CN101566061A - 用于地层流体的井下特征化的方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了用于调查井孔穿过的含烃的地质地层的方法和设备。用于对与地下地质地层相关联的流体进行特征化的示例方法获得与所述地下地质地层相关联的流体试样。所述示例的方法在与所述地下地质地层相关联的井孔中测量所述流体试样的化学成分和热物理属性。所述示例方法基于化学成分或热物理属性中的至少一个选择表示所述流体试样的数学模型，并基于化学成分或热物理属性中的至少一个调整数学模型的参数，以生成经过调整的数学模型。然后，所述示例的方法基于所述经过调整的数学模型确定与所述地下地质地层相关联的流体的属性。

Description

用于地层流体的井下特征化的方法和设备

相关申请

本申请是于2006年3月24日递交的美国申请No.11/388,274的部分继续申请，所述美国申请No.11/388,274是于2002年12月3日递交的美国申请No.10/309,849(目前已被授权为美国专利No.7,081,615)的分案申请，上述所有文件的公开部分在此以引用的方式整体并入本文中。

本申请也涉及授予G.Fujisawa，等的、发明名称为“Method forChemical Composition Analysis in a Downhole Environment”的共有美国专利No.6,465,775以及授予O.Mullins等的、发明名称为“Methodand Apparatus for the Downhole Compositional Analysis of FormationGases”的共有美国专利No.5,859,430，这两个申请在此都以引用的方式整体并入本文中。

技术领域

本发明主要涉及用于在位确定关于含烃的地质地层的现场确定的方法和设备。更具体地，本发明涉及用于执行地层流体的井下表征的方法和设备。

背景技术

对商业上可行的烃的聚积进行特征化是测井的主要目标。井下采样和测试工具(例如模块化的动态地层测试器(MDT)(MDT是Schlumberger Ltd.的商标)在测井阶段期间被使用，以获得对所述聚积的开采特征的更直接的评估。MDT工具的目标是提供在储油层流体和井筒之间液压连通的受控通道。所述工具允许少量的地层流体通过与储油岩层(地层)接触的探针回流。除去获得对所述储油层的流动特征和地层压力的更直接的测量之外，还可以获得流体的高质量的试样以用于分析。在历史上，流体试样被带到地表，用于在实验室中进行分析，但是对于MDT工具的近期的开发已经使得在开采或采样序列过程中在井下直接测量流体属性成为可能。MDT工具的细节和所述MDT工具的光学流体分析仪(OFA)模块可以参照授予Urbanosky的共有美国专利No.3,859,851、授予Safinya等的共有美国专利No.4,994,671、授予Mullins等的共有美国专利No.5,167,149、授予Mullins等的共有美国专利No.5,201,220、授予Mullins等的共有美国专利No.5,266,800以及授予Hines等的共有美国专利No.5,331,156，在此所有上述专利以引用的方式并入本文中。

井下分析的主要优点在于所述流体是相对原始的。如果采样压力在饱和压力之上，则流体处于单相，以确保分析原始的成分。对于在饱和压力之下的压力，在油区中的液相以及其上面相关的气相的属性的测量将获得比在地表上重新组合的试样更精确的试样。事实上，当试样被获取到地表时将试样保持在其在井下所处的状态中是困难的。

石油和天然气实质上是多种烃组分的混合物，所述组分的改变与一些无机物质一起表示流体的特性。不同类型的储油层流体包括黑油、挥发性油、反凝析物、湿气和干气，且不同的流体类型需要对其开采进行不同的考虑，而不同的属性被用于其描述。例如，通常认同的是，黑油和干气可以采用所述油和气的相的平均属性(例如容积因子和气溶解率)进行满意地描述。作为接近临界流体的挥发性油和反凝析物，以及湿气都需要对流体成分的更详细的了解，这是因为最终采收率将由生产条件(例如主压力)的控制来支配。

实验室分析可能持续多日，而地表井位分析可能导致不希望的相变以及关键组分的损失，井下流体分析则与实验室分析和地表井位分析不同，可提供实时的信息。

所述流体属性的详细描述对于储油层中的流体的精确建模是有利的。事实上，诸如完井的类型、生产工序以及地表处理和加工设施的设计等的决定受到所生产的流体的特性的影响。例如，如果在储油层中的流体是反凝析物，则饱和(露点)压力将与地层压力和渗透性相结合，决定用于流体生产的回流最大压差，或者是否实施用于压力维持或液体汽化的喷射方案。

发明内容

在一个所述的示例中，用于对与地下地质地层相关联的流体进行特征化的方法获得与所述地下地质地层相关联的流体试样，并在与地下地质地层相关联的井孔中测量所述流体的试样的化学成分和热物理属性。示例的方法基于化学成分或热物理属性中的至少一个选择表示所述流体的试样的数学模型，并基于化学成分或热物理属性中的至少一个调整数学模型的参数，以生成经过调整的数学模型。然后，所述示例的方法可以基于所述经过调整的数学模型确定与所述地下地质地层相关联的流体的属性。

在另一个所述的示例中，用于对与地下地质地层相关联进行特征化的系统包括用于获得与所述地下地质地层相关联的流体的试样的装置。所述系统也包括用于测量所述流体的试样的化学成分的第一传感器；以及用于测量所述流体的试样的热物理属性的第二传感器。另外，所述示例的系统包括电子单元，所述电子单元用于基于化学成分或热物理属性中的至少一个选择表示所述流体的试样的数学模型。所述电子单元也可以基于化学成分或热物理属性中的至少一个调整所述数学模型的参数，以生成经过调整的数学模型。另外，所述电子单元可以基于所述经过调整的数学模型确定与所述地下地质地层相关联的流体的属性。

附图说明

图1是纯组分的压力-温度图；

图2是烃的混合物的压力-温度图，所述压力-温度图示出所述混合物的泡点线、露点线和临界点；

图3是烃的拟组分的压力-温度图；

图4是可以被用于实现所述示例的方法的示例的设备的图；

图5是由MDT工具的CGA模块所确定的烃的拟成分的压力-温度图；

图6是在生成图5中所采用的烃的实际成分的压力-温度图；

图7a-7f是在生成图5中所采用的烃的实际成分的压力-温度图，但具有用于污染所述试样的钻井液滤液的不同摩尔分数；

图8是示出在确定是否继续采样中使用的相的计算的流程图；

图9是示出在关于是否继续采样的决定中的使用随时间进行的相的计算的流程图；

图10是示出使用用于限定反凝析物的压差(或者压降；drawdownpressure)的相的计算的流程图；

图11是示出使用用于限定挥发性油的压差的相的计算的流程图；

图12是可以被用于对地层流体进行在位特征化的另一个示例的设备；

图13是示出可以结合图12的示例的设备使用以对地层流体进行特征化的示例方法的流程图；

图14a和14b是示出对地层流体进行特征化的另一种示例方法的流程图。

具体实施方式

如下文更详细地所述，关于含油气的地质地层的在位确定通过使用采样工具(例如Schlumberger模块化动态地层测试器(Modular DynamicFormation Tester(MDT)))进行。以所述采样工具获得的井下数据被用于进行储油层流体的成分分析，且所述储油层流体的成分分析涉及所述流体的热力学行为的模型；即，所述流体组分的质量分数被用作状态方程(EOS)的输入，以预测所述流体的相态。对于相对于储油层流体的热力学行为而被特征化的所述储油层流体，计算所述储油层的流体生产参数、传输属性以及商业上有用的指标。例如，所述热力学模型可以提供相包络(phase envelope)，所述相包络可以被用于迭代地改变所述试样的收集速率，以便避免进入两相区域。对于评估开采特定的储量所需的方法也可能有用的其他属性可以从所选择的状态方程中被估计出。作为示例，在具体的温度和压力下的膨胀之后，从液体形成的气体的密度、粘度和体积可以从提供有化学成分的EOS中直接得出。

所述流体试样相对于其热动力模型的特征化也可以用作基准，以确定所获得的试样的有效性，是否保持所述试样，和/或是否在感兴趣的位置上获得另一个试样。更具体地，基于热力学模型和关于地层压力、采样压力和地层温度的信息，如果确定所述流体试样在所述试样的泡点曲线附近或以下获得，则可以进行判定，以抛弃所述试样和/或以较低速率获得试样(即更小的压降)，这样不会从所述试样产生气体。替代地，因为在地层中的气体反凝析物的准确的露点的了解是有利的，所以当条件允许时，可以进行判定以改变压差，以试图观察所述液体凝结，并由此建立实际的饱和压力。

为了生成所述储油层流体的相对精确的热力学模型，需要获得所述储油层流体的成分的精确确定。这样，如在下面进行的更详细的描述，所述储油层流体成分可以采用MDT工具的凝析物和气体分析仪(CGA)模块被评估。更具体地，所述CGA模块测量吸收谱，并将其转换成所感兴趣的流体中几个分子组的浓度。尤其是，可以确定甲烷(CH₄)、包括乙烷、丙烷、丁烷和戊烷的分数(C₂H₆、C₃H₈、i-C₄H₁₀、n-C₄H₁₀、i-C₅H₁₂、n-C₅H₁₂)的组、己烷和更重的组分(C₆H₁₄+)的结块以及二氧化碳(CO₂)的浓度。然而，在此所述的示例的方法和设备可以被更普遍地用于所述流体成分的任何所需的划分。于是，如果需要，所述流体的每种组分可以被单独考虑，以潜在地增加建模的精度。

在对示例的方法和设备继续进行更详细的描述之前，现在提供复杂的流体的相态的简要概括。物质可能以三种基本的相存在，即：气体、液体和固体。物质的相态表示物质在特定的压力和温度条件下所处于的所有可能的状态或相。“物质”通过一种或更多种可识别的“组分”或“化学实体”来形成。术语“系统”在所述上下文中也将与术语“物质”类似地使用(即，“系统”是广泛意义上的系统，而不局限于某个特定实例性的系统)。

众所周知，吉布斯相律表明，假定在组分之间没有化学反应，则系统的自由度(NF)等于组分数(NC)减去相数(NP)加2。数字2表示强度属性的压力和温度。系统的自由度建立独立的强度属性的数量，所述独立的强度属性必须详细规定，以获得所述系统的所有属性的热力学状态。

图1是纯组分(NC＝1)的压力-温度(P-T)图。当两相共存时，NF等于1，且所述两相沿着如图1所示的线中的任何一个存在。对于三相NF＝0，所述相位可能仅在由三相点限定的特定压力和温度下存在。临界点存在于气/液相分界线的末端上，且该气压曲线对于石油工业具有高的关联性。在临界点上，气体和液体属性是相同的。超过所述临界点，在流体属性不发生不连续的改变的情况下，出现相变。在具有高于所述临界点的压力和温度的区域中，所述流体被称为超临界的。

石油流体(油和气)是具有复杂的相态的多种烃组分的混合物(即，NC＞2)。当存在两相时，NF＞2，且存在两相时的压力和温度条件由P-T图中的包络所包围的面积表示。图2是具有列于表1中的成分的烃流体的P-T相图。

表1

组分	摩尔分数
		C1	0.7102
C2	0.1574
		C3	0.0751
i-C4	0.0089
		n-C4	0.0194
i-C5	0.0034
		n-C5	0.0027
C6	0.0027
		C7+(γ＝0.7，M＝103)	0.0003
CO2	0.0167
		N2	0.0032

在图1中，纯组分的泡点曲线和露点曲线一致。在混合物的情况下，例如在图2中所表示的一个，所述两条曲线包围两相区域，并在临界点相遇。在所述包络内的线与不同摩尔分数的气体(V)相对应，且因此所述泡点线对应于V＝0，而所述露点曲线具有V＝1。很重要的是注意到在图2中流体成分是恒定的。

如图2所示，最左边的线表示所述混合物的泡点曲线。对于在泡点曲线上面的压力和温度条件，所述流体处于液相。如果压力在临界温度(Tc)以下的恒定温度(即，在表示所述泡点曲线和露点曲线之间的描绘的临界点上的温度，且在所述临界点上，所述气体和液体的密度相等，在相之间存在的弯月面已经消失)下减小，“第一”气泡将在泡点压力下形成。在图2中，最右边的线被称作露点曲线。超过露点曲线的压力和温度条件对应于单一气相。

所述相包络的特征在于三个属性：临界凝结压力、临界凝结温度和临界点。所述临界凝结压力是两相存在的最高压力(在图2中为大约98巴)；所述临界凝结温度是两相存在的最高温度(在图2中为大约298℃)；而所述临界点是露点曲线和泡点曲线相遇而流体各相接合的点。在临界点附近，在不借助交叉模型的情况下，经典(例如三次方型)的状态方程(EOS)不能提供流体的热力学属性的精确预测(在临界温度的几摄氏度C以内)。在96巴的压力和260℃的温度下，所述混合物的临界点如图2所示。

状态方程(EOS)通过给物质的三种强度属性建立关系而在数学上描述流体的相态，所述三种强度属性为：压力、温度和摩尔体积。基本的EOS是下面所示的理想气体方程(1)

$\left(1\right),P=\frac{\mathrm{RT}}{V_M}$

在石油工业中所采用的最多的状态方程是范德瓦耳斯(van derWaals)方程。这些三次方程被展开用于求解复杂的多组分混合物的相平衡。这些方程的一般形式是：

(2)P＝RT/[V_M-b₁(T)]-a(T)/[(V_m+b₂(T))(V_M+b₃(T))]

其中V_M是摩尔体积，T是温度，而R是普适气体常数。在式2的右边的第一项表示由于分子所占据的体积而对摩尔体积进行的修正。第二项表示由于作为温度的函数的分子的吸引力而对压力的贡献。

涉及采用三次状态方程对流体进行特征化的一个缺点是所述等式仅仅提供粗略的液体密度的预测(及所述预测可能有至少10％的误差)。然而，简单的经验修正，称为体积转换，已经被设计，以在不影响相平衡预测的情况下对其进行改善。所述修正通常通过调整所测量的密度的系数而被确定。存在其他的、更复杂的状态方程，例如公知的本尼迪克特-韦柏-鲁宾(Benedict-Webb-Rubin)方程。这些方程可能需要依赖于流体的复杂性的显著的处理能力。这样，在大多数石油领域的应用中，采用三次EOS。出于本公开的目的，可以采用三次EOS、更复杂的EOS和/或连续的热力学模型。

通过状态方程确定露点曲线和泡点曲线的公知方法已经被很好地记载了，见例如Michelsen，M.L.，“Calculation of Phase Envelopes andCritical Points for Multicomponent Mixtures”，Fluid PhaseEquilibria，4，1980(pp.1-10)，所述文献在此以引用的方式整体并入本文中。采用三次状态方程确定露点曲线和泡点曲线需要知道临界温度、临界压力和每种组分的离心因子(ω)，以及二元相互作用参数(bij)(如果所述二元相互作用参数未知可以将其被设成0，并可能导致所述预测精度的降低)。通过两相的状态方程确定泡点所需的算法与确定露点所需的算法基本相同，已经在所述文献中进行记载；见例如Michelsen，M.L.id。主要地，这需要液体成分以及压力或温度是固定的，且然后对于假定的温度和气体摩尔分数，通过EOS模型计算挥发性。然后，这些值被用于计算平衡比。所述过程被迭代直到所述气体摩尔分数的总和等于一。

对于当一些流体组分被分组时的情况，可以采用方案将成组的成分分裂成一定摩尔分数的独立组分。已经在所述文献中被描述的这些过程可能增加根据特定的状态方程进行预测的精度。

所选择的EOS的特定参数也可以被调节成附加的物理测量(例如所测量到的热物理属性)或者用于获得更有代表性的模型的现有常识。如果，例如，试样的泡点的压力的测量是可以进行的，则信息被合并以在所述点上配合所选择的状态方程。可以被微调的模型参数包括临界压力、临界温度和每种组分的离心因子(ω)、二元相互作用系数(bij)和/或混合物的摩尔成分。对于较差表示液体密度的三次EOS，密度的测量需要确定体积修正因子，并因此允许具有优于10％的不确定性的预期密度。

在相计算中的不确定性通过与采用EOS对流体行为进行建模所涉及的误差、以井下工具所测量到的流体的成分中的不确定性、以及采用拟组分表示烃分数组相关联。因此，在此所述的示例中，所述计算可以在概率的框架中进行且对所计算的相位行为中的不确定性的估计可以用所述结果来报告。结果，计算机化的系统或操作者可以实时地进行过程决定。

在通过MDT工具获得的成分和其他物理属性测量对应于接近临界的条件的特定情况下，通过三次状态方程计算出的流体属性中的不确定性显然更高。然而，接近临界的流体的信息数值已经很大。尤其，确定临界点的哪一侧(即是否流体是接近临界的液体或接近临界的气体)是对于开采和生产的判定有用的数据。例如，接近临界的气体可能在生产管道中表现出反凝析行为而同时接近临界的液体将具有泡点压力。

为了体现所提出的分析方案的性能，在表1中列出的如图2所示的相边界的成分被作为起点。然后表1的组分根据由MDT CGA分析可得到的组而被分组。于是，形成两个组以表示分数C2至C5和C6+，即结合组分C2至C5的摩尔分数，而C6和更大的碳链的摩尔分数被结合。相平衡计算以所述CGA拟组分重复进行，而所得的P-T截面如图3所示。

对于新的拟成分(pesudo-composition)，在图3中可见，临界凝析压力为大约87巴的压力，临界凝析温度为大约282℃，而临界点处于大约86巴的压力和大约258℃的温度下。通常，这些计算值对于在表1中所列出的扩展的成分比如图2所示的值略低。当将通过拟组分分析获得到值与所述扩展组分确定的值相比较时，在临界温度基本不变(即在大约1％以内)的同时，拟组分的临界凝析压力大约降低12％，临界凝析温度大约降低5％而临界压力大约降低11％。尽管所述比较仅仅针对一种典型的流体进行，但是所述结果表示通过拟成分估计出的相图的最大压力和温度可能对于限定流体在保持单相的同时能够经受的最大压力和温度的下降(与估计误差一起)是有用的。预测的临界温度的非常小的变化更值得注意。这意味着CGA拟组分分析能够仅基于计算的临界温度和实际油藏温度的比较来区别流体类型(例如液体或气体)。

一旦限定所述流体模型，则可以计算下列属性：两相之间的表面张力；每个相的粘度；凝析气体比率(CGR)或油气比率(GOR)；每个相的密度；体积因子和可压缩性；热容量；以及饱和压力(泡点或露点)。这样，EOS可以被求解以获得在给定压力下的饱和压力。密度、气液比率和体积因子是EOS的副产物。诸如热容量或粘度的其他属性结合关于流体成分的信息得自其他属性。

当这些属性中的任何属性被通过MDT工具或任何其他测井技术直接或间接地测量，或者可从现有的常识获得的，可以被用于证实EOS模型或调整EOS模型内的参数。后者取决于用户的判断力，但是在估计从被用于计算相包络的方法产生的不确定性中可能是有用的。

进而，采用在此所述的典型的方法和设备所测量和计算得到的属性可以被用于与用于进行流体的成分数值模拟的其他的储油层评估技术以及储油层的生产行为相结合。

现在回到图4，示出了可以被用于实现在此所述的示例流体特征方法的示例设备。尤其，钻井工具10被从典型的多股电缆15的下端悬挂在井孔12中，所述多股电缆15以常规形式被缠绕在地层表面上的合适的绞盘(未示出)上。电缆15被电连接到地层表面上的电控制系统18。工具10包括细长主体19，所述细长主体19封闭工具控制系统16的井下部分。细长主体19也运送可选择性地延伸的流体进出组件20以及可选择性地延伸的工具锚定构件21，所述流体进出组件20和工具锚定构件21被分别安置在所述工具体的相对的两侧。流体进出组件20被装备用于选择性地将井孔12的壁的所选择部分封锁或隔离，这样建立与相邻的地层14的流体连通。用于确定井下压力和温度的传感器或其他装置(未示出)以及流体分析(例如光学)模块25也被包括在工具10中，所获的流体通过流过所述流体分析模块25。此后，所述流体可以通过端口(未示出)被排出，或可以被送给一个或者更多个流体收集室22和23，所述流体收集室22和23可以容纳和保持从地层获得的流体。流体进出组件、流体分析部件和到收集室的流动路径的控制由电子控制系统16和18进行。本领域中的技术人员应当理解，所述电子控制系统可以包括至少一个微处理器或其他处理器或处理单元、相关存储器以及其他硬件和/或软件。

采用图4的设备，在所测量的储油层压力和温度下获得地层流体的试样，且相关信息以CGA模块/算法处理。所述CGA模块测量吸收光谱并将其转换成在感兴趣的流体中的多个分子团的浓度。所述MDT工具的CGA模块提供甲烷(CH₄)；包括乙烷、丙烷、丁烷和戊烷的分数的基团(C₂H₆、C₃H₈、i-C₄H₁₀、n-C₄H₁₀、i-C₅H₁₂、n-C₅H₁₂)；己烷和更重的组分(C₆H₁₄+)的结块以及二氧化碳(CO₂)的浓度的测量，可以根据所述浓度的测量计算摩尔分数或重量分数。由CGA确定的(拟)组分在表2中列出。

表2

	质量分数(％)
		CO2	3.5
C1	41.1
		C2-5	22.0
C6	33.4

从所述成分中，获得图5的相图。

在实验室中测量到的储油层的压力和实际的饱和压力也在图5中绘出。从图5中可以观察到，在储油层中的流体类型(在大约550巴的压力和156℃的温度下被测量)是反凝析的，这是因为压力/温度结合处于临界点的右侧且在露点曲线之上。正如在此后所讨论的，因为所述信息表示在采样的同时所采取的考虑，所以所述信息是有价值的。

通过以上被特征化的流体，通过三次EOS计算的、在156℃上的饱和压力值是372巴。采用由实心圆表示的±10％的置信区间，进行采样的人将被建议不降低到低于410巴的压力。

对于由在此所述的设备进行采样得到的特定的流体，实验室的成分分析是可行的，且如表3中所示：

表3

组分	摩尔分数(％)
		N2	0.51
CO2	4.25
		C1	72.94
C2	8.28
		C3	4.21
iC4	0.70
		nC4	1.43
iC5	0.51
		nC5	0.61
C6	0.74
		C7	1.11
C8	1.14
		C9	0.69
C10	2.88

如表3的组分所述，产生相图并显示在图6中。正如从图6中所见，在156℃的温度下，所获得的流体的实际的饱和压力是389.5巴。所述点显示在图5的图形上，并落在所示的置信区间内。

根据在此所述的示例的一个方面，相图的生成可以被用于帮助确定在所获得的流体试样上的井孔泥浆污染物的效果。尤其，诸如图4所示的工具被引入井孔中，并停驻于所需的井孔深度处，所述工具通常基于具有在被期望找到单相流体(例如油或气)的区域中的裸眼测井的储油层的评估而被选择。工具探针与储油层实现液压连通，且流体通过所述工具被抽取，并在井孔工具的光学模块中被分析。第一成分测量被获得并通常对应于来自附近的井孔区域的被高度污染的流体，在所述井孔区域中，钻井流体(例如油基泥浆)被过滤进储油层，并与原本的流体(包括例如烃)相混合。污染物的量化估计(即污染物的分数)可以采用利用对由MDT所获得到试样进行近红外光学分析的算法而确定，例如在授予Mullins等的美国专利No.6,350,986以及授予Schroer等的美国专利No.6,274,865所公开的内容，所述两个专利的内容在此以引用的方式整体并入本文中。所述污染物估计等同于在基于油的泥浆滤出液/地层流体混合物中的污染物的质量分数。

被污染的试样的初始成分测量被用于基于以状态方程进行的计算生成相图。已知在混合物中的污染物的分数，所测量的污染成分被转换用于获得未被污染的流体的估计。例如，如果成分测量与某些气体组分的成分分析一起确定试样中的液体分数，则所有的污染物被分配给液体成分，而污染物的分数可以从所述流体中被减去，以给出原始流体的成分估计。然后，原始流体成分估计可以被用于预测纯相的相图。

随着流体被通过MDT的光学模块泵取，所述流体的成分被不断地确定。典型地，随着采样的进行，获得日益增多的较为清洁(即污染少)的试样。相图可以被连续地生成，且成分被转换以基于污染物的分数估计未被污染的试样。这些估计应当与原始流体成分的最初估计相符。通过持续地找到被估计的未被污染的成分并与原有的确定相比较，可以证实所述污染物测量。

污染物对于各种测量和测定的影响由此可以参照图7a-7f得出。图7a-7际出对于在表3中列出的但被由50％的nC16和50％的nC18(摩尔分数)组成的泥浆滤出液污染的不同量试样的P-T图。图7a至7e示出从所述具有不同比例(摩尔分数)的污染物的混合物获得的图。对于20％摩尔分数的滤出液(图7a)，由于被污染的混合物的临界点大约为172巴和大约390℃，所以在大约550巴和大约156℃的(周围的)储油层条件下的流体为液相。随着污染物从图7a到图7b(10％的摩尔分数的滤出液)、图7c(5％的摩尔分数的滤出液)、图7d(4％的摩尔分数的滤出液)和图7e(2.5％的摩尔分数的滤出液)逐渐减小，临界点朝向较低的温度移动(例如，从大约390℃到大约157℃)。对于2.5％摩尔分数的滤出液，临界点基本与储油层的温度一致。在所述污染水平上，可能错误地得出在储油层中的流体是超临界的。在1％的摩尔分数的滤出液下(图7f)，流体在储油层条件下(即，在550巴和156℃下)完全处于气相，在储油层温度下的露点压力又为389巴。因此，应当理解，如果没有对污染进行修正，则可能对地层中的流体状态进行不正确的判定。

本领域内的技术人员应当理解，当大百分比的地层流体由较长的碳链(例如C6+)构成时，由50％的nC16和50％的nC18组成的泥浆滤出液将对流体的热力学模型产生较小的影响；且当大百分比的地层流体由甲烷或短碳链构成时，典型的基于油的泥浆滤出液将对所述流体模型产生较大的影响。

提供可以生成现场流体的相图并可以考虑泥浆滤出液污染的井下工具具有大量的应用。例如，流体试样相对于其热力学模型的特征可以被用作确定所获得的试样的有效性的标准，不论是否将试样保持在感兴趣的位置上，和/或是否在所述感兴趣的位置上获得另一个试样。更具体地，转到图8，在由井孔工具获得流体试样之后，(被污染的)试样的成分或伪成分的测量在102上进行，而污染水平的测量在104进行。在两种测量以及污染物的成分的给定的已知信息的情况下，原始(未被污染的)流体的成分的确定在106进行。利用状态方程，未被污染和已被污染的流体的相的计算可以在108被进行和比较。然后，相的计算可以在地层温度和压力下在110上被比较，以便确定是否污染显著地影响所述流体的PVT属性。换句话说，如果地层的压力和温度位于被污染的流体和未被污染的流体的P-T图的相同部分上，所述P-T图的相同部分表示在两种情况下流体处于同一相，则污染可以不被考虑成“显著的”，而在井孔中的一定的深度处采样可以在112上以所获得的试样的存储(如果需要)完成。另一方面，如果污染显著地影响流体的PVT属性，则在114上，确定是否在地层中的深度位置上的采样时间已经到达最大时间。如果是，则在116中，工具优选地被移动到用于采样的新位置上；而如果否，则在118中，获得附加的流体试样，希望流体污染降低到不是很明显的水平。

连续或多次采样，以及对于来自连续或多次采样的数据的处理获得多次污染测量、多次未被污染的成分的确定以及多组相计算可以被以几种方式使用。首先，随着对污染物测量和未被污染的成分进行多次测定，对这些值、置信水平增加。所述置信水平可以与作为“产品”的实际的确定一起提供。第二，正如此后参照图10和11被讨论，在一定的情况下，最初的相的计算可以被用于调整液面降低压力，以便获得单相流体。第三，多次测定可以被用于预测污染清洁速率，所述多次测量依次被用于确定是否在采样位置上继续采样。

回到图9，对于之前在122中、在第一流体试样上进行的第一相计算，在124中、在第二流体试样上进行第二相计算。如果需要，可以在另外的流体试样上进行第三和后续的相计算。基于各个相计算，对污染清洁的速率进行确定。如果在126中，污染清洁的速率表明在合适的时间框架内到达可接受的污染水平，在128中进行继续采样。如果否，则在130中终止采样。应当注意，“可接受的污染水平”与是否污染水平将显著地影响如上参照图8所述的流体的PVT属性相关。

如上所述，相计算也可以被用于调整液面降低(采样)压力。如图10所述，基于在132的相计算以及地层的温度和压力的已知信息，可以对于现场流体是黑油133、挥发性油134、凝析物135、湿气136和干气137进行测定。在凝析物的情况下，如果在138中，采样自地层的流体是气体(即凝析物表现“反凝析行为”)，如在共有的美国专利No.7,002,142中所述，所述文件在此以引用的方式整体并入本文中，在140中，所述气体可以利用其荧光以及在142中对所观察到的其露点压力进行监测。同样，在144，根据相计算，可以计算露点压力Pdew(即在对应于现场温度的露点曲线上的点)。如果在146，储油层的现场压力Preservoir大于露点压力，最大压差(即Preservoir-Pdew)在148限定，以便维持单相流体进入井孔工具中。所述最大压差可以被用于采样过程中，以调整在获得试样过程中所采用的压差。然而，如果根据相计算的Preservoir的计算不大于Pdew，则应当不会观察到反凝析行为。于是，在146中计算的Pdew与从荧光的监测中观察到的Pdew不相等，且流体模型应当在150中通过例如选择不同的状态方程、调整EOS中的参数，或者调整组成成分的测定来进行相应地调整。

如果在132的相计算表明，现场流体是挥发性油134，如图11所示，则可以进行不同组计算。对于挥发性油，在152，计算饱和压力Psat以及可选地计算临界压力。如果在153中，储油层压力Preservoir大于Psat，则最大压差(即，Preservoir-Pdew)被在154限定，以便维持单相流体(即液体)进入井孔工具中。所述最大压差可以被用于在采样过程中调整在获得采样的过程中所采用的压差。另外，如果调整压差，则可以对系统进行其他调整(例如污染清洁速率——图9)。然而，如果Preservoir不大于Psat，则所获得的试样应当是两相试样155。如果需要，所述测定可以与实际试样的相位的测定相比，且如果预测与实际情况不同，则相应地调整流体模型。应当注意，最大压差也被用于进行关于生产来自地层的烃的判定。

根据在此所述的示例的方法和设备的另一个方面，如果确定流体试样在试样的泡点曲线附近获得，则可以在不同的压降下对压差进行判定，以便找到准确的(实际的)泡点。然后，所述泡点可以被用于进行关于生产来自地层的烃的判定。

本领域的技术人员应当理解，在此所述的示例的设备的一个可能的“输出”是每种所获得的试样的、具有可信的指示或不可信的指示的一个或者更多个P-T图。替代P-T图，可以对于每个感兴趣的深度提供在所述深度处的地层温度下的泡点或露点的数值指示。同样，可能简单地提供对于两相生产出现所处的压力的指示。其他可能的输出尤其包括密度、气液比和粘度测定，以及对于试样质量和流体行为的污染效应的评估。

在不同的井孔深度处的流体成分测量的多功能性使得获得对储油层结构的更好的认识成为可能。已知所估计出的成分梯度，能够将在不同深度上的所估计出的成分与在该深度处的实际测量值相比，以分析变化。可能伴随或不伴随压力梯度的改变的成分的突变指示了储油层结构中的垂直不连续性。

成分测量与在不同深度处的实时的相计算一起使得重要的流体属性(例如在井下条件下获得的高质量的单相试样上的饱和压力、气液比和液体排出体积)的计算和确认，而没有在地层表面上相重组的风险。这些属性随深度的变化可以被用作整个储油层的流体模型的构造的基础。

流体成分和相态计算很具有实用性的具体情况是含有气体和液体带的储油层的分析，在所述储油层中，主要感兴趣的是辨别气体是否与液体相关联。在所述情况下，根据相计算和成分梯度获得的液态烃的泡点给出在两个带之间的连通的指示。具体地，如果油带不接近其饱和压力，则最可能是不与附近的气体带连通。相反地，如果油不处于其饱和压力下，且含有气体的地层位于附近，则可能两个带是连通的。

另一个应用是厚储油层的情况，在该厚储油层中，由于重力和温度梯度导致成分变化。在这些情况中，对于油-汽流体的接触的预测能够根据成分梯度进行。在跨过大范围深度的储油层中，成分变化可以在所选择的井中的之前的步骤之后被测试。

前述的示例的设备和方法能够实现与地面下或地表下的地质地层相关联的流体的相对迅速的井下特征。更具体地，一些前述的示例的设备和方法配置用于使得地层流体(例如被从地下地层或储油层提取或生产的基于烃的流体)的属性(例如热物理属性)采用井下工具快速确定。尤其，在一些上述的示例中，地层流体可以被采样并经受有限的成分分析(例如伪组分分析)。所述受限的成分分析采用一组相对受限的化学成分或组分确定试样的化学成分(即伪成分)。例如，成分分析可以独立地测量硫化氢、二氧化碳、甲烷、乙烷、丙烷以及其他更重的烃的摩尔分数。然而，典型地，为了进行更迅速的成分分析，特定组的烃可以被同时或混在一起测量。例如，在一个受限的成分分析中，可以测量甲烷；包含乙烷、丙烷、丁烷和戊烷分数的组；包含己烷和更重的烃的组；以及二氧化碳。

然后，受限的成分分析的结果(例如伪组分浓度或摩尔分数)可以被用于增加热力学流体模型的参数，例如，三次状态方程，以形成用于流体的、可调整的伪组分模型。然后，依次地，流体伪组分模型可以被用于得到所采样的流体的各种热物理属性，以由此促进流体储油层或被生产的储藏物的经济平衡，以控制生产参数进行储油层的更有效和高效地生产，以选择优化的完井等。

这样，前述的示例的方法和设备主要聚焦在采用化学成分分析生成表示地层流体的热物理行为(例如相态或属性)的数学模型。因此，采用所生成的模型确定的地层流体的任何热物理属性的精度，至少部分地由受限的化学成分分析而确定。

然而，如结合图2和3的以上描述和在下文结合图12、13、14a和14b的更详细的示例中，除去用于提供流体的改进的热力学模型的成分分析之外，流体的热力学数学模型也可以被采用地层流体的物理属性的井下测量而调谐或调整。例如，采用至少一个其他的物理属性生成流体的热力学模型，可以显著地提高所述模型的精度以及预测流体在不同于进行井下测量所处的温度和压力的温度和压力下的热力学行为的能力。例如，饱和压力、流体密度、流体粘度、热容量和/或流体的任何其他物理属性的测量可以提供数据，所述数据被用于调谐或调整地层流体的热力学模型，以提供对于整个生产过程的流体的热力学行为、流体的储物的经济性等的更精确的预测。另外，采用连续的热力学模型或多分散的流体的使用可以被用于进一步提高成分模型(例如伪组分模型)的精度。

现在回到图12，描述可以被用于执行地层流体的井下测量并对地层流体进行特征化的另一个示例设备200。如图12所示，井下流体分析工具202被设置在穿透地质地层206的井孔204内。工具202可以采用任何所需的技术和设备被置于与地层206相邻的井孔204中。例如，工具202可以是经由钻杆或经由任何其他类型的适合于将工具202设置在地层206中传送工具传送的测井电缆类型的工具。另外，如下文详细所述，除去被配置用于对现场的地层流体进行特征化或分析之外，所述工具202也配置用作采样装置。

例如，地层206可以是含有烃的将被评估的储油层或储藏物。尤其，可能需要对存在于地层206中的烃流体进行特征化、以确定地层206的潜在的经济价值，以确定用于开采地层206的更有效或高效的方式(例如在从地层提取流体时所采用的压力以及在整个生产过程中的其他压力和温度)等。

工具202包括探针208，所述探针208可以被用于从地层206中提取流体，和经由出油管线210将所提取的流体输送到第一室212。探针208可以是单探针或双探针(例如屏蔽探针)、双封隔器或适合于实现在工具202和第一室212之间的流体连通和适合于从地层206提取流体的其他任何装置。温度传感器214和压力传感器216位于出油管线210中，以随着所提取的流体进入第一室212而对所提取的流体的温度和压力进行测量。

第一室212配置用于确定经由出油管线210设置的所提取的流体的化学成分。更具体地，室212可以配置用于确定二氧化碳、硫化氢、甲烷、乙烷、丙烷和/或然和其他烃或烃的组的相对量。另外，室212还可以配置用于例如通过采用例如介电常数测量确定流体是油、水和/或气来确定其中流体的相或流体类型。

室212可以采用光学光谱装置、气体色谱装置、质量光谱装置、核磁共振装置和/或液-液色谱装置，以进行在室212中的地层流体的化学成分的测定。如果例如采用光学光谱装置，并测量相对简单的光谱，则可以测量甲烷、乙烷、丙烷、二氧化碳和包含所有的更重的烃的组。这种测量足以确定流体的气体与油的体积比。这种测量也足以进行伪组分分析，所述伪组分分析可以结合压力和温度测量(例如由传感器214和216)以及流体模型，以估计流体的热物理学属性。

通过第一室212的流体流到第二室218，所述第二室218配置用于测量其中的流体的密度和粘度(例如牛顿粘度)。这种流体密度和粘度的测量可以在第二室218中的流体相对静止或停滞时或流体通过第二室218运动或流动时进行。采用室218进行的流体密度和粘度的测量例如可以结合经由第一室212获得的流体成分信息，以确定地层流体被钻井流体污染的程度。

第三室220容纳来自第二室218的流体并结合第一、第二、第三阀门222、224、226操作。第三室220包括循环泵(未示出)、可变体积室(例如容积泵)、传感器以及用于进行温度、压力、密度、粘度和相边界测量的其他装置。传感器和用于测量温度、压力、密度和粘度的装置通常是本领域公知的，因此为了清楚没有在图12中示出，且不在此进行进一步的描述。

在进行与第二室218和第三室220相关联的测量和/或其他操作的过程中，可以假定这些室218和220具有与工具202相同的温度。然而，如果需要，则室可以被设计成合适的尺寸并被隔离用于促进室218和220的独立的加热和冷却，以在不同于工具202的温度的温度下进行测量。这种附加的测量信息可以被结合回归分析(例如线性或非线性回归)使用，以提供在微调表示流体的热物理属性的数学模型中使用的额外信息。

通过电子模块或单元228，可以控制阀门222、224和226；室220、218和212的操作，包括由此进行的测量以及由温度传感器214和压力传感器216进行的测量。电子单元228可以包括模拟和/或数字传感器接口电路、信号调节电路、一个或更多个处理单元，例如微处理器、存储器电路、所存储的计算机代码或软件、特定用途集成电路(ASIC)、离散模拟电路、离散数字电路、无源部件等。以这种方式，电子模块或单元228可以被用于协调室212、218和220的操作，并分析或处理关于所提取的地层流体的数据或信息，以对流体的热力学行为进行特征化。这种特征化可以包括选择、生成和/或微调或提炼所提取的流体的数学模型。接着，电子单元228和/或表面计算装置可以采用所得到的流体的数学模型精确地预测或估计在各种温度和压力下(例如可以在从地层206生产流体中所需的或所使用的温度和压力)的地层流体的热力学行为。例如，关于所预测的或估计的地层206中的流体的热力学行为的信息可以被用于建立地层流体应当被提取或生产以将流体维持在单相状态(例如流体状态)时所处的条件，由此显著地提高与从地层206生产流体相关联的效率和经济性。

当电子单元228被描述为整个地处于工具202内时，由电子单元228执行的操作可以选地位于其他位置和/或分布在多个位置之间。例如，由电子单元228进行的一些或全部处理活动可以在相对于井孔204位于本地或远程的表面计算装置上进行。

在操作中，阀门222、224和226被打开/关闭以通过室220冲洗地层流体，和/或使得所提取的地层流体旁路所述室220。例如，当阀门224被关闭而阀门222和226打开时，流体从室218通过室220流进出油管线230。流体可以在预定的时间周期中被允许流经第三室220和/或直到预定体积的流体已经通过室220冲洗室220。例如，等于或大于室220的十倍的流体的体积可以在采用上述室220的测量或分析能力对其中的流体进行任何测量之前流经室220。然而，任何其他的流体量可以被用于冲洗所述室220。

在冲洗室220之后，阀门222和226可以被关闭，而阀门224可以被打开。在阀门222和226被关闭时迂回第三室220(即，从第二室218通过出油管线232流到出油管线230)的流体可以被通到试样收集容器(未示出)。被保持捕获在第三室220中的流体经历一系列压力降低和稳定，所述一系列压力降低和稳定结合电子单元228进行被捕获的流体的相变的检测和识别。这种相变信息依次提供与地层流体相关联的附加的物理属性(例如热物理属性)信息。然后，所述附加的物理属性信息可以被用于选择、调整和/或调谐数学模型，所述数学模型用于对包含在地层中的流体的热物理属性进行特征化。更具体地，被捕获在第三室220中的流体可以被采用循环泵(未示出)进行循环，直到室220中的流体静力学平衡、温度平衡和扩散平衡，这通常可以称为稳态条件。这种稳态条件可以通过确定至少一个测量参数(例如流体的温度、压力、密度等)对于多个测量周期、预定的时间周期等已经维持基本恒定(例如在预定的范围内)来进行辨别。另外，因为被捕获的流体处于封闭的系统中，所以没有化学反应出现，并因此所捕获的流体维持固定的化学成分。

为了检测在室220中所捕获的流体的相变，容积泵(未示出)可以被用于增加室220内的体积(即，使得其中的压力降低)，所捕获的流体(例如固定量的物质)可以被再次允许到达稳态条件，而所捕获的流体的多种参数可以经由电子单元228被再次测量和记录。在每次压力下降之后的稳态条件下测量流体之前，一组连续的或一系列的这种压力降低操作可以被电子单元228用于辨别地层流体的相变，这可以被用于调整或调谐地层流体的热物理模型。当上述压力降低以离散的或步进式的方式出现时，在第三室220内的压力可以替代地被以恒定速率或可变速率连续地降低，且流体测量可以以例如预定的时间间隔进行。

当示例的设备200示出具有三个室(例如室212、218和220)的工具202时，可以替代地采用更多、更少的室，或不采用室。例如，单个室可以被用于进行全部所需的测量，或替代地，可以在工具202的至少一个出油管线(例如210、230等)中直接进行全部所需的测量，由此消除采用任何室的需求。

图13是示出可以被用于对地层流体进行特征化的示例方法300的流程图。尽管如图13所示的示例方法300被描述为结合如图12所示的示例的井下工具200而实现，所述方法可以采用任何其他的合适的井下工具实现。详细地回到图13，方法300最初经由井下工具202对来自地层206(图12)的流体进行采样(块302)。具体地，流体经由探针208从地层206提取，并经由出油管线210通到室212。

在块302被抽取到室212中的试样流体被分析用于确定其化学成分(块304)。如上所述，室212可以配置用于采用例如光谱学、气体色谱法、质谱分析和/或核磁共振以确定所采样的流体的化学成分。

然后，所采样的流体连续地流经室218和220，在室218和220内，所采样的流体的至少一种热物理属性被测量(块306)。例如，可以测量属性，例如密度、粘度、热容量、热传导、相对介电常数、折射率等。另外，当所采样的流体处于单相(气体、液体或固体)时的温度和压力(例如经由传感器214和216测量的第一温度和压力)可以被测量。更进一步地，可以获得通过改变所采样的流体温度、压力和/或化学成分所测量的热物理属性。例如，如上结合图12所讨论的，在第三室220内的压力可以在一定的范围上变化，以检测和辨别相变或边界，例如，(液+气)、(液+固)、(液+液+气)和(液+气+固)。具体地，当室220中或出油管线中的压力降低时，可能出现沥青烯沉淀物。确定当沥青烯开始沉淀时的初始压力可以当室220中的压力降低时在室220中被测量。替代地或附加地，在室220可以不依赖工具202被加热和/或冷却的情况下，在室220内的温度可以被改变以测量在温度范围内的上述相变。所采样的流体的化学成分可以通过例如喷射造成沥青烯沉淀物(例如液+固)相变的化学物质而改变。

然后，示例的方法选择数学模型来表示被采样的流体(块308)。在块308的选择是优选地但不必需地采用在块304中获得的化学成分信息和/或在块306中获得的热物理信息进行。在一些示例中，在块308中所选择的模型可以基于在块304和306中所获得的信息独立地进行的另一个测量而被选择。

然后，在块308中所选择的模型参数基于结合块304和306进行的至少一个测量而进行调整(块310)。这种参数调整可以采用已知的技术进行。然后，经过调整的模型可以被用于估计或确定在例如整个生产系统的温度和压力下的地层流体的属性(块312)。

图14a和14b是示出对地层流体进行特征化的另一种示例方法400。类似于图13的示例方法300的之前的描述，示例方法400结合图12的示例的工具202来描述。然而，示例方法400可以采用任何其他合适的工具被更一般性地实现。现在更详细地图14a和14b，示例方法400采用例如结合图13的块302所采用的相同的技术对地层流体进行采样(块402)。

然后，所采样的流体在室212内分析，以识别流体的类型(块404)。如上所述，流体类型(例如，油、气、水)可以采用例如电介质测量确定。然后所述方法基于流体类型选择数学模型，所述数学模型用于表示所采样的流体的热物理和运输属性(框406)。存在多种可以选择这种模型的已知的方法，以及用于估计所采样的流体的化学成分的方法。例如，在所采样的流体被确定为气体的情况下，被称为缩写G ERG-2004或EOS NGas的一种尤其有用的热力学模型可以被用于表示流体。另一个类似的模型被称为缩写AGA8-DC92，所述模型不能提供相态信息。而其他公知的模型包括标准GERG88，所述模型采用称为MGERG-88的维里EOS，所述MGERG-88具有二氧化碳、一氧化碳、氮气、氢气、烃的摩尔分数以及摩尔能量含量和密度的输入参数。另外的已知的模型包括高斯(Goss)特征化方法(GC92)，所述GC92采用在恒定的压力和密度下的CH、N2和CO2摩尔分数和热容量的组合；S-GERG；DC92，所述DC92由American Gas Association开发并与具有扩展的Benedict-Webb-Rubin状态方程的维里EOS结合；MANGAS；以及SUPER-TRAPP。各种模型和成分估计方法的更详细的描述可以在“Danesh，A.，‘PVT and Phase Behavior of Petroleum ReservoirFluids，Developments in Petroleum Science，’Vol.47，Elsevier，Amsterdam，1998”中找到，所述公开文件在此以引用的方式并入本文中。

然后，所述方法400采用例如传感器214和216测量所采样的流体的温度和压力。例如，所述被测量的温度可能对应于出油管线210、230和232中至少一个中所提取的地层流体的温度和压力。然后，流体的成分在室212内采用例如上面结合图13所描述的至少一种技术测量(块410)。更具体地，在块410中，室212可以被用于测量硫化氢、二氧化碳、甲烷以及其他的更重的烃的摩尔分数。

然后，方法400使用至少一个在块408和410中获得的测量值以对在框406中选择的流体模型确定合适的参数值(块412)。这种确定可以采用例如连续的热力学技术、伪组分技术和/或指数或伽马概率技术等进行。然后，所述方法400在块408中所测量到的压力和温度下测量地层流体试样的密度和粘度(块414)。流体密度和粘度可以使用上述第二室218结合图12在块414中测量。

然后，所述示例方法400在一定的压力范围内测量所采样的地层流体的密度和粘度(块416)。这种测量可以如上所述结合图12在第三室220中进行。然后，在块416进行的密度和粘度测量被分析用于识别在相变或相边界上所测量到的压力(块418)。尤其是，在(液+固)和(液+气)相边界或分界线上测量到的压力可以在块418识别。然后，所述方法400计算在相边界(例如(液+气)相边界)上估计出的流体密度(块420)。沿着(液+气)相边界的流体密度的计算可以通过将所测量到的密度值拟合到变量为在工具温度下的压力的经验函数而确定。然后，所述函数可以被用于采用所测量的相边界压力通过外推计算在相边界(例如(液+气)相边界)上的密度。这种外推可以通过采用固定的函数形式ρ(压力)或采用一系列项和自适应算法执行，在所述算法中，所述项基于student-t统计或F统计进行选择和取消选择。一种这样的适应算法在“Wagner，W.Cryogenics1972，12，214-221”中进行描述，所述文件在此以引用的方式整体并入本文中。

然后，示例的方法400执行热力学一致性检查(块422)。当热力学关系等式的两边的量(例如用于表示流体的热力学行为的数学模型)可以从测量中得出以确定、在所述等式两边的量不是必须被测量以获得高置信度的结果时，存在热力学一致性条件。以这种方式，例如，如果流体模型被确定为热力学一致的，则可能仅需要测量在所述等式的一边上的值以利用所述流体模型(例如更容易测量数值)。

在块422的热力学一致性(thermodynamic consistency check)检查之后，示例方法400可以调整模型参数(块424)，然后使用已调整的模型来确定流体属性(块426)。在块426确定的流体属性可能与例如在整个生产过程中所经历的温度和/或压力相关联。

在此已经描述和示出了用于对地层流体进行特征化的方法和设备的示例。尽管已经描述了特定的示例，但是本发明并不限于此，这是因为本发明在保护范围上在本领域允许的情况下尽可能宽，且说明书可以同样被理解。因此，尽管所述示例参照生成的P-T图进行描述，但是应当理解，不需要生成实际的图，且可以通过找到感兴趣的具体点(例如尤其在现场温度下的临界点和/或泡点或露点)来进行有用的确定。进而，尽管一定的特定工具和模块(例如MDT和CGA)被描述，但是应当理解，可以利用能够对流体成分进行确定的其他工具。因此，对于本领域的技术人员应当理解，在不偏离所要求的精神和保护范围的情况下，对于所提供的发明可以进行其他的修改。

这样，尽管确定的示例的设备和方法已经在此进行了描述，但是本专利的覆盖范围并不限于此。相反，本专利完全覆盖从字面上或者在等价的说法下落入所附的权利要求的保护范围内的所有方法、设备和物品。

Claims (19)

1.一种用于对与地下地质地层相关联的流体进行特征化的方法，所述方法包括：

获得与地下地质地层相关联的流体试样；

在与所述地下地质地层相关联的井孔中测量所述流体试样的化学成分；

在所述井孔中测量所述流体试样的热物理属性；

基于化学成分或热物理属性中的至少一个选择表示所述流体试样的数学模型；

基于化学成分或热物理属性中的至少一个调整数学模型的参数，以生成经过调整的数学模型；以及

基于所述经过调整的数学模型、确定与所述地下地质地层相关联的流体的属性。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述测量所述流体试样的化学成分包括测量所述流体试样的摩尔分数或质量分数组成。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述测量所述流体试样的热物理属性，包括测量所述流体试样的密度、粘度、热容量、导热性、相对介电常数或折射率中的至少一种。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述测量所述流体试样的热物理属性，包括至少在一定范围的温度或压力内测量热物理属性，以生成一定范围的热物理属性值。

5.根据权利要求4所述的方法，还包括在生成所述范围的热物理属性值的过程中检测所述流体试样的相变或相边界中的至少一个。

6.根据权利要求1所述的方法，其中所述测量所述流体试样的热物理属性，包括确定被加入所述流体试样的化学物质的量，所述化学物质的量为造成所述流体试样的相变的量。

7.根据权利要求1所述的方法，其中所述选择数学模型包括基于识别流体试样的类型或流体试样的化学成分中的至少一种方式来选择数学模型。

8.根据权利要求1所述的方法，其中所述基于所述经过调整的数学模型确定与所述地下地质地层相关联的流体的属性包括在与来自地下地质地层的生产流体相关联的温度或压力下确定与所述地下地质地层相关联的流体属性。

9.根据权利要求1所述的方法，还包括在调整数学模型的参数之前执行热力学一致性检查。

10.一种用于对与地下地质地层相关联的流体进行特征化的系统，所述系统包括：

用于获得与所述地下地质地层相关联的流体试样的装置；

第一传感器，所述第一传感器用于测量所述流体试样的化学成分；

第二传感器，所述第二传感器用于测量所述流体试样的热物理属性；以及

电子单元，所述电子单元用于基于化学成分或热物理属性中的至少一个选择表示所述流体试样的数学模型，其中所述电子单元基于化学成分或热物理属性中的至少一个调整所述数学模型的参数，以生成经过调整的数学模型，且其中，所述电子单元基于所述经过调整的数学模型确定与所述地下地质地层相关联的流体的属性。

11.根据权利要求10所述的系统，其中所述装置包括探针或双封隔器中的至少一种。

12.根据权利要求10所述的系统，还包括用于至少改变所述流体试样的压力或温度的室。

13.根据权利要求12所述的系统，其中，在所述流体试样的至少压力或温度的改变过程中，所述电子单元检测所述流体试样的相变或相边界中的至少一个。

14.根据权利要求12所述的系统，还包括多个阀门，所述阀门用于选择性地将流体捕获在所述室内。

15.根据权利要求12所述的系统，其中所述室将一定量的化学物质加到所述流体试样中，以造成所述流体试样的相变。

16.根据权利要求10所述的系统，还包括温度传感器或压力传感器中的至少一种，所述温度传感器或压力传感器用于测量出油管线中的流体试样的温度或压力。

17.根据权利要求10所述的系统，其中所述电子单元基于识别流体试样的类型或流体试样的化学成分中的至少一种方式来选择数学模型。

18.根据权利要求10所述的系统，其中所述电子单元通过在与来自地下地质地层的生产流体相关联的温度或压力下确定与所述地下地质地层相关联的流体属性、来基于所述经过调整的数学模型确定与所述地下地质地层相关联的流体的属性。

19.根据权利要求10所述的系统，其中所述电子单元在调整数学模型的参数之前执行热力学一致性检查。

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