MX2012013433A - Metodo para la interpretacion de sensores de temperatura distribuida durante el tratamiento de hoyos. - Google Patents

Abstract

Un método para determinar la distribución de flujo en una formación que tiene un hoyo formado en la misma incluye las etapas de posicionar un sensor dentro del hoyo, en donde el sensor genera una señal de realimentación que representa al menos una de una temperatura y una presión medida por el sensor, inyectar un fluido dentro del hoyo y hacia al menos una porción de la formación adyacente al sensor, cerrar el hoyo por un periodo de cierre predeterminado, generar un modelo simulado que representa al menos una de las características de la temperatura simulada y las características de la presión simulada de la formación durante el periodo de cierre, generar un modelo de datos que representa al menos una de las características de la temperatura real y las características de la presión real de la formación durante el periodo de cierre, en donde el modelo de datos se deriva de la señal de realimentación, comparar el modelo de datos con el modelo simulado, y ajustar los parámetros del modelo simulado para que coincidan sustancialmente con el modelo de datos.

Description

MÉTODO PARA LA INTERPRETACIÓN DE SENSORES DE TEMPERATURA DISTRIBUIDA DURANTE EL TRATAMIENTO DE HOYOS ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN Las declaraciones en esta sección proporcionan meramente la información de los antecedentes en relación con la presente descripción y puede no constituir el arte anterior.

La presente descripción se refiere generalmente al tratamiento de hoyos y a la explotación de un yacimiento y, en particular, a un método para determinar la distribución de flujo en un hoyo durante un tratamiento.

La fracturación hidráulica, tratamiento ácido de la matriz, y otros tipos de tratamientos de estimulación se llevan a cabo rutinariamente en pozos de gas y petróleo para mejorar la producción de hidrocarburos. Los pozos que se estimulan a menudo incluyen una sección grande de una carcasa perforada o un agujero abierto que tiene una variación significativa en las propiedades petrofísicas y mecánicas de las rocas. Como resultado, un fluido de tratamiento bombeado hacia dentro del hoyo puede no fluir hacia todas las capas deseadas que contienen hidrocarburos que necesitan estimulación. Para lograr una estimulación efectiva, los tratamientos a menudo involucran el uso de agentes de desviación en el fluido de tratamiento, tal como material químico o particulado, para ayudar a reducir el flujo hacia las capas más permeables que no necesitan más estimulación y aumentar el flujo hacia las capas de menor permeabilidad.

Un método incluye conducir el tratamiento a través de una tubería en espiral, la cual se puede posicionar en el hoyo para dirigir el fluido inmediatamente adyacente a las capas que se necesita taponar cuando se bombea un desviador, y adyacente a las capas qué necesitan estimulación cuando se bombea el fluido de estimulación. Sin embargo, la técnica de tubería en espiral requiere de un operador para conocer cuáles de las capas se necesitan tratar por un desviador y cuáles de las capas se necesitan tratar por un fluido de estimulación. En un pozo con intervalos abiertos o de perforación grande con propiedades de las rocas altamente no uniformes o desconocidas, típico de los pozos horizontales, el tratamiento efectivo requiere del conocimiento de la distribución de flujo en el intervalo tratado.

La medición tradicional de flujo en un pozo se hace típicamente a través del registro de producción usando un medidor de flujo para medir la tasa de inyección o tasa de producción de hidrocarburos en el hoyo como una función de la profundidad. En base a la tasa de flujo del hoyo registrada, la producción desde o la tasa de inyección hacia cada intervalo de profundidad de la formación se determina en base a una tasa de flujo axial medida en el intervalo. La medición tradicional de flujo es válida mientras que la distribución de flujo en el hoyo no cambie en el periodo de tiempo en que el registro se lleva a cabo.

Sin embargo, durante un tratamiento de estimulación, la distribución de flujo en un pozo puede cambiar rápidamente debido ya sea a la estimulación de las capas de la formación para aumentar su capacidad de flujo o para reducir temporalmente la capacidad de flujo como resultado de los agentes de desviación. Para determinar la efectividad de estimulación o desviación en el pozo se desea una medición instantánea que proporcione una "captura instantánea" de la distribución de flujo en un pozo. Desafortunadamente existen unas pocas técnicas disponibles.

Una técnica para una medición sustancialmente instantánea es una tecnología de sensado de temperatura distribuida (DTS) de fibra óptica. El DTS típico incluye una fibra óptica dispuesta en el hoyo (por ejemplo mediante una línea de fibra óptica permanente cementada en la carcasa, una línea de fibra óptica desplegada usando una tubería en espiral, o una unidad de cable de acero). La fibra óptica mide una distribución de la temperatura a lo largo de una longitud de la misma en base a una óptica en el dominio del tiempo (por ejemplo reflectometría óptica en el dominio del tiempo (OTDR), lo cual se usa extensivamente en la industria de las telecomunicaciones).

Una ventaja de la tecnología DTS es la capacidad para adquirir, en un intervalo corto de tiempo, la distribución de la temperatura a lo largo del hoyo sin tener que mover el sensor como en el registro tradicional de pozos lo cual puede consumir tiempo. La tecnología DTS proporciona de manera efectiva una "captura instantánea" del perfil de temperatura en el pozo. La tecnología DTS se ha utilizado para medir los cambios de temperatura en un hoyo después de una inyección de estimulación, a partir de la cual se puede estimar cualitativamente una distribución de flujo de un fluido inyectado. La inferencia de distribución de flujo es típicamente en base a una magnitud del "calentamiento" de la temperatura durante un periodo de cierre después de inyectar un fluido dentro del hoyo y rodear las porciones de la formación. El fluido inyectado es típicamente más frío que la temperatura de la formación y una capa de la formación que recibe una tasa de flujo de fluido mayor durante la inyección tiene un tiempo de "calentamiento" mayor comparado con una capa o zona de la formación que recibe relativamente menos flujo del fluido.

Como un ejemplo no limitante, la Fig. 1 ilustra un gráfico 2 de una pluralidad de perfiles de temperatura simulados 4 de una formación laminada 6 durante un periodo de tiempo de seis horas de "calentamiento", de acuerdo con el arte anterior. Como se muestra, el eje X 8 del gráfico 2 representa la temperatura en Kelvin (K) y el eje Y 9 del gráfico 2 representa una profundidad en metros (m) medida desde un nivel de superficie predeterminado. Como se muestra, la permeabilidad de cada capa de la formación laminada 6 se estima en unidades de milidarcios (mD). Las capas de la formación 6 que tienen una permeabilidad relativamente alta reciben más fluido durante la inyección y el periodo de tiempo para el "calentamiento" es relativamente grande (es decir después de un periodo de tiempo dado, el cambio en la temperatura es menor que el cambio en la temperatura de las capas que tienen una permeabilidad menor). Las capas de la formación 6 que tienen una permeabilidad relativamente baja reciben menos fluido durante la inyección y el periodo de tiempo para el "calentamiento" es relativamente corto (es decir después de un periodo de tiempo dado, el cambio en la temperatura es mayor que el cambio en la temperatura de las capas que tienen una permeabilidad mayor).

Obteniendo y analizando las trazas múltiples de DTS de temperatura durante el periodo de cierre, se puede determinar la distribución de la tasa de inyección entre las diferentes capas de la formación. Sin embargo, las técnicas y métodos de interpretación de DTS actuales son en base a la visualización del cambio de temperatura en el registro de datos DTS, y es, de por sí, cualitativo, en el mejor de los casos. Los métodos de interpretación actuales son además complicados en aplicaciones donde un fluido reactivo, tal como un ácido, se bombea hacia dentro del hoyo, en donde el fluido reactivo reacciona con la roca de la formación y puede afectar la temperatura de la formación, conduciendo a una interpretación errónea. Para lograr una estimulación efectiva, se necesitan métodos de interpretación de DTS más exactos para ayudar a los ingenieros a determinar la distribución de flujo en el hoyo y en consecuencia hacer ajustes en el tratamiento.

La descripción propone varios métodos para determinar cuantitativamente la distribución de flujo a partir de una medición de DTS. Estos métodos se discuten en detalle a continuación.

COMPENDIO DE LA INVENCIÓN Una modalidad de un método para determinar la distribución de flujo en una formación que tiene un hoyo formado en la misma comprende las etapas de: posicionar un sensor dentro del hoyo, en donde el sensor genera una señal de realimentación que representa al menos una de la temperatura y la presión medida por el sensor; inyectar un fluido dentro del hoyo y hacia al menos una porción de la formación adyacente al sensor; cerrar el hoyo por un periodo de cierre predeterminado; generar un modelo simulado que representa al menos una de las características de la temperatura simulada y las características de la presión simulada de la formación durante el periodo de cierre; generar un modelo de datos que representa al menos una de las características de la temperatura real y las características de la presión real de la formación durante el periodo de cierre, en donde el modelo de datos se deriva de la señal de realimentación; comparar el modelo de datos con el modelo simulado; y ajustar los parámetros del modelo simulado para que coincidan sustancialmente con el modelo de datos.

En una modalidad, un método para determinar la distribución de flujo en una formación que tiene un hoyo formado en la misma comprende las etapas de: posicionar un sensor dentro del hoyo, en donde el sensor proporciona un monitoreo de la temperatura sustancialmente continuo a lo largo de un intervalo predeterminado, y en donde el sensor genera una señal de realimentación que representa la temperatura medida por el sensor; inyectar un fluido dentro del hoyo y hacia al menos una porción de la formación adyacente al intervalo; cerrar el hoyo por un periodo de cierre predeterminado; generar un modelo simulado que representa las características térmicas simuladas de al menos una subsección del intervalo durante el periodo de cierre; generar un modelo de datos que representa las características térmicas reales de la al menos una subsección del intervalo, en donde el modelo de datos se deriva de la señal de realimentación; comparar el modelo de datos con el modelo simulado; y ajustar los parámetros del modelo simulado para que coincidan sustancialmente con el modelo de datos.

En una modalidad, un método para determinar la distribución de flujo en una formación que tiene un hoyo formado en la misma comprende las etapas de: a) posicionar un sensor de temperatura distribuida en una fibra que se extiende a lo largo de un intervalo dentro del hoyo, en donde el sensor de temperatura distribuida proporciona un monitoreo de la temperatura sustancialmente continuo a lo largo del intervalo, y en donde el sensor genera una señal de realimentación que representa la temperatura medida por el sensor; b) inyectar un fluido dentro del hoyo y hacia al menos una porción de la formación adyacente al intervalo; c) cerrar el hoyo por un periodo de cierre predeterminado; d) generar un modelo simulado que representa las características térmicas simuladas de una subsección del intervalo durante el periodo de cierre; e) generar un modelo de datos que representa las características térmicas reales de la subsección del intervalo, en donde el modelo de datos se deriva de la señal de realimentación; f) comparar el modelo de datos con el modelo simulado; g) ajustar los parámetros del modelo simulado para que coincidan sustancialmente con el modelo de datos; y h) repetir las etapas de la d) a la g) para cada una de una pluralidad de subsecciones que definen el intervalo dentro del hoyo para generar un perfil de flujo representativo de todo el intervalo.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS Estas y otras características y ventajas de la presente invención se entenderán mejor con referencia a la siguiente descripción detallada cuando se considere junto con los dibujos acompañantes en donde: La Fig. 1 es un gráfico de una pluralidad de perfiles de temperatura simulados de una formación laminada durante un periodo de tiempo de seis horas de calentamiento, de acuerdo con el arte anterior; La Fig. 2 es un diagrama esquemático de una modalidad de un sistema de tratamiento de hoyos; La Fig. 3 es un gráfico que muestra una modalidad de un perfil de temperatura simulada y un perfil de temperatura real medida para un tratamiento de hoyos en un primer periodo de tiempo; La Fig. 4 es un gráfico que muestra un perfil de temperatura simulada y un perfil de temperatura real medida para el tratamiento de hoyos mostrado en la Fig. 3, tomado en un segundo periodo de tiempo; La Fig. 5 es un gráfico esquemático que muestra una modalidad de una pluralidad de perfiles de temperatura medida, cada uno de los perfiles de temperatura medida tomado en un periodo de tiempo discreto durante un periodo de cierre de un tratamiento de hoyos; La Fig. 6 es una representación gráfica de la temperatura vs. tiempo para un subintervalo del perfil representado en la Fig. 5; La Fig. 7 es una representación gráfica de un perfil de flujo interpretado del tratamiento de hoyos representado en la Fig. 5; La Fig. 8A es un gráfico de un perfil de temperatura medida de la formación laminada de la Fig. 1 ; La Fig. 8B es un gráfico de una temperatura interpretada de un fluido antes de su inyección hacia dentro de la formación laminada de la Fig. 1 ; La Fig. 8 C es un gráfico de una temperatura interpretada de la formación laminada de la Fig. 1 , antes de un procedimiento de inyección; y La Fig. 8D es un gráfico de un volumen interpretado de fluido inyectado hacia dentro de la formación laminada de la Fig. 1 en varias profundidades de la misma.

DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LA INVENCIÓN Con referencia ahora a la Fig. 2, se muestra una modalidad de un sistema de tratamiento de hoyos de acuerdo con la invención, indicado generalmente como 10. Como se muestra, el sistema 10 incluye un(os) inyector(es) de fluido 12, un sensor 14, y un procesador 16. Se debe entender que el sistema 10 puede incluir componentes adicionales.

El inyector de fluido 12 es típicamente una tubería en espiral, la cual se puede posicionar en un hoyo formado en una formación para dirigir selectivamente un fluido hacia una capa o profundidad particular de la formación. Por ejemplo, el inyector de fluido 12 puede dirigir un desviador inmediatamente adyacente a una capa de la formación para taponar la capa y minimizar la permeabilidad de la capa. Como un ejemplo adicional, el inyector de fluido 12 puede dirigir un fluido de estimulación adyacente a una capa para la estimulación. Se debe entender que otros medios se pueden usar para dirigir fluidos hacia varias profundidades y capas, como se aprecia por un experto en la materia de tratamiento de hoyos. Se debe entender además que varios fluidos de tratamiento, desviadores, y fluidos de estimulación se pueden usar para tratar varias capas de una formación particular.

El sensor 14 es típicamente de la tecnología de sensado de temperatura distribuida (DTS) que incluye una fibra óptica 18 dispuesta en el hoyo (por ejemplo mediante una línea de fibra óptica permanente cementada en la carcasa, una línea de fibra óptica desplegada usando una tubería en espiral, o una unidad de cable de acero). La fibra óptica 18 mide la distribución de la temperatura a lo largo de una longitud de la misma en base a una óptica en el dominio del tiempo (por ejemplo reflectometría óptica en el dominio del tiempo). En ciertas modalidades, el sensor 14 incluye un dispositivo de medición de presión 19 para medir una distribución de presión en el hoyo y la que rodea la formación. En ciertas modalidades, el sensor 14 es similar a la tecnología DTS descrita en la patente de los Estados Unidos No. 7,055,604 B2.

El procesador 16 está en comunicación de datos con el sensor 14 para recibir señales de datos (por ejemplo una señal de realimentación) desde el mismo y analizar las señales basado en un algoritmo, proceso matemático, o ecuación predeterminada, por ejemplo. Como se muestra en la Fig. 2, el procesador 16 analiza y evalúa un dato recibido basado en un conjunto de instrucciones 20. El conjunto de instrucciones 20, el cual se puede incorporar dentro de cualquier medio legible por computadora, incluye instrucciones ejecutables por un procesador para configurar el procesador 16 para llevar a cabo una variedad de tareas y cálculos. Como un ejemplo no limitante, el conjunto de instrucciones 20 puede incluir un juego completo de ecuaciones que controlan un fenómeno físico de flujo de fluido en la formación, un flujo de fluido en el hoyo, una interacción fluido/formación (por ejemplo rocas) en el caso de un fluido reactivo de estimulación, un flujo de fluido en una fractura y su deformación en el caso de fracturación hidráulica, y una transferencia de calor en el hoyo y en la formación. Como un ejemplo no limitante adicional, el conjunto de instrucciones 20 incluye un modelo numérico completo para el tratamiento con ácido del carbonato tal como se describe en Artículo de la Sociedad de Ingenieros Petroleros 107854, titulado "An Experimentally Validated Wormhole Model for Self-Diverting y Conventional Acids in Carbonate Rocks Under Radial Flow Conditions," y escrito por P. Tardy, B. Lecerf y Y. Christanti. Se debe entender que cualquiera de las ecuaciones se puede usar para modelar un flujo de fluido y una transferencia de calor en el hoyo y en la formación adyacente, como se aprecia por un experto en la materia de tratamiento de hoyos. Se debe entender además que el procesador 16 puede ejecutar una variedad de funciones tal como controlar varias configuraciones del sensor 14 y del inyector de fluido 12, por ejemplo.

Como un ejemplo no limitante, el procesador 16 incluye un dispositivo de almacenamiento 22. El dispositivo de almacenamiento 22 puede ser un dispositivo de almacenamiento simple o pueden ser múltiples dispositivos de almacenamiento. Además, el dispositivo de almacenamiento 22 puede ser un sistema de almacenamiento de estado sólido, un sistema de almacenamiento magnético, un sistema de almacenamiento óptico o cualquier otro sistema o dispositivo de almacenamiento adecuado. Se debe entender que el dispositivo de almacenamiento 22 se adapta para almacenar el conjunto de instrucciones 20. En ciertas modalidades, los datos recuperados desde el sensor 14 se almacenan en el dispositivo de almacenamiento 22 tal como una medición de temperatura y una medición de presión, y un historial de cálculos y mediciones anteriores, por ejemplo. Otros datos e información se pueden almacenar en el dispositivo de almacenamiento 22 tal como los parámetros calculados por el procesador 16 y una base de datos de propiedades mecánicas y petrofísicas de varias formaciones, por ejemplo. Se debe entender además que ciertos parámetros y modelos numéricos conocidos para varias formaciones y fluidos se pueden almacenar en el dispositivo de almacenamiento 22 para ser recuperados por el procesador 16.

Como un ejemplo no limitante adicional, el procesador 16 incluye un componente o dispositivo programable 24. Se debe entender que el componente o dispositivo programable 24 puede estar en comunicación con cualquier otro componente del sistema 10 tal como el inyector de fluido 12 y el sensor 14, por ejemplo. En ciertas modalidades, el componente programable 24 se adapta para dirigir y controlar las funciones de procesamiento del procesador 16. Específicamente, el componente programable 24 se adapta para controlar el análisis de las señales de datos (por ejemplo la señal de realimentación generada por el sensor 14) recibidas por el procesador 16. Se debe entender que el componente programable 24 se puede adaptar para almacenar datos e información en el dispositivo de almacenamiento 22, y recuperar los datos e información del dispositivo de almacenamiento 22.

En ciertas modalidades, una interfaz de usuario 26 está en comunicación, ya sea directa o indirectamente, con al menos uno del inyector de fluido 12, el sensor 14, y el procesador 16 para permitir que un usuario interactúe selectivamente con el mismo. Como un ejemplo no limitante, la interfaz de usuario 26 es una interfaz hombre-máquina que permite que un usuario modifique selectiva y manualmente los parámetros de un modelo computacional generado por el procesador 16.

Durante el uso, un fluido se inyecta dentro de una formación (por ejemplo formación de roca laminada) para remover o desviar un daño cercano al pozo, lo cual puede ser provocado por la invasión del lodo de perforación u otros mecanismos, o para crear una fractura hidráulica que se extiende cientos de pies hacia dentro de la formación para mejorar la capacidad de flujo del pozo. La temperatura del fluido inyectado es típicamente menor que la temperatura de cada una de las capas de la formación. Durante todo el periodo de inyección, el fluido más frío remueve la energía térmica del hoyo y rodea las áreas de la formación. Típicamente, mientras más alta sea la tasa de flujo entrante hacia la formación, mayor es el volumen de fluido inyectado (es decir su profundidad de penetración en la formación), y mayor la región enfriada. En el caso de fracturación hidráulica, el fluido inyectado entra en la fractura hidráulica creada y enfría la región adyacente a la superficie de la fractura. Cuando el bombeo se detiene, la conducción del calor desde el yacimiento calienta gradualmente el fluido en el hoyo. Donde una porción de la formación que no recibe flujo entrante durante la inyección se calentará más rápido debido a una región enfriada más rápido, mientras que la formación que recibe mayor flujo entrante se calentará más lentamente.

La Fig. 3 ilustra un gráfico 28 que muestra un perfil de temperatura simulada 30 y un perfil de temperatura real medida 32 para un tratamiento de hoyos (por ejemplo un tratamiento con ácido en un pozo horizontal en una formación de carbonatos) en un primer periodo de tiempo. Como un ejemplo no limitante, el primer periodo de tiempo es inmediatamente después de que el procedimiento de cierre (es decir, se detiene el tratamiento de hoyos y cesa el flujo de fluido hacia dentro de la formación o similares) se ha iniciado. Como se muestra, el eje X 34 del gráfico 28 representa la temperatura en grados Celsius (°C) y el eje Y 36 del gráfico 28 representa una profundidad de la formación en metros (m), medida desde un nivel de superficie predeterminado. En ciertas modalidades, el perfil de temperatura simulada 30 es en base a al menos una de las propiedades térmicas, mecánicas y petrofísicas estimadas de la formación, propiedades térmicas (por ejemplo conductividad térmica y capacidad de calor) del fluido inyectado, y las propiedades de flujo de la formación y del fluido inyectado. Como un ejemplo no limitante, las propiedades estimadas de la formación se pueden proporcionar manualmente por un usuario. Como un ejemplo no limitante adicional, las propiedades estimadas se pueden generar por el procesador 16 basado en los datos almacenados y conocidos o la información estimada sobre la formación. Se debe entender que un perfil de presión simulada (no mostrado) se puede generar por el procesador 16 en base a las propiedades estimadas de la formación. El perfil de temperatura real medida 32 se basa en un dato adquirido por el sensor 14 durante el cierre después de un periodo de inyección de fluido.

La Fig. 4 ilustra un gráfico 38 que muestra un perfil de temperatura simulada 40 y un perfil de temperatura real medida 42 para un tratamiento de hoyos (por ejemplo un tratamiento con ácido en un pozo horizontal en una formación de carbonatos) en un segundo periodo de tiempo. Como un ejemplo no limitante, el segundo periodo de tiempo es de aproximadamente cuatro horas después del primer periodo de tiempo. Se debe entender que se puede usar cualquier periodo de tiempo. Como se muestra, el eje X 44 del gráfico 38 representa la temperatura en grados Celsius (°C) y el eje Y 46 del gráfico 38 representa una profundidad de la formación en metros (m), medida desde un nivel de superficie predeterminado. En ciertas modalidades, el perfil de temperatura simulada 40 es en base a al menos una de las propiedades térmicas, mecánicas y petrofísicas de la formación estimadas, propiedades térmicas (por ejemplo conductividad térmica y capacidad de calor) del fluido inyectado, y propiedades de flujo de la formación y del fluido inyectado. Como un ejemplo no limitante, las propiedades estimadas de la formación se pueden proporcionar manualmente por un usuario. Como un ejemplo no limitante adicional, las propiedades estimadas se pueden generar por el procesador 16 basado en datos almacenados e información conocida sobre una localización de la formación. Se debe entender que un perfil de presión simulada (no mostrado) se puede generar por el procesador 16 en base a las propiedades estimadas de la formación. La temperatura real medida 32 se basa en un dato adquirido por el sensor 14 durante el cierre después de un periodo de inyección de fluido.

Como un ejemplo ilustrativo una capa de la formación a una profundidad particular se estima que tiene un primer conjunto de propiedades petrofísicas con una permeabilidad particular y los perfiles de temperatura simulados 30, 40 se generan en base a un modelo de las propiedades estimadas de la formación (es decir un modelo de simulación hacia adelante). Sin embargo, donde las temperaturas reales medidas 32, 42 no se alinean con los perfiles de temperatura simulados 30, 40 el usuario modifica al menos una de las propiedades estimadas de la formación y los parámetros del modelo son confiables para generar los perfiles de temperatura simulados 30, 40 de manera que los perfiles de temperatura simulados 30, 40 coinciden sustancialmente con las temperaturas reales medidas 32, 42. De esta manera, el modelo usado para generar los perfiles de temperatura simulados 30, 40 se actualiza basado en las mediciones reales del sensor 14. Se debe entender que el modelo actualizado se puede usar como un modelo base para aplicaciones futuras en la misma formación o en una formación similar. Se debe entender además que la distribución de flujo en la formación se puede determinar cuantitativamente a partir del modelo actualizado.

Las Figs. 5-7 ilustran un método para determinar una distribución de flujo en una formación de acuerdo con otra modalidad de la presente invención. Como un ejemplo no limitante, la distribución de flujo en la formación se determina usando un algoritmo de inversión numérica. Como un ejemplo no limitante adicional, una curva de temperatura simulada (es decir modelo simulado) se genera para una tasa de flujo dada, una temperatura de fluido de inyección, y una temperatura inicial de la formación para cualquier profundidad dada al resolver un modelo de transferencia de calor de diferencia numérica finita para modelar un flujo convectivo de un fluido más frío hacia dentro de una formación permeable, como se aprecia por un experto en la materia.

La Fig. 5 ilustra un gráfico esquemático 47 que muestra una pluralidad de perfiles de temperatura medida 48, cada uno de los perfiles de temperatura medida 48 tomado en un periodo de tiempo discreto ti, t2, t3, t4 durante el periodo de cierre después de una inyección. Como se muestra, el eje X 49 del gráfico 47 representa la temperatura y el eje Y 50 del gráfico 47 representa una profundidad de la formación medida desde un nivel de superficie predeterminado. En ciertas modalidades, un intervalo del hoyo de interés 52 se divide en una pluralidad de subsecciones 54 de longitud de sección transversal predeterminada. Para cada una de las subsecciones 54 el perfil de temperatura medida se gráfica contra el tiempo, como se muestra en la Fig. 6.

Específicamente la Fig. 6 ilustra un gráfico 56 que muestra una pluralidad de mediciones de temperatura discretas 58 del sensor 14, cada una de las mediciones tomadas en los periodos de tiempo discretos ti, t2, t3, t4, respectivamente. Una curva de temperatura teórica 60 (es decir un modelo simulado) se modela para intersecar las mediciones discretas 58. Como se muestra, el eje X 62 del gráfico 56 representa el tiempo y el eje Y 64 del gráfico 56 representa la temperatura.

En particular, las mediciones de temperatura 58 para una de las subsecciones en particular 54 se comparan con la curva de temperatura teórica 60. En ciertas modalidades un algoritmo de optimización numérico se aplica a las mediciones de temperatura medidas 58 y a la curva de temperatura teórica 60 para encontrar una "mejor coincidencia" y para minimizar la diferencia de error entre las mismas. Por ejemplo, el algoritmo de optimización numérico es una suma de cuadrados de la diferencia entre los valores de los datos de las mediciones de temperatura 58 y los puntos correspondientes a lo largo de la curva de temperatura teórica 60. Como un ejemplo adicional, una pluralidad de parámetros de entrada para generar la curva de temperatura teórica 60 (es decir un modelo simulado) se modifican automáticamente para obtener una mejor coincidencia entre la curva de temperatura teórica 60 y las mediciones de temperatura 58. En ciertas modalidades, los parámetros de entrada incluyen una tasa de flujo durante la inyección, una temperatura del fluido, una temperatura inicial de la formación, y una tasa de flujo durante el cierre, por ejemplo, se debe entender que un número de combinaciones discretas de los parámetros de entrada puede generar la misma curva de temperatura teórica. Como tal, un promedio de los parámetros de entrada se pueden usar para el procedimiento de ajuste entre la curva de temperatura teórica 60 y las mediciones de temperatura 58.

Una vez que la curva de temperatura teórica 60 se "ajusta" a las mediciones de temperatura 58, los parámetros de entrada modificados de la curva de temperatura teórica 60 representan la tasa de flujo promedio, la temperatura del fluido, y la temperatura inicial de la formación. Un perfil de flujo (es decir el perfil del volumen de fluido inyectado durante el periodo de inyección) se puede obtener repitiendo los procesos de comparación y ajuste descritos anteriormente para las subsecciones restantes 54. Como un ejemplo, la Fig. 7 ilustra un gráfico 65 que muestra un perfil de flujo 66 (es decir una distribución de flujo). Como se muestra, el eje X 67 del gráfico 65 representa un volumen de fluido inyectado y el eje Y 68 del gráfico 65 representa una profundidad de la formación medida desde un nivel de superficie predeterminado.

Las Figs. 8A-8D ilustran un ejemplo de aplicación de un algoritmo de inversión numérica a los datos sintéticos generados por un simulador numérico, como se muestra en la Fig. 1. En particular, la Fig. 8A ilustra un gráfico 69 que muestra un primer perfil de temperatura medida 70 tomado en un primer periodo de tiempo y un segundo perfil de temperatura medida 72 tomado en un segundo periodo de tiempo. Como un ejemplo no limitante el primer periodo de tiempo es inmediatamente después de que se inicia un procedimiento de cierre y el segundo periodo de tiempo es seis horas después del primer periodo de tiempo. Se debe entender que se puede usar cualquier periodo de tiempo. Como se muestra, el eje X 74 del gráfico 69 representa la temperatura en Kelvin (K) y el eje Y 76 del gráfico 69 representa una profundidad de la formación en metros (m), medida desde un nivel de superficie predeterminado.

Durante el funcionamiento, una curva de temperatura teórica (es decir un modelo simulado) se genera basado en un modelo de transferencia de calor de diferencia numérica finita para modelar un flujo convectivo de un fluido más frío hacia dentro de una formación permeable, como se aprecia por un experto en la materia. Como un ejemplo no limitante, los parámetros de entrada del modelo de transferencia de calor incluyen estimados para una tasa de flujo durante la inyección, una temperatura del fluido, una temperatura inicial de la formación, y una tasa de flujo durante el cierre. Los perfiles de temperatura 70, 72 se comparan con la curva teórica de manera similar a lo mostrado en la Fig. 6. En ciertas modalidades un algoritmo de optimización numérico se aplica a los perfiles de temperatura medida 70, 72 y a la curva teórica para encontrar automáticamente una "mejor coincidencia" y para minimizar una diferencia de error entre los perfiles de temperatura 70, 72 y la curva teórica. Como un ejemplo no limitante, los parámetros de entrada se modifican de manera que la curva resultante de temperatura teórica coincide sustancialmente con un perfil apropiado de uno de los perfiles de temperatura 70, 72. Una vez que la curva teórica se "ajusta" al perfil apropiado de uno de los perfiles de temperatura 70, 72, los parámetros de entrada modificados de la curva teórica representan la tasa de flujo promedio, la temperatura del fluido, y la temperatura inicial de la formación, como se muestra en las Figs. 8B, 8C, y 8D respectivamente. Se debe entender que un número de combinaciones discretas de los parámetros de entrada puede generar la misma curva de temperatura teórica. Como tal, un promedio de los parámetros de entrada se pueden usar para el procedimiento de ajuste entre la curva de temperatura teórica y la temperatura de los perfiles de temperatura 70, 72.

Específicamente, la Fig. 8B es un gráfico 78 que muestra una curva de temperatura inversa (es decir interpretada a partir del algoritmo de inversión) 80 para el fluido inyectado. Como se muestra, el eje X 82 del gráfico 78 representa la temperatura en Kelvin (K) y el eje Y 84 del gráfico 78 representa una profundidad de la formación en metros (m), medida desde un nivel de superficie predeterminado. La Fig. 8C es un gráfico 86 que muestra un perfil de temperatura promedio 88 para la formación antes de recibir el fluido inyectado (con una desviación estándar mostrada como una región sombreada). Como se muestra, el eje X 90 del gráfico 86 representa la temperatura en Kelvin (K) y el eje Y 92 del gráfico 86 representa una profundidad de la formación en metros (m), medida desde un nivel de superficie predeterminado. La Fig. 8D es un gráfico 94 que muestra una curva de volumen promedio simulada 96 para el fluido inyectado (con una desviación estándar mostrada como una región sombreada). Como se muestra, el eje X 98 del gráfico 94 representa el volumen en metros cúbicos de fluido inyectado en un metro de la formación (m3/m) y el eje Y 100 del gráfico 94 representa una profundidad de la formación en metros (m), medida desde un nivel de superficie predeterminado. Como tal, la curva de temperatura 80, el perfil de temperatura 88, y la curva de volumen 96 proporcionan un perfil de distribución de flujo exacto para la formación, el cual puede ser confiable para los procesos de tratamiento subsecuentes.

En una modalidad, los datos de temperatura medida por el sensor 14 se comparan contra un conjunto de curvas teóricas pregeneradas llamadas curvas tipo. Las curvas tipo son típicamente adimensionales, con variables adimensionales expresadas como una combinación de variables físicas. Los datos de temperatura recibidos desde el sensor 14 son preprocesados para presentarse de manera adimensional y para recubrir las curvas tipo teóricas. Desplazando los datos de temperatura medidos para encontrar una curva tipo que coincida mejor, se pueden determinar los parámetros físicos que corresponden a la curva tipo que coincide, que incluye la tasa de flujo dentro de la formación. Llevando a cabo el mismo procedimiento para todas las profundidades, se puede construir un perfil de flujo a lo largo del hoyo como en los métodos anteriores. Un ejemplo de técnicas de curvas tipo para la interpretación de DTS se describe en la publicación de la solicitud de patente de los Estados Unidos, número 2009/0216456.

Varios métodos de interpretación de DTS se han descrito en la presente. Los métodos involucran el uso de un modelo matemático (modelo simulado) para predecir la respuesta esperada de la temperatura y comparan la predicción con las mediciones reales (modelo de datos medidos). Ajustando los parámetros del modelo simulado, para que coincidan con el modelo de datos medidos, se deduce una distribución de flujo en el hoyo. Para los expertos en la materia, se pueden usar diferentes modelos de temperatura, o se podrían usar diferentes técnicas para conseguir la coincidencia con los datos de DTS medidos. Sin embargo, tales variaciones caen dentro del espíritu de esta invención.

El perfil de flujo interpretado proporciona a los profesionales en el campo de la estimulación un conocimiento detallado para tomar decisiones en tiempo real para llevar a cabo la operación de estimulación para maximizar la efectividad de la estimulación. Las operaciones de estimulación pueden incluir las siguientes actividades: posicionar una tubería en espiral en una zona que no se ha estimulado de manera efectiva para maximizar el fluido entrante/contacto del fluido de estimulación hacia esta zona; posicionar una tubería en espiral en una zona que ya se ha estimulado completamente para encontrar un agente de desviación para taponar temporalmente la zona por lo que el fluido de estimulación subsecuente puede fluir hacia otras zonas que necesitan estimulación adicional, en vez de desperdiciar el fluido en la zona ya estimulada; cambiar un fluido de tratamiento si no es efectivo; cambiar un desviador si no es efectivo; y colocar un tapón temporal u otros tipos de barreras mecánicas en el hoyo para aislar las zonas ya estimuladas para permitir el tratamiento separado de las zonas restantes. Otras operaciones pueden contar con el perfil de flujo generado por las modalidades de los métodos descritos en la presente.

Para maximizar la efectividad de la estimulación, una operación de estimulación se puede diseñar consistiendo de ciclos de inyección múltiples seguidos por periodos de cierre en lo que se adquieren los datos de DTS. Los datos de DTS se analizan inmediatamente para proporcionar al operador de campo la distribución de flujo en el pozo, los cual se puede usar para hacer ajustes de la programación de tratamientos subsecuentes si es necesario para maximizar la efectividad de la estimulación. La producción de un pozo se puede maximizar como resultado de la estimulación optimizada.

La descripción anterior se ha presentado con referencia a modalidades preferidas de la invención. Los expertos en la materia y en la tecnología a la que esta invención pertenece apreciarán que lo cambios y las alteraciones en las estructuras y métodos de operación descritos se pueden llevar a la práctica sin apartarse del principio, y alcance de esta invención. En consecuencia, la descripción anterior no se debe leer como que pertenece solamente a las estructuras precisas descritas y mostradas en los dibujos acompañantes, sino como que es consistente con, y un soporte para, las siguientes reivindicaciones, las cuales contemplan su alcance más completo y más justo.

Claims (20)

REIVINDICACIONES

1. Un método para determinar la distribución de flujo en una formación que tiene un hoyo formado en la misma, que comprende: posicionar un sensor dentro del hoyo, en donde el sensor genera una señal de realimentación que representa al menos una de una temperatura y una presión medida por el sensor; inyectar un fluido dentro del hoyo y hacia al menos una porción de la formación adyacente al sensor; cerrar el hoyo por un periodo de cierre predeterminado; generar un modelo simulado que representa al menos una de las características de la temperatura simulada y de las características de la presión simulada de la formación durante el periodo de cierre; generar un modelo de datos que representa al menos una de las características de la temperatura real y características de la presión real de la formación durante el periodo de cierre, en donde el modelo de datos se deriva de la señal de realimentación; comparar el modelo de datos con el modelo simulado; y ajustar los parámetros del modelo simulado para que coincidan sustancialmente con el modelo de datos.

2. El método de acuerdo con la reivindicación 1 que comprende además la etapa de obtener un primer perfil de la formación en base a la señal de realimentación en un primer periodo de tiempo, en donde el primer perfil representa al menos una de la temperatura y la presión como una función de una profundidad en la formación desde una superficie predeterminada, y en donde el modelo de datos se deriva del primer perfil.

3. El método de acuerdo con la reivindicación 2 que comprende además la etapa de obtener un segundo perfil de la formación en base a la señal de realimentación en un segundo periodo de tiempo diferente al primer periodo de tiempo, en donde el segundo perfil representa al menos una de la temperatura y la presión como una función de una profundidad en la formación desde una superficie predeterminada, y en donde el modelo de datos se deriva de al menos uno del primer perfil, el segundo perfil, y una desviación del segundo perfil desde el primer perfil.

4. El método de acuerdo con la reivindicación 1 en donde el sensor incluye tecnología de sensado de temperatura distribuida que tiene una fibra óptica dispuesta a lo largo de un intervalo dentro del hoyo.

5. El método de acuerdo con la reivindicación 1 en donde el fluido es al menos uno de un agente de desviación y un fluido de estimulación.

6. El método de acuerdo con la reivindicación 1 en donde la etapa de ajustar los parámetros del modelo simulado para que coincidan sustancialmente con el modelo de datos se ejecuta automáticamente mediante un algoritmo de optimización numérico.

7. El método de acuerdo con la reivindicación 1 en donde los parámetros del modelo simulado incluyen estimados de al menos una de una propiedad del flujo, térmica y física de al menos uno de la formación a varias profundidades y el fluido.

8. El método de acuerdo con la reivindicación 1 en donde los parámetros del modelo simulado incluyen un estimado de al menos uno de una tasa de flujo durante la inyección, una temperatura del fluido antes de la inyección, una temperatura de la formación antes de la inyección, y una tasa de flujo durante el periodo de cierre.

9. Un método para determinar la distribución de flujo en una formación que tiene un hoyo formado en la misma, que comprende: posicionar un sensor dentro del hoyo, en donde el sensor proporciona un monitoreo de la temperatura sustancialmente continuo a lo largo de un intervalo predeterminado del hoyo, y en donde el sensor genera una señal de realimentación que representa la temperatura medida por el sensor; inyectar un fluido dentro del hoyo y hacia al menos una porción de la formación adyacente al intervalo; cerrar el hoyo por un periodo de cierre predeterminado; generar un modelo simulado que representa las características térmicas simuladas de al menos una subsección del intervalo durante el periodo de cierre; generar un modelo de datos que representa las características térmicas reales de la al menos una subsección del intervalo, en donde el modelo de datos se deriva de la señal de realimentación; comparar el modelo de datos con el modelo simulado; y ajustar los parámetros del modelo simulado para que coincidan sustancialmente con el modelo de datos.

10. El método de acuerdo con la reivindicación 9 que comprende además la etapa de obtener un primer perfil de la formación en base a la señal de realimentación en un primer periodo de tiempo, en donde el primer perfil representa al menos una de la temperatura y la presión como una función de una profundidad en la formación desde una superficie predeterminada, y en donde el modelo de datos se deriva del primer perfil.

1 1. El método de acuerdo con la reivindicación 10 que comprende además la etapa de obtener un segundo perfil de la formación en base a la señal de realimentación en un segundo periodo de tiempo diferente al primer periodo de tiempo, en donde el segundo perfil representa al menos una de la temperatura y la presión como una función de una profundidad en la formación desde una superficie predeterminada, y en donde el modelo de datos se deriva de al menos uno del primer perfil, el segundo perfil, y una desviación del segundo perfil desde el primer perfil.

12. El método de acuerdo con la reivindicación 9 en donde el sensor incluye tecnología de sensado de temperatura distribuida que tiene una fibra óptica dispuesta a lo largo del intervalo dentro del hoyo.

13. El método de acuerdo con la reivindicación 9 en donde el fluido es al menos uno de un agente de desviación y un fluido de estimulación.

14. El método de acuerdo con la reivindicación 9 en donde la etapa de ajustar los parámetros del modelo simulado para que coincidan sustancialmente con el modelo de datos se ejecuta automáticamente mediante un algoritmo de optimización numérico.

15. El método de acuerdo con la reivindicación 9 en donde los parámetros del modelo simulado incluyen estimados de al menos uno de una propiedad del flujo, térmica y física de al menos uno de la formación a varias profundidades y el fluido.

16. El método de acuerdo con la reivindicación 9 en donde los parámetros del modelo simulado incluyen un estimado de al menos una de una tasa de flujo durante la inyección, una temperatura del fluido antes de la inyección, una temperatura de la formación antes de la inyección, y una tasa de flujo durante el periodo de cierre.

17. Un método para determinar la distribución de flujo en una formación que tiene un hoyo formado en la misma, que comprende: a) posicionar un sensor de temperatura distribuida en una fibra que se extiende a lo largo de un intervalo dentro del hoyo, en donde el sensor de temperatura distribuida proporciona un monitoreo de la temperatura sustancialmente continuo a lo largo del intervalo, y en donde el sensor genera una señal de realimentación que representa la temperatura medida por el sensor; b) inyectar un fluido dentro del hoyo y hacia al menos una porción de la formación adyacente al intervalo; c) cerrar el hoyo por un periodo de cierre predeterminado; d) generar un modelo simulado que representa las características térmicas simuladas de una subsección del intervalo durante el periodo de cierre; e) generar un modelo de datos que representa las características térmicas reales de la subsección del intervalo, en donde el modelo de datos se deriva de la señal de realimentación; f) comparar el modelo de datos con el modelo simulado; g) ajustar los parámetros del modelo simulado para que coincidan sustancialmente con el modelo de datos; y h) repetir las etapas de la d) a la g) para cada una de una pluralidad de subsecciones que definen el intervalo dentro del hoyo para generar un perfil de flujo representativo de todo el intervalo.

18. El método de acuerdo con la reivindicación 17 en donde la etapa de ajustar los parámetros del modelo simulado para que coincidan sustancialmente con el modelo de datos se ejecuta automáticamente mediante un algoritmo de optimización numérico.

19. El método de acuerdo con la reivindicación 17 en donde los parámetros del modelo simulado incluyen estimados de al menos uno de una propiedad del flujo, térmica y física de al menos uno de la formación a varias profundidades y el fluido.

20. El método de acuerdo con la reivindicación 17 en donde los parámetros del modelo simulado incluyen un estimado de al menos uno de una tasa de flujo durante la inyección, una temperatura del fluido antes de la inyección, una temperatura de la formación antes de la inyección, y una tasa de flujo durante el periodo de cierre. RESUMEN Un método para determinar la distribución de flujo en una formación que tiene un hoyo formado en la misma incluye las etapas de posicionar un sensor dentro del hoyo, en donde el sensor genera una señal de realimentación que representa al menos una de una temperatura y una presión medida por el sensor, inyectar un fluido dentro del hoyo y hacia al menos una porción de la formación adyacente al sensor, cerrar el hoyo por un periodo de cierre predeterminado, generar un modelo simulado que representa al menos una de las características de la temperatura simulada y las características de la presión simulada de la formación durante el periodo de cierre, generar un modelo de datos que representa al menos una de las características de la temperatura real y las características de la presión real de la formación durante el periodo de cierre, en donde el modelo de datos se deriva de la señal de realimentación, comparar el modelo de datos con el modelo simulado, y ajustar los parámetros del modelo simulado para que coincidan sustancialmente con el modelo de datos.