CN1303436C - 用于nmr散射-t2图象的解释方法 - Google Patents
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Abstract
公开一种用于解释在地质层的样品上取的多维核磁共振(NMR)数据的方法。具体说,对于位于井孔中或在实验室环境中的流体样品采集一组NMR数据。利用与先前的对流体样品性质的了解无关的数学变换根据该组NMR数据计算多维分布。将多维分布图示地显示在多维图象上。将每个在图形上可见的流体例证或赝象识别为代表被检流体的可能存在。根据与各自流体例证有关的多维分布计算对于一个或几个流体例证的一个或几个定量地层评价答案。
Description
技术领域
本发明涉及地球物理勘探技术,特别涉及一种用于地层评价的方法,该方法由核磁共振数据的多维表示产生。
背景技术
地质层中的水和碳氢化合物都产生可检测的NMR信号。希望来自水和碳氢化合物的信号是可分离的,如此使得含碳氢化合物区会被识别。然而,辨别哪些信号是来自水,哪些信号来自碳氢化合物,并非总是容易的。已经提出各种方法识别水和碳氢化合物信号。
Akkurt等人在“蓄天然气层的NMR测井”(论文N.,专业测井分析学会(SPWLA)测井年度讨论会会议录,1995年)中提出的微分谱(DSM)和移动谱(SSM)方法比较从用不同极化时间(DSM)或回波间隔(SSM)完成的二个Carr-Purcell-Meiboom-Gill(CPMG)测量得到的T2分布。对这些方法的改进,称为时域分析(TDA),后来被Prammer等人在1995年塑料工程师学会论文30562“用梯度NMR测井的岩性无关天然气检测”中引用。在TDA中,通过从其它组测量幅度减去一组测量幅度在时域中直接计算“差分”数据。然后,假定差分数据组只含有轻油和/或天然气。在TDA中,通过利用假定的对这些流体的NMR响应进行差分数据的线性最小二乘分析,得到轻油或天然气的相对贡献。DSM和TDA都假定水信号具有比碳氢化合物明显短的T1弛豫时间。但是,这个假定不是总能成立。最明显地,在其中有大孔隙的或在其中碳氢化合物是中等或高粘滞性的地层中,这个假定不成立。Akkurt等人在“增强散射:扩大NMR直接碳氢化合物分类应用的范围”(发表在1998年专业测井分析学会(SPWLA)测井年会会议录论文GG上)中提出的SSM方法及其后续增强散射方法(EDM)根据由CPMG测量的回波间隔变化引起的T2散射变化分离天然气、油和水的贡献。这些方法在有限的环境范围下是适用的,而结果的准确度大受T2域中的水和碳氢化合物的不完全分离损坏。并且,企图这些方法同CPMG序列一起起作用。然而,用散射为基础的方法,由于减少数目的可被测量回波,CPMG脉冲序列提供差的信噪比。最近,Coates等人在美国专利No.6366087B1中介绍了合并和选择这些不同的NM方法的策略。
依据Hürlimann等人的散射编辑(DE)脉冲序列提供一种不同的方法。见M.D.Hürlimann等人在如下会议提供的论文“散射编辑:新饱和度和孔隙几何尺寸NMR测量”:2002年专业测井分析学会年会,日本Osio,6月2-5日;也见Hürlimann在2000年11月28日提交的美国专利No.6570382。这个专利已转让给与本发明相同的受让人,特此作为参考引用。
除了以较长的回波间隔获得初始的二个回波和以较短的回波间隔获得第三个及相继的回波外,DE脉冲序列与CPMG序列相同。在DE脉冲序列中,在最初二个回波的采集期间编码散射信息,而第三个及相继的回波提供有相对小的由散射的信号衰减的体和表面驰豫时间信息。利用传统的CPMG序列编码散射信息需要长的回波间间隔。这钟情况导致差的体和表面驰豫时间信息,因为在相对少的回波之后散射减弱衰减信号。因此,与用CPMG序列获得的模拟数据组相比较,用DE序列获得的一组数据提供较好的自旋回波数据中的散射信息和信噪比。因此,DE序列可以提供比CPMG序列准确的和增强的盐水和油T2分布的计算。
除DE脉冲序列外,已经为NMR数据开发了专门研究的解释方法,以便进一步加强碳氢化合物检测。这些方法典型地把向前模拟应用到用不同参数获得的NMR数据组。典型上,NMR数据组用不同的回波间隔(TE)或极化时间(WT)获得,有时用不同磁场梯度(G)获得。DE序列是这样的数据采集中的一个例子。二个示范性的方法包括:Slijkerman等人提出的MACNMR,SPE论文56768,“多重采集NMR数据的处理”,1999年;以及授于Freedman并转让给本发明的受让人的美国专利No.6229308 B1(“Freedman专利”)中披露的磁共振流体表征(MRF)方法,Freedman专利特此作为参考引用。
MRF方法能够获得单独的油和水T2分布。这个方法利用组分粘度模型(CVM)。CVM建立驰豫时间和散射率与其几何平均值等于宏观流体粘度的组分粘度的关系。在MRF方法的情况下,通过应用向前模型模拟对用不同参数获得的NMR测量组估计NMR响应获得水和碳氢化合物体积的估计值。具体说,MRF技术是建立在为计及井下流体NMR响应而被实验校准的已建立的物理定律的基础上。通过利用真实的流体模型,MRF旨在使与典型的NMR测井数据的信息内容相适应的可调整参数的数目最少。由于模型参数是根据与各个流体体积和性质有关的类型,所以参数值的确定(即数据拟合)直接产生感兴趣的岩石物理量的估计值。
向前模型方法依赖利用的流体模型的有效性。在流体NMR响应偏离模型行为的“非理想”情况(油湿岩石、受限的散射)下,这些技术会造成错误的答案。在某些环境下,可以根据差的拟合质量识别“非理想”响应。在这些情况下,可以通过修改适当的模型参数调整流体模型。然而,应该修改流体模型的哪个单元和需要什么样的修改,不会是明显的。
由Schlumberger开发的根据最大平均信息量原理(MEP)的另一个方法由分析用NMR测井仪器获得的复杂流体数据的一般模型无关方法组成,以视觉上有吸引力的和易理解的格式提供结果,因此称为散射弛豫图象或D-T2图象。已经把这些图象用于了解这样的情况,即,因为NMR性质偏离模型中假定的“理想”行为,基于模型的分析给出不满意结果。这些情况可以由于异常流体/岩石互相作用引起,例如受限制的散射、混合的湿润性和内部梯度。对于某些原油已经观测到偏离缺省性质,造成模型分析中的不准确预测。通过使用D-T2图象,MEP方法提供可用于在所有环境中识别流体响应的简单数据图形表示。共同转让的美国专利No.6570382和No.6462542中进一步介绍了散射-弛豫图象。
虽然这些现有技术方法在预测地层中的碳氢化合物存在中是有用的,但仍希望有些简单方法,它们能够从NMR数据预测地层中的碳氢化合物存在,并且对用不同脉冲序列获得的NMR数据普遍适用。此外,虽然已经为获得基本定性信息而开发了二和三维显形法,但仍希望有能提供准确的流体表征结果的定量解释技术。
发明内容
按照公开主题的第一个方面介绍一种用于解释地质层样品上取的多维核磁共振数据的方法。具体说,对于位于井孔或在实验室环境的流体样品,采集一组NMR数据。根据这组NMR数据,利用与先前对流体样品性质的了解无关的数学变换计算多维分布。在多维图象上用图显示该多维分布。每个图上可见的流体例证或赝象被识别为表示检测流体的可能存在。根据与各个流体例证有关的多维分布计算对于一个或几个流体例证的一个或几个定量地层评价答案。
根据本发明的第一方面提供了一种由核磁共振数据的多维表示确定定量地层评价结果的方法,该方法包括如下步骤:
获得一组对于流体样品的NMR数据;
利用与对流体样品性质的先前了解无关的基于最大平均信息量处理的数学变换从该组NMR数据计算多维分布;
显示该多维分布为至少二轴图形;
识别至少一个代表被检流体的可能存在的该图形上的流体例证;以及
根据与至少一个流体例证有关的多维分布对于至少一个流体例证计算定量地层评价值。
按照第二方面,通过开始确定代表多维分布各方面的一组模型参数,根据NMR数据的多维分布确定定量地层评价答案。然后应用模型有关的变换计算流体性质。
根据本发明的该第二方面,提供了一种由核磁共振数据的多维表示确定定量地层评价结果的方法,该方法包括如下步骤:
获得一组用于流体样品的NMR数据;
利用与对流体样品性质的先前了解无关的基于最大平均信息量处理的数学变换从该组NMR数据计算多维分布;
显示该多维分布为至少二轴图形;
识别至少一个代表被检流体的可能存在的该图形上的流体例证;以及
应用流体响应模型计算流体样品的定量地层评价值,流体响应模型是基于至少一个流体例证。按照第三方面,通过点-单击方法,根据NMR数据的多维分布确定定量地层评价答案。利用计算机鼠标或自动边缘选择应用,从NMR数据的多维图象选择一个或几个流体赝象。在所送择区上积分幅度,确定与所送择区有关的流体的性质。
根据该第三方面,提供了一种由核磁共振数据的多维表示确定定量地层评价结果方法,该方法包括这些步骤:
获得一组用于流体样品的NMR数据;
利用与对流体样品性质的先前了解无关的基于最大平均信息量处理的数学变换从该组NMR数据计算多维分布;
显示该多维分布为至少二轴图形;
识别至少一个代表被检流体的可能存在的该图形上的流体例证;
在与至少一个流体例证有关的图形的区上积分以获得总幅度;以及
利用总幅度计算与至少一个流体例证有关的定量地层评价值。
按照另一方面,通过确定横穿在散射-T2驰豫分布区上的平均散射值,根据NMR数据的多维分布确定定量地层评价答案。用平均散射确定与所选区有关的流体的性质。
附图说明
图1是示范性井下核磁共振数据采集系统图。
图2是图1系统的更详细图。
图3是用于显示NMR数据的多维图象或图形。
图4是表示对NMR数据非理想影响的NMR数据图象。
图5是另一个表示对NMR数据非理想影响的NMR数据图象。
图6是另一个表示对NMR数据非理想影响的NMR数据图象。
图7是另一个表示对NMR数据非理想影响的NMR数据图象。
图8是按照现有技术变换方法的二维图形。
图9是表示按照公开主题的一个方面修正非理想影响的NMR数据图象组。
图10说明现有技术方法按照图9的NMR数据图象组的修正。
图11是按照现有技术变换方法的二维图形。
图12是表示按照公开主题的一个方面修正非理想影响的NMR数据图象组。
图13说明现有技术方法按照图12的NMR数据图象组的修正。
图14是按照公开主题的一个地层评价方法的一组NMR图象和图形。
图15是图14所表示方法的流程图。
图16是公开主题的另一个地层评价方法的多维图象或图形。
图17是按照图16所说明方法的一组NMR图象和图形。
图18是图16和17所说明方法的流程图。
图19是公开主题的地层评价方法的另一组图象或图形。
图20是一组按照图19所说明方法修正的NMR图形。
图21是说明公开主题提供的示范性地层评价答案的屏幕照相。
具体实施方式
披露的主题说明解释从普通NMR地层评价测量得到的二维核磁共振(NMR)图象的定量方法。虽然可以使用其它数值,但是在这里主要根据散射对T2(D-T2)图象讨论优选实施例。按照本发明,可以利用D-T2图象帮助为应用到基于现存模型的变换码的参数选择。另外,能够直接从D-T2图象得到完整的岩石物理答案(空隙度、渗透率、流体体积、饱和度、油粘度等)。为利用图象的视觉吸引力,提出的方法是人-机对话的,并且,按照一个实施例,它由顺序点-单击程序组成。
可以用本专业中已知的各种NMR测量方法完成按照本发明实施例的NMR测量的采集。例如,可以利用从地质层取出的样品在实验室完成这些测量。替换地,可以利用测井电缆工具、随钻测井或随钻测量工具或者地层测试器在测井操作中完成NMR测量。在图1上表示用于勘测被井孔32横穿的地质层31的NMR测井工具30。NMR测井装置30悬挂在井孔32中的铠装电缆33上,电缆33的长度基本确定装置30的相对轴向深度。用在地面的适当装置,例如鼓轮和绞盘机构8,控制电缆长度。地面设备7可以是传统型的,并可以包括同井下设备通信的处理器子系统,井下设备包括NMR测井装置30。
NMR测井装置30可以是任何适当的核磁共振测井装置;它可以是用于如图3所示的应用测井电缆的核磁共振测井装置,或者是可以用于随钻测井(LWD)或随钻测量(MWD)的核磁共振测井装置。另外,NMR测井装置30可以是任何本专业中已知的地层测试器的一部分。已知的地层测试器如是Schlumberger工业技术公司(德克萨斯州休斯敦)按MDTTM商标销售的地层测试器。NMR测井装置30典型地包括用于在地层中产生静磁场的装置和用于在地层中产生磁场脉冲和用于从地层接收自旋回波的射频(RF)天线装置。产生静磁场的装置可以包括永久磁铁或磁铁阵列,而用于产生磁场脉冲和从地层接收自旋回波的RF天线装置可以包括一个或几个RF天线。
图2说明一个类型的NMR测井装置30的某些部件的简图。图2表示第1集中于中央的磁铁或磁铁阵列36和RF天线37,可以是一个或一些适当定向的线圈。图2也说明贴近隔开的圆筒薄壳体38-1、38-2...38-N的一般表示,在多频测井工作中壳体可以是频率选择的。在美国专利No.4,710,713中公开了一个这样的装置。在图2上表示了另一个磁铁或磁铁阵列39。磁铁阵列39可用于当测井装置30在箭头Z方向在井孔中被提升时预极化勘测区前头的地质层。在美国专利No.5,055,788和No.3,597,681中披露了这样装置的例子。
现在转到图3,示出表示为幅度对散射(D)和弛豫(T2)的具有NMR自旋回波数据的示范性D-T2图象。在左图片上示出的图象是3轴透视图。右图片提供D-T2图象作为二轴图象的较实际表示。然而,应该注意到,可以应用披露的方法给具有任何维数2-D、3-D、4-D等的数据组。另外,应该注意到,虽然在这里为示范目的讨论D-T2图象,但是,在根据许多其它NMR数据性质组合(D、T1、T2、T1/T2等)获得定量地层评价答案中讨论的方法可以是同等有效的。
在二轴D-T2图象的范围,按照彩色编码方案表示散射幅度。D-T2图象俘获天然气、水和各种粘性油之间的散射性质差别,并把它们表示为单独的和明显不同的峰值。具体说,在A处这里也称作赝象或流体例证的颜色组合表示第1流体的可能检测。同样地,在B、C和D处的较淡颜色组合或流体例证也表示三种另外流体的可能检出。水、油和天然气的理论响应叠加在图象上以便帮助解释。于是,对于组合或例证A,可能流体是天然气,因为它的峰值处在理论天然气散射值附近。对于组合B和C,可能流体是变化粘度或定相的油,因为处在理论油散射线上。最后,可能组合或例证D是受到受限制散射的水(在下面讨论)。
按照一个实施例,图3的交错图是模型无关的。这意味着,在从自旋回波数据获得NMR测量的计算中不施加预定散射值或范围。虽然其它例子存在,但是,一个模型无关计算的例子是以前提到的MEP方法。参照图3,为了有助NMR数据的解释,水、油和天然气的理论响应的叠加是有帮助的、
如所提到的,以前确定定量地层评价答案的试图一直被建立在流体散射和T2驰豫参数的模型预定值的基础上。另外,已要求选择建立在流体将被检测的最佳推测基础上的流体模型。勿需说,流体模型的初始估计值和流体参数的不准确性产生最后答案的不准确性。图4用图说明一些对一般理想模型的例外情况:1)在向上箭头方向的内部梯度脉冲数据(使得水会被误认为天然气);2)如向下箭头指示的其它方向上的受限制的散射脉冲数据(使得水会被误认为油);3)混合湿润性脉冲,左边的油数据(使得油体积/饱和度被计算得太低);高GOR(气油比率)使得油沿东北方向移动(使得油会被误认为水或天然气)。
例如,图5说明内部梯度作用对NMR流体响应的作用。内部梯度加到工具梯度上,因此散射比预期的高。例子是在用水基泥浆钻的井的已知含水区中的富粘土砂岩。如这样,计算散射值显得比预期结果高,由水散射线重叠表示。
在图6上表示另一个例子说明在已知碳酸盐为主的地层中受限制散射的作用。自由水受到大孔隙中的受限制散射作用而与理论响应一致。束缚水囚禁在较小的孔隙中,因而经受限制的散射。结果是在预期的水散射重叠处的代表自由水的一个峰值和跨越散射值范围延伸,甚至跨进表示碳氢化合物存在的值中的表示束缚水的第2峰值。
图7上表示的再另一个例子说明在中东高渗透性砂岩油层中的天然气。大的孔隙尺寸使水松弛接近其重叠天然气信号的体积值,造成在长T2的模糊峰值。
按照本发明的实施例,如MEP这样的模型无关变换码产生这些D-T2图象。这些模型无关变换不需要流体散射或T2值的事前输入。按照一个实施例,模型无关变换既不需要对流体性质的任何事先了解,也不需要对什么流体存在的任何事先了解。为以可易读的形式显示跨越二个、三个或更多轴的结果多维NMR数据,从这些变换产生D-T2图象或图形。
按照一个实施例,利用D-T2图象改进如MRP分析这样的模型有关变换的结果。具体说,MEP和其它的模型无关得出的D-T2图象提供NMR数的无偏见的表示。如这样,三种最多遇到的流体,即,水、油和天然气的理论响应的重叠指示,为在基于模型的变换中的使用,响应是否需要调整。
例如,MRP模型(对于水、天然气和油)表明,水和天然气散射常数是与T2无关的,并依赖于温度T和压力P(对于天然气):
Dw(T2)=Dw(T)...........................................(1)
Dg(T2)=Dg(T,P)........................................(2)
对于油,散射常数是与T2成线性比例的,
DO(T2)=λ×T2..........................................(3)
从方程式(1)-(3)得出,可以将表示水和天然气的理论响应的两条水平线(即以不变D值)和表示油的理论响应的一条对角线重叠在D-T2图象上。随信号位于离开重叠线,在图象上偏离理想流体响应将是明显的。一旦被知道,就把这些偏离应用到基于模型的变换。来自变换的结果提供带有根据从模型无关的D-T2图象的观测改进的准确度的答案。
图8-10说明水基钻井液,甲酸铯中的模型有关变换修正,而图11-13说明基本原油样品中的修正。图8表示示范性的对于甲酸铯溶液的基于模型有关的分析,例如MRF方法。图8表示具有油峰值200和水峰值201的基于模型的分析。利用缺省水散射常数的基于模型的分析主要对于甲酸铯钻井液指示油。图9在左边表示对于具有沿缺省油散射线204横卧的流体例证或赝象206的相同数据的D-T2图象。具体说,在左边的D-T2图象表示,被检测的甲酸铯液体,例证206,具有比纯水(缺省)低得多的散射常数,由水平线202表示。这样可确定对于甲酸铯试样,理想的水散射202是不修正的。于是,为了计算正确的流体饱和度,必须将有效“水”(甲酸铯是精确的)散射常数减少到它的由水平线208表示的缺省值的40%。然后将这个修正的散射值编程到基于模型的变换中。图10表示利用减少到其原来值的40%的水散射常数而获得的重新处理的MRF结果。MRF结果现在正确地指示占优势的水,在峰值210表示,具有很低的油信号,在峰值212表示。如这样,可以更准确地计算如水体积和饱和度这样的有关地层评价测量。
图11表示已知原油样品的基于模型有关分析。结果表明油存在,由峰值220表示,但也不正确地指示明显的水饱和度,由峰值221表示。图12表示对于相同数据的D-T2图象。在左边,用缺省流体重叠线表示D-T2图象,水散射由水平线222表示,而油散射由直线224表示。信号或例证226出现在油D-T2相关线224上面,油D-T2相关线224指示这种油具有不寻常高到T2比率的散射。于是,可以确定,现存的D-T2线224是不正确的,需要调整。在右边划出同样图象,带有截开主信号峰值的新的D-T2相关线228。然后利用增加的λ值(见方程(3))运行MRF分析。在图13上表示再处理数据的结果。如预期的,MRF分析现在以峰值232正确地预测占优势的油,同时以曲线230指示很低的水存在。
除了如上所示辅助模型有关解释技术外,也能直接从2维图象得出全部的定量岩石物理答案。具体说,按照本发明的一个应用,可以从D-T2图象得到空隙率、渗透率、流体体积、饱和度、油粘度和其它量的定量测量。与以前方法比较,为得到比以前利用的定性信息多的信息需要附加的解释。按照公开主题,利用二个方法,点-单击方法和散射对数平均方法,获得定量答案。
按照一个实施例,提供目视点-单击方法。这个方法允许用户通过聚焦在用图表示在图象上的特定赝象同D-T2图象交互作用。可以将来自一组NMR脉冲序列的信号幅度A表示为
这里,WT、TE、t是NMR脉冲序列的等待时间、回波间隔和时间;(i,j,k)是T2、D和T1/T2分布的附标;f(i,j,k)是T2、D和T1/T2空间中的三维分量;H(WT,TE,t,i,j,k)是那个分量的核;以及δ是噪声项。
从上面方程(4)可以看出,D-T2图象是经过在MEP变换结果的k维(T1/T2)积分的信号幅度的表示。所以,在D-T2空间中的流体分布是如图14中所见的相当分离的有利情况下,可以通过积分在由每个类型的流体定义的D和T2窗户中的幅度而直接获得它们各自的体积。然后可以通过用总流体体积除各个流体体积得到各个饱和度。为给出正确答案,必须按照已知方法对含氢指数修正各个体积。
图14说明按照一个点n单击方法的实施例的一个例子(左上方块),这个例子具有在D-T2空间中相当分离的4个流体赝象240、242、244和246。注意,在T2空间(左下方块)或D空间(右上方块)不分解这4种流体。具体说,T2和D空间图形指示三种而不是四种具有可分离性质的流体。在左下的T2图形中,峰值248对应赝象246,而峰值250对应赝象或流体例证244。然而,峰值252不能分解赝象240和242。在右上散射分布中,峰值254对应赝象240,而峰值256对应流体例证242。然而,峰值258不能分解赝象244和246。
按照以前的方法,利用T2图形能够获得定量流体答案。然而,如所示的,在一些情况下T2图象不能完全分解具有不同散射性质的多种流体。已知以前方法后,已进一步利用D-T2图象评价从T2图形得到的答案的准确度(定性地)。按照本发明的一个实施例,形象化的点-单击方法通过沿在由矩形260、262、264和266限定的窗口中的T2和D维积分信号幅度利用D-T2图象定量地确定4种流体中每一种的各自体积。注意,可以以同样的方式应用使用其它图形描绘感兴趣的图象区,例如多边形式或圆。这样,由于分解具有同样T2分布的多种流体和一旦流体赝象被单独识别就定量地确定某些地层评价答案,披露的方法部分地超前技术发展水平。
按照点-单击方法的一个应用,解释者利用,例如,计算机鼠标或数字化笔能够很容易地选择D-T2积分区。也可以用例如软件算法根据预定的幅度阈值自动地完成一个区的选择。也要注意,通过重叠D-T2图象上的天然气、油和水的理论响应引导流体类型的解释,如在左上方块上所见到的。也可以用例如软件应用程序根据最大幅度点对理论天然气、油和水的理论响应的接近自动地完成这一步骤。
转到图15,图15说明点-单击方法的流程图。在步骤500开始,点-单击例程从D-T2图象开始。如提到的,这个D-T2图象最好利用模型无关变换方法产生。在步骤502继续,要求用户输入在计算中要使用的流体模型的类型。典型上,将通过检查图象来完成这个。首先,用户决定流体数目。例如,如果二个幅度群(亮点)存在,则选择二流体方法。其次,借助水、油和天然气的理论响应重叠解释每种流体类型。在步骤504,用户利用计算机鼠标选择流体区。按照一个实施例,为基本上包括所有D-T2图象上的所有赝象显示和操控一个框。按照一个实施例,为了对用户提供关于是否已经失去任何主要部分的指示,累积和显示最后的具有正非零幅度的未选择区。按照另一个实施例,计算机或软件应用程序根据阈值幅度选择每个流体例证的至少部分包围的范围。
一旦选择了赝象,在步骤506通过在D-T2图象的所选择区上积分计算流体体积和饱和度。由于在总图象面积上的积分给出总空隙度,所以,可以通过用总空隙度除流体体积来计算各个流体饱和度。在这里重申这一点是适当的,即,虽然为示范目的在D-T2图象范围讨论了披露的点-单击方法,几乎可应用任何多维图象确定感兴趣的量。在步骤510继续,一旦确定了流体体积和饱和度量或其它基本数值,在510,用户可以请求或算法可以自动请求附加的计算。例如,在步骤512,通过计算在油窗口的平均T2可以确定粘度,以及利用发表的油粘度-驰豫图表估计粘度。另一个例子是利用图象得出的束缚流体体积按照方程k_Timur=a*phit^b*((phit-bfv)/bfv)^c计算Timur-Coates渗透率。其中,a、b、c是常数;phit是总空隙度;以及bfv是束缚流体体积。
第二个从D-T2图象直接确定定量结果的方法涉及对数平均散射(DLM)的确定。在标准MRF分析中,利用方程1、2和3的约束条件直接拟合原始数据。对于其它以前技术模型有关变换施加同样约束条件。如在这里披露的一个备选的方法是用图象本身作为输入以导出MRF企图的解。由于图象中包含的信息基本与原始数据的信息相同,所以两种求解方法应该是可比较的。然而,实际上,在散射信息中经常缺乏数据,因而,不同流体D-T2幅度在图象的很大区分散(分离度)。这与应用点-单击方法的理想情况相反,在那里每个流体赝象与其它流体例证基本分离。那时的问题由重指定在散射轴分散的幅度给不同地层流体构成。按照这第二个方法,一个接近的做法是利用对每个根据图象计算的写成标记DLM(T2)的T2的几何平均散射率和按照选取的流体模型重新分配幅度。例如,对于由水和油组成的模型,以每个T2值定义一个视在水饱和度SXO(T2),
DLM(T2)=DW(T2)SX0(T2)DO(T2)1-SX0(T2)..............(5)
现在可以导出分离的水和油T2分布FH2O和FOIL,
FH2O(T2i)=SX0(T2i)×F(T2i)........................(7)
FOIL(T2i)=(1-SX0(T2i))×F(T2i)....................(8)
当流体模型只具有二个分量时,DLM方法是最有效的。在这样的情况下,给软件算法提供一种最佳流体模型猜测。在包括多于二个分量的模型的情况下,从D-T2图象中成功地消除额外的分量。例如,对于水-油-天然气模型,利用如上所述的可视点-单击方法可以从图象中消除天然气分量,并对水-油模型重归一化D-T2模型。实际上,因为地层总是含有残余(束缚)水,所以最后简化的模型不是水-油就是水-天然气。
图16说明示范性DLM方法的图形表示。在这里,D-T2图象表示2个不同的流体例证。由于其在理论油响应重叠306上的接近,流体例证或赝象304可能是油。按照一个实施例,利用上述点-单击方法可以直接从D-T2确定流体例证304的定量评价。在这种情况下,在已评价赝象304后,可以删除它,并重新归一化图象,只包含流体例证302。然而,由于赝象304与赝象302分离不够,点-单击的结果很大地依赖于描绘过程。在另一个实施例中,DLM方法既可以包括流体例证302也包括流体例证304。把注意转向流体例证302,分析不那么清楚。具体说,与流体例证302有关的分布位于在人们期待为由水重叠308和油重叠306指示的水或油之间。此外,因为不能确定流体类型,任何在该分布上的积分不会提供准确的地层评价答案。按照一个实施例的解决方案是计算穿过分布302的平均散射DLM312。然后利用每个DLM的值按照如方程6表示的分离的流体散射率使信号幅度重赋值。该重赋值在对数空间是线性的和建立在相对流体散射响应的接近的基础上。例如,如果Dwat=a、Doil=b和DLM=c,则水饱和度是Sw=(c-b)/(a-b)。
图17提供利用对于D-T2图象分布得到的DLM方法的另一个例子。这里又是,以前技术T2图形不能分辨例证302的流体类型。具体说,按照以前的方法,在左下图片的T2图形只表示总曲线322(利用在这里披露的方法计算曲线324和325)。此外,在右上图片的散射分布图形同样不能分辨如散射曲线320所表明的多于一种的流体类型。按照披露的DLM方法,DLM乘以按照方程7和8的总T2分布产生在左下图片见到的水分布324和油分布326。然后,水和油分布的积分给出在右下图见到的水体积(PhiW)和油体积(PhiO)。也可以从油分布(垂直虚线)计算油对数平均T2。从油分布估计油粘度(Vis)。
图18表示利用DLM确定的示范方法的流程图。在步骤800开始,从模型无关变换过程产生或导入D-T2图象。在步骤802,部分地根据D-T2图象的目视检查或以前的对样品的了解或两者的结合,用户选择流体模型。最普通的流体模型包括水-油或水-天然气,然而其它组合同样地适用。另外在步骤802,从分布中去掉不包括在选择的流体模型中但在D-T2图象上存在的任何赝象。例如,这可以利用计算机鼠标器手工完成,或者可以根据对不是模型的一部分的流体的理论响应的不想要的赝象的接近由软件自动完成。例如,对于选择的水-油模型,软件能检测到指示一种流体的可能存在的幅度集中在理论天然气响应附近出现。为确定解释为天然气的赝象的范围执行边缘检测例行程序,然后从总分布删除图象的那个区。
一旦消除了不想要的赝象,在步骤804归一化D-T2图象到选择的2流体模型。在步骤806,在幅度集中范围上计算对数平均散射。按照一个实施例,DLM曲线作为在D-T2图象上的重叠被显示。从那里和如上所述,在步骤808利用方程6和7确定流体体积和饱和度。在步骤810继续,为改进评价答案的准确度,通过焦点开窗口调整体积和流体饱和度指示。具体说,为在T2区上施加饱和度值进行窗口聚焦,有效地超过由DLM计算的饱和度。为抵消以前提到过的受限制散射、内部梯度等不想要的作用,这是较可取的。最后,在步骤812,一旦已确定流体体积和饱和度量或其它基本数值,用户可以请求或者算法可以自动请求在510的附加计算。例如,在步骤512,可以通过计算油分布的平均T2和利用发表的油粘度-弛豫图表估计粘度来确定粘度。
应该注意到,上述示范性方法,包括点-单击方法和DLM方法,可以应用在各种D-T2图象上。例如,对于一定的T1/T2比率定义D-T2图象会是有帮助的。在点-单击方法上下文中,通常在是T1/T2比率的第三维上积分D-T2变换结果。然而,这也是有可能的,将总信号分解成对应于每个T1/T2值的单独结果而得益于流体解释中的T1信息。实质上,这意味着,对于每个T1/T2平面产生D-T2图象。
图19提供一个例子,其中,一个流体定相的消除是必要的,这样使得DLM方法可以被应用。从图14所示的D-T2图象导出在左上图片的D-T2图象。利用目视点-单击方法从图14的原始图象消除了天然气峰值240,并接着重归一化残余幅度给出图19所示的新图象。具体说,重归一化的图象表示赝象242`和244`,2个都被认为是油,以及赝象246`,被认为是水但不清楚。注意在右上方块上天然气散射幅度254的不存在。这里又是,散射峰值256`和258`都不完全分辨赝象中的任何一个。具体说,每个散射峰值包含从多个赝象来的信息,峰值258`包含从流体例证244`和246`来的信息,以及,在较小程度上,峰值256`包含从流体例证242`和246`来的信息。在右下方块上显示初始流体体积和饱和度。然而,从表示估计的油峰值248a和估计的水峰值248b的D-T2图象和T2图形看出,明显的是,为更好地确定与赝象246`有关的流体类型需要进一步解释。
在图20上,出现在短T2(~5ms)的峰值,图14和19上的峰值248`被认为是水。在D-T2图象上的峰值的宽度反映相应散射率的不确定度。这是由于缺乏原始NMR数据信息造成的。用以前的知识,利用产生峰值248``的窗口聚焦方法,我们能够人工指定这个峰值为水。由此,同其图19所示的初始值比较已改变了水体积、油体积和油的T2对数平均值。
图21表示交互作用计算二个油粘度的例子,该油粘度对应沿D-T2图象(图14和19)上油响应线247和247`的二个亮点。也对于用户定义的T2切断交互作用地计算Timur-Coates渗透率。
在相对有限数目的实施例说明了本发明时,得益于这个公开的本专业技术人员会认识到,能够想出不偏离如这里公开的本发明的范围的其它实施例。例如,可以用测井电缆工具以及LWD或MWD工具实践本发明的实施例。另外,可以在由地层测试器取出的流体样品上实践本发明的实施例,以及,在地层测试器或在实验室中采集NMR测量。此外,公开的方法不是具体的采集,可以应用到几乎所有数据组,不管是否利用CPMG、散射编辑或其它脉冲序列。因此,本发明的范围应该只由所附的权利要求所限定。
Claims (20)
1.一种由核磁共振数据的多维表示确定定量地层评价结果的方法,该方法包括如下步骤:
获得一组对于流体样品的NMR数据;
利用与对流体样品性质的先前了解无关的基于最大平均信息量处理的数学变换从该组NMR数据计算多维分布;
显示该多维分布为至少二轴图形;
识别至少一个代表被检流体的可能存在的该图形上的流体例证;以及
根据与至少一个流体例证有关的多维分布对于至少一个流体例证计算定量地层评价值。
2.权利要求1的方法,其中,计算定量地层评价值步骤还包括步骤:
从图形消除代表被检流体的可能存在的流体例证,使得不多于二个的流体例证是可见的;
计算横穿与至少一个流体例证有关的分布区上的平均值;
根据计算的平均值计算定量地层评价值。
3.权利要求1的方法,其中,沿流体散射轴和T2驰豫轴显示多维分布。
4.权利要求1的方法,其中,图形包括与理想散射和T2驰豫值的重叠。
5.权利要求1的方法,其中,对于另外的流体例证重复识别、积分和计算定量地层评价值的步骤。
6.一种由核磁共振数据的多维表示确定定量地层评价结果的方法,该方法包括如下步骤:
获得一组用于流体样品的NMR数据;
利用与对流体样品性质的先前了解无关的基于最大平均信息量处理的数学变换从该组NMR数据计算多维分布;
显示该多维分布为至少二轴图形;
识别至少一个代表被检流体的可能存在的该图形上的流体例证;以及
应用流体响应模型计算流体样品的定量地层评价值,流体响应模型是基于至少一个流体例证。
7.权利要求6的方法,其中,沿流体散射轴和T2驰豫轴显示多维分布。
8.权利要求7的方法,其中,图形包括与理想散射和T2驰豫值的重叠。
9.权利要求7的方法,其中,识别步骤还包括步骤:
确定与至少一个流体例证有关的散射值;以及
确定与至少一个流体例证有关的流体类型。
10.权利要求9的方法,其中,模型是部分地基于散射值和流体类型。
11.权利要求6的方法,还包括对于另外的流体例证识别的步骤。
12.权利要求6方法,其中,地层评价值是与流体体积、饱和度、粘度、空隙率和渗透率中的至少一个的流体例证有关的定量值。
13.一种由核磁共振数据的多维表示确定定量地层评价结果的方法,该方法包括如下步骤:
获得一组用于流体样品的NMR数据;
利用与对流体样品性质的先前了解无关的基于最大平均信息量处理的数学变换从该组NMR数据计算多维分布;
显示该多维分布为至少二轴图形;
识别至少一个代表被检流体的可能存在的该图形上的流体例证;
在与至少一个流体例证有关的图形的区上积分以获得总幅度;以及
利用总幅度计算与至少一个流体例证有关的定量地层评价值。
14.权利要求13的方法,其中,沿流体散射轴和T2驰豫轴显示多维分布。
15.权利要求14的方法,其中,图形包括与理想散射和T2驰豫值的重叠。
16.权利要求14的方法,其中,选择基本包含具有正幅度和与流体例证有关的图形的所有部分的区。
17.权利要求14的方法,其中,利用边缘检测算法自动选择区。
18.权利要求14的方法,还包括步骤:
根据先前对井的了解和流体例证对于理想散射值的接近的结合确定与至少一个流体例证有关的流体类型。
19.权利要求13的方法,其中,对于另外的流体例证重复识别、积分和计算定量地层评价值的步骤。
20.权利要求13的方法,其中,地层评价值是与流体体积、饱和度、粘度、空隙率和渗透率中的至少一个的流体例证有关的定量值。
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