FR3085054A1

FR3085054A1 - Procédés et appareil pour caractériser des dispersions acoustiques dans un puits de forage

Info

Publication number: FR3085054A1
Application number: FR1872801A
Authority: FR
Inventors: Naoki Sakiyama; Hiroaki Yamamoto; Takeshi Endo; Denis Syresin
Original assignee: Services Petroliers Schlumberger SA
Current assignee: Services Petroliers Schlumberger SA
Priority date: 2017-12-12
Filing date: 2018-12-12
Publication date: 2020-02-21
Also published as: US20190178078A1; US10677051B2

Abstract

La présente invention concerne des procédés, un appareil et des articles de fabrication permettant de caractériser des dispersions acoustiques dans un puits de forage. Un exemple d’appareils inclut un analyseur de dispersion pour caractériser une dispersion d’onde acoustique dans un puits de forage dans une formation par le calcul d’un indicateur de qualité correspondant à la dispersion d’onde acoustique, et un générateur de rapport pour préparer un rapport incluant une recommandation pour effectuer une opération sur le puits de forage sur la base de l’indicateur de qualité.

Description

Titre de l’invention : PROCÉDÉS ET APPAREIL POUR CARACTÉRISER DES DISPERSIONS ACOUSTIQUES DANS UN PUITS DE FORAGE [0001] La présente divulgation concerne, d’une manière générale, la mesure acoustique et, plus particulièrement, des procédés et un appareil pour caractériser des dispersions acoustiques dans un puits de forage.

[0002] L’industrie du pétrole et du gaz utilise divers outils pour sonder une formation pénétrée par un puits de forage pour déterminer les types et les quantités d’hydrocarbures dans un réservoir d’hydrocarbures. Parmi ces outils, des outils de diagraphie acoustique ont été utilisés pour fournir des informations de valeur concernant les propriétés des formations. Généralement, lors d’une diagraphie acoustique, un outil est descendu dans un puits de forage et une énergie acoustique sous la forme d’ondes acoustiques est émise à partir d’une source dans le puits de forage et la formation environnante. Les ondes acoustiques qui se propagent à travers le puits de forage et la formation sont détectées avec un ou plusieurs récepteurs.

[0003] [fig-1] est une illustration schématique représentant un exemple d’appareil de gestion de qualité de dispersion mesurant des ondes acoustiques dans un puits de forage dans une formation.

[0004] [fig.2A] est un exemple de graphique illustrant un exemple de formes d’onde acoustique mesurées par un réseau acoustique.

[0005] [fig.2B] est un exemple de graphique illustrant un exemple de dispersions de lenteurfréquence extraites à partir de l’exemple de formes d’onde acoustique de Lig. 2A.

[0006] [fig.3] est une illustration schématique représentant un exemple de caractérisations d’un premier exemple de dispersion de lenteur-fréquence et d’un second exemple de dispersion de lenteur-fréquence.

[0007] [fig.4] est un schéma de principe d’un exemple de mise en œuvre de l’exemple de l’appareil de gestion de qualité de dispersion de Lig. 1.

[0008] [fig.5] est un schéma de procédé représentant un exemple de procédé qui peut être exécuté par l’exemple d’appareil de gestion de qualité de dispersion des figures 1 et 4 pour caractériser des formes d’onde de dispersion dans un puits de forage.

[0009] [fig.6] est un schéma de procédé représentant un exemple de procédé qui peut être exécuté par l’exemple d’appareil de gestion de qualité de dispersion des figures 1 et 4 pour calculer un indicateur de qualité de dispersion pour un mode sélectionné.

[0010] [fig.7] représente des illustrations schématiques d’exemples de graphiques représentant des données acoustiques obtenues et/ou traitées pour caractériser un exemple de formes d’onde de dispersion correspondant à un exemple de puits de forage dans un exemple de formation.

[0011] [fig.8] est un schéma de principe d’un exemple de plate-forme de traitement structurée pour exécuter des instructions lisibles par une machine pour mettre en œuvre les procédés des figures 5 et 6 et/ou l’exemple d’appareil de gestion de qualité de dispersion des figures 1 et 4.

[0012] Les figures ne sont pas à l’échelle. Dans la mesure du possible, des numéros de référence identiques seront utilisés tout au long des dessins et de la description écrite jointe pour faire référence à des parties identiques ou équivalentes.

Description des modes de réalisation [0013] Des procédés, un appareil et des articles de fabrication permettant de caractériser des dispersions acoustiques dans un puits de forage sont divulgués. Un exemple d’appareils inclut un analyseur de dispersion pour caractériser une dispersion d’onde acoustique dans un puits de forage dans une formation par le calcul d’un indicateur de qualité correspondant à la dispersion d’onde acoustique, et un générateur de rapport pour préparer un rapport incluant une recommandation pour effectuer une opération sur le puits de forage sur la base de l’indicateur de qualité.

[0014] Un exemple de procédé inclut la caractérisation d’une dispersion d’onde acoustique dans un puits de forage dans une formation par le calcul d’un indicateur de qualité correspondant à la dispersion d’onde acoustique, et la préparation d’un rapport incluant une recommandation pour effectuer une opération sur le puits de forage sur la base de l’indicateur de qualité.

[0015] Un exemple de support de stockage non transitoire lisible par ordinateur [0016] comprenant des instructions qui, quand elles sont exécutées, amènent une machine à au moins caractériser une dispersion d’onde acoustique dans un puits de forage dans une formation par le calcul d’un indicateur de qualité correspondant à la dispersion d’onde acoustique, et préparer un rapport incluant une recommandation pour effectuer une opération sur le puits de forage sur la base de l’indicateur de qualité.

[0017] L’industrie du pétrole et du gaz utilise des outils, tels que des outils de diagraphie sonore pour diagraphie en cours de forage (LWD) ou des outils de diagraphie sonore à ligne câblée, pour émettre des ondes acoustiques dans un puits de forage. Des outils de diagraphie sonore et des outils de diagraphie acoustique ont été utilisés pour fournir des informations de valeur concernant les propriétés des formations. Généralement, lors d’une diagraphie acoustique, un outil est descendu dans un puits de forage et une source incluse dans l’outil émet une énergie sous la forme d’ondes acoustiques dans le puits de forage et la formation environnante. Les ondes acoustiques qui se propagent à travers le puits de forage et la formation sont détectées avec un ou plusieurs récepteurs [0018] [0019] [0020] [0021] inclus dans les outils de diagraphie acoustique. Les ondes acoustiques sont des perturbations vibrationnelles périodiques résultant d’une énergie acoustique qui se propagent à travers un milieu, tel qu’une formation souterraine. Les ondes acoustiques sont généralement caractérisées en termes de fréquence/(par exemple, p _ V/ , où Vest la vitesse du son et λ est la longueur d’onde), d’amplitude, et de vitesse de propagation (par exemple, la vitesse, V).

Une source acoustique dans un puits de forage rempli d’un fluide génère des ondes de tête ainsi que des modes guidés par le trou de forage relativement plus intenses. Un système de mesure sonore classique consiste à placer une source (par exemple, une source acoustique, une source sonore, etc.) et un ou plusieurs récepteurs (par exemple, un récepteur acoustique, un récepteur sonore, etc.) à l’intérieur d’un puits de forage rempli d’un fluide. La source est configurée sous la forme d’une source monopolaire, ou d’une source dipolaire, ou d’une source quadripolaire. La largeur de bande de la source va généralement de 0,5 à 20 kHz. Une source monopolaire génère principalement le mode axisymétrique d’ordre le plus bas, également appelé mode de Stoneley, conjointement avec des ondes de tête de compression et de cisaillement. Au contraire, une source dipolaire excite principalement le mode de flexion de puits de forage d’ordre le plus bas conjointement avec des ondes de tête de compression et de cisaillement. Une source quadripolaire excite principalement le mode quadripolaire d’ordre le plus bas conjointement avec des ondes de tête de compression et de cisaillement.

Une onde de Stoneley ou une onde acoustique dans un mode de Stoneley mode est un type d’onde d’interface, ou de surface, de grande amplitude, générée par un outil sonore dans un puits de forage. Les ondes de Stoneley peuvent se propager le long d’une interface solide-fluide, comme le long des parois d’un puits de forage rempli d’un fluide, et sont la composante de fréquence basse principale des signaux générés par les sources sonores dans les puits de forage. Dans certains exemples, une analyse des ondes de Stoneley peut permettre d’estimer les emplacements de fractures et la perméabilité de la formation. Dans certains exemples, les ondes de Stoneley représentent une source majeure de bruit dans les profils sismiques verticaux.

Les enregistrements des propriétés acoustiques en fonction de la profondeur sont connus sous le nom de diagraphies acoustiques. Les informations obtenues à partir des diagraphies acoustiques peuvent être utiles dans diverses applications, notamment une corrélation entre puits, une détermination de porosité, et une détermination des paramètres mécaniques ou élastiques des roches. Par exemple, la détermination des paramètres mécaniques ou élastiques des roches sur la base d’une diagraphie acoustique peut donner une indication sur la lithologie, la détection de zones de formation en sur pression, et/ou la conversion de traces temporales sismiques en traces de profondeur sur la base de la vitesse mesurée d’un son dans la formation. Par exemple, la perméabilité de la formation autour du puits de forage peut être extraite par l’analyse des caractéristiques des ondes de Stoneley, telles que l’amplitude, la lenteur, et l’atténuation des ondes de Stoneley.

[0022] L’analyse de lenteur-fréquence (SLA) est largement utilisée comme procédé de contrôle qualité (QC) visuel pour le post-traitement des données de diagraphie sonore LWD, le traitement d’un site de puits pour des données de diagraphie sonore à ligne câblée, etc. Les techniques SLA incluent l’évaluation de la lenteur d’une onde acoustique, qui est déterminée par le calcul de l’inverse d’une vitesse de l’onde acoustique. La vitesse d’une onde acoustique dans un milieu dépend des propriétés élastiques du milieu. Par exemple, le carré de la vitesse d’une onde acoustique dans une formation est directement proportionnel au module d’élasticité d’un matériau dans la formation et inversement proportionnel à une densité du matériau. Dans un tel exemple, le carré de la lenteur de l’onde acoustique dans la formation est inversement proportionnel au module d’élasticité du matériau et directement proportionnel à la densité du matériau. Par exemple, une onde acoustique se propageant à travers une roche endommagée à proximité du puits de forage peut correspondre à une augmentation des valeurs de lenteur par rapport à Fonde acoustique se propageant dans une zone lointaine de la formation. Dans un autre exemple, une onde acoustique se propageant à travers une roche relativement non endommagée et/ou non perturbée à proximité du puits de forage peut correspondre à une diminution ou à une absence de changement des valeurs de lenteur par rapport à l’onde acoustique se propageant dans une zone éloignée de la formation.

[0023] Selon les techniques SFA conventionnelles, des dispersions sont tout d’abord calculées ou extraites à partir des formes d’onde mesurées en utilisant l’algorithme, tel qu’un algorithme matrix pencil modifié. Cependant, une analyse SFA typique est dépourvue de techniques pour évaluer une qualité de formes d’onde dispersées/non dispersées de manière quantitative. Par exemple, les exemples précédents déterminent des paramètres QC de caractéristiques d’une courbe de dispersion, mais ne caractérisent pas directement une qualité de la courbe de dispersion. Tel qu’utilisé dans le présent document, le terme « courbe de dispersion » fait référence à une représentation graphique d’une lenteur d’une onde (par exemple, une onde acoustique, une onde sonore, etc.) en fonction de la fréquence. En outre, les exemples précédents n’évaluent pas une continuité (par exemple, un lissage) d’une dispersion pour déterminer la qualité de la courbe de dispersion. Dans certains exemples, la qualité de la courbe de dispersion correspond à une fiabilité des données de diagraphie acoustique. Dans certains exemples, la qualité de la courbe de dispersion correspond à un indicateur mécanique du puits de forage et/ou de la formation, tel qu’une mesure de rigidité à proximité du puits de forage, une mesure de ramollissement à proximité du puits de forage, etc.

[0024] Des exemples divulgués dans le présent document incluent un appareil de gestion de qualité de dispersion (DQM) pour caractériser des dispersions acoustiques dans un puits de forage. Dans certains exemples, l’appareil DQM analyse des données de dispersion dans un domaine de fréquence calculé à partir de formes d’onde dans le domaine temporel. Tel qu’utilisé dans le présent document, le terme « données de dispersion » fait référence à des données correspondant à une dispersion d’une onde acoustique incluant des données de vitesse (par exemple, des données de vitesse de phase) en fonction de la fréquence. Dans certains exemples, l’appareil DQM détermine les données de dispersion par l’obtention de données acoustiques au moyen d’un outil de diagraphie acoustique dans un puits de forage dans une formation (par exemple, une formation souterraine) et le calcul d’informations de lenteur en fonction de la fréquence sur la base des données acoustiques.

[0025] Dans certains exemples, l’appareil DQM calcule un indicateur de qualité (par exemple, un indicateur de qualité de dispersion (DQI)) d’une dispersion acoustique sur la base de données incluses dans une inversion d’une largeur de variation de lenteur (par exemple, une inversion de données de largeur de variation de lenteur), des données de continuité de fréquence, etc., et/ou une combinaison de celles-ci. Tel qu’utilisé dans le présent document, le terme « continuité de fréquence » fait référence à une bande de fréquences (par exemple, une plage de fréquences) où des données de dispersion de lenteur en fonction de la fréquence sont continues. Par exemple, une continuité de fréquence peut correspondre à une bande de fréquences incluant des points de fréquence où une différence de lenteur entre deux points de fréquence voisins est inférieure à une valeur seuil (par exemple, 10 microsecondes/pied, 20 microsecondes/pied, etc.). Dans un autre exemple, une continuité de fréquences peut correspondre à une bande de fréquences où un signe (par exemple, un signe mathématique) du gradient de dispersion de lenteur-fréquence en fonction de la fréquence ne change pas. Dans un tel exemple, un point où le signe change peut correspondre à un point discontinu. Par exemple, une courbe de dispersion de lenteur-fréquence qui n’inclut pas un point discontinu peut être considérée comme une courbe continue.

[0026] Dans certains exemples, l’appareil DQM calcule l’inverse de la largeur de variation de lenteur sur la base d’une projection des données de dispersion sur un axe de lenteur et de la mise en œuvre d’une opération mathématique (par exemple, une opération d’inversion) sur les données de dispersion projetées en inversant les données de lenteur projetées. Dans certains exemples, l’appareil DQM calcule des données de continuité de fréquences en évaluant la continuité des données de lenteur le long d’un axe de fréquence. Dans certains exemples, l’appareil DQM calcule le DQI pour les données de dispersion à une profondeur de puits de forage sur la base de la mise en œuvre d’une opération mathématique, telle que la multiplication d’une inversion mise à l’échelle du point de données de largeur de variation de lenteur à la profondeur de puits de forage et d’un point de données de continuité de fréquence mis à l’échelle à la profondeur de puits de forage. Dans certains exemples, l’appareil DQM caractérise la dispersion acoustique à la profondeur de puits de forage pour déterminer une fiabilité des données acoustiques, pour déterminer s’il faut effectuer une opération de complétion de puits de pétrole sur le puits de forage, etc., sur la base du DQI.

[0027] Dans certains exemples, l’appareil DQM caractérise une dispersion acoustique dans un puits de forage dans une formation sur la base du DQI. Par exemple, l’appareil DQM peut caractériser une dispersion acoustique ayant une valeur DQI située dans une plage allant de 0,0 à 1,0, une valeur DQI de 0,0 pouvant correspondre à une mauvaise qualité ou à une dispersion acoustique médiocre et une valeur DQI de 1,0 pouvant correspondre à une qualité élevée ou à dispersion acoustique propre. Dans certains exemples, une valeur DQI correspondant à une dispersion de mauvaise qualité inclut des premières données de lenteur ayant une plus grande plage de valeurs de lenteur au sein d’une bande de fréquences par rapport à une valeur DQI correspondant à une dispersion de qualité élevée qui inclut des secondes données de lenteur ayant une plage plus étroite de valeurs de lenteur au sein de la bande de fréquences. Par exemple, une dispersion acoustique de mauvaise qualité peut correspondre à une roche endommagée à proximité du puits de forage provoquant une augmentation des valeurs de lenteur en fonction de la fréquence et/ou une plus grande variation des valeurs de lenteur sur une bande de fréquences.

[0028] Dans certains exemples, une valeur DQI correspondant à une dispersion de mauvaise qualité inclut des premières données de lenteur-fréquence qui sont continues pour une bande de fréquences plus courte par rapport à une valeur DQI correspondant à une dispersion de qualité élevée qui inclut des secondes données de lenteur-fréquence qui sont continues pour une bande de fréquences plus longue. Par exemple, une dispersion acoustique de mauvaise qualité peut correspondre à une roche endommagée à proximité de puits de forage provoquant une dispersion discontinue d’ondes acoustiques et, par conséquent, donnant une bande de fréquences plus courte d’une partie continue des données de fréquence-lenteur enregistrées par l’outil de diagraphie acoustique.

[0029] La figure 1 est une illustration schématique représentant un exemple de gestionnaire de qualité de dispersion (DQM) 100 couplé en communication avec un exemple d’outil de diagraphie 102 (par exemple, un outil de diagraphie acoustique, un outil sonore, un outil de diagraphie à ligne câblée, etc.) fonctionnant dans un puits de forage 104 (par exemple, un trou de forage) dans une formation 106. La formation 106 de l’exemple illustré peut contenir un fluide souhaitable, tel que du pétrole ou du gaz. Dans l’exemple illustré, le puits de forage 104 est un puits de forage vertical (par exemple, parallèle à un axe X3 108) foré dans la formation 106. Bien que le puits de forage 104 soit représenté sous la forme d’un puits de forage vertical sur la figure 1, en variante, le puits de forage 104 peut être un puits de forage dévié (par exemple, parallèle à un axe X2 110) ou un puits de forage horizontal (par exemple, parallèle à un axe XI 112). L’exemple de puits de forage 104 peut être utilisé pour extraire le fluide souhaitable. En variante, l’exemple de puits de forage 104 peut être un puits de forage rempli d’un fluide avec un fluide de puits de forage 114, tel qu’un fluide de forage.

[0030] Dans l’exemple illustré sur la figure 1, l’outil de diagraphie 102 est disposé dans le puits de forage 104. L’outil de diagraphie 102 de l’exemple illustré est un outil LWD. En variante, l’outil de diagraphie 102 donné en exemple peut être n’importe quel autre type d’outil de diagraphie ou d’outil sonore, tel qu’un outil de mesure en cours de forage (MWD), un outil de diagraphie à ligne câblée, etc.

[0031] Dans l’exemple illustré de la figure 1, l’outil de diagraphie 102 inclut au moins une source acoustique 116 et un réseau de récepteurs acoustiques 118 (par exemple, un réseau acoustique). La source acoustique 116 de l’exemple illustré peut être configurée pour exciter des modes acoustiques monopolaires, dipolaires, ou d’autres modes acoustiques multipolaires (par exemple, un mode acoustique quadripolaire). Par l’agencement des récepteurs acoustiques 118 dans un réseau avec différents espacements par rapport à la source acoustique 116, l’outil de diagraphie 102 peut améliorer la qualité des signaux et extraire divers signaux de puits de forage sur une large bande de fréquences. La source acoustique 116 de l’exemple illustré est configurée pour émettre une énergie (par exemple, une énergie à bande large) sous une forme d’ondes acoustiques 120 dans la formation 106.

[0032] Dans l’exemple illustré de la figure 1, les ondes acoustiques 120 peuvent être caractérisées par une fréquence et une longueur d’onde. Dans certains exemples, la source acoustique 116 émet l’énergie à bande large 120 à des fréquences situées dans une plage allant de 0,5 à 20 kHz. En variante, l’exemple de source acoustique 116 peut émettre l’énergie à bande large 120 à des fréquences situées dans n’importe quelle autre plage. Dans certains exemples, l’énergie émise 120 excite des ondes de compression, de cisaillement, de Stoneley, de flexion et/ou multipolaires dans la formation 106. Dans l’exemple illustré, le réseau de récepteurs acoustiques 118 est configuré pour détecter les ondes de compression, de cisaillement, de Stoneley, de flexion ou multipolaires se propageant dans le fluide de forage 114. Dans certains exemples, l’énergie 120 émise par la source sismique 116 peut être réfléchie et/ou réfractée par une interface fluide-formation 122 (par exemple, une interface entre le puits de forage

104 et la formation 106).

[0033] Dans l’exemple illustré de la figure 1, l’outil de diagraphie 102 est couplé en communication avec le DQM 100. Le DQM 100 de l’exemple illustré est situé au-dessus ou sur la surface de la formation 106. En plus ou en variante, l’exemple de DQM 100 peut être inclus dans l’outil de diagraphie 102. Dans certains exemples, le DQM 100 obtient des informations à partir de l’outil de diagraphie 102. Par exemple, le DQM 100 peut obtenir des informations acoustiques, telles que des données de fréquence, des données de vitesse, etc., correspondant à une onde acoustique. Dans un autre exemple, le DQM 100 peut obtenir des données d’intervalle de temps correspondant à une différence de temps entre une émission d’une onde acoustique à partir de la source acoustique 116 et une réception de l’onde acoustique au niveau du réseau de récepteurs 118.

[0034] Dans l’exemple illustré de la figure 1, l’outil de diagraphie 102 est couplé en communication avec un réseau 124. L’exemple de réseau 124 de l’exemple illustré de la figure 1 est Internet. Cependant, l’exemple de réseau 124 peut être mis en œuvre en utilisant n’importe quel réseau câblé et/ou sans fil approprié incluant, par exemple, un ou plusieurs bus de données, un ou plusieurs réseaux locaux (LAN), un ou plusieurs LAN sans fil, un ou plusieurs réseaux cellulaires, un ou plusieurs réseaux privés, un ou plusieurs réseaux publics, etc. Dans certains exemples, le réseau 124 permet à l’exemple de DQM 100 d’être en communication avec l’exemple d’outil de diagraphie 102. Par exemple, le DQM 100 peut obtenir des informations (par exemple, des informations acoustiques, des informations sonores, etc.) à partir de l’outil de diagraphie 102 via le réseau 124.

[0035] Dans certains exemples, le réseau 124 permet à l’outil de diagraphie 102 de communiquer avec un dispositif informatique externe (par exemple, une base de données, un serveur, etc.) pour stocker les informations obtenues par l’outil de diagraphie 102. Dans de tels exemples, le réseau 124 permet au DQM 100 de récupérer et/ou d’obtenir autrement les informations stockées à des fins de traitement. Tel qu’utilisé dans le présent document, le terme « en communication », y compris ses variantes, englobe une communication directe et/ou une communication indirecte par l’intermédiaire d’un ou de plusieurs composants intermédiaires et ne nécessite pas de communication physique directe (par exemple, câblée) et/ou de communication constante, mais inclut plutôt une communication sélective à des intervalles périodiques ou apériodiques, ainsi que des événements ponctuels.

[0036] Dans certains exemples, le DQM 100 calcule un indicateur de qualité de dispersion (DQI) correspondant aux informations obtenues à partir de l’outil de diagraphie 102. Par exemple, le DQM 100 peut caractériser une dispersion acoustique des ondes acoustiques 120 dans le puits de forage 104 et/ou la formation 106. Par exemple, le

DQM 100 peut calculer une valeur DQI située dans une plage allant de 0,0 à 1,0 correspondant à une dispersion acoustique à une profondeur spécifiée de la formation 106. En variante, le DQM 100 peut calculer une valeur DQI dans une autre plage. Par exemple, des valeurs DQI se rapprochant de 0,0 pour une profondeur d’une formation 106 peuvent représenter une condition de ramollissement à proximité du puits de forage (par exemple, une roche mécaniquement endommagée pouvant défaillir dans des opérations ultérieures de complétion de puits de forage). Dans un autre exemple, des valeurs DQI se rapprochant de 1,0 pour une profondeur de la formation 106 peuvent représenter une condition de puits de forage mécaniquement rigide (par exemple, la formation 106 à la profondeur mesurée ne présente pas une condition de ramollissement à proximité du puits de forage).

[0037] Dans certains exemples, le DQM 100 génère une recommandation sur la base du DQI. Par exemple, le DQM 100 peut générer une recommandation pour effectuer une opération (par exemple, une opération sur un puits de forage) sur le puits de forage sur la base du DQI. Par exemple, la recommandation peut être une recommandation, une proposition, un plan, une stratégie, etc. d’opération sur le puits de forage. Un exemple d’opération sur un puits de forage peut inclure la mise en œuvre d’une opération de cimentation, d’une opération avec tube spiralé, d’une opération de fracturation hydraulique, un déploiement, une installation, ou la mise en place d’une garniture d’étanchéité (par exemple, une garniture d’étanchéité à mise en place par compression, une garniture d’étanchéité de production, une garniture d’étanchéité de puits d’étanchéité, etc.), et/ou une combinaison de ceux-ci.

[0038] Dans certains exemples, le DQM 100 génère une recommandation incluant une proposition pour initier, effectuer, poursuivre, continuer, etc., une ou plusieurs opérations sur un puits de forage. Par exemple, le DQM 100 peut générer une recommandation incluant une proposition pour effectuer une opération sur un puits de forage, telle que l’installation d’une garniture d’étanchéité sur la base du DQI. Par exemple, le DQM 100 peut générer une recommandation incluant une proposition pour effectuer une opération sur un puits de forage en réponse au DQM 100 montrant que la formation 106 à une ou plusieurs profondeurs spécifiées présente une condition de puits de forage mécaniquement rigide.

[0039] Dans certains exemples, le DQM 100 génère une recommandation incluant une proposition pour interrompre une ou plusieurs opérations sur un puits de forage. Par exemple, le DQM 100 peut générer une recommandation incluant une proposition pour interrompre une performance d’une opération sur un puits de forage, telle qu’une opération de fracturation hydraulique, sur la base du DQI. Par exemple, le DQM 100 peut générer une recommandation incluant une proposition pour interrompre une opération prévue sur un puits de forage en réponse au DQM 100 montrant que la formation 106 à une ou plusieurs profondeurs spécifiées présente une condition de ramollissement à proximité du puits de forage.

[0040] La figure 2A est un exemple de graphique 200 illustrant un exemple de formes d’onde acoustique 210 mesurées par un exemple de réseau acoustique d’un exemple d’outil de diagraphie acoustique. Par exemple, le réseau acoustique 118 de l’outil de diagraphie 102 de la figure 1 peut mesurer les formes d’onde acoustique 210 de la figure 2A. Dans l’exemple illustré de la figure 2A, une onde acoustique émise par une source acoustique d’un outil de diagraphie acoustique est reçue par le réseau acoustique incluant douze récepteurs acoustiques (identifiés par les ID de récepteur 1 à 12). Dans l’exemple illustré de la figure 2A, les formes d’onde acoustique 210 correspondent au mode de Stoneley et sont mesurées dans le domaine temporel. En plus ou en variante, l’exemple de réseau acoustique peut mesurer des formes d’onde acoustique dans n’importe quel autre mode.

[0041] La figure 2B est un exemple de graphique 220 illustrant un exemple de dispersions de lenteur-fréquence 230 extraites à partir de l’exemple de formes d’onde acoustique 210 de la figure 2A. Par exemple, le DQM 100 peut convertir les formes d’onde acoustique 210 de la figure 2A dans le domaine temporel en dispersions de lenteurfréquence 230 dans le domaine de fréquence. Dans l’exemple illustré de la figure 2B, les dispersions de lenteur-fréquence 230 peuvent être extraites par l’application d’un algorithme matrix-pencil modifié sur les formes d’onde acoustique 210 de la figure 2A. Par exemple, l’asymptote de fréquence basse du mode de premier ordre 240 peut être sensible à la lenteur de cisaillement de la formation ainsi qu’à la lenteur du fluide du puits de forage 114 de la figure 1.

[0042] La figure 3 est une illustration schématique représentant un exemple de caractérisations d’un premier exemple de dispersion de lenteur-fréquence 300 et d’un second exemple de dispersion de lenteur-fréquence 310. Par exemple, le DQM 100 peut identifier la première dispersion de lenteur-fréquence 300 comme étant une dispersion acoustique propre ou une dispersion acoustique de qualité élevée. Dans un autre exemple, le DQM 100 peut identifier la seconde dispersion de lenteur-fréquence 310 comme étant une dispersion acoustique médiocre ou une dispersion acoustique de basse qualité. Dans l’exemple illustré de la figure 3, la première et la seconde dispersion de lenteur-fréquence 300, 310 données en exemple correspondent à des ondes acoustiques dans le mode de Stoneley. En variante, l’exemple de DQM 100 peut caractériser des dispersions acoustiques dans n’importe quel autre mode.

[0043] Dans l’exemple illustré de la figure 3, le premier exemple de dispersion de lenteurfréquence 300 représente une dispersion propre correspondant à une lenteur d’une onde acoustique en fonction de la fréquence de l’onde acoustique. Par exemple, la première dispersion de lenteur-fréquence 300 peut correspondre à une dispersion acoustique des ondes acoustiques 120 de la figure 1. Dans l’exemple illustré de la figure 3, le DQM 100 caractérise la première dispersion de lenteur-fréquence 300 comme étant une dispersion propre sur la base d’une continuité de fréquence et d’une projection de lenteur. Par exemple, le DQM 100 peut déterminer que la première dispersion de lenteur-fréquence 300 est continue sur une partie importante d’une plage de fréquences spécifiée sur la base de l’évaluation d’une première bande de continuité de fréquence 320 (indiquée par une double flèche connectée par des lignes pointillées). Dans un autre exemple, le DQM 100 peut déterminer que la première dispersion de lenteur-fréquence 300 inclut une projection de lenteur étroite sur la base de l’évaluation d’une première bande de projection de lenteur 330 (indiquée par une double flèche connectée par une ligne continue). Par exemple, la première bande de projection de lenteur 330 peut être étroite en raison de la diminution de la diffusion et/ ou d’une distorsion de la dispersion des ondes acoustiques 120 dans la formation 106 de la figure 1.

[0044] Dans l’exemple illustré de la figure 3, le second exemple de dispersion de lenteurfréquence 310 représente une dispersion médiocre correspondant à une lenteur d’une onde acoustique en fonction de la fréquence de l’onde acoustique. Par exemple, la seconde dispersion de lenteur-fréquence 310 peut correspondre à une dispersion acoustique des ondes acoustiques 120 de la figure 1. Dans l’exemple illustré de la figure 3, le DQM 100 caractérise la seconde dispersion de lenteur-fréquence 310 comme étant une dispersion médiocre sur la base de la continuité de fréquence et de la projection de lenteur. Par exemple, le DQM 100 peut déterminer que la seconde dispersion de lenteur-fréquence 310 est continue sur une partie plus petite de la plage de fréquences spécifiée par rapport à la première dispersion de lenteur-fréquence 300 sur la base de l’évaluation d’une seconde bande de continuité de fréquence 340 (indiquée par une double flèche connectée par des lignes pointillées). Dans un autre exemple, le DQM 100 peut déterminer que la seconde dispersion de lenteur-fréquence 310 inclut une projection de lenteur large sur la base de l’évaluation d’une seconde bande de projection de lenteur 350 (indiquée par une double flèche connectée par une ligne continue). Par exemple, la seconde bande de projection de lenteur 340 peut être plus large par rapport à la première bande de projection de lenteur 330 en raison de l’augmentation de la diffusion et/ou d’une distorsion de la dispersion des ondes acoustiques 120 dans la formation 106 de la figure 1.

[0045] Dans l’exemple illustré de la figure 3, un repère d’évaluation de dispersion 360 est représenté. Dans certains exemples, le DQM 100 caractérise une dispersion acoustique sur la base de la continuité le long de l’axe de fréquence en utilisant le repère d’évaluation de dispersion 360. Par exemple, le DQM 100 peut comparer la première et la seconde bande de continuité de fréquence 320, 340 au repère d’évaluation de dispersion 360. Dans un tel exemple, le DQM 100 peut identifier que la première bande de continuité de fréquence 320 se rapproche de la plus longue extrémité du spectre correspondant à la continuité le long de la composante d’axe de fréquence du repère d’évaluation de dispersion 360. De manière similaire, le DQM 100 peut identifier que la seconde bande de continuité de fréquence 340 se rapproche de la plus courte extrémité du spectre correspondant à la continuité le long de la composante d’axe de fréquence du repère d’évaluation de dispersion 360.

[0046] Dans certains exemples, le DQM 100 caractérise une dispersion acoustique sur la base de la projection de lenteur en utilisant le repère d’évaluation de dispersion 360. Par exemple, la projection de lenteur peut correspondre à un taux de changement de la lenteur d’une dispersion acoustique en fonction de la fréquence de la dispersion acoustique. Par exemple, le DQM 100 peut comparer la première et la seconde bande de projection de lenteur 330, 350 au repère d’évaluation de dispersion 360. Dans un tel exemple, le DQM 100 peut identifier que la première bande de projection de lenteur 330 se rapproche de l’extrémité la plus étroite du spectre correspondant à la composante de projection de lenteur du repère d’évaluation de dispersion 360. De manière similaire, le DQM 100 peut identifier que la seconde bande de projection de lenteur 350 se rapproche de l’extrémité la plus large du spectre correspondant à la composante de projection de lenteur du repère d’évaluation de dispersion 360.

[0047] Dans certains exemples, le DQM 100 identifie une dispersion acoustique comme étant une dispersion acoustique propre (par exemple, une dispersion acoustique de qualité élevée) ou une dispersion acoustique médiocre (par exemple, une dispersion acoustique de basse qualité) sur la base d’une comparaison de la dispersion acoustique au repère d’évaluation de dispersion 360. Par exemple, le DQM 100 peut caractériser la première dispersion de lenteur-fréquence 300 comme étant une dispersion propre sur la base d’une comparaison de la première bande de continuité de fréquence 320 et/ou de la première bande de projection de lenteur 330 au repère d’évaluation de dispersion 360. Dans un autre exemple, le DQM 100 peut caractériser la seconde dispersion de lenteur-fréquence 310 comme étant une dispersion médiocre sur la base d’une comparaison de la seconde bande de continuité de fréquence 340 et/ou de la seconde bande de projection de lenteur 350 au repère d’évaluation de dispersion 360.

[0048] La figure 4 est un schéma de principe d’un exemple de mise en œuvre de l’exemple de DQM 100 de la figure 1. Dans certains exemples, le DQM 100 convertit une forme d’onde acoustique correspondant à une dispersion acoustique dans le domaine temporel en une dispersion de lenteur-fréquence dans le domaine de fréquence. Dans certains exemples, le DQM 100 caractérise les dispersions de lenteur-fréquence et génère une recommandation correspondant à des opérations prévues sur un puits de forage sur la base des caractérisations. Dans l’exemple illustré de la figure 4, le DQM

100 inclut un exemple de collecteur de données 400, un exemple de convertisseur de domaine 410, un exemple de calculateur de dispersion 420, un exemple de calculateur de qualité de dispersion 430, un exemple d’analyseur de dispersion 440, un exemple de générateur de rapport 450, et un exemple de base de données 460.

[0049] Dans l’exemple illustré de la figure 4, le DQM 100 inclut le collecteur de données 400 pour obtenir des informations acquises par l’outil de diagraphie 102 de la figure 1. Par exemple, le collecteur de données 400 peut obtenir les formes d’onde acoustique 210 incluses dans le graphique 200 de la figure 2A. Dans certains exemples, le collecteur de données 400 obtient des données directement à partir de l’outil de diagraphie 102. Dans certains exemples, le collecteur de données 400 détermine quand obtenir les données directement à partir de l’outil de diagraphie 102. Dans certains exemples, le collecteur de données 400 détermine s’il faut continuer à surveiller l’outil de diagraphie 102. Par exemple, le collecteur de données 400 peut déterminer que l’outil de diagraphie 102 a terminé une opération de surveillance de puits de forage.

[0050] Dans certains exemples, le collecteur de données 400 obtient des données à partir de l’outil de diagraphie 102 via le réseau 124 de la figure 1. Dans certains exemples, le collecteur de données 400 obtient des informations, telles que des données de fréquence, des données de vitesse, des données d’intervalle de temps, etc., et/ou une combinaison de celles-ci, correspondant à une dispersion d’une onde acoustique dans un milieu. Par exemple, le collecteur de données 400 peut obtenir des données d’intervalle de temps capturées par le réseau de récepteurs 118 correspondant aux ondes acoustiques 120 de la figure 1 se propageant dans le puits de forage 104 et/ou la formation 106 de la figure 1. Dans certains exemples, le collecteur de données 400 stocke des informations (par exemple, des informations obtenues acquises par l’outil de diagraphie 102) dans la base de données 460 et/ou récupère des informations à partir de la base de données 460.

[0051] Dans l’exemple illustré de la figure 4, le DQM 100 inclut le convertisseur de domaine 410 pour convertir des données depuis un premier domaine vers un second domaine. Dans certains exemples, le convertisseur de domaine 410 convertit les données dans le domaine temporel vers le domaine de fréquence. Dans certains exemples, le convertisseur de domaine 410 convertit les données dans le domaine spatial (par exemple, le domaine d’espace-temps) vers le domaine de nombre d’onde, qui est équivalent au domaine de lenteur. Par exemple, le convertisseur de domaine 410 peut convertir les formes d’onde acoustique 210 de la figure 2A en dispersions de lenteur-fréquence 230 de la figure 2B. Dans certains exemples, le convertisseur de domaine 410 convertit les données dans le domaine temporel vers le domaine de fréquence en utilisant un algorithme matrix-pencil modifié, un algorithme d’apprentissage bayésien incomplet, une transformée de Fourier rapide bidimen sionnelle (fréquence-nombre d’onde), ou n’importe quel autre type d’algorithme ou de méthode de conversion de domaine de données. Dans certains exemples, le convertisseur de domaine 410 stocke des informations (par exemple, des formes d’onde acoustique converties, des données de dispersion, les dispersions de lenteurfréquence 230 de la figure 2B, etc.) dans la base de données 460 et/ou récupère des informations à partir de la base de données 460.

[0052] Dans l’exemple illustré de la figure 4, le DQM 100 inclut le calculateur de dispersion 420 pour générer une dispersion acoustique en réponse à la conversion des données de domaine temporel en données de domaine de fréquence. Dans certains exemples, le calculateur de dispersion 420 sélectionne un mode d’intérêt à des fins de traitement. Par exemple, le calculateur de dispersion 420 peut sélectionner un mode de Stoneley, un mode de fuite P, un mode pseudo-Rayleigh, un mode dipolaire, etc., à des fins de traitement. Dans certains exemples, le calculateur de dispersion 420 sélectionne une profondeur d’un puits de forage à des fins de traitement. Par exemple, le calculateur de dispersion 420 peut sélectionner une profondeur de 1 000 pieds (FT) correspondant à une profondeur du puits de forage 104 de la figure 1 pour traiter des informations acoustiques. Par exemple, le calculateur de dispersion 420 peut générer des données de dispersion (par exemple, des données de lenteur en fonction de données de fréquence) pour le mode de Stoneley à 1 000 pieds. Dans certains exemples, le calculateur de dispersion 420 détermine s’il faut sélectionner une autre profondeur d’intérêt à des fins de traitement. Par exemple, le calculateur de dispersion 420 peut déterminer qu’il y a une ou plusieurs profondeurs non traitées sur la base des informations acoustiques obtenues et/ou traitées.

[0053] Dans certains exemples, le calculateur de dispersion 420 calcule des données de dispersion pour un mode sélectionné. Dans certains exemples, le calculateur de dispersion 420 calcule des données de projection de lenteur. Par exemple, le calculateur de dispersion 420 peut calculer des premières données de dispersion correspondant à une première trace de diagraphie acoustique 705 de la figure 7. La première trace de diagraphie acoustique 705 de l’exemple illustré de la figure 7 inclut des données de lenteur en fonction de la profondeur pour le mode de Stoneley. Par exemple, le calculateur de dispersion 420 peut générer la première trace de diagraphie acoustique 705 en projetant les données incluses dans les formes d’onde de domaine temporel converties sur les axes de lenteur et de fréquence.

[0054] Dans certains exemples, le calculateur de dispersion 420 calcule un inverse de la largeur de variation de lenteur en réponse au calcul des données de production de lenteur. Par exemple, le calculateur de dispersion 420 peut calculer des secondes données de dispersion correspondant à une deuxième trace de diagraphie acoustique 710 de la figure 7. La deuxième trace de diagraphie acoustique 710 de l’exemple illustré de la figure 7 inclut un inverse de la largeur de variation de lenteur en fonction de la profondeur pour le mode de Stoneley. Par exemple, le calculateur de dispersion 420 peut générer la deuxième trace de diagraphie acoustique 710 en calculant un inverse des données de dispersion incluses dans la première trace de diagraphie acoustique 705.

[0055] Dans certains exemples, le calculateur de dispersion 420 calcule des données de continuité de fréquence en réponse au calcul d’une continuité de données de lenteur en fonction de la fréquence. Par exemple, le calculateur de dispersion 420 peut calculer des données de continuité de fréquence correspondant à une troisième trace de diagraphie acoustique 715 de la figure 7. La troisième trace de diagraphie acoustique 715 de l’exemple illustré de la figure 7 inclut des données de fréquence en fonction de la profondeur pour le mode de Stoneley. Par exemple, le calculateur de dispersion 420 peut générer la troisième trace de diagraphie acoustique 715 en évaluant les données incluses dans les formes d’onde de domaine temporel converties en fonction de la fréquence.

[0056] Dans certains exemples, le calculateur de dispersion 420 met à l’échelle les données de projection de lenteur, l’inverse de la largeur de variation de lenteur, les données de continuité de fréquence, etc., et/ou une combinaison de ceux-ci par rapport à des valeurs situées dans une plage allant de 0,0 à 1,0. En variante, l’exemple de calculateur de dispersion 420 peut mettre à l’échelle les données par rapport à des valeurs se trouvant dans n’importe quelle autre plage. Dans certains exemples, l’analyseur de dispersion 440 caractérise une dispersion acoustique en comparant les valeurs mises à l’échelle au repère d’évaluation de dispersion 360 de la figure 3. Dans certains exemples, le calculateur de dispersion 420 stocke des informations (par exemple, les données de projection de lenteur, l’inverse des données de largeur de variation de lenteur, les données de continuité de fréquences, des données mises à l’échelle, etc.) dans la base de données 460 et/ou récupère des informations à partir de la base de données 460.

[0057] Dans l’exemple illustré de la figure 4, le DQM 100 inclut le calculateur de qualité de dispersion 430 pour calculer un indicateur de qualité de dispersion (DQI) pour une dispersion acoustique à une profondeur de la formation 106 de la figure 1 sur la base des données de dispersion calculées. Dans certains exemples, le calculateur de qualité de dispersion 430 calcule une valeur DQI située dans une plage allant de 0,0 à 1,0. En variante, l’exemple de calculateurs de qualité de dispersion 430 peut calculer une valeur DQI dans n’importe quelle autre plage. Dans certains exemples, le calculateur de qualité de dispersion 430 calcule le DQI sur la base de l’inverse de la largeur de variation de lenteur et des données de continuité de fréquence. Par exemple, le calculateur de qualité de dispersion 430 peut calculer un DQI correspondant à une profondeur de la formation 106 en multipliant (1) un premier point de données inclus dans l’inverse de la largeur de variation de lenteur (par exemple, un inverse de la valeur de données de largeur de variation de lenteur) à la profondeur et (2) un second point de données inclus dans les données de continuité de fréquence (par exemple, une valeur de données de fréquence) à la profondeur. Dans un tel exemple, le premier et le second point de données peuvent être mis à l’échelle par rapport à des valeurs situées dans une plage allant de 0,0 à 1,0 avant de calculer le DQI. En variante, le premier et le second point de données peuvent être mis à l’échelle par rapport à des valeurs situées dans n’importe quelle autre plage.

[0058] Dans certains exemples, le calculateur de qualité de dispersion 430 calcule le DQI sur la base de données de mise à l’échelle incluses dans l’inverse de la largeur de variation de lenteur et des données de continuité de fréquence. Dans de tels exemples, le calculateur de qualité de dispersion 430 met à l’échelle les données pour augmenter ou diminuer un effet ou un impact de l’inverse de la largeur de variation de lenteur et des données de continuité de fréquences sur le DQI. Par exemple, le calculateur de qualité de dispersion 430 peut calculer un DQI correspondant à une profondeur de la formation 106 en multipliant (1) un premier point de données inclus dans l’inverse de la largeur de variation de lenteur à la profondeur mise à l’échelle par un premier facteur (par exemple, un premier facteur de mise à l’échelle, un premier facteur de poids, un premier facteur de pondération, etc.) et (2) un second point de données inclus dans les données de continuité de fréquence à la profondeur mise à l’échelle par un second facteur (par exemple, un second facteur de mise à l’échelle, un second facteur de poids, un second facteur de pondération, etc.). Par exemple, le calculateur de qualité de dispersion 430 peut utiliser 0,8 comme premier facteur et 0,2 comme second facteur. Dans un tel exemple, le premier point de données a un plus grand impact sur la valeur DQI que le second point de données. Dans certains exemples, le calculateur de qualité dispersion 430 stocke des informations (par exemple, un DQI calculé) dans la base de données 460 et/ou récupère des informations à partir de la base de données 460.

[0059] Dans l’exemple illustré de la figure 4, le DQM 100 inclut l’analyseur de dispersion 440 pour analyser une qualité d’une dispersion acoustique. Dans certains exemples, l’analyseur de dispersion 440 caractérise, identifie, etc., une dispersion acoustique comme étant une dispersion acoustique de qualité élevée (par exemple, une dispersion acoustique propre), une dispersion acoustique de basse qualité (par exemple, une dispersion acoustique médiocre, une dispersion acoustique déformée, etc.), etc. Dans certains exemples, l’analyseur de dispersion 440 caractérise une dispersion acoustique sur la base des données de dispersion. Par exemple, l’analyseur de dispersion 440 peut comparer une valeur mise à l’échelle d’un point de données inclus dans les données de projection de lenteur (par exemple, la première trace de diagraphie acoustique 705 de la figure 7) à une profondeur au repère d’évaluation de dispersion 360. Par exemple, l’analyseur de dispersion 440 peut caractériser la projection de lenteur à la profondeur comme étant une projection de lenteur étroite indiquant que la dispersion acoustique à la profondeur peut correspondre à une dispersion acoustique de qualité élevée. Dans un autre exemple, l’analyseur de dispersion 440 peut comparer une valeur mise à l’échelle d’un point de données inclus dans les données de continuité de fréquence (par exemple, la troisième trace de diagraphie acoustique 715 de la figure 7) à une profondeur au repère d’évaluation de dispersion 360. Par exemple, l’analyseur de dispersion 440 peut caractériser la continuité de fréquence à la profondeur comme étant une petite continuité le long de l’axe de fréquence indiquant que la dispersion acoustique à la profondeur peut correspondre à une dispersion acoustique de basse qualité.

[0060] Dans certains exemples, l’analyseur de dispersion 440 caractérise une dispersion acoustique sur la base du DQI. Par exemple, l’analyseur de dispersion 440 peut caractériser une dispersion acoustique à une profondeur de la formation 106 ayant une valeur DQI de 0,8 comme étant une dispersion acoustique de qualité élevée. Dans un autre exemple, l’analyseur de dispersion 440 peut caractériser une dispersion acoustique à une profondeur de la formation 106 ayant une valeur DQI de 0,2 comme étant une dispersion acoustique de basse qualité. Par exemple, une valeur DQI élevée (par exemple, une valeur DQI de 0,6, 0,7, 0,8, etc.) peut correspondre à un puits de forage stable ou à une région rigide de la formation. Dans un autre exemple, une valeur DQI basse (par exemple, une valeur DQI de 01, 0,2, 0,3, etc.) peut correspondre à une zone endommagée de la formation 106, à une zone en surpression de la formation 106, à une zone de la formation 106 soumise à une déformation non élastique, etc. Dans encore un autre exemple, une valeur DQI basse peut correspondre à une profondeur de la formation 106 qui inclut une défaillance géo-mécanique, telle qu’une percée ou sortie de liquide.

[0061] Dans certains exemples, l’analyseur de dispersion 440 génère une ou plusieurs recommandations d’opération sur un puits de forage en réponse à la caractérisation d’une ou de plusieurs dispersions acoustiques pour une ou plusieurs profondeurs de la formation 106 de la figure 1. Par exemple, l’analyseur de dispersion 440 peut générer une recommandation pour exclure une zone endommagée (par exemple, une profondeur de la formation 106 présentant un DQI bas) pour une opération telle que la mise en place d’une garniture d’étanchéité, la mise en œuvre d’une opération de fracturation hydraulique, etc., en réponse à la caractérisation de la zone comme étant endommagée sur la base de l’analyse du DQI et/ou de données de dispersion correspondantes. Dans un autre exemple, l’analyseur de dispersion 440 peut générer une re commandation pour mettre en œuvre ou poursuivre une opération sur un puits de forage (par exemple, une recommandation pour continuer une performance d’une opération de fracturation hydraulique, installer une garniture d’étanchéité, ou n’importe quelle autre opération sur un puits de forage, etc.) à une ou plusieurs profondeurs de la formation 106 en réponse à la caractérisation des une ou plusieurs profondeurs comme étant un puits de forage stable, une zone de forage sûre, une zone rigide de la formation, etc., sur la base de l’analyse du DQI et/ou de données de dispersion correspondantes.

[0062] Dans certains exemples, l’analyseur de dispersion 440 valide les données acoustiques sur la base du DQI et/ou de données de dispersion correspondantes. Par exemple, l’analyseur de dispersion 440 peut effectuer un contrôle qualité sur une diagraphie acoustique en calculant et en analysant à DQI pour une ou plusieurs profondeurs de la formation 106. Par exemple, l’analyseur de dispersion 440 peut analyser le DQI et déterminer si l’excentrage de l’outil, une sortie de liquide dans le puits de forage, etc., a affecté les mesures obtenues par l’outil de diagraphie 102 de la figure 1. Par exemple, l’analyseur de dispersion 440 peut déterminer qu’une valeur croissante d’un DQI entraîne une probabilité plus élevée que la diagraphie acoustique soit sensiblement précise (par exemple, précise avec une tolérance). Dans un autre exemple, l’analyseur de dispersion 440 peut effectuer un contrôle qualité de mesures de puits tubé. Par exemple, les mesures de puits tubé sont généralement hautement sensibles et, par conséquent, les dispersions acoustiques sont généralement hautement sensibles à une condition du ciment entourant le puits de forage 104 de la figure 1. Dans un tel exemple, l’analyseur de dispersion 440 peut valider le produit de puits tubé (par exemple, représenté par des données dans une diagraphie de liaison de ciment) en analysant le DQI et déterminer une valeur croissante d’un DQI correspond à une confiance accrue dans le produit de puits tubé.

[0063] Dans certains exemples, l’analyseur de dispersion 440 compare un DQI et/ou des données de dispersion correspondantes à un seuil et génère une recommandation en réponse à la détermination que la comparaison satisfait le seuil. Par exemple, l’analyseur de dispersion 440 peut comparer un point de données inclus dans les données de projection de lenteur, l’inverse de la largeur de variation de lenteur, les données de continuité de fréquences, etc., à un seuil de valeur de dispersion. Dans un tel exemple, l’analyseur de dispersion 440 peut déterminer que le point de données satisfait le seuil de valeur de dispersion en déterminant que la valeur du point de données est supérieure au seuil de valeur de dispersion (ou dans certains exemples inférieure au seuil de valeur de dispersion). Dans un autre exemple, le calculateur de dispersion 440 peut comparer un DQI correspondant à une profondeur de la formation 106 de la figure 1 à un seuil de DQI. Dans un tel exemple, l’analyseur de dispersion

440 peut déterminer que le DQI satisfait le seuil de DQI en déterminant que le DQI est supérieur au seuil de DQI (ou dans certains exemples inférieur au seuil de DQI). Dans certains exemples, l’analyseur de dispersion 440 stocke des informations (par exemple, une caractérisation de dispersion acoustique, une recommandation d’opération sur un puits de forage, etc.) dans la base de données 460 et/ou récupère des informations à partir de la base de données 460.

[0064] Dans l’exemple illustré de la figure 4, le DQM 100 inclut le générateur de rapport 450 pour générer et/ou préparer des rapports. Dans certains exemples, le générateur de rapport 450 génère un rapport incluant une ou plusieurs recommandations générées par l’analyseur de dispersion 440. Dans certains exemples, le générateur de rapport 450 génère un rapport incluant des données de dispersion. Par exemple, l’analyseur de dispersion 440 peut générer un rapport incluant des données de projection de lenteur, un inverse de la largeur de variation de lenteur, des données de continuité de fréquence, des données d’indicateur de qualité de dispersion, etc., et/ou une combinaison de ceux-ci. Par exemple, l’analyseur de dispersion 440 peut générer un rapport incluant une ou plusieurs parmi la première à la cinquième courbe 700, 705, 710, 715, 720 de la figure 7. Dans certains exemples, le générateur de rapport 450 génère une alerte, comme l’affichage d’une alerte sur une interface utilisateur, la propagation d’un message d’alerte sur la totalité d’un réseau de commande de procédé, la génération d’un journal d’alerte et/ou d’un rapport d’alerte, etc. Par exemple, le générateur de rapport 450 peut générer une alerte correspondant à une caractérisation d’une dispersion acoustique à une profondeur de la formation 106 si l’analyseur de dispersion 440 détermine qu’un DQI et/ou des données de dispersion correspondantes satisfont un ou plusieurs seuils. Dans certains exemples, le générateur de rapport 450 stocke des informations (par exemple, un rapport, une alerte, etc.) dans la base de données 460 et/ou récupère des informations à partir de la base de données 460.

[0065] Dans l’exemple illustré de la figure 4, le DQM 100 inclut la base de données 460 pour enregistrer des données (par exemple, des données acoustiques, des données de dispersion, des caractérisations de dispersion acoustique, un DQI, etc.). L’exemple de base de données 460 peut être mis en œuvre par une mémoire volatile (par exemple, une mémoire vive dynamique synchrone (SDRAM), une mémoire vive dynamique (DRAM), une mémoire vive dynamique RAMBUS (RDRAM), etc.) et/ou une mémoire non volatile (par exemple, une mémoire flash). L’exemple de base de données 460 peut en plus ou en variante être mis en œuvre par une ou plusieurs mémoires à double débit de données (DDR), telles que DDR, DDR2, DDR3, DDR mobile (mDDR), etc. L’exemple de base de données 460 peut en plus ou en variante être mis en œuvre par un ou plusieurs dispositifs de stockage de masse, tels qu’un ou plusieurs lecteurs de disque dur, un ou plusieurs lecteurs de disque compact, un ou plusieurs lecteurs de disque numérique polyvalent, etc. Bien que dans l’exemple illustré la base de données 460 soit illustrée sous la forme d’une unique base de données, la base de données 460 peut être mise en œuvre par n’importe quel nombre et/ou type de base de données. En outre, les données stockées dans la base de données 460 peuvent être sous n’importe quel format de données tel que, par exemple, des données binaires, des données à virgules de séparation, des données délimitées par des tabulations, des structures de langage d’interrogation structurée (SQL), etc.

[0066] Bien qu’un exemple de manière de mettre en œuvre le DQM 100 de la figure 1 soit illustré sur la figure 4, un ou plusieurs des éléments, des procédés et/ou des dispositifs illustrés sur la figure 4 peuvent être combinés, divisés, réarrangés, omis, éliminés, et/ ou mis en œuvre de n’importe quelle autre manière. En outre, l’exemple de collecteur de données 400, l’exemple de convertisseur de domaine 410, l’exemple de calculateur de dispersion 420, l’exemple de calculateur de qualité de dispersion 430, l’exemple d’analyseur de dispersion 440, l’exemple de générateur de rapport 450, l’exemple de base de données 460, et/ou, d’une manière plus générale, l’exemple de DQM 100 de la figure 1 peuvent être mis en œuvre par un matériel, un logiciel, un microprogramme et/ ou n’importe quelle combinaison de matériel, de logiciel et/ou de microprogramme. Par conséquent, par exemple, l’un quelconque parmi l’exemple de collecteur de données 400, l’exemple de convertisseur de domaine 410, l’exemple de calculateur de dispersion 420, l’exemple de calculateur de qualité de dispersion 430, l’exemple d’analyseur de dispersion 440, l’exemple de générateur de rapport 450, l’exemple de base de données 460, et/ou, d’une manière plus générale, l’exemple de DQM 100 peut être mis en œuvre par un ou plusieurs circuits analogiques ou numériques, circuits logiques, processeurs programmables, circuits intégrés spécifiques d’une application (ASIC), dispositifs logiques programmables (PLD) et/ou dispositifs logiques programmables par l’utilisateur (FPLD). Quand l’une quelconque des revendications de l’appareil ou du système du présent brevet est lue pour couvrir une mise en œuvre purement de type logiciel et/ou microprogramme, au moins l’un parmi l’exemple de collecteur de données 400, l’exemple de convertisseur de domaine 410, l’exemple de calculateur de dispersion 420, l’exemple de calculateur de qualité de dispersion 430, l’exemple d’analyseur de dispersion 440, l’exemple de générateur de rapport 450, et/ou l’exemple de base de données 460, est expressément défini dans la présente pour inclure un dispositif de stockage non transitoire lisible par ordinateur ou un disque de stockage tel qu’une mémoire, un disque numérique polyvalent (DVD), un disque compact (CD), un disque Blu-ray, etc. incluant le logiciel et/ou le microprogramme. En outre, l’exemple de DQM 100 de la figure 1 peut inclure un ou plusieurs éléments, procédés et/ou dispositifs en plus ou à la place de ceux illustrés sur la figure 4, et/ou peut inclure plus d’un des éléments, procédés et dispositifs illustrés.

[0067] Des schémas de procédé représentant des exemples de procédés pour mettre en œuvre l’exemple de DQM 100 des figures 1 et 4 sont présentés sur les figures 5 et 6.

Dans ces exemples, les procédés peuvent être mis en œuvre en utilisant des instructions lisibles par une machine comprenant un programme destiné à être exécuté par un processeur tel qu’un processeur 812 présenté dans l’exemple de plate-forme de processeur 800 discutée ci-dessus en connexion avec la figure 8. Le programme peut être incorporé à un logiciel stocké sur un support de stockage non transitoire lisible par ordinateur, tel qu’un CD-ROM, une disquette, un disque dur, un DVD, un disque Bluray, ou une mémoire associée au processeur 812, mais le programme entier et/ou des parties de celui-ci peuvent en variante être exécutés par un dispositif autre que le processeur 812 et/ou incorporé dans un microprogramme ou un matériel dédié. En outre, bien que l’exemple de programme soit décrit en se référant aux schémas de procédé illustrés sur les figures 5 et 6, de nombreux autres procédés de mise en œuvre de l’exemple de DQM 100 peuvent, en variante, être utilisés. Par exemple, l’ordre d’exécution des blocs peut être changé, et/ou certains des blocs décrits peuvent être changés, éliminés, ou combinés. En plus ou en variante, tout ou partie des blocs peuvent être mis en œuvre par un ou plusieurs circuits de matériel (par exemple, un circuit analogique et/ou numérique discret et/ou intégré, un réseau prédiffusé programmable par l’utilisateur (FPGA), un circuit intégré spécifique d’une application (ASIC), un comparateur, un amplificateur opérationnel (op-amp), un circuit logique, etc.) structuré pour effectuer l’opération correspondante sans exécuter un logiciel ou un microprogramme.

[0068] Comme mentionné ci-dessus, les exemples de procédé des figures 5 et 6 peuvent être mis en œuvre en utilisant des instructions codées (par exemple, des instructions lisibles par ordinateur et/ou une machine) stockées sur un support non transitoire lisible par ordinateur et/ou une machine, tel qu’un lecteur de disque dur, une mémoire flash, une mémoire morte, un CD, un DVD, un cache, une mémoire vive et/ou n’importe quel autre dispositif de stockage ou disque de stockage dans lequel des informations sont stockées pendant n’importe quelle durée (par exemple, pendant des périodes de temps prolongées, de manière permanente, pendant de brèves instances, pour tamponner temporairement, et/ou pour mettre en cache les informations). Tel qu’utilisé dans le présent document, le terme support non transitoire lisible par ordinateur est expressément défini pour inclure n’importe quel type de dispositif de stockage lisible par ordinateur et/ou disque de stockage et pour exclure les signaux de propagation et pour exclure les supports de transmission. « Incluant » et « comprenant » (et toutes les formes et tous les temps de ceux-ci) sont utilisés dans le présent document pour être des termes ouverts. Par conséquent, à chaque fois qu’une revendication énumère quelque chose après n’importe quelle forme « d’inclure » ou de « comprendre » (par exemple, comprend, inclut, comprenant, incluant, etc.), il est entendu que des éléments, termes, etc. supplémentaires peuvent être présents sans tomber hors de la portée de la revendication correspondante. Tel qu’utilisé dans le présent document, quand le terme « au moins » est utilisé comme terme de transition dans un préambule d’une revendication, il est ouvert de la même manière que les termes « comprenant » et « incluant » sont ouverts.

[0069] La figure 5 est un schéma de procédé représentant un exemple de procédé 500 qui peut être effectué par l’exemple de DQM 100 des figures 1 et 4 pour caractériser des formes d’onde de dispersion correspondant aux ondes acoustiques 120 dans le puits de forage 104 de la formation 106 de la figure 1. L’exemple de procédé 500 commence au bloc 502 quand l’exemple de DQM 100 obtient des données sonores au moyen d’un outil de diagraphie acoustique dans un puits de forage. Par exemple, le collecteur de données 400 de la figure 4 peut obtenir des données acoustiques correspondant aux ondes acoustiques 120 de la figure 1 au moyen de l’outil de diagraphie 102 dans le puits de forage 104 de la figure 1.

[0070] Au bloc 504, l’exemple de DQM 100 convertit les données sonores obtenues depuis un domaine d’espace-temps vers un domaine de nombre d’onde de fréquence (lenteur) pour générer des données de dispersion. Par exemple, le convertisseur de domaine 410 de la figure 4 peut générer les dispersions de lenteur-fréquence 230 de la figure 2B par l’application d’un algorithme matrix-pencil modifié sur les formes d’onde acoustique 210 de la figure 2A.

[0071] Au bloc 506, l’exemple de DQM 100 sélectionne un mode d’intérêt à des fins de traitement. Par exemple, le calculateur de dispersion 420 de la figure 4 peut sélectionner le mode de Stoneley à des fins de traitement. Au bloc 508, l’exemple de DQM 100 calcule un indicateur de qualité de dispersion (DQI) pour le mode sélectionné. Par exemple, le calculateur de qualité de dispersion 430 de la figure 4 peut calculer un DQI pour le mode de Stoneley correspondant aux ondes acoustiques 120 de la figure 1 à une profondeur de la formation 106 de la figure 1. Un exemple de procédé qui peut être utilisé pour mettre en œuvre le bloc 508 est décrit ci-dessous en connexion avec la figure 6.

[0072] Au bloc 510, l’exemple de DQM 100 détermine s’il faut sélectionner un autre mode d’intérêt à des fins de traitement. Par exemple, le calculateur de dispersion 420 peut sélectionner le mode de flexion de puits de forage d’ordre le plus bas à des fins de traitement. Si, au bloc 510, l’exemple de DQM 100 détermine qu’il faut sélectionner un autre mode d’intérêt à des fins de traitement, la commande retourne au bloc 506 pour sélectionner un autre mode d’intérêt à des fins de traitement.

[0073] Si, au bloc 510, l’exemple de DQM 100 détermine qu’il ne faut pas sélectionner un autre mode d’intérêt à des fins de traitement, alors, au bloc 512, l’exemple de DQM

100 caractérise les données de dispersion sur la base du DQI. Par exemple, l’analyseur de dispersion 440 de la figure 4 peut caractériser une dispersion acoustique correspondant aux ondes acoustiques 120 de la figure 1 comme étant une dispersion acoustique de qualité élevée sur la base du DQI calculée par le calculateur de qualité de dispersion 430.

[0074] Au bloc 514, l’exemple de DQM 100 génère un rapport sur la base des données de dispersion caractérisées. Par exemple, le générateur de rapport 450 de la figure 4 peut générer un rapport incluant une recommandation pour effectuer une opération sur un puits de forage à une profondeur de la formation 106, telle que la mise en place d’une garniture d’étanchéité à la profondeur sur la base de l’analyseur de dispersion 440 caractérisant les dispersions acoustiques à la profondeur comme étant une zone de formation rigide de la formation 106.

[0075] Au bloc 516, l’exemple de DQM 100 détermine s’il faut continuer la surveillance de l’outil de diagraphie acoustique. Par exemple, le collecteur de données 400 peut déterminer qu’il faut arrêter la surveillance de l’outil de diagraphie 102 de la figure 1 en réponse à la détermination que l’outil de diagraphie 102 a terminé une opération de surveillance de puits de forage. Si, au bloc 516, l’exemple de DQM 100 détermine qu’il faut continuer la surveillance de l’outil de diagraphie acoustique, la commande retourne au bloc 502, autrement l’exemple de procédé 500 se termine.

[0076] La figure 6 est un schéma de procédé représentant un exemple de procédé 600 qui peut être effectué par l’exemple de DQM 100 des figures 1 et 4 pour calculer un indicateur de qualité de dispersion (DQI) pour le mode sélectionné. L’exemple de procédé de la figure 6 peut être utilisé pour mettre en œuvre l’opération du bloc 508 de la figure 5.

[0077] L’exemple de procédé 600 commence au bloc 602 quand l’exemple de DQM 100 sélectionne une profondeur d’intérêt à des fins de traitement. Par exemple, le calculateur de dispersion 420 de la figure 4 peut sélectionner une profondeur de 1100 pieds du puits de forage 104 à des fins de traitement. Par exemple, le calculateur de dispersion 420 peut sélectionner une profondeur d’intérêt correspondant aux données acoustiques incluses dans les formes d’onde acoustique 210 de la figure 2A.

[0078] Au bloc 604, l’exemple de DQM 100 calcule des données de projection de lenteur en projetant la dispersion sur un axe de lenteur. Par exemple, le calculateur de dispersion 420 peut générer la première trace de diagraphie acoustique 705 de la figure 7 en projetant les données de dispersion générées au bloc 504 de la figure 5 sur l’axe de lenteur. Par exemple, le calculateur de dispersion 420 peut générer les premières données de dispersion correspondant à la première trace de diagraphie acoustique 705 en cartographiant les données de lenteur (par exemple, les données de lenteur correspondant aux données acoustiques incluses dans la forme d’onde acoustique) en fonction de la profondeur du puits de forage 104 dans la formation 106 de la figure 1. [0079] Au bloc 606, l’exemple de DQM 100 calcule l’inverse de la largeur de variation de lenteur sur la base de la projection de lenteur. Par exemple, le calculateur de dispersion 420 peut générer la deuxième trace de diagraphie acoustique 710 de la figure 7 en calculant un inverse de la première trace de diagraphie acoustique 705. Par exemple, le calculateur de dispersion 420 peut générer les deuxièmes données de dispersion correspondant à la deuxième trace de diagraphie acoustique 710 en calculant un inverse des premières données de trace de diagraphie acoustique et en cartographiant les premières données de dispersion inversées en fonction d’une profondeur du puits de forage 104 dans la formation 106 de la figure 1.

[0080] Au bloc 608, l’exemple de DQM 100 calcule des données de continuité de fréquence en évaluant la bande de fréquences où la dispersion est continue. Par exemple, le calculateur de dispersion 420 peut calculer les données de continuité de fréquence en évaluant la continuité de dispersion de lenteur en fonction de la fréquence. Par exemple, le calculateur de dispersion 420 peut générer la troisième trace de diagraphie acoustique 715 de la figure 7 en projetant les données de dispersion générées au bloc 504 de la figure 5 sur l’axe de fréquence. Par exemple, le calculateur de dispersion 420 peut générer les troisièmes données de dispersion correspondant à la troisième trace de diagraphie acoustique 715 en cartographiant les données de fréquence (par exemple, les données de fréquence correspondant aux données acoustiques incluses dans les formes d’onde acoustique 210 de la figure 2A) en fonction de la profondeur du puits de forage 104 dans la formation 106 de la figure 1.

[0081] Au bloc 610, l’exemple de DQM 100 calcule un indicateur de qualité de dispersion (DQI) sur la base de l’inverse de la largeur de variation de lenteur et des données de continuité de fréquence. Par exemple, le calculateur de qualité de dispersion 430 de la figure 4 peut calculer un DQI à la profondeur sélectionnée de XI00 pieds en multipliant (1) un premier point de données inclus dans l’inverse de la largeur de variation de lenteur correspondant à la deuxième trace de diagraphie acoustique 710 de la figure 7 à X100 pieds et (2) un second point de données inclus dans les données de continuité de fréquence correspondant à la troisième trace de diagraphie acoustique 715 de la figure 7 à X100 pieds.

[0082] Au bloc 612, l’exemple de DQM 100 détermine s’il faut sélectionner une autre profondeur d’intérêt à des fins de traitement. Par exemple, le calculateur de dispersion 420 peut déterminer qu’il y a des profondeurs supplémentaires à traiter. Par exemple, le calculateur de dispersion 420 peut déterminer que les profondeurs de XI50 pieds, X200 pieds, etc., correspondant aux formes d’onde acoustique n’ont pas été traitées. Si, au bloc 612, l’exemple de DQM détermine qu’il faut sélectionner une autre profondeur d’intérêt à traiter, la commande retourne au bloc 602 pour sélectionner une autre profondeur d’intérêt à traiter, autrement l’exemple de procédé 600 se termine. [0083] La figure 7 représente des illustrations schématiques d’exemples de graphiques représentant des données acoustiques obtenues et/ou traitées pour caractériser un exemple de formes d’onde de dispersion correspondant à un exemple de puits de forage dans un exemple de formation. Dans l’exemple illustré de la figure 7, la diagraphie de diamétreur 700 inclut des données de diamètre de puits de forage en fonction d’une profondeur de puits de forage. Dans l’exemple illustré de la figure 7, la première trace de diagraphie acoustique 705 correspond à une courbe de projection de lenteur basée sur (1) la conversion des données acoustiques incluses dans une forme d’onde acoustique (par exemple, les formes d’onde acoustique 210 de la figure 2A) depuis le domaine d’espace-temps vers le domaine de nombre d’onde (lenteur) et (2) la projection des données de lenteur dans les données converties sur l’axe de lenteur en fonction de la profondeur du puits de forage.

[0084] Dans l’exemple illustré de la figure 7, la deuxième trace de diagraphie acoustique

710 correspond à une courbe d’inverse de lenteur basée sur (1) le calcul d’un inverse des données de lenteur incluses dans la première trace de diagraphie acoustique 705 et (2) la projection des données inversées sur l’axe de lenteur en fonction de la profondeur du puits de forage. Dans l’exemple illustré de la figure 7, la troisième trace de diagraphie acoustique 715 correspond à une courbe de continuité de fréquence basée sur (1) la conversion des données acoustiques incluses dans la forme d’onde acoustique depuis le domaine d’espace-temps vers le domaine de fréquence et (2) l’évaluation de la bande de fréquences où la courbe de dispersion de lenteur est continue en fonction de la profondeur du puits de forage.

[0085] Dans l’exemple illustré de la figure 7, une courbe d’indicateur de qualité de dispersion 720 correspond à un DQI en fonction de la profondeur du puits de forage. Par exemple, le calculateur de qualité de dispersion 430 peut calculer un DQI à une profondeur sur la base des données de projection de lenteur, de l’inverse de la largeur de variation de lenteur, des données de continuité de fréquence, etc., et/ou d’une combinaison de ceux-ci pour une pluralité de profondeurs.

[0086] Dans l’exemple illustré de la figure 7, le calculateur de dispersion 420 génère six courbes de dispersion de lenteur-fréquence 725, 735, 745, 755, 765, 775 pour caractériser les dispersions acoustiques à six profondeurs (par exemple, une profondeur de puits de forage) 730, 740, 750, 760, 770, 780 d’intérêt. En variante, l’exemple de calculateur de dispersion 420 peut générer moins ou plus que la quantité de courbes de dispersion de lenteur-fréquence représentées sur la figure 7. En variante, l’exemple de calculateur de dispersion 420 peut générer des courbes de dispersion de lenteurfréquence pour moins ou plus que la quantité de profondeurs de puits de forage représentées sur la figure 7. Dans l’exemple illustré, la première à la sixième courbe de dispersion de lenteur-fréquence 725, 735, 745, 755, 765, 775 incluent des données en fonction de la fréquence et de la lenteur. Dans l’exemple illustré, la première à la sixième courbe de dispersion de lenteur-fréquence 725, 735, 745, 755, 765, 775 incluent des caractérisations de la projection de lenteur et de la continuité le long de l’axe de fréquence.

[0087] Dans l’exemple illustré de la figure 7, la première courbe de dispersion de lenteurfréquence 725 est générée à la première profondeur 730 de XI10 pieds (par exemple, 110 pieds, 1110 pieds, 2110 pieds, etc.). Dans l’exemple illustré, la première courbe de dispersion de lenteur-fréquence 725 inclut une première caractérisation de projection de lenteur 782. Dans l’exemple illustré, la première caractérisation de projection de lenteur 782 représente des données incluses dans la première trace de diagraphie acoustique 705. Dans certains exemples, l’analyseur de dispersion 440 compare la première caractérisation de projection de lenteur 782 au repère d’évaluation de dispersion 360 de la figure 3 et détermine que la première caractérisation de projection de lenteur 782 établit une correspondance avec l’extrémité plus large du spectre correspondant à la composante de projection de lenteur du repère d’évaluation de dispersion 360 sur la base de la comparaison. Par exemple, l’analyseur de dispersion 440 peut déterminer que la dispersion acoustique à la profondeur de puits de forage de XI10 pieds est une dispersion médiocre sur la base de la comparaison.

[0088] Dans l’exemple illustré de la figure 7, la première courbe de dispersion de lenteurfréquence 725 inclut une première caractérisation de continuité de fréquence 784. Dans l’exemple illustré, la première caractérisation de continuité de fréquence 784 représente des données incluses dans la troisième trace de diagraphie acoustique 715. Dans certains exemples, l’analyseur de dispersion 440 compare la première caractérisation de continuité de fréquence 784 au repère d’évaluation de dispersion 360 de la figure 3 et détermine que la première caractérisation de continuité de fréquence 784 établit une correspondance avec l’extrémité plus courte du spectre correspondant à la continuité le long de la composante d’axe de fréquence du repère d’évaluation de dispersion 360 sur la base de la comparaison. Par exemple, l’analyseur de dispersion 440 peut déterminer que la dispersion acoustique à la profondeur de puits de forage de XI10 pieds est une dispersion médiocre sur la base de la comparaison.

[0089] Dans l’exemple illustré de la figure 7, la première courbe de dispersion de lenteurfréquence 725 inclut une première valeur DQI 786 de 0,1. L’exemple de valeur DQI de 0,1 correspond à la dispersion acoustique à la profondeur de puits de forage d’un 1110 pieds qui est une dispersion médiocre. Par exemple, le calculateur de qualité de dispersion 430 peut calculer la première valeur DQI 786 de 0,1 en multipliant (1) un premier point de données à la première profondeur 730 inclus dans la deuxième trace de diagraphie acoustique 710 et (2) un second point de données à la première profondeur 730 inclus dans la troisième trace de diagraphie acoustique 715. Par exemple, le calculateur de qualité de dispersion 430 peut calculer une valeur DQI pour une pluralité de profondeurs afin de générer la courbe d’indicateur de qualité de dispersion 720 représentée sur la figure 7.

[0090] Dans l’exemple illustré de la figure 7, la quatrième courbe de dispersion de lenteurfréquence 755 est générée à la quatrième profondeur 760 de X400 pieds. Dans l’exemple illustré, la quatrième courbe de dispersion de lenteur-fréquence 755 inclut une quatrième caractérisation de projection de lenteur 788. Dans l’exemple illustré, la quatrième caractérisation de projection de lenteur 788 représente des données incluses dans la première trace de diagraphie acoustique 705. Dans certains exemples, l’analyseur de dispersion 440 compare la quatrième caractérisation de projection de lenteur 788 au repère d’évaluation de dispersion 360 de la figure 3 et détermine que la quatrième caractérisation de projection de lenteur 788 établit une correspondance avec l’extrémité plus étroite du spectre correspondant à la composante de projection de lenteur du repère d’évaluation de dispersion 360 sur la base de la comparaison. Par exemple, l’analyseur de dispersion 440 peut déterminer que la dispersion acoustique à la profondeur de puits de forage de X400 pieds est une dispersion propre sur la base de la comparaison.

[0091] Dans l’exemple illustré de la figure 7, la première courbe de dispersion de lenteurfréquence 725 inclut une quatrième caractérisation de continuité de fréquence 790. Dans l’exemple illustré, la quatrième caractérisation de continuité de fréquence 790 représente des données incluses dans la troisième trace de diagraphie acoustique 715. Dans certains exemples, l’analyseur de dispersion 440 compare la quatrième caractérisation de continuité de fréquence 790 au repère d’évaluation de dispersion 360 de la figure 3 et détermine que la quatrième caractérisation de continuité de fréquence 790 établit une correspondance avec l’extrémité plus longue du spectre correspondant à la continuité le long de la composante d’axe de fréquence du repère d’évaluation de dispersion 360 sur la base de la comparaison. Par exemple, l’analyseur de dispersion 440 peut déterminer que la dispersion acoustique à la profondeur de puits de forage de X400 pieds est une dispersion propre sur la base de la comparaison.

[0092] Dans l’exemple illustré de la figure 7, la quatrième courbe de dispersion de lenteurfréquence 755 inclut une quatrième valeur DQI 792 de 0,8. L’exemple de valeur DQI de 0,8 correspond à la dispersion acoustique à la profondeur de puits de forage de X400 pieds qui est une dispersion propre. Par exemple, le calculateur de qualité de dispersion 430 peut calculer la quatrième valeur DQI 792 de 0,8 en multipliant (1) un premier point de données à la quatrième profondeur 760 inclus dans la deuxième trace de diagraphie acoustique 71 et (2) un second point de données à la quatrième profondeur 760 inclus dans la troisième trace de diagraphie acoustique 715.

[0093] Dans certains exemples, le générateur de rapport 450 de la figure 4 génère un rapport incluant les formes d’onde acoustique 210 de la figure 2A, la première trace de diagraphie acoustique 705, la deuxième trace de diagraphie acoustique 710, la troisième trace de diagraphie acoustique 715, la courbe d’indicateur de qualité de dispersion 720, etc., et/ou une combinaison de ceux-ci. Dans ces exemples ou d’autres exemples, le générateur de rapport 450 génère un rapport incluant une ou plusieurs parmi la première à la sixième courbe de dispersion de lenteur-fréquence 725, 735, 745, 755, 765, 775. Dans ces exemples ou d’autres exemples, le générateur de rapport 450 génère un rapport incluant la première valeur DQI 786, la quatrième valeur DQI 792, etc., et/ou une combinaison de celles-ci. Dans ces exemples ou d’autres exemples, le générateur de rapport 450 génère un rapport incluant une recommandation déterminée par l’analyseur de dispersion 440 sur la base des une ou plusieurs valeurs DQI 786, 792.

[0094] La figure 8 est un schéma de principe d’un exemple de plate-forme de processeur 800 capable d’exécuter des instructions pour mettre en œuvre les procédés des figures 5 et 6 pour mettre en œuvre le DQM 100 des figures 1 et 4. La plate-forme de processeur 800 peut être, par exemple, un serveur, un ordinateur personnel tel qu’un ordinateur de bureau ou un ordinateur portable, un dispositif mobile (par exemple, un téléphone cellulaire, un téléphone intelligent, une tablette telle qu’un iPad™), un assistant numérique personnel (PDA), ou n’importe quel autre type de dispositif informatique.

[0095] La plate-forme de processeur 800 de l’exemple illustré inclut un processeur 812. Le processeur 812 de l’exemple illustré est un matériel. Par exemple, le processeur 812 peut être mis en œuvre par un ou plusieurs circuits intégrés, circuits logiques, microprocesseurs ou dispositifs de commande issus de n’importe quel famille ou fabricant souhaité. Le processeur matériel peut être un dispositif à base de semi-conducteur (par exemple, à base de silicium). Dans cet exemple, le processeur 812 met en œuvre l’exemple de collecteur de données 400, l’exemple de convertisseur de domaine 410, l’exemple de calculateur de dispersion 420, l’exemple de calculateur de qualité de dispersion 430, l’exemple d’analyseur de dispersion 440, et l’exemple de générateur de rapport 450 de la figure 4.

[0096] Le processeur 812 de l’exemple illustré inclut une mémoire locale 813 (par exemple, un cache). Le processeur 812 de l’exemple illustré est en communication avec une mémoire principale incluant une mémoire volatile 814 et une mémoire non volatile 816 via un bus 818. La mémoire volatile 814 peut être mise en œuvre par une mémoire vive dynamique synchrone (SDRAM), une mémoire vive dynamique (DRAM), une mémoire vive dynamique RAMBUS (RDRAM) et/ou n’importe quel autre type de dispositif à mémoire vive. La mémoire non volatile 816 peut être mise en œuvre par une mémoire flash et/ou n’importe quel autre type souhaité de dispositif à mémoire. L’accès à la mémoire principale 814, 816 est commandé par un dispositif de commande de mémoire.

[0097] La plate-forme de processeur 800 de l’exemple illustré inclut également un circuit d’interface 820. Le circuit d’interface 820 peut être mis en œuvre par n’importe quel type de standard d’interface, comme une interface Ethernet, un bus série universel (USB), et/ou une interface expresse d’interconnexion de composants périphériques (PCI).

[0098] Dans l’exemple illustré, un ou plusieurs dispositifs d’entrée 822 sont connectés au circuit d’interface 820. Le ou les dispositifs d’entrée 822 permettent à un utilisateur d’entrée des données et/ou des commandes dans le processeur 812. Le ou les dispositifs d’entrée peuvent être mis en œuvre, par exemple, par un clavier, un bouton, une souris, un écran tactile, un pavé tactile, une boule de commande, un dispositif isopoint, et/ou un système de reconnaissance vocale.

[0099] Un ou plusieurs dispositifs de sortie 824 sont également connectés au circuit d’interface 820 de l’exemple illustré. Les dispositifs de sortie 824 peuvent être mis en œuvre, par exemple, par des dispositifs d’affichage (par exemple, une diode électroluminescente (DEL), une diode électroluminescente organique (DELO), un affichage à cristaux liquides, un écran à tube cathodique (CRT), un écran tactile, un dispositif de sortie tactile, une imprimante et/ou des haut-parleurs). Le circuit d’interface 820 de l’exemple illustré inclut donc généralement une carte de pilote graphique, une puce de pilote graphique, et/ou un processeur de pilote graphique.

[0100] Le circuit d’interface 820 de l’exemple illustré inclut également un dispositif de communication, tel qu’un émetteur, un récepteur, un émetteur-récepteur, un modem et/ou une carte d’interface réseau pour faciliter un échange de données avec des machines externes (par exemple, des dispositifs informatiques de n’importe quel type) via un réseau 826 (par exemple, une connexion Ethernet, une ligne d’accès numérique (DSL), une ligne téléphonique, un câble coaxial, un système de téléphone cellulaire, etc.).

[0101] La plate-forme de processeur 800 de l’exemple illustré inclut également un ou plusieurs dispositifs de stockage de masse 828 pour stocker un logiciel et/ou des données. Des exemples de tels dispositifs de stockage de masse 828 comprennent les lecteurs de disquettes, les disques durs, les lecteurs de disque compact, les lecteurs de disque Blu-ray, les systèmes de réseau redondant de disques indépendants (RAID), et les lecteurs DVD. L’exemple du ou des dispositifs de stockage de masse 828 met en œuvre l’exemple de base de données 460 de la figure 4.

[0102] Des instructions codées 832 pour mettre en œuvre les procédés les figures 5 et 6 peuvent être stockées dans le dispositif de stockage de masse 828, dans la mémoire volatile 814, dans la mémoire non volatile 816, et/ou sur un support de stockage non transitoire amovible lisible par ordinateur, tel qu’un CD ou un DVD.

[0103] D’après ce qui précède, il sera compris que les procédés, l’appareil, et les articles de fabrication donnés en exemple et divulgués permettent de caractériser des dispersions acoustiques dans un puits de forage. L’appareil DQM divulgué ci-dessus peut analyser une courbe de dispersion sans avoir besoin d’un modèle a priori et peut être appliqué à des ondes acoustiques dispersées ou non dispersées acquises par un procédé de mesure monopolaire, dipolaire, quadripolaire, unipolaire, ou n’importe quel autre type de procédé de mesure acoustique sonore et ultrasonore. L’appareil DQM divulgué cidessus peut réduire les besoins en calcul pour l’analyse des dispersions acoustiques en calculant un indicateur de qualité de dispersion pour un nombre réduit de profondeurs de puits de forage par rapport aux exemples antérieurs. L’appareil DQM divulgué cidessus peut améliorer les efforts d’allocation de mémoire et réduire les besoins de stockage en réduisant une quantité de profondeurs de puits de forage à analyser pour caractériser une propriété d’une formation. L’appareil DQM divulgué ci-dessus peut être utilisé pour une analyse qualitative et quantitative d’anomalies potentielles de condition de puits de forage, comme la présence d’une rugosité, d’une sortie de liquide, d’un endommagement de formation, de déformations plastiques, etc., dans un puits de forage, qui ont entravées les exemples antérieurs d’analyse de dispersion acoustique.

[0104] Bien que certains exemples de procédés, d’appareils, et d’articles de fabrication aient été divulgués dans le présent document, la portée de la couverture du présent brevet n’est pas limitée à ceux-ci. Au contraire, le présent brevet couvre tous les procédés, les appareils et les articles de fabrication appartenant clairement à la portée des revendications du présent brevet.

Claims

Revendications [Revendication 1] Appareil comprenant : un analyseur de dispersion pour caractériser une dispersion d’onde acoustique dans un puits de forage dans une formation par le calcul d’un indicateur de qualité correspondant à la dispersion d’onde acoustique ; et un générateur de rapport pour préparer un rapport incluant une recommandation pour effectuer une opération sur le puits de forage sur la base de l’indicateur de qualité. [Revendication 2] Appareil selon la revendication 1, dans lequel la dispersion d’onde acoustique est basée sur des données acoustiques, l’appareil incluant en outre un collecteur de données pour obtenir les données acoustiques à une profondeur de puits de forage au moyen d’un réseau acoustique inclus dans un outil de diagraphie acoustique. [Revendication 3] Appareil selon l’une quelconque des revendications 1 ou 2, incluant en outre un convertisseur de domaine pour convertir des données acoustiques correspondant à la dispersion d’onde acoustique depuis un domaine temporel vers un domaine de fréquence afin de générer des données de dispersion incluant des données de lenteur en fonction de la fréquence. [Revendication 4] Appareil selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, incluant en outre un calculateur de qualité de dispersion pour calculer l’indicateur de qualité sur la base de données incluses dans au moins l’un parmi un inverse d’une largeur de variation de lenteur ou des données de continuité de fréquence. [Revendication 5] Appareil selon la revendication 4, incluant en outre un calculateur de dispersion pour déterminer l’inverse de la largeur de variation de lenteur par le calcul de données de lenteur en fonction d’une profondeur de puits de forage et la mise en œuvre d’une opération d’inversion sur les données de lenteur en fonction d’une profondeur de puits de forage. [Revendication 6] Appareil selon la revendication 4, incluant en outre un calculateur de dispersion pour déterminer les données de continuité de fréquence par le calcul de données de lenteur dans un domaine de fréquence en fonction d’une profondeur de puits de forage. [Revendication 7] Procédé comprenant : la caractérisation d’une dispersion d’onde acoustique dans un puits de

forage dans une formation par le calcul d’un indicateur de qualité correspondant à la dispersion d’onde acoustique ; et la préparation d’un rapport incluant une recommandation pour effectuer une opération sur le puits de forage sur la base de l’indicateur de qualité. [Revendication 8] Procédé selon la revendication 7, dans lequel la dispersion d’onde acoustique est basée sur des données acoustiques, le procédé incluant en outre l’obtention des données acoustiques à une profondeur de puits de forage au moyen d’un réseau acoustique inclus dans un outil de diagraphie acoustique. [Revendication 9] Procédé selon l’une quelconque des revendications 7 ou 8, le calcul de l’indicateur de qualité est basé sur des données incluses dans au moins l’un parmi un inverse d’une largeur de variation de lenteur ou des données de continuité de fréquence. [Revendication 10] Support de stockage non transitoire lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, quand elles sont exécutées, amènent une machine à au moins : caractériser une dispersion d’onde acoustique dans un puits de forage dans une formation par le calcul d’un indicateur de qualité correspondant à la dispersion d’onde acoustique ; et préparer un rapport incluant une recommandation pour effectuer une opération sur le puits de forage sur la base de l’indicateur de qualité.

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