CN101984344B - 地层岩性实时在线识别装置及其识别方法 - Google Patents

地层岩性实时在线识别装置及其识别方法 Download PDF

Info

Publication number
CN101984344B
CN101984344B CN2010105157773A CN201010515777A CN101984344B CN 101984344 B CN101984344 B CN 101984344B CN 2010105157773 A CN2010105157773 A CN 2010105157773A CN 201010515777 A CN201010515777 A CN 201010515777A CN 101984344 B CN101984344 B CN 101984344B
Authority
CN
China
Prior art keywords
sample
concentration
formula
nanometers
constant
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN2010105157773A
Other languages
English (en)
Other versions
CN101984344A (zh
Inventor
林兆祥
陶国强
佘明军
刘林美
吴金泉
孙奉娄
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
South Central Minzu University
Original Assignee
South Central University for Nationalities
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by South Central University for Nationalities filed Critical South Central University for Nationalities
Priority to CN2010105157773A priority Critical patent/CN101984344B/zh
Publication of CN101984344A publication Critical patent/CN101984344A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN101984344B publication Critical patent/CN101984344B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)

Abstract

本发明公开了地层岩性实时在线识别装置及其识别方法，涉及石油录井过程中岩性的实时在线的监测。该装置由脉冲发生器（1）、脉冲激光器（2）、时序控制器（3）、中孔反射镜（4）、全反镜（5）、聚焦镜（6）、反应室（7）、流量阀（8）、钻井液池（9）、收光器（10）、光纤（11）、光谱仪（12）、ICCD（13）和计算机（14）组成。本发明利用聚焦的高能量激光束将钻井液中携带的钻遇地层岩屑颗粒激发到高能态，在其回到基态的过程中各种物质将辐射出各自的特征光谱，分析这些光谱可得到被测物质的元素及浓度，从而判定被测样品的岩性。本发明结构简单，方法可靠，操作方便，适合石油录井过程中对岩性进行实时、在线检测。

Description

地层岩性实时在线识别装置及其识别方法
技术领域
本发明涉及石油录井，主要用于石油录井过程中钻遇地层岩石岩性实时、在线的检测。
背景技术
综合地质录井是配合钻井勘探油气的一种重要手段，是随着钻井过程利用多种资料和参数观察、检测、判断和分析地下岩石性质和含油气情况的方法。主要包括地质录井、气测录井、工程录井，具体又可分为岩屑录井、岩心录井、钻时录井、荧光录井、工程参数录井、全烃组分及非烃气测录井等。
岩屑录井是现场地质录井工作中最直接地了解地下岩性、含油性的第一性资料。通过岩屑录井，可以掌握井下地层岩性特征，建立井区地层岩性柱状剖面；可以及时发现油气层；通过对暗色泥岩进行生烃指标分析，可以了解其区域的生烃能力。把岩屑录井草图与邻井进行对比，及时了解本井的岩性特征、岩性组合、钻遇层位、正钻层位，还可检查和验证本井地质预告的符合程度，以便及时校正地质预告，进一步推断油、气、水层可能出现的深度，指导下一步钻井工作的进行。在处理工程事故的过程中，如卡钻、倒扣、泡油等工作中，经常应用岩屑录井资料，以便分析事故发生的原因，制定有效的处理措施。
目前通常采用的做法是在钻井过程中，录井人员按照一定的取样间隔捞取岩屑样品，经过清洗、晾晒后，由地质技术人员肉眼对岩屑样品的色泽、纹理、结构、气味特征进行观察，对岩性进行识别及描述，反映钻遇地层岩性剖面的变化情况。由于岩屑录井具有成本低、简便易行、了解地下情况及时和资料系统性强、可以确定油气资源储积层等优点，因此，在油气田勘探开发过程中被广泛采用。但是该方法通过人工主观的定性分析，其可靠性完全取决于地质技术人员对岩屑样品岩性识别判断的准确与否，受现场地质技术人员的主观性影响较大，没有客观标准进行判断。
特别是近年来由于PDC钻头以及复合钻进工艺、空气钻井工艺等新技术、新工艺的广泛推广应用，给传统的地质录井工作带来了严峻的挑战：
由于机械钻速的提高，岩屑的研磨程度得到加强，跟随钻井液返到井口的岩屑颗粒直径与牙轮钻头作用的岩屑相比较，显得更加细小，甚至对于砂岩地层而言，岩屑则变成碎末，经过清洗后所剩无几，此时岩屑样品难以真实反映钻遇地层的岩性信息，岩屑录井的准确率大幅度降低。
另一方面，由于机械钻速的提高，钻时（钻进一米地层所用的时间）大幅度降低，往往低于1分钟，甚至在30秒钟以内。正常情况下现场岩屑样品取样标准为每两米取一个样品，一个样品的清洗与取样时间远大于两分钟，因此，岩屑录井还存在取样时间不够的问题。只有对井口返出的未经过清洗处理的岩屑进行全部连续检测分析，才会保证岩屑录井成果的可靠性和实时性。
鉴于以上现实，现有的方法无法满足石油录井过程中对岩性实时在线检测分析，因此研究开发一套对岩性实时在线识别的装置是石油录井行业迫切需要的，目前，尚未发现可以对地层岩性进行实时、在线、连续识别的装置。
发明内容
本发明的目的是：提供地层岩性实时在线识别装置。该装置采用激光诱导击穿光谱技术，利用聚焦的高能量激光束将被测钻井液中携带地层岩性颗粒激发到高能态，它们在回到基态的过程中将辐射出各自的特征光谱，分析这些光谱的波长和强度，可得到地层岩性颗粒的成份及其含量。该装置结构简单，操作方便，能够对地层岩性进行实时、在线、连续的识别。本发明的另一目的是：提供用上述装置识别岩性的方法。
为了达到上述目的本发明采用如下技术方案：
地层岩性实时在线识别装置由脉冲发生器、脉冲激光器、时序控制器、中孔反射镜、全反镜、聚焦镜、反应室、流量阀、钻井液池、收光器、光纤、光谱仪、ICCD和计算机组成。脉冲发生器分别连接脉冲激光器的外触发端和时序控制器的输入端；在脉冲激光器的激光发射方向顺序同轴安置中孔反射镜和聚焦镜，收光器的接收端安置在中孔反射镜反射方向的同轴位置，收光器的输出端通过光纤与光谱仪的输入端连接，光谱仪的输出端连接到光电检测器ICCD的输入端；时序控制器的输出端连接到光电检测器ICCD的触发端，光电检测器ICCD的输出端连接到计算机。
本发明的工作原理是：采用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术这种元素分析方法，该方法出自美国David A.Cremers和Leon J.Radziemski编写的《激光诱导击穿光谱手册》（Handbook of Laser-InducedBreakdown Spectroscopy）。它是利用聚焦的高能量激光束将被测钻井液携带钻遇地层岩屑颗粒击穿形成高温等离子体，钻井液中岩屑颗粒都被激发到高能态，在高能态回到基态的过程中各种物质将辐射出各自的特征光谱，通过分析这些光谱的波长和强度，可得到被测岩屑颗粒的成份及其浓度。元素谱线的确定参照美国国家标准和技术研究院(NIST)的原子光谱标准与技术数据库。根据我们的大量实验，取元素的特征谱线如下：钙（393.6nm）、镁（279.6nm）、铝（309.3nm）、铁（404.6nm）、硅（288.1nm）、钠（589.6nm）、钾（766.5nm）、锌（334.5nm）、铜（324.8nm）、铅（405.8nm）、铬（283.5nm）、镉（226.5nm）、汞（253.7nm）、砷（228.8nm）、钛（334.9nm）、碳（247.8nm）、锰（257.6nm）、钡（357.3nm）。
利用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术，可以实时在线的得到岩石的岩性，这为石油综合录井技术中岩屑识别与判断提供了可观科学依据，解决了目前岩屑录井面临的亟待解决的问题。
本发明用于识别岩性
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
1、可以同时检测钻井液携带钻遇地层岩屑颗粒中钙、镁、铝、铁、硅、钠、钾、锌、铜、铅、铬、镉、汞、砷、钛、碳、锰、钡元素及其含量；
2、可对钻井液中岩屑颗粒的钙、镁、铝、铁、硅、钠、钾、锌、铜、铅、铬、镉、汞、砷、钛、碳、锰、钡元素进行实时、在线的连续检测；
3、在检测前不需对待测样品进行前期处理，能及时得到分析结果；
4、发射和接收装置的共轴设计，能够更容易检测样品的光谱信号；
5、结构简单，操作方便。
附图说明
图1是本发明的结构示意图。
图2是用本发明检测到钻井液中的钠元素589.6纳米特征谱线的“光谱强度-浓度”的曲线图。
具体实施方式
以下结合附图，对本发明作进一步的说明。
如图1所示，地层岩性实时在线识别装置由脉冲发生器（1）、脉冲激光器（2）、时序控制器（3）、中孔反射镜（4）、全反镜（5）、聚焦镜（6）、反应室（7）、流量阀（8）、钻井液池（9）、收光器（10）、光纤（11）、光谱仪（12）、ICCD（13）和计算机（14）组成。脉冲发生器（1）分别连接脉冲激光器（2）的外触发端和时序控制器（3）的输入端；在脉冲激光器（2）的激光发射方向顺序同轴安置中孔反射镜（4）、全反镜（5）和聚焦镜（6），收光器（10）的接收端安置在中孔反射镜（4）反射方向的同轴位置，收光器（10）的输出端通过光纤（11）与光谱仪（12）的输入端连接，光谱仪（12）的输出端连接到ICCD（13）的输入端；时序控制器（3）的输出端连接到ICCD（13）的触发端，ICCD（13）的输出端连接到计算机（14）。
脉冲激光器2的输出波长为1064纳米，激光能量范围为100～500毫焦。
用地层岩性实时在线识别装置检测岩性的方法，该方法按下列步骤进行：
a、将地层岩性实时在线识别装置安置在需检测的样品附近，使该装置的聚焦镜6的焦点位于钻井液的取样点处；
b、打开地层岩性实时在线识别装置，此时，该装置的脉冲发生器1同时给脉冲激光器2和时序控制器3发出脉冲信号，脉冲激光器2的外触发端收到一个脉冲信号就发出一个脉冲激光，脉冲激光经全反镜5与聚焦镜6后，聚焦到循环的样品上；
c、当钻井液携带钻遇地层岩屑颗粒被聚焦的高能量激光束击穿后，会形成高温等离子体，岩屑颗粒中的各种物质将被激发到高能态，在下一个脉冲激光到达之前，高能态的各种物质将回到基态，在此过程中，各种物质会辐射出各自的特征光谱；
d、特征光谱会反射到地层岩性实时在线识别装置的聚焦镜6，经全反镜5、中孔反射镜4反射，进入收光器10，再经光纤11传导到光谱仪12；
e、光谱仪12对接收到的光信号分光后传入光电检测器ICCD13，此时，脉冲发生器1激发该脉冲激光同时发出的另一个脉冲信号经时序控制器3正好触发光电检测器ICCD13进行开门采集，并将采集到的光信号转换成电信号，并导入计算机14；
f、计算机14将得到的钻井液样品激光诱导击穿光谱，按照下列方法判断样品包含哪些元素，及该元素所含的浓度；
f1、岩石成分判断方法为：
当特征谱线是393.6纳米时，元素为钙；
当特征谱线是279.6纳米时，元素为镁；
当特征谱线是309.3纳米时，元素为铝；
当特征谱线是404.6纳米时，元素为铁；
当特征谱线是288.1纳米时，元素为硅；
当特征谱线是589.6纳米时，元素为钠；
当特征谱线是766.5纳米时，元素为钾；
当特征谱线是334.5纳米时，元素为锌；
当特征谱线是324.8纳米时，元素为铜；
当特征谱线是405.8纳米时，元素为铅；
当特征谱线是283.5纳米时，元素为铬；
当特征谱线是226.5纳米时，元素为镉；
当特征谱线是253.7纳米时，元素为汞；
当特征谱线是228.8纳米时，元素为砷；
当特征谱线是334.9纳米时，元素为钛；
当特征谱线是247.8纳米时，元素为碳；
当特征谱线是257.6纳米时，元素为锰；
当特征谱线是357.3纳米时，元素为钡；
f2、各种元素成分所含的浓度分别按下列公式计算：
lgI=blgC+lga      （1.1）
式中I为谱线强度，a为常数，b为所测物质的自吸收系数，C为元素的浓度；
f21、分别取所含钙、镁、铝、铁、硅、钠、钾、锌、铜、铅、铬、镉、汞、砷、钛、碳、锰、钡浓度已知的钻井液，分别检测各自的谱线强度I，由公式（1.1）分别计算出钙、镁、铝、铁、硅、钠、钾、锌、铜、铅、铬、镉、汞、砷、钛、碳、锰、钡的常数a；
f22、将检测到的393.6纳米谱线强度I，以及钙的自吸收系数b，由步骤f21得到的钙的常数a，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含钙的浓度C；
将检测到的279.6纳米谱线强度I，以及镁的自吸收系数b，由步骤f21得到的镁的常数a，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含镁的浓度C；
将检测到的309.3纳米谱线强度I，以及铝的自吸收系数b，由步骤f21得到的铝的常数a，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含铝的浓度C；
将检测到的404.6纳米谱线强度I，以及铁的自吸收系数b，由步骤f21得到的铁的常数a，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含铁的浓度C；
将检测到的288.1纳米谱线强度I，以及硅的自吸收系数b，由步骤f21得到的硅的常数a，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含硅的浓度C；
将检测到的589.6纳米谱线强度I，以及钠的自吸收系数b，由步骤f21得到的钠的常数a，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含钠的浓度C；
将检测到的766.5纳米谱线强度I，以及钾的自吸收系数b，由步骤f21得到的钾的常数a，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含钾的浓度C；
将检测到的334.5纳米谱线强度I，以及锌的自吸收系数b，由步骤f21得到的锌的常数a，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含锌的浓度C；
将检测到的324.8纳米谱线强度I，以及铜的自吸收系数b，由步骤f21得到的铜的常数a，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含铜的浓度C；
将检测到的405.8纳米谱线强度I，以及铅的自吸收系数b，由步骤f21得到的铅的常数a，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含铅的浓度C；
将检测到的283.5纳米谱线强度I，以及铬的自吸收系数b，由步骤f21得到的铬的常数a，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含铬的浓度C；
将检测到的226.5纳米谱线强度I，以及镉的自吸收系数b，由步骤f21得到的镉的常数a，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含镉的浓度C；
将检测到的253.7纳米谱线强度I，以及汞的自吸收系数b，由步骤f21得到的汞的常数a，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含汞的浓度C；
将检测到的228.8纳米谱线强度I，以及砷的自吸收系数b，由步骤f21得到的砷的常数a，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含砷的浓度C；
将检测到的334.9纳米谱线强度I，以及钛的自吸收系数b，由步骤f21得到的钛的常数a，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含钛的浓度C；
将检测到的247.8纳米谱线强度I，以及碳的自吸收系数b，由步骤f21得到的碳的常数a，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含碳的浓度C；
将检测到的257.6纳米谱线强度I，以及锰的自吸收系数b，由步骤f21得到的锰的常数a，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含锰的浓度C；
将检测到的357.3纳米谱线强度I，以及钡的自吸收系数b，由步骤f21得到的钡的常数a，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含钡的浓度C；
g、取标准岩性岩石，用本发明的地层岩性实时在线识别装置进行测量，建立标准岩石岩性数据库，将步骤f得到的数据与标准岩石岩性数据库进行对比，判定被测样品的岩性；
石油录井过程中希望实时得到钻探处岩石的岩性。而现有方法通过捞取岩屑碎末来进行判断，随着机械钻速的提高，岩屑的研磨程度得到加强，跟随钻井液返到井口的岩屑颗粒直径与牙轮钻头作用的岩屑相比较，显得更加细小，甚至变成粉末，经过清洗后所剩无几，对岩性判断的准确性和实时性无法满足录井行业的需求。石油录井行业迫切需要可以对地层岩性进行实时、在线、连续识别的装置，多年来石油录井行业未能实现这一目标，因此，本发明通过钻井液来测量地层岩性的地层岩性实时在线识别装置并非是显而易见的。

Claims (3)

1.地层岩性实时在线识别装置，其特征在于，该装置由脉冲发生器（1）、脉冲激光器（2）、时序控制器（3）、中孔反射镜（4）、全反镜（5）、聚焦镜（6）、反应室（7）、流量阀（8）、钻井液池（9）、收光器（10）、光纤（11）、光谱仪（12）、ICCD（13）和计算机（14）组成；脉冲发生器（1）分别连接脉冲激光器（2）的外触发端和时序控制器（3）的输入端；在脉冲激光器（2）的激光发射方向顺序同轴安置中孔反射镜（4）、全反镜（5）和聚焦镜（6），收光器（10）的接收端安置在中孔反射镜（4）反射方向的同轴位置，收光器（10）的输出端通过光纤（11）与光谱仪（12）的输入端连接，光谱仪（12）的输出端连接到ICCD（13）的输入端；时序控制器（3）的输出端连接到ICCD（13）的触发端，ICCD（13）的输出端连接到计算机（14）。
2.根据权利要求1所述的地层岩性实时在线识别装置，其特征在于，所述脉冲激光器（2）的输出波长为1064纳米，激光能量为100~500毫焦。
3.用权利要求1所述的地层岩性实时在线识别装置检测岩性的方法，其特征在于，该方法按下列步骤进行：
a、将地层岩性的实时在线识别装置安置在振动筛附近，使该装置的聚焦镜（6）的焦点位于钻井液的取样点处；
b、打开地层岩性实时在线识别装置，此时，该装置的脉冲发生器（1）同时给脉冲激光器（2）和时序控制器（3）发出脉冲信号，脉冲激光器（2）的外触发端收到一个脉冲信号就发出一个脉冲激光，脉冲激光经全反镜（5）、与聚焦镜（6）后，聚焦到钻井液上；
c、当循环的钻井液携带地层岩屑颗粒被聚焦的高能量激光束击穿后，会形成高温等离子体，地层岩屑颗粒中的各种物质将被激发到高能态，在下一个脉冲激光到达之前，高能态的各种物质将回到基态，在此过程中，各种物质会辐射出各自的特征光谱；
d、特征光谱会反射到地层岩性的实时在线识别装置的聚焦镜（6），经全反镜（5）、中孔反射镜（4）反射，进入收光器（10），再经光纤（11）传导到光谱仪（12）；
e、光谱仪（12）对接收到的光信号分光后传入光电检测器ICCD（13），此时，脉冲发生器（1）激发该脉冲激光同时发出的另一个脉冲信号经时序控制器（3）正好触发光电检测器ICCD（13）进行开门采集，并将采集到的光信号转换成电信号，并导入计算机（14）；
f、计算机（14）将得到的钻井液样品激光诱导击穿光谱，按照下列方法判断样品属于哪种元素物质，及该元素含量变化情况；
f1、岩石成分判断方法为：
当特征谱线是393.6纳米时，元素为钙；
当特征谱线是279.6纳米时，元素为镁；
当特征谱线是309.3纳米时，元素为铝；
当特征谱线是404.6纳米时，元素为铁；
当特征谱线是288.1纳米时，元素为硅；
当特征谱线是589.6纳米时，元素为钠；
当特征谱线是766.5纳米时，元素为钾；
当特征谱线是334.5纳米时，元素为锌；
当特征谱线是324.8纳米时，元素为铜；
当特征谱线是405.8纳米时，元素为铅；
当特征谱线是283.5纳米时，元素为铬；
当特征谱线是226.5纳米时，元素为镉；
当特征谱线是253.7纳米时，元素为汞；
当特征谱线是228.8纳米时，元素为砷；
当特征谱线是334.9纳米时，元素为钛；
当特征谱线是247.8纳米时，元素为碳；
当特征谱线是257.6纳米时，元素为锰；
当特征谱线是357.3纳米时，元素为钡；
f2、各种元素成分所含的浓度分别按下列公式计算：
Figure 666443DEST_PATH_IMAGE001
  （1.1）
式中
Figure 112468DEST_PATH_IMAGE002
为谱线强度，
Figure 305552DEST_PATH_IMAGE003
为常数，
Figure 257459DEST_PATH_IMAGE004
为所测物质的自吸收系数，C为元素的浓度；
f21、分别取所含钙、镁、铝、铁、硅、钠、钾、锌、铜、铅、铬、镉、汞、砷、钛、碳、锰、钡浓度已知的地层岩石颗粒钻井液，分别检测各自的谱线强度，由公式（1.1）分别计算出钙、镁、铝、铁、硅、钠、钾、锌、铜、铅、铬、镉、汞、砷、钛、碳、锰、钡的常数
Figure 467433DEST_PATH_IMAGE003
；
f22、将测到的393.6纳米谱线强度
Figure 515024DEST_PATH_IMAGE002
，以及钙的自吸收系数，由步骤f21得到的钙的常数
Figure 708556DEST_PATH_IMAGE003
，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含钙的浓度C；
将测到的279.6纳米谱线强度
Figure 824280DEST_PATH_IMAGE002
，以及镁的自吸收系数
Figure 975644DEST_PATH_IMAGE004
，由步骤f21得到的镁的常数
Figure 456304DEST_PATH_IMAGE003
，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含镁的浓度C；
将测到的309.3纳米谱线强度
Figure 811062DEST_PATH_IMAGE002
，以及铝的自吸收系数
Figure 481209DEST_PATH_IMAGE004
，由步骤f21得到的铝的常数
Figure 175495DEST_PATH_IMAGE003
，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含铝的浓度C；
将测到的404.6纳米谱线强度
Figure 889373DEST_PATH_IMAGE002
，以及铁的自吸收系数
Figure 260923DEST_PATH_IMAGE004
，由步骤f21得到的铁的常数
Figure 656132DEST_PATH_IMAGE003
，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含铁的浓度C；
将测到的288.1纳米谱线强度
Figure 267242DEST_PATH_IMAGE002
，以及硅的自吸收系数
Figure 168333DEST_PATH_IMAGE004
，由步骤f21得到的硅的常数
Figure 435366DEST_PATH_IMAGE003
，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含硅的浓度C；
将测到的589.6纳米谱线强度
Figure 431004DEST_PATH_IMAGE002
，以及钠的自吸收系数
Figure 411467DEST_PATH_IMAGE004
，由步骤f21得到的钠的常数
Figure 732727DEST_PATH_IMAGE003
，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含钠的浓度C；
将测到的766.5纳米谱线强度
Figure 221477DEST_PATH_IMAGE002
，以及钾的自吸收系数
Figure 37118DEST_PATH_IMAGE004
，由步骤f21得到的钾的常数
Figure 622820DEST_PATH_IMAGE003
，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含钾的浓度C；
将测到的334.5纳米谱线强度，以及锌的自吸收系数
Figure 343225DEST_PATH_IMAGE004
，由步骤f21得到的锌的常数
Figure 946244DEST_PATH_IMAGE003
，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含锌的浓度C；
将测到的324.8纳米谱线强度
Figure 324136DEST_PATH_IMAGE002
，以及铜的自吸收系数
Figure 737931DEST_PATH_IMAGE004
，由步骤f21得到的铜的常数
Figure 263590DEST_PATH_IMAGE003
，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含铜的浓度C；
将测到的405.8纳米谱线强度
Figure 607984DEST_PATH_IMAGE002
，以及铅的自吸收系数
Figure 417546DEST_PATH_IMAGE004
，由步骤f21得到的铅的常数
Figure 985930DEST_PATH_IMAGE003
，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含铅的浓度C；
将测到的283.5纳米谱线强度
Figure 202148DEST_PATH_IMAGE002
，以及铬的自吸收系数
Figure 897703DEST_PATH_IMAGE004
，由步骤f21得到的铬的常数
Figure 312504DEST_PATH_IMAGE003
，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含铬的浓度C；
将测到的226.5纳米谱线强度
Figure 303987DEST_PATH_IMAGE002
，以及镉的自吸收系数
Figure 741921DEST_PATH_IMAGE004
，由步骤f21得到的镉的常数，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含镉的浓度C；
将测到的253.7纳米谱线强度
Figure 572791DEST_PATH_IMAGE002
，以及汞的自吸收系数
Figure 997825DEST_PATH_IMAGE004
，由步骤f21得到的汞的常数
Figure 923056DEST_PATH_IMAGE003
，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含汞的浓度C；
将测到的228.8纳米谱线强度
Figure 209681DEST_PATH_IMAGE002
，以及砷的自吸收系数，由步骤f21得到的砷的常数
Figure 634157DEST_PATH_IMAGE003
，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含砷的浓度C；
将测到的334.9纳米谱线强度
Figure 843421DEST_PATH_IMAGE002
，以及钛的自吸收系数
Figure 185934DEST_PATH_IMAGE004
，由步骤f21得到的钛的常数
Figure 367517DEST_PATH_IMAGE003
，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含钛的浓度C；
将测到的247.8纳米谱线强度
Figure 885086DEST_PATH_IMAGE002
，以及碳的自吸收系数
Figure 597958DEST_PATH_IMAGE004
，由步骤f21得到的碳的常数
Figure 164069DEST_PATH_IMAGE003
，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含碳的浓度C；
将测到的257.6纳米谱线强度
Figure 262475DEST_PATH_IMAGE002
，以及锰的自吸收系数
Figure 200213DEST_PATH_IMAGE004
，由步骤f21得到的锰的常数
Figure 384069DEST_PATH_IMAGE003
，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含锰的浓度C；
将测到的357.3纳米谱线强度，以及钡的自吸收系数
Figure 723095DEST_PATH_IMAGE004
，由步骤f21得到的钡的常数
Figure 582466DEST_PATH_IMAGE003
，代入步骤f2公式（1.1），便可得到被测样品中所含钡的浓度C；
g、取标准岩性岩石，用权利要求1所述的地层岩性实时在线识别装置进行测量，建立标准岩石岩性数据库，将步骤f得到的数据与标准岩石岩性数据库进行对比，判定被测样品的岩性。
CN2010105157773A 2010-10-22 2010-10-22 地层岩性实时在线识别装置及其识别方法 Expired - Fee Related CN101984344B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2010105157773A CN101984344B (zh) 2010-10-22 2010-10-22 地层岩性实时在线识别装置及其识别方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2010105157773A CN101984344B (zh) 2010-10-22 2010-10-22 地层岩性实时在线识别装置及其识别方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN101984344A CN101984344A (zh) 2011-03-09
CN101984344B true CN101984344B (zh) 2012-11-28

Family

ID=43641514

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN2010105157773A Expired - Fee Related CN101984344B (zh) 2010-10-22 2010-10-22 地层岩性实时在线识别装置及其识别方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN101984344B (zh)

Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
HU230571B1 (hu) * 2011-07-15 2016-12-28 Sld Enhanced Recovery, Inc. Eljárás lézeres olvasztásos kőzeteltávolítás során keletkező kőzet olvadék eltávolítására, valamint berendezés az eljárás megvalósítására
CN103091288A (zh) * 2011-11-03 2013-05-08 中国科学院合肥物质科学研究院 便携式农田土壤肥力在线检测仪
CN104797774B (zh) * 2012-11-20 2018-07-31 哈里伯顿能源服务公司 动态搅拌控制设备、系统和方法
CN103969226B (zh) * 2014-05-14 2017-07-25 中国科学技术大学 一种可用于粉尘和高温环境的激光诱导击穿光谱测量系统及应用
CN105372298A (zh) * 2014-08-24 2016-03-02 中国石油集团渤海钻探工程有限公司 一种地层岩石矿物成分的分析方法
AU2015353738B2 (en) * 2014-11-25 2018-06-28 Ingrain, Inc. Fluid characterization of porous materials LIBS
CN106703794B (zh) * 2015-11-12 2021-05-18 中石化石油工程技术服务有限公司 一种碳酸盐岩岩性识别方法
CN105866103B (zh) * 2016-04-19 2018-08-28 长江大学 基于激光诱导击穿光谱的岩石含油级别判断方法
CN106568762B (zh) * 2016-11-07 2019-08-06 中国科学院光电研究院 扫描式激光诱导光谱面范围分析检测系统
CN107219154B (zh) * 2017-05-24 2020-07-07 中国石油大学(华东) 一种用于井下岩屑粒度在线分析的激光粒度仪
CN108051410A (zh) * 2017-10-31 2018-05-18 浙江农林大学 一种基于激光诱导击穿光谱技术的烟草根部镉含量快速检测方法
CN109932355B (zh) * 2017-12-15 2024-01-26 中国石油化工集团有限公司 钻井液地层岩性-流体激光信息的分离方法
CN109696425A (zh) * 2019-01-25 2019-04-30 长江大学 一种基于激光诱导击穿光谱的岩屑类型识别方法及系统
CN113008872B (zh) * 2019-12-20 2023-03-14 雄贝(上海)科技有限公司 一种基于矿物成分的岩屑岩性激光识别方法
CN113125412B (zh) * 2019-12-31 2023-04-07 中国石油化工集团有限公司 基于激光元素信息的砂岩-泥岩识别图版识别岩性方法
CN112627812B (zh) * 2020-11-30 2023-05-30 中海石油（中国）有限公司天津分公司 一种测量岩性的井下卡层短节以及钻井组件
CN112943217B (zh) * 2021-02-22 2022-07-12 中海石油(中国)有限公司海南分公司 一种远程智能录井分析方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4562558A (en) * 1979-09-19 1985-12-31 Chevron Research Company Method for interpretation of seismic records to yield indicating of the lithology of gas-bearing and capping strata
US6278949B1 (en) * 1998-11-25 2001-08-21 M. Aftab Alam Method for multi-attribute identification of structure and stratigraphy in a volume of seismic data
CN101501531A (zh) * 2006-04-19 2009-08-05 贝克休斯公司 用于次表地层的定量岩性和矿物性评估的方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4562558A (en) * 1979-09-19 1985-12-31 Chevron Research Company Method for interpretation of seismic records to yield indicating of the lithology of gas-bearing and capping strata
US6278949B1 (en) * 1998-11-25 2001-08-21 M. Aftab Alam Method for multi-attribute identification of structure and stratigraphy in a volume of seismic data
CN101501531A (zh) * 2006-04-19 2009-08-05 贝克休斯公司 用于次表地层的定量岩性和矿物性评估的方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
华学理等.空气钻井技术对地质录井工作的影响及对策.《录井工程》.2007,第18卷(第1期),5-8. *

Also Published As

Publication number Publication date
CN101984344A (zh) 2011-03-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101984344B (zh) 地层岩性实时在线识别装置及其识别方法
US7530265B2 (en) Method and apparatus for elemental analysis of a fluid downhole
US20080111064A1 (en) Downhole measurement of substances in earth formations
US9329122B2 (en) Diffuse reflectance infrared fourier transform spectroscopy for characterization of earth materials
US10732043B2 (en) Evaluating hydrologic reservoir constraint in coal seams and shale formations
US20110257887A1 (en) Utilization of tracers in hydrocarbon wells
US20110036146A1 (en) In-Situ Detection and Analysis of Methane in Coal Bed Methane Formations with Spectrometers
DE102006059935A1 (de) Verfahren zum Bestimmen einer Eigenschaft von Formationen, die ein Erdbohrloch umgeben
NO841846L (no) Fremgangsmaate til paavisning av naturlig forekommende hydrokarboner i et borehull
US20180239051A1 (en) Scintillating gamma ray specrometer and its use in mud logging system
CN107290322A (zh) 一种基于时间分辨荧光光谱确定石油包裹体成藏关键时刻的装置及方法
US20180356556A1 (en) Scintillating gamma ray spectrometer and its use in mud logging system
US7173242B2 (en) Method for determining whether a rock is capable of functioning as an oil reservoir
Carugo et al. Advanced Cuttings Analysis Improves Reservoir Characterisation and Reduces Operating Times in Shale Gas Drilling Project
US8704160B1 (en) Downhole analysis of solids using terahertz spectroscopy
US9874655B2 (en) Fluid analyzer using absorption spectroscopy
Strapoc et al. Key role of regearing mud gas logging for natural H2 exploration
CN114109371B (zh) 一种井下随钻钻井液烃类检测仪器
AU2002227772B2 (en) Oil reservoirs
DeLaune Surface techniques to measure oil concentration while drilling
US10365215B2 (en) Method and system for analyzing an earth sample of a geological formation
CN113125413A (zh) 一种基于激光诱导击穿光谱的页岩脆性在线评价方法
AU2002227772A1 (en) Oil reservoirs
Tang et al. Raman Spectra of Hydrocarbon in Returned Drilling Fluid Using Co-Focal Laser Raman Microscopy
Mingming et al. Raman Spectra of hydrocarbon in returned drilling fluid using co-focal laser Raman microscopy

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20121128

Termination date: 20161022

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee