MX2007009018A - Metodos y aparato para monitorear los niveles de contaminacion en un fluido de formacion. - Google Patents

Abstract

Se describen aparatos y métodos para monitorear niveles de contaminación en un fluido de formación. Un método de ejemplo involucra obtener primeros datos de propiedad indicativos de una primera propiedad de fluido de un fluido de formación y segundos datos de propiedad indicativos de una segunda propiedad de fluido del fluido de formación. Una correlación entre los primeros y segundos datos de propiedad se genera y terceros datos se ajustan a la correlación. Un parámetro de ajuste se determina con base en los terceros datos indicativos de una cantidad de cambio de los primeros datos de propiedad relativos a una cantidad de cambio de los segundos datos de propiedad.

Description

MÉTODOS Y APARATO PARA MONITOREAR LOS NIVELES DE CONTAMINACIÓN EN UN FLUIDO DE FORMACIÓN SOLICITUDES RELACIONADAS Esta solicitud reclama el beneficio de la solicitud provisional de E.U.A. 60/882,285, presentada el 28 de diciembre de 2006, la especificación de la cual se incorpora a la presente por referencia en su totalidad.

CAMPO DE LA DESCRIPCIÓN La presente descripción se refiere por lo general a medir fluidos de formación y, más en particular, a métodos y aparatos para monitorear niveles de comunicación en un fluido de formación.

ANTECEDENTES La perforación, finalización y producción de pozos de depósito involucran medir varios parámetros de formación de subsuperficie. A menudo las compañías miden los porcentajes de mezclas de aceite, agua y gas contenidas en muestras representativas de fluido extraídas de pozos para determinar la calidad de fluido de formación. La calidad de fluido de formación de un pozo particular se puede usar para determinar el valor económico de extraer fluido desde el pozo de depósito. Generar mediciones precisas de fluido de formación requiere extraer muestras de fluido sustancialmente libres de contaminantes desde un pozo de depósito para evitar generar mediciones reflectores de contaminantes introducidos en el pozo de depósito . A menudo se introducen contaminantes en un pozo durante un proceso de perforación. Por ejemplo, para facilitar un proceso de perforación, se i troduce un lodo de perforación en el pozo como un lubricante para reducir los efectos de fricción entre una cabeza perforadora y una pared de formación del pozo. La contaminación de fluido de formación ocurre cuando el filtrado del lodo de perforación impregna la pared de formación durante y después de la perforación. Cuando se extraen muestras de fluido de formación para medir la calidad del fluido de formación, las muestras de fluido de formación a menudo contienen una mezcla de fluido de formación y filtrado de lodo. La cantidad de filtrado de lodo en una muestra de fluido de formación indica el nivel de contaminación (es decir, la cantidad de contaminación) de la muestra de fluido de formación. Si el filtrado es miscible con el fluido de formación (por ejemplo, cuando un pozo penetrando una formación con hidrocarburo se perfora con un lodo de base de aceite (OBM)), la contaminación de filtrado en el fluido de formación puede reducir la calidad de muestras de fluido de formación y hace análisis posterior de presión, volumen y temperatura (PVT) no confiable o incluso incorrecto. Para obtener una muestra que contiene fluido de formación sustancialmente libre de contaminantes, un extractor de fluido (por ejemplo, una bomba) en una columna perforadora de pozo profundo o una herramienta alámbrica de pozo profundo se usa para extraer o bombear fluido desde la formación hasta que el fluido extraído esté sustancialmente libré de contaminantes. Las técnicas conocidas para determinar cuando una muestra está sustancialmente libre de contaminantes involucran medir la densidad óptica (OO) (es decir, absorbancia óptica) de muestras de fluido usando un canal individual (es decir, correspondiente a una longitud de onda individual) de un espectrómetro. Para una mezcla de fluido de formación y filtrado de lodo, una densidad óptica medida a una longitud de onda (A) particular se refiere linealmente a un nivel de contaminación. Ya que los niveles de contaminación de las muestras extraídas disminuyen conforme aumenta el tiempo de bombeo, los valores de densidad óptica medida cambian para indicar los niveles de contaminación cambiando. El uso de estas técnicas conocidas para medir los niveles de contaminación involucra usar ecuaciones y varios valores de parámetro asumidos determinados empíricamente con el paso del tiempo usando datos medidos desde varios pozos de depósito. Sin embargo, la naturaleza empírica de dichos valores de parámetro a menudo conduce a ¡neficiencias en prueba de pozos. Por ejemplo, usando dichos valores de parámetro para determinar la cantidad de tiempo para bombear en un pozo antes de obtener una muestra de fluido de formación sustancialmente libre de contaminantes puede resultar en bombear por una duración relativamente más larga de lo necesario en ese pozo. Por el otro lado, el uso de los mismos valores de parámetro para determinar un tiempo de bombeo para otro pozo puede conducir a bombear por una duración insuficiente, lo que causa adquirir mediciones erróneas de muestras de fluido de formación extraído teniendo niveles de contaminación relativamente altos.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LA INVENCSÓN De acuerdo con un ejemplo descrito, un método de ejemplo para medir las propiedades del fluido involucra obtener primeros datos de propiedad indicativos de una primera propiedad de fluido de un fluido de formación y segundos datos de propiedad indicativos de una segunda propiedad de fluido del fluido de formación. Una correlación entre los primeros y segundos datos de propiedad después se genera. Los terceros datos caben en la correlación. Un parámetro de ajuste se determina con base en los terceros datos indicativos de una cantidad de cambio de los primeros datos de propiedad relativos a una cantidad de cambio de los segundos datos de propiedad. Según otro ejemplo descrito, un aparato de ejemplo incluye un interfaz de datos configurado para obtener primeros datos de propiedad indicativos de una tercera propiedad de fluido de un fluido de formación y segundos datos de propiedad indicativos de una segunda propiedad de fluido del fluido de formación. El aparato de ejemplo también incluye un procesador de relación de datos configurado para generar una correlación entre los primeros y segundos datos de propiedad. El aparato de ejemplo también incluye un ajustador de datos configurado para ajustar terceros datos a la correlación, b I procesador de relación de datos se configura para determinar un parámetro de ajuste con base en los terceros datos indicativos da una cantidad de cambio de los primeros datos de propiedad relativos a una cantidad de cambio c*e los segundos datos de propiedad. De acuerdo con otro ejemplo descrito, un método de ejemplo involucra obtener datos de medición de densidad óptica de un fluido, determinar unos datos derivativos logarítmicos de los datos de medición de densidad óptica, y determinar una relación lineal entre los datos derivativos logarítmicos y datos de volumen de bombeo de fluido. Una velocidad de valar de cambio se determina con base en la relación lineal. La velocidad de valor de cambio es representativa de una cantidad de cambio en los datos derivativos logarítmicos relativos a una cantidad de cambio en los datos de volumen de bombeo de fluido. Un nivel de contaminación en el fluido se determina con base en la velocidad de valor de cambio. De acuerdo con otro ejemplo descrito, un aparato de ejemplo para medir contaminación de fluido incluye un interfaz de datos configurado para obtener datos de medicación de densidad óptica de un fluido y un ajustador de datos configurado para determinar datos derivativos logarítmicos de los datos de medición de densidad óptica.

El ap.arato de ejemplo también incluye un procesador de relación de datos configurado para determinar un valor de velocidad de cambio con base en una relación lineal entre los datos derivativos logarítmicos y datos de volumen de bombeo de fluido. La velocidad de valor de cambio es representativa de una cantidad de cambio en los datos derivativos logarítmicos relativos a una cantidad de cambio en los datos de volumen de bombeo de fluido. El aparato de ejemplo también incluye un generador de valor de contaminación configurado para determinar un nivel de contaminación en el fluido con base en la velocidad de valor de cambio.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS La figura 1 es una vista en elevación que incluye un diagrama en bloque de una torre perforadora y columna perforadora que se puede usar para implementar los métodos y aparato de ejemplo descritos en la presente. La figura 2 ¡lustra una herramienta alámbrica de ejemplo para probar una formación y analizar la composición de fluidos desde la formación como se describe en la presente. Las figuras 3A y 36 ilustran diagramas en bloque de probadores de formación de ejemplo que se pueden usar para implementar los probadores de formación de ejemplo de las figuras 1 y 2. La figura 4 ilustra un diagrama en bloque de un aparato de ejemplo que se puede usar para determinar los niveles de contaminación de muestras de fluido extraídas a partir de una formación. La figura 5 ilustra una gráfica de flujo de un método de ejemplo que se puede usar para extraer muestras de fluido desde una formación y propiedades de densidad óptica medida del fluido de formación para implementar los métodos y aparato de ejemplo descritos en la presente. Las figuras 6A y 6B ilustran una gráfica de flujo de un método de ejemplo que se puede implementar en conexión con el método de ejemplo de la figura 5 para determinar los niveles de contaminación de muestras de fluido extraídas de una formación. La figura 7 ilustra una gráfica de flujo de un método de ejemplo que se puede implementar en conexión con el método de ejemplo de las figuras 6A y 3B para determinar un intervalo de ajuste y un valor exponente de acumulación para determinar niveles de contaminación en muestras de fluido extraídas desde una formación. La figura T ilustra una gráfica que muestra gráficos de curva de datos de densidad óptica correspondientes a varios canales de longitud de onda contra un tiempo transcurrido de extracción de fluido desde una formación. La figura 9 ilustra una gráfica de ejemplo que muestra gráficos de curva correspondientes a datos de densidad óptica filtrados contra un volumen de bombeo cumulativo para una pluralidad de canales de longitud de onda.

La figura 10 ilustra una gráfica que muestra un gráfico de curva correspondiente a un volumen de bombeo cumulativo de fluido extraído de una formación sobre un periodo de tiempo. Las figuras 11A-11E ilustran gráficas que muestran gráficos de cruce de datos de densidad óptica filtrados asociados con datos de densidad óptica da referencia. La figura 12 ilustra una gráfica que muestra gráficos de curva de datos de densidad óptica filtrados normalizados para canales de longitud de onda correspondientes a los gráficos de curva de la figura 9. La figura 13 ilustra una gráfica que muestra un gráfico de curva correspondiente a valores de catos de densidad óptica combinados contra valores oe volumen logarítmico. La figura 14 ilustra una gráfica que muestra un gráfico de curva de datos derivativos logarítmicos contra valores de volumen logarítmicos. La figura 15 ilustra una gráfica que muestra un gráfico de contorno de un modelo de Bayesian Information Criterion. La figura 16 ilustra una gráfica que muestra datos de densidad óptica filtrados normalizados para una pluralidad de canales de longitud de onda. La figura 17 ¡lustra una gráfica que muestra un gráfico de curva correspondiente a datos de densidad óptica combinados y otro gráfico de curva correspondiente a datos ajustados a los datos de densidad óptica combinados.

Las figuras 18A-18C ilustran gráficas que muestran gráficos de curva del espectro de longitud de onda de tres tipos diferentes de filtrados de lodo a base de aceite. La figura 19A ilustra una gráfica que muestra un espectro de longitud de onda para un filtrado de lodo. La figura 19B ilustra una gráfica que muestra un espectro de longitud de onda para un aceite de formación. La figura 20 ilustra una gráfica que tiene un gráfico de curva correspondiente a los niveles de contaminación en muestras de fluido extraídas de una formación y otro gráfico de curva correspondiente a valores de incertidumbre indicativos de variaciones estadísticas de los niveles de contaminación causados por ruido en datos de densidad óptica.

DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LA INVENCIÓN Ciertos ejemplos se muestran en las figuras antes identificadas y descritas en detalle más adelante. Al describir estos ejemplos, se usan números de referencia similares o idénticos para identificar elementos comunes o similares. Las figuras no necesariamente están a escala y ciertos aspectos y ciertas vistas de las figuras se pueden mostrar exagerados en escala o en esquemática para claridad y/o compacticidad. Los métodos y aparato de ejemplo descritos en la presente se pueden usar para monitorear los niveles de contaminación en muestras de fluido extraídas de una formación para, por ejemplo, obtener una muestra de fluido de formación teniendo una cantidad relativamente menor de contaminación (por ejemplo, contaminación de filtrado de lodo de un lodo de perforación) que una muestra de fluido de form?jción obtenida durante una fase de extracción de fluido inicial. Además, los métodos y aparatos de ejemplo descritos en la presente se pueden usar para determinar relativamente con precisión una cantidad de contaminación en una muestra de fluido de formación. En esta manera, una muestra de fluido de formación teniendo un nivel de contaminación relativamente bajo y/o una cantidad conocida de contaminación se puede usar para medir las propiedades de aceite de formación en un pozo de depósito. A diferencia de métodos conocidos usados para determinar un nivel de contaminación de una muestra de fluido de formación al medir una densidad óptica de la muestra de fluido usando un canal individual (o una longitud de onda individual) (por ejemplo, un canal de color o un canal de metano) de un espectrómetro, los métodos y aparatos de ejemplo descritos en la presente se configuran para medir densidades óplicas de una muestra de fluido usando una pluralidad de canales (es decir, una pluralidad de longitudes de onda) de un espectrómetro para determinar un nivel de contaminación en la muestra de fluido. Aunque los métodos y aparatos de ejemplo se describen más adelante como usando una pluralidad de longitudes de onda, en otras implementaciones de ejemplo, los métodos y aparatos de ejemplo pueden usar menos longitudes de onda o una longitud de onda . en combinación con medición de densidad o medición de concentración (por ejemplo, concentración de H2S, etc.), dos o más mediciones de resonancia magnética nuclear (NMR) (por ejemplo, tiempo de relajación y difusividad), fluorescencia a dos longitudes de onda, índice de reflexión a dos longitudes de onda, resistividad, capacidad, etc. Además, aunque la presente descripción describió o supone que las varias mediciones de fluido se obtienen de un sensor individual en una ubicación individual, se debe entender que se pueden distribuir sensores múltiples sobre una línea de flujo o conducto de fluido, en cuyo caso se puede desear colocar los sensores en proximidad cercana uno del otro. Alternativamente, si los sensores se colocan suficientemente aparte, se puede implementar método de corrección de retraso para asegurar que los sensores están midiendo el- mismo fluido. Por ejemplo, una o más mediciones de velocidad de flujo se pueden hacer para cronometrar propiamente las mediciones de los sensores. Las longitudes de onda de los varios canales usados para monitorear la contaminación como se describe en la presente pueden variar de luz de longitud de onda visible a luz de longitud de onda media infrarroja, incluyendo luz casi infrarroja, y cada longitud de onda puede tener una sensibilidad diferente a contaminantes (por ejemplo, filtrado de lodo de lodo de perforación que invade una formación). Aunque cada longitud de onda tiene una sensibilidad diferente a contaminantes, la densidad óptica o absorbancia óptica medida usando cada canal de longitud de onda no obstante contiene alguna infornación valuable acerca del nivel de contaminación en una muestra de fluido. Al medir sustancialmente de forma simultánea una muestra de fluido de formación usando una pluralidad de canales de longitud de onda, los datos de densidad óptica contienen alguna información del nivel contaminante que es redundante entre los diferentes datos de canal de longitud de onda. En contraste, usando un método de medición de canal individual para medir una muestra de fluido de formación usando un canal de color, por ejemplo, puede producir datos de nivel de contaminación que varían de datos de nivel de contaminación determinados usando otro método de medición de canal individual conocido que usa un canal de metano, por ejemplo. LÓ variancia entre los canales puede ser causada por niveles diferentes de ruido entre las mediciones de canal individual y/o las diferentes sensibilidades de las longitudes de onda. Esta variancia entre las mediciones de canal individual, sin importar la razón, reducirá la confidencia que uno tiene en aquellas mediciones.

Los métodos y aparatos de ejemplo descritos en la presente usan la información redundante en cada uno de los datos de canal de longitud de onda para determinar los niveles de contaminación en muestras de fluido extraídas desde una formación. En particular, la información redundante en cada canal facilita correlacionar o ajustar los datos de medición de los canales diferentes para determinar un nivel de contaminación que es consistente con los datos en todos los canales. De esta manera, los métodos y aparatos de ejemplo descritos en la presente se pueden usar para obtener valores de nivel de contaminación relativamente más precisos que los valores de nivel de contaminación obtenidos usando métodos conocidos de canal individual. Los métodos y aparatos de ejemplo descritos en la presente también se pueden usar para determinar un valor de control de calidad (QC) (es decir, un valor de confidencia) indicativo de variaciones estadísticas de los niveles de contaminación causados por ruido en datos de OD. La ley de 3e£r Lambert define una relación lineal entre absorbancia óptica (es decir, densidad óptica) y concentraciones de sustancias o materiales en muestras de fluido medidas. Por consiguiente, la ley de Beer L ambert se puede usar como una base para determinar la acumulación de concentraciones de aceite de formación relativas a materiales de contaminación en muestras de fluido. Para una muestra de fluido que contiene una mezcla de aceite de formación y filtrado de lodo, la densidad óptica (OO) medida de la muestra de fluido a una longitud de onda (?) se relaciona linealmente a la contaminación (?) en la muestra de fluido de conformidad con la ecuación 1 a continuación.

Ecuación 1 ODÁ = ? ??? ?? + (1 -n) ODA aceite En la ecuación 1 anterior, la densidad óptica de un filtrado de lodo (por ejemplo, un contaminante) (ODA I¡,) a la longitud de onda A se multiplica por la contaminación ? para producir un producto q ODÁ ,n, y la densidad óptica de aceite de formación (ODA ace e) a la longitud de onda ? se multiplica por un valor de la contaminación ? sustraída de uno para producir un producto (1-?) ?O? gceite. La densidad óptica medida de una muestra de fluido ODÁ es entonces la suma de los productos q ODÁ ,n y (1 -?)? ?. aceite- Suponiendo que la contaminación // cambia con respecto a un tiempo de bombeo durante el cual se extrae fluido desde una formación, los valores de las densidades ópticas QD* de las muestras de fluido extraídas reflejarán los niveles de contaminación en las muestras de fluido. Desde luego, si ODA ft, = OD ace¡te, disminuye la sensibilidad a materiales de contaminación. Sin embargo, hay muchas longitudes de onda en donde las densidades ópticas de aceite de formación y material de contaminación tal como filtrado de lodo difieren significativamente y facilitan determinar niveles de contaminación en muestras de fluido y, de est-a manera, determinar la acumulación de concentraciones de aceite de formación relativas a los niveles de contaminación en las muestras de fluido conforme se extrae fluido desde una formación con el paso del tiempo. En implementaciones del ejemplo alternativo, se pueden usar leyes de mezcla diferentes de o además de la ley de Beer Lambert para determinar la acumulación de niveles de concentración de aceite de formación. Por ejemplo, se pueden usar leyes de mezcla definiendo relaciones lineales en conexión con mediciones de densidad y se pueden usar leyes de mezcla definiendo relaciones no lineales en conexión con mediciones electromagnéticas (por ejemplo, mediciones de NMR).

Para determinar un nivel de contaminación en una muestra de fluido, la ecuación 1 anterior se puede reacomodar algebraicamente como se muestra en la ecuación 2 a continuación.

ODÁ aceile ¦ ODÁ Ecuación 2 ? = O D A aceite ' ODA ,I Como se muestra en la ecuación 2 anterior, la densidad óptica de una muestra de fluido ODÁ es sustraída de la densidad óptica de aceite de formación ODÁ aceitg para producir un valor ODA aceite - ?O?, y densidad óptica de filtrado de lodo ODA fn es sustraída de la densidad óptica de aceite de formación O A acene para producir un valor ODÁ aceite - ODA ll. La contaminación ? entonces se determina al dividir el valor ODA ,ace¡te - ODÁ por el valor ODA, aceite ODA u. Si la densidad óptica de filtrado de lodo ODÁ n y la densidad óptica de aceite de formación ODA aceite son conocidas, la ecuación 2 anterior se puede usar para determinar la concentración de filtrado o cantidad de contaminación ? (es decir, un nivel de contaminación) en una muestra de fluido usando la densidad óptica medida 00» de la muestra de fluido. Los métodos y aparatos de ejemplo descritos más adelante para determinar los valores de la densidad óptica de filtrado de loco ODk,f¡, y la densidad óptica de aceite de formación ODA aceite para determinar la concentración de un contaminante ? y la concentración de aceite de formación en muestras de fluido con base en densidades ópticas ODA de muestras de fluido medidas usando una pluralidad de canales de longitud de onda de un espectrómetro. En esta manera, una acumulación de concentraciones de aceite de formación en fluido extraído se puede observar con base en las densidades ópticas medidas ODA de una pluralidad de muestras de fluido extraídas de una formación sobre una duración extendida. Para determinar la densidad óptica de filtrado de lodo ODÁ ,¡t y la densidad óptica de aceite de formación ODA aceite, los métodos y aparatos de ejemplo descritos en la presente se configuran para determinar un valor exponente de acumulación (a). El valor exponente de acumulación a define una velocidad de cambio indicativo de una cantidad de cambio en las densidades ópticas ODÁ muestras de fluido medidas relativas a la cantidad (es decir, volumen) de fluido que se ha extraído de una formación. El valor exponente de acumulación a se refiere a la densidad óptica OD del fluido extraído como se muestra en la ecuación 3 a continuación.

D Ecuación 3 OD(v) = C va Como se muestra en la ecuación 3 anterior, un volumen de bombeo cumulativo (v) indicativo de una cantidad de fluido extraído a partir de formación sobre el tiempo se eleva a una potencia exponencial del valor exponente de acumulación a para generar un modelo de acumulación de concentración de aceite de formación a base de volumen (va). Un valor de parámetro (D) entonces se divide por el modelo de acumulación a base de volumen va para determinar un valor cociente D. El valor cociente D entonces es sustraído del v° v° valor de densidad óptica asintótico (C) (o una densidad óptica verdadera de! aceite de formación) (es decir, ODaceite) para determinar la densidad óptica OD(v) del fluido de formación extraído como una función de volumen de fluido extraído v. El valor asintótico (C) y valor de parámetro (O) son parámetros de ajuste. En los ejemplos ilustrados descritos en la presente, el valor asintótico (C) se usa come el estimado de densidad óptica verdadera. Los métodos y aparatos ¿e ejemplo descritos en la presente usan la ecuación 3 anterior para determinar el valor exponente de acumulación a y, a su vez, deterrrvnan el nivel de contaminación de filtrado de lodo en muestras de fiuido usando el valor exponente de acumulación a. En otras ¡mpleinentuciones de ejemplo, ecuaciones diferentes de la ecuación 3 anterior tales como, por ejemplo, ecuaciones con base exponencial (por ejemplo, OD(v) = C - D- exp(-a v)) se puede usar para determinar el valor exponente de acumulación a. En la ecuación exponencial OD(v) = C - D exp(-a v), cuando el volumen de bombeo cumulattvo (v) es cero, la densidad óptica OD(v) es igual al valor de parámetro (D) sustraída del valor asintótico (C) y como el volumen de bombeo cumulativo (v) alcanza infinidad, la densidad óptica OD(v) es igual al valor asintótico (C). Los métodos y aparatos de ejemplo descritos en la presente se pueden implementar en conexión con un proceso de perforación usando una columna perforadora teniendo una cabeza perforadora para formar un barreno en una formación y un collar de herramienta teniendo inst-umentación (por ejemplo, un espectrómetro) para realizar mediciones de pozo profundo. Un ensamble de mástil de ejemplo 100 que tiene una columna perforadora de ejemplo 104 se describe en conexión con la figura 1. Los méíodos y aparatos de ejemplo descritos en la presente también se pueden implementar en conexión con unn herramienta de barreno que es bajada en un barreno después de que se ha quitado la columna perforadora del barreno (por ejemplo, alámbrico) y que incluye instrumentación (por ejemplo, un espectppmetro) para realizar mediciones de pozo profundo. Una herramienta de barreno de ejemplo 200 se describe más adelante en conexión con la figura 2. En algunas implementactones de ejemplo, un collar de herramienta de la columna perforadora 104 y/o la herramienta de barreno 200 se puede configurar para analizar los datos de medición como se describe en la presente pozo profundo, y en otras implementaciones de ejemplo, el collar de herramienta se puede configurar para comunicar los datos de medición a un sistema procesador en una ubicación de superficie (por ejemplo, una plataforma de perforación) que analiza los datos de medición como se describe en la presente. Se apreciará que la descripción actual no está limitada a ningún tipo de conducción, tal como un tubo de perforación por ejemplo, pero es igualmente aplicable a tubo en espiral, alámbrico, tubo de perforación conectado, y otros medios de conducción conocidos en la industria. La figura 1 muestra un sistema de perforación y ambiente relacionado. La plataforma con base en tierra y ensamble de mástil 100 se colocan sobre un pozo 102 que penetra una formación subterránea F. El pozo 102 (es decir, un barreno) se forma por perforación rotatoria en una manera que es bien conocida. Sin embargo, aquellos expertos en la técnica, dado el beneficio de esta descripción, apreciarán que los métodos y aparatos descritos en la presente también encuentran aplicación en aplicaciones de perforación direccional así como perforación rotatoria, y no está limitada a torres con base en tierra. La columna perforadora 104 se suspende dentro del pozo 102 e incluye una cabeza perforadora 106 en su extremo inferior. La columna perforadora 104 es rotada por una tabla rotatoria 108, energizada por medios no mostrados, que acoplan un kelly 110 en el extremo superior de la columna perforadora 104. La columna perforadora 104 se suspende desde un gancho 112, fijado a un bloque viajante (no mostrado), a través del kelly 110 y un pivote rotatorio 114, lo que permite rotación de la columna perforadora 104 relativa al gancho 112. Un fluido de perforación 116 se almacena en un foso 118 formado en el sitio de pozos. Una bomba 120 surte el fluido de perforación 116 al interior de la columna perforadora 104 vía un puerto en el pivote rotatorio 114, induciendo el fluido de perforación 116 a fluir hacia abajo a través del interior de la columna perforadora 104 como se indica por la flecha direccional 122. El fluido de perforación 116 sale de la columna perforadora 104 vía puertos en la cabeza perforadora 106 para lubricar la cabeza perforadora 106 y después circula hacia arriba a través de la región entre una superficie externa de la columna perforadora 104 y la pared de la perforadora de pozos 102, llamada anillo 124, como se indica por las flechas de dirección 126. Cuando el fluido de perforación 1 6 entra y fluye a través del anillo 124, el fluido de perforación 116 se mezcla con cortes de formación y otro material de formación para formar un lodo de perforación. El lodo de perforación lleva cortes de formación hasta la superficie conforme el lodo de perforación es guiado al foso 118 para recirculación y de modo que los cortes de formación y otro material de formación se puede establecer en el foso 118. Los cortes de formación y/u otros sólidos mezclados con el fluido de perforación 116 crean un "pastel de lodo" que también realiza varias funciones, tales como el revestimiento de la pared de barreno. Además de lubricar la cabeza perforadora 116, el fluido de perforación denso 116 transportado por la bomba 120 se usa para mantener el lodo de perforación en el anillo 124 de la perforadora de pozos 102 a una presión (es decir, una presión de anillo ("AP")) que es típicamente mayor que la presión de fluido en la formación circundante F (es decir, una presión de poro ("Pp")) para prevenir que el fluido de formación pase desde la formación circundante F en el barreno. En otras palabras, la presión de anillo (AP) se mantiene a una presión mayor que la presión de poro (PP) de modo que la perforadora de pozos 102 se "hace volcar" (AP>PP) y no causa una erupción. La presión de anillo (AP) también usualmente se mantiene debajo de un nivel dado para prevenir la formación rodeando la perforadora de pozos 102 de romperse y prevenir que el fluido de perforación 116 entre en la formación circundante F. De esta manera, típicamente se mantienen presiones de pozo profundo dentro de un rango dado. Mantener la presión de anillo AP relativamente mayor que la presión de poro PP causa que el filtrado de lodo 125 del lodo de perforación entre o penetre la formación circundante F, y por consiguiente, las muestras de fluido extraídas posteriormente de la formación F se contaminan típicamente con el filtrado de lodo 125. Como se muestra en detalle en la figura 1, el filtrado de lodo 125 ha penetrado la formación F y mezclado con aceite de formación 127 (por ejemplo, fluido de formación) que se debe medir para determinar el valor económico de extraer el aceite de formación vía la perforadora de pozos 102. Sin embargo, a una profundidad particular en la formación F, la formación F tiene aceite 127 que está sustancialmente libre de contaminación del filtrado de lodo 125. Cuando al inicio se extrae fluido de la formación F, el fluido incluirá una mezcla del filtrado de lodo 125 y el aceite 127. El uso de mediciones de muestras de fluido contaminadas con el filtrado de lodo 125 para determinar una calidad de la formación F genera resultados incorrectos que no son indicativos de las características verdaderas del fluido de formación puro de la formación F. Sin embargo, ya que el filtrado de lodo 125 penetra una distancia finita en la formación F, las muestras de fluido que contienen relativamente menos material de contaminación (por ejemplo, el filtrado de lodo 125) que las muestras obtenidas durante una fase de bombeo inicial se puede extraer de la formación F al bombear y extraer fluido desde la formación F durante un tiempo extendido. Los métodos y aparatos de ejemplo descritos en la presente se pueden usar para determinar los niveles de contaminación (es decir, la cantidad del filtrado de lodo 125) en muestras de fluido extraídas para determinar cuándo las muestras de fluido extraídas contienen niveles de contaminación debajo de un umbral particular para permitir medir las muestras para obtener datos que no sea sustancialmente afectado por contaminantes. El umbral de nivel de contaminación aceptable puede variar entre aplicaciones diferentes dependiendo del nivel de calidad deseado para una formación particular o lou tipos de características que se deben analizar para una formación particular. Aunque en algunos casos el fluido de formación sin el filtrado de lodo 125 puede incluir sustancias diferentes del aceite tales como, por ejemplo, para propósitos de discusión, el fluido de formación será referido como aceite de formación o aceite. Además, aunque el análisis de contaminación se discute en la presente como una cantidad de fluido de perforación que contamina fluido de formación, los métodos y aparatos de ejemplo se pueden usar para analizar otros tipos de contaminantes. Por ejemplo, un contaminante puede ser una mezcla de lodo de perforación creada cuando el fluido de perforación se mezcla con el fluido de formación liberado de roca de formación triturada por una cabeza perforadora (por ejemplo, la cabeza perforadora 106 de la figura 1) durante una operación de perforación o sacatestigo. En esta manera, los métodos y aparatos de ejemplo se pueden usar para analizar la variación de concentración de fluido de formación y cambios en la composición de fluido de formación. La columna perforadora 104 incluye además un ensamble de agujero inferior 128 cerca de la cabeza perforadora 106 (por ejemplo, dentro de va ias longitudes de collar de perforación desde la cabeza perforadora 106). El ensamble de agujero inferior 128 incluye capacidades para medir, procesar y almacenar información, así como comunicar con equipo de superficie. El ensamble de agujero inferior 128 incluye, entre otras cosas, medir y aparato de comunicaciones locales 130 para determinar y comunicar información de medición asociada con la-formación F rodeando la perforadora de pozos 102. El aparato de comunicaciones 130 incluye una antena de transmisión 132 y una antena receptora 134. Un aparato de comunicaciones que se puede usar para implementar el aparato de comunicación de ejemplo 130 se describe en detalle en la patente de E.U.A. No. 5,339,037, cedida comúnmente al cesionario de la presente solicitud, el contenido entero de la cual se incorpora a la presente por referencia. El ensamble de agujero inferior 128 incluye además un probador de formación 136 que puede comprender uno o más collares de perforación tales como los collares de perforación 154 y 158. El probador de formación 136 incluye una o más sonda(s) 137a-c, una o más de las cuales se pueden configurar para extraer muestras de fluido desde la formación F y realizar operaciones de medición. La sonda 137a se puede ubicar en una porción elevada 159 (por ejemplo, una almohadilla) de un diámetro externo del probador de formación 136. Alternativamente, las sondas 137b y 137c se pueden ubicar en una hoja estabilizadora 156 del probador de formación 136. Alternativa o adicionaimente, las sondas pueden estar en cualquier lugar en el probador de formación 136. El ensamble de agujero inferior 128 incluye además un subensamble de comunicaciones de superficie/local 138. Como se muestra en la técnica, el subensamble de comunicaciones de superficie/local 138 puede comprender un generador de pozo profundo (no mostrado) comúnmente referido como una "turbina de lodo" que es activada por el /luido de perforación 116 fluyendo hacia abajo a través e¡ interior de la columna perforadora 104 en una dirección por lo general indicada por la flecha 122. El generador de pozo profundo se puede usar para proveer energía a varios componentes en el ensamble de agujero inferior 128 duranta la circulación del fluido de perforación 116, para uso inmediato o para recargar baterías ubicadas en el ensamble de agujero inferior 128. El subensamble de comunicaciones 138 incluye además una antena 140 usada para comunicación local con el aparato 130, e incluye también un tipo conocido de sistema de comunicación acústica (no mostrado) que comunica con un sistema similar (no mostrado) en la superficie de la tierra vía señales llevadas en el fluido de perforación 116 o lodo de perforación. De esta manera, el sistema de comunicación de superficie en el subensamble 138 incluye un transmisor acústico que genera una señal acústica en el fluido de peroración 116 o lodo de perforación que incluye información de parámetros de pozo profundo medidos. Un tipo adecuado de transmisor acústico emplea un dispositivo conocido como una "sirena de lodo" (no mostrada). Una sirena de lodo incluye un estator rasurado y un rotor rasurado que rota y repetidamente interrumpe el flujo del fluido de perforación 116 o lodo de perforación para establecer una señal de onda acústica deseada en el fluido de perforación 116. La electrónica de impulso en el subensamble 138 puede incluir un modulador adecuado, tal como un modulador de tecleado de cambio de fase (PSK), que produce de forma convencional señales de impulso para la sirena de lodo. Por ejemplo, las seríales de impulso se pueden usar para aplicar modulación apropiada a la sirena de lodo. Las señales acústicas transmitidas por el sistema de comunicación acústico se reciben en la superficie por transductores 142. Los transductores 142 (por ejemplo, transductores piezoeléctricos) convierten las señales acústicas recibidas en señales electrónicas. Las salidas de los transductores 142 se acoplan a un subsistema receptor de pozo superior 144, que desmodula las señales transmitidas. Una salida del subsistema receptor 144 después se acopla a un procesador 146 y una grabadora 148. En el ejemplo ¡lustrado, la grabadora 148 incluye una memoria (no mostrada), y la grabadora 148 se configura para almacenar datos recibidos del subensamble 138 en la memoria. Un sistema transmisor de pozo superior 150 también se provee, y es operativo para controlar la interrupción de la operación de la bomba 120 en una manera que es detectable por transductores 152 en el subensamble 138. En esta manera, el subensamble 138 y el equipo de pozo superior pueden comunicar vía comunicaciones de dos direcciones corno se describió en mayor detalle en la patente de E.U.A. No. 5,235,285, el contenido entero de la cual se incorpora a la presente por referencia. El orden en el que el aparato de comunicaciones 130, el probador de formación 136 y el subensamble de comunicaciones de superficie/local 138, se ilustran en el ensamble de agujero inferior 128 en la figura 1 es sólo una implementación de ejemplo. En otras implementaciones de ejemplo, los componentes 130, 136 y 138, del ensamble de agujero inferior 128 se pueden reacomodar o uno o más componentes se pueden quitar o agregar. Además, el ensamble de agujero inferior 128 puede incluir menos o más de cualquier de uno o más de los componentes 130, 136, 138, y/o cualquier otro componente no mostrado. Los métodos y aparatos de ejemplo descritos en la presente no están restringidos a operaciones de perforación. Los expertos en la técnica apreciarán que ios aparatos y métodos de ejemplo descritos en la presente también se pueden usar de forma ventajosa durante, por ejemplo, la prueba o servicio del pozo. Además, los métodos y aparatos de ejemplo, en general, se pueden impl3mentar en conexión con prueba conducida en pozos penetrando formaciones subterráneas y en conexión con aplicaciones asociadas con herramientas de evaluación de formación transportadas pozo profundo por cualquier medio conocido. La figura 2 ilustra la herramienta de barreno de ejemplo 200 para probar la formación F y analizar la composición de fluidos de la formación F como se describe en la presente. En el ejemplo ilustrado, la herramienta 200 es una herramienta alámbrica, que está suspendida en >a perforadora de pozos 102 desde el extremo inferior de un cable multiconductor 202 que es bobinado sobre un cabestrante (no mostrado) en la superficie de la tierra. En la superficie, el cuble 202 se acopla comunicativamente a un sistema de control eléctrico 204, que puede incluir y ser similar al subsistema receptor 144, el procesador 146, ia grabadora 148, y el subsistema transmisor 150 descrito antes en conexión con la figura 1. La herramienta 200 incluye un cuerpo alargado 206 que incluye un módulo 20T teniendo una porción de pozo profundo de un sistema de control de herramienta 210 configurado para controlar la exfracción de fluido desde la formación F y mediciones realizadas en el fluido extraído. El cuerpo alargado 206 también incluye un probador de formación 212 que tiene un ensamble de admisión de fluido que se puede extender selectivamente 214 y un miembro de anclaje de herramienta que se puede extender selectivamente 216 que están dispuestos respectivamente en lados opuestos del cuerpo 206. En ensamble de admisión de fluido 214 se configura para sellar selectivamente o aislar porciones seleccionadas de la pared de la perforadora de pozos 102 de modo que la comunicación de presión o fluido con la formación F adyacente se establece para extraer muestras de fluidc desde la formación F. El probador de formación 212 también incluye un módulo de análisis de fluido 218 a través del cual fluyen las muestras de fluido obtenidas. El fluido después se puede expulsar a través de un puerto (no mostrado) o se puede enviar a una o más cámaras recolectoras de fluido 220 y 222, que pueden recibir y retener los fluidos obtenidos de la formación F para prueba posterior en la superficie o una instalación de prueba. En el ejemplo ilustrado, el sistema de control eléctrico 204 y el sistema de control de pozo profundo 210 se configuran para controlar el ensamble de admisión de flu-ido 214 para extraer muestras de fluido desde la formación F y para controlar el módulo de análisis de fluido 218 para medir Iss muestras de fluido. En algunas implementaciones de ejemplo, el módulo de análisis de fluido 218 se puede configurar para analizar los datos de medición de las muestras de fluido como se describe en la presente. En otras implementaciones de ejemplo, el módulo de análisis de fluido 218 se puede configurar para generar y almacenar los datos de medición y posteriormente comunicar ios datos medidos a la superficie para análisis posterior de los datos de medición en la superficie. Aunque el sistema de control de pozo profundo 210 se muestra como siendo implementado separado del probador de formación 212, en algunas implementaciones de ejemplo, el sistema de control de pozo profundo 210 se puede implementar en el probador de formación 212. La figura 3A ilustra un diagrama de bloque de un probador de formación de ejemplo 300 que se puede usar para implementar, por ejemplo, el probador de formación 136 de la figura 1 y configurado para usarse en una aplicación de registro al perforar (LWD). La figura 3B ilustra un diagrama en bloque de una herramienta de extracción de fluido 350 que se puede usar para implementar la herramienta 200 como se describe en la figura 2 para extraer y almacenar muestras de fluido que se pueden llevar a la superficie para análisis posterior. En los ejemplos ilustrados de las figuras 3A y 3B, las líneas mostradas conectando los bloques representan conexiones de fluido, eléctricas y/o mecánicas que pueden comprender una o más lineas de flujo (por ejemplo, líneas de flujo de fluido hidráulico o líneas de flujo de fluido de formación) o uno o más cables o trayectos conductivos respectivamente. Por claridad y brevedad, no se han mostrado algunas de tas líneas conectando operativamente parte de las herramientas o módulos, ya sean conexiones de fluido o eléctricas. Volviendo en detalle a la figura 3A, para realizar mediciones y pruebas de pozo profundo, el probador de formación 300 es provisto con sondas 302a y 302b. En una implementación de ejemplo, se forman puertos respectivos 304 a-b en cada una de las sondas 302a-b para admitir fluido de formación en el probádor de formación 300.

En implementaciones de ejemplo alternativas, se pueden usar empaquetadores inflables en vez de las sondas 302a-b para establecer conexiones de fluido con formaciones y muestras de fluido extraídas. Para proveer componentes electrónicos y componentes hidráulicos para controlar las sondas 302a-b y obtener valores de prueba y medición, el probador de formación 300 es provisto con un chasis 308 que incluye un camión de herramienta 310 configurado para transmitir energía eléctrica y señales de comunicación. El chasis 308 también incluye un sistema de electrónica 314 y una batería 316 acoplada eléctricamente al camión de herramienta 310. El chasis 308 incluye además un sistema hidráulico 320 y un motor opcional 322. El sistema hidráulico 320 y/o el motor 322 se puede configurar para activar una bomba 328 para extraer fluido de formación vía los puertos 304a-b de las sondas 302a-b. El chasis 308 es provisto con un espectrómetro 324 para medir la densidad óptica (OD) de muestras de fluido de formación. Por ejemplo, el espectrómetro 324 puede incluir una o más fuentes ópticas configuradas para proveer fotones teniendo energías correspondientes a longitudes de onda diferentes y una pluralidad de detectores ópticos para determinar la intensidad de las fuentes de luz a las varias longitudes de onda así como la intensidad de la luz transmitida a través de las muestras de fluido a aquellas longitudes de onda. Los detectores ópticos se pueden colocar de modo que miden la misma porción de fluido sustancia!mente de forma simultánea. Alternativamente, los detectores ópticos se pueden escalonar a distancias y retrasos conocidos determinados con base en las distancias conocidas y la velocidad de flujo de fluido a través del espectrómetro 324 se puede usar para asociar mediciones de OD generadas por «os varios detectores ópticos que corresponden a la misma porción de fluido. Un espectrómetro se puede usar para implementar el espectrómetro de ejemplo 324 para medir las densidades ópticas de muestras de fluido de formación a una pluralidad de canales de energía o una pluralidad de longitudes de onda como se describe en la patente de E.U.A. No. 4,994,671, expedida a Safinya et al. En el ejemplo ilustrado, el fluido desde la formación F fluye a través de los puertos 304a-b al espectrómetro 324 vía trayecto , de flujo 326a y 326b. En otras implementaciones de ejemplo en c'onde se usan mediciones (por ejemplo, mediciones de densidad, mediciones de NMR, mediciones de resistencia, mediciones de capacidad, etc.) diferentes de o además de mediciones de OD, el espectrómetro 324 se puede reemplazar o suplementar con otros tipos de sensores adecuados incluyendo, por ejemplo, sensores de NMR, sensores de densidad, sensores de resistencia, sensores de capacidad, etc. El espectrómetro 324 está en línea con la bomba 328 vía pasos de fluido. La bomba 328 se configura para extraer fluido de formación a través de los puertos de entrada 304a-b de las sondas 302a-b y a través del espectrómetro 324 para permitir al espectrómetro 324 medir el fluido de formación extraído. Cuando el controlador 3322 determina que los niveles de contaminación en el fluido de formación medido están debajo de un umbral de nivel de contaminación particular, una válvula 329 envía las muestras de fluido a un almacén de fluido 330. El almacén de fluido 330 se puede implementar ufando uno o más tanques o botellas. Cuando los niveles de contaminación de muestras de fluido no están debajo del valor de umbral, las muestras de fluido son enviadas en la perforadora de pozos y/o fuera del probador de formación 300 vía el paso 331. El sistema de electrónica 314 es provisto con un controlador 332 (por ejemplo, una CPU y Memoria de Acceso Aleatorio) para implementar rutinas de prueba y medición (por ejemplo, para controlar el espectrómetro 324, etc.). Para almacenar instrucciones accesibles de máquina que, cuando son ejecutadas por el controlador 332, causan que el controlador 332 implemente proceso de prueba y medición o cualquier otro proceso, el sistema de electrónica 314 es provisto con una memoria de sólo lectura programable electrónica (EPROM) 334. En el ejemplo ilustrado, el controlador 332 es configurado para recibir datos digitales desde varios sensores en el probador de formación 300. El controlador 332 también se configura para ejecutar diferentes instrucciones dependiendo de los datos recibidos. Las instrucciones ejecutadas por el controlador 332 se pueden usar para controlar algunas de las operaciones del probador de formación 300. De esta manera, el probador de formación 300 de preferencia, pero no necesariamente, se configura para secuisnciar algunas de sus operaciones (por ejemplo, mediciones de muestra de fluido de formación) de conformidad con niveles de contaminación en fluido de formación medido in situ. Para almacenar, analizar, procesar y/o comprimir datos de prueba y medición, o cualquier clase de datos, adquiridos por el probador de formación 300 usando, por ejemplo, el espectrómetro 324, el sistema de electrónica 314 es provisto con una memoria instantánea 336. Para generar información sobre señales de tiempo correspondiente a la información de prueba y medición adquirida, el sistema de electrónica 314 es provisto con un reloj 338. La información de señal de tiempo se puede usar durante una fase de grabación para determinar el ;iempo en el que se adquirió cada medición. Para algunos datos de medición, las señales de tiempo se pueden usar para determinar la profundidad a la que el probador de formación 300 se ubicó dentro de una perforadora de pozos (por ejemplo, la perforadora de pozos 102 de la figura 1) cuando se adquirieron las mediciones. Para comunicar información cuando el probador de formación 300 es de pozo profundo, el sistema de electrónica 314 es provisto con un módem 340 que se acopla al camión de herramienta 310 y al subensamble 138 (figura 1). En el ejemplo ilustrado, el probador de formación 300 también es provisto con un puerto de lectura 342 para permitir recuperar información de medición almacenada en la memoria instantánea 336 cuando la herramienta de prueba es llevada a superficie. La sonda de lectura 342 puede ser un interfaz de contacto eléctrico o un ¡nterfaz inalámbrico que se puede usar para acoplar comunicativamente un dispositivo de recolección de datos al probador de formación 300 para recuperar información de medición registrada almacenada en la memoria instantánea 336. Además, el probador de formación 300 puede enviar y/o recibir datos desde la superficie via el subensamble 138 (figura 1) y el módem 340. Volviendo en detalle a la figura 3B, la herramienta de extracción le fluido 350 se configura para medir densidades ópticas de muestras de fluido extraídas, y cuando los niveles de contaminación en muestras de fluido están debajo de un umbral particular, la herramienta de extracción de fluido 350 se configura para almacenar las muestras de fluido a llevarse a la superficie para análisis posteriores. Para propósitos de discusión, los componentes similares de la herramienta de extracción de fluido 350 y el probador de formación 300 de la figura 3A son asignados los mismos números de referencia. Como se muestra en la figura 3B, la herramienta de extracción de fluido 350 es provista con la bomba 328. La bomba 328 se configura para extraer fluido de formación a través de los puertos 304a-b de las sondas 302a-b y a través del espectrómetro 324. El espectrómetro 324 mide el fluido de formación extraído para determinar valores de densidad óptica. Cuando el confrolador 332 determina que los niveles de contaminación en las muestras de fluido medidas están debajo de un umbral de nivel de contaminación particular, el válvula 329 envía las muestras de fluido al almacén de fluido 330. El almacén de fluido 330 se puede implementar usando uno o más tanques o botellas. Cuando los niveles de contaminación de muestras de fluido no están debajo del valor de umbral, las muestras de fluido son enviadas fuera de la herramienta de extracción de luido 350 vía el paso 331. Aunque los componentes de las figuras 3A y 3B se muestran y describen antes como estando comunicativamente acoplados y dispuestos en una configuración particular, personas expertas en la técnica apreciarán que los componentes del probador de formación 300 y/o la herramienta de extracción de fluido 350 se pueden acoplar comunicativamente y/o disponer diferente de lo que se muestra en las figuras 3A y 3B sin alejarse del alcance de la presente descripción. En algunas implementaciones de ejemplo, los métodos y aparatos de ejemplo se pueden usar en conexión con un sistema de sonda vigilado. En un sistema de sonda vigilado, los métodos y aparatos de ejemplo se pueden usar para medir y analizar el fluido extraído en una linea de flujo de muestra, una linea de flujo vigilada, o una combinación de las mismas. La figura 4 ilustra un diagrama en bloque de un aparato de ejemplo 400 que se puede usar para determinar los niveles de contaminación de muestras de fluido extraídas de la formación F (figuras 1 y 2). El aparato de ejemplo 400 se puede implementar usando cualquier combinación deseada de hardware, firmware, y/o software. Por ejemplo, se puede usar uno o más circuitos integrados, componentes semiconductores discretos, o componentes electrónicos pasivos. Adicional o alternativamente, alguno o todos los bloques del aparato de ejemplo 400, o partes del mismo, se pueden implementar usando instrucciones, código y/u otro software y/o firmware, etc. almacenados en un medio accesible a máquina que, cuando se ejecuta, por ejemplo, por un sistema procesador (por ejemplo, el sistema de electrónica de ejemplo 314 de la figura 3A), realiza la operaciones representadas en la gráfica de flujo de las figuras 5 y 6. Aunque el aparato de ejemplo 400 se describe como teniendo uno de cada bloque descrito más adelante, el aparato de ejemplo 400 se puede proveer con dos o más de cualquier bloque descrito más adelante. Además, algunos bloques pueden inutilizarse, omitirse o combinarse con otros bloques. Para obtener valores de medición de datos ópticos de un archivo de almacenamiento, el aparato de ejemplo 400 es provisto con un interfaz de datos 402. Por ejemplo, si el controlador 332 (figura 3A) almacena valores de medición de OD del espectrómetro 334 o cualquier otro tipo de valores de medición (por ejemplo, valores de NMR, valores de densidad, valores de resistencia, valores de capacidad, etc.) en un archivo de registro en la memoria instantánea 335, el interfaz de datos 402 se puede configurar para recuperar los valores de medición desde la memoria instantánea 336. Alternativamente, si el procesador 146 (figura 1) en una estación de superficie almacena los valores de medición de datos ópticos en la grabadora 148 (figura 1), el interfaz de datos 402 se puede configurar para recuperar los valores de medición de la grabadora 148. En el ejemplo ilustrado, el interfaz de datos 402 también se configura pé ra recuperar otros tipos de datos y para almacenar cualquier tipo de datos en una memoria o memorias. Si el aparato de ejemplo se configura para analizar muestras de fluido en tiempo real, el interfaz de datos 402 se puede configurar para recuperar y almacenar datos asociados con el análisis de tiempo real. Para seleccionar datos de OD que sean adecuados para analizar niveles de contaminación, el aparato 400 es provisto con un selector de aatos de canal 404. Durante una fase de adquisición de medición, el espectrómetro 324 (figura 3A) mide la OD de fluido extraído de la formación F usando una pluralidad de canales de longitud de onda como se describe en mayor detalle más adelante. Algunos de los datos de canal de OD no pueden ser adecuados para usarse en analizar niveles de contaminación. En algunos casos, los datos de OD adquiridos usando canales de longitud de onda particulares no pueden ser adecuados para determinar niveles de contaminación ya que la longitud de onda seleccionada no fue suficientemente sensible al material de contaminación. El selector de datos de canal 404 se puede configurar para seleccionar datos de OD usables con base en si los datos de OD eetán dentro de los niveles de umbral particulares (por ejemplo, mayores de un valor de umbral mínimo o menos que un valor de umbral máximo). Cuando los tipos de mediciones (por ejemplo, mediciones de NMR, mediciones de densidad, mediciones de resistencia, mediciones de capacidad, etc.) se usan diferentes de densidad óptica, el selector de datos de canal 404 se puede configurar para seleccionar datos usables de otros tipos de medición con base en comparaciones a niveles de umbral. Por ejemplo, si se usa una pluralidad de canales de MMR, los canales de N R que comprenden amplitudes de espectro de relajación T1 y/o T2 correspondientes a una pluralidad de tiempos de relajación, el selector de datos de canal 404 puede seleccionar datos correspondientes a tiempos de relajación teniendo niveles de amplitud suficientemente sensibles a contaminación. Para realizar comparaciones entre datos de OD y entre datos de OD y otros va'ores (por ejemplo, valores de umbral) o entre datos diferentes de datos de OD, el aparato de ejemplo 400 es provisto con un comparador 406. Por ejemplo, el selector de datos de canal 404 se puede configurar para usar el comparador 406 para comparar valores de umbral predeterminados con datos de DO de diferentes canales para determinar cueles datos de canal son usables para analizar niveles de contaminación. Para filtrar datos de OD, el aparato de ejemplo es provisto con un filtro 408. En ei ejemplo ilustrado, ei filtro 408 se configura para filtrar el ruido, datos inconsistentes, datos erróneos u otra información de valores de datos de OD medidos usando el espectrómetro 324 (figura 3A). Por ejemplo, e\ filtro 408 se puede configurar para eliminar valores de datos de OD particulares con base en criterio de filtro. Además, el filtro 408 se puede configurar para realizar el promedio de datos de OD o resta de datos de OD o valores de otros datos de OD para generar datos de OD filtrados.

Para convertir datos de 00 de medición a base de tiempo en datos de OD de medición a base de volumen, el aparato de ejemplo 400 es provisto con un convertidor de tiempo a volumen 410. En algunas implementaciones de ejemplo, el controlador 332 se configura para almacenar datos de medición de OD a base de tiempo durante una fase de adquisición de datos en donde el espectrómetro 324 (figura 3A) mide las OD's de muestras de fluido. Para facilitar el análisis de los datos de medición de OD cuando el probador de formación 300 no bombea o extrae fluido desde la formación F a una velocidad constante, el convertidor de tiempo a volumen 410 se puede configurar para convertir datos de medición de OD a base de tiempo (es aecir, OD(t)) a datos de medición de OD a base de volumen (es decir, OD(v)). Para facilitar la conversión de datos a base de tiempo a datos a base de volumen, el controlador 332 almacena datos indicativos de velocidad de extracción de fluido o bombear variaciones de velocidad relativas a tiempo en un archivo de registro mientras que el probador de formación 300 extrae fluido de la formación F. El convertidor de tiempo a volumen 410 se configura para convertir los datos a base de tiempo a datos a base de volumen usando los datos de variación de velocidad de bombeo. Para ajusfar los datos a gráficos de linea, funciones de línea, o a otros datos, el aparato de ejemplo 400 es provisto con un ajustador de datos 412. Como se describe en mayor detalle más adelante, determinar los niveles de contaminación en muestras de fluido abarca ajusfar datos de medición de OD a otros datos tales como, por ejemplo, gráficos de curva, funciones de línea, datos de linea recta, u otros datos de medición de OD para encontrar una relación lineal entre los datos ajustados. El ajustador de datos 412 también se puede configurar para ajusfar datos a funciones no lineales. Además, para determinar relaciones lineales y/o no lineales entre datos tales como, por ejemplo, entre datos de medición de OD adquiridos usando un canal y datos de medición de OD adquiridos usando otro canal, el aparato de ejemplo 400 es provisto con un procesador de relación de datos 414. En el ejemplo ilustrado, el procesador de relación de datos 414 se configura para determinar la velocidad de los valores de cambio (es decir, pendientes) e interceptar valores asociados con relaciones lineales y/o no lineales entre datos. Para normalizar datos, el aparato de ejemplo 400 es provisto con un normalizador 416. Por ejemplo, el normalizador 416 se puede usar para normalizar datos de medición de OD adquiridos usando un canal particular a datos de medición de OD adquiridos usando otro canal. También, el normalizador 416 se puede usar para normalizar datos de medición de OD adquiridos usando una pluralidad de Gánales a datos de medición de OD adquiridos como datos de referencia. Para combinar datos tales como, por ejemplo, datos de medición de OD adquiridos usando un canal con datos de medición de OD adquiridos usando otro canal, el aparato de ejemplo es provisto con un combinador de datos 418. Como se describe en mayor, detalle más adelante, los datos de medición de OD adquiridos usando diferentes canales de longitud de onda se pueden combinar para reducir sustancialmente la cantidad de ruido adquirido por cada canal de longitud de onda. Es decir, los datos de medición que son redundantes de canal a canal son datos que reflejan OD's sustancialmente precisos de muestras de fluido. Mientras que los datos esporádicos que no son redundantes de canal a canal reflejan el ruido en los canales. Al combinar los datos de medición de OD a partir de canales diferentes, los datos redundantes se pueden distinguir de los datos no redundantes en cada canal y los efectos de los datos no redundantes o el ruido en los datos en el análisis de nivel de contaminación se puede reducir sustancialmente. En una modalidad ejemplar, los datos no redundantes entonces se pueden usar para obtener información adicional. Por ejemplo, los datos no redundantes pueden ser causados por difusión dependiente de longitud de onoa. De esta manera, la difusión, a su vez, se puede usar para obtener la distribución de tamaño de las partículas de difusión. Sin embargo, se puede obtener información alterna, deseada por aquellos expertos en la técnica, en una manera similar. Para seleccionar espectro de filtrado de lodo 125 (figura 1) y el aceite de formación 127 (figura 1) para determinar niveles, de contaminación en muestras de fluido con base en los datos de OD medidos, el aparato de ejemplo 400 se provee con un selector de espectro 420. El selector de espectro 420 se configura para operar de conformidad con las operaciones descritas más adelante en conexión con e! bloque 630 de la gráfica de flujo de la figura 6B. El selector de espectro 420 alternativa o adicionalmente se puede configurar para determinar niveles de contaminación en muestras de fluido con base en otros tipos de mediciones tales como, por ejemplo, mediciones de NMR, mediciones de densidad, mediciones de resistencia, mediciones de capacidad, etc. Para determinar niveles de contaminación de muestras de fluido, el aparato de ejemplo 400 áe provee con un generador de valor de contaminación 422. El generador de valor de contaminación 422 se configura para operar de conformidad con las operaciones descritas más adelante en conexión con el bloque 632 de la gráfica de flujo de la figura 6B. Para determinar un valor de incertidumbre (por ejemplo, un valor de confidencia, un valor de verificación de calidad, etc.) indicativo de la variación estadística de los niveles de contaminación causados por ruido de datos do OD, el aparato de ejemplo 400 se provee con un generador de valor de incertidumbre 424. El generador de valor de incertidumbre 424 se configura para operar de- conformidad con las operaciones descritas más adelante en conexión con el bloque 634 de la gráfica de flujo de la figura 6B. Las figuras 5, 6A, 6B y 7 son gráficas de flujo de los métodos de ejemplo que se pueden usar para determinar los niveles de contaminación en muestras de fluido extraídas de una formación de un pozo de depósito (por ejemplo, la formación F de la perforadora 102 de figura 1). Los métodos de ejemplo de lás figuras 5, 6A, 6B y 7 se pueden implementar usando software y/o hardware. En algunas implementacion&s de ejemplo, las gráficas de flujo pueden ser representativas de instrucciones que se pueden leer a máquina de ejemplo y los métodos de ejemplo de las gráficas de flujo se pueden implementar por completo o en parte al ejecutar las instrucciones que se pueden leer a máquina. Aunque los métodos de ejemplo se describen con referencia a las gráficas de flujo de las figuras 5, 6A, 6B y 7, los expertos en la técnica prontamente apreciarán que se pueden usar adicional o alternativamente otros métodos para determinar niveles d« contaminación en muestras de fluido. Por ejemplo, el orden de ejecución de los bloques ilustrados en las gráficas de flujo de las figuras 5, 6A, 6B y 7 se pueden cambiar, y/o algunos de los bloques descritos se pueden disponer, eliminar o combinar. Los métodos de ejemplo descritos más adelante se pueden realizar durante un proceso de perforación usando, por ejemplo, la columna perforadora 128 de l-a figura 1. Alternativa o adicionalmente, los métodos de ejemplo se pueden realizar durante un proceso de evaluación de formación separado de un proceso de perforación usando, por ejemplo, la herramienta de barreno 200 de la figura 2. Volviendo a la figura 5, inicialmente el puerto 304a de la sonda 302a (figura 3A) comienza a extraer (o admitir) fluido desde la formación F (bloque 502). En otras implementaciones de ejemplo ambos de los puertos 304a-b se pueden configurar para extraer simultáneamente muestras de fluido desde Ta formación F. Al inicio, el fluido extraído típicamente contiene una mezcla del aceite 127 (figura 1) y el filtrado de lodo 125 (es decir, el contaminante) que penetra la formación F durante un proceso de perforación. Oespués de algún tiempo (por ejemplo, minutos, horas, etc.) de bombear o extraer fluido desde la formación F, el fluido extraído contiene menos del filtrado de lodo 125 hasta que el fluido extraído contiene sustancialmente poco o nada del filtro de lodo 125. El controlador 332 (figura 3A) determina un valor de volumen de bombeo cumulativo (bloque 504) indicativo del volumen cumulativo de fluido que el probador de formación 300 ha extraído de la formación F ya que al inicio comenzó extrayendo fluido de la formación F. En una implementación de ejemplo, el controlador 332 puede determina, el valor de volumen de bombeo cumulativo al sondear periódicamente un sensor de velocidad de flujo volumétrico (no mostrado) en el trayecto de flujo 326a y determinando el valor de volumen cumulativo con base en una pluralidad de valores de velocidad de flujo volumétri-co obtenidos con el paso del tiempo. Alternativamente, el valor de volumen de bombeo cumulativo se puede determinar en cualquier otra manera. El controlador 332 almacena el valor de volumen de bombeo cumulativo y un sello de tiempo indicativo del tiempo en el que controlador 332 determinó el valor de volumen de bombeo cumulativo en un archivo de registro de volumen en la memoria instantánea (figura 3A) (bloque 506). El espectrómetro 324 (figura 3A) obtiene fluido de información para medición (bloque 508). Por ejemplo, como se discutió antes en conexión con las figuras 3A y 3B, el espectrómetro 324 se monta en línea con una línea de flujo conectada a un puerco cíe entrada para extraer fluido de formación. El espectrómetro 324 se puede configurar para medir el fluido extraído por la sonda 302a (figura 3A) de la formación F (figura 1) a intervalos a base de tiempo predeterminados (por ejemplo, cada 5 minutos) o intervalos a base de volumen .¡umulativos (por ejemplo, cada 5,000 centímetros cúbicos de fluido extraído). El espectrómetro 324 entonces mide la densidad óptica (OD) de la muestra de fluido usando una pluralidad de canales de longitud de onda (bloque 510). En el ejemplo ilustrado, para determinar niveles de contaminación en las muestras de fluido extraídas, el espectrómetro 324 se configura para medir las OD's de cada muestra usando una pluralidad de canales (por ejemplo, diez canales), cada uno de los cuales se ajusta a una longitud de onda diferente del espectro de luz que se puede seleccionar de la escala de luz visible a infrarroja media. A una longitud de onda particular (?), la OD de una muestra de fluido típicamente dependerá de la OD del filtrado de lodo 125 a esa longitud de onda (es decir, ODAifi,) Y 'a OD del aceite de formación 127 a esa longitud de onda, es decir, ODA ace¡te)- Al seleccionar las longitudes de onda a usarse para medir OD, se deben seleccionar longitudes de onda que son relativamente más sensibles a sustancias de contaminación tal como el filtrado de lodo 125. Una longitud de onda que mide OD del filtrado de lodo 125 y el aceite 127 a ser sustancialmente igual (por ejemplo, ODA n = ODA, aceite) s© debe evitar ya que dichas longitudes de onda tienen una sensibilidad relativamente baja al filtrado de lodo 125 relativo al aceite de formación 127. Además, las longitudes de onda que producen datos relativamente ruidosos ya que el fluido es casi opaco a dichas longitudes de onda se debe evitar cuando la relación de señal a ruido (SNR) es muy baja, de modo que el nivel de ruido hace a los datos inusables.. Por consiguiente, las longitudes de onda teniendo una sensibilidad relativamente mayor a sustancias de contaminación tal como el filtrado de lodo 125 se pueden seleccionar para asegurar que las mediciones de OD se pueden usar para distinguir entre el filtrado de lodo 125 y el aceite de formación 127. El controlador 332 (figura 3A) entonces almacena el valor de OD medido para cada canal de longitud de onda en un archivo de registro de OD en la memoria instantánea 336 (figura 3A) junto con un sello de tiempo indicativo del tiempo en el que el espectrómetro 324 midió los valores de OD (bloque 512). El controlador 332 entonces determina si es- tiempo de determinar un nivel de contaminación ;bloque 514). Por ejemplo, en algunas impiementaciones de ejemplo, el controlador 332 y/o el procesador 146 (figura 1) en ia superficie se puede configurar para analizar los valores de OD nredidos a intervalos predeterminados (por ejemplo, intervalos a base de tiempo, intervalos a base de volumen de bombeo cumulativo, intervalos definidos por la cantidad de muestras de fluido medidas después de realizar un análisis de medición previo, etc.) para determinar los niveles de contaminación en muestras de fluido. Si el controlador 332 determina que es tiempo de determinar los niveles de contaminación de las muestras de fluido medidas (bloque 514), el controlador 332 o el procesador 146 (figura 1) en la superficie después puede determinar los niveles de contaminación (bloque 516). Por ejemplo, en algunas implementaciones de ejemplo, el controlador 332 se puede configurar para comunicar los datos de OD medidos d 3 un archivo de registro de OD en la memoria instantánea 336 al subsistema receptor 144 (figura 1) en la superficie para permitir al procesador 146 determinar los niveles de contaminación en las muestras de fluido medidas. En otras implementaciones de ejemplo, el controlador 332 se puede configurar para determinar los niveles de contaminación en las muestras de fluido medidas mientras el probador de formación 300 está en la perforadora de pozos 102. Si el procesador 146 en la superficie debe determinar los niveles de contaminación (bloque 516), el controlador 332 comunica los datos de OD medidos a la superficie (bloque 518). Por ejemplo, el controlador 332 puede comunicar los datos de OD medidos al subsistema receptor 144 vía el módem 340 (figura 3A). Después de que el controlador 332 comunica los datos de OD medidos a la superficie (bloque 518), el procesador 146 determina los niveles de contaminación (bloque 520) con base en los datos de OD recibidos. Si los niveles de contaminación no se deben determinar en la superficie (bloque 516), el controlador 332 determina los niveles de contaminación (bloque 522). Un proceso de ejemplo que se puede usar para determinar los niveles de contaminación en conexión con bloques 520 y 522 se discute más adelante en conexión con las gráficas de flujo de las figuras 6A y 6B. Es decir, el controlador 332 se puede configurar para implementar el proceso de ejemplo de las figuras 6A y 6B si los niveles de contaminación se deben determinar en el probador de formación 300, y el procesador 146 se puede configurar para implementar el proceso de ejemplo de las figuras 6A y 6B si los niveles de contaminación se deben determinar en la superficie. Después de determinar los niveles de contaminación, el controlador 332 (o el procesador 146) determina si los niveles de contaminación en las muestras de fluido más recientemente medidas son suficientemente bajos para probar el aceite de formación 127 (figura 1) (bloque 524). Por ejemplo, el controlador 332 (o el procesador 146) se puede proveer con un valor de umbral que define el nivel de contaminación máximo permisible en una muestra de fluido. El valor de umbral se puede usar para seleccionar muestras de fluido a ser medidas para propósitos de evaluar la calidad de una formación. Si el controlador 332 (o el procesador 146) determina que los niveles de contaminación son suficientemente bajo para probar el aceite de formación 127 (bloque 524), el probador de formación 300 almacena fluido de formación (bloque 526) en el almacén de fluido 330 de la figura 3A. Las muestras de fluido seleccionadas entonces se pueden analizar para presión, volumen y temperatura. Si el controlador 332 determina que los niveles de contaminación no son suficientemente bajos para probar el aceite de formación 127 (bloque 524) o si el controlador 332 determina que no es tiempo de determinar los niveles de contaminación de muestras de fluido medidas (bloque 514), el controlador 332 determina si se debe continuar adquiriendo mediciones de OD (bloque 528). Por ejemplo, el controlador 332 puede determinar que debe continuar adquiriendo mediciones de OD si, por ejemplo, necesita más mediciones de OD para realizar un análisis de nivel de contaminación. Si el controlador 332 determina que se debe continuar adquiriendo mediciones de OD, el control regresa al bloque 504. Alternativamente, el controlador 332 puede determinar que no debe continuar adquiriendo mediciones de OD si, por ejemplo, ya no se requieren mediciones de OD y los datos de OD almacenados se deben almacenar en un proceso posterior. Si el controlador 332 determina que no debe adquirir más mediciones de OD (bloque 528) o después de que el probador de formación adquiere datos de-prueba para el aceite de formación 127 (bloque 526), el proceso de ejemplo de la figura 5 termina. Las figuras 6A y 6B ilustran una gráfica de flujo de un método de ejemplo que se puede usar para determinar los niveles de contaminación en muestras de fluido extraídas de la formación F (figuras 1 y 2) y para implementar las operaciones de los bloques 520 y 522 de la figura 5. El método de ejemplo de las figuras 6A y 6B se describe como siendo implementado usando el aparato de ejemplo 400 de la figura 4 y el probador de formación de ejemplo 300 (figura 3A). Como se discutió antes, el aparato de ejemplo 400 se puede implementar usando hardware, software y/o una combinación de hardware y software. En una implementación de ejemplo, la gráfica de flujo de las figuras 6A y 6B describe instrucciones que se pueden leer a máquina que definen la implementación de cada uno de los bloques del aparato de ejemplo 400. Las instrucciones que se pueden leer a máquina se pueden ejecutar por el procesador 146 (figura 1) en la superficie y/o el controlador 332 (figura 3A) mientras que el probador de formación 300 está en la perforadora de pozos 102 (figura 1). Como se muestra en la figura 6A, al inicio, el interfaz de datos 402 (figura 4) recupera los datos de OD (bloque 602) adquiridos usando la pluralidad de canales de longitud de onda en el bloque 510 de la figura 5. Por ejemplo, el interfaz de datos 402 puede recuperar los datos de OD de la memoria instantánea 336 (figura 3A). El interfaz de datos 402 entonces recupera los datos de volumen de bombeo cumulativo (bloque 604) almacenados en el bloque 506 de la figura 5. Por eiemplo, el interfaz de datos 402 puede recuperar los datos de volumen de bombeo cumulativo de la memoria instantánea 336. El selector de datos de canal 404 (figura 4) entonces selecciona una subserie de los datos de OD (bloque 606) recuperados en el bloque 602. Más específicámente, el selector de datos de canal 404 selecciona datos de OD correspondientes a los canales de longitud de onda del espectrómetro 324 (figura 3A) que generaron valores de medición de OD que facilitan determinar niveles de contaminación en el aceite de formación 127. En una implementación de ejemplo, los valores de medición de OD que facilitan determinar los niveles de contaminación son los valores de medición de OD que están dentro de un rango de OD particular. Por ejemplo, la figura 8 ilustra una gráfica 800 que muestra gráficos en curva de datos de OD correspondientes a varios canales de longitud de onda contra un tiempo transcurrido de extracción de fluido. Cada gráfico en curva representa datos de OD generado por un canal de longitud de onda respectivo del espectrómetro 324 por aproximadamente 6200 segundos. En el ejemplo ilustrado de la figura 8, las curvas de datos de OD que se pueden usar para determinar niveles de contaminación son indicadas por los números de referencia 802a-802g, y las curvas de datos de OD que no se pueden usar por lo general son indicadas por el número de referencia 804. Los datos de OD generados usando el canal de línea base son indicados por el número de referencia 802g. En una implementación de ejemplo, para seleccionar la subserie de datos de OD en el bloque 606 (figura 6A), el selector de datos de canal 404 (figura 4) se puede proveer con un valor de umbral de OD y una frecuencia de valor de ocurrencia. El valor de umbral define un valor de OD máximo, y la frecuencia de valor de ocurrencia define el número máximo de veces durante un periodo que los valores de datos de OD correspondientes a una longitud de onda de canal particular pueden exceder el umbral de valor de OD máximo antes de que todos los datos de OD correspondientes a ese canal de longitud de onda se descalifique para usarse en determinar los niveles de contaminación. En el ejemplo ilustrado de la figura T, los datos de OD de los canales de longitud de onda correspondientes a las curvas 802a-g se seleccionarían en el bloque 606 con un valor de umbral igual a tres unidades de densidad óptica (ODU). La frecuencia de valor de ocurrencia se puede ajusfar con base en, por ejemplo, la cantidad de ruido que es aceptable en los datos de OD. Por ejemplo, si la ocurrencia de un punto de dato de ruido cada 1000 segundos es aceptable, el selector de datos de canal 404 se puede proveer con una frecuencia de valor de ocurrencia igual a 0.001 Hz. Alternativamenie, el selector de datos de canal 404 se puede proveer con un valor (por ejemplo, 100) igual al número de ocurrencias de dato de ruido aceptable en una prueba. Para seleccionar la subserie de los datos de OD en el bloque 606 (figura 6A), el comparador 406 se puede configurar para recuperar et valor de umbral-de OD y comparar el valor de umbral a cada valor de OD para cada una de las curvas de datos de OD 802a-g y 804. Cuanao el comparador 406 determina que un valor de OD excede el valor de umbral de OD, el comparador 406 puede comunicar información al selector de datos de canal 404 indicando que un valor de OD excedió el valor de umbral de OD. El selector de datos de canal 404 entonces puede rastrear la frecuencia de ocurrencia de valores de OD excediendo el valor de umbral de OD para cada canal de longitud de onda. En esta manera, el selector de datos de canal 404 puede seleccionar los datos de OD correspondientes a canales de longitud de onda que no produjeron datos de OD o ruido que excedieron el valor de umbral de 00 a una frecuencia mayor que la frecuencia de ocurrencia. En esta modalidad ejemplar, sólo se describe un umbral "superior". Sin embargo, también se contemplan en la presente un umbral menor o combinación de umbrales. En el ejemp'o ilustrado de la figura 8, las curvas de datos de OD 802a-g y 804 para todos los canales de longitud de onda tienen datos de OD que exceden el valor de umbral de OD iguales a tres durante aproximadamente los primeros 500 segundos de muestras de fluido medidas. Por consiguiente, en el ejemplo ilustrado, el selector de datos de canal 404 se configura para ignorar los datos de OD adquiridos durante los primeros 500 segundos. Regresando a la figura 6A, el selector de datos de canal 404 entonces recupera valores de datos d OD de línea base 802g generados usando un canal de longitud de onda de línea base designado (bloque 608). Los valores de datos de OD de línea base 802g se genera' por el espectrómetro 324 (figura 3A) usando un canal de longitud de onda designado para cuantificar los efectos de dispersiones ópticas en todos los canales de longitud de onda del espectrómetro 324 usado para medir las muestras de fluido. A diferencia de la absorción óptica (que se mide usando densidad óptica) y qué ocurre cuando la luz entra en Una muestra de fluido y la muestra de fluido absorbe la luz, ocurre absorción óptica cuando la luz entra en una muestra de fluido y choca con o es obstruida por partículas (por ejemplo, partículas de arena u otro desecho), burbujas de aire, o emulsión (por ejemplo, una mezcla de aceite y agua causando una apariencia nublada), lo que causa que la luz se absorba aleatoriamente y no alcance el detector óptico. Las absorciones ópticas pueden afectar las mediciones de algunos o todos los canales de longitud de onda al causar ruido o datos de OD fluctuando. A su vez, el ruido o datos de OD erróneos pueden afectar la precisión de los niveles de contaminación determinados con base en los datos de OD. Los efectos de absorción óptica en todos los canales de longitud de onda son esencialmente los mismos sin importar la longitud de onda. Para minimizar sustancialmente o reducir los efectos de absorciones ópticas, uno de los canales de longitud de onda del espectrómetro 324 se designa como un canal de línea base que genera los datos de OD de linea base 802g. El filtro 408 (figura 4) entonces filtra los datos de OD para cada canal de longitud de- onda seleccionado en el bloque 606 (bloque 610) para generar datos de OD filtrados usando los datos de OD de línea base 802g seleccionados en el bloque 608. En el ejemplo ilustrado, el filtro 408 filtra los datos de OD para cada canal al sustraer los datos de OD de línea base 802g de los datos de OD para cada canal seleccionado en el bloque 606, Al sustraer los datos de OD de línea base 802g de Jos datos de OD correspondientes a los otros canales de longitud de onda, los efectos de absorciones ópticas se reducen o eliminan sustancialmente de los datos tíe OD, asi generando datos de OD fittrados para cada canal. En asta manera, los datos de OD filtrados se pueden usar para determinar niveles de contaminación sustancialmente más precisos que de lo contrario se podria determinar usando valores de datos de OD afectados por las absorciones ópticas. El convertidor de tiempo a volumen 410 (figura 4) entonces convierte los datos de OD filtrados de datos a base de tiempo a datos a base de volumen de bombeo (bloque 612). La figura 9 ilustra una gráfica de ejemplo 900 en donde los datos filtrados se muestran graficados para cada canal como curvas de datos de OD filtrados 902a-f como una función de volumen de bombeo. Cuando la velocidad de bombeo o velocidad de extracción de fluido no es constante durante el proceso de medición de OD descrito antes en conexión con la figura 5, datos a base de volumen son relativamente más adecuados que los datos a base de tiempo para determinar la acumulación de concentración de aceite en las muestras de fluido relativas a niveles de contaminación. Para facilitar procesar los datos de OD, los datos de OD filtrados a base de tiempo correspondientes a cada uno de los canales de longitud de onda seleccionados se convierte en datos a base de volumen. Por ejemplo, el interfaz de datos 402 (figura 4) puede entrar a la memoria instantánea 336 (figura 3A) para recuperar los datos de volumen de bombeo cumuiativos almacenados en el bloque 506 (figura 5). Como se discutió antes, los datos de volumen de bombeo cumuiativos son indicativos del volumen cumulativo de fluido que el probador de formación 300 extrae de la formación F durante una cantidad de tiempo ya que al inicio comienza extrayendo fluido de la formación F.

Los datos de volumen de bombeo cumulativos se almacenan en asociación con sellos de tiempo que se correlacionan con sellos de tiempo almacenados en asociación con los datos de OD medidos para cada longitud de onda de canal. Un volumen de ejemplo contra gráfica de tiemoo 1000 de la figura 10 muestra los datos de volumen de bombeo cumulativos generados en el bloque 506 de la figura 5. En el ejemplo ¡lustrado, el convertidor de tiempo a volumen 410 usa los datos de volumen de bombeo cumulativos recuperados para convertir los datos de OD filtrados generados en el bloque 610 de los datos a base de tiempo y usando los sellos de tiempo asociados con los datos de volumen de bombeo cumulativos y los sellos de tiempo asociados con los datos de OD medidos (recuperados en e bloque 602) usados paró determinar los datos de OD filtrados. Los datos de OD filtrados para cada canal (OD¡(v)) como una función de volumen de bombeo (v) se relaciona con un nivel de contaminación como una función de volumen de bombeo (v) como se muestra más adelante en la ecuación 4. En el ejemplo ilustrado, uno de los datos de OD filtrados (OD¡(v)) teniendo el rango dinámico más grande (por ejemplo, los datos de OD 902a de la figura 9) se selecciona como datos de referencia OD {ODrg,(v)) , como representados en el bloque 613 de la figura 6A. Sin embargo, los datos de OD de referencia se pueden seleccionar por otros criterios que el rango dinámico. Por ejemplo, los datos de OD de referencia se pueden seleccionar como los datos correspondientes a un canal de longitud de onda en donde el filtrado tiene una densidad óptica de cero, como se discutirá en mayor detalle más adelante. Los datos de OD de referencia {ODref(v)) como una función de volumen de bombeo (v) se relacionan con el nivel de contaminación (?(?)) como una función de volumen de bombeo v como se muestra en la ecuación 5 a continuación.

Ecuación 4 OD,(v) = ?(?)· OD,,,,, + (1 - n(v)) OD,.ece„e Ecuación 5 ODre,(v) = n(v) ODre,,,¡, + (1 - p(?))· ODfe,.ace,,e En las ecuaciones 4 y 5 anteriores, "reT denota el canal de referencia e V denota el canal filtrado a una longitud de onda particular, respectivamente. Cada una de las ecuaciones 4 y 5 anteriores es uustancialmente similar a la ecuación 1 descrita antes. El procesador de relaci-ón de datos 414 asocia los datos de OD de referencia con los datos de OD filtrados obtenidos de una pluralidad de canales de longitud de onda para generar una correlación entre los datos de OD filtrados y los datos de OD de referencia (bloque 614). Los valores de datos de OD filtrados para los canales de longitud de onda se asocian con un valor de volumen de bombeo cumuiativo con base en la conversión de tiempo a volumen realizada en el bloque 612. Además, los valores de datos de OD de referencia también se asocian con un valor de volumen de bombeo cumuiativo. El procesador de relación de datos 414 se puede configurar para asociar el valor de datos de OD filtrados con un valor de datos de OD de referencia correspondiente con base en igualamiento respectivo o igualamiento sustancial de valores de volumen de bombeo cumulativos. Aunque no es necesario, en algunas implementaciones de ejemplo, los datos oe OD filtrados asociados y los datos de OD de referencia se pueden graficar en una gráfica para cada canal de longitud de onda para mostrar las relaciones lineales entre los datos asociados. Volviendo brevemente a las figuras 11A-11E, las gráficas 1100a-e muestran gráficos en curva 1102a-e de correlaciones de los datos de OD filtrados y datos de OD de referencia asociados en el bloque 614. Las curvas graficadas de las figuras 11A-11E son indicativas de las relaciones lineales entre los datos de OD de referencia y los datos de OD filtrados correspondientes a canales de longitud de onda respectivos. Algunas veces los datos adquiridos durante un periodo de extracción de fluido inicial son imprecisos debido a, por ejemplo, cortes de formación, desecho de pastel de lodo, etc. en las muestras de fluido. Por ejemplo, la curva graficada 1102A de la figura 11A muestra datos indicados por el número de referencia 1104 que es inconsistente con los otros datos graficados. Para eliminar o reducir sustancialmente los efectos de los datos erróneos 1104, los datos de OD recolectados durante un periodo inicial se pueden ignorar o descartar para análisis posterior. Regresando al bloque 616 de la figura 6Á, ei procesador de relación de datos 414 (figura 4) determina un modelo de tendencia con base en las correlaciones entre los datos de OD filtrados y de referencia asociados en el bloque 614. En una implementación de ejemplo, el procesador de relación de datos 414 puede determinar los modelos de tendencia con base en las ecuaciones 4 y 5 anteriores. En particular, para cada canal de longitud de onda /, el procesador de relación de datos 4114 puede combinar algebraicamente las ecuaciones 4 y 5 anteriores para determinar el modelo de tendencia de la ecuación 6 a continuación, que define una relación lineal entre los datos de OD de referencia ODr6f(v) y los datos de OD filtrados ODi(v).

Ecuación 6 OD¡(v) = A, + B¡ ODret(v) El modelo de tendencia de la ecuación 6 anterior describe una función de linea recta teniendo un valor de pendiente o velocidad de valor de cambio (5,) representativo de una cantidad de cambio en los datos de OD filtrados OD¡(v) relativa a una cantidad de cambio en los datos de OD de referencia ODret(v). El modelo de tendencia de la ecuación 6 también tiene un valor de intercepción A¡ que es igual de un valor de OD de los datos e OD filtrados ODi(v} correspondiente a un valor de los datos de OD de referencia ODfat(v) que es igual a cero. La velocidad de valor de cambio B¡ y el valor de intercepción A¡ son valores constantes relacionados con los valores de OD como se muestra en las ecuaciones 7 y 8 a continuación.

ODl fllODrell aceite - OD, i. aceite ODret.ti, Ecuación 7 Ai = ODref. aceite ~ ODref.til OD ¡ aceite - ODun Ecuación 8 S, = OD ref. aceite ~ ODret.fil La velocidad de valor de cambio B¡ y el valor de intercepción A¡ se relacionan con la densidad óptica filtrada en el canal de longitud de onda V del filtrado de lodo 125 (figura 1) 0D¡ ,U, la densidad óptica filtrada en el canal de longitud de onda "/'" del aceite de formación 127 (figura 1) OD, aceit0, la densidad óptica de referencia del filtrado de lodo 125 0Dref ¡,, y la densidad óptica de referencia del aceite de formación 127 OD ret.fn como se muestra en las ecuaciones 7 y 8. Cuando no se conoce la densidad óptica filtrada del filtrado de lodo 125 (figura 1) 00,,,/,, la densidad óptica filtrada del aceite de formación 127 (figura 1) ODi,aCe¡te, la densidad óptica de referencia del filtrado de lodo 125 0Drer f„, y la densidad óptica de referencia del aceite de formación 127 ODref,aceite, el procesador de relación de datos 414 usa el modelo de tendencia de la ecuación 6 anterior para determinar la velocidad de valor de cambio B¡ y el valor de intercepción A¡ (bloque 618 de la figura 6A) para los canales de longitud de onda al ajustar datos que definen una línea recta a los datos de OD filtrados y de referencia asociadós ilustrados en los gráficos en curva 1102a-e de las figuras 11A-11E. En particular, para los canales de longitud de onda, el procesador de relación de datos 414 genera una correlación entre los datos de OD filtrados asociados con el canal de longitud de onda y los datos de OD de referencia. Los gráficos en curva 1102a-e son representaciones gráficas de las correlaciones entre los datos de OD filtrados asociados con los canales y los datos de OD de referencia. Se muestran líneas rectas punteadas 11ú6a-e en las figuras 11A-11E para representar los datos de línea recta ajustados a las correlaciones. Para ajusfar los datos de línea recta ? las correlaciones, el procesador de relación de datos 414 usa una técnica de ajuste de norma L1 conocida y trata los datos de OD de referencia ODref(v) y los datos de OD filtrados OD,(v) de la ecuación 6 anterior como los variables independientes y dependientes, respectivamente. La velocidad del valor de cambio S, y el valor de intercepción A¡ son parámetros de ajuste o valores de ajuste que definen los datos de línea recta ajustados y que se pueden determinar con base en los datos de línea recta ajusfados usando técnicas conocidas. Por ejemplo, el procesador de relación de datos 414 se puede configurar para usar una técnica algebraica conocida para determinar la velocidad del valor de cambio B¡ y el valor de intercepción A¡ Volviendo a la figura 6B, el normalizador 416 entonces normaliza los datos de OD filtrados relativos a los datos de OD de referencia (bloque 620). La figura 12 ilustra una gráfica 1200 que tiene gráficos en curva de los datos de OD filtrados normalizados para los canales de longitud de onda seleccionados correspondientes a los gráficos en curva 902a-f ilustrados en la figura 9. El normalizador 416 se puede configurar para normalizar los datos de OO filtrados a los datos de OD de referencia con base en la ecuación 9 a continuación.

OD,(v) - A, Ecuación 9 OD(v) = B, La ecuación 9 se puede determinar al reacomodar algebraicamente la ecuación 6 anterior. El normalizador 416 puede usar la velocidad de valor de cambio B¡ y el valor de intercepción A, para cada cana, de longitud de onda determinado antes en el bloque 618 en conexión con la ecuación 9 para normalizar los datos de OD filtrados correspondientes -a cada canal de longitud de onda seleccionado. El combinador de datos 418 entonces combina los datos de OD normalizados correspondientes a todos los canales de longitud de onda seleccionados (bloque 622). Por ejemplo, el combinador de datos 418 se puede configurar para combinar valores de OD normalizados correspondientes a cada canal de longitud de onda seleccionado y teniendo volúmenes igualés o sustancialmente iguales hasta que todos los valores de OD normalizados correspondientes se combinan para formar datos de OD combinados. En algunas implementaciones de ejemplo, el combinador de datos 418 se puede configurar para combinar los datos de 00 normalizados usando un proceso promediador para promediar valores de OD normalizados correspondientes. Alternativamente, el combinador de datos 418 se puede configurar para combinar los datos de OD normalizados usando procesos medios o promedio recortados, que se pueden usar para eliminar los datos de OD residuales correspondientes a absorciones ópticas que permanecieron en los datos de OD normalizados después de la operación de filtración del bloque 610. Un promedio recortado se calcula al descartar un cierto porcentaje de los valores de OD más bajos y más altos y después determinando un promedio de los valores de OD restantes. Por ejemplo, un promedio recortado por 50% se computa al descartar valores de OD teniendo magnitudes relativamente 25% menores o mayores que un valor de OD promedio y determinando un promedio de los valores de OD restantes. El medio es el promedio recortado por 100%, y el promedio es el promedio recortado por 0%. Un promedio recortado o medio es relativamente menos susceptible que un promedio a los efectos de valores de OD ruidosos o inconsistentes correspondientes a, por ejemplo, absorciones ópticas. El aparato de ejemplo 400 determina un intervalo de ajuste o un rango de ajuste (por ejemplo, un rango de ajuste de línea recta) y el valor exponente de acumulación (a) (bloque 624) con base en los datos de OD combinados. El aparato de ejemplo 400 se puede configurar para determinar el intervalo de ajuste y el valor exponente de acumulación (a) usando una técnica derivativa y/o una técnica de Bayesian Information Criterion (BIC). En una implementación de ejemplo en donde el aparato de ejemplo 400 se configura para usar la técnica derivativa, el aparato de ejemplo 400 se configura para determinar el intervalo de ajuste al ajusfar datos de línea recta a datos derivados usando los datos de OD combinados en conexión con la ecuación 3 anterior D {OD(v) = C - -) va y después determinando el valor exponente de acumulación (a) con base en una pendiente de los datos de línea recta ajustados. Volviendo brevemente a la figura 7, la gráfica de flujo de la figura 7 ilustra un proceso de ejemplo que se puede realizar por el aparato de ejemplo 400 para implementar la operación del bloque 624 usando la técnica derivativa. Usando la técnica derivativa, la ecuación 3 es representada en forma logarítmica natural como se muestra a continuación en la ecuación 10.

Ecuación 10 ecuación 10 ilustra un modelo lineal en donde el derivado logarítmico de los datos de OD combinados es el variable dependiente y un volumen logarítmico (In v) es el variable independiente. Por consiguiente, la ecuación 10 anterior indica que el derivado logai itmico de los datos de OD combinados se relaciona linealmente con el volumen logarítmico (In v) y que el valor exponente de acumulación negativo (-a) caracteriza la pendiente (o velocidad de cambio) entre el derivado logarítmico de los datos de OD combinados e) v0|umen logarítmico (In v). Para obtener el derivado de los datos de OD combinados la ecuación 10, el ajustador de datos 412 (figura 4) realiza una operación de suavizado en los datos de OD combinados (bloque 702) al ajustar los datos de OD combinados al modelo polinomial de segundo orden de la ecuación 11 a continuación usando la técnica de ajuste de norma L1 conocida.

Ecuación 11 OD(v) = a + b (In v - In v0) + c (In v - In v0)2, en donde In /0 - In vw I 2 = In v = In v0 + In vw I 2 En la ecuación 11 anterior, un parámetro de centro de ventana local (In v0) y un parámetro de tamaño de ventana local (In vw) definen una ventana de suavizado en movimiento usada por el ajustador de datos 412 para suavizar los datos de OD combinados relativos al volumen logarítmico (In v). Una gráfica 1300 de la figura 13 muestra un gráfico en curva de los valores de datos de OD combinados contra el volumen logarítmico (In v). El ajustador de datos 412 desliza la ventana de suavizado definida por los parámetros In v0 e In vw a través de cada ubicación especificada por los valores de volumen logarítmico (In v) mostrados en la figura 13. Cuando el filtro 408 termina ajustando los datos de OD combinados al modelo polinomial de segundo orden de la ecuación 11, el valor (a) en la ecuación 11 anterior representa los datos suavizados en In v0, el valor (ó) en la ecuación 11 representa el derivado de primer orden en In v0, y el valor (c) representa el derivado de segundo orden en In vn. Con respecto a la ecuación 10, el derivado de los d{OD(v)) datos de OD combinados ^n v) es igual al valor derivado de primer orden (b) (es decir, d(lnv) = b en In v0). Regresando a la figura 7, el ajustador de datos 412 entonces selecciona un intervalo de ajuste asociado con los datos suavizados (bloque 704). La figura 14 ilustra una gráfica 1400 que tiene una curva graficada 1402 de los datos suavizados de derivado logarítmico generados por el ajustador de datos 412. La gráfica 1400 muestra que los datos suavizados no tienen pendiente constante asociada con r»l intervalo entero de la curva graficada 1402. Sin embargo, un segmento de los datos más recientes por lo general indicados por el número de referencia 1404 se caracteriza por una pendiente constante. El ajustador de datos 412 selecciona el segmento de los datos más recientes 1404 como el intervalo de ajuste 1404 y ajusta datos delinea recta por lo general indicados por el número da referencia 1406 al intervalo de ajuste 1404. Aunque aparece corto, el intervalo de ajuste seleccionado 1404 exhibido en escala logarítmica en realidad es aproximadamente dos tercios de la curva graficadn entera 1402. En el ejemplo ilustrado de la figura 14, una línea vertical indicada por el número de referencia 1408 indica el inicio del intervalo de ajuste 1404. Regresando a la figura 7, el procesador de relación de datos 414 entonces determina el valor exponente de acumulación (a) (bloque 706) con base en la pendiente de los datos de línea recta ajustados 1406 (figura 14). Es decir, el procesador de relación de datos 414 determina la pendiente de los datos de línea recta ajustados 1400 y ajusta el negativo del valor exponente de acumulación (-a) igual al valor de pendiente. En el ejemplo ilustrado, el procesador de relación -de datos 414 determina el valor de pendiente a ser de aproximadamente -0.52, y asf el valor exponente de acumulación (a) a ser de aproximadamente 0.52. Después de que el procesador de relación de datos 414 determina el valor exponente de acumulación (o), el proceso de ejemplo de la figura 7 regresa el control al proceso de ejemplo de las figuras 6A y 68. Regresando a la figura 6B, en una implementación de ejemplo alternativa usada para implementar la operación del bloque 624, el aparato de ejemplo 400 se puede configurar para determinar un intervalo de ajuste y el valor exponente de acumulación (a) con base en la técnica de Bayesian Information Criterion (BIC). La ecuación para implementur la técnica de BIC es mostrada en la ecuación 12 a continuación.

Ecuación 12 En la ecuación 12 anterior, el valor (n) define la cantidad de puntos de datos (por ejemplo, valores de datos de OD combinados) en el intervalo de ajuste, el valor (k) es la cantidad de parámetros conocidos (por ejemplo, los parámetros de C, D y a de la ecuación 3 anterior son tres parámetros desconocidos) en el modelo de BIC, y OD(v a) define los mejores datos de ajuste para un valor dado del exponente de acumulación (a). Los parámetros C, D y a son conocidos y, de esta manera, el valor (k) es igual a tres. Ajustando el valor (k) igual a tres hace al modelo de BIC de la ecuación 12 una función del valor (n) y el exponente de acumulación (a). Los valores estimados para el valor (n) y el exporente de acumulación (a) se pueden determinar con base en el mínimo de BIC. En el ejemplo ilustrado, el final del intervalo de ajuste es marcado como el último punto de datos válido. Por consiguiente, cuando el valor (n) se determina, el intervalo de ajuste se puede seleccionar con base en el valor (n). La figura 15 muestra una gráfica 1500 que tiene un gráfico de contorno del BIC con el eje horizontal marcado en términos de valores que se pueden seleccionar como el inicio del intervalo de ajuste y el eje vertical como valores que se pueden seleccionar para ser el exponente de acumulación (a). En el ejemplo ilustrado de la figura 15, el mínimo del BIC se ubica en aproximadamente el centro del marcador de círculo 1502. El mínimo del BIC indica un valor exponente de acumulación (a) de aproximadamente 0.43 y un valor de partida del intervalo de ajuste a aproximadamente 51,000 centímetros cúbicos. Aunque los métodos y aparatos de ejemplo se describen como estando configurados para determinar el intervalo de ajuste y el valor exponente de acumulación (a) usando la técnica de derivado o la técnica de B>C, se puede usar cualquier otra técnica. Por ejemplo, en algunas implementaciones de ejemplo, el intervalo de ajuste y el valor exponente de acumulación (a) se puede determinar usando una técnica de Akaike Information Criterion (AIC). Regresando una vez más a la figura 6B, el ajustador de datos 412 ajusta los datos de OD combinados determinados en el bloque 622 al modelo de la ecuación 3 anterior (bloque 626). La figura 16 ilustra una gráfica 1600 que muestra los datos de OD filtrados normalizados usando el modelo lineal de la ecuación 3 y una línea punteada 1602 indicativa del inicio del intervalo de ajuste 1406 (figura 14). La figura 17 ilustra una gráfica 1700 que muestra un gráfico en curva 1702 correspondiente a los datos de OD combinados determinados en el bloque 622 y otro gráfico en curva 1704 correspondiente para ajustar datos generados por el ajustador de datos 412 para ajustar los datos dé OD combinados al modelo lineal de la ecuación 3 sobre el intervalo de ajuste 1404 (figura 14). Regresando a la figura 6B, el aparato de ejemplo 400 determina la OD del aceite de formación 127 (figura 1) (bloque 628) con base en el modelo lineal de la ecuación 3. Para determinar la OD del aceite de formación 127 con base en los datos de OD combinados, el procesador de relación de datos 414 determina el valor de densidad óptica asintótica C y valor de parámetro D de la ecuación 3 anterior con base en los datos ajustados mostrados como el gráfico en curva 1704 de la figura 17. Ya que todos los datos de OD ajustados se normalizaron a los datos de OD de referencia, el valor de densidad óptica asintótica C en la ecuación 3 anterior para cualquier canal de longitud de onaa es la OD del aceite de formación 127 en los datos de OD de referencia para aceite (ODre, ace,fe). El selector de espectro 420 entonces determina el espectro del filtrado de lodo 125 (figura 1·) y el aceite de formación 127 (figura 1) (bloque 630). Las relaciones lineales determinadas para los datos de OD correspondientes a todos los canales de longitud de onda seleccionados son válidas sin importar el canal de longitud de onda seleccionado como el canal de referencia. Sin embargo, seleccionar un canal de longitud de onda particular como el canaJ de referencia facilita determinar el espectro del filtrado de todo 125 y el aceite de formación 127. Las figuras 18A-18C ilustran gráficas 1800, 1830 y 1860, cada una de las cuales muestras gráficos en curva del espectro de tres tipos diferentes de filtrados de lodo a base de aceite (OBM) a una temperatura de 80°C y varias presiones. El espectro graficado se ha normalizado al sustraer la densidad óptica en un canal de longitud de onda de linea base de 1600 nm. Los marcadores de señal 1802a-i en las gráficas 1800, 1830 y 1860 indican las longitudes de onda de los varios canales típicamente usados en un espectrómetro de probador de formación 324 para medir las densidades ópticas de muestras de fluido. Para los tres tipos diferentes de filtrados de OBM, los valores de OD en los canales de longitud de onda 4 y 5 son muy cercanos a cero (es decir, ODrei.f 3 0) La selección de un canal teniendo valores de OD cerca de cero como el canal de referencia facilita determinar las OD's del filtrado de lodo OD re/ a en los otros canales. Por ejemplo, haciendo referencia a la ecuación 7 anterior, al ajustar el valor de ODret.t¡i igual a cero, la densidad óptica del filtrado OD, ,¡, en un canal particular es aproximadamente igual al valor de intercepción A¡ de ese canal. -En esta manera, el selector de espectro 420 puede determinar el espectro del aceite de formación en todos los otros canales (es decir, OD¡ aceite) con base en la velocidad del valor de cambio ü, y el valor de intercepción A¡ determinado en el bloque 618 y los datos de OD de referencia para aceite (ODref ace/(e) determinado en el bloque 628. La figura 19A ilustra una gráfica 200 que muestra el espectro del filtrado de lodo 125 (figura 1) y figura 19B ilustra una gráfica 2050 que muestra el espectro del aceite de formación 127 (figura 1) determinado por el selector de espectro 420 en el bloque 630 (figura 6B). De forma similar, es posible computar una propiedad del aceite (por ejemplo, su densidad). En una modalidad, los datos de densidad crudos o de masa filtrados se asocian con datos de densidad óptica de referencia en el bloque 614. Un modelo de tendencia entre los datos de densidad de masa y los datos de densidad óptica de referencia se determina en el bloque 616. Ya que la ley de mezclado es lineal para tanto la densidad de masa como la densidad óptica, el modelo de tendencia se puede expresar también como una intercepción una pendiente en el bloque 618. La densidad óptica de referencia del aceite se puede determinar en el bloque 626, utilizando solamente los datos de densidad óptica de referencia asi como es bien conocido en la técnica. Seleccionar un canal que tiene valor de OD para el filtrado de lodo cercano a cero como el canal de referencia facilita determinar las densidades de masa del filtrado de lodo. En este caso, la densidad de masa del filtrado de lodo es aproximadamente igual al valor de intercepción determinado en el bloque 618. Además, la densidad de masa del aceite se puede determinar de la intercepción y la pendiente determinada en el bloque 618, y la OD de referencia del aceite determinado en el bloque 626. Regresando a la figura 6B, el generador de valor de contaminación 422 (figura 4) entonces determina los valores de nivel de contaminación de las muestras de fluido (bloque 632). El generador de valor de contaminación 422 puede determinar los valores de nivel de contaminación usando la ecuación 2 anterior y los valores de OD del filtrado y espectro de apeite de formación determinado 3n el bloque 630. El generador de valor de contaminación 422 se puede configurar para determinar un valor de nivel de contaminación diferente para cada uno de los cansíes de longitud de onda correspondientes a los datos de OD seleccionados en el bloque 606. Por ejemplo, en la ecuación 2 anterior, el valor ??? es la OD medida en un canal de longitud de onda particular, la densidad óptica del filtrado de lodo OD* fu se puede seleccionar del espectro de filtrado de lodo de la figura 19A para la longitud de onda particular, y la densidad óptica de aceite de formación ODÁieceite se puede seleccionar a partir del espectro de aceite de formación de la figura 19B para la longitud de onda particular. El generador de valor de contaminación 422 entonces determina valores de desviación promedio y estándar (s) de los niveles de contaminación determinados para cada longitud de onda. Los valores promedio determinados son los niveles de contaminación de las muestras de fluido extraído y los valores de desviación estándar (s) se relacionan con la incertidumtre de los estimados de contaminación. El generador de valor de incertidumbre 424 entonces determina valores de incertidumbre indicativos de la precisión de los valores de nivel de contaminación en el bloque 632 (bloque 634). Más específicamente, el generador de valor de incertidumbre 424 determina los valores de incertidumbre al sustraer el doble de tas desviación estándar (2s) a partir del promedio y agregando lo doble de desviación estándar (2s) al promedio determinado en el bloque 632. La figura 20 ilustra una gráfica 2000 que tiene un gráfico en curva 2002 correspondiente a los niveles de contaminación promedio determinados en el bloque 632 y un gráfico en curva 2004 correspondiente a los valores de incertidumbre determinados en el bloque 634. Después de que el generador de valor de incertidumbre 424 determina los valores de incertidumbre (bloque 634), el interfaz de datos 402 almacena los datos de registro (por ejemplo, los niveles de contaminación y los valores de incertidumbre) determinados en los bloques 632 y 6 4 en un registro de pozo (bloque 636). El registro de pozos se puede analizar posteriormente para determinar los niveles de contaminación en el fluido de formación medido. Después de que el interfaz de datos 402 almacena los datos de registro en el registro de pozos (bloque 636), termina el proceso de ejemplo de las figuras 6A y 6B. Aunque se han descrito en la presente ciertos métodos, aparatos y artículos de fabricación, el alcance de cobertura de esta patente no se limita a los mismos. Al contrario, esta patente cubre todos los métodos, aparatos y artículos de fabricación que justamente caen dentro del alcance de las reivindicaciones anexas ya sea literalmente o bajo la doctrina de equivalentes.

Claims (1)

1. REIVINDICACIONES 1 - Un método para medir propiedades de fluido, el método que comprende: obtener primeros datos de propiedad indicativos de una primera propiedad de fluido de un fluido de formación y segundos datos de propiedad indicativos de una segunda propiedad de fluido del fluido de formación; generar una asociación entre los primeros y segundos datos de propiedad; generar un modelo de tendencia con base en la asociación; y determinar un parámetro con base en el modelo de tendencia indicativo de una cantidad de cambio de los primeros datos de propiedad relativos a una cantidad de cambio de los segundos datos de propiedad. 2 - Un método de conformidad con la reivindicación 1, en donde los primeros datos de propiedad son indicativos de una propiedad de densidad óptica del fluido de formación a una primera longitud de onda, y en donde los segundos datos de propiedad son indicativos de una propiedad de densidad óptica del fluido de formación a una segunda longitud de onda. 3.- Un método de conformidad con la reivindicación 1, que comprende además determinar datos de registro con base en el parámetro. .4 - Un método de conformidad con la reivindicación 3, que comprende además almacenar los datos de registro en un registro de pozos. 5 - Un método de conformidad con la reivindicación 3, en donde el fluido de formación incluye primeros y segundos componentes de fluido, y en donde los datos de registro son indicativos de una característica de al menos uno de los componentes de fluido. 6 - Un método de conformidad con la reivindicación 3, en donde el primer componente de fluido es fluido congénito de formación y el segundo componente de fluido es filtrado de fluido de perforación. 7 - Un método de conformidad con la reivindicación 3, en donde los datos de registro comprenden datos de nivel de contaminación. 8 - Un método de conformidad con la reivindicación 1 , que comprende además determinar datos de incertidumbre indicativos de una precisión de los datos de nivel de contaminación. 9 - Un método de conformidad con la reivindicación 1, que comprende además normalizar los primeros datos de propiedad usando el parámetro. 10 - Un método de conformidad con la reivindicación 1, que comprende además medir primeras y segundas propiedades de fluido del fluido de formación una pluralidad de veces para generar los primeros y segundos datos de propiedad. 11.- Un método de conformidad con la reivindicación 10, que comprende además bajar un probador de formación en un pozo para extraer el fluido de formación del pozo. 12 - Un método de conformidad con la reivindicación 11, en donde el probador de formación comprende: una entrada; una línea de flujo conectada fluidamente a la entrada; una bomba acoplada operativamente a la linea de flujo para extraer el fluido de formación en el probador de formación a través de la entrada; un primer sensor acoplado a la línea de flujo para medir la primera propiedad de fluido; y un segundo sensor acoplado a la línea de flujo para medir la segunda propiedad de flujo. 13 - Un método de conformidad con la reivindicación 1, que comprende además medir In primera propiedad de fluido del fluido de formación en una pluralidad de puntos, en donde los puntos se obtienen en al menos una de varias veces y varios volúmenes de fluido de formación. 14 - Un método de conformidad con la reivindicación 13, que comprende además correlacionar la pluralidad de puntos de la primera propiedad de fluido a al menos una de las veces y volúmenes, en donde correlacionar comprende determinar el valor de un exponente de acumulación. 15 - Un método de conformidad con la reivindicación 14, en donde determinar el valor del exponente de acumulación comprende: determinar datos derivativos logarítmicos de los datos de medición de densidad óptica; determinar una relación lineal entre los datos derivativos logarítmicos y tos volúmenes; y determinar una velocidad de valor de cambio con base en la relación lineal, en donde la velocidad de valor de cambio es representativa de una cantidad de cambio en los datos derivativos logarítmicos relativos a una cantidad de cambio en los datos de volumen de bombeo de fluido. 16 - Un método de conformidad con la reivindicación 15, que incluye además determinar un nivel de contaminación en el fluido con base en la velocidad de valor de cambio. 17 - Un método de conformidad con la reivindicación 16, que comprende además determinar un valor de incertidumbre indicativo de una precisión del nivel de contaminación. 18 - Un método de conformidad con la reivindicación 15, en donde los datos de medición de densidad óptica se generan usando una pluralidad de longitudes de onda. 19.- Un medio accesible a máquina que frene instrucciones almacenadas ahí que, cuando se ejecutan, causan que una máquina: obtenga primeros datos de propiedad indicativos de una primera propiedad de fluido de un fluido de formación y segundos datos de propiedad indicativos de una segunda propiedad de fluido del fluido de formación; genere una asociación entre los primeros y segundos datos de propiedad; genere un modelo de tendencia con base en la asociación; y determine un parámetro con base en ios datos de tendencia indicativos de una cantidad de cambio de los primeros datos de propiedad relativos a una cantidad de cambio de los segundos datos de propiedad. 20 - Un medio accesible a máquina de conformidad con la reivindicación 19, en donde los primeros datos de propiedad son indicativos de una propiedad de densidad óptica del fluido de formación a una primera longitud de onda, y en donde los segundos datos de propiedad son indicativos de una propiedad de densidad óptica del fluido de formación a una segunda longitud de onda. 21 - Un medio accesible a máquina de conformidad con la reivindicación 19, que tiene instrucciones almacenadas ahí que, cuando se ejecutan, causan que la máquina determine datos de registro con base en el parámetro. 22.- Un medio accesible a máquina de conformidad con la reivindicación 21, en donde el fluido de formación incluye primeros y segundos componentes de fluido, y en donde (os datos de registro es indicativo de una característica de al menos uno de los componentes de fluido.