CN107842358B - 一种提取示踪测井资料形成流动成像图的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种提取示踪测井资料形成流动成像图的方法,包括全要素提取基于时间驱动的测井数据,分别解析测量段内的每一深度点的示踪剂测量值,提取每个深度点不同测量时间的示踪幅度;反演井筒内示踪剂载体随时间变化的运移成像,对测量深度范围内每一个深度点的示踪测试序列对测试时间范围内的示踪幅度进行内插,实现示踪成像重建,直观展示示踪剂流动形态;提取井筒流体的流动速度,通过选取示踪峰值或相同示踪形态计算井筒流体流速。本发明具有快速识别示踪剂沾污、不限于通过示踪剂峰值来计算流体流速、直观展示储层流体产出或注入情况的优点,具有更广泛的适用性、更强的抗干扰能力,提高了测井资料处理的全面性、直观性和准确性。
Description
技术领域
本发明涉及石油测井工程动态监测技术领域,尤其涉及应用示踪追踪法进行动态监测的解释评价。
背景技术
随着油田的不断开发,通常采用注水或注气的方式来保持地层压力驱替储层内的原油;对于多层开采的油田而言,为了提高注入流体的驱替效率,需要准确地监测注入井和产出井每个产层的注入和产出情况,对于稠油油井和低注入量的水井或气井,传统的涡轮流量计测井系列并不适合,通常采用示踪追踪法测井系列进行动态监测测井任务,为了能够准确地分析注入井和产出井的单层产状,首先需要对示踪追踪法测井资料进行准确地解释评价。
随着时间的推移,示踪剂在流体中会发生扩散、沾污以及强度降低等现象,导致井筒内的示踪剂峰值强度不断降低、峰值形态越来越不明显,应用识别峰值来计算流体流速的方法的缺点变得越来越明显。
传统的应用示踪剂峰值来评价井筒流体流动状态的方法通过提取了示踪剂峰值处的测井深度和时间信息对井筒内流体流速进行计算,该方法并没有充分利用测井信息,仅能适应流体流速较快、测井资料完备的情况下,其计算流体流速的公式如公式(1)所示:
式中,Di:第i个示踪剂峰值所在的深度,m;ti:第i个示踪剂峰值对应的时间,s;Dj:第j个示踪剂峰值所在的深度,m;tj:第j个示踪剂峰值对应的时间,s;Va:井筒流体流动,m/s。
示踪剂峰值法没有充分利用测井信息,没有充分考虑随着示踪剂的不断扩散以及强度降低,峰值将会变得越来越不明显的问题,参数比较单一,其局限性主要有以下几个方面:
1、只提取示踪剂峰值处的测井信息,对于非示踪剂峰值处的测井信息基本不考虑;
2、没有考虑非示踪剂峰值处所包含的流体信息,当示踪剂峰值不明显时,流体流速的计算误差较大;
3、无法全面、直观地反映示踪剂在井筒内的运移情况。
利用示踪剂峰值法得到的单层流体液量与生产动态矛盾突出,目前急需一种基于示踪追踪法测井系列的计算流体流速精确度更高的解释评价方法。
发明内容
为解决现有技术中存在的上述缺陷,本发明的目的在于提供一种提取示踪测井资料形成流动成像图的方法,该方法应用示踪成像技术评价流体流速时,考虑了示踪追踪法测井数据的特点,用同向的测井资料计算流体流速,降低了由于电缆拉伸造成的深度误差,充分考虑了非示踪剂峰值对于流体流速信息的反映,既可以应用峰值法,也可以应用形态法计算流体流速,同时以成像的方式将井筒内示踪剂的运移情况进行显示;利用该方法具有快速识别沾污、不限于通过示踪剂峰值(相同的示踪剂形态)计算流体流速、直观展示储层流体产出或注入情况的优点,相对于仅通过识别示踪剂峰值来计算流体流速的方法具有更广泛的适用性、更强的抗干扰能力,对复杂注入或产出井进行流体流动状态解释评价与生产动态更加吻合,提高了测井资料处理的全面性、直观性和准确性。
本发明是通过下述技术方案来实现的。
一种提取示踪测井资料形成流动成像图的方法,包括下述步骤:
步骤101:全要素提取基于时间驱动的测井数据,将测井数据区分为上测和下测数据序列,分别解析上测和下测测量段内的每一深度点的示踪剂测量值,提取每个深度点不同测量时间测量的示踪幅度;
步骤102:反演井筒内示踪剂载体随时间变化的运移成像,对测量深度范围内的每一个深度点的示踪测试序列,采用线性内插的方式对测试时间范围内的示踪幅度进行内插,实现示踪成像重建,直观展示将示踪剂流动形态;
步骤103:提取井筒流体的流动速度,通过选取相同示踪形态和示踪峰值计算井筒流体流速。
所述步骤101中,全要素提取基于时间驱动的测井数据包括以下步骤:
S101:加载数据驱动测井数据;
S102:区分上下测示踪追踪曲线;
S103:剔除本底值的影响;
S104:归一化示踪幅度;
S105:提取各深度点的测试序列。
所述步骤S103中,剔除本底值采用如下式(2)所示:
ΔGR=IT-GR (2)
式中,GR为伽玛基线,API;IT为示踪伽玛,API。
所述步骤S104中归一化示踪幅度处理,通过公式(3)计算:
NGR=ΔGR/max(ΔGR) (3)
式中,NGR为归一化的示踪幅度;ΔGR为示踪幅度,API。
所述步骤101中,提取每个深度点不同测量时间测量的示踪幅度,包括以下步骤:
S106:提取时间驱动数据中的深度Di、时间Ti数据和伽玛GRi,1≤i≤n;
S107:创建上、下测数据缓冲区,并设置当前处理索引i=1;
S108:判断i是否小于等于n-1;如果不是,就退出循环,否则执行步骤S 109;
S109:判断(Di+1-Di)ⅹ(Ti+1-Ti)是否大于0;如果是,下测数据缓冲区增加一行,把Di、Ti和GRi数据增加到下测数据缓冲区中;如果不是,判断(Di+1-Di)ⅹ(Ti+1-Ti)是否小于0,如果是,将上测数据缓冲区增加一行,把Di、Ti和GRi数据增加到上测数据缓冲区中;
S110:处理索引i增加1,返回步骤S 108。
所述步骤101中,提取同一深度示踪测量时间谱包括以下步骤:
S111:获得上测没有重复的深度序列Di(1≤i≤n);
S112:初始化测井矩阵数据缓冲区并设当前处理索引i=1;
S113:判断i是否小于等于n;如果不是,处理完毕并退出循环;如果是,在上测测井数据缓冲中,提取深度为Di的不同时间点的示踪剂伽玛测量值并将当前深度Di和不同时间点以及对应的伽玛测量值保存到测井矩阵数据缓冲区中;
S114:当前处理索引增加1,返回步骤S 113。
所述步骤102,内插公式见公式(4),形成测量范围内不同时间的示踪剂运移数据阵列:
NGR=NGRi+(T-Ti)×(NGRj-NGRi)/(Tj-Ti) (4)
式中,NGRi为i时刻的归一化示踪幅度;NGRj为j时刻的归一化示踪幅度;Ti为i时刻,s;Tj为j时刻,s;T为T时刻,s。
所述步骤103,采用公式(5)计算井筒流体流速:
式中,Va为流体流速,m/s;Di为相同形态对于深度点,m;ti为相同形态对于时间点,s;1≤i≤n;
Qf=Va×S×86400 (6)
式中,Qf为注入井或产出井特定深度流体日注入量或产出量,m3/d;Va为流体流速,m/s;S为流体流动横截面积,m2。
本发明用于示踪追踪测井,通过示踪成像解决了当示踪峰值不明显或缺失的情况下的流体流速精准计算的难题;在计算过程中,考虑了相同示踪形态对于流体流速信息的反映,利用该技术相对于仅通过识别示踪剂峰值来计算流体流速的方法具有更广泛的适用性、更强的抗干扰能力,对复杂注入或产出井进行流体流动状态解释评价与生产动态更加吻合,通过利用数据建模和成像技术实现了应用示踪成像技术来分析井筒流体流动速度等状态的目的,提高了测井资料处理的全面性、直观性和准确性。该方法有助于提高油田注采分析的精度,从而提高了油田的开发效率,降低开发成本。
附图说明
图1为本发明实施例的全要素提取基于时间驱动的测井数据流程;
图2为提取上下测测井数据流程图;
图3为提取同一深度示踪测量时间谱流程图;
图4为本发明实施井示踪成像示意图;
图5(a)、(b)为本发明实施井流体流速反演拟合示意图;
图6为本发明实施井示踪追踪成像测井成果图;
图7为本发明实施气水同注井注入剖面追踪成像测井成果图;
图8(a)、(b)和(c)为图7成果部分井段计算图;
图9为本发明实施注气剖面追踪成像测井成果图;
图10(a)、(b)为图9成果部分井段计算图。
附表说明
表1为本发明实施井2668米以上示踪剂运移的时间及到达的位置;
表2为本发明实施井2668米以下示踪剂运移的时间及到达的位置;
表3为本发明实施气水同注井注入剖面追踪成像测井成果表;
表4为本发明实施注气剖面追踪成像测井成果表。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下面结合附图1对本发明的具体实施方式做进一步详细说明。在此,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,但并不作为对本发明的限定。
如图1所示,一种提取示踪测井资料形成流动成像的方法,包括下述步骤:
步骤101:全要素提取基于时间驱动的测井数据,将测井数据区分为上测和下测数据序列,分别解析上测和下测测量段内的每一深度点的示踪剂测量值,并按测量时间进行排列,全要素提取基于时间驱动的测井数据流程如图1所示,包括以下步骤:
S101:加载数据驱动测井数据;
S102:区分上下测示踪追踪曲线;
S103:剔除本底值的影响;剔除本底值采用如下式(2)所示:
ΔGR=IT-GR (2)
式中,GR为伽玛基线,API;IT为示踪伽玛,API。
S104:归一化示踪幅度;归一化示踪幅度处理,通过公式(3)计算:
NGR=ΔGR/max(ΔGR) (3)
式中,NGR为归一化的示踪幅度;ΔGR为示踪幅度,API。
S105:提取各深度点的测试序列。
提取上下测测井数据流程图如图2所示,提取每个深度点不同测量时间测量的示踪幅度,包括以下步骤:
S106:提取时间驱动数据中的深度Di、时间Ti数据和伽玛GRi,1≤i≤n;
S107:创建上、下测数据缓冲区,并设置当前处理索引i=1;
S108:判断i是否小于等于n-1;如果不是,就退出循环,否则执行步骤S 109;
S109:判断(Di+1-Di)ⅹ(Ti+1-Ti)是否大于0;如果是,下测数据缓冲区增加一行,把Di、Ti和GRi数据增加到下测数据缓冲区中;如果不是,判断(Di+1-Di)ⅹ(Ti+1-Ti)是否小于0,如果是,将上测数据缓冲区增加一行,把Di、Ti和GRi数据增加到上测数据缓冲区中;
S110:处理索引i增加1,返回步骤S 108。
提取同一深度示踪测量时间谱流程图如图3所示,包括以下步骤:
S111:获得上测没有重复的深度序列Di(1≤i≤n);
S112:初始化测井矩阵数据缓冲区并设当前处理索引i=1;
S113:判断i是否小于等于n;如果不是,处理完毕并退出循环;如果是,在上测测井数据缓冲中,提取深度为Di的不同时间点的示踪剂伽玛测量值并将当前深度Di和不同时间点以及对应的伽玛测量值保存到测井矩阵数据缓冲区中;
S114:当前处理索引增加1,返回步骤S113。
步骤102:井筒内示踪剂载体随时间变化的运移成像反演,对每一个深度点的示踪测试序列,采用线性内插的方式对测试时间范围内的示踪幅度进行内插,内插公式见公式(4),形成测量范围内不同时间的示踪剂运移数据阵列,如图2所示。
NGR=NGRi+(T-Ti)×(NGRj-NGRi)/(Tj-Ti) (4)
式中,NGRi:i时刻的归一化示踪幅度;NGRj:j时刻的归一化示踪幅度;Ti:i时刻,s;Tj:j时刻,s;T:T时刻,s。
步骤103:提取井筒流体的流动速度,不仅示踪峰值包含流体流速信息,示踪形态同样也包含了流体流速信息,示踪成像直观地将示踪形态展示出来,通过选取相同示踪形态,采用公式(5)能够将流体流速反演出来;流体流速反演结果见图4、图5(a)、(b)、表1、表2;其中,图4是示踪剂运移成像图(x轴代表时间,y轴代表深度,颜色代表井筒内示踪剂归一化测量值),它代表了示踪剂在井筒内在不同深度和时间的运移情况;图5(a)、(b)是相同的示踪剂运移形态在2648-2668m油管内下水流和2668-2671m环套上返上水流的线性拟合示意图,斜率分别代表对应井筒深度油管和环套内的流体流速;表1、表2代表图5线性拟合的拟合数据。
表1
时间 | 示踪剂形态位置 |
min | m |
2.333 | 2650.49 |
3.915 | 2655.32 |
6.004 | 2661.43 |
7.951 | 2667.40 |
表2
时间 | 示踪剂形态位置 |
min | m |
11.89 | 2671.16 |
13.12 | 2670.39 |
14.12 | 2669.99 |
14.51 | 2669.41 |
15.71 | 2669.13 |
16.62 | 2668.62 |
采用公式(5)计算井筒流体流速:
式中,Va:流体流速,m/s;Di:相同形态对于深度点,m;ti:相同形态对于时间点,s。(1≤i≤n)
Qf=Va×S×86400 (6)
式中,Qf:注入井或产出井特定深度流体日注入量或产出量,m3/d;Va:流体流速,m/s;S:流体流动横截面积,m2。
本方法充分考虑了示踪剂在流动过程中发生的扩散、沾污以及强度降低等现象对示踪剂形态的影响,通过无损耗地提取基于时间驱动的测井数据,反演示踪剂在井筒中的运移状态,最终建立一套基于示踪追踪法测井的流体流速计算新方法。包括:全要素提取基于时间驱动的测井数据;反演井筒内示踪剂载体随时间变化的运移成像;提取井筒流体的流动速度。图6给出了本发明实施井示踪追踪成像测井成果图。
本发明实施例中针对5井次的应用示踪追踪法进行动态监测的测井解释评价结果(见图7、图8(a)、(b)、(c),图9、图10(a)、(b),表3、表4),较以前仅用示踪剂峰值识别的方法进行流体流动状态解释评价与生产动态更加吻合,通过利用数据建模和成像技术实现了应用示踪成像技术来分析井筒流体流动速度等状态的目的,提高了测井资料处理的全面性、直观性和准确性。
表3
表4
本发明并不局限于上述实施例,在本发明公开的技术方案的基础上,本领域的技术人员根据所公开的技术内容,不需要创造性的劳动就可以对其中的一些技术特征作出一些替换和变形,这些替换和变形均在本发明的保护范围内。
Claims (1)
1.一种提取示踪测井资料形成流动成像图的方法,其特征在于,包括下述步骤:
步骤101:全要素提取基于时间驱动的测井数据,将测井数据区分为上测和下测数据序列,分别解析上测和下测测量段内的每一深度点的示踪剂测量值,提取每个深度点不同测量时间测量的示踪幅度;
所述全要素提取基于时间驱动的测井数据包括以下步骤:
S01:加载数据驱动测井数据;
S02:区分上下测示踪追踪曲线;
S03:剔除本底值的影响;
所述步骤S03中,剔除本底值采用如下式(2)所示:
ΔGR=IT-GR (2)
式中,GR为伽玛基线,API;IT为示踪伽玛,API;
S04:归一化示踪幅度;
所述步骤S04中归一化示踪幅度处理,通过公式(3)计算:
NGR=ΔGR/max(ΔGR) (3)
式中,NGR为归一化的示踪幅度;ΔGR为示踪幅度,API;
S05:提取各深度点的测试序列;
所述提取每个深度点不同测量时间测量的示踪幅度,包括以下步骤:
S06:提取时间驱动数据中的深度Di、时间Ti数据和伽玛GRi,1≤i≤n;
S07:创建上、下测数据缓冲区,并设置当前处理索引i=1;
S08:判断i是否小于等于n-1;如果不是,就退出循环,否则执行步骤S 09;
S09:判断(Di+1-Di)ⅹ(Ti+1-Ti)是否大于0;如果是,下测数据缓冲区增加一行,把Di、Ti和GRi数据增加到下测数据缓冲区中;如果不是,判断(Di+1-Di)ⅹ(Ti+1-Ti)是否小于0,如果是,将上测数据缓冲区增加一行,把Di、Ti和GRi数据增加到上测数据缓冲区中;
S10:处理索引i增加1,返回步骤S08;
所述提取同一深度示踪测量时间谱包括以下步骤:
S11:获得上测没有重复的深度序列Di,1≤i≤n;
S12:初始化测井矩阵数据缓冲区并设当前处理索引i=1;
S13:判断i是否小于等于n;如果不是,处理完毕并退出循环;如果是,在上测测井数据缓冲中,提取深度为Di的不同时间点的示踪剂伽玛测量值并将当前深度Di和不同时间点以及对应的伽玛测量值保存到测井矩阵数据缓冲区中;
S14:当前处理索引增加1,返回步骤S13;
步骤102:反演井筒内示踪剂载体随时间变化的运移成像,对测量深度范围内的每一个深度点的示踪测试序列,采用线性内插的方式对测试时间范围内的示踪幅度进行内插,实现示踪成像重建,直观展示将示踪剂流动形态;
所述步骤102,内插公式见公式(4),形成测量范围内不同时间的示踪剂运移数据阵列:
NGR=NGRi+(T-Ti)×(NGRj-NGRi)/(Tj-Ti) (4)
式中,NGRi为i时刻的归一化示踪幅度;NGRj为j时刻的归一化示踪幅度;Ti为i时刻,s;Tj为j时刻,s;T为T时刻,s;
步骤103:提取井筒流体的流动速度,通过选取相同示踪形态和示踪峰值计算井筒流体流速;
所述步骤103,采用公式(5)计算井筒流体流速:
式中,Va为流体流速,m/s;
Qf=Va×S×86400 (6)
式中,Qf为注入井或产出井特定深度流体日注入量或产出量,m3/d;Va为流体流速,m/s;S为流体流动横截面积,m2。
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