CN112384829A - 地质地层中子孔隙率系统 - Google Patents
地质地层中子孔隙率系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112384829A CN112384829A CN201980044969.XA CN201980044969A CN112384829A CN 112384829 A CN112384829 A CN 112384829A CN 201980044969 A CN201980044969 A CN 201980044969A CN 112384829 A CN112384829 A CN 112384829A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- neutron
- layer
- borehole
- porosity
- 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.)
- Pending
Links
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 title claims abstract description 93
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 184
- 238000013508 migration Methods 0.000 claims abstract description 57
- 230000005012 migration Effects 0.000 claims abstract description 57
- 238000005553 drilling Methods 0.000 claims description 45
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 claims description 12
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 claims description 12
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 12
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 claims description 8
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 145
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 82
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 49
- 230000008569 process Effects 0.000 description 37
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 36
- 239000000463 material Substances 0.000 description 24
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 24
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 22
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 21
- 230000004044 response Effects 0.000 description 19
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 19
- 230000006870 function Effects 0.000 description 17
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 14
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 13
- 230000005251 gamma ray Effects 0.000 description 13
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 12
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 12
- 229910001868 water Inorganic materials 0.000 description 12
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 11
- UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N Hydrogen Chemical compound [H][H] UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 10
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 10
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 10
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 description 10
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 description 10
- 239000011148 porous material Substances 0.000 description 10
- 101150054980 Rhob gene Proteins 0.000 description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 9
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 9
- 235000019738 Limestone Nutrition 0.000 description 8
- 241001415846 Procellariidae Species 0.000 description 8
- 102100027611 Rho-related GTP-binding protein RhoB Human genes 0.000 description 8
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 8
- 239000006028 limestone Substances 0.000 description 8
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 8
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 7
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 7
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 7
- 230000009471 action Effects 0.000 description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 6
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 6
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 6
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N Silicium dioxide Chemical compound O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 5
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 5
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 5
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 5
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 5
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 4
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 4
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 4
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 4
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 4
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 description 3
- 239000008398 formation water Substances 0.000 description 3
- 239000013505 freshwater Substances 0.000 description 3
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 3
- 230000001343 mnemonic effect Effects 0.000 description 3
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 3
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 3
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 3
- -1 sandstone Substances 0.000 description 3
- 238000013517 stratification Methods 0.000 description 3
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 3
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 3
- ZAMOUSCENKQFHK-UHFFFAOYSA-N Chlorine atom Chemical compound [Cl] ZAMOUSCENKQFHK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 208000035126 Facies Diseases 0.000 description 2
- 238000005481 NMR spectroscopy Methods 0.000 description 2
- XQCFHQBGMWUEMY-ZPUQHVIOSA-N Nitrovin Chemical compound C=1C=C([N+]([O-])=O)OC=1\C=C\C(=NNC(=N)N)\C=C\C1=CC=C([N+]([O-])=O)O1 XQCFHQBGMWUEMY-ZPUQHVIOSA-N 0.000 description 2
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 239000000460 chlorine Substances 0.000 description 2
- 229910052801 chlorine Inorganic materials 0.000 description 2
- 230000001149 cognitive effect Effects 0.000 description 2
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 2
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 2
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 2
- 239000010459 dolomite Substances 0.000 description 2
- 229910000514 dolomite Inorganic materials 0.000 description 2
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 2
- 239000003208 petroleum Substances 0.000 description 2
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 2
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 2
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 2
- 239000002356 single layer Substances 0.000 description 2
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 2
- 238000004804 winding Methods 0.000 description 2
- ABEXEQSGABRUHS-UHFFFAOYSA-N 16-methylheptadecyl 16-methylheptadecanoate Chemical compound CC(C)CCCCCCCCCCCCCCCOC(=O)CCCCCCCCCCCCCCC(C)C ABEXEQSGABRUHS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241000764238 Isis Species 0.000 description 1
- 244000261422 Lysimachia clethroides Species 0.000 description 1
- 240000002044 Rhizophora apiculata Species 0.000 description 1
- 238000010796 Steam-assisted gravity drainage Methods 0.000 description 1
- 238000002441 X-ray diffraction Methods 0.000 description 1
- 239000008186 active pharmaceutical agent Substances 0.000 description 1
- 239000000956 alloy Substances 0.000 description 1
- 229910045601 alloy Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000002547 anomalous effect Effects 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 239000013590 bulk material Substances 0.000 description 1
- 238000011088 calibration curve Methods 0.000 description 1
- 238000005341 cation exchange Methods 0.000 description 1
- 239000004568 cement Substances 0.000 description 1
- 150000001805 chlorine compounds Chemical class 0.000 description 1
- 239000004927 clay Substances 0.000 description 1
- 230000003750 conditioning effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000036461 convulsion Effects 0.000 description 1
- 239000012792 core layer Substances 0.000 description 1
- 230000008021 deposition Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 229920001971 elastomer Polymers 0.000 description 1
- 239000000806 elastomer Substances 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- HJUFTIJOISQSKQ-UHFFFAOYSA-N fenoxycarb Chemical compound C1=CC(OCCNC(=O)OCC)=CC=C1OC1=CC=CC=C1 HJUFTIJOISQSKQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000000706 filtrate Substances 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
- 238000005417 image-selected in vivo spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 238000011065 in-situ storage Methods 0.000 description 1
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 1
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000012739 integrated shape imaging system Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 239000011229 interlayer Substances 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 239000003921 oil Substances 0.000 description 1
- 238000012856 packing Methods 0.000 description 1
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 1
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 1
- 230000010287 polarization Effects 0.000 description 1
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 1
- 239000000047 product Substances 0.000 description 1
- 238000005086 pumping Methods 0.000 description 1
- 239000010453 quartz Substances 0.000 description 1
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 1
- 238000005316 response function Methods 0.000 description 1
- 238000013515 script Methods 0.000 description 1
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 description 1
- 239000013049 sediment Substances 0.000 description 1
- 238000010206 sensitivity analysis Methods 0.000 description 1
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 1
- 239000000377 silicon dioxide Substances 0.000 description 1
- 229910021647 smectite Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 description 1
- 230000002269 spontaneous effect Effects 0.000 description 1
- 239000003381 stabilizer Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000000638 stimulation Effects 0.000 description 1
- 239000002344 surface layer Substances 0.000 description 1
- 229910052714 tellurium Inorganic materials 0.000 description 1
- PORWMNRCUJJQNO-UHFFFAOYSA-N tellurium atom Chemical compound [Te] PORWMNRCUJJQNO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 1
- 238000009834 vaporization Methods 0.000 description 1
- 230000008016 vaporization Effects 0.000 description 1
- 239000011800 void material Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V5/00—Prospecting or detecting by the use of ionising radiation, e.g. of natural or induced radioactivity
- G01V5/04—Prospecting or detecting by the use of ionising radiation, e.g. of natural or induced radioactivity specially adapted for well-logging
- G01V5/08—Prospecting or detecting by the use of ionising radiation, e.g. of natural or induced radioactivity specially adapted for well-logging using primary nuclear radiation sources or X-rays
- G01V5/10—Prospecting or detecting by the use of ionising radiation, e.g. of natural or induced radioactivity specially adapted for well-logging using primary nuclear radiation sources or X-rays using neutron sources
- G01V5/107—Prospecting or detecting by the use of ionising radiation, e.g. of natural or induced radioactivity specially adapted for well-logging using primary nuclear radiation sources or X-rays using neutron sources and detecting reflected or back-scattered neutrons
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
一种方法可以包括接收地质地层中的钻孔的中子数据和密度数据。至少部分地基于中子数据,确定地质地层的层的迁移长度值;至少部分地基于迁移长度值和密度数据来对至少所述层进行正演建模;以及至少部分地基于正演建模输出该层的建模中子数据。
Description
相关申请
本申请要求于2018年5月11日提交的序列号为62/670,166的美国临时申请的优先权和权益,其通过引用合并于此。
背景技术
地质地层由材料形成,该材料可以包括作为基质的材料,其可以包括一种或多种其他材料,例如流体、固体等。地质地层可包括材料基质内的孔隙,其限定了可被材料(例如,流体等)占据的孔隙率。可以基于地层对源所发射的快中子的影响来确定孔隙率。例如,氢可以对中子产生影响,使中子变慢并捕获中子。由于氢可能主要存在于孔隙流体中,因此中子孔隙率测井曲线主要对孔隙率做出反应;注意其他因素可以包括地层基质因素、流体因素、化学因素、几何因素等。
可以在关于基质(例如,石灰石、砂岩、白云石等)的类型和孔隙流体(例如,填充有诸如淡水的已知材料的孔隙)的类型的假设下校准测井曲线。对于所选择的基质,孔隙率可以孔隙率单位(体积/体积或p.u.)表示。另一种方法以秒计数或美国石油学会(API)单位表示中子数据。中子测量的调查深度可以在厘米到几十厘米的数量级(例如2cm到40cm等)。
中子测量可以基于诸如热中子或超热中子检测的现象。热中子倾向于具有与周围物质大约相同的能量(例如,小于约0.4eV),而超热中子倾向于具有较高的能量(例如,在约0.4和约10eV之间)。随着计数率的提高,精度趋于提高,而计数率的提高趋于发生在低孔隙率下。
中子测量可用于解释。解释是涉及测井曲线据进行分析以识别和定位地质环境中各种地下结构(例如,层位、断层、地质体等)的过程。各种类型的结构(例如,地层)可以指示烃捕集器或流动通道,如可能与一个或多个储层(例如,流体储层)相关联。在资源开采领域,对解释的增强可以允许构建地下区域的更精确的模型,这继而可以出于资源开采的目的而改善地下区域的表征。地质环境中的一个或多个地下区域的表征可以指导例如一个或多个操作(例如,野外操作等)的执行。
发明内容
一种方法可以包括接收地质地层中的钻孔的中子数据和密度数据;至少部分地基于中子数据,确定地质地层的层的迁移长度值;至少部分地基于迁移长度值和密度数据来对至少所述层进行正演建模;以及至少部分地基于正演建模输出该层的建模中子数据。一种系统可以包括处理器;可操作地耦合到处理器的存储器;以及处理器可执行指令,其存储在存储器中以指示系统:接收地质地层中的钻孔的中子数据和密度数据;以及至少部分地基于中子数据,确定地质地层的层的迁移长度值;至少部分地基于迁移长度值和密度数据来对至少所述层进行正演建模;以及至少部分基于正演建模输出该层的建模中子数据。一种或多种计算机可读存储介质可以包括计算机可执行指令,其可执行以指示计算系统:接收地质地层中的钻孔的中子数据和密度数据;以及至少部分地基于中子数据,确定地质地层的层的迁移长度值;至少部分地基于迁移长度值和密度数据来对至少所述层进行正演建模;以及至少部分基于正演建模输出该层的建模中子数据。还公开了各种其他设备、系统、方法等。
提供该概述是为了介绍一些构思,这些构思将在下面的详细描述中进一步描述。该概述不旨在标识所要求保护的主题的关键或必要特征,也不旨在用于帮助限制所要求保护的主题的范围。
附图说明
通过参考以下结合附图的描述,可以更容易地理解所描述的实施方式的特征和优点。
图1示出了示例系统,该示例系统包括用于对地质环境进行建模的各种组件以及与地质环境相关联的各种设备;
图2示出了沉积盆地的示例、方法的示例、地层的示例、钻孔的示例、钻孔工具的示例、惯例的示例以及系统的示例;
图3示出了可以获取数据的技术的示例;
图4示出了设备的示例,其包括井下工具的示例和孔的示例;
图5示出了设备的示例,其包括井下工具的示例;
图6示出了关于地震数据和声阻抗的地球模型的正演建模和反演的示例;
图7示出了示例性图形用户界面,其包括数据、岩性和聚类的图;
图8示出了钻孔的各种几何形状以及数据的示例和网格单元模型的示例;
图9示出了方法的示例;
图10示出了图形用户界面的示例、各种类型的数据以及地质环境的一部分的模型的示例;
图11示出了方法的示例;
图12示出了方法的示例;
图13示出了方法的示例;
图14示出了方法的示例;
图15示出了示例图;
图16示出了方法的示例;
图17示出了图形用户界面的示例;
图18示出了包括图17的GUI之一、图11的方法以及参考图12的方法的工作流程的示例;
图19示出了图形用户界面的示例;和
图20示出了系统和联网系统的示例组件。
具体实施方式
该描述不应被理解为限制性的,而仅仅是出于描述实施方式的一般原理的目的而做出的。所描述的实施方式的范围应参考所给出的权利要求书确定。
图1示出了系统100的示例,该系统100包括各种管理组件110,以管理地质环境150(例如,包括沉积盆地、储层151、一个或多个断层153-1、一个或多个地质体153-2等的环境)的各个方面。例如,管理组件110可以允许关于地质环境150进行感测、钻井、注入、开采等的直接或间接管理。继而,关于地质环境150的更多信息可以变得可用作为反馈160。(例如,可选地作为对一个或多个管理组件110的输入)。
在图1的示例中,管理组件110包括地震数据组件112、附加信息组件114(例如,井/测井数据)、处理组件116、模拟组件120、属性组件130、分析/可视化组件142和工作流程组件144。在操作中,可以将按组件112和114提供的地震数据和其他信息输入到模拟组件120。
在示例实施例中,模拟组件120可以依赖于实体122。实体122可以包括地球实体或诸如井、表面、地体、储层等的地质对象。在系统100中,实体122可以包括为模拟目的而重建的实际物理实体的虚拟表示。实体122可以包括基于经由感测、观察等获取的数据的实体(例如,地震数据112和其他信息114)。实体可以通过一个或多个属性来表征(例如,地球模型的几何柱状网格实体可以通过孔隙率属性来表征)。这样的属性可以表示一个或多个测量值(例如,获取的数据)、计算等。
在示例实施例中,模拟组件120可以结合诸如基于对象的框架之类的软件框架一起操作。在这样的框架中,实体可以包括基于预定义类的实体,以促进建模和模拟。基于对象的框架的一个示例是MICROSOFT.NET框架(位于华盛顿州雷蒙德),它提供了一组可扩展的对象类。在.NET框架中,对象类封装了可重用代码和关联数据结构的模块。对象类可用于实例化对象实例,以供程序、脚本等使用。例如,钻孔类可基于井数据定义用于表示钻孔的对象。
在图1的示例中,模拟组件120可以处理信息以符合由属性组件130指定的一个或多个属性,该属性可以包括属性库。这样的处理可以在输入到模拟组件120之前发生(例如,考虑处理组件116)。作为示例,模拟组件120可以基于由属性组件130指定的一个或多个属性来对输入信息执行操作。在一个示例实施例中,模拟组件120可以构造地质环境150的一个或多个模型,其可以依赖于模拟地质环境150的行为(例如,响应于自然或人为的一种或多种行为)。在图1的示例中,分析/可视化组件142可以允许与模型或基于模型的结果(例如,模拟结果等)进行交互。作为示例,来自模拟组件120的输出可以被输入到一个或多个其他工作流程,如工作流程组件144所指示的。
作为示例,模拟组件120可以包括模拟器的一个或多个特征,例如,ECLIPSE储层模拟器(Schlumberger Limited,休斯敦德克萨斯州)、INTERSECT储层模拟器(SchlumbergerLimited,休斯敦德克萨斯州)等。作为示例,模拟组件、模拟器等可以包括用于实现一种或多种无网格技术(例如,求解一个或多个方程式等)的特征。作为示例,可以相对于一种或多种增强的采收技术(例如,考虑诸如SAGD等的热过程)来模拟一个或多个储层。
在示例实施例中,管理组件110可以包括诸如PETREL地震模拟软件框架(Schlumberger Limited,得克萨斯州休斯敦)之类的框架的特征。PETREL框架提供的组件可优化勘探和开发操作。PETREL框架包括地震模拟软件组件,这些组件可以输出信息,例如通过提高资产团队的生产率来提高储层性能。通过使用这样的框架,各种专业人员(例如,地球物理学家、地质学家和储层工程师)可以开发协作工作流程并集成操作以简化流程。这样的框架可以被认为是应用程序,并且可以被认为是数据驱动的应用程序(例如,其中出于建模、模拟等目的而输入数据)。
在示例实施例中,管理组件110的各个方面可以包括根据框架环境的规范进行操作的附加组件或插件。例如,市场上为OCEAN框架环境(Schlumberger Limited,得克萨斯州休斯敦)之类的框架环境允许将附加组件(或插件)集成到PETREL框架工作流程中。OCEAN框架环境利用.NET工具(Microsoft Corporation,华盛顿州雷德蒙德)并提供稳定、用户友好的界面以实现高效开发。在示例实施例中,各种组件可以被实现为符合框架环境的规范并且根据框架环境的规范(例如,根据应用编程接口(API)规范等)运行的附加组件(或插件)。
作为示例,一框架可以在DELFI认知勘探和生产(E&P)环境(SchlumbergerLimited,得克萨斯州休斯敦)内部或以可操作耦合到该DELFI认知勘探和生产(E&P)环境的方式来实现,该环境是基于安全的、认知的,云的协作的将数据和工作流程与诸如人工智能和机器学习等数字技术集成的环境。作为示例,这样的环境可以提供涉及一个或多个计算框架的操作。例如,可以在环境中利用各种类型的计算框架,例如钻井计划框架、地震模拟框架(例如,PETREL框架,Schlumberger Limited,得克萨斯州休斯敦)、测量框架(例如,TECHLOG框架,Schlumberger Limited,得克萨斯州休斯敦)、机械地球建模(MEM)框架(PETROMOD框架,Schlumberger Limited,得克萨斯州休斯敦)、勘探风险、资源和价值评估框架(例如,GEOX,Schlumberger Limited,得克萨斯州休斯敦)、储层模拟框架(INTERSECT,Schlumberger Limited,得克萨斯州休斯敦)、地面设施框架(例如PIPESIM,SchlumbergerLimited,得克萨斯州休斯敦)、增产框架(MANGROVE框架,Schlumberger Limited,得克萨斯州休斯敦)。作为示例,可以至少部分地经由框架(例如,计算框架)和/或环境(例如,计算环境)来实现一种或多种方法。
图1还示出了框架170的示例,该框架170包括模型模拟层180以及框架服务层190、框架核心层195和模块层175。框架170可以包括OCEAN框架,其中,模型模拟层180是托管OCEAN框架应用程序的PETREL以模型为中心的软件包。在示例实施例中,PETREL软件可以被认为是数据驱动的应用程序。PETREL软件可以包括用于模型构建和可视化的框架。
作为示例,可以使用诸如OMEGA框架(Schlumberger Limited,德克萨斯州休斯敦)之类的框架来处理地震数据。OMEGA框架提供了一些特征,这些特征可以实施以处理地震数据,例如,通过叠前地震解释和地震反演。框架可以是可扩展的,从而使得它能够在单个工作站、大规模计算集群等上进行处理和成像。作为示例,本文描述的一种或多种技术、科技等可以可选地结合诸如例如OMEGA框架的框架实施。
用于处理数据的框架可以包括2D线和3D地震勘测的特征。用于处理地震数据的模块可以包括用于叠前地震解释(PSI)的特征,可选地可插入诸如OCEAN框架之类的框架中。可以将工作流程指定为包括经由一个或多个框架、插件、附加组件等进行的处理。工作流程可以包括定量解释,该定量解释可以包括执行叠前和叠后地震数据调节、反演(例如,地震到特性以及特性到合成地震)、用于薄层分析的楔形建模、振幅与偏移量(AVO)和振幅与角度(AVA)分析、勘测等。作为一个示例,工作流程可能旨在至少部分地基于地震数据的处理来输出岩石特性。作为示例,可以处理各种类型的数据以提供一个或多个模型(例如,地球模型)。例如,考虑处理地震数据、井数据、电磁和磁碲数据、储层数据等中的一项或多项。
作为示例,框架可以包括用于实现一种或多种网格生成技术的特征。例如,框架可以包括用于从地震数据的解释接收信息的输入组件、至少部分基于地震数据、测井数据、图像数据等的一个或多个属性。这样的框架可以包括格网生成组件,其处理输入信息(可选地结合其他信息)以生成格网。
在图1的示例中,模型模拟层180可以提供域对象182,充当数据源184,提供呈现186并提供各种用户界面188。呈现186可以提供图形环境,其中应用程序可以显示它们的数据而用户界面188可以为应用程序用户界面组件提供共同的外观和感觉。
作为示例,域对象182可以包括实体对象、属性对象以及可选地其他对象。实体对象可用于在几何上表示井、表面、体、储层等,而属性对象可用于提供属性值以及数据版本和显示参数。例如,实体对象可以表示井,其中属性对象提供测井曲线信息以及版本信息和显示信息(例如,以显示井作为模型的一部分)。
在图1的示例中,数据可以存储在一个或多个数据源(或数据存储,通常为物理数据存储装置)中,该数据源可以位于相同或不同的物理站点,并且可以经由一个或多个网络访问。模型模拟层180可以被配置为对项目进行建模。这样,可以存储特定项目,其中存储的项目信息可以包括输入、模型、结果和案例。因此,在建模会话完成时,用户可以存储项目。在稍后的时间,可以使用模型模拟层180来访问和恢复该项目,该模型模拟层可以重新创建相关域对象的实例。
在图1的示例中,地质环境150可以包括包括储层151和一个或多个其他特征(例如断层153-1、地质体153-2等)的层(例如,分层)。作为示例,地质环境150可以配备有各种传感器、检测器、致动器等中的任何一个。例如,设备152可以包括用于接收和发送关于一个或多个网络155的信息的通信电路。这样的信息可以包括与井下设备154相关联的信息,该设备可以是获取信息、辅助资源回收等的设备。其他设备156可以位于远离井场的位置,并且包括感测、检测、发射或其他电路。这样的设备可以包括用于存储和传递数据、指令等的存储和通信电路。作为示例,可以提供一个或多个卫星以用于通信、数据获取等的目的。例如,图1示出了与可以被配置用于通信的网络155通信的卫星,请注意,该卫星可以附加地或替代地包括用于成像的电路(例如,空间、光谱、时间、辐射度等)。
图1还示出了地质环境150,其任选地包括与井相关的设备157和158,该井包括可以与一个或多个裂缝159相交的基本上水平的部分。例如,考虑页岩地层中的井可以包括天然裂缝、人造裂缝(例如水力裂缝)或天然裂缝和人造裂缝的组合。作为示例,可以在横向扩展的储层上钻井。在这样的示例中,可能存在特性、应力等的横向变化,其中对这样的变化的评估可以帮助计划、操作等来开发横向扩展的储层(例如,通过压裂、注入、开采等)。作为示例,设备157和/或158可以包括用于压裂、地震感测、地震数据分析、一个或多个裂缝的评估等的组件、一个或多个系统等。
如所提及的,系统100可以用于执行一个或多个工作流程。工作流程可以是包括多个工作步骤的过程。工作步骤可以测井曲线据进行操作,例如,创建新数据、更新现有数据等。作为示例,例如,可以基于一个或多个算法对一个或多个输入进行操作并创建一个或多个结果。作为示例,系统可以包括用于创建、编辑、执行等工作流程的工作流程编辑器。在这样的示例中,工作流程编辑器可以提供一个或多个预定义工作步骤、一个或多个定制工作步骤等的选择。作为示例,工作流程可以是可在PETREL软件中实现的工作流程,例如,其可以对地震数据、地震属性进行操作。作为示例,工作流程可以是可在OCEAN框架、DELFI环境等中实现的过程。作为示例,工作流程可以包括访问模块(例如,插件(例如,外部可执行代码等))的一个或多个工作步骤。
图2示出了沉积盆地210(例如,地质环境)的示例、用于模型构建(例如,用于模拟器等)的方法220的示例、地层230的示例、地层中钻孔235的示例、惯例240的示例和系统250的示例。
作为示例,可以应用储层模拟、石油系统建模等来表征各种类型的地下环境,包括诸如图1所示的环境。可以至少部分地基于一个或多个地下环境的这样的表征在环境中执行一个或多个操作(例如,经由获取的数据、模拟、建模等)。
在图2中,作为地质环境的沉积盆地210包括层位、断层、一个或多个地质体以及在一定地质时期内形成的相(facies)。这些特征例如相对于笛卡尔坐标系(例如,x,y和z)或其他坐标系(例如,圆柱、球形等)在空间中以二维或三维分布。如所示的,模型建立方法220包括数据获取框224和模型几何框228。一些数据可能涉及建立初始模型,并且此后,可以可选地响应于模型输出、时间变化、物理现象、附加数据等来更新模型。作为示例,用于建模的数据可以包括以下一项或多项:深度或厚度图以及断层几何形状和地震、遥感、电磁、重力、露头(outcrop)和测井数据的时间。此外,数据可以包括由假定跟随地质事件(“iso”时间)的相变化(例如,由于地震不整合)产生的深度和厚度图,并且数据可以包括横向相变化(例如,由于沉积特征的横向变化)。
为了进行地质过程的建模,可以提供数据,例如,诸如地球化学数据(例如,温度、干酪根类型、有机物富集度等)、定时数据(例如,来自古生物学、辐射测年,磁逆转、岩石和流体特性等)和边界条件数据(例如,热流历史、地表温度、古水深度等)的数据。
在盆地和石油系统建模中,可以例如通过使用一种或多种数值技术求解偏微分方程(PDE)来对诸如沉积物中的温度、压力和孔隙率分布之类的数量进行建模。建模还可以相对于时间对几何形状建模,例如,以考虑到源自地质事件的变化(例如,材料的沉积、材料的侵蚀、材料的移动等)。
市场上为PETROMOD框架(Schlumberger Limited,得克萨斯州休斯敦)之类的建模框架包括用于输入各种类型的信息(例如地震、井、地质等)的特征,以模拟沉积盆地的演化。PETROMOD框架经由输入各种数据(例如地震数据、井数据和其他地质数据)来为石油系统建模,例如,以模拟沉积盆地的演化。PETROMOD框架可以预测是否以及如何向储层中注满了烃,例如包括地下或地面条件下烃产生的来源和时间、运移路线、数量、孔隙压力和烃类型。结合诸如PETREL框架之类的框架,可以构建工作流程以提供盆地到潜在规模的勘探解决方案。框架之间的数据交换可以促进模型的构建,数据分析(例如,使用PETREL框架功能分析的PETROMOD框架数据)以及工作流程的耦合。
如图2所示,地层230包括水平表面和各种地下层。作为示例,钻孔可以是竖直的。作为另一个示例,钻孔可以被偏离。在图2的示例中,钻孔235可以被认为是竖直的钻孔,例如,其中z轴法向于地层230的水平表面向下延伸。作为示例,可以将工具237定位在钻孔中,例如,以获取信息。如所提及的,钻孔工具可以被配置为获取电钻孔图像。作为示例,全孔地层微观成像仪(FMI)工具(Schlumberger Limited,得克萨斯州休斯敦)可以获取钻孔图像数据。这样的工具的数据获取顺序可以包括在关闭获取垫的情况下将工具运行到钻孔中,将该垫打开并压在钻孔壁上,将电流输送到定义钻孔的材料中,同时将工具平移到钻孔中,以及远程感应电流,该电流因与材料的相互作用而改变。
作为示例,钻孔可以是竖直的、偏斜的和/或水平的。作为示例,可以定位工具以获取钻孔的水平部分中的信息。对这样的信息的分析可能会发现孔洞(vug)、溶蚀平面(例如,沿着层理平面的溶蚀)、与应力相关的特征、倾角事件等。作为示例,工具可以获取有助于表征裂缝性储层的信息,可选地其中裂缝可以是天然的和/或人造的(例如水力压裂)。这样的信息可以帮助完井、增产处理等。作为示例,可以使用诸如TECHLOG框架(SchlumbergerLimited,德克萨斯州休斯敦)之类的框架来分析由工具获取的信息。TECHLOG框架包括:核心系统特征,例如BASE、C-Data-API、CoreDB、Real Time、TechData-Plus、TechStat和Viewer;地质特征,例如高级绘图、野外地图、Ipsom、K.mod和井眼成像(Wbi);地质力学特征,例如完井地质力学、孔隙压力预测和井眼稳定性;地球物理特征,例如声学和地球物理;岩石物理学特征,例如3D岩石物理学(3DP)、声学、核磁共振(NMR)、Quanti.、Quanti.Elan、TechCore和薄床分析(TBA);生产特征,例如套管井、生产测井和井眼完整性;储层工程特征,例如流体接触、地层压力、饱和高度模型(SHM)和TechCore;以及页岩特征,例如非常规性和Quanti.Elan。
关于倾角的惯例240,如图所示,平面的三维取向可以由其倾角和走向(strike)来定义。倾角是在特定方向的竖直面上测量的平面相对于水平面(如假想平面)的倾斜角。倾角可以由幅度(例如,也称为角度或量)和方位角(例如,也称为方向)来定义。如图2的惯例240所示的,各种角度φ表示向下倾斜的角度,例如,从假想的水平面(例如,平坦的上表面);然而,倾角是指倾斜平面向其倾斜的方向(例如,其可以相对于角度、罗盘方向等给出)。图2的惯例所示的另一个特征是走向,它是由倾斜平面和水平面(例如,将平坦的上表面视为假想的水平面)的交点所创建的直线的取向。
例如,根据情况、所收集数据的取向等,一些与倾角和走向有关的附加术语可能适用于分析。一个术语是“真实倾角”(例如,参见图2的惯例240中的DipT)。真实倾角是指直接垂直于走向的平面的倾角(参见,例如,朝北并标有“走向”和角度α90的线)以及倾角幅度的最大可能值。另一个术语是“表观倾角”(例如,参见图2的惯例240中的DipA)。表观倾角可以是平面上在真正倾角方向以外的任何方向上测量的平面的倾角(参见,例如,φA作为角度α的DipA);然而,表观倾角可能等于真实倾角(参见,例如,φ作为关于走向的角度α90的DipA=DipT)。换句话说,在使用术语表观倾角的情况下(例如,在方法、分析、算法等中),对于特定的倾角平面,用于“表观倾角”的值可能等同于该特定倾角平面的真实倾角。
如图2的惯例240所示的,在垂直于走向的横截面中看到的平面的倾角为真实倾角(参见,例如,φ作为关于走向的角度α90的DipA=DipT的表面)。如图所示,在横截面中沿任何其他方向观察到的倾角都是表观倾角(例如,参见标记为DipA的表面)。此外,如图2的惯例240所示,表观倾角可以是大约0度(例如,平行于切割平面的边缘沿走向方向延伸的水平表面)。
就观察井眼中的倾角而言,在竖直钻井的井中观察到真实倾角。在以任何其他取向(或偏差)钻井的井中,观察到的倾角是表观倾角(例如,其被某些人称为相对倾角)。为了确定在这样的钻孔中观察到的平面的真实倾角值,作为示例,可以将矢量计算(例如,基于钻孔偏差)应用于一个或多个表观倾角值。
如所提及的,在钻孔图像的沉积学解释中发现使用的另一个术语是“相对倾角”(例如,DipR)。可以从砂体中的倾角减去(例如,使用矢量减法)从沉积在非常平静的环境中的岩石中的钻孔图像测得的真实倾角的值。在这样的示例中,所得的倾角被称为相对倾角,并且可以发现用于解释砂体取向。
可以针对分析、解释、属性等来使用诸如惯例240之类的惯例(例如,参见图1的系统100的各个框)。作为示例,可以部分地通过倾角来描述各种类型的特征(例如,沉积层理、断层和裂缝、单斜嵴、火成岩堤和岩床、变质岩成层等)。作为示例,随着层接近地质体,倾角可能会在空间上发生变化。例如,考虑可能由于各种力(例如浮力等)而上升的盐体。在这样的示例中,当盐体向上移动时,倾角可能会趋向于上升。
基于数据的解释可以旨在至少部分地基于一个或多个倾角参数(例如,角度或幅度、方位角等)来识别和/或分类一个或多个地下边界。作为示例,可以至少部分地通过角度、至少部分地通过方位角等描述各种类型的特征(例如,沉积层理、断层和裂缝、单斜嵴、火成岩堤和岩床、变质岩成层等)。
作为示例,可以提供用于石油驱出和迁移的方程式,其可以例如相对于一段时间建模和模拟。石油从原料的迁移(例如一次迁移或驱出)可能包括使用饱和度模型,其中迁移饱和度值控制驱出。关于石油(例如,石油或天然气)的二次迁移的确定可以包括利用流体的流体动力势并考虑促进流体流动的驱动力。这样的力可以包括浮力梯度、孔隙压力梯度和毛细管压力梯度。
如图2所示,系统250包括一个或多个信息存储装置252、一个或多个计算机254、一个或多个网络260以及一组或多组指令270。至于一个或多个计算机254,每一台计算机可以包括一个或多个处理器(例如,处理核)256和存储器258,用于存储例如可由一个或多个处理器256中的至少一个执行的指令(例如,一个或多个的一组或多组的指令270)。作为示例,计算机可以包括一个或多个网络接口(例如,有线或无线)、一个或多个图形卡、显示接口(例如,有线或无线)等。作为示例,诸如表面图像(例如,卫星、地质、地球物理等)的图像可以被存储,处理,通信等。作为示例,数据可以包括SAR数据、GPS数据等,并且可以被存储在例如一个或多个存储装置252中。
作为示例,一组或多组指令270可包括可由一个或多个处理器256中的一个或多个处理器执行以指示系统250执行各种动作的指令(例如,存储在存储器258中)。作为示例,系统250可以被配置为使得一组或多组指令270提供用于建立图1的框架170或其一部分。作为示例,可以使用一组或多组指令来执行一个或多个方法、技术等,例如,这些指令可以是图2的一组或多组指令270中的一个或多个。
如上所述,可以获取和分析地震数据以更好地了解地质环境的地下结构。反射地震学在地球物理学中得到使用,例如,以估计地下地层的特性。作为示例,反射地震学可以提供表示弹性能波(例如,由P波和S波传输,其频率范围为大约1Hz至大约100Hz或可选地小于大约1Hz和/或可选地大于约100Hz)的地震数据。例如,可以对地震数据进行处理和解释,以更好地了解地下岩石的成分、流体含量、范围和几何形状。
图3示出了用于获取地震数据(例如,参见数据360)的获取技术340的示例。作为示例,系统可以处理由技术340获取的数据,例如以允许相对于地质环境直接或间接地管理感测、钻井、注入、开采等。继而,关于地质环境的更多信息可以变得可作为反馈(例如,可选地作为系统的输入)。作为示例,操作可以涉及存在于地质环境中的储层,诸如例如储层。作为示例,一种技术可以提供信息(例如,作为输出),该信息可以指定地质环境中特征的一个或多个位置坐标、地质环境中特征的一个或多个特性等。
在图3中,可以相对于地质环境341实施技术340。如所示的,能量源(例如,发射器)342可以发射能量,其中能量以与地质环境341相互作用的波的形式传播。作为示例,地质环境341可以包括孔343,一个或多个传感器(例如,接收器)344可以被定位在孔343中。作为示例,由能量源342发出的能量可以与地质环境341中的层(例如,结构、界面)345相互作用,使得一部分能量被反射,其然后可以被一个或多个传感器344感测到。这样的能量可以被反射为向上的初级波(例如,“初级(primary)”或“单”反射波)。作为示例,所发射的能量的一部分可以在地质环境中被不止一个结构反射,并且被称为多次反射波(例如,“多次”)。例如,地质环境341被示为包括位于表面层349下方的层347。给定这样的环境和源342和一个或多个传感器344的布置,可以将能量感测为与特定类型相关联。
作为示例,地震数据可以包括来自岩层界面的层间多次反射波的证据、来自水界面的多次反射波的证据(例如,水和岩石或其下面的沉积物的底部的界面)或来自空气-水界面的多次反射波的证据等。
如图3所示,所获取的数据360可以包括与下行直接到达波、反射上行初级波、下行多次反射波和上行多次反射波相关的数据。还沿着时间轴和深度轴示出了获取的数据360。如所指示的,以至少部分取决于地质环境341中的介质的特性的方式,波以一定速度行进经过一定距离,使得时间和空间之间可以存在关系。因此,与感测到的能量相关联的时间信息可以允许理解地质环境中的层、界面、结构等的空间关系。
图3还示出了图示380,其图示了包括P、SV和SH波在内的各种类型的波。例如,P波可以是弹性体波或声波,其中粒子沿波的传播方向振动。作为示例,入射在界面上的P波(例如,以不同于法向入射等)可以产生反射和透射的S波(例如,“转换”波)。例如,S波或剪切波可以是弹性体波,例如,其中粒子垂直于波传播的方向振荡。S波可以由地震能量源(例如,除了气枪之外)产生。作为示例,S波可以被转换为P波。S波趋于比P波传播的速度更慢,并且不通过不支持剪切的流体传播。通常,S波的记录涉及使用一个或多个可操作地耦合到地球的接收器(例如,能够接收相对于时间的剪切力)。作为示例,对S波的解释可以允许例如通过交叉绘图P波和S波速度和/或通过其他技术来确定岩石特性,诸如裂缝密度和取向、泊松比和岩石类型。
作为可以表征介质的各向异性的参数(例如,地震各向异性等)的示例,考虑汤姆森(Thomsen)参数ε、δ和γ。汤姆森参数δ可以描述偏移效应(例如,短偏移)。关于汤姆森参数ε,它可以描述偏移效应(例如,长偏移),并且可以与竖直和水平压缩波(例如,P或P波或准压缩波qP或qP-波)之间的差异有关。关于汤姆森参数γ,它可以描述剪切波效应。例如,考虑关于具有水平极化的水平剪切波相对于竖直剪切波的影响。
作为示例,可以应用反演技术来生成可以包括一个或多个参数(诸如汤姆森参数中的一个或多个)的模型。例如,一种或多种类型的数据可以被接收并被用于解决输出模型(例如,反射率模型、阻抗模型、流体流动模型等)的反演问题。
在图3的示例中,图示390示出了获取设备392,该获取设备392从源(例如,发射器)发射能量,并经由沿直线方向悬挂的一个或多个传感器(例如,接收器)接收反射能量。由于该区域包括层393,例如,地质体395,因此,获取设备392的发射器发出的能量可以从层393和地质体395反射。可以在所获取的道中找到这样的反射的证据。关于道396的部分,接收到的能量可以通过以采样速率工作的模数转换器离散化。例如,获取设备392可以将传感器Q感测到的能量信号以大约每4ms一个采样的速率转换成数字采样。给定一种或多种介质中的声速,可以将采样率转换为近似距离。例如,岩石中的声速可以约为每秒5km。因此,大约4ms的采样时间间隔将对应于大约10米的采样“深度”间隔(例如,假设从源到边界以及从边界到传感器的路径长度)。例如,道(trace)的持续时间可能约为4秒;因此,对于以大约4毫秒为间隔的一个采样的采样率,这样的道将包括大约1000个采样,其中后一个获取的采样对应于更深的反射边界。如果前述示例的4秒道持续时间除以2(例如,考虑到反射),则对于竖直对准的源和传感器,最深的边界深度可以估计为大约10km(例如,假设声音速度为大约每秒5公里)。
4D地震勘测涉及在特定区域的不同时间获取3D地震数据。这样的方法可以允许评估采出烃储层相对于时间的变化。作为示例,可以在流体位置和饱和度、压力和温度中的一个或多个中观察到变化。4D地震数据可以被认为是延时地震数据的一种形式。
作为示例,地震勘测和/或其他数据获取可以用于陆上和/或海上地质环境。关于海上,可以利用拖缆、海底电缆、节点和/或其他设备。作为示例,可以将节点用作海底电缆的替代和/或补充,海底电缆已安装在几个区域中以获取4D地震数据。节点可以被部署以获取地震数据(例如4D地震数据),并且在获取地震数据之后是可取回的。作为示例,4D地震勘测可能要求针测井曲线据可重复性的一个或多个过程。4D勘测可以包括两个阶段:基线勘测阶段和监视器勘测阶段。
作为示例,可以用称为“深度成像”的技术来处理地震数据,以形成用于特定目标结构(例如,关注的地质地下区域)的在深度域中反射幅度的图像(例如,深度图像)。
作为示例,地震数据可以被处理以获得与地质地下区域的弹性特性有关的弹性模型。例如,考虑弹性特性,例如密度、压缩(P)阻抗、压缩速度(vp)与剪切速度(vs)的比率、各向异性等。作为示例,弹性模型可以提供有关被勘测区域岩性、储层质量、流体等的各种洞察。
图4示出了井场系统400的示例(例如,在可以在陆上或海上的井场处)。如所示的,井场系统400可包括泥浆箱401,用于容纳泥浆和其他材料(例如,在此泥浆可以是钻井液);吸入管线403,其用作泥浆泵404的入口以从泥浆箱401中抽出泥浆,以使泥浆流到振动软管406;绞车407,用于绞起一个或多个钻管线412;立管408,其从振动软管406接收泥浆;方钻杆软管409,其从立管408接收泥浆;一个或多个鹅颈管410;游车411;天车413,用于经由钻管线412承载游车411;井架414;方钻杆418或顶部驱动器440;方钻杆驱动衬套419;旋转台420;钻台421;钟形接头422;一个或多个防喷器(BOP)423;钻柱425;钻头426;套管头427以及将泥土和其他材料运往到例如泥浆箱401的流管428。
在图4的示例系统中,通过旋转钻井在地下地层430中形成钻孔432;注意各种示例实施例也可以使用定向钻井。
如图4的示例所示,钻柱425悬挂在钻孔432内,并具有在其下端包括钻头426的钻柱组件450。作为示例,钻柱组件450可以是井底组件(BHA)。
井场系统400可以提供钻柱425的操作和其他操作。如所示的,井场系统400包括平台411和定位在钻孔432上方的井架414。如上所述,井场系统400可以包括转台420,其中钻柱425穿过转台420中的开口。
如图4的示例所示,井场系统400可以包括方钻杆418和相关的组件等,或者顶部驱动器440和相关的组件。关于方钻杆的示例,方钻杆418可以是正方形或六角形的金属/合金棒,在其中钻有用作泥浆流路的孔。方钻杆418可用于经由方钻杆驱动衬套419将旋转运动从旋转台420传递至钻柱425,同时允许钻柱425在旋转期间降低或升高。方钻杆418可以穿过方钻杆驱动衬套419,其可以由旋转台420驱动。作为示例,旋转台420可以包括主衬套,该主衬套可操作地联接到方钻杆驱动衬套419,使得旋转台420的旋转可以使方钻杆驱动衬套419转动,从而使方钻杆418转动。方钻杆驱动衬套419可以包括与方钻杆418的外部轮廓(例如,正方形、六角形等)匹配的内部轮廓;然而,其尺寸稍大一些,使得方钻杆418能够在方钻杆驱动衬套419内自由地上下移动。
关于顶部驱动器的示例,顶部驱动器440可以提供由方钻杆和旋转台执行的功能。顶部驱动器440可以使钻柱425转动。作为示例,顶部驱动器440可以包括一个或多个马达(例如,电动的和/或液压的),其通过适当的传动装置连接到称为套管轴的短管段,该短管段又可以拧入保护短节或钻柱425本身。顶部驱动器440可以从游车411上悬挂下来,使得旋转机构可以自由地在井架414上下移动。作为示例,顶部驱动器440可以允许比方钻杆/旋转台方法具有更多的接头立柱进行钻孔。
在图4的示例中,泥浆箱401可以容纳泥浆,泥浆可以是一种或多种类型的钻井液。作为示例,可以钻一井眼以产生流体,注入流体或两者(例如,烃、矿物质、水等)。
在图4的示例中,钻柱425(例如,包括一个或多个井下工具)可由一系列螺纹连接在一起以形成长管的管组成,钻头426在其下端。当将钻柱425推进到井眼中以进行钻井时,在钻井之前或与钻井同时发生的某个时间点,泥浆可以通过泵404经由管线406、408和409从泥浆箱401(例如,或其他来源)泵送到方钻杆418的端口,或例如到顶部驱动器440的端口。然后泥浆可以经由钻柱425中的通道(例如,一个或多个通道)流动并从位于钻头426(例如,参见方向箭头)的端口流出。当泥浆经由钻头426中的端口离开钻柱425时,其然后可以向上循环通过钻柱425的外表面与周围壁(例如,敞开的钻孔、套管等)之间的环形区域,如方向箭头所示的。以这样的方式,泥浆润滑钻头426并且将热能(例如,摩擦或其他能量)和地层钻屑携带到例如泥浆(例如,以及钻屑)可以返回到泥浆箱401的地面,例如用于再循环(例如,进行去除钻屑的处理等)。
由泵404泵送至钻柱425中的泥浆在离开钻柱425之后可形成泥饼,该泥饼衬里井眼,除其他功能外,该泥饼可减少钻柱425与周围壁(例如,钻孔、套管等)之间的摩擦。摩擦的减小可以促进钻柱425的前进或缩回。在钻井操作期间,整个钻柱425可以从井眼中拉出并且可选地用例如新的或尖锐的钻头、较小直径的钻柱等更换。如上所述的,将钻柱从孔中拔出或在孔中将其替换的动作称为起下钻(tripping)。取决于起下钻方向,起下钻可以被称为向上起钻或向外起钻或称为向下下钻或向内下钻。
作为示例,考虑向下下钻,其中,当钻柱425的钻头426到达井眼的底部时,泥浆的泵送开始润滑钻头426,以进行钻井以扩大井眼。如上所述的,泥浆可以由泵404泵送至钻柱425的通道中,并且在填充该通道时,泥浆可以用作传输介质来传输能量,例如,如泥浆脉冲遥测中可以编码信息的能量。
作为示例,泥浆脉冲遥测设备可以包括井下装置,该井下装置被配置为实现泥浆中的压力变化以产生可以在其上调制信息的一种或多种声波。在这样的示例中,来自井下设备(例如,钻柱425的一个或多个模块)的信息可以在井上传输到井上装置,该设备可以将该信息中继到其他设备以进行处理、控制等。
作为示例,遥测设备可以经由经由钻柱425本身的能量传输来操作。例如,考虑将编码能量信号传递给钻柱425的信号发生器以及可以接收这样的能量并重复该能量以进一步发送编码能量信号(例如,信息等)的中继器。
作为示例,钻柱425可以装配有遥测设备452,该遥测设备包括可旋转的驱动轴;涡轮机叶轮,其机械地联接至驱动轴,使得泥浆可以使涡轮机叶轮旋转;调制器转子,其机械地联接至驱动轴,使得涡轮机叶轮的旋转导致所述调制器转子旋转;调制器定子,其安装成邻近或靠近调制器转子,使得调制器转子相对于调制器定子的旋转在泥浆中产生压力脉冲;以及可控制的制动器,用于选择地制动调制器转子的旋转以调制压力脉冲。在这样的示例中,交流发马达可以联接至上述驱动轴,其中交流发马达包括至少一个定子绕组,该至少一个定子绕组电联接至控制电路,以选择地使至少一个定子绕组短路以电磁地制动交流发马达,从而选择性地制动调制器转子的旋转以调制泥浆中的压力脉冲。
在图4的示例中,井上控制和/或数据获取系统462可以包括电路,以感测由遥测设备452生成的压力脉冲,并例如传送感测到的压力脉冲或从其导出的信息以进行处理、控制等。
所示示例的组件450包括随钻测井(LWD)模块454、随钻测量(MWD)模块456、可选模块458、可旋转操纵的系统和马达460,以及钻头426。
LWD模块454可以容纳在合适类型的钻铤中,并且可以包含一种或多种选择类型的测井工具。还应理解,例如,如钻柱组件450的模块456所代表的,可以采用一个以上的LWD和/或MWD模块。在提及LWD模块的位置的地方,作为示例,其可以指位于LWD模块454、模块456等位置处的模块。LWD模块可以包括用于测量、处理和存储信息以及用于与地面设备通信的能力。在所示的示例中,LWD模块454可以包括地震测量装置。
MWD模块456可以容纳在合适类型的钻铤中,并且可以包含一个或多个用于测量钻柱425和钻头426的特性的装置。作为示例,MWD工具454可以包括用于生成电力的设备,例如,以给钻柱425的各个组件供电。作为示例,MWD工具454可包括遥测设备452,例如,其中涡轮机叶轮可通过泥浆的流动产生动力;应当理解,可以采用其他电源和/或电池系统来为各种组件供电。作为示例,MWD模块456可以包括以下类型的一种或多种测量装置:钻压测量装置、扭矩测量装置、振动测量装置、冲击测量装置、粘滑测量装置、方向测量装置和倾斜度测量装置。
图4还示出了可以钻出的孔的类型的一些示例。例如,考虑倾斜孔472、S形孔474、深倾斜孔476和水平孔478。
作为示例,钻井操作可以包括定向钻井,其中,例如,井的至少一部分包括弯曲轴线。例如,考虑限定曲率的半径,其中相对于竖直方向的倾斜度可以变化,直到达到大约30度和大约60度之间的角度,或者例如达到大约90度或可能大于大约90度的角度为止。
作为示例,定向井可以包括几种形状,其中每种形状可以旨在满足特定的操作需求。作为示例,可以在将信息传递给钻井工程师时以及基于信息时执行钻井过程。作为示例,可以基于在钻井过程中接收到的信息来修改倾斜度和/或方向。
作为示例,孔的偏斜可以部分地通过使用井下马达和/或涡轮来实现。对于马达,例如,钻柱可包括正排量马达(PDM)。
作为示例,系统可以是可转向系统,并且包括执行诸如地质导向的方法的设备。作为示例,可转向系统可以在钻柱下部包括PDM或涡轮机,该下部正好在钻头上方,可以安装弯曲的短节。作为示例,在PDM上方,提供实时或接近实时关注数据(例如,倾角、方向、压力、温度、钻头上的实际重量、扭矩应力等)的MWD设备和/或LWD设备可能被安装。对于后者,LWD设备可以将各种关注的数据发送到地面,包括例如地质数据(例如,伽马射线测井、电阻率、密度和声波测井曲线等)。
传感器的耦合提供实时或接近实时的关于井轨迹的过程的信息,例如,具有从地质学角度表征地层特征的一个或多个测井曲线,可以允许实现地质导向方法。这样的方法可以包括例如导航地下环境以遵循期望的路线以到达期望的一个或多个目标。
作为示例,钻柱可包括用于测量密度和孔隙率的方位角密度中子(ADN)工具;用于测量倾斜度、方位角和冲击的MWD工具;补偿双电阻率(CDR)工具,用于测量电阻率和与伽马射线有关的现象;一种或多种变径稳定器;一个或多个弯曲接头;地质导向工具,其可以包括马达和可选的用于测量和/或响应于倾斜、电阻率和伽马射线相关现象中的一种或多种的设备。
作为示例,地质导向可以包括基于井下地质测井测量结果的井眼的有意定向控制,其方式旨在将井眼定向井保持在期望的区域、带(带)(例如,产油带)等内。作为示例,地质导向可以包括引导井眼以将井眼保持在储层的特定部分中,例如,以使气体和/或水的突破(breakthrough)最小化,并且例如,使包括井眼的井的经济产量最大化。
再次参考图4,井场系统400可以包括一个或多个传感器464,其可操作地耦合到控制和/或数据获取系统462。作为示例,一个或多个传感器可以在地面位置处。作为示例,一个或多个传感器可能位于井下位置处。作为示例,一个或多个传感器可以位于距井场系统400大约一百米的量级的距离之内的一个或多个远程位置。作为示例,一个或多个传感器可以位于偏移井场,其中井场系统400和偏移井场在共同田(例如,油田和/或气田)中。
作为示例,可以提供一个或多个传感器464,用于跟踪管道、跟踪钻柱的至少一部分的运动等。
作为示例,系统400可以包括一个或多个传感器466,其可以感测信号和/或将信号传输到诸如钻井液导管(例如,钻井泥浆导管)的流体导管。例如,在系统400中,一个或多个传感器466可以可操作地联接到立管408的泥浆流过的部分。作为示例,井下工具可以产生脉冲,该脉冲可以穿过泥浆并被一个或多个传感器466中的一个或多个传感器感测。在这样的示例中,井下工具可以包括相关的电路,例如,编码电路,其可以对信号进行编码,例如,以减少对传输的需求。作为示例,地面上的电路可以包括解码电路,以解码至少部分经由泥浆脉冲遥测发送的编码信息。作为示例,在地面上的电路可以包括编码器电路和/或解码器电路,而井下的电路可以包括编码器电路和/或解码器电路。作为示例,系统400可以包括可以生成信号的发送器,该信号可以经由泥(例如,钻井液)作为传输介质而在井下传输。
作为示例,钻柱的一个或多个部分可能被卡住。术语“卡住”可以指一种或多种不同程度的无法从孔中移动或移除钻柱的能力。作为示例,在卡住的状态下,可能会旋转管道或将其降低回到孔中,例如,在卡住的状态下,可能无法使钻柱在孔内轴向地移动,尽管一定量的旋转是可能的。作为示例,在卡住状态下,可能无法使钻柱的至少一部分轴向地和旋转地移动。
关于术语“卡住管”,该术语可以指不能旋转或轴向地移动的钻柱的一部分。作为示例,被称为“差异卡住”的条件可以是其中钻柱不能沿着孔的轴线移动(例如,旋转或往复运动)的条件。当由低储层压力、高井眼压力或两者引起的高接触力施加在足够大的钻柱区域上时,可能会发生差异卡住。差异卡住可能会花费时间和金钱。
作为示例,卡住力可以是井眼和储层之间的压差与压差作用的面积的乘积。这意味着,在较大的工作区域上施加相对较低的压差(delta p)与在较小的区域上施加较高的压差一样,可以有效地卡住管。
作为示例,称为“机械卡住”的条件可以是其中通过差压卡住以外的机制限制或防止钻柱运动的情况。机械卡住可能是由于例如孔中的一个或多个垃圾、井眼几何异常、水泥、键槽或环隙中的钻屑堆积引起的。
图5示出了环境501的示例,该环境501包括地下部分503,其中钻机510放置在钻孔520上方的地面位置。在图5的示例中,可以操作各种缆线服务设备来执行一个或更多个缆线服务,包括例如从钻孔520内的一个或多个位置获取数据。
在图5的示例中,钻孔520包括钻杆522、套管靴、电缆侧入口短节(CSES)523、湿式连接器适配器526和裸眼部分528。作为示例,钻孔520可以可以是竖直钻孔或偏斜钻孔,其中钻孔的一个或多个部分可以是竖直的,并且钻孔的一个或多个部分可以是偏斜的,包括基本水平的。
在图5的示例中,CSES 523包括电缆夹525、封隔密封组件527和止回阀529。这些组件可用于插入测井电缆530,测井电缆530包括在钻杆522外部延伸以插入到钻杆522中的部分532,使得测井电缆的至少一部分534在钻杆522内部延伸。在图5的示例中,测井电缆530经过湿连接适配器526并进入裸眼部分528至测井柱540。
如图5的示例所示,测井卡车550(例如,缆线服务车辆)可以在系统560的控制下部署缆线530。如图5的示例所示,系统560可以包括一个或多个处理器562、可操作地耦合到一个或多个处理器562中的至少一个的存储器564、可存储在例如存储器564中的指令566以及一个或多个接口568。作为示例,系统560可以包括一个或多个处理器可读介质,该介质包括处理器可执行指令,该处理器可执行指令可以由一个或多个处理器562中的至少一个执行以使系统560控制测井柱540和/或测井卡车550的设备的一个或多个方面。在这样的示例中,存储器564可以是或包括一个或多个处理器可读介质,其中处理器可执行指令可以是或包括指令。作为示例,处理器可读介质可以是不是信号并且不是载波的计算机可读存储介质。
图5还示出了电池570,其可以可操作地耦合至系统560,例如以为系统560供电。作为示例,电池570可以是备用电池,其在另一电源不可用于为系统560供电(例如,经由缆线卡车550的发马达、单独的发马达、电力线等)时操作。作为示例,电池570可以可操作地耦合到网络,该网络可以是云网络。作为示例,电池570可以包括智能电池电路,并且可以经由SMBus或其他类型的总线可操作地耦合到一个或多个设备。
作为示例,系统560可以可操作地耦合到客户端层580。在图5的示例中,客户端层580可以包括一些特征,这些特征允许经由一个或多个私有网络582、一个或多个移动平台和/或移动网络584以及经由“云”586,其可以被认为包括形成诸如网络中的一网络之类的网络的分布式设备,进行访问和交互。作为示例,系统560可以包括用于建立多个连接(例如,会话)的电路。作为示例,连接可以经由一种或多种类型的网络进行。作为示例,连接可以是客户端-服务器类型的连接,其中系统560作为客户端-服务器架构中的服务器进行操作。例如,客户端可以登录到系统560,在该系统中可以可选地同时处理多个客户端。
图1、2、3、4和5示出了环境的各种示例中的设备的各种示例。作为示例,可以实现一个或多个工作流程以在一个或多个环境中使用设备来执行操作。作为示例,工作流程可能旨在了解环境。作为示例,工作流程可以旨在钻入环境,例如以形成由周围地球(例如,岩石、流体等)限定的钻孔。作为示例,工作流程可以旨在从设置在钻孔中的井下工具获取数据,其中可以经由钻井工具(例如,作为井底组件的一部分)和/或缆线工具获取这样的数据。作为示例,工作流程可以旨在例如经由套管来支撑钻孔。作为示例,工作流程可能旨在例如经由注入流体来压裂环境。作为示例,工作流程可以旨在经由钻孔从环境中产生流体。作为示例,工作流程可以利用至少部分地经由计算机(例如,计算装置、计算系统等)操作的一个或多个框架。
图6示出了正演建模610的示例和反演630的示例(例如,反演)。如所示的,正演建模610从声阻抗和输入小波的地球模型发展到合成地震道,而反演630从记录的地震道发展到声阻抗的估计小波和地球模型。作为示例,正演建模可以采用地层特性模型(例如,可以从测井曲线获得的声阻抗),并将这样的信息与地震波长(例如,脉冲)结合起来,以输出一个或多个合成地震道,而反演可以从记录的地震道开始,考虑估计的小波(例如脉冲)的影响,以生成一系列时间点(例如深度)的声阻抗。
作为示例,一种方法可以采用幅度反演。例如,振幅反演方法可以在多个反射点处接收反射地震波的到达时间和振幅,以解决由成像的反射器界定的地层的相对阻抗。这样的方法可以是用于储层表征的地震反演的形式,其可以有助于生成岩石特性的模型。
作为示例,反演过程可以从正演建模开始,例如,以提供具有估计的地层深度、厚度、密度和速度的层的模型,其可以例如至少部分地基于例如测井曲线信息的信息。模型可以考虑压缩波的速度和密度,可以将其用于P波或声阻抗的反演。作为示例,模型可以考虑剪切速度,例如求解S波或弹性阻抗。作为示例,模型可以与地震小波(例如,脉冲)组合以生成合成地震道。
反演可以旨在通过例如在正演建模和反演之间进行迭代,同时力求使一条或多条合成道与实际地震数据之间的差异最小化,来生成“最佳拟合”模型。
作为示例,可以实现诸如ISIS反演框架(Schlumberger Limited,得克萨斯州休斯敦)之类的框架以执行反演。作为示例,可以实现诸如线性化正交各向异性反演框架(Schlumberger Limited,得克萨斯州休斯敦)之类的框架以执行反演。
如上所述的,关于地震数据,正演建模可包括接收声阻抗的地球模型和输入小波到合成地震道,而反演可包括从记录的地震道发展到估计的小波和声阻抗的地球模型。
作为示例,正演建模和反演的另一种方法可以是用于至少部分地经由井下工具获取的测量值,其中这样的测量值可以包括一个或多个不同类型的测量值,这可以称为多物理场测量值。作为示例,多物理场测量值可以包括随钻测井(LWD)测量值和/或缆线测量值。作为示例,一种方法可以包括联合岩石物理反演(例如,反演),用于解释多物理场随钻测井(LWD)测量值和/或缆线(WL)测量值。
作为示例,一种方法可以包括从各种随钻测井(LWD)测量值(例如,包括压力、电阻率、声波和核数据)和/或缆线(WL)测量值来估计静态和/或动态地层特性,这些测量值例如至少可以提供表征地层的地层参数。作为示例,其中一种方法在钻井期间执行,可以在联合反演中利用LWD测量值来输出地层参数(例如,地层参数值),该地层参数可以用于指导钻井(例如,避免卡住、减少一种或多种类型的地层破坏等)。
在石油勘探和开发中,进行地层评估以解释从钻出的钻孔中获取的数据,以提供有关可用于评估由钻孔穿透的储层岩石的可生产性的地质地层和/或原位流体的信息。
作为示例,用于地层评估的数据可以包括岩心数据、泥浆测井曲线数据、缆线测井曲线数据(例如,缆线数据)和LWD数据中的一个或多个,其中的后者可能是某一或某些类型的地层评估的源(例如,特别是当缆线获取在操作上困难和/或在经济上不可行时)。
关于测量类型,这些可以包括例如电阻率、伽马射线、密度、中子孔隙率、光谱学、西格玛、磁共振、弹性波、压力和采样数据中的一种或多种(例如,如在钻井期间获取的,以便及时进行定量地层评估)。
图7示出了示例性图形用户界面(GUI)700,该示例性图形用户界面(GUI)包括关于所获取的数据712、714和716、实际岩性720以及计算框架岩性聚类数据742和744的示例图,该计算框架岩性聚类数据至少部分基于至少一个或多个获取数据712、714和716中的至少一部分。从获取数据到计算框架岩性的过程可以被称为反演过程。在这样的过程中,所获取的数据包括响应于与构成地下环境的材料(例如,岩石、流体等)的能量相互作用的信息。可以经由一种或多种井下工具来生成各种类型的获取的数据,该井下工具经由一种或多种类型的传感器来接收一种或多种类型的能量,其中这样的一种或多种类型的能量取决于材料的一种或多种类型的物理特性。井下工具可以是经由一个或多个传感器获取数据的数据获取工具,其中可以对这样的数据进行分析以确定地下环境中材料的一种或多种类型的物理特性。井下工具可以是为了在地下环境中生成一个或多个区域的“图像”或“模型”而存在的一种“摄像机”。对于GUI 700,可以经由执行访问数据的过程可执行指令来呈现该GUI,该过程可执行指令可以包括传感器数据和/或计算机生成的数据。这样的GUI 700可以被呈现到显示器并且包括图形控件,该图形控件允许经由一个或多个输入装置(例如,鼠标、语音、击键、触摸屏等)与之交互。
下面的表1示出了数据的一些示例,这些数据可以被称为与岩石物理和岩石物理特性的计算和分析相关联的“测井曲线”数据。
表1.测井曲线数据的一些示例。
在表1中,关于岩石特性,AI是声阻抗,SI是剪切阻抗,σ是泊松比;以及关于自发电势(SP),Rw是地层水电阻率,Rwe是地层水电阻率(无热效应)。
再次参考图7,所获取的数据712包括密度(RHOB)数据和中子孔隙率(NPHI等)数据,所获取的数据714包括伽马射线(GR)数据,所获取的数据716包括光电(PEF)数据。如表1所示,这样的数据可用于岩性解释。其中在单独提到TNPH或NPHI时,可以分别利用NPHI或TNPH,或例如利用BPHI。
关于RHOB,其代表堆积材料的密度,包括对象体积中的空隙空间或其他材料。在测井中,RHOB可以是岩石的密度,包括充满流体的孔隙空间,例如如用“伽马-伽马”类型的测井装置测量的。另一个特征性术语称为电子密度,例如来自对电子密度做出响应的伽马-伽马测井技术,对于各种地层类型,该电子密度可能接近堆积密度。又一个特征术语被称为岩石密度,例如,如用岩石密度或伽马-巴马型测井工具测量的地层密度。作为示例,可以将岩石密度参数缩写为RHOB。各种工具包括关联的参数,可以根据各种助记符指定这些参数。例如,ECOSCOPE工具可以包括RHOB参数作为堆积密度参数。
在图7中,实际岩性720以取决于诸如深度的尺寸的方式指示石英、绿土和水的存在,深度可以是总深度、测量深度等。在图7的示例中,深度以英尺为单位。根据计算框架岩性聚类数据742和744,相对于深度示出了地下材料的成分。生成这样的数据是为了“复制”通常“未知”的地下材料的实际成分。在图7的示例中,为了与计算框架岩性聚类数据742和744比较,成分是“已知的”,如实际岩性720的图所指示的。
作为示例,一种方法可以包括在地下环境中使用一个或多个井下工具来获取数据,并且进行反演以生成一个或多个聚类,其目的是表示至少一部分地下环境的实际岩性。在图7的示例中,计算框架岩性聚类数据744比计算框架岩性聚类数据722更接近于匹配实际岩性720。在这样的示例中,聚类数据722“解释”所获取的数据,因为它估计用于一个或多个井下工具以获取数据的地下环境的成分(例如,参见所获取的数据712、714和/或716)。
如上所述的,在岩石物理学中,可以使用反演方法基于一个或多个测井曲线来表征岩性。例如,考虑一种方法,该方法包括定义钻孔(例如,井)的带,为每个定义的带选择矿物成分和流体,以及适当地调节成分的物理参数(例如,端点)。
在解释工作流程中,岩石物理学家可以经由选择和调节来进行迭代,直到带模型拟合数据和/或与核心数据实现可接受的匹配为止。例如,考虑对一个或多个端点的调节可能适用于一种或多种页岩成分。在诸如TECHLOG框架之类的框架中,可以利用诸如QUANTI.ELAN(Schlumberger Limited,德克萨斯州休斯敦)之类的技术,该技术实现了ELAN求解器。通过检查一个或多个模型的重建误差,可以利用这样的技术来努力验证层的矿物学。作为示例,可以经由检查图表来进行矿物选择,例如,考虑两个测井曲线的交叉图。在这样的方法中,在堆积密度-中子孔隙率交叉图中,专家可以识别出气体、石灰石或任何异常矿物的存在。作为示例,这样的过程可以例如在地质层或电相上自动化。
关于QUANTI.ELAN技术(例如,参见TECHLOG框架),它可以实现包含ELAN解算器的多组件反演模型,该模型允许将模型重新应用于各种数据,并且允许将来自若干模型的输出组合以提高结果的准确性的能力,将模型转移到其他项目,使用曲线,将常量用作端点等。
诸如QUANTI.ELAN技术的技术可以允许初始化各种参数(例如,温度、压力、盐度和孔隙率相关参数),利用各种电阻率模型(例如,Archie、Dual Water、Juhasz、Waxman-Smits、Simandoux、Indonesia等),利用各种声波模型(例如Wyllie、Raymer-Hunt-Gardner、Raiga-Clemenceau、场、速度方程等)、利用中子方程(例如,缆线和/或LWD中子工具的线性和非线性响应函数)、支持地球化学测井曲线(例如,以干重等形式)、嵌入式后处理(例如,用于计算地层特性,诸如孔隙率、含水饱和度(Sw)、渗透率等),模型定义等。
关于模型定义,例如,可以使用每个带单个矿物组或每个带多个矿物组来定义模型,其中,这些组根据分区曲线自动切换,该分区曲线可以随测井曲线相变化而改变。作为示例,框架可以提供交互式参数管理(例如,用于湿粘土等)。作为示例,可以约束基于模型的解决方案,例如,基于先验已知的信息考虑一个或多个约束条件(例如,考虑X射线衍射(XRD)数据、阳离子交换容量(CEC)数据等)。作为示例,可以利用单组分和多组分的体积约束。
关于从框架的输出,阵列直方图可以生成并呈现给显示器,例如,以通过针对输入测井曲线数据或测井曲线数据残差绘制组件来帮助阐明数据关系。作为示例,框架可以提供输出Juhasz曲线图、m*曲线图、结果曲线(例如,矿物体积、Sw和Φ),与模型组件和参数选择有关的计算不确定性,带有诸如龙卷风图以研究模型中不同参数的贡献等的敏感性分析等。
图8示出了用于地质地层中的钻孔中的工具的布置的示例性图形814和834以及示例性曲线图818和838,以及在钻孔中具有工具的井下环境的数值模型850的图形表示。如所示的,根据倾角、钻孔轨迹等因素,数据可能会有所不同。特别地,在大角度钻孔中获取的数据可能会出现“拖尾(smearing)”(例如,考虑大角度水平井、HaHz)。例如,由于测量的调查深度,在相对于地层边界的入射角较低的情况下获得的体积测量值将在井眼越过边界之前检测到邻近的层,这可能导致所测得的深度测井曲线出现明显的拖尾,例如与竖直井边界穿越(crossing)相比。如果研究的径向深度小于轴向分辨率窗口,则将测井曲线与真实地层厚度指数绘图将会在边界处显示出更陡峭的过渡。这是因为测量是在较小的调查长度的径向深度上而不是较长的轴向分辨率窗口中进行平均的。
如图形814所示,测井工具的纵轴垂直于地层的层之间的边界对准。这样,测井曲线响应对深度的曲线图818趋向于为边界处的实际地层特性过渡提供近似可接受的值。如图形814所示,调查的测量体积在测量深度点之前进入更深的层,其用于构造绘曲线图818。因此,工具在测量深度点到达边界之前开始测量更深的地层,这会导致测井曲线响应在到达边界之前发生偏移。如图形834所示,在测井工具的纵轴不再垂直于边界的地方,即相对于钻井角度而言,它被称为“高角度”,甚至在更浅的深度可以看到更深层的影响。曲线图838示出了相对于边界处的陡峭过渡的高角度测井曲线响应和竖直测井曲线响应两者,以示出拖尾如何发生以及如何就深度对边界进行确定更具挑战性。
对于所示的陡峭过渡,可以称为“方形(square)”。作为示例,一种方法可以包括使用一种或多种类型的测井曲线响应(例如,测井曲线测量等)来生成一个或多个“方形测井曲线”。方形测井曲线可以定义为其中读数随深度突然变化的测井曲线。方形测井曲线可以是真实测井曲线的近似值,其中变化的输入测井曲线已通过常数值和突变而近似。方形测井曲线可以包含比真实测井曲线少的数据,但对于进一步处理、分析等是有用的。
作为示例,一种方法可以利用模型,该模型可以是正演模型。这样的模型可以是包括地下环境的网格或格网的数值模型,其可以考虑工具纵向轴线和钻孔纵向轴线之间的偏移。在这样的示例中,工具可以偏心到钻孔,如模型850的图形表示所示的。这样的模型可以是有限元、有限差或其他类型的模型。如所示的,在钻孔之外的区域的至少一部分可以被离散化,其中可以表示基于物理学的方程式,例如,以考虑所发射的能量和接收的能量以及该区域的特性。作为示例,可以使用正演模型来预测测井曲线响应。作为示例,例如可以在循环中利用正演模型,例如,其中一个或多个参数、值等发生变化,并且其中将正演模型的结果与实际测井曲线响应进行比较。
作为示例,一种方法可以包括:在HaHz井中获取测井曲线,以识别井路径与层边界相交的位置;如果可用和/或根据需要,使用图像测井曲线来计算每个边界交叉处的真实和相对倾角;利用边界位置和倾角构造结构模型;如果需要,将位于井眼下方的边界(例如,未交叉的边界)添加到模型中(例如,可以根据一个或多个偏移的测井曲线来估计一个或多个这样的边界的空间位置);用测井曲线特性值(例如,伽马射线、竖直电阻率、水平电阻率等)填充结构模型中的每一层,其中,对于与井眼相交的层,利用测得的测井曲线来提供特性值的初始估计,对于未与井眼相交的层,输入初始特性值(例如,由用户手动输入);适当地将横向特性边界插入模型中,例如,当同一层多次交叉时,沿井路径可能会观察到特性变化;计算正演模型(FM)测井曲线,其中FM测井曲线是结构模型和层特性的函数;将FM测井曲线与测得的测井曲线进行比较;调节结构模型和/或层特性的详细信息,直到测得的测井曲线与FM测井曲线之间达成可接受的一致为止;以及利用从工作流程中确定的层特性进行岩石物理评估(例如,可选地而非测得的测井曲线)。
在这样的工作流程中,可以实现一个或多个图形用户界面,该图形用户界面将信息呈现到一个或多个显示器,该显示器可以是触摸屏或其他类型的显示器。作为示例,用户可以利用输入装置(例如鼠标、手写笔、手指等)在旨在至少部分地基于测量的信息(如例如经由一个或多个井下工具(例如,缆线、LWD等)测量的)输出层特性的过程中进行一个或多个调节。
图9示出了方法900的示例,该方法900包括初始化框910、用于计算正演模型测井曲线的计算框920、用于将正演模型测井曲线与测量的测井曲线进行比较的比较框930、用于判定是否可接受的一致存在的判定框940(例如,经由一个或多个度量等),以及用于输出层特性以进行储层评估(例如,一个或多个储层操作等)的输出框950。如所示的,在判定框940判定一致是不可接受的地方,方法900可以在调节框960处继续,以调节一个或多个层位置和/或调节一个或多个层特性。如所示的,方法900然后可以例如以迭代循环在计算框920处继续,直到判定框940判定一致性是可接受的。在这样的示例中,可以利用一个或多个标准来确定一致性是否是可接受的。例如,考虑一误差准则,该误差准则取决于正演模型测井曲线与测量的测井曲线之间的不匹配误差。作为示例,循环可以包括迭代准则,例如,其中循环在多次迭代之后终止,其中误差没有被逐渐减小(例如,低于期望的量等)。
前述方法可以是解释工作流程的一部分,例如多维岩石物理解释工作流程,其确定围绕钻孔(例如,井或井眼等)的各个层的位置和特性。如所解释的,用户可以开始于对地下层几何结构建模以生成结构模型(例如,参见图8的模型850的图形表示),然后用测井曲线特性值(例如,一个或多个伽马射线、中子孔隙率、密度等)填充结构模型。作为示例,可以首先将记录在钻孔中的测井曲线用于提供特性值的初始估计。这样的测井曲线可以是或包括例如LWD测井曲线(例如,在钻出钻孔时获取的)。
如上所述的,可以计算正演模型(FM)测井曲线并将其与测量的测井曲线进行比较,在该测量的测井曲线中可以调节结构模型,直到在测量的测井曲线和FM测井曲线之间达成可接受的一致性为止(例如,“建模、比较、更新”工作流程)。确定的层特性可用于一种或多种目的,例如岩石物理评估。可以利用这样的层特性,而不是利用测得的测井曲线。
图10示出了图形用户界面(GUI)1000的示例,该图形用户界面(GUI)1000包括在建模-比较-更新工作流程的几次迭代之后的HaHz井解释界面的示例图1001、1010、1020、1030和1040。曲线图1001是经由正演建模从合成测井曲线响应生成的合成图像数据,其中正演建模实现了在合成测井曲线响应和真实测井曲线响应之间的可接受的匹配。曲线图1010包括图像数据,曲线图1020包括竖直电阻率(RV或Rv)和水平电阻率(RH或Rh)数据,曲线图1030包括GR数据。曲线图1040包括在真实竖直深度(TVD或TVDSS,例如,如根据平均海平面(MSL)测量的)相对于测量的深度(MD)空间的钻孔轨迹,以及具有不同值的各种电阻率区域,其中储层和一些特性边界被划定。
GUI 1000指示钻孔至少可以部分地表征为“大角度”,例如,如拖尾可以在通过测井曲线响应相对于测得的深度(MD)绘制的各种数据中可以看到的。曲线图1010的图像数据指示拖尾,RV和RH曲线图1020的数据以及GR曲线图1030的数据也指示拖尾。在曲线图1020和1030中,示出了方形测井曲线,对此在曲线图1040中示出了相应的竖直线。在GUI 1000中,可以沿着该轨迹导航测井工具图形控件,由此可以为相应的数据提供一个或多个指示器。例如,考虑在查看曲线图1010、1020和1030的一个或多个的测井曲线响应和/或方形测井曲线的同时,沿钻孔轨迹移动光标。
在图10的示例中,正演模型与测得的测井曲线之间已达成一致性,从而确定了结构模型和已分配层的特性。曲线图1001是合成图像数据,并且出现在GUI 1000的顶部,在此处,合成图像数据是由伽马射线正演模型(例如,用于伽马射线测井曲线响应的正演模型)生成的。注意到,正演模型伽马射线图像曲线图1001上示出的特征与测得的密度图像曲线图1010上示出的特征非常一致。Griffiths等人的题为“Formation Evaluation inHighAngle and Horizontal Wells–ANew and Practical Workflow”的文章等,Society ofPetrophysicists and Well Log Analysts(SPWLA)53rd Annual Logging Symposium,June 16-20,2012,通过引用并入本文。
在图10中,如所提及的,示出了储层以及钻孔的轨迹。作为示例,图10中所示的结果的至少一部分可以用于控制钻孔过程。例如,这样的方法可以包括经由钻机控制钻柱的钻头的方向。在这样的示例中,控制可以旨在钻进或钻入储层。
当对中子孔隙率建模时,用测得的测井曲线初始化的结构模型特性值往往不适合正演模型过程直接使用,这对于解释器(例如,对于解释过程而言)可能会使中子建模变得复杂且费时费力。
作为示例,一种方法可以以有助于解释的方式处理中子数据。作为示例,可以“隐藏”这样的过程,以使用户看不到如何处理这些数据。在这样的示例中,用户可以免于执行与中子数据的数据准备相关的任务。这样的方法可以使中子数据更像一种或多种其他类型的数据,从而有助于简化工作流程。例如,用户可以通过对中子测量值(如一个或多个其他测量值)进行建模来运行“建模、比较、更新”工作流程。
为了对中子孔隙率进行正演建模,一种方法可以包括利用迁移长度(Lm)作为输入。然而,各种传感器(例如,井下工具传感器)不提供Lm数据;而是它们测量中子的通量。作为示例,中子通量可以通过中子工具的传感器来测量,其中在处理之后,该测量值可以表示为计数率。作为示例,检测器参数可以是中子计数率的自然对数(Ln)。作为示例,可用于初始化中子孔隙率特性的所测量的测井曲线可能是最佳热中子孔隙率(BPHI)或热中子孔隙率(TNPH或NPHI),它们中的每一个都不能直接转换为Lm。
中子孔隙率工具可以是可以进行对地层中的氢量(例如,并且在较小程度上对其他元素)敏感的测量的工具。可以假设氢以外的元素对测量的贡献可以忽略不计,并且氢的测量来自占据地层孔隙空间的流体。但是,在地层中,除氢以外的其他元素可能存在于材料基质中,并有助于测量(例如,地层水中的氯、泥浆滤液和某些蒸发地层中的氯等);请注意,氢可能存在于材料基质中(例如,页岩中的结合水)。作为示例,可以校准工具和/或方法,使得以特定单位(例如,石灰石单位等)给出孔隙率。充满淡水的纯石灰石可以用作单位的基础,因为它倾向于提供指示石灰石孔隙中氢的氢的测量信号。作为示例,可以对其他岩性或其他流体进行一个或多个“校正”或调节。作为示例,中子孔隙率工具的测量会受到各种效应的影响,这些效应可能源于烃、页岩和/或氯化物。如关于图7所解释的,可利用中子测井曲线来确定岩性。中子测井曲线响应可以相对于岩性和/或上述一种或多种效应而变化。作为示例,一种方法可以包括对一个或多个地下层的一个或多个地下层中子孔隙率特性建模,其中该建模提供准确的校正(例如,考虑一个或多个因素的调节)。一些工具制造商使用校正曲线、校正图表等,但是,这样的方法往往要求用户访问这样的曲线、图表等,并且需要进行迭代的手动过程(例如逐层),这通常会导致粗略的近似。例如,用于获得除石灰石以外的一些岩性的孔隙率值的图表可以包括用于将表观石灰石孔隙率单位调节为二氧化硅和白云岩的孔隙率单位的值。
校正可以包括对测井曲线测量值的调节,以使它们回到已表征工具的标准条件。中子孔隙率测量可涉及,例如,温度、压力以及许多钻孔和地层参数的校正。
作为示例,一种方法可以包括利用计算框架,其中可以自动和/或通过用户交互(例如,鼠标、触摸屏、语音命令等)来启动建模方法,以生成地下层中子孔隙率特性值(例如,作为测井曲线等),其中建模提供对中子工具测量值的准确校正(例如,调节)。
对于中子工具,工具可以测量中子云的大小,表示为中子宏观参数、迁移长度(Lm)的函数。对于孔隙率工具,宏观参数可以包括例如减慢长度(例如,当考虑超热中子时)和迁移长度(例如,当考虑热中子时)。可以对成分、几何形状和能量进行平均。如上所述的,中子“孔隙率”工具不能直接测量孔隙率;相反,这样的工具可以测量中子迁移长度(Lm),然后可以将其用于确定孔隙率(例如,或者可以直接用作估计孔隙率的代理(proxy))。作为示例,可以使用宏参数模型从各种类型的信息(例如平均孔隙率、基质和流体类型)中确定迁移长度。SUNPAR程序(Schlumberger Limited,得克萨斯州休斯敦)是可以使用计算资源执行以生成用于各种中子和伽马射线传输工具的宏参数的程序的示例。一旦了解了宏参数,就可以将它们映射到特定工具设计的计数率比响应中。作为示例,映射可以利用实验室数据的回归分析(例如,使用特定工具等进行的)。
作为示例,为了提供Lm,一种方法可以包括执行从BPHI或TNPH和密度特性到Lm的转换。这样的方法可以称为反向过程,其中通过调节Lm以在BPHI或TNPH目标值上给出可接受的匹配来迭代获得Lm。给定这样的方法,用户可以使用测得的测井曲线(例如,BPHI或TNPH)直接建模,其中可以隐藏(例如,在不将相应的执行细节呈现到显示器等的情况下)处理Lm的复杂性。对于用户来说,中子孔隙率的建模可以简化,例如类似于另一个特性的建模。作为示例,可以在诸如TECHLOG框架(例如3DP等)的框架中实现这样的方法。例如,框架可以包括一个或多个图形控件,这些图形控件导致呈现对话框窗口,该对话框窗口包括可以由用户选择和/或可选地预先填入的各种选项(例如,作为默认值,用于预定或预先已知的工具类型等。作为示例,将GUI 1000考虑为包括可以经由输入到计算系统(例如,经由触摸屏、鼠标、手写笔、语音命令等)来启动的一个或多个功能,以呈现对话框窗口以提供从BPHI或TNPH以及密度特性到Lm的转换。
作为示例,在钻孔中获取的测量结果可用于定义钻孔周围的地层几何形状并填充各种层特性。诸如地质模型或远程岩床边界反演图的几何信息的外部来源可用于增强对钻孔周围的地层几何形状的理解。
解释旨在确定钻孔周围各个层的位置和特性。解释工作流程可以包括以下内容:首先,将记录在钻孔中的测井曲线用于标识钻孔路径与层边界相交的位置;如果可用,则使用图像测井曲线来计算每个边界交叉处的真实和相对倾角;然后使用边界位置和倾角构造结构模型;然后在结构模型的各个层中填充测井曲线特性值(例如,伽马射线、竖直电阻率、水平电阻率、密度、中子孔隙率和sigma中的一项或多项);对于由钻孔相交的层,测得的测井曲线用于提供特性值的初始估计;对于未经过钻孔穿过的层,用户可以手动输入初始特性值,其中偏移测井曲线(来自一个或多个偏移井等)可以提供非交叉层的特性的指示;然后,计算正演模型(FM)测井曲线,其中FM测井曲线是实际钻孔轨迹、结构模型和层特性的函数;然后将FM测井曲线与测得的测井曲线进行比较;然后调节结构模型和层特性的详细信息(例如,由用户手动和/或自动),直到在测量的测井曲线和FM测井曲线之间达成良好一致性,其中可以采用一种方法来构建一模型,该模型可能是最简单的模型,与测井曲线一致;在这样的示例中,可以从前述工作流程确定层特性,然后将其用于岩石物理评估(例如,而不是所测量的测井曲线)。
关于中子孔隙率建模,3DP中的中子正演模型可以在中子迁移长度(Lm)和计数率方面起作用。也就是说,可以为地层的层分配迁移长度(Lm)特性。正演模型的输出可以是中子工具在给定旋转轨迹中穿过所述层时从该中子工具预期的近和远计数率。由于中子孔隙率测量值可能取决于岩性、密度和流体氢指数(HI),因此在对中子孔隙率响应进行正演建模时可以考虑这些因素。用户可能习惯于使用中子孔隙率(TNPH或BPHI),这是岩石物理分析中使用的标准测量,如上所述的,一方法可以使3DP用户使用更熟悉的中子孔隙率而不是迁移长度或计数率。例如,GUI可以包括图形控件,该图形控件允许生成那些更熟悉的中子孔隙率中的一个或多个。作为示例,可以将这样的GUI设置为自动执行操作,以使得GUI呈现一个或多个中子孔隙率(例如,与呈现迁移长度或计数率相反)。
在初始化中子孔隙率特性时,可以为要分析的每个所需层生成中子孔隙率方形测井曲线;以及它可以等于位于所述层的轨迹的入口点和出口点之间的输入的测得的测井曲线的平均值或最小值/最大值(例如,由用户选择或默认情况)。
图11示出了方法1100的示例,该方法包括分别用于接收每深度的平均密度和中子方形测井曲线的接收框1114和1118、用于至少部分地基于中子方形测井曲线接收框1118的输出来计算迁移长度(Lm)的迁移长度框1120、用于至少部分基于迁移长度框1120的输出和接收框114的每深度的平均密度进行正演建模的正演建模块1130以及用于输出正演建模的信息(例如BPHI或TNPH)的输出框1140。
图11的方法1100可以包括接收用于每个框1114和1118的地质地层中的钻孔的中子数据和密度数据;至少部分地基于每个框1120的中子数据来确定地质地层的层的迁移长度值;至少部分地基于每个框1130的迁移长度值和密度数据对至少所述层进行正演建模;以及至少部分地基于正演建模,输出用于每个框1140的该层的建模中子数据。
图11还示出了各种计算机可读介质(CRM)框1115、1119、1121、1131和1141。这样的框可以包括可由一个或多个处理器执行的指令,该处理器可以是计算框架、系统、计算机等的一个或多个处理器。计算机可读介质可以是不是信号、不是载波并且是非暂时性的计算机可读存储介质。例如,计算机可读介质可以是可以以数字格式存储信息的物理存储器组件。作为示例,图2的系统250的指令270可以包括CRM框1115、1119、1121、1131和1141中的一个或多个的指令,以使得系统250可以执行图11的方法1100的一个或多个动作。作为示例,可以利用一个或多个应用程序编程接口(API)来进行API调用以执行方法1100的一个或多个动作。例如,客户端装置可以经由网络向服务器进行API调用以执行图11的方法1100的一个或多个动作。作为示例,图形用户界面(GUI)可用于调用图11的方法1100的一个或多个动作的执行(参见,例如图18、图19等),其可以选择地经由一个或多个API调用或一种或多种其他类型的调用、命令、指令等。
如图11所示,可以经由使用层密度和中子特性以及关于条件的一个或多个假设的迭代算法来计算迁移长度(Lm)。如所示的,正演模型可以提供具有Lm特性的地层的层、计算每个深度的卷积Lm的灵敏度函数以及用于计算各个检测器参数然后计算近计数率和远计数率的卷积Lm和平均密度。如图所示,可以经由工具中子算法处理输出,该工具中子算法在例如关于条件的一个或多个假设下计算正演建模的BPHI或TNPH。
作为示例,中子通量可以通过中子工具的传感器来测量,其中,在处理之后,该测量值可以表示为计数率。作为示例,检测器参数可以是中子计数率的自然对数(Ln)。
如所提及的,一种方法可以包括利用计算框架,其中可以自动地和/或通过用户交互(例如,鼠标、触摸屏、语音命令等)来启动建模方法以生成地下层中子孔隙率特性值(例如,作为测井曲线等),其中建模提供对中子工具测量值的准确校正(例如,调节)。在图11的示例中,方法1100可以提供中子孔隙率特性值,例如BPHI和/或TNPH(还参见例如图18的工作流程1800)。这样的方法可以提供基于Lm的中子孔隙率特性值(例如,经由确定Lm值)。例如,一种方法可以将测量的中子特性数据转换为基于Lm的中子孔隙率值。作为示例,输出可以是方形测井曲线的形式,例如BPHI方形测井曲线或TNPH方形测井曲线。如所解释的,基于层的方法可以考虑几何效应,例如可以影响HaHz钻孔中子工具测量值的那些几何效应(例如,考虑拖尾)。作为示例,计算框架可以包括图形用户界面,该图形用户界面可用于处理用于多层的中子工具测量并输出一种或多种类型的中子孔隙率特性测井曲线(例如BPHI、TNPH、BPHI方形、TNPH方形等。)。
图12示出了方法1200的示例,该方法可以称为二分搜索工作流程。作为示例,二分搜索可以包括在替代(二分法)之间进行选择。方法1200包括用于接收层密度的输入1212和用于接收层中子孔隙率(例如,BPHI或TNPH)的输入1214。方法1200包括核心过程1240,其可以利用输入1212和1214来生成用于层Lm的输出的输出1262,其可以例如在图11的方法1100中使用(例如,参见迁移长度(Lm)框1120)。如图12所示,核心过程1240可以接收Lm层搜索范围1242,选择Lm层候选值(candidate)1244,执行孔隙率平方计算(PoroSqCmp)1246,生成模拟层中子孔隙率(例如BPHI和/或TNPH)1248,在模拟的层中子孔隙率1248和输入端1214的接收层中子孔隙率之间进行比较,使得决策框1254可以确定是否存在可接受的匹配(例如,参见“是”分支),例如,是否更新搜索范围(例如,参见“否”分支)。如图所示,在存在可接受的匹配的情况下,方法1200的核心过程1240可以经由输出1262来输出层Lm。作为示例,核心进程1240的输出1262可以操作地耦合到图11的方法1100的框1120(例如,也参见图18的工作流程1800)。
如图12所示,输入可以包括用于层Lm的输出的层密度和层中子孔隙率(例如BPHI或TNPH)。输出可以基于各种计算,包括孔隙率平方计算(PoroSqCmp)、模拟的层中子孔隙率计算以及模拟的和输入的BPHI或TNPH的比较。在比较是可接受的(例如,误差小于预定量等)的情况下,方法1200可以输出层Lm,如图所示,该层可以来自层的搜索范围以及在该搜索范围中选择的候选值。在比较不可接受的情况下,方法1200可以例如更新Lm的搜索范围。
图13示出了方法1300的示例,其包括可以在图12的方法1200中实现的各种动作。方法1300包括分别用于接收层密度特性和层中子特性的接收框1314和1318、用于估计层Lm的层Lm估计框1342、用于至少部分地基于层Lm估计和层密度特性来确定单个检测器参数的单独检测器参数框1344、用于计算近和远检测器计数率的近和远检测器计数率框1346、用于对每层的BPHI或TNPH(例如,BPHI和TNPH)正演建模(例如,基于计数率和层密度特性)的正演建模块1348、用于比较正演建模结果与接收的层中子特性的比较框1350、用于确定比较是否可接受(例如,关于一个或多个差)的判定框1352以及用于在比较是可接受的情况下输出每层Lm估计的层Lm的输出框1360;否则,方法1300可以继续到用于调节层Lm估计的调节框1354,其可以以一种或多种方式执行,以将层Lm估计提供给各个检测器参数框1344。如图13所示,层密度和中子孔隙率特性用于中子正演建模。方法1200和方法1300可以被称为反演方法(例如,用于确定Lm特性的信息的反演)。
作为示例,工作流程可以包括层迁移长度(Lm)特性的初始化,其中,对于每个层,可以使用已初始化的层中子孔隙率特性以及层密度来确定层Lm特性,这可以经由反演(例如,参见方法1200和方法1300)来实现。反演方法可以使用中子正演建模算法。反演可以最小化层中子孔隙率特性(例如,如基于TNPH或BPHI)与正演建模的层TNPH/BPHI之间的差异。如图12和13所示,可以将与最低差对应的Lm值标识为下一步骤的输入层Lm,在该下一步骤中可以执行循环迭代直到比较是可接受的为止(例如,根据一个或多个标准)。作为示例,反演算法可以假设单个层的厚度是无限的。
作为示例,可以将层Lm连同井轨迹一起提供给3D敏感性函数,以确定每深度的卷积Lm。卷积的Lm可以表示工具周围的网格单元模型的单个网格单元(例如,如灵敏度函数中所定义的)对测量信号的贡献之和。关于网格单元模型,请考虑图8中模型850的图形表示,该图形表示被示出为网格单元模型右下方的插图,其中具有可用于对工具周围区域建模的网格单元。
卷积的Lm连同平均密度可用于计算检测器参数。检测器参数可以是中子计数率的自然对数(Ln),可以针对近检测器和远检测器进行计算。可以相应地为近和远检测器计算正演建模的中子计数率。这些可以在表征工具的标准条件下(例如,用于ECOSCOPE 675工具的淡水填充的石灰石、8英寸钻孔,60F温度、零泥浆和地层盐度)重复测量的检测器计数率。
可以将正演建模的计数率提供给中子工具处理算法,该中子工具处理算法可以最终提供正演建模的TNPH和/或BPHI,其中算法可以采用标准条件。
作为示例,BPHI可以是与诸如诸如ECOSCOPE工具(Schlumberger Limited,德克萨斯州休斯敦)的工具相关联的诸如“最佳热中子孔隙率(比率法)”之类的氢指数(HI)相关的参数的类型。BPHI测量可能包括针对密度效应的远计数率的完全校正。TNPH可以是与诸如ECOSCOPE工具之类的工具相关联的“热中子孔隙率(比率法)”。如上所述的,可以利用NPHI(例如,参见德克萨斯州休斯敦的Schlumberger Limited的助记符,其中NPHI参数可以是“所选岩性中的热中子孔隙率(原始比率法)”的助记符)。前述参数BPHI、TNPH和NPHI是中子孔隙率特性参数(例如,中子孔隙率特性)。
迁移长度(Lm)表示中子在减速阶段(Ls)传播的路径与在被捕获之前在热阶段传播的距离(Ld)的组合:
Lm=Ls2+Ld2
减速长度Ls与中子在其以高能量从源中发出的时间到其到达低得多的能量(如超热中子能量区的下边缘)的时间之间所覆盖的均方根距离成正比。
可以将扩散长度Ld视为热能中子在其变热的点到最终捕获之间传播的修正距离。
在已知的源与检测器的间距的情况下,迁移长度(Lm)是地层岩性和流体含量的参数特征。它可以由算法在内部使用,作为正演建模过程中分层地球模型的地层特性。
基于Lm的中子孔隙率正演模型可以将迁移长度(Lm)层特性和密度层特性转换为TNPH或BPHI特性。作为示例,在正演建模中使用的模型可以包括一个或多个层。作为示例,可以利用地层的多层模型。图10示出了一个多层模型的示例,该多层模型包括各种特性、特性边界以及可以跨越一个或多个层边界的钻孔的轨迹。如图所示,轨迹穿过一个或多个储层的层(例如,产油带等)。各种类型的数据在图10中也示出为例如由一个或多个井下工具的一个或多个传感器获取的测井曲线。
图14示出了用于从Lm计算BPHI或TNPH的转换过程的示例的示意图1400。如上所述的,一种方法可以提供基于Lm的中子孔隙率特性值(例如,经由确定Lm值)。例如,一种方法可以将测量的中子特性数据转换为基于Lm的中子孔隙率值。在图14的示例中,Lm填充在每一层中,并且可以使用3D通量灵敏度函数(FSF)图对分层地球模型中的钻孔进行卷积。可以使用称为扩散调节的技术,其中单独的一组图成为DFD,对卷积的Lm进行较小的调节。如图所示,可以利用工具参数ROBB,该参数对应于诸如ECOSCOPE工具之类的工具(例如,ROBB是体积密度、下象限的首字母缩写;而ROBU是工具面体积密度、上象限的首字母缩写)。作为示例,工具可以输出诸如LQC.RHOB和LQC.ROBB之类的参数的值,其中LQC是测井曲线质量控制的首字母缩写(例如,考虑ECOSCOPE工具的参数)。
作为示例,可以从卷积的Lm和密度测井曲线(例如RHOB)为近和远检测器计算检测器特定计数率。例如,考虑以下示例伪代码:
有效Lm=E1*Lm*Lm+E2*Lm+E3;
Fp_远=pow(有效Lm,EF1)+EF2*密度;
Dp_近=DF1*Fp_远*Fp_远+DF2*Fp_远+DF3;
计数率_远=exp(Dp_远);
Fp_近=pow(有效Lm,FN1)+FN2*密度*有效Lm;
Dp_近=DN1*Fp_近*Fp_近+DN2*Fp_近+DN3;
计数率_近=exp(Dp_近);
在上面,术语E1、E2、E3、EF1、EF2、DF1、DF2、DF3、DN1、DN2和DN3是常数。近计数率和远计数率可以转换并使用ECOSCOPE EcoScope.dll(动态链接库)中定义的EC(环境校正)算法将密度校正为中子孔隙率输出。
图15示出了Lm与孔隙率的示例曲线图1510、1520和1530,每个曲线图针对给定的密度(例如1.75g/cc、2.5g/cc和2.71g/cc)。具体地,曲线图1510、1520和1530中的每个示出了BPHI和TNPH相对于Lm的值。曲线图1510、1520和1530示出了关于Lm和密度的关系。
关于从测量的中子特性转换为基于Lm的中子孔隙率,当对3DP建模中子孔隙率时,可以使用测量的中子孔隙率测井曲线(例如BPHI和TNPH)对层特性进行初始估计。基于TNPH或BPHI测井曲线的中子孔隙率估计值不能直接由基于Lm的正演模型使用,因为基于Lm的示例中子正演建模方法接受Lm作为输入。再次参考图12,PoroSqrCmp可以是正演模型,其可以提供Lm到中子特性的转换。作为示例,为了计算Lm,可以执行PoroSqrCmp的反向过程(从Lm到BPHI或TNPH)。例如,针对每个层,可以通过迭代地调节Lm使其与BPHI或TNPH的目标值达到良好匹配来获得Lm。
考虑将fLm定义为在PoroSqrCmp中执行层特性转换的函数:
fLm(Lm,Rho)→(BPHI,TNPH)
如所示的,fLm函数从层Lm和密度转换为层BPHI/TNPH;注意到,fLm可以在以下范围内定义:Lm:[12,30]定义在12cm和30cm之间。
如前所述的,一种方法的目标是找到Lm,因此fLm(Lm)=层中子孔隙率(BPHI或TNPH)。通过从BPHI或TNPH初始化层中子特性,可以将层特性视为模型中每个层的常数。对于单层,fLm可简化为:
fLm(Lm)→(BPHI,TNPH)
要找到(fLm(Lm))-1,条件可能是fLm(Lm)是单调的。例如,可以知道Lm是在[12,30]间隔上定义的,而fLm(Lm)是单调的。
在单调范围内,一种方法可以采用自定义二分搜索。自定义二分搜索算法可以使用以下工作流程来迭代地减小Lm的初始范围:
计算中子候选值=fLm(Lm候选值):Lm候选值=(范围min+范围max)/2,
将中子候选值与测得的特性BPHI或TNPH进行比较,
更新搜索范围,直到中子候选值与测得的特性估计值匹配为止,
当匹配良好时,使用Lm候选值作为良好的候选值。
图16示出了用于执行自定义二分搜索方法的伪代码的示例列表1600。如图所示,该方法可以从测得的特性值(例如,BPHI或TNPH)和层密度值返回Lm孔隙率值。作为示例,一种方法可以利用多项式方法。例如,函数可以是多项式函数(例如,参见上面的示例伪代码)。
如所解释的,中子孔隙率的正演建模需要迁移长度(Lm)作为输入,同时传感器测量并提供中子通量数据,而不是Lm数据。可用于初始化中子孔隙率特性的测得的测井曲线可以是BPHI和TNPH,它们不易转换为Lm。作为示例,一种方法可以包括执行从BPHI或TNPH以及密度特性到Lm的转换。这样的方法可以是“反向”过程(例如,反演),其中通过调节Lm以在BPHI或TNPH目标值上实现可接受的匹配来迭代地获得Lm。在这样的方法中,用户可以使用测得的测井曲线直接建模,并且可以“隐藏”处理Lm的复杂性。从用户的角度来看,这样的方法可以使中子孔隙率的建模变得容易可用,这可以加快工作流程。
图17示出了示例性图形用户界面(GUI)1710和1750,其包括GUI 1715和1755,用于处理所获取的数据以表征地质地层(例如,经由解释等)。图17的GUI可以是框架的一部分,或者可以是可操作地耦合到框架的一个或多个组件。在图17的示例中,GUI 1755实现了利用Lm的检测器参数构思。如图所示,GUI可以允许选择LWD工具,选择用于检测器参数计算的密度和密度校正源。可以在正演建模中利用这样的选择。GUI 1755可以以可以改善对地质地层中的烃饱和度的确定(例如,关于时间、难易程度等)的方式来实现。可以以这样的方式来实现这样的系统,其中,经由交互的一个或多个GUI,对利用该系统的用户隐藏各种动作。如所解释的,Lm可以在促进工作流程的隐藏过程中被利用,该隐藏过程可以被用于钻孔可以通过的一层或多层中的烃饱和度确定。如所解释的,工作流程可以包括钻井,其可以是定向钻井,其可以在大角度水平井(HaHz)中。作为示例,工作流程可以包括安装完井组件、在管上打孔、压裂地层等中的一个或多个。
在图17的示例中,GUI 1750和1755演示了一种方法,该方法可以加快分析,例如通过信息的三比一缩减,其中经过简化的信息采用更易于理解的形式。如图所示,GUI 1710包括围绕TNPH_SQR、BPHI_SQR和Neutron(AWLNP)_SQR的粗线框,可以如GUI 1750所示将其减小为Neutron_SQR。该方法可以被称为检测器参数构思方法,其中可以替代迁移长度(Lm)和/或计数率或除其之外来呈现中子孔隙率。这样的方法可以简化用户对工作流程的检查和执行。
在前述示例中,“Neutron_SQR”可以是中子孔隙率特性的方形测井曲线。中子孔隙率方形测井曲线比仪器测量(例如计数率)更容易理解。在各种情况下,可以通过可以容易地将中子孔隙率(例如,TNPH或BPHI)类型的值呈现给显示器的操作(例如,而不是呈现迁移长度值和/或计数率值)来促进工作流程。
图17还示出了可以提供信息以帮助用户进行一个或多个工作流程的信息图形。一个图形与支持的变量有关(例如,“在THL窗口中存在名称为“RHOB”的变量(具有“体积密度”族),建议使用测量的RHOB”),另一图形与密度(例如,“底部密度”(ROBB)其用于处理测得的中子孔隙率(BPHI_FILT)。建议将该变量用于正演建模。支持的变量(来自数据集'DVM_XYY_60B'):THL窗口中存在具有体积密度族的变量(ROBB_shifted除外)”)有关。在这样的示例中,对于ECOSCOPE工具,BPHI_FILT是“所选岩性中的滤波最佳热中子孔隙率(比率法)”的首字母缩写。
图18示出了诸如岩石物理框架(例如,考虑TECHLOG框架等)之类的框架的工作流程1800的示例。如图所示,可以将诸如图17的GUI 1755之类的GUI呈现给显示器,其中各种图形控件可以驱动图11的方法1100的各个部分,其被示为包括可操作地耦合到正演建模框1140的密度调节输入框1118。GUI 1755包括用于检测器参数的密度的栏(例如,LQC.RHOB)和用于密度调节源的栏(例如,LQC.ROBB)。可以利用这两个栏来通知方法1100以例如使用图12的方法1200确定Lm的方式执行正演建模。如图所示,工作流程1800可以包括用于输出一个或多个类型的中子孔隙率方形测井曲线(例如,BPHI和/或TNPH或NPHI)的输出框1860。作为示例,工作流程1800可以以全局层模式实现(例如,参见图9的方法900)。
如上所述的,一种方法可以提供基于Lm的中子孔隙率特性值(例如,经由确定Lm值和适当的基于Lm的中子孔隙率特性值的函数)。例如,一种方法可以将测量的中子特性数据(例如,检测器参数值等)转换为基于Lm的中子孔隙率值。如上所述的,中子通量可以通过中子工具的传感器来测量,其中,在处理之后,该测量可以表示为计数率。作为示例,检测器参数可以是中子计数率的自然对数(Ln)。
图19示出了图形用户界面(GUI)1900和GUI 1955的示例,它们可以是提供关于中子孔隙率的使用正演建模方法的对话框或对话框窗口。例如,考虑GUI 1955可在图18的示例工作流程1800内操作。如图所示,用户可能正在查看特定区域的测井曲线响应,该特定区域包括带有关联测井曲线响应的钻孔,其中钻孔具有如下轨迹:其可以相对于总竖直深度(TVD)和测得的深度(MD)进行呈现,或者替代地,例如,适当的横向或水平尺寸(例如,对于横向井,MD和横向尺寸可以提供相对相似的轨迹的显示)。
如图19的示例所示,GUI 1955包括用于检测器参数的浓度(例如,用于检测器参数计算的浓度)的栏和用于密度校正源(例如,浓度调节源)的栏。可以如在图18的工作流程1800中那样利用这些栏(例如,参见用于每个深度的平均密度的输入框1114和用于密度调节的输入框1118)。
GUI 1900可以作为工作流程的一部分被访问。例如,考虑涉及三维石油物理学(3DP)的工作流程。作为示例,考虑涉及使用TECHLOG框架的工作流程,其中3DP功能的各种工具可以呈现到显示器上(例如,作为GUI等)。在这样的示例中,测井曲线数据可用于包括一个或多个不垂直于地层的层之间的边界的部分的钻孔。在这样的示例中,用户可能希望在没有计数率或迁移长度的情况下进行操作,而是希望以可以更直接理解的方式呈现的中子孔隙率进行操作。用户可以利用输入装置(例如,触摸屏、鼠标、语音命令等)来使框架执行一个或多个程序以将中子孔隙率信息呈现给显示器。然后,用户可以评估关于轨迹的各种边界、层等。然后,用户可以确定轨迹是否在适当的储层区域(例如,产油带)中。如所解释的,工作流程可以操作以简化中子信息的呈现,特别是当与呈现迁移长度和/或计数率的方法相比时。
作为示例,由于工作流程可能涉及包括一个或多个横向部分(例如,偏斜部分)的钻孔轨迹,所以工作流程可以利用更简单的方法来呈现中子信息,这可以促进关于穿孔、完井、压裂等中的一个或多个的工作流程。例如,考虑利用GUI(例如GUI 1900)来确定在何处形成穿孔,在何处安装完井组件,在何处压裂周围的地层材料等。作为示例,工作流程可以包括进行一个或多个这样的确定,然后发出对套管打孔的命令,发出用于安装完井组件的命令,发出用于压裂的命令等。在这样的示例中,可以进行穿孔、安装、发出等,例如,然后从与至少一部分钻孔轨迹相交的目标储层中生产流体。
作为示例,过程可以利用迁移长度,该迁移长度表示中子与材料(例如,液体、气体、油、水、盐、岩性等)的各种相互作用。Abadie等人的标题为“Local layer geometryengine with work zone generated from buffer defined relative to a wellboretrajectory”的公开号为US20160130916A1的公开的美国专利申请通过引用并入本文(序列号14/933,768,2015年11月5日提交)。
一种方法可以包括接收地质地层中的钻孔的中子数据和密度数据;至少部分地基于中子数据,确定地质地层的层的迁移长度值;至少部分地基于迁移长度值和密度数据来对至少所述层进行正演建模;以及至少部分地基于正演建模输出该层的建模中子数据。在这样的示例中,钻孔可以是大角度钻孔,其中,例如,接收到的中子数据包括由于钻孔相对于层的大角度而引起的拖尾(例如,参见图8,图19等)。
作为示例,一种方法可以包括确定考虑到钻孔的几何形状的迁移长度值。作为示例,一种方法可以包括通过实施迭代循环和一个或多个停止准则来确定迁移长度值。作为示例,一种方法可以包括通过实施二分搜索来确定迁移长度值。
作为示例,确定迁移长度值可以包括至少该层的BPHI和TNPH中的至少一个的正演建模。
作为示例,中子数据可以是或包括BPHI数据和/或TNPH数据。作为示例,井下工具可以输出信息以用于计算中子方形测井曲线。如所提到的,一种方法可以包括在对中子和密度数据进行操作的工作流程中利用迁移长度。中子方形测井曲线可以是如从来自工具(例如ECOSCOPE工具等)的输入测量定义的中子层特性;注意到,可以经由这样的工具(例如,工具的测量值)获得每深度的平均密度。作为示例,系统可以可操作地耦合至诸如井下LWD工具的工具。
作为示例,一种方法可以包括至少部分地基于层的输出建模中子数据来模拟地质地层中的物理现象。这样的方法可以包括向至少一件与地质地层相互作用的设备发出信号。
作为示例,中子数据可以在地质地层的钻井操作期间由井下工具获取的随钻测井(LWD)数据。
作为示例,一种方法可以包括在钻井操作期间从LWD工具接收中子数据,并且例如可以包括至少部分地基于建模的中子数据来控制钻井操作。例如,考虑将钻头相对于地质地层中的储层定向,其中建模的中子数据代表储层的孔隙率特征。
作为示例,一种方法可以包括将图形用户界面呈现给显示器,其中该图形用户界面包括地质地层的至少一部分的模型的表示和钻孔的至少一部分的表示。在这样的示例中,图形用户界面可以包括用于调节一层或多层的一个或多个边界的一个或多个图形工具。
作为示例,一种方法可以包括至少部分地基于该层的建模中子数据来确定烃饱和度(例如,和/或水饱和度)。在这样的示例中,钻井可以旨在钻井用于生产至少包括烃的流体的井。
作为示例,一系统可以包括处理器;可操作地耦合到处理器的存储器;以及处理器可执行指令,其存储在存储器中,以指示系统:接收地质地层中钻孔的中子数据和密度数据;以及至少部分地基于中子数据,确定地质地层的层的迁移长度值;至少部分地基于迁移长度值和密度数据来对至少所述层进行正演建模;以及至少部分基于正演建模来输出该层的建模中子数据。
作为示例,一个或多个计算机可读存储介质可以包括计算机可执行指令,其可执行以指示计算系统:接收地质地层中的钻孔的中子数据和密度数据;以及至少部分地基于中子数据,确定地质地层的层的迁移长度值;至少部分地基于迁移长度值和密度数据来对至少所述层进行正演建模;以及至少部分基于正演建模输出该层的建模中子数据。
作为示例,工作流程可以与各种计算机可读介质(CRM)框相关联。这样的框通常包括指令,该指令适合于由一个或多个处理器(或核)执行,以指示计算装置或系统执行一个或多个动作。作为示例,单个介质可以配置有指令以至少部分地允许工作流程的各种动作的执行。作为示例,计算机可读介质(CRM)可以是非暂时性、不是载波、也不是信号的计算机可读存储介质。作为示例,框可以被提供为一组或多组指令,例如,诸如图2的系统250的一组或多组指令270。
图20示出了计算系统2000的示例和联网系统2010的示例的组件。系统2000包括一个或多个处理器2002、存储器和/或存储组件2004、一个或多个输入和/或输出装置2006和总线2008。在示例实施例中,指令可以存储在一个或多个计算机可读介质(例如,存储器/存储组件2004)中。这样的指令可由一个或多个处理器(例如,一个或多个处理器2002)经由通信总线(例如,总线2008)来读取,该通信总线可以是有线的或无线的。一个或多个处理器可以执行这样的指令以(全部或部分地)实现一个或多个属性(例如,作为方法的一部分)。用户可以查看来自处理器的输出并经由I/O装置(例如,装置2006)与该处理器交互。在示例实施例中,计算机可读介质可以是诸如物理存储器存储装置之类的存储组件,例如,芯片、封装上的芯片、存储卡等(例如,计算机可读存储介质)。
在示例实施例中,组件可以被分布,例如在网络系统2010中。网络系统2010包括组件2022-1、2022-2、2022-3、...2022-N。例如,组件2022-1可以包括处理器2002,而组件2022-3可以包括由处理器2002可以访问的存储器。此外,组件2002-2可以包括I/O装置,用于显示方法和可选地与方法交互。该网络可以是或包括互联网、内部网、蜂窝网络、卫星网络等。
作为示例,装置可以是包括用于信息通信的一个或多个网络接口的移动装置。例如,移动装置可以包括无线网络接口(例如,可以经由IEEE 802.11、ETSI GSM、BLUETOOTH、卫星等进行操作)。作为示例,移动装置可以包括诸如主处理器、存储器、显示器、显示图形电路(例如,可选地包括触摸和手势电路)、SIM插槽、音频/视频电路、运动处理电路(例如,加速度计、陀螺仪)、无线局域网电路、智能卡电路、发射器电路、GPS电路和电池之类的组件。作为示例,移动装置可以被配置为手机、平板电脑等。作为示例,可以使用移动装置来实现(例如,全部或部分地)的方法。作为示例,系统可以包括一个或多个移动装置。
作为示例,系统可以是分布式环境,例如所谓的“云”环境,其中各种装置、组件等为了数据存储、通信,计算等目的而交互。装置或系统可以包括一个或多个组件,用于经由一个或多个因特网(例如,当通信经由一个或多个因特网一致性发生时)、蜂窝网络、卫星网络等进行信息通信。作为示例,可以在分布式环境中(例如,全部或部分地作为基于云的服务)实现该方法。
作为示例,信息可以从显示器(例如,考虑触摸屏)输入,输出到显示器或两者。作为示例,信息可以被输出到投影仪、激光装置、打印机等,使得可以观看该信息。作为示例,信息可以立体地或全息地输出。对于打印机,请考虑使用2D或3D打印机。作为示例,3D打印机可以包含一种或多种可以输出以构造3D对象的物质。例如,可以将数据提供给3D打印机以构造地下地层的3D表示。作为示例,可以以3D(例如,层位等)构造层,以3D构造地质体等。作为示例,可以以3D(例如,作为正结构、作为负结构)等构造孔、裂缝等。
尽管以上仅详细描述了几个示例实施例,但是本领域技术人员将容易理解,在示例实施例中许多修改是可能的。因此,所有这些修改旨在被包括在如所附权利要求所限定的本公开的范围内。在权利要求中,装置加功能的条款旨在覆盖这里描述的执行所叙述的功能的结构,不仅覆盖结构上的等同物,而且还覆盖等同的结构。因此,尽管钉子和螺钉可能不是结构上的等同物,因为钉子采用圆柱形表面将木质零件固定在一起,而钉子采用螺旋表面,但是在紧固木制零件的环境中,钉子和螺钉可能是等效结构。申请人的明确意图是不援引35U.S.C.§112,第6段,对此处的任何权利要求进行任何限制,但权利要求中明确使用“用于……的装置”和相关功能的限制除外。
Claims (15)
1.一种方法(1100),包括:
接收地质地层中的钻孔的中子数据和密度数据(1114、1118);
至少部分地基于中子数据来确定地质地层的层的迁移长度值(1120);
至少部分地基于迁移长度值和密度数据对至少该层进行正演建模(1130);和
至少部分地基于正演建模,输出该层的建模中子数据(1140)。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述钻孔是大角度钻孔,其中,所接收的中子数据包括由于所述钻孔相对于所述层的大角度而引起的拖尾。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,确定迁移长度值考虑了钻孔的几何形状。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,确定迁移长度值包括实施迭代循环和一个或多个停止准则。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,确定迁移长度值包括实施二分搜索。
6.根据权利要求1所述的方法,其中,确定迁移长度值包括至少对于所述层的最佳热中子孔隙率和热中子孔隙率中的至少一个的正演建模。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述中子数据是最佳热中子孔隙率数据或热中子孔隙率数据。
8.根据权利要求1所述的方法,包括至少部分地基于输出所述层的建模中子数据,来模拟所述地质地层中的物理现象。
9.根据权利要求1所述的方法,其中,中子数据是在所述地质地层中的钻井操作期间由井下工具获取的随钻测井数据。
10.根据权利要求1所述的方法,其中,所述接收包括在钻井操作期间,从随钻测井工具接收中子数据。
11.根据权利要求10所述的方法,包括至少部分地基于建模的中子数据来控制钻井操作,其中,控制包括相对于所述地质地层中的储层引导钻头,其中,建模中子数据表示储层的孔隙率特征。
12.根据权利要求1所述的方法,包括将图形用户界面呈现到显示器,其中所述图形用户界面包括地质地层的至少一部分的模型的表示和钻孔的至少一部分的表示,其中图形用户界面包括用于调节一个或多个层的一个或多个边界的图形工具。
13.根据权利要求1所述的方法,包括至少部分地基于所述层的建模中子数据来确定烃饱和度。
14.一种系统(250),包括:
处理器(256);
存储器(258),可操作地耦合到处理器;和
处理器可执行指令(270),存储在存储器中,以指示系统:
接收地质地层中的钻孔的中子数据和密度数据(1115、1119);
至少部分地基于中子数据来确定地质地层的层的迁移长度值(1121);
至少部分地基于迁移长度值和密度数据来对至少所述层进行正演建模(1131);和
至少部分地基于该正演建模,输出该层的建模中子数据(1141)。
15.一种或多种计算机可读存储介质,包括计算机可执行指令,该计算机可执行指令可执行以指示计算系统执行根据权利要求1至13中的任一项所述的方法。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201862670166P | 2018-05-11 | 2018-05-11 | |
US62/670,166 | 2018-05-11 | ||
PCT/US2019/031675 WO2019217787A1 (en) | 2018-05-11 | 2019-05-10 | Geologic formation neutron porosity system |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112384829A true CN112384829A (zh) | 2021-02-19 |
Family
ID=68467679
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201980044969.XA Pending CN112384829A (zh) | 2018-05-11 | 2019-05-10 | 地质地层中子孔隙率系统 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11774631B2 (zh) |
EP (1) | EP3791216A4 (zh) |
CN (1) | CN112384829A (zh) |
CA (1) | CA3099979A1 (zh) |
WO (1) | WO2019217787A1 (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112882100A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-06-01 | 中海石油深海开发有限公司 | 一种储层参数确定方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN113279743A (zh) * | 2021-05-25 | 2021-08-20 | 电子科技大学 | 一种基于柔性复合材料的井下辅助测量装置 |
CN116738553A (zh) * | 2023-08-14 | 2023-09-12 | 石家庄铁道大学 | 抗震结构的不确定参数敏感性分析方法 |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111101935B (zh) * | 2019-12-25 | 2023-01-03 | 中海石油(中国)有限公司 | 一种少井条件下的油页岩预测方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4816674A (en) * | 1987-06-29 | 1989-03-28 | Schlumberger Technology Corporation | Determining a formation porosity from neutron logging information |
US20110272570A1 (en) * | 2010-05-04 | 2011-11-10 | Smith International, Inc. | Method and Apparatus for Neutron Logging Using a Position Sensitive Neutron Detector |
CN103765247A (zh) * | 2011-05-23 | 2014-04-30 | 普拉德研究及开发股份有限公司 | 用于快速正演中子模型的地层表征 |
US20170160425A1 (en) * | 2015-12-06 | 2017-06-08 | Schlumberger Technology Corporation | Measurement of formation bulk density employing forward modeling of neutron-induced gamma-ray emission |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5377105A (en) * | 1991-04-12 | 1994-12-27 | Halliburton Logging Services | Enhanced vertical resolution processing of dual-spaced neutron and density tools |
US5668369A (en) * | 1995-12-18 | 1997-09-16 | Atlantic Richfield Company | Method and apparatus for lithology-independent well log analysis of formation water saturation |
US6427124B1 (en) * | 1997-01-24 | 2002-07-30 | Baker Hughes Incorporated | Semblance processing for an acoustic measurement-while-drilling system for imaging of formation boundaries |
US6167348A (en) * | 1999-05-27 | 2000-12-26 | Schlumberger Technology Corporation | Method and apparatus for ascertaining a characteristic of a geological formation |
US7667192B2 (en) * | 2007-08-16 | 2010-02-23 | Schlumberger Technology Corporation | Thermal neutron porosity from neutron slowing-down length, formation thermal neutron capture cross section, and bulk density |
US7818128B2 (en) | 2008-07-01 | 2010-10-19 | Schlumberger Technology Corporation | Forward models for gamma ray measurement analysis of subterranean formations |
GB2509450A (en) * | 2011-10-31 | 2014-07-02 | Schlumberger Holdings | Inversion-based workflow for processing nuclear density images in high-angle and horizontal wells |
GB2533847B (en) | 2014-11-06 | 2017-04-05 | Logined Bv | Local layer geometry engine with work zone generated from buffer defined relative to a wellbore trajectory |
US10451769B2 (en) | 2015-01-26 | 2019-10-22 | Schlumberger Technology Corporation | Method for determining petrophysical properties from logging measurements |
US10466383B2 (en) | 2015-05-29 | 2019-11-05 | Schlumberger Technology Corporation | Method for using neutron interaction cross section to interpret neutron measurements |
US11255994B2 (en) * | 2016-10-27 | 2022-02-22 | Schlumberger Technology Corporation | Earth model generation via measurements |
-
2019
- 2019-05-10 WO PCT/US2019/031675 patent/WO2019217787A1/en active Application Filing
- 2019-05-10 EP EP19800638.9A patent/EP3791216A4/en active Pending
- 2019-05-10 CA CA3099979A patent/CA3099979A1/en active Pending
- 2019-05-10 CN CN201980044969.XA patent/CN112384829A/zh active Pending
- 2019-05-10 US US17/250,041 patent/US11774631B2/en active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4816674A (en) * | 1987-06-29 | 1989-03-28 | Schlumberger Technology Corporation | Determining a formation porosity from neutron logging information |
US20110272570A1 (en) * | 2010-05-04 | 2011-11-10 | Smith International, Inc. | Method and Apparatus for Neutron Logging Using a Position Sensitive Neutron Detector |
CN103765247A (zh) * | 2011-05-23 | 2014-04-30 | 普拉德研究及开发股份有限公司 | 用于快速正演中子模型的地层表征 |
US20170160425A1 (en) * | 2015-12-06 | 2017-06-08 | Schlumberger Technology Corporation | Measurement of formation bulk density employing forward modeling of neutron-induced gamma-ray emission |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112882100A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-06-01 | 中海石油深海开发有限公司 | 一种储层参数确定方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN112882100B (zh) * | 2021-02-25 | 2024-01-12 | 中海石油深海开发有限公司 | 一种储层参数确定方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN113279743A (zh) * | 2021-05-25 | 2021-08-20 | 电子科技大学 | 一种基于柔性复合材料的井下辅助测量装置 |
CN116738553A (zh) * | 2023-08-14 | 2023-09-12 | 石家庄铁道大学 | 抗震结构的不确定参数敏感性分析方法 |
CN116738553B (zh) * | 2023-08-14 | 2023-11-21 | 石家庄铁道大学 | 抗震结构的不确定参数敏感性分析方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2019217787A1 (en) | 2019-11-14 |
EP3791216A1 (en) | 2021-03-17 |
CA3099979A1 (en) | 2019-11-14 |
US20230102131A1 (en) | 2023-03-30 |
US11774631B2 (en) | 2023-10-03 |
EP3791216A4 (en) | 2022-01-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP3682271B1 (en) | Seismic image data interpretation system | |
US11644589B2 (en) | Analogue facilitated seismic data interpretation system | |
US11500115B2 (en) | Seismic data interpretation system | |
US20180058211A1 (en) | Joint inversion of downhole tool measurements | |
US20230041525A1 (en) | Automatic model selection through machine learning | |
US20220099855A1 (en) | Seismic image data interpretation system | |
US11828167B2 (en) | Well log correlation and propagation system | |
US11255994B2 (en) | Earth model generation via measurements | |
US11815651B2 (en) | Geologic model and property visualization system | |
US11774631B2 (en) | Geologic formation neutron porosity system | |
CN112384937A (zh) | 地震数据解释系统 | |
WO2023081113A1 (en) | Well log correlation system | |
US11574197B2 (en) | Method and apparatus for seismic imaging processing with enhanced geologic structure preservation | |
US20190346580A1 (en) | Horizon-Based Splitting Intensity Inversion for Anisotropic Characterization of A Target Volume | |
US20240141773A1 (en) | Geologic pore system characterization framework | |
CA3228152A1 (en) | Geologic velocity modeling framework | |
WO2024036334A1 (en) | Fracture characterization while drilling |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |