CN103930650B - 用于自动页岩采摘和页岩体积确定的系统及算法 - Google Patents
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Abstract
本公开内容涉及用于利用在穿透地球地层的钻孔中采集到的测井数据估计地球地层的感兴趣参数的钻孔测井方法及装置。该方法可以包括利用由至少一个传感器采集到的测井数据的统计分析来估计至少一个感兴趣的参数,其中该统计分析在测井数据中多个间隔上应用。测井数据可以包括伽玛射线数据和自发电位数据中的一个或多个。该方法可以包括利用至少一个传感器采集测井数据。该方法还可以包括为至少一个估计出的参数估计置信水平。装置可以包括被配置为生成关于地球地层的测井数据信息的至少一个传感器;以及被配置为执行所述方法的至少一些步骤的至少一个处理器。
Description
技术领域
本公开内容总体上涉及用于利用地球地层的测井数据估计地层属性的钻孔测井方法及装置。
背景技术
地球地层的研究依赖于岩性的类型来指示天然放射性元素以各种比例的规律出现。在油气行业中,识别页岩层的位置并且知道地层中页岩的比例是重要的,例如,井筒稳定性分析、岩石分类、地层体积组成的计算,包括烃饱和度。页岩采摘,即,识别页岩层的位置,在孔隙压力建模当中尤其重要,因为最常使用的孔隙压力预测方法是基于页岩的压缩行为。
刚性或非刚性的载体常常用于运输一个或多个核辐射探测器,常常是作为一个工具或一组工具的部分,并且该载体还可以提供用于把信息发送到表面的通信通道。
存在几种允许从这种测量中识别和量化页岩的方法。最常使用的方法是基于伽玛射线测井。伽玛射线测井提供了对地层中放射性矿物质含量的测量。在通常作为油气行业目标的沉积岩中,放射线元素通常集中在粘土矿物中。粘土矿物是页岩最重要的组成部分。
在其不能直接关联到诸如页岩含量的地层属性的意义上说,伽玛射线测井不是量化测量。由测井给出的数字可以依赖于岩石的组成、沉积环境以及年龄,而且,如果还没有执行适当的校正,则还依赖于钻井环境。
发明内容
在各方面,本公开内容涉及用于利用测井数据的统计分析估计地 球地层感兴趣的参数,尤其是用于定位页岩层并估计页岩指数/体积的方法及装置。
根据本公开内容的一种实施例包括估计地层至少一个感兴趣的参数,包括:利用由至少一个传感器采集到的测井数据的统计分析估计至少一个感兴趣的参数,其中统计分析在测井数据中多个重叠的间隔上应用。
根据本公开内容的另一方面包括用于估计地层至少一个感兴趣的参数的装置,包括:配置为在钻孔中运输的载体;位于该载体上并且配置为采集测井数据的至少一个传感器;以及至少一个处理器,配置为:利用由至少一个传感器采集到的测井数据的统计分析估计至少一个感兴趣的参数,其中统计分析在测井数据中多个重叠的间隔上应用。
根据本公开内容的另一方面包括其上存储了指令的非临时性计算机可读介质产品,当所述指令被至少一个处理器执行时,使这至少一个处理器执行一种方法,该方法包括:利用由至少一个传感器采集到的测井数据的统计分析估计至少一个感兴趣的参数,其中统计分析在测井数据中多个重叠的间隔上应用。
本公开内容的更重要特征的例子已经相当广义地进行了概述以便可以更好地理解以下对其的具体描述并且以便认可它们所代表的对本领域的贡献。
附图说明
为了对本公开内容的具体理解,应当结合附图参考以下对实施例的具体描述,附图中相同的元素给予相同的标号,其中:
图1根据本公开内容的一种实施例示出了沿钻柱部署在钻孔中的井下工具的示意图;
图2示出了用于根据本公开内容一种实施例的探测模块的示意图;
图3示出了用于根据本公开内容一种实施例的方法的流程图;
图4A示出了用于根据本公开内容一种实施例的、对图3的方法关于定位页岩层展开的流程图;
图4B示出了用于根据本公开内容一种实施例的、对图3的方法关于估计页岩百分比展开的流程图;
图5根据本公开内容示出了用于实现该方法的一种实施例的装置的示意图;
图6A示出了用于根据本公开内容一种实施例的、具有自然发射的伽玛射线的指数化直方图的图表;
图6B示出了用于根据本公开内容一种实施例的、具有来自图6A的自然发射伽玛射线的累积曲线的图表;
图7示出了用于根据本公开内容一种实施例的、具有3个裂口的测井数据的图表;
图8示出了用于根据本公开内容一种实施例的、具有3个裂口的测井数据的图表、页岩资格以及置信水平;
图9示出了用于根据本公开内容一种实施例的、用于为单个深度评估页岩/砂的图表;
图10示出了用于根据本公开内容一种实施例的、用于为单个深度评估页岩/砂的另一个图表;
图11A示出了用于根据本公开内容一种实施例的、在间隔之间具有5/6重叠的图表;
图11B示出了用于根据本公开内容一种实施例的、在间隔之间具有2/3重叠的图表;
图12示出了用于根据本公开内容一种实施例的、对于重叠间隔具有页岩线和砂线的图表;
图13示出了用于根据本公开内容一种实施例的、为页岩体积分析选定的页岩线和砂线的图表;
图14示出了用于根据本公开内容一种实施例的、利用最低砂线的实时应用的图表;
图15示出了用于根据本公开内容一种实施例的、具有自上而下的间隔的图表;
图16示出了用于根据本公开内容一种实施例的、具有自下而上 的间隔的图表;以及
图17示出了用于根据本公开内容一种实施例的、具有自下而上的间隔和单深度点数的图表。
具体实施方式
在各方面,本公开内容涉及用于利用测井数据的统计分析估计地球地层感兴趣的参数,尤其是用于定位页岩层并估计页岩指数/体积的方法及装置。
测井,诸如但不限于伽玛射线测井或自发电位测井,可以用于页岩采摘和页岩体积确定。例如,如果利用伽玛射线测井,那么,为了识别页岩层,可以从伽玛射线测井选择截止线,并且具有高于(或者等于和高于)截止值的伽玛射线值的所有深度间隔都可以被识别为页岩。在井筒稳定性建模的情况下,可以选择多条页岩截止线来说明伽玛射线测井随深度的变化。
对于估计页岩体积,可以使用两条或多条线。砂线(也称为砂基线或干净线)区分非页岩(干净)地层和包含页岩的地层。其伽玛射线值低于砂阈值线的深度间隔可以是认为是没有页岩的。砂线可以代表0%页岩。第二条线(页岩线或页岩基线)可以代表100%页岩,而且其伽玛射线值高于(或者等于和高于)页岩线的深度间隔可以被认为代表页岩。对于具有中间伽玛射线值的深度间隔,页岩指数,Ish,可以利用等式1来计算,这个等式可以在关于测井解释的大部分教科书中找到(例如,Rider and Kennedy,2011):
在有些实施例中,可以假设伽玛射线和页岩体积之间的线性关系并且页岩指数可以直接用于计算页岩体积Vsh。否则,在非线性关系的情况下,校正因子可以用于把页岩指数转换成页岩体积。
简单的统计可以用于在短的深度间隔上建议砂线和页岩线。在这 些情况下,常量阈值可以对整个数据集应用和/或直方图可以在滑动窗口上应用,以确定用于砂和页岩的阈值。
虽然简单的统计方法可以在短深度间隔上应用的时候提供合理的结果,但是这些方法在伽玛射线响应中存在显著变化的情况下可能不是有效的,诸如由于(i)页岩成分、沉积环境、压缩(年龄)的变化,及(ii)钻井环境(孔的尺寸、泥浆系统、所应用的环境校正的变化)。此外,有些简单的统计方法对于实时应用可能是受限的,因为数据集的整体是未知的。
这些问题可以利用基于频率分析的方法来克服,这种方法在既定和有限长度的重叠的深度间隔上执行。对于每个单个的深度间隔,可以执行简单的统计计算。该方法允许(i)页岩层的限定(模式1)及(ii)用于页岩指数/体积计算的砂线和页岩线的确定(模式2)。确定页岩指数/体积可以包括估计页岩百分比或页岩片段。在有些实施例中,可以使用可以同时处理这两种模式的算法。有限长度的深度间隔的使用在实时应用中可能是特别有用的,因为它允许对伽玛射线测井中的变化有反应。
对于每个深度间隔,可以确定在预定义或自动设置的值的百分点。例如,图6A示出了一个间隔中伽玛射线测量的指数化直方图。图6B示出了把百分点设成80%的伽玛射线测量的累积曲线。用于页岩采摘的典型值可以,例如,选择第80个百分点。处于这个百分点值的伽玛射线值可以用于页岩截止值。对于该间隔中的每个深度点,伽玛射线值可以与页岩截止值比较。如果伽玛射线值大于(或者大于等于)页岩截止值,则深度点可以归类为页岩并且相应地加标记(例如,标记1)。否则,深度点可以归类为非页岩(例如,标记0)。一旦新数据流入系统,整个数据集就可以持续地被重复处理,直到结果实现期望的稳定水平或者被标记为明确的结果。
对于页岩指数/体积计算,可以要求两条线,砂线和页岩线。对于页岩线,处理可以与上述页岩截止线的处理相同,只是对于百分点值可以使用不同的值(例如,90%)。
对于砂线,处理也可以与上述对页岩截止线的描述相同。在这种情况下,可以使用较低的百分点(例如,5%)。但是,在厚的页岩层中,5%的百分点仍然可能给出太高的砂线,并且因此计算出的砂体积将太高。为了防止或减小这种效果,算法提供了以下一个或多个选项:(i)保持在整个分析中找出的最低砂线值(见图14),(ii)使用可以对砂线给定的起始值,这个起始值只能在找出比该起始值更低的百分点值时修改,及(iii)一旦新的数据流入系统,就持续地重新处理整个数据集,直到结果稳定、接近稳定或者被标记为明确的结果。
数据集的处理可以包括重叠间隔的使用。这允许基于伽玛射线值的不同子集处理位于一个深度点的多个分析。因此,多个结果可用于一个特定的深度点,这也允许给结果指定一个或多个质量或置信水平。
在原理上,所述算法可以对任何数量的重叠/裂口使用,包括没有重叠(一个裂口)。为了简化,图7和8示出了具有三个裂口的例子。图9和10示出了用于多至三个裂口的评估矩阵的例子。
间隔的长度可以预定义或者在算法处理数据的时候确定。通常,局部的地理条件,即,非页岩间隔的预期长度,可以用于确定间隔的长度。间隔的长度可以按长度单位(例如,米或英尺)或者数目数据(即,深度点的数目)来限定。深度间隔的长度可以相同或者可以彼此不同。在有些情况下,局部地理条件可以要求变化间隔长度。
在有些实施例中,重叠区段的长度可以从裂口的数目和间隔长度导出(例如,2个裂口=间隔长度的50%,3个裂口=662/3%)。作为替代,它可以预定义或者利用大于0%且小于100%之间的任何数字自动调整。图11A示出了具有831/3%重叠的3个裂口的例子。图11B示出了具有662/3%重叠的3个裂口的例子。
对于页岩采摘,如图7至10中所示,个别的页岩标记可以为每个深度点并为每个单个间隔设置。如果对于一个深度点来说所设置的页岩标记的数目大于未设置的页岩标记的数目,则最终的页岩标记可以设置成1。否则,可以设置成0。依赖于限定重叠间隔的方式,有效间隔的数目可以小于裂口的数目。这可以是在整个数据集开始和结束时的情况。页岩分类值可以如下估计:
页岩分类值=归类为页岩的数目/有效间隔的数目 (2)
图9和10示出了具有有效间隔和个别间隔页岩分类的任意可能组合的、用于多至3个裂口的例子。
页岩置信水平可以如下估计:
页岩置信水平=归类为页岩的数目/裂口的数目 (3)
置信水平可以分组成如下说明的低、中和高水平。
低 0≤页岩置信水平≤0.5
中 0.5<页岩置信水平<1
高 页岩置信水平=1
页岩置信水平的范围的指定仅仅是示例性和说明性的,因为其它范围也可以使用。置信水平的数目可以是裂口数目的函数。
在更多裂口或算法的其它应用的情况下,决定规则、页岩标记指数计算和置信水平指定规则可以修改。此外,裂口的数目也可以在置信水平中考虑(例如,越多的裂口=越高的置信水平)。
重叠间隔的使用可以导致对于每个深度点更多的砂线和页岩线,如图12中所示。对于典型的页岩体积分析,最小值线可以用作砂线,而最大值线用作页岩线,如图13中所示。但是,依赖于分析的目的,根据需要,最小值、中间值、最大值线或平均值线可以用作砂线和页岩线。
图14示出了一种实时应用的例子,其中保持遇到的最低砂线的选项被应用。虽然砂体积在所显示间隔的上面三分之一中太高,但是 对数据集的下面三分之二可以找到更现实的砂和页岩体积。
当使用预定义长度的深度间隔时,有可能间隔不完整,例如,当预定义间隔长度是200英尺时,在数据集的结束,剩余的数据集可能只有110英尺长。而且,在实时应用中,当数据流入时,在接收到足够的数据之前可能要花一些时间以获得完整的间隔。这种不完全的深度间隔可以通过(i)让算法对数据应用通常的过程但是当数据量减少时提供数量可能不足的指示,或者(ii)只处理完整的间隔来解决。
在实时应用中,当数据流入时,另一个可能是利用减少数量的数据开始处理并且一旦它们达到完全的长度或数据量就重新处理这些深度间隔。间隔可以限定为自上而下或者自下而上。当使用自上而下的间隔时,如图15中所示,间隔的填充在数据集的开头开始或者预定义或者自动地设置起始深度并且深度间隔自上而下地填充,直到它们到达其完整长度。当使用自下而上的间隔时,如图16中所示,间隔的填充在数据集的结尾开始并且间隔向上填充,直到间隔到达其完整长度。
多条砂线和页岩线之间的区别可以用于确定置信水平或不确定性。在不同的砂线和不同的页岩线之间具有大差异的深度间隔可以在伽玛射线测井中随深度显示强变化,并且因此置信水平会比在线之间具有较小差异的均质间隔低。
图17示出了用于单个深度点编号10、3个裂口和间隔长度为9的例子,假设间隔是完全自下而上地填充的。在具有等距深度距离1的这个例子中,对于这个深度的结果可以计算6次并且考虑从深度点编号2直至深度点编号18的测量。沿着从左向右的时间线看,结果可以首先利用两个活动间隔(重新)计算三次,然后利用三个活动间隔计算三次。这些多次计算选项可以用于增加结果的置信水平。
以下是用于估计至少一个感兴趣的参数的一些实施例的描述。
图1示出了具有钻柱120的示例性钻井系统100的示意图,钻柱120包括在钻孔126中传送的钻井组件或井底组件(BHA)190。钻 井系统100包括在平台或地板112上竖起的传统的铁架塔111,它支撑通过原动机,诸如电机(未示出),以期望的旋转速度旋转的旋转台114。带有附连到其底端的钻井组件190的管道(诸如有接头的钻杆)122从钻孔126的表面延伸到底部151。当附连到钻井组件190的钻头150旋转时,它分解地质地层,以便钻探钻孔126。钻柱120经Kelly接头121、万向吊环128和绳索(line)129通过滑轮耦合到绞车130。绞车130操作成控制钻头上的重量(“WOB”)。钻柱120可以通过顶部驱动器(未示出)而不是通过原动机和旋转台114来旋转。作为替代,盘管可以用作管道122。管道注入器114a可以用于运输具有附连到其底端的钻井组件的盘管。绞车130和管道注入器114a的操作在本领域中是已知的,因而不在这里具体描述。
来自其源头132,诸如泥浆池,的合适钻井流体131(也称为“泥浆”)在压力下通过泥浆泵134循环通过钻柱120。钻井流体131经波动消除器(desurger)136和流体管线(fluidline)138从泥浆泵134进入钻柱120。来自钻井管道的钻井流体131a在钻孔底部151通过钻头151中的开口流出。返回的钻井流体131b在钻孔中向上通过钻柱120和钻孔126之间的环形空间127循环并且经回流管线135和钻屑网185返回到泥浆池132,其中钻屑网185从返回的钻井流体131b中除去钻屑186。管线138中的传感器S1提供关于流体流速的信息。表面扭矩传感器S2和与钻柱120关联的传感器S3分别提供关于钻柱120的扭矩和旋转速度的信息。管道注入速度是从传感器S5确定的,而传感器S6提供钻柱120的钩挂负载。
在有些应用中,钻头150只通过旋转钻杆122来旋转。但是,在许多其它应用中,位于钻井组件190中的井下电机155(泥浆电机)也旋转钻头150。对于给定的BHA,穿透速率(ROP)很大程度上依赖于WOB或者钻头150上的推力及其旋转速度。
泥浆电机155经位于轴承组件157中的驱动轴耦合到钻头150。当钻井流体131在压力下穿过泥浆电机155时,泥浆电机155旋转钻头150。一方面,轴承组件157支撑钻头150的径向和轴向力、泥浆 电机155的下推以及来自所施加的钻头上重量的反应性向上加载。
表面控制单元或控制器140经放在流体管线138中的传感器143从井下传感器和设备接收信号并且接收来自传感器S1-S6和系统100中所使用的其它传感器的信号,并且根据提供给表面控制单元140的编程指令处理这种信号。表面控制单元140在显示器/监视器141上显示期望的钻井参数和其它信息,这些信息由操作人员用于控制钻井操作。表面控制单元140可以是基于计算机的单元,它可以包括处理器142(诸如微处理器),诸如固态存储器、带或硬盘的存储设备144,以及存储设备144中的一个或多个计算机程序146,其中程序146可以让处理器142访问,以便执行这种程序中所包含的指令。表面控制单元140还可以与遥控单元148通信。表面控制单元140可以处理与钻井操作相关的数据、来自表面上的传感器和设备的数据、从井下接收到的数据,并且可以控制井下以及表面设备的一个或多个操作。数据可以按模拟或数字形式发送。
BHA190还可以包含确定电阻率、密度、孔隙率、渗透率(permeability)、声学属性、核磁共振属性、地层压力、井下流体的属性或特性,以及BHA190周围地层195的其它期望属性的地层评估传感器或设备(也称为随钻测量(“MWD”)或者随钻测井(“LWD”)传感器)。这种传感器在本领域中通常是已知的,并且为了方便在这里总体上用编号165表示。BHA190可以进一步包括用于确定BHA190的一个或多个属性(诸如振动、弯矩、加速度、振荡、涡动、粘滑等)以及钻井操作参数(诸如钻头上的重量、流体流动速率、压力、温度、穿透速率、方位角、刃面、钻头旋转等)的各种其它传感器和设备159。为了方便,所有这些传感器都用编号159来表示。
BHA190可以包括用于沿着期望的钻井路径导向钻头150的导向装置或工具158。一方面,导向装置可以包括具有多个施力构件161a-161n的导向单元160,其中导向单元部分地集成到钻井电机中。在另一种实施例中,导向装置可以包括具有弯接头(bent sub)使弯接头在井筒中定向的第一导向设备158a以及沿着选定的钻井方向维持弯接头的第二导向设备158b的导向单元158。
钻井系统100可以包括传感器、电路系统和处理软件与算法,用于提供关于与BHA、钻柱、钻头和诸如钻井电机、导向单元、推进器等的井下装备有关的期望动态钻井参数的信息。示例性传感器包括,但不限于,钻头传感器、RPM传感器、钻头上的重量传感器、用于测量泥浆电机参数(例如,泥浆电极定子温度、跨泥浆电机的差分压力以及通过泥浆电机的流体流动速率)的传感器,以及用于测量加速度、振动、涡动、径向移位、粘滑、扭矩、震动、振动、应变、应力、弯矩、钻头跳动、轴向推力、摩擦、向后旋转、BHA弯曲和径向推力的传感器。沿钻柱分布的传感器可以测量物理量,诸如钻柱加速度和应变、钻柱孔中的内部压力、环带中的外部压力、振动、温度、钻柱中的电和磁场强度、钻柱的孔,等等。用于进行动态井下测量的合适系统包括由BAKER HUGHES INCORPORATED制造的COPILOT,一种井下测量系统。合适的系统也在“Downhole Diagnosis of Drilling Dynamics Data Provides New LevelDrilling Process Control to Driller”,SPE49206,by G.Heisig and J.D.Macpherson,1988中讨论。
钻井系统100可以包括位于诸如BHA190上193的合适位置的一个或多个井下处理器。处理器可以是使用在合适机器可读介质上实现的计算机程序的微处理器,使得处理器能够执行控制和处理。机器可读介质可以包括ROM、EPROM、EAROM、EEPROM、闪存存储器、RAM、硬驱和/或光盘。诸如电源和数据总线、电源等其它装备将对本领域技术人员很明显。在一种实施例中,MWD系统使用泥浆脉冲遥感勘测在钻井操作发生的同时把数据从井下位置传送到表面。泥浆脉冲遥感勘测的使用仅仅是示例性和说明性的,因为本领域技术人员已知的其它信息传送技术也可以使用,包括但不限于,通过有线管道的电信号。表面处理器142可以处理表面测出的数据,连同从井下处理器发送的数据,以便评估地层岩性。虽然钻柱120示为用作传 感器165的运输系统,但是应当理解,本公开内容的实施例可以联系经刚性(例如,有接头的管道或盘管)以及非刚性(例如,钢丝线(wireline)、平直管线(slickline)、电管线(e-line)等)运输系统运输的工具来使用。钻井系统100可以包括用于在钻柱或钢丝线上实现本公开内容实施例的井底组件和/或传感器与装备。图1中所说明的系统的新颖的一点在于表面处理器142和/或井下处理器193配置为执行现有技术中没有的某些方法(以下讨论)。
图2示出了可以结合到BHA190中的示例性探测模块200,诸如连同根据本发明一种实施例的评估传感器165。探测模块200可以包括配置为采集关于地球地层195的测井数据的一个或多个传感器210。测井数据可以包括,但不限于,核辐射发射与自发电位。在图2中,核辐射发射220可以是由地球地层195发射或散射的伽玛射线的结果。具有两个在相同钻井深度按方位角隔开的辐射探测器210的探测模块200的描述仅仅是示例性和说明性的,因为任何数量的辐射探测器都可以在探测模块200的一侧或多侧在一个或多个钻井深度使用。在有些实施例中,一个或多个电极(未示出)可以位于BHA190上并且配置为探测地球地层195中由表面电极(未示出)引起的电位。
图3示出了根据本公开内容一种实施例用于估计地球地层的感兴趣的参数的流程图300。在步骤310中,至少一个辐射探测器210可以运输到穿透地球地层195的钻孔126中。这至少一个辐射探测器210可以配置为响应于伽玛辐射而生成信号。在步骤320中,这至少一个辐射探测器210可以利用传感器采集测井数据。测井数据可以使用由传感器生成的信号,该信号指示由地球地层195发射的伽玛射线。在步骤330中,感兴趣的至少一个参数可以利用测井数据的统计分析来估计。该统计分析可以在测井数据中至少一个间隔上应用。感兴趣的至少一个参数可以包括(i)页岩层的位置和(ii)页岩百分比中的一个或多个。在有些实施例中,步骤330可以实时地执行。
步骤330中的所述至少一个间隔可以包括多个重叠的间隔。这多 个重叠的间隔可以具有相同或者不同的长度。每个重叠的间隔可以具有与至少另一个重叠间隔不重叠的区域。步骤330中对页岩层位置的估计可以包括使用所述至少一个间隔中间隔的计数和所述至少一个间隔中页岩分类的计数。步骤330中页岩百分比的估计可以包括使用估计出的砂线和估计出的页岩线。
图4A示出了为了定位页岩层对图3中步骤330的一种非限制性实施例进行详细描述的流程图400。在步骤410中,接收来自至少一个传感器的测井数据。在步骤415中,可以对数据进行验证。验证可以是简单检查值是否适合预定义或自动设置的值范围,但是更复杂的处理步骤也可以在这个时候包括。在步骤420中,验证后的数据可以写到缓冲区中。上下文数据可以包括除数据集中找到的伽玛射线之外的所有数据。上下文数据可以用于复制和归档计算(例如,所应用的环境校正)。在步骤425中,可以定义每个重叠间隔的开始和结束深度。在步骤430中,可以为每个子间隔设置页岩截止值。对于每个子间隔,该算法可以在预定义或自动设置的伽玛射线数据的百分点计算页岩截止值。在步骤435中,对于每个子间隔,页岩标记可以基于新伽玛射线数据与截止值的比较来设置。在步骤440中,可以设置最终的页岩标记。在步骤445中,如果深度点被归类为页岩,则可以估计用于定位页岩层的置信水平。在有些实施例中,步骤445可以是可选的。在有些实施例中,步骤445可以包括对于每个深度的其它数据质量度量。在步骤450中,步骤440和可选步骤445的结果可以写到存储器缓冲区。在有些实施例中,步骤425至450可以包括前面的数据和结果的重新处理和使用。
图4B示出了为了估计页岩指数/体积对图3中步骤330的另一种一种非限制性实施例进行详细描述的流程图405。在步骤410中,接收来自至少一个传感器的测井数据。在步骤415中,可以对数据进行验证。验证可以是简单检查值是否适合预定义或自动设置的值范围,但是更复杂的处理步骤也可以在这个时候包括。在步骤420中,验证后的数据可以写到缓冲区中。上下文数据可以包括除数据集中找到的 伽玛射线之外的所有数据。上下文数据可以用于复制和归档计算(例如,所应用的环境校正)。在步骤425中,可以限定每个重叠间隔的开始和结束深度。在步骤430中,可以为每个子间隔设置页岩截止值。对于每个子间隔,该算法可以在预定义或自动设置的伽玛射线数据的百分点计算页岩截止值。在步骤455中,可以为每个深度设置最终的页岩值。在步骤460中,可以为每个子间隔设置砂截止值。对于每个子间隔,该算法可以在预定义或自动设置的伽玛射线数据百分点计算截止值。在步骤465中,可以为每个深度设置最终的砂值。在步骤470中,可以为每个深度计算页岩指数和体积。页岩百分比可以是页岩指数和体积的函数。在步骤475中,用于页岩指数/体积的置信水平可以在归类为页岩的深度点估计。在有些实施例中,步骤475可以是可选的。在有些实施例中,步骤475可以包括对于每个深度的其它数据质量度量。步骤475是可选的,并且依赖于应用,可以与步骤340不同或者相同。在步骤480中,步骤470(或者,如果存在的话,步骤475)的结果可以写到存储器缓冲区。在有些实施例中,步骤425至475可以包括前面的数据和结果的重新处理和使用。
如图5中所示,本公开内容的某些实施例可以利用包括信息处理器500、信息存储介质510、输入设备520、处理器存储器530的硬件环境实现,并且可以包括外围信息存储介质540。硬件环境可以在井中、在钻塔或者在远端位置。而且,硬件环境的几个部件可以在那些位置之间分布。输入设备520可以是任何信息阅读器或者用户输入设备,诸如数据卡阅读器、键盘、USB端口等。信息存储介质510存储由探测器提供的信息。信息存储介质510可以是任何非临时性的计算机信息存储设备,诸如ROM、USB驱动器、记忆棒、硬盘、移动RAM、EPROM、EAROM、EEPROM、闪存存储器和光盘或者本领域普通技术人员已知的其它常用的存储器存储系统,包括基于互联网的储存器。信息存储介质510存储当其被执行时使信息处理器500执行所公开的方法的程序。信息存储介质510还可以存储由用户提供的地层信息,或者地层信息可以存储在外围信息存储介质540中, 其中外围信息存储介质540可以是任何标准的计算机信息存储设备,诸如USB驱动器、记忆棒、硬盘、移动RAM,或者本领域普通技术人员已知的其它常用的存储器存储系统,包括基于互联网的储存器。信息处理器500可以是任何形式的计算机或数学处理硬件,包括基于互联网的硬件。当程序从信息存储介质510加载到处理器存储器530(例如,计算机RAM)中时,当其被执行时,使信息处理器500从信息存储介质510或外围信息存储介质540检索探测器信息并且处理该信息,以估计感兴趣的参数。信息处理器500可以位于表面上或者井下。
虽然以上公开内容针对本公开内容的一种模式的实施方式,但是各种修改对本领域技术人员都将是明显的。预期所有变化都被以上公开内容涵盖。
Claims (20)
1.一种估计地球地层的至少一个感兴趣参数的方法,包括:
使用横断所述地球地层的钻孔中的至少一个传感器采集包括多个测量结果的测井数据;
限定所述钻孔中的多个重叠深度间隔;
使用相应的测量结果对所述多个重叠深度间隔中的至少两个重叠深度间隔估计包括页岩线和非页岩线的至少两个重叠截止线;以及
利用所述测井数据和所述重叠截止线的统计分析来估计至少一个感兴趣的参数。
2.如权利要求1所述的方法,其中所述多个重叠深度间隔包括重叠的至少两个深度间隔。
3.如权利要求1所述的方法,其中所述测井数据包括来自下列中至少一个的数据:(i)NMR测井、(ii)声学测井、(iii)电阻率测井、(iv)指示密度的测井、(v)指示孔隙率的测井、以及(vi)指示渗透率的测井。
4.如权利要求1所述的方法,其中所述至少一个感兴趣的参数包括(i)页岩层边界的深度和(ii)页岩指数/体积中的至少一个。
5.如权利要求1所述的方法,其中估计至少一个感兴趣的参数包括:使用所述多个重叠深度间隔中的重叠深度间隔的计数和所述多个重叠深度间隔中的地层岩石学分类的计数。
6.如权利要求1所述的方法,还包括使用估计出的重叠截止线估计出页岩百分比。
7.如权利要求1所述的方法,其中所述至少一个感兴趣的参数是在钻井操作期间估计的。
8.如权利要求1所述的方法,还包括:
为所述至少一个感兴趣的参数估计置信水平。
9.如权利要求1所述的方法,其中所述测井数据包括来自(i)伽玛射线测井和(ii)自发电位测井中的至少一个的数据。
10.如权利要求1所述的方法,其中所述多个重叠深度间隔中的每一个都具有相同的长度。
11.如权利要求1所述的方法,其中所述重叠深度间隔中的至少一个具有下列(i)和(ii)中的至少一个:(i)起始深度以及(ii)结束深度,所述结束深度不同于下列(i)和(ii)中的至少一个:(i)另一个起始深度以及(ii)至少一个其他重叠深度间隔的另一个结束深度。
12.一种用于估计地球地层中的至少一个感兴趣参数的装置,包括:
被配置为在钻孔中运输的载体;
位于该载体上并且被配置为采集包括多个测量结果的测井数据的至少一个传感器;以及
至少一个处理器,被配置为:
限定所述钻孔中的多个重叠深度间隔;
使用相应的测量结果对所述多个重叠深度间隔中的至少两个重叠深度间隔估计包括页岩线和非页岩线的至少两个重叠截止线;以及
利用所述测井数据和所述重叠截止线的统计分析来估计至少一个感兴趣的参数。
13.如权利要求12所述的装置,其中所述至少一个感兴趣的参数包括(i)页岩层边界的深度和(ii)页岩指数/体积中的至少一个。
14.如权利要求12所述的装置,其中所述至少一个处理器被配置为在钻井操作期间估计所述至少一个感兴趣的参数。
15.如权利要求12所述的装置,其中所述至少一个处理器还被配置为:
为估计出的所述至少一个感兴趣的参数估计置信水平。
16.如权利要求12所述的装置,其中所述测井数据包括来自(i)伽玛射线测井和(ii)自发电位测井中至少一个的数据。
17.如权利要求12所述的装置,其中所述测井数据包括来自下列中至少一个的数据:(i)NMR测井、(ii)声学测井、(iii)电阻率测井、(iv)指示密度的测井、(v)指示孔隙率的测井、以及(vi)指示渗透率的测井。
18.如权利要求12所述的装置,其中所述重叠深度间隔中的至少一个具有下列(i)和(ii)中的至少一个:(i)起始深度以及(ii)结束深度,所述结束深度不同于下列(i)和(ii)中的至少一个:(i)另一个起始深度以及(ii)至少一个其他重叠深度间隔的另一个结束深度;并且其中所述多个重叠深度间隔包括重叠的至少两个深度间隔。
19.一种估计地球地层中的至少一个感兴趣参数的装置,包括:
使用横断所述地球地层的钻孔中的至少一个传感器采集包括多个测量结果的测井数据的装置;
限定所述钻孔中的多个重叠深度间隔的装置,其中所述多个重叠深度间隔包括重叠的至少两个深度间隔;
使用相应的测量结果对所述多个重叠深度间隔中的至少两个重叠深度间隔估计包括页岩线和非页岩线的至少两个重叠截止线的装置;以及
利用所述测井数据和所述重叠截止线的统计分析来估计感兴趣的至少一个参数的装置。
20.如权利要求19所述的装置,包括(i)ROM,(ii)EPROM,(iii)EEPROM,(iv)闪存存储器、(v)光盘、(vi)硬盘、(vii)RAM和(viii)EAROM中的至少一种。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4495604A (en) * | 1970-02-02 | 1985-01-22 | Schlumberger Technology Corp. | Machine method for determining the presence and location of hydrocarbon deposits within a subsurface earth formation |
US4646240A (en) * | 1982-02-02 | 1987-02-24 | Oberto Serra | Method and apparatus for determining geological facies |
US5461562A (en) * | 1991-10-21 | 1995-10-24 | Schlumberger Technology Corporation | Method and apparatus for detecting and quantifying hydrocarbon bearing laminated reservoirs on a workstation |
CN1325494A (zh) * | 1998-12-30 | 2001-12-05 | 贝克休斯公司 | 由钻孔电阻率图像仪、横向感应测井纪录以及含水饱和度张量模型确定水饱和度及砂岩分数的方法 |
CN101203775A (zh) * | 2005-06-24 | 2008-06-18 | 埃克森美孚上游研究公司 | 从地震数据中获取孔隙率和页岩体积的方法 |
CN101663667A (zh) * | 2007-02-08 | 2010-03-03 | 雪佛龙美国公司 | 利用综合地层柱状图生成储层模型的方法 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4797207A (en) * | 1986-09-30 | 1989-01-10 | Spectra Physics, Inc. | Apparatus for controlling a pump to account for compressibility of liquids in obtaining steady flow |
US5511037A (en) * | 1993-10-22 | 1996-04-23 | Baker Hughes Incorporated | Comprehensive method of processing measurement while drilling data from one or more sensors |
US7000700B2 (en) * | 2002-07-30 | 2006-02-21 | Baker Hughes Incorporated | Measurement-while-drilling assembly using real-time toolface oriented measurements |
WO2005117540A2 (en) * | 2004-06-01 | 2005-12-15 | Exxonmobil Upstream Research Company | Kalman filter approach to processing electromagnetic data |
WO2007075860A2 (en) * | 2005-12-19 | 2007-07-05 | Mundell Bret M | Gas wellhead extraction system and method |
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4495604A (en) * | 1970-02-02 | 1985-01-22 | Schlumberger Technology Corp. | Machine method for determining the presence and location of hydrocarbon deposits within a subsurface earth formation |
US4646240A (en) * | 1982-02-02 | 1987-02-24 | Oberto Serra | Method and apparatus for determining geological facies |
US5461562A (en) * | 1991-10-21 | 1995-10-24 | Schlumberger Technology Corporation | Method and apparatus for detecting and quantifying hydrocarbon bearing laminated reservoirs on a workstation |
CN1325494A (zh) * | 1998-12-30 | 2001-12-05 | 贝克休斯公司 | 由钻孔电阻率图像仪、横向感应测井纪录以及含水饱和度张量模型确定水饱和度及砂岩分数的方法 |
CN101203775A (zh) * | 2005-06-24 | 2008-06-18 | 埃克森美孚上游研究公司 | 从地震数据中获取孔隙率和页岩体积的方法 |
CN101663667A (zh) * | 2007-02-08 | 2010-03-03 | 雪佛龙美国公司 | 利用综合地层柱状图生成储层模型的方法 |
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