BRPI0908468B1 - método e aparelho para estimar uma propriedade de um material e meio legível por computador - Google Patents

Abstract

método e aparelho para a estimativa de uma propriedade de um material e produto de programa de computador a presente invenção refere-se a um método para a estimativa de uma propriedade de um material, o método incluindo: a aquisição de dados usando-se medições de ressonância magnética nuclear (rmn), as medições realizadas pela variação àe pelo menos um dentre um gradiente de campo magnético (g) e um tempo entre ecos (te); a organização dos dados de acordo com pelo menos um dos gradientes de campo magnético (g) e tempos entre ecos (te) usados nas medições de rmn; o cálculo de um deslocamento do tempo de relaxação transveísal apaiente t 2,app e um deslocamento de (tempo de relaxação longitudinal t1)/(tempo de relaxação transversal aparente t 2,app) devido a uma variação do produto de g e te; a construção de um modelo matemático das medições de rmn a partir dos deslocamentos; e a inversão do modelo matemático para a estimativa da propriedade.

Description

Relatório Descritivo da Patente de Invenção para "MÉTODO E APARELHO PARA ESTIMAR UMA PROPRIEDADE DE UM MATERIAL E MEIO LEGÍVEL POR COMPUTADOR".

ANTECEDENTES DA INVENÇÃO 1. Campo Técnico [0001] A presente invenção descrita aqui refere-se a uma avaliação de um material pelo uso de ressonância magnética nuclear (RMN) e, em particular, ao uso de um modelo matemático para análise de re-laxação bidimensional. 2. Descrição da Técnica Relacionada [0002] As técnicas de caracterização de poço abaixo são de valor considerável para exploração geofísica. Por exemplo, uma caracterização de parâmetros associados a formações geológicas provê uma percepção em quaisquer reservatórios de hidrocarbonetos, os quais possam estar presentes. Mais especificamente, um conhecimento da porosidade e da percentagem de fluidos móveis pode prover uma percepção sobre a qualidade de hidrocarbonetos que podem ser extraídos a partir da formação. Várias tecnologias são aplicadas poço abaixo para uma determinação in situ destes parâmetros. Estas tecnologias incluem uma formação de imagem por ressonância magnética nuclear (RMN).

[0003] Quando se realiza uma formação de imagem por RMN, vastas quantidades de dados são obtidas. Os dados geralmente incluem tempos de relaxação longitudinal e transversal que são obtidos usando-se vários gradientes de campo magnético e/ou tempos entre ecos. Na técnica anterior, estes dados são organizados em grupos de dados que foram obtidos com o mesmo gradiente de campo magnético e/ou tempo entre ecos. Um operador de inversão bidimensional então é aplicado a cada grupo para a determinação de uma característica petrofísica, tal como a porosidade. Devido ao fato de cada grupo ter menos dados do que a quantidade total de dados, uma inversão destes conjuntos de dados parciais pode levar a uma resolução espectral inadequada e a uma incerteza aumentada na caracterização de hidro-carboneto.

[0004] O documento US 2006/0290350 A1 descreve um método e aparelho para a obtenção de um parâmetro de interesse relacionado a uma região próxima de uma ferramenta de perfilagem de ressonância magnética nuclear (RMN) adequada para a perfilagem de poços subterrâneos. Os núcleos da região são submetidos a uma técnica de RMN pulsada e produzem dados de perfilagem de RMN, os núcleos da região, caracteristicamente, tendo uma distribuição de tempo de relaxação longitudinal T1 e uma distribuição de tempo de relaxação transversal aparente T .sub.2app. Em resposta aos dados de perfilagem RMN, uma distribuição R é definida como R = T1 / T2app, as distribuições T2app e R são processadas como compartimentos separados, juntamente com os dados de perfilagem RMN, de acordo com um modelo de inversão bidimensional, e um sinal mapa de intensidade de R versus T2app é fornecido que é representativo do parâmetro de interesse relativo à região. Em resposta a um sinal de alta intensidade no mapa estando dentro de uma primeira faixa de valores de T2app e de uma primeira faixa de valores de R, a presença de um hidrocarboneto leve dentro da região é identificada.

[0005] Portanto, o que são necessárias são técnicas para melhoria da resolução espectral e diminuição da incerteza em uma caracterização de hidrocarboneto, quando da realização da formação de imagem por RMN.

BREVE SUMÁRIO DA INVENÇÃO

[0006] É descrito um exemplo de um método para a estimativa de uma propriedade de um material, o método incluindo: a aquisição de dados usando medições de ressonância magnética nuclear (RMN), as medições realizadas pela variação de pelo menos um dentre um gradiente de campo magnético (G) e um tempo entre ecos (TE); a organização dos dados de acordo com pelo menos um dos gradientes de campo magnético (G) e tempos entre ecos (TE) usados nas medições de RMN; o cálculo de um deslocamento do tempo de relaxação transversal aparente T2,app e um deslocamento de (tempo de relaxação longitudinal T1) / (tempo de relaxação transversal aparente T2,app) devido a uma variação do produto de G e TE; a construção de um modelo matemático das medições de RMN a partir dos deslocamentos; e a inversão do modelo matemático para a estimativa da propriedade.

[0007] Também é descrito um aparelho para a para a estimativa de uma propriedade de um material, o aparelho incluindo: uma sonda para a feitura de medições de ressonância magnética nuclear, as medições realizadas pela variação de pelo menos um gradiente de campo magnético e um tempo entre ecos; uma unidade eletrônica para o recebimento de dados da sonda e para: a organização dos dados de acordo com pelo menos um dos gradientes de campo magnético (G) e tempos entre ecos (TE) usados nas medições de RMN; o cálculo de um deslocamento do tempo de relaxação transversal aparente T2,app e um deslocamento de (tempo de relaxação longitudinal T1) / (tempo de relaxação transversal aparente T2,app) devido a uma variação do produto de (G) e (TE); a construção de um modelo matemático das medições de RMN a partir dos deslocamentos; e a inversão do modelo matemático para a estimativa da propriedade.

[0008] Ainda é descrito um produto de programa de computador armazenado em meios que podem ser lidos em máquina compreendendo instruções executáveis em máquina para a estimativa de uma propriedade de um material, o produto incluindo instruções para a aquisição de dados usando-se medições de ressonância magnética nucelar (RMN), as medições realizadas pela variação de pelo menos um gradiente de campo magnético (G) e um tempo entre ecos (TE); a organização dos dados de acordo com pelo menos um dos gradientes de campo magnético (G) e tempos entre ecos (TE) usados nas medições de RMN; o cálculo de um deslocamento do tempo de relaxação transversal aparente T2,app e um deslocamento de (tempo de relaxação longitudinal T1) / (tempo de relaxação transversal aparente T2,app) devido a uma variação do produto de G e TE; a construção de um modelo matemático das medições de RMN a partir dos deslocamentos; e a inversão do modelo matemático para a estimativa da propriedade.

BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOS

[0009] O assunto o qual é considerado como a invenção é particularmente destacado e reivindicado distintamente nas reivindicações na conclusão do relatório descritivo. Os recursos precedentes e outros e as vantagens da invenção são evidentes a partir da descrição detalhada a seguir tomada em conjunto com os desenhos associados, nos quais: a figura 1 ilustra uma modalidade de exemplo de um instrumento de perfilagem em um furo de poço que penetra no terreno; a figura 2 representa um gráfico de R vs. T2,app para um fluido de reservatório que descreve um deslocamento de posição devido a um aumento de gradiente com respeito a um valor de referência; a figura 3 descreve aspectos de organização de parâmetros em um vetor com índices indicados em um gráfico de R vs. T2,app; a figura 4 é uma representação de uma matriz identidade; a figura 5 é uma representação de uma matriz de resolução de modelo em que dados de gradiente múltiplo são processados com um algoritmo de gradiente único; a figura 6 é uma representação de uma matriz de resolução de modelo em que os dados obtidos com o mesmo gradiente são selecionados para processamento com o algoritmo de gradiente único; a figura 7 é uma representação de uma matriz de resolução de modelo em que os dados obtidos com gradientes múltiplos são processados com um algoritmo de gradiente múltiplo as figura 8A, 8B e 8C coletivamente referidas como a figura 8 representam matrizes de covariância a posteriori para três esquemas de processamento; a figura 9 ilustra um mapa de parâmetro dividido; a figura 10 descreve variâncias de atributos petrofísicos vo-lumétricos para os três esquemas de processamento usando-se matrizes de covariância a posteriori; a figura 11 ilustra uma modalidade de exemplo de um computador acoplado ao instrumento de perfilagem; e a figura 12 apresenta um exemplo de um método para a determinação de uma propriedade de um material.

DESCRIÇÃO DETALHADA DA INVENÇÃO

[00010] Os ensinamentos proveem técnicas para o processamento de dados de ressonância magnética nuclear (RMN) para a determinação de uma propriedade de um material. As técnicas incluem um método e um aparelho para o cálculo simultaneamente de espectros de tempo de relaxação longitudinal e transversal, bem como atributos vo-lumétricos associados a uma análise petrofísica por RMN. As técnicas são baseadas em um modelo matemático generalizado de respostas de instrumento a RMN que consideram a variação de um gradiente de campo magnético e/ou um tempo entre ecos entre diferentes partes de um conjunto de dados. Uma análise de relaxação de RMN bidimensional é provida pelo modelo matemático.

[00011] As vantagens significativas de uma análise de relaxação de RMN bidimensional incluem: a) estabilidade melhorada e complexidade reduzida de implementação com respeito a um processamento de tipo de gradiente por gradiente, e b) uma resolução espectral aumen tada devido à quantidade expandida de dados de entrada disponíveis para processamento.

[00012] Por conveniência, certas definições são providas para uso por todo este reservatório. O termo "bidimensional" se refere à operação em um conjunto de dados que inclui duas variáveis, tal como tempo de relaxação transversal aparente (T2,app) e a relação de um tempo de relaxação longitudinal para o tempo de relaxação transversal aparente (T1 / T2,app). O termo "gradiente múltiplo" se refere a variações em pelo menos um parâmetro usado para a realização de uma medição com RMN. O termo "atributos petrofísicos" se refere a características de um material em uma formação geológica ou um material de subsu-perfície. Os exemplos de atributos petrofísicos incluem porosidade total, porosidade efetiva, percentagem de água retida em argila, percentagem de água retida em capilar, e percentagem de fluidos móveis. O termo "parametrização" se refere à organização de dados de RMN de acordo com os parâmetros com os quais os dados foram obtidos e a representação matemática e a discretização dos modelos de relaxação de RMN em um conjunto finito de quantidades matemáticas adequadas para programação em computador. Os exemplos dos parâmetros incluem um gradiente de campo magnético, um tempo entre ecos e um conjunto de intervalos representando uma combinação em particular de T2,app e T1 / T2,app.

[00013] Por uma questão de convenção, deve-se notar que as variáveis usadas aqui aparecem por toda a exposição. Assim sendo, variáveis previamente definidas não são geralmente reintroduzidas. Por conveniência de referência, algumas das representações a seguir são aplicadas aqui, ou estão relacionadas aos ensinamentos aqui: D representa a difusividade de um fluido; G representa um gradiente de campo magnético que é dependente de frequência e produzido por um instrumento de RMN; T1 representa um tempo de relaxação longitudi nal medido pelo instrumento de RMN, T2 representa um tempo de re-laxação transversal medido pelo instrumento de RMN; T2,app representa o T2 aparente onde 1/T2,app = 1/T2,int + 1/T2,diff ; T2,diff representa um tempo de relaxação transversal devido a uma difusão molecular em um gradiente de campo magnético, de modo que 1/T2,diff = (y-G-TE)2-D/12; T2, int representa um tempo de relaxação intrínseco devido a interações intermoleculares, de modo que 1/T2,int = 1/T2,bulk + 1/T2,surf ; T2,bulk representa um tempo de relaxação transversal de fluido bruto, o qual é T2 medido em um estado bruto, para fluidos não de umedecimento 1/T2,buik = HT2;mt ; T2,surf representa o tempo de relaxa-ção transversal de superfície; γ representa a relação giromagnética; R representa a relação de T1 para T2 aparente, de modo que R = T1/T2,app; TE representa o tempo entre ecos, o tempo entre dois ecos adjacentes; e TW representa o tempo de espera, o tempo entre os últimos dados adquiridos no evento de aquisição de dados prévio, e a primeira excitação do evento de aquisição de dados atual da mesma frequência.

[00014] Com referência à figura 1, um instrumento de perfilagem de poço 10 é mostrado disposto em um furo de poço 2. O furo de poço 2 é perfurado através do terreno 7 e penetra nas formações 4, as quais incluem as camadas de formação 4A a 4E. O instrumento de perfila-gem 10 tipicamente é abaixado para e retirado do furo de poço 2 pelo uso de um cabo elétrico blindado 6 ou por um meio de transporte similar, conforme é conhecido na técnica. Embora a modalidade da figura 1 descreva o furo de poço 2 atravessando a formação 4, o furo de poço 2 também pode atravessar um material de subsuperfície, o qual pode ter a imagem formada pelo instrumento 10. O instrumento de perfi-lagem de poço 10 é adaptado para a realização de medições de RMN. Na modalidade da figura 1, o instrumento 10 inclui uma sonda de RMN 8 e uma unidade eletrônica 9. A sonda de RMN 8 inclui um dispositivo para a produção de um gradiente de campo magnético e uma antena para a recepção de sinais de RMN e o processamento de sinais a partir da sonda 8, onde os sinais estão relacionados às medições de RMN.

[00015] O instrumento de perfilagem de poço 10 e o método são igualmente adequados para uso em aplicações de LWD (perfilagem durante a perfuração) e em aplicações com cabo de aço de furo aberto e furo revestido. Em aplicações de LWD, o aparelho pode ser disposto em um colar de perfuração. Geralmente, o instrumento de perfilagem de poço 10 inclui adaptações conforme puder ser necessário para a provisão de uma operação durante uma perfuração ou após um processo de perfuração ter sido completado.

[00016] Em modalidades típicas, o furo de poço 2 inclui materiais tais como seria encontrado em exploração de óleo, incluindo uma mistura de líquidos, tais como água, fluido de perfuração, lama, óleo, gases e fluidos de formação, conforme puder ser natural para as imediações. Alguém versado na técnica reconhecerá que os vários traços geológicos conforme puder ser encontrado em um ambiente de sub-superfície podem ser referidos como "formações" e que o arranjo de materiais abaixo no furo de poço (isto é, poço abaixo) podem ser referidos como "materiais de subsuperfície". Isto é, as formações são formadas por materiais de subsuperfície. Assim sendo, conforme usado aqui, deve ser considerado que, embora o termo "formação" geralmente se refira a formações geológicas de interesse, o "material de subsu-perfície" inclua quaisquer materiais de interesse, tais como fluidos, gases, líquidos e similares.

[00017] Uma descrição de um método de exemplo para processamento de dados de RMN é apresentada, agora, uma resposta do instrumento de perfilagem 10 a partir da realização de uma medição de CPMG pode ser expressa conforme mostrado nas equações (1), (2) e (1) (2) (3) onde mj representa a frequência de ocorrência de partículas de hidrocarboneto que tenham uma combinação de T2 aparente e T1/T2,app,j indexado por j e M(t, TW, G, TE)i representa dados preditos para a j-ésima combinação de parâmetros de aquisição.

[00018] Combinações diferentes de gradiente de campo magnético, G, e do espaçamento de eco, TE, podem ser expressas conforme mostrado nas equações (4) e (5), onde a notação REF se refere a um valor de referência, enquanto k representa um índice arbitrário que varia o número de combinações diferentes de G e TE. (4) (5) [00019] A equação (6) pode ser usada para se relacionarem Rk e RREF. (6) [00020] A equação (6) pode ser rearranjada para a produção da equação (7). (7) [00021] A partir da definição de R apresentada acima, a difusivida-de, D, pode ser expressa conforme mostrado na equação (8). (8) [00022] A partir da equação (4), o inverso de T2,app,REF pode ser apresentado em termos de D, conforme mostrado na equação (9). (9) [00023] De modo similar, a partir da equação (5), o inverso de T2,app,k também pode ser apresentado em termos de D conforme mostrado na equação (10). (10) [00024] O inverso de T2 aparente no índice k pode ser expresso como uma função de T2 aparente em GREF e TEREF conforme mostrado na equação (11). (11) [00025] A fórmula de difusividade (equação (8)) pode ser substituída na equação (11) para a provisão da equação (12). A equação (12) demonstra como o efeito de difusão afeta o T2 aparente para mudanças nas combinações de G e TE. (12) [00026] Usar as equações (7) e (12) na resposta do instrumento de perfilagem 10 a partir da equação (1) proporciona o operador para frente generalizado que contabiliza as variações de G e TE no conjunto de dados. O operador para frente generalizado pode ser usado para a predição de qualquer ponto no domínio de R e T2,app, onde o ponto se moverá devido a uma dada mudança no produto G-TE.

[00027] Por exemplo, com referência à figura 2, o operador para frente generalizado prediz a mudança de posição relativa do ponto Pref 20 (associado ao produto Gref-TEref) no ponto Pk 21 (associado ao produto Gk-TEk). Neste exemplo, Gref-TEref é menor do que Gk-TEk. Pode ser visto que R aumenta, enquanto T2,app diminui, ao passo que T1, o qual não é afetado pelo efeito de difusividade, permanece não modificado. Note que os segundos termos nas equações (11) e (12) são zero e RREF se torna igual a Rk na equação (7), quando o produto Gk-TEk equivale ao produto GREF-TEREF.

[00028] Uma inversão do operador para frente generalizado é apresentada, agora. A resposta do instrumento de perfilagem 10 dada pela equação (1) pode ser representada como um sistema de equações lineares (13) usando-se as equações (14) e (15). (13) (14) (15) [00029] Uma vez que o ruído de dados segue estatísticas gaussia-nas, uma solução de mínimos quadrados será usada. Uma informação prévia sobre (a) incertezas de dados preenchidas em uma matriz de covariância de dados Cd, (b) um modelo mais provável mapr, e (c) incertezas de modelo mapr representadas pela matriz de covariância de modelo prévio Cm são construídos na formulação. Uma solução a posteriori é apresentada nas equações (16) e (17), onde AT é a matriz transposta de A. (16) [00030] O operador inverso é denotado como A#. Com a hipótese de dados gaussianos representados pela matriz de covariância de dados Cd, o teorema de covariância sugere que a solução a posteriori é representada como uma distribuição gaussiana em um espaço de mo delo definido pelo ponto de probabilidade máxima (média) m# dado pela equação (16) e uma matriz de covariância a posteriori Cm# conforme mostrado na equação (17).

Cm = A A C..A"-((AC' a)+ cm!) (AC’ aX(atC^ a)+ Cl Γ (17) [00031] O ponto de probabilidade máxima m# é equivalente à solução de mínimos quadrados regularizada de Tikhonov, onde o inverso da covariância de modelo prévio é conhecido como a matriz estabili-zadora. Um atributo importante da matriz de covariância de modelo a posteriori é que ela determina de forma explícita como os erros de dados randômicos se propagam em qualquer dada combinação de parâmetros no modelo invertido.

[00032] O conceito de matriz de resolução de modelo é usado pela substituição de quaisquer dados sem ruído da forma dtrue = Amtrue na equação (16), para a provisão da equação (18). m# - A#Amtrue -R mtrue (18) mrm [00033] Aqui, a matriz Rmrm = A#A é definida como a "matriz de resolução de modelo". Cada coluna da matriz de resolução de modelo exibe a dispersão do parâmetro de modelo correspondente para outros parâmetros na solução. De forma ótima, a matriz de resolução de modelo é a matriz identidade, onde o modelo é completamente resolvido. Quando o modelo é mal posto, Rmrm sempre é diferente da matriz identidade, mesmo em condições altas de sinal para ruído. Por exemplo, assumindo um modelo prévio zero, a matriz de resolução dos mínimos quadrados se torna a equação (19). R,mr, -(ArCd‘A + cmXACmA (19) [00034] Analisar o comportamento da matriz de resolução de modelo é uma abordagem padronizada para medição da perda relacionada à regularização de uma informação de modelo para um problema inverso.

[00035] Com uma dada incerteza de modelo prévio e dados com menos ruído e/ou mais numerosos, a solução se torna mais bem resolvida e com incertezas decrescentes. Também, pode ser visto que em dadas condições de ruído de dados, quanto maior a informação de modelo prévio que for imposta à solução através de Cm, menores as variações de modelo a posteriori devido a ruído de dados. Por outro lado, aumentar a importância de Cm degradará a matriz de resolução de modelo. É importante encontrar o equilíbrio correto entre as variações de modelo relacionadas a ruído e o nível de degradação devido a uma regularização. Vários algoritmos existem para o escalonamento de incertezas de dados e de modelo para conjuntos de dados reais. Para fins de ilustração, dados prévios e a informação de modelo não são modificados por todos os exemplos, de modo a se expor melhor o efeito do operador para frente generalizado.

[00036] Uma análise de erro é apresentada, agora. Para uma análise de erro, um conjunto de dados a partir de medições de RMN de CPMG com múltiplos gradientes de campo magnético é considerada. O conjunto de dados inclui 16 trens de eco curtos e 10 trens de eco longos com uma variedade de tempos de espera, adequados para a investigação de hidrocarbonetos leves através de uma análise de R -T2,app. Cada trem de eco curto inclui 25 ecos igualmente espaçados com um espaçamento de eco (TE) de 0,45 milissegundos (ms). De modo similar, cada trem de eco longo inclui 690 ecos igualmente espaçados com um espaçamento de eco de 0,6 ms. Os trens de eco curtos têm tempos de espera de 20 a 300 ms. Quatro dos trens de eco longos são parcialmente polarizados em TW = 1000 ms, enquanto os seis trens de eco longos remanescentes têm TW = 9200 - 13200 ms. Para uma aquisição simultânea, os dados são coletados em seis frequências diferentes correspondendo a seis gradientes de campo magnético diferentes. O número total de pontos de dados é 7300. Os erros de medição são caracterizados com um ruído de dados gaussiano não correlacionado com uma variância de um para todo ponto de dados. Também, é assumido que um modelo prévio não correlacionado seja representado por média zero e variância unitária.

[00037] A parametrização a seguir é usada para todas as análises. O modelo de relaxação de T2,app versus T1/T2,app cobre um domínio retangular com T2,app entre 0,5 e 2048 ms e T1/T2,app variando de 1 a 128. Este domínio pode ser subdividido em 25 x 15 = 375 intervalos de uma forma equidistante em termos logarítmicos com um incremento de 20,5 em ambas as direções de T2,app e T1/T2,app. Parâmetros desconhecidos são os valores de intensidade mj para cada combinação em particular de T2,app e T1/T2,app. Os parâmetros são indexados com T2,app variando mais rápido do que T1/T2,app aumenta, conforme mostrado na figura 2.

[00038] Três esquemas de inversão diferentes (Esquemas A, B, e C) são usados para a reconstrução da parametrização de modelo acima. O Esquema A usa todos os trens de eco (7300 pontos de dados tendo uma variedade de G e TE) com um modelo baseado na formulação única de G e TE. Este esquema assume que não há diferenças significativas em G e/ou TE entre trens de eco longos diferentes.

[00039] No Esquema B, os trens de eco longos no gradiente mais alto são usados com a formulação única de G e TE. Como os efeitos de difusividade são desprezíveis para os trens de eco curtos, todos os trens de eco curtos são usados. Os dezesseis trens de eco curtos e os dois trens de eco longos totalizam 1780 pontos de dados no total.

[00040] Como com o Esquema A, o Esquema C usa todos os trens de eco com 7300 pontos de dados. Contudo, o Esquema C usa a formulação de modelo de gradiente múltiplo introduzida acima.

[00041] Para a avaliação da potência de resolução dos esquemas de inversão para o dado nível de ruído de dados e restrições de modelo prévio, as matrizes de resolução são computadas usando-se a equação (19) e comparadas. As figura 5 a 7 mostram as matrizes de resolução de modelo para os três esquemas diferentes. Note que a matriz de resolução de modelo ideal é a matriz identidade exibida na figura 4, usando o mesmo formato que nas figura 5 a 7. Para uma visão detalhada sobre a influência dos parâmetros de vizinhança sobre cada outro, uma inserção é provida no canto direito superior nas figura 4 a 7. A inserção destaca 17 parâmetros com os índices 305 a 321. Estes parâmetros correspondem a T1/T2,app = 64 e T2,app = 2-512 ms. A resolução neste subconjunto de parâmetros é importante para se discernir gás de outros fluidos no reservatório.

[00042] A figura 5, que implementa o Esquema A, ilustra o uso de dados de RMN de gradiente múltiplo com um algoritmo de processamento de gradiente único. Os efeitos de gradiente são modelados de forma inadequada e resultam na degradação da matriz de resolução de modelo associada, a qual é dominada por elementos fora da diagonal. As oscilações mais altas podem ser aliviadas com a melhoria da influência do estabilizador sobre o custo de uma perda de resolução espectral.

[00043] A figura 6 que implementa o Esquema B onde trens de eco longos de gradiente mais baixo não foram usados ilustra que a matriz de resolução de modelo funciona de forma aceitável. A influência de parâmetros de visualização geralmente diminui com a distância no domínio de parâmetro com ligeiras oscilações. Esta matriz de resolução de modelo se aproxima da matriz identidade muito melhor do que no caso do esquema A. Pode ser concluído que, se for usada uma formulação de gradiente único, então, os dados de gradiente múltiplo deverão ser divididos em componentes de gradiente único e processados separadamente.

[00044] A figura 7 ilustra a matriz de resolução de modelo do Esquema C. Esta matriz de resolução de modelo é superior àquela do Esquema A, destacando a importância do operador para frente gene ralizado quando do processamento de todos os dados em conjunto. Além disso, esta matriz de resolução de modelo tem recursos mais nítidos do que no caso do Esquema B. Os recursos mais nítidos demonstram os benefícios do uso de mais dados para resolução do número de parâmetros de modelo. Além disso, há vantagens de procedimento para um processamento de etapa única em relação à divisão dos dados e à reconciliação dos resultados subsequentemente.

[00045] As variações de modelo estatístico relacionadas a ruído para cada esquema podem ser analisadas pelo cálculo de matrizes de covariância a posteriori, conforme definido na equação (17), sem a necessidade de testes repetitivos. Os elementos da diagonal da matriz de covariância de modelo representam a variância de cada parâmetro de modelo individual, enquanto os elementos fora da diagonal representam as covariâncias de dois parâmetros.

[00046] A figura 8 ilustra as matrizes de covariância para os três esquemas apresentados acima (a figura 8A para o Esquema A, a figura 8B para o Esquema B e a figura 8C par ao Esquema C). Embora ocorram ligeiras variações, não há uma diferença notável entre estas matrizes.

[00047] Do ponto de vista de petrofísica com RMN, é mais prático analisar os erros de certas combinações dos parâmetros de modelo. Para a análise apresentada aqui, o modelo pode ser dividido em seis componentes diferentes: água retida em argila (CBW), água retida em capilar (BVI), fluidos móveis (BVM), gás (VGAS), porosidade efetiva (MPHE=BVM+BVI), e porosidade total (MPHS+MPHE+CBW), conforme mostrado na figura 9. A partir de qualquer dada distribuição de po-rosidade, estas quantidades podem ser obtidas pela soma de todos os parâmetros de modelo pertencentes à divisão correspondente. A soma pode ser feita matematicamente pela introdução da matriz de análise petrofísica, P, conforme mostrado na equação (20) onde cada linha representa uma componente petrofísica em particular. (20) [00048] Por exemplo, WCBW pode ser representado conforme mostrado na equação (21): Wcbw = [1 1 1 1 1 10 ... 0 1 1 1 1 1 1 0 .]ixNm (21) [00049] As variâncias de propriedades petrofísicas então podem ser obtidas, conforme mostrado na equação (22). (22) [00050] A figura 10 ilustra estas incertezas para cada um dos três esquemas. Pode ser visto que os Esquemas A e C, os quais se baseiam no conjunto de dados completo, produzem uma variância mais baixa do que o Esquema B, o qual se baseia em menos do que um conjunto de dados completo.

[00051] Com referência à figura 11, um aparelho para a implementação dos ensinamentos aqui é descrito. Na figura 11, o aparelho inclui um computador 11 acoplado ao instrumento de perfilagem de poço 10. Tipicamente, o computador 11 inclui componentes conforme necessário para a provisão do processamento em tempo real de dados a partir do instrumento de perfilagem de poço 10. Os componentes de exemplo incluem, sem limitação, pelo menos um processador, armazenamento, memória, dispositivos de entrada, dispositivos de saída e similares. Como estes componentes são bem conhecidos por aqueles ver sados na técnica, estes não são descritos em detalhes aqui.

[00052] Geralmente, alguns dos ensinamentos aqui são reduzidos para um algoritmo que é armazenado em meios que podem ser lidos em máquina. O algoritmo é implementado pelo computador 11 e provê aos operadores a saída desejada. A saída tipicamente é gerada em uma base em tempo real.

[00053] O instrumento de perfilagem 10 pode ser usado para a provisão de uma determinação em tempo real de uma propriedade das formações 4. Conforme usado aqui, a geração de dados "em tempo real" é tomada como significando a geração de dados a uma taxa que é útil ou adequada para a tomada de decisões durante ou de forma concorrente com os processos, tais como produção, experimentação, verificação e outros tipos de pesquisas ou usos, conforme puder ser optado por um usuário ou operador. Assim sendo, deve ser reconhecido que "em tempo real" é para ser tomado no contexto, e não necessariamente indica a determinação instantânea de dados, ou a feitura de quaisquer outras sugestões quanto à frequência temporal de coleta e determinação de dados.

[00054] Um alto grau de qualidade em relação aos dados pode ser realizado durante a implementação dos ensinamentos aqui. Por exemplo, um controle de qualidade pode ser obtido através de técnicas conhecidas de processamento iterativo e comparação de dados. Assim sendo, é contemplado que fatores de correção adicionais e outros aspectos para um processamento em tempo real podem ser usados. Vantajosamente, o usuário pode aplicar uma tolerância de controle de qualidade desejada aos dados e, assim, criar um equilíbrio entre rapidez de determinação dos dados e um grau de qualidade nos dados.

[00055] A figura 12 apresenta um exemplo de um método 90 para a estimativa de uma propriedade de um material. O método 90 inclui (etapa 91) a aquisição de dados usando medições de RMN. As medi ções são realizadas pela variação de pelo menos um dentre o gradiente de campo magnético (G) e o tempo entre ecos (TE). Ainda, o método 90 inclui (etapa 92) a organização dos dados de acordo com pelo menos um dentre gradiente de campo magnético (G) e tempo entre ecos (TE) usados nas medições de RMN. Ainda, o método inclui (etapa 93) o cálculo de um deslocamento do tempo de relaxação transversal T2,app e um deslocamento de (tempo de relaxação longitudinal T1) / (T2,app) devido a uma variação de T2 e um valor de T1 / T2,app. Ainda, o método inclui (etapa 94) a construção de um modelo matemático das medições de RMN a partir do deslocamento. Ainda, o método 90 inclui (etapa 95) a inversão do modelo matemático para a estimativa da propriedade.

[00056] No suporte dos ensinamentos aqui, vários componentes de análise podem ser usados, incluindo sistemas digitais e/ou analógicos. Os sistemas digitais e/ou analógicos podem ser usados na unidade eletrônica 9 para pelo menos um dentre gravação e processamento de sinais a partir da sonda de RMN 8. A unidade eletrônica 9 pode ser disposta em pelo menos um dentre o instrumento de perfilagem 10 e a superfície do terreno 7. O sistema pode ter componentes tais como um processador, meios de armazenamento, memória, entrada, saída, enlace de comunicações (com fio, sem fio, pulsado na lama, ótico ou outros), interfaces de usuário, programas de software, processadores de sinal (digital ou analógico) e outros desses componentes (tais como resistores, capacitores, indutores e outros) para a provisão de operação e análises dos aparelhos e métodos mostrados aqui em qualquer uma de várias maneiras bem apreciadas na técnica. É considerado que estes ensinamentos podem ser, mas não precisam ser implementados em conjunto com um conjunto de instruções executáveis em computador armazenadas em um meio que pode ser lido em computador, que inclui memória (ROMs, RAMs), unidades óticas (CD-ROMs), ou magnéticas (discos, discos rígidos), ou qualquer outro tipo que, quando executado, faça com que um computador implemente o método da presente invenção. Estas instruções podem prover a operação do equipamento, o controle, a coleta de dados e análise, e outras funções julgadas relevantes por um projetista de sistema, um proprietário, um usuário ou outras dessas pessoas, além das funções descritas nesta exposição.

[00057] Ainda, vários outros componentes podem ser incluídos e chamados para a provisão de aspectos dos ensinamentos aqui. Por exemplo, um suprimento de potência (por exemplo, pelo menos um dentre um gerador, um suprimento remoto e uma bateria), um suprimento de vácuo, um suprimento de pressão, uma unidade de resfriamento, uma unidade de aquecimento, uma força motriz (por exemplo, uma força de translação, uma força de propulsão, ou uma força de rotação), um ímã, um eletroímã, um sensor, um eletrodo, um transmissor, um receptor, um transceptor, uma antena, um controlador, uma unidade ótica, unidade elétrica ou unidade eletromecânica podem ser incluídos no suporte dos vários aspectos discutidos aqui ou no suporte de outras funções além desta exposição.

[00058] Quando da introdução dos elementos da presente invenção ou da(s) modalidade(s) aqui, pretende-se que os artigos "um", "uma" e "o(a)" signifiquem que há um ou mais elementos. De modo similar, pretende-se que o pronome indefinido "um outro" quando usado para a introdução de um elemento, signifique um ou mais elementos. Pretende-se que os termos "incluindo" e "tendo" sejam inclusivos, de modo que eles possam ser outros elementos adicionais além dos elementos listados.

[00059] Será reconhecido que os vários componentes ou tecnologias podem prover certa funcionalidade necessária ou benéfica ou recursos. Assim sendo, estas funções e estes recursos conforme puder ser necessário no suporte das reivindicações em apenso e variações das mesmas são reconhecidos como sendo inerentemente incluídos como uma parte dos ensinamentos aqui e uma parte da invenção descrita.

[00060] Embora a invenção tenha sido descrita com referência a modalidades de exemplo, será entendido que várias mudanças podem ser feitas e equivalentes podem ser substituídos por elementos das mesmas, sem que se desvie do escopo da invenção. Além disso, muitas modificações serão apreciadas para uma adaptação a um instrumento em particular, uma situação ou um material aos ensinamentos da invenção, sem que se desvie do escopo essencial da mesma. Portanto, pretende-se que a invenção não esteja limitada à modalidade em particular descrita como o melhor modo contemplado para a realização desta invenção, mas que a invenção incluirá todas as modalidades que caírem no escopo das reivindicações em apenso.

REIVINDICAÇÕES

Claims (20)

1. Método para estimar uma propriedade de um material (4), o método caracterizado por compreender: a aquisição de dados usando medições de ressonância magnética nucelar (RMN), as medições realizadas pela variação de pelo menos um gradiente de campo magnético (G) e um tempo entre ecos (TE); a organização dos dados de acordo com pelo menos um dos gradientes de campo magnético (G) e tempos entre ecos (TE) usados nas medições de RMN; o cálculo de um deslocamento do tempo de relaxação transversal aparente T2,app e um deslocamento de (tempo de relaxação longitudinal T1)/(tempo de relaxação transversal aparente T2,app) devido a uma variação do produto de G e TE; a construção de um modelo matemático das medições de RMN a partir dos deslocamentos; e a inversão do modelo matemático para a estimativa da propriedade.

2. Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que as medições ainda compreendem uma pluralidade de tempos de espera (TW).

3. Método de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que o modelo matemático compreende a série a seguir de equações: onde: M representa a saída predita de um instrumento de RMN; t representa o tempo; TW representa o tempo de espera; G representa um gradiente de campo magnético; GREF representa um valor de referência para o gradiente de campo magnético; TE representa um tempo entre ecos; TEREF representa um valor de referência para o tempo entre ecos; T1 representa o tempo de relaxação longitudinal; T2,app representa o tempo de relaxação transversal aparente; m representa uma frequência de ocorrência de partículas de hidrogênio representadas por uma combinação de T2,app e T1/(T2,app); T2,int representa um tempo de relaxação transversal intrínseco; R representa uma proporção de T1 para T2, app; Rj = Rk com k = j; RREF representa um valor de referência para R; e i, j e k representam valores de índice.

4. Método de acordo com a reivindicação 3, caracterizado pelo fato de que M (t, TW, G, TE) é representado como um vetor coluna e mj é representado por um vetor coluna, de modo que: [Mi] = [Aij] [mj] onde [Aij] é a matriz que relaciona [Mi] a [mj].

5. Método de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelo fato de que [mj] é determinado usando-se uma inversa de [Aij], de modo que: [mj] = [Aij]* [Mi] onde [Aij]* representa o operador inverso de [Aij].

6. Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que ainda compreende a colocação de um instrumento de perfilagem em um furo de poço para a aquisição de dados.

7. Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que ainda compreende o cálculo de um deslocamento de T2,app com respeito a um valor de referência de T2,app, devido à variação para um valor de T1/(tempo de relaxação transversal intrínseco T2,int).

8. Método de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de que o valor de T1 /(T2,int) é aproximadamente um para uma análise de hidrocarboneto leve.

9. Método de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de que o valor de referência para T2,app compreende um valor de referência para um gradiente de campo magnético (GREF) e um valor de referência para um tempo entre ecos (TEREF).

10. Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que ainda compreende o cálculo de um deslocamento de T1/(T2,app) com respeito a um valor de referência para T1/(T2,app), devido a uma variação para um valor de T1 /(T2,int).

11. Método de acordo com a reivindicação 10, caracterizado pelo fato de que o valor de T1 /(T2,int) é aproximadamente um para uma análise de hidrocarboneto leve.

12. Método de acordo com a reivindicação 10, caracterizado pelo fato de que o valor de referência para T1/(T2,app) compreende um valor de referência para um gradiente de campo magnético (GREF) e um valor de referência para um tempo entre ecos (TEREF).

13. Método de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato de que um valor máximo do valor de referência para T1/(T2,app) é menor do que ou igual a um valor suficientemente grande que exceda a T1/(T2,app) para um gás.

14. Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a organização compreende a colocação de parâmetros de modelo em uma malha logarítmica.

15. Método de acordo com a reivindicação 9, caracterizado pelo fato de que a malha é dividida em seções compreendendo uma seção para água retida em argila, uma seção para água retida em capilar, uma seção para líquidos móveis, e uma seção para gás.

16. Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a organização compreende a divisão dos dados em seções que incluem apenas um único gradiente ou tempo entre ecos.

17. Método de acordo com a reivindicação 16, caracterizado pelo fato de que o cálculo compreende o cálculo do deslocamento usando-se os dados de uma seção.

18. Aparelho para estimar uma propriedade de um material (4), o aparelho caracterizado por: uma sonda (8) para a fazer medições de ressonância magnética nuclear, as medições realizadas pela variação de pelo menos um gradiente de campo magnético e um tempo entre ecos; e uma unidade eletrônica (9) para o recebimento de dados da sonda e para: a organização dos dados de acordo com pelo menos um dos gradientes de campo magnético (G) e tempos entre ecos (TE) usados nas medições de RMN; o cálculo de um deslocamento do tempo de relaxação transversal aparente T2,app e um deslocamento de (tempo de relaxação longitudinal T1)/(tempo de relaxação transversal aparente T2,app) devido a uma variação do produto de G e TE; a construção de um modelo matemático das medições de RMN a partir dos deslocamentos; e a inversão do modelo para a estimativa da propriedade.

19. Aparelho de acordo com a reivindicação 18, caracteri zado pelo fato de que o aparelho é configurado como um instrumento de perfilagem (10) para ser transportado através de um furo de poço (2) penetrando na terra (7).

20. Meio legível por computador caracterizado por compreender instruções para: a aquisição de dados usando medições de ressonância magnética nucelar (RMN), as medições realizadas pela variação de pelo menos um gradiente de campo magnético ( G) e um tempo entre ecos (TE); a organização dos dados de acordo com pelo menos um dos gradientes de campo magnético (G) e tempos entre ecos (TE) usados nas medições de RMN; o cálculo de um deslocamento do tempo de relaxação transversal aparente T2,app e um deslocamento de (tempo de relaxação longitudinal T1)/(tempo de relaxação transversal aparente T2,app) devido a uma variação do produto de G e TE; a construção de um modelo matemático das medições de RMN a partir dos deslocamentos; a inversão do modelo matemático para a estimativa da propriedade; e pelo menos um dentre gravar a propriedade e exibir a propriedade para um usuário.