0043] Os principais objetivos da inversão múltipla do trem de ecos são tipificar e quantificar os fluidos na zona medida e usar o volume dos fluidos para corrigir a porosidade pelo índice de hidrogênio. O desafio é obter soluções estáveis e confiáveis. Conforme divulgado neste documento, soluções estáveis e confiáveis são obtidas através da inversão do trem de ecos duas vezes. A primeira vez para obter o espectro T2 aparente e a segunda vez para obter um espectro intrínseco para cada fluido, usando o espectro aparente obtido na primeira execução como equações de penalidade, no lugar da regularização normal. Para incluir perfis convencionais na inversão, é necessário adicionar o volume de matriz como uma incógnita e uma equação, em que peso ■ ∑ incógnitas = peso com um peso grande.

[0044] O espectro T2 aparente de computação é discutido a seguir. Em uma aquisição de trem de ecos múltiplos, há experimentos com diferentes G ■ TE e diferentes TW. Para inverter os trens de ecos com diferentes G ■ TE juntos, apenas um fluido será considerado presente com uma constante de difusão próxima à constante de difusão da água.

[0045] Para inverter os trens de ecos com diferentes TWs, a inversão conjunta será usada. As incógnitas correspondentes a um T2 < TW/3 para cada trem de ecos serão compartilhados por todos os trens de ecos. O espaço de incógnitas será estendido até que as incógnitas correspondam a T2 = 3 ■ TW. As incógnitas correspondentes a TW/3 < T2 < 3 ■ TW serão espaçadas duas vezes em relação àqueles correspondentes a T2 < TW/3 e serão soluções auxiliares.

[0046] No exemplo da FIG. 8, há experimentos com TW = 20, TW = 50, TW = 100 e TW = 983. Escolhendo 0,5/^2 como o primeiro bin e 28 bins totais, as funções de base exponencial têm constantes de tempo conforme dado na Tabela 3, os T2 entre colchetes estão no intervalo TW/3 < T2 < 3 ■ TW. Os sinais para este intervalo T2 não estão totalmente polarizados e as funções correspondentes são base de incógnitas auxiliares. TABELA 3 BINS para diferentes tempos de espera. TW longo TW = 20 TW = 50 TW = 100 TW = 983

[0047] Para resolver todos os experimentos juntos, um vetor de dados é criado concatenando todos os trens de ecos, Equação 7. Considerando k experimentos, cada um deles tem um trem de ecos Ej, j e (1,... , k) com nEj ecos. O vetor de dados assim criado possui ∑*=1 nEj elementos.

(7)

[0048] As incógnitas serão divididas em principais e auxiliares. As incógnitas principais serão compartilhadas por todos os experimentos no intervalo T2 < TW/3. As auxiliares serão compartilhadas pelos experimentos com o mesmo TW no intervalo TW/3 < T2 < 3 ■ TW.

[0049] As incógnitas principais são definidas pelo primeiro bin, pelo diferencial e pelo número de bins. No exemplo da FIG. 8 em relação à Tabela 3, as incógnitas principais na primeira coluna têm um primeiro bin em T2 = 0,35, um diferencial de ^2 e 28 bins. O primeiro bin e o número de bins podem ser selecionados para cobrir todos os T2 possíveis, Equação 8.

(8) Isto exigirá muitos conjuntos de incógnitas auxiliares uma vez que existem TWs curtos diferentes. A redução do número de incógnitas em um diferencial duplicado é eleito para elas, Equação 9.

(9) Um vetor de incógnitas estendidas é criado concatenando-se as incógnitas principais e todo o conjunto de auxiliares, Equação 10.

(10) Propondo um problema de mínimos quadrados, Equação 11, a matriz direta resulta como a Equação 12, todos os 0 são matrizes de zero com a dimensão necessária para preencher A. A • B * = E (11)

(12) As submatrizes Al são criadas como a Equação 13. O termo nBm é o número de bins do experimento polarizado parcial m de modo que o T2 correspondente seja menor que TW/3.

(13) As submatrizes Dl têm a mesma estrutura em relação à Equação 13, mas T2 são restritos a TW/3 < T2 < 3 • TW.

[0050] A ponderação é discutida a seguir. Para levar em conta a diferença de ruído entre os experimentos, uma matriz de ponderação W é aplicada à Equação 11. W é uma matriz diagonal com os elementos iguais ao inverso da potência dois do desvio padrão de cada experimento, Equação 14.

(14) 1 j é a matriz identidade com tamanho(1 j) = nEj e Oj é o desvio padrão do canal Y após a rotação de fase.

[0051] A regularização e o resultado final são discutidos a seguir. Testes diferentes mostraram que os resultados mais estáveis são obtidos pela regularização apenas das incógnitas principais usando a regularização de norma mínima. Mudando a matriz identidade deixando aquelas apenas em lugares correspondentes às incógnitas principais e denominando 1* para a matriz identidade modificada, a solução do problema de mínimos quadrados ponderados e regularizados é a Equação 15.

(15) Considerando k experimentos e denominando STi para o primeiro elemento do experimento i, o ajuste de todos os experimentos é a Equação 16. O ajuste de cada trem de ecos são sub-arranjos de FIT, o ajuste do trem de ecos i é FITi = FIT(STi : STi + nEi - 1).

(16)

[0052] Para cada experimento i, i e (1, . . . , k), um CHIi pode ser calculado como a Equação 17.

(17)

[0053] Os primeiros elementos nB de B* são o espectro aparente de T2 PP, Equação 18.

(18)

[0054] O cálculo do espectro de T2 corrigido pelo intrínseco e índice de hidrogênio (HI) considerando fluidos conhecidos é discutido a seguir. Conhecendo o tipo de fluidos, seus parâmetros podem ser estimados em função da propriedade, pressão e temperatura dos fluidos. Esses parâmetros de fluido são usados para construir uma matriz direta que seja capaz de resolver o espectro de T2 em três espectros separados, um para água, um para óleo e outro para gás. A soma de três é o T2 corrigido pelo intrínseco e HI porque Dw,o,g, HIw,o,g e Rw,o,g são conhecidos e incluídos na matriz direta.

[0055] O modelo inclui todos os parâmetros na Equação 19. T2j é o T2 correspondente à incógnita j, tempo = n • TE, k número de experimentos, TEi tempo inter-eco do experimento i, TWi tempo de espera do experimento i, Gi gradiente de campo magnético do experimento i.

(19)

[0056] O vetor das incógnitas tem três conjuntos de bins, um para água, um para óleo e outro para gás. O intervalo de três conjuntos de bins deve cobrir todos os valores possíveis de T2 e, normalmente, eles são sobrepostos, Equação 20.

(20)

[0057] O espectro de T2 aparente está incluído no vetor de dados E e cada T2 tem três intrínsecos correspondentes T2, relativos a diferentes fluidos (vide a FIG. 7). Cada bin do espectro aparente PP, na cauda do vetor de dados (Equação 21), é a soma de três bins de fluido diferentes no valor intrínseco T2, de acordo com a Equação 22.

(21)

(22)

[0058] A matriz A2I com linhas nB e colunas nBW+nBO+nBG relaciona o espectro de T2 aparente ao vetor de incógnitas B, suas linhas tendo três, uma para cada fluido, noT2 dada pela Equação 22. Se T2 não tiver o valor exato de algum bin, ele será dividido entre os dois bins adjacentes, de acordo com a distância entre eles.

[0059] Para cada experimento i de experimentos k e para cada fluido, uma matriz Aiw,o,g é definida pelas Equações 19 e 23.

(23) A matriz direta A é formada pelas submatrizes recém definidas, Equação 24.

(24)

[0060] A ponderação é discutida a seguir. Uma matriz diagonal de tamanho nB é adicionada à matriz de ponderação definida na Equação 14, gerando a Equação 25. K deve ser longo o suficiente para obter uma solução estável. 1B é uma matriz identidade de tamanho nB.

(25)

[0061] Não é necessária regularização e o resultado final é discutido a seguir. Não é necessária regularização porque o número de condição da matriz é pequeno o suficiente com o K apropriado, Equação 26.

(26) B(1 : nBw) é o espectro de T2 intrínseco de água, B(nBw + 1 : nBw + nBo) é o espectro de T2 intrínseco de óleo e B(nBw + nBo +1 : nBw + nBo + nBg) é o espectro de T2 intrínseco de gás, os três corrigidos pelo índice de hidrogênio. O espectro total é calculado somando-se os bins com o mesmo T2 associado.

[0062] A adição de curvas de não RMN convencionais à inversão é discutida a seguir. Considerando um modelo petrofísico de porosidade total apenas, os perfis de resistividade não respondem à matriz. Eles podem ser adicionados sem alterações no vetor de incógnitas, mas para adicionar outros perfis, como densidade ou acústicos, o volume da matriz deve ser adicionado a ele, Equação 27.

(27)

[0063] No vetor de dados, a raiz quadrada da condutividade, outras curvas convencionais e uma representando a soma de todas as incógnitas são adicionadas, Equação 28.

(28) A matriz direta ou de evolução torna-se, assim, a Equação 29.

[0064] A ponderação para perfis convencionais é discutida a seguir. Os fatores de ponderação para as curvas convencionais serão parâmetros definidos pelo usuário. O peso para a soma de incógnitas WS é geralmente um número grande, Equação 30.

(30)

[0065] Nenhuma regularização é aplicada, mas o fator K no espectro de T2 aparente desempenha um papel em W , diferente do fator de regularização. A Equação 26 resolve o sistema. Equações de penalidade são equações adicionais que minimizam algum valor relacionado às incógnitas. Quando equações de penalidade são usadas para reduzir o número de condição do sistema de equações, o procedimento é chamado de regularização. Um número de condição alto caracteriza sistemas mal condicionados. Neste caso particular, o valor da penalidade é a norma do vetor de incógnitas. Para minimizar a norma tanto muitas equações de penalidade quanto incógnitas são adicionadas ao sistema (β2 • I na equação 5 usando notação de matriz). O procedimento é chamado de regularização de norma mínima.

[0066] A FIG. 10 é um fluxograma para um método 100 para estimar uma ou mais propriedades em função da profundidade da uma formação terrestre penetrada por um poço. As modalidades não limitantes da uma ou mais propriedades incluem pelo menos uma seleção de um grupo consistindo em porosidade, volume de água, volume de óleo, volume de gás, permeabilidade, viscosidade de fluido, tamanho de grãos e pressão capilar. O bloco 101 exige a recepção com dados de perfilagem de ressonância magnética nuclear (RMN) do processador, tendo trens de ecos de RMN como uma função da profundidade no poço. Os dados de perfilagem de RMN são obtidos usando uma ferramenta de RMN conduzida através do poço por um transportador. O trem de ecos de RMN incluem informações de RMN, tais como um espectro de valores T2, constante de difusão D, e/ou razão R de T1/T2. O bloco 102 exige a recepção com o processador de dados de perfilagem de não-RMN tendo valores de medição de não- RMN para um ou mais tipos de medições de não-RMN em função da profundidade no poço. Os dados de perfilagem de não-RMN são obtidos usando uma ferramenta de perfilagem de não-RMN conduzida através do poço por um transportador. As modalidades não limitantes dos dados de perfilagem de não-RMN incluem pelo menos uma seleção de um grupo compreendendo dados de perfilagem acústicos, dados de perfilagem de densidade, dados de perfilagem de nêutrons, dados de perfilagem de resistividade e dados de perfilagem de raios gama naturais.

[0067] O bloco 103 exige a geração com o processador de uma matriz de evolução (E) representando uma relação matemática entre a uma ou mais propriedades na matriz de propriedade (P) a serem estimadas e os dados de perfilagem de RMN e a matriz de dados de perfilagem de não-RMN (M).

[0068] O bloco 104 exige a geração com o processador de uma equação matricial da forma M = E■ P. Em uma ou mais modalidades, a equação matricial inclui ainda um termo (ε) representando ruído em um sinal recebido com a forma da equação matricial sendo M = E ■ P+ε.

[0069] O bloco 105 exige a inversão com o processador da equação matricial para estimar a uma ou mais propriedades em função da profundidade. Em uma ou mais modalidades, a inversão inclui a obtenção de uma solução de mínimos quadrados ponderada da equação matricial usando uma matriz de ponderação. Em uma ou mais modalidades, a matriz de ponderação inclui uma matriz diagonal com elementos iguais a uma potência inversa de dois de um desvio padrão de cada medição.

[0070] O método 100 também pode incluir a inversão com o processador da equação matricial para estimar a uma ou mais propriedades em função da profundidade. Em uma ou mais modalidades, a ação relacionada à produção de hidrocarbonetos inclui a perfuração de um revestimento do poço em uma profundidade selecionada usando uma ferramenta de perfuração. Em uma ou mais modalidades, a ação relacionado à produção de hidrocarbonetos inclui o fraturamento hidráulico da formação terrestre em uma profundidade selecionada.

[0071] Modalidade 1. Um método para estimar uma ou mais propriedades em função da profundidade de uma formação terrestre penetrada por um poço, com o método compreendo: receber, com um processador, dados de perfilagem de ressonância magnética nuclear (RMN) compreendendo os trens de ecos de RMN em função da profundidade no poço; receber, com o processador, dados de perfilagem de não-RMN compreendendo valores de medição de não- RMN para um ou mais tipos de medições de não-RMN em função da profundidade no poço; gerar, com o processador, uma matriz de evolução (E) representando uma relação matemática entre a uma ou mais propriedades na matriz de propriedade (P) a ser estimada e a matriz dos dados de perfilagem de RMN e dos dados de perfilagem de não-RMN (M); gerar, com o processador, uma equação matricial da forma M = E■ P; e inverter, com o processador, a equação matricial para estimar a uma ou mais propriedades em função da profundidade.

[0072] Modalidade 2. O método, de acordo com qualquer modalidade anterior, compreendendo ainda a realização de uma ação relacionada à produção de hidrocarbonetos usando o aparelho relacionado à produção de hidrocarbonetos e a uma ou mais propriedades estimadas em função da profundidade.

[0073] Modalidade 3. O método, de acordo com qualquer modalidade anterior, em que a ação relacionada à produção de hidrocarbonetos compreende a perfuração de um revestimento do poço em uma profundidade selecionada usando uma ferramenta de perfuração.

[0074] Modalidade 4. O método, de acordo com qualquer modalidade anterior, em que a ação relacionada à produção de hidrocarbonetos compreende o fraturamento hidráulico da formação terrestre em uma profundidade selecionada.

[0075] Modalidade 5. O método, de acordo com qualquer modalidade anterior, em que a equação matricial compreende ainda um termo (ε) representando ruído em um sinal recebido com a forma da equação matricial sendo M = E ■ P+ε.

[0076] Modalidade 6. O método, de acordo com qualquer modalidade anterior, em que a uma ou mais propriedades compreendem pelo menos uma seleção de um grupo consistindo em porosidade, volume de água, volume de óleo, volume de gás, permeabilidade, viscosidade do fluido, tamanho dos grãos e pressão capilar.

[0077] Modalidade 7. O método, de acordo com qualquer modalidade anterior, em que os dados de perfilagem de não-RMN compreende pelo menos uma seleção de um grupo compreendendo dados de perfilagem acústicos, dados de perfilagem de densidade, dados de perfilagem de nêutrons, dados de perfilagem de resistividade e dados de perfilagem de raios gama naturais.

[0078] Modalidade 8. O método, de acordo com qualquer modalidade anterior, em que a inversão compreende a obtenção de uma solução de mínimos quadrados ponderados da equação matricial usando uma matriz de ponderação.

[0079] Modalidade 9. O método, de acordo com qualquer modalidade anterior, em que a matriz de ponderação compreende uma matriz diagonal com elementos iguais a uma potência inversa de dois de um desvio padrão de cada medição.

[0080] Modalidade 10. Um sistema para estimar uma ou mais propriedades em função da profundidade de uma formação terrestre penetrada por um poço, com o sistema compreendendo: um transportador configurado para ser conduzido através do poço; uma ferramenta de perfilagem de ressonância magnética nuclear (RMN) disposta no transportador e configurada para fornecer dados de perfilagem de RMN compreendendo trens de ecos de RMN em função da profundidade no poço; uma ferramenta de não-RMN disposta no transportador e configurada para fornecer dados de perfilagem de não- RMN compreendendo os valores de medição de não-RMN para um ou mais tipos de medições de não-RMN em função da profundidade no poço; e um processador configurado para: receber os dados de perfilagem de RMN; receber os dados de perfilagem de não-RMN; gerar uma matriz de evolução (E) representando uma relação matemática entre a uma ou mais propriedades (P) a serem estimadas e os dados de perfilagem de RMN e dados de perfilagem de não-RMN (M); gerar uma equação matricial da forma M = E■ P; e inverter a equação matricial para estimar a uma ou mais propriedades em função da profundidade.

[0081] Modalidade 11. O sistema, de acordo com qualquer modalidade anterior, compreendendo ainda o aparelho relacionado à produção de hidrocarbonetos configurado para realizar uma ação relacionada à produção de hidrocarbonetos usando a uma ou mais propriedades estimadas em função da profundidade.

[0082] Modalidade 12. O sistema, de acordo com qualquer modalidade anterior, em que a ação relacionada à produção de hidrocarbonetos compreende a perfuração de um revestimento do poço em uma profundidade selecionada usando uma ferramenta de perfuração.

[0083] Modalidade 13. O sistema, de acordo com qualquer modalidade anterior, em que a ação relacionada à produção de hidrocarbonetos compreende o fraturamento hidráulico da formação terrestre em uma profundidade selecionada.

[0084] Modalidade 14. O sistema, de acordo com qualquer modalidade anterior, em que a equação matricial compreende ainda um termo (ε) representando ruído em um sinal recebido com a forma da equação matricial sendo M = E ■ P+ε.

[0085] Modalidade 15. O sistema, de acordo com qualquer modalidade anterior, em que a uma ou mais propriedades compreendem pelo menos uma seleção de um grupo consistindo em porosidade, volume de água, volume de óleo, volume de gás, permeabilidade, viscosidade do fluido, tamanho dos grãos e pressão capilar.

[0086] Modalidade 16. O sistema, de acordo com qualquer modalidade anterior, em que os dados de perfilagem de não-RMN compreendem pelo menos uma seleção de um grupo compreendendo dados de perfilagem acústicos, dados de perfilagem de densidade, dados de perfilagem de nêutrons, dados de perfilagem de resistividade e dados de perfilagem de raios gama naturais.

[0087] Modalidade 17. O sistema, de acordo com qualquer modalidade anterior, em que a inversão compreende a obtenção de uma solução de mínimos quadrados ponderados da equação matricial usando uma matriz de ponderação.

[0088] Modalidade 18. O sistema, de acordo com qualquer modalidade anterior, em que a matriz de ponderação compreende uma matriz diagonal com elementos iguais a uma potência inversa de dois de um desvio padrão de cada medição.

[0089] Em apoio aos ensinamentos apresentados neste documento, podem ser utilizados vários componentes de análise, incluindo um sistema digital e/ou analógico. Por exemplo, a ferramenta de RMN 10, a ferramenta não-RMN 15, a ferramenta de produção de fundo de poço 21, o sistema de fraturamento hidráulico 24 e/ou o controlador 25 podem incluir sistemas digitais e/ou analógicos. O sistema pode ter componentes, tais como um processador, mídia de armazenamento, memória, entrada, saída, elo de comunicações (com fio, sem fio, ópticos ou outros), interfaces de usuário (por exemplo, uma tela ou impressora), programas de software, processadores de sinais (digitais ou analógicos) e outros componentes (tais como resistores, capacitores, indutores e outros) para proporcionar a operação e análises do aparelho e métodos divulgados neste documento de qualquer uma das diversas maneiras apreciadas na técnica. Considera-se que esses ensinamentos possam ser, mas não necessariamente, implementados juntamente com um conjunto de instruções executáveis por computador armazenadas em uma mídia legível por computador não transitória, incluindo memória (ROMs, RAMs), óptica (CD-ROMs) ou magnética (discos, discos rígidos) ou qualquer outro tipo que, quando executadas, fazem com que um computador implemente o método da presente invenção. Essas instruções podem prever o funcionamento do equipamento, controle, coleta e análise de dados e outras funções consideradas relevantes por um projetista de sistemas, proprietário, usuário ou outra pessoal, além das funções descritas nesta divulgação.

[0090] Além disso, outros componentes podem ser incluídos e solicitados para fornecer os aspectos dos ensinamentos apresentados neste documento. Por exemplo, uma fonte de alimentação (por exemplo, pelo menos um dentre um gerador, uma fonte remota e uma bateria), componente de resfriamento, componente de aquecimento, imã, eletroímã, sensor, eletrodo, transmissor, receptor, transceptor, antena, controlador, unidade óptica, uma unidade elétrica ou uma unidade eletromecânica podem ser incluídas no suporte dos vários aspectos discutidos neste documento ou com outras funções além dessa divulgação.

[0091] O termo "transportador" como usado neste documento significa qualquer dispositivo, componente do dispositivo, combinação de dispositivos, meios e/ou membro que possa ser utilizado para transmitir, alojar, suportar ou, de outra forma, facilitar a utilização de outro dispositivo, componente do dispositivo, combinação de dispositivos, meios e/ou membro. Outros exemplos de transportadores não limitantes incluem colunas de perfuração do tipo de tubo em espiral, do tipo de tubo articulado e qualquer combinação ou porção destes. Outros exemplos de transportadores incluem tubos de revestimento, cabos, sondas de cabo, sondas de slickline, drop shots, colunas de subsuperfície, inserções de coluna de perfuração, módulos, compartimentos internos e porções de substrato dos mesmos.

[0092] A divulgação ilustrada neste documento pode ser praticada na ausência de qualquer elemento que não seja especificamente divulgado neste documento.

[0093] Elementos das modalidades foram introduzidos com os artigos "um" ou "uma". Os artigos são destinados a significar que existem um ou mais dos elementos. Os termos "incluindo" e "tendo" e similares se destinam a ser inclusivos, de modo que possa existir elementos adicionais além dos elementos listados. A conjunção "ou" quando usada com uma lista de pelo menos dois termos destina-se a significar qualquer termo ou combinação de termos. O termo "configurado(a)" refere-se a uma ou mais limitações estruturais de um dispositivo que são necessárias para que o dispositivo realize a função ou operação para a qual o dispositivo é configurado.

[0094] O diagrama de fluxo representado neste documento é apenas um exemplo. Podem haver muitas variações em relação a este diagrama ou às etapas (ou operações) descritas neste documento sem que haja desvio do escopo da invenção. Por exemplo, as etapas podem ser executadas em uma ordem diferente ou as etapas podem ser adicionadas, excluídas ou modificadas. Todas estas variações são consideradas uma parte da invenção reivindicada.

[0095] Embora uma ou mais modalidades sejam ilustradas e descritas, modificações e substituições podem ser feitas sem se afastar do espírito e do escopo da invenção. Por conseguinte, deve ser compreendido que a presente invenção foi descrita por meio de ilustrações e não de limitação.

[0096] Será reconhecido que os vários componentes ou tecnologias podem fornecer certas funcionalidades ou características necessárias ou benéficas. Por conseguinte, essas funções e características que podem ser necessárias em apoio às reivindicações anexas e suas variações são reconhecidas como inerentes a uma parte dos ensinamentos deste documento e a uma parte da invenção descrita.Embora a invenção tenha sido descrita com referência a modalidades exemplares, entende-se que as várias alterações podem ser feitas e equivalentes podem ser substituídos por elementos das mesmas sem que haja um distanciamento do escopo da invenção. Além disso, muitas modificações serão apreciadas para adaptar um instrumento, situação ou material específico aos ensinamentos da invenção sem se desviar de seu escopo essencial. Portanto, pretende- se que a invenção não seja limitada a modalidade particular divulgada como o melhor modo previsto para a realização desta invenção, mas que irá incluir todas as modalidades abrangidas pelo escopo das reivindicações anexas.

Claims

1. Método (100) para realizar uma ação relacionada à produção de hidrocarbonetos com base na estimativa de uma ou mais propriedades em função da profundidade de uma formação terrestre (4) penetrada por um poço (2), o método (100) compreendendo: receber, por um processador (11, 12), dados de perfilagem de ressonância magnética nuclear (RMN) compreendendo trens de ecos de RMN em função da profundidade no poço (2); receber, pelo processador (11, 12), dados de perfilagem de não- RMN compreendendo valores de medição de não-RMN para um ou mais tipos de medições de não-RMN em função da profundidade no poço (2); caracterizado pelo fato de que o método (100) ainda compreende: gerar, pelo processador (11, 12), uma matriz de evolução (E) representando uma relação matemática entre a uma ou mais propriedades na matriz de propriedade (P) a serem estimadas e a matriz dos dados de perfilagem de RMN e dos dados de perfilagem de não- RMN (M); gerar, pelo processador (11, 12), uma equação matricial na forma de M=E^P; inverter, pelo processador (11, 12), a equação matricial para estimar a uma ou mais propriedades em função da profundidade no poço (2); e realizar a ação relacionada à produção de hidrocarbonetos usando um aparelho relacionado à produção de hidrocarbonetos (20), em que a uma ou mais propriedades estimadas em função da profundidade no poço (2) influencia o desempenho da ação relacionada à produção de hidrocarbonetos.

2. Método (100), de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a ação relacionada à produção de hidrocarbonetos compreende a perfuração de um revestimento (23) do poço (2) em uma profundidade selecionada usando uma ferramenta de perfuração (22).

3. Método (100), de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a ação relacionada à produção de hidrocarbonetos compreende o fraturamento hidráulico da formação terrestre (4) em uma profundidade selecionada.

4. Método (100), de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a equação matricial compreende ainda um termo (ε) representando ruído em um sinal recebido com a equação matricial na forma de M=E^P+ε.

5. Método (100), de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a uma ou mais propriedades compreendem pelo menos uma seleção de um grupo consistindo em porosidade, volume de água, volume de óleo, volume de gás, permeabilidade, viscosidade do fluido, tamanho dos grãos e pressão capilar.

6. Método (100), de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que os dados de perfilagem de não-RMN compreendem pelo menos uma seleção de um grupo compreendendo dados de perfilagem acústicos, dados de perfilagem de densidade, dados de perfilagem de nêutrons, dados de perfilagem de resistividade e dados de perfilagem de raios gama naturais.

7. Método (100), de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a inversão compreende a obtenção de uma solução de mínimos quadrados ponderados da equação matricial usando uma matriz de ponderação.

8. Método (100), de acordo com a reivindicação 8, caracterizado pelo fato de que a matriz de ponderação compreende uma matriz diagonal com elementos iguais a uma potência inversa de dois de um desvio padrão de cada medição.

9. Sistema para realizar uma ação relacionada à produção de hidrocarbonetos com base na estimativa de uma ou mais propriedades em função da profundidade de uma formação terrestre (4) penetrada por um poço (2), sendo que o sistema compreende: um transportador (5) configurado para ser conduzido através do poço (2); uma ferramenta de perfilagem de ressonância magnética nuclear (RMN) disposta no transportador (5) e configurada para fornecer dados de perfilagem de RMN compreendendo trens de ecos de RMN em função da profundidade no poço (2); uma ferramenta de não-RMN (15) disposta no transportador (5) e configurada para fornecer dados de perfilagem de não-RMN compreendendo valores de medição de não-RMN para um ou mais tipos de medições de não-RMN em função da profundidade no poço (2); caracterizado pelo fato de que o sistema compreende ainda: um processador (11, 12) configurado para: receber os dados de perfilagem de RMN; receber os dados de perfilagem de não-RMN; gerar uma matriz de evolução (E) representando uma relação matemática entre a uma ou mais propriedades na matriz de propriedade (P) a serem estimadas e os dados de perfilagem de RMN e os dados de perfilagem de não-RMN na matriz (M); gerar uma equação matricial da forma M=E^P; e inverter a equação matricial para estimar a uma ou mais propriedades em função da profundidade no poço (2); aparelho relacionado à produção de hidrocarbonetos (20) configurado para realizar uma ação relacionada à produção de hidrocarbonetos com base em uma ou mais propriedades estimadas em função da profundidade no poço (2), em que a uma ou mais propriedades estimadas em função da profundidade no poço (2) influenciam o desempenho da ação relacionada à produção de hidrocarbonetos.

10. Sistema, de acordo com a reivindicação 9, caracterizado pelo fato de que a ação relacionada à produção de hidrocarbonetos compreende a perfuração de um revestimento do poço em uma profundidade selecionada usando uma ferramenta de perfuração.

11. Sistema, de acordo com a reivindicação 9, caracterizado pelo fato de que a ação relacionada à produção de hidrocarbonetos compreende o fraturamento hidráulico da formação terrestre em uma profundidade selecionada.

12. Sistema, de acordo com a reivindicação 9, caracterizado pelo fato de que a equação matricial compreende ainda um termo (ε) representando ruído em um sinal recebido com a equação matricial na forma de M=E^P+ε.

13. Sistema, de acordo com a reivindicação 9, caracterizado pelo fato de que a uma ou mais propriedades compreendem pelo menos uma seleção de um grupo consistindo em porosidade, volume de água, volume de óleo, volume de gás, permeabilidade, viscosidade do fluido, tamanho dos grãos e pressão capilar.

14. Sistema, de acordo com a reivindicação 9, caracterizado pelo fato de que os dados de perfilagem de não-RMN compreendem pelo menos uma seleção de um grupo compreendendo dados de perfilagem acústicos, dados de perfilagem de densidade, dados de perfilagem de nêutrons, dados de perfilagem de resistividade e dados de perfilagem de raios gama naturais.

15. Sistema, de acordo com a reivindicação 9, caracterizado pelo fato de que a inversão compreende a obtenção de uma solução de mínimos quadrados ponderados da equação matricial usando uma matriz de ponderação.

16. Sistema, de acordo com a reivindicação 15, caracterizado pelo fato de que a matriz de ponderação compreende uma matriz diagonal com elementos iguais a uma potência inversa de dois de um desvio padrão de cada medição.