NO337163B1

NO337163B1 - Fremgangsmåte for bestemmelse av formasjonsfluiders egenskaper omfattende opprettelse av en database for lagrede fluidegenskaper

Info

Publication number: NO337163B1
Application number: NO20052121A
Authority: NO
Inventors: Robert Freedman
Original assignee: Schlumberger Technology Bv
Priority date: 2004-04-30
Filing date: 2005-04-29
Publication date: 2016-02-01
Also published as: RU2367981C2; NO20052121D0; FR2869694B1; CN1693893A; BRPI0501232A; GB0504911D0; GB2413636B; FR2869694A1; AU2005200959B2; NO20052121L; GB2413636A; CA2500629A1; MXPA05003324A; CN1693896B; RU2005113185A; BRPI0501232B1; AU2005200959A1; US20050242807A1; US7091719B2

Description

OPPFINNELSENS OMRÅDE

Denne oppfinnelse gjelder teknikker for å bestemme egenskaper ved formasjoner som omgir et borehull i jorden, og først og fremst en teknikk for å bestemme egenskaper ved jordformasjonsfluider. Denne oppfinnelse kan f.eks. brukes for å bestemme viskositet og/eller molekylær sammensetning av råoljer ved bruk av kjernemagnetiske resonansmålinger (NMR) utført på originale oljeprøver tatt ut ved reservoarbetingelser ved hjelp av et nedhulls prøvetagningsverktøy.

OPPFINNELSENS BAKGRUNN

Prøvetakningsverktøyer for nedhulls formasjonsfluider, ofte kalt formasjons-utprøvingsverktøyer, fungerer ved å trekke, og i blant utprøve, fluidprøverfra formasjoner. Nyttige målinger kan utføres på disse fluidprøver mens verktøyet befinner seg nedhulls, og/eller på prøver som er tatt ut og brakt opphulls.

Når en fluidprøve tas i en hydrokarbonholdig sone, kan det være meget nyt-tig å bestemme egenskaper ved denne hydrokarbonprøve, f.eks. dens viskositet og/eller molekylære sammensetning. Eksisterende teknikker har imidlertid meget begrenset evne til å bestemme disse egenskaper. Viskositet kan f.eks. forutsies ut i fra dempningen av et vibrerende mekanisk instrument, men slik målinger nedhulls krever at denne innretning av arbeider i vanskelige omgivelser hvor det ikke er lett å oppnå pålitelig og nøyaktig drift av innretningen. Et verktøy for kjernemagnetisk resonans (NMR) kan anvendes i et formasjonsutprøvingsverktøy (se f.eks. US-patent 6,111,408) og NMR-målinger på formasjonsfluider kan gi informasjon som fluidenes egenskaper kan utledes fra. På grunn av at petroleumsflui-der er komplekse blandinger som inneholder mange forskjellige arter hydrokar-bonmolekyler, kan den nøyaktige forutsigelse av viskositet og sammensetning med vilkårlig temperatur (T) og trykk (P) være vanskelig. Én fremgangsmåte er å bruke fysiske modeller eller korreleringer som setter de fysiske egenskaper som forutsies i sammenheng med NMR-målinger ved bruk av en ligning som inneholder empirisk fastlagte parametere.

Et eksempel på en teknikk for å kunne forutsi viskositeten for formasjonsfluider ut i fra NMR-målinger av relaksasjonstid (Tiog T2) samt diffusjonskoeffisientfordelinger (D) er basert på empiriske korreleringer (se Morriss et al., SPWLA Annual Transactions, sidene 1-24, 19-22 juni, 1994, Freedman et al., SPE Journal (75325), desember 2001, LO et al., SPE Journal (77264), mars 2002. Korrele ringene setter logaritmiske verdier for fordelingene i sammenheng med viskositet ved bruk av empirisk bestemte konstanter. Nøyaktigheten av de viskositeter som kan forutbestemmes ut i fra disse korreleringer er begrenset av tre faktorer, nemlig (1) den detaljerte form av fordelingen er ikke tatt hensyn til (2) de empiriske konstanter som brukes i korreleringene er ikke universelle og kan variere så meget som en faktor på to for forskjellige oljer og (3) den antatte form av korrelasjons-ligningene er ikke strengt nøyaktig.

Molekylær komposisjon kan meget grovt estimeres ved prøvetakningsverk-tøyer for nedhullsfluider under bruk av optiske densitetsmålinger som en funksjon av bølgelengde for stråling i det nærinfrarøde område (se Fujisawa et al., SPE 84092, som er fremlagt ved SPE ATCE-møtet i 2003). Disse teknikker bruker prin-sipal komponentregresjonsanalyse for å forutsi molekylærgrupperinger, nemlig Ci, C2-C5, samt C6+. Fysisk baserte parametermodeller er blitt foreslått for å forutsi molekylær sammensetning av råoljer ut i fra NMR-målinger av relaksasjonstid og diffusjonskoeffisientfordelinger (se Heaton og Freedman Us-patentpublisering, 2003-0128032-A1). Det er imidlertid vanskelig å bruke fysikkmodeller for korrekt å ta i betraktning forskjellige molekylærformer (f.eks. aromatiske og alifatiske hy-drokarbonmolekyler) trykk- og temperaturvirkninger, samt oppløste gasser.

Det er blant formålene for foreliggende oppfinnelse å frembringe en fremgangsmåte for bestemmelse av formasjonsfluidegenskaper og som overvinner kamrene ved tidligere kjente fremgangsmåter.

SAMMENFATNING AV OPPFINNELSEN

Den foreliggende oppfinnelse vedrører en fremgangsmåte for å bestemme en egenskap ved fluider i formasjoner som omgir et borehull i jorden fra en database av lagrede fluidegenskaps-opplæringsverdier, kjennetegnet ved at den omfatter trinnene:

utledning av radialbasisfunksjonsparametere fra databasen,

utledning av formasjonsfluid-måleverdier, og

bestemmelse, ved bruk av radialbasisfunksjons-interpolasjon av egenskapen ved formasjonsfluider ut i fra verdier i databasen, de nevnte parametere og de utledede formasjonsfluid-måleverdier.

Ytterligere utførelsesformer av fremgangsmåten i henhold til oppfinnelsen fremgår av de uselvstendige patentkrav.

Foreliggende oppfinnelse er rettet på en fremgangsmåte for å bestemme en egenskap av fluider i formasjoner som omgir et borehull jorden. En utførelse av fremgangsmåten i henhold til oppfinnelsen omfatter da følgende prosesstrinn, nemlig å danne, ut i fra målinger av mange forskjellige fluidprøver, en database av lagrede opplæringsverdier for fluidegenskaper og som har sammenheng med lagrede fluidmålings-opplæringsverdier, utledning fra vedkommende database, radiale funksjonsparametere på radial basis, slik som vekt og bredde, utledning av formasjonsfluid-måleverdier, samt bestemmelse, avfunksjonsinterpolering, ved bruk av radial basis, den angitte egenskap av formasjonsfluider fra verdiene i den angitte database, de angitte parametere, samt de angitte utledede formasjonsfluid-måleverdier.

I en foretrukket utførelse i henhold til oppfinnelsen omfatter det prosesstrinn som går ut på å utlede fra den angitte databasis på radial basis funksjonsvekt- og breddeparametere, dannelse på radial basis en funksjonskartleggingsfunksjon, opprettelse av en kostnadsfunksjon ved bruk av verdier i databasen samt kartleggingsfunksjonen, og nedsettelse av den angitte kostnadsfunksjon til et minimum for å bestemme nevnte vekt- og bredde-parameter.

I en viss utførelse av oppfinnelsen går det angitte trinn, for å frembringe ut i fra målinger på flere slike fluidprøver, en database av lagrede korrekte opplæringsverdier som har sammenheng med lagrede fluidmålings-opplæringsverdier, omfatter opprettelse av en database av lagrede opplæringsverdier for fluidviskosi-tet og som har sammenheng med lagrede kjernemagnetiske resonans-opplæringsverdier, samt hvor det angitte prosesstrinn for utledning av formasjonsfluid-måleverdier går ut på å utlede kjernemagnetiske resonansmåleverdier ut i fra fluidpunktprøver fra de angitte formasjoner, og hvor det angitte prosesstrinn, for å bestemme den angitte egenskap ved formasjonsfluider, omfatter fastleggelse av formasjonsfluidenes viskositet.

I andre utførelser av oppfinnelsen vil den fastlagte egenskap ved formasjonsfluider omfatte formasjonsfluidenes forhold mellom gass og olje, formasjonsfluidenes molekylære sammensetning, formasjonsfluidenes fluiddensitet eller bob-lepunkttrykket for formasjonsfluider.

Oppfinnelsen omfatter fordelaktig anvendelse av såkalt ledningskabel-formasjonsutprøving ved hjelp av brønnloggingsinnretninger som trekker ut fluider fra jordformasjoner, men kan også anvendes i andre sammenheng, og eksempler på dette er da måling under utboring eller måling under innkjøring eller uttrekk av borestreng.

Andre særtrekk og fordeler ved oppfinnelsen vil fremtre klarere ut i fra føl-gende detaljerte beskrivelse sett i sammenheng med de vedføyde tegninger.

KORT BESKRIVELSE AV TEGNINGENE

Fig. 1 viser et diagram, spesielt i blokkform, av en formasjonsutprøvende loggeinnretning av den type som kan brukes ved praktisering av utførelser av oppfinnelsen. Fig. 2 viser et aksialt snitt gjennom et parti av en strømningslinjes NMR-innretning som kan brukes ved praktisering av utførelser av oppfinnelsen. Fig. 3 viser et skjema for opplæring og utprøving av fordelinger i forbindelse med et forenklet eksempel ved interpolasjon. Fig. 4 er et skjema som anskueliggjør funksjonsinterpolering på radial basis i forbindelse med tre forskjellige breddeparametere. Fig. 5A og 5B viser et flytskjema for prosesstrinnene i en rutine for å prakti-sere en utførelse av oppfinnelsen. Fig. 6A og 6B er et flytskjema i forbindelse med en rutine for blokk 510 i fig 5, i sammenheng med å opprette en database for inngangs/utgangs-målinger. Fig. 7 er en grafisk fremstilling av amplitude som funksjon av T2for opplæring og utprøving av fordelinger innenfor et eksempel. Fig. 8 viser, for de angitte data i det viste eksempel i fig. 7, den forventede viskositet for hver utprøvingsfordeling under bruk av ligning (8) sammenlignet med den sanne viskositet beregnet ut i fra ligning (6). Fig. 9A-9P viser grafiske fremstillinger av T2-fordelinger for seksten punkt-prøver i tabell 1 brukt som et eksempel. Fig. 10 viser en grafisk fremstilling av forutsagt viskositet, under bruk av en fremgangsmåte i henhold til oppfinnelsen, i sammenheng med målt viskositet for det utførelseseksempel som bruker de seksten punktprøver angitt i tabell 1. Fig. 11 viser en graf over forventet viskositet, under bruk av en tidligere kjent fremgangsmåte, i sammenheng med målt viskositet for det utførelseseksem-pel som bruker de angitte seksten punktprøver i tabell 1. Fig. 12A viser en graf over molar sammensetning som funksjon av molekyl-vekt for sanne sammenlignet med forventede sammensetninger for et eksempel under bruk av simulerte data. Fig. 12B1-16 viser grafiske fremstillinger for hver av de seksten punkt-prøver i eksempelet, og da for mol-sammensetning i forhold til karbontall, både for forutsagte sammensetninger og flashede væskesammensetninger fra gasskroma-tografi (GC). Fig. 13A-P viser grafiske fremstillinger for normaliserte vindussummerfor de seksten punktprøver i eksempelet. Fig. 14A-P viser grafer for mol-% angivelse som funksjon av karbontall, bå-de for forutsagte sammensetninger og flashede væskesammensetninger fra gass-kromatografi (GC). I dette tilfelle, er de forutsagte sammensetninger basert på normaliserte vindussummer.

DETALJERT BESKRIVELSE

Fig. 1 viser et borehull 32 som er blitt utboret, på kjent måte ved hjelp av ut-boringsutstyr, og under bruk av borefluid eller -slam som har ført til en slamkake angitt ved 35. Et formasjonsutprøvingsapparat, eller tilsvarende innretning 100 er

vist, og kan da brukes for praktisering av utførelser av oppfinnelsen. Apparatet 100 er opphengt i borehullet 32 på en armert flerlederkabel 33, hvis lengde hovedsakelig bestemmer dybdebeliggenheten for innretningen 100. Kjent dybdemålingsappa-rat (ikke vist) er anordnet for å måle kabelforskyvningen over et skyvehjul (ikke

vist) og således dybdestillingen av loggeinnretningen 100 i borehullet 32. Kretser 51, som er vist på overflaten skjønt deler av disse kan typisk befinne seg nedhulls, angir da regulerings- og kommunikasjonskretserfor observasjonsapparatet. Også vist på overflaten er prosessor 50 og registrerer 90.

Verktøyet 100 har et langstrakt legeme 105 som omslutter nedhullspartiet av apparatet, reguleringsenheter, kamre, måleutstyr, etc. Én eller flere armer 123 kan være montert på stempler 125 som utstrekkes, f.eks. under styring fra overflaten, for innstilling av verktøyet. Innretningen omfatter én eller flere sondemoduler, som hver da omfatter en sondesammenstilling 210 som kan beveges sammen med en sondeaktivator (ikke separat vist) og omfatter en sondeenhet (ikke separat vist) som forskyves utover til kontakt med borehullsveggen, trenger gjennom slamkaken og kommuniserer med formasjonene. Utstyr og fremgangsmåter for å ta opp trykkmålinger og utførelse av punktprøving på formasjonsfluidet vil være kjent innenfor fagområdet, og loggeinnretningen 100 er utstyrt med disse kjente enheter. I denne forbindelse kan det f.eks. henvises til US-patenter nr. 3.934.468, 4.860.581 og 6.346.813.

Kommersielt tilgjengelige tjenester, som f.eks. utgjør en modulær dynamisk formasjonsutprøver ("MDT"-varemerke for Schlumberger), kan frembringe mange forskjellige måleresultater og punktprøver, etter hvert som verktøyet er modulari-sert og kan konfigureres på mange forskjellige måter. Eksempler på visse av slike moduler, som anvendes for denne type verktøy, er da som følger: En elektrisk effektmodul er vanligvis anordnet. Den behøver ikke ha noen strømningslinje- eller hydraulisk samlingsbuss, og vil typisk være den første (øverste) modul i strengen. En hydraulisk effektmodul sørger for hydraulisk effekttilførsel til alle moduler som krever dette, og slik effekt kan da forplantes via en hydraulisk samleskinne. Sondemoduler, som kan utføres av enkeltstående eller flere sonder, omfatter stempler for å frembringe kontaktdannelse for disse én eller flere sonder for fluidkommuni-kasjon med formasjonene. Punktprøvemoduler inneholder prøvekamre for opp-samling av punktprøver av formasjonsfluider, og kan da være direkte forbundet med punktprøvingspunkter eller forbundet over en strømningsledning. En utpum-pingsmodul kan brukes for utrensking av uønskede fluider. En analysatormodul utnytter optisk analyse for å fastlegge visse særtrekk ved fluidene. Teknikker for fluidanalyse er f.eks. beskrevet i US-patent nr. 6.178.815 til Felling et al. og/eller US-patent nr. 4.994.671 til Safinya et al. Temperatur- og trykkmålingsutstyr er også anordnet. En pakningsmodul omfatter oppblåsbare pakningselementer som kan danne avtetning mot borehullsomkretsen over pakningselementenes lengde-utstrekning. Under bruk av de ovenfor angitte og andre typer moduler, kan verkt-øyet konfigureres til å utføre funksjoner av forskjellig type.

Som angitt i fig. 1, er nedhullsverktøyet et ledningskabelverktøy. Det vil imidlertid erkjennes at mange forskjellige nedhullsverktøyer kan anvendes i forbindelse med foreliggende oppfinnelse. For eksempel nedhullsutborende, kveilet rør-ledning, borestrengprøver eller andre verktøyer som er innrettet for å trekke fluid inn i seg kan også anvendes.

I den foreliggende utførelse blir NMR-målinger på strømningsledningen brukt og kan da utføres ved hjelp av utstyr av den type som er angitt i US-patent nr. 6.346.813. Som beskrevet her og vist i fig. 2, vil fluid som er trukket ut fra for-masjonen strømme gjennom en strømningskanal 221. Denne kanal dannes av et tykkvegget metallrør 224 som er i stand til å motstå formasjonstrykk. I den NMR-instrumenterte seksjon av strømningsledningen, dannes kanalen av innerdiamete-ren av en antennebærer 222. Denne antennebærer er utført i et ikke-ledende ikke-magnetisk materiale, f.eks. keramikk eller et hardt polymerisk materiale. Skjønt fig. 1 angir NMR-målinger, vil det erkjennes at mange forskjellige målinger kan utfø-res, slik som optiske, nær infrarøde, infrarøde, akustiske soniske, røntgenstråle, resistivitet, mikrobølge og andre fysiske målinger eller parametere.

NMR-antennen 223 er innleiret i antennebæreren, og stråler ut magnetisk felt ved Larmor-frekvensen. Dette utstrålte magnetfelt kalles da vanligvis Bi. NMR-antennen kan være en solenoid-spole som frembringer et oscillerende magnetfelt parallelt med strømningskanalens akse. Antennebæreren er omsluttet av et for-størret parti av et tykkvegget metallrør 224, for derved ikke å sperre strømnings-kanalen 221. Røret 224 og antennebæreren 222 er i stand til å inneholde formasjonsfluider under høyt trykk i strømningskanalen. Høyfrekvente magnetfelter kan ikke trenge gjennom metaller, slik at NMR-antennen er plassert inne i strømnings-ledningens metallrør. En rekke permanentmagneter 225 er plassert på utsiden av det tykkveggede metallrør. Disse frembringer et konstant magnetfelt, som vanligvis kalles Bo, og det forløper da hovedsakelig vinkelrett på det felt Bi som genere-res av antennen. Hele NMR-apparatet er innelukket i et sondehylster 226 som kan være festet til andre lignende hylstre på en verktøystreng. Gradientspoler (ikke vist) kan også være anordnet for det formål å utføre pulsede feltgradientmålinger av diffusjonskoeffisienter og andre størrelser.

Som det ville være kjent innenfor fagområdet, kan målinger ved hjelp av NMR-utstyret på vanlig måte, behandles for å utlede størrelser som omfatter spinndensitet (proporsjonal med NMR-signalamplitude), longitudinale relaksasjonstider Ti og transversale relaksasjonstider T2, samt deres fordeling så vel som diffusjonskoeffisienter og deres fordelinger.

Noe av den teori som brukes i forbindelse med oppfinnelsen vil nå bli beskrevet. Det skal betraktes et problem som gjelder å forutbestemme fluidegenskaper ut i fra en database for opplæringseksempler. Dette problem kan fremstilles som et ikke-lineært flervariabelt regresjonsproblem. Ved et gitt sett av inngangsda taX|e R<m>(hvilket vil si atXjer m-dimensjonale reelle vektorer) samt et sett av tilsvarende utganger y, e Rn for i = 1,2 N hvor N er antallet punktprøver i databasen, da det finnes en funksjon F(x) slik at,

for hvert inngangs/utgangs-par hvor da e, angir tilfeldige målefeil. Ved bruk av teo-rien for interpolasjon av radial basisfunksjon (S. Haykin, Neural Networks: A Com-prehensive Foundation, andre utgave, kapitel 5) kan funksjonen F skrives på føl-gende form hvor {cp(|| x - Xj ||) j = 1,2 N} er et sett av ikke-lineære funksjoner som kalles radiale basisfunksjonen Den dobbelte vertikal-angivelse || • || angir en norm som vanligvis er en l_2-norm. Inngangdata i databasen utgjør sentrene for de radiale basisfunksjoner og { wi e Rn j = 1,2 N} utgjør et sett av avveide vektorer som er valgt slik at regresjonsforbindelsene i ligning (1) er tilfredsstilt. Micchelli ("Interpola-tion of Scattered Data: Distance Matrices And Conditionally Positive Definite Func-tions", Constructive Approximation, v. 2, sidene 11-22, 1986) har bevist at N- ved-N interpolasjonsmatrisen o med elementene cp(||Xj- xj ||) er positivt entydige for gaussiske og inverse multikvadratiske funksjoner slik at regresjonsligningen vil ha en veldefinert løsning for den form som er gitt ved ligning 2.1 den følgende utvik-ling, blir normaliserte flervariable gaussiske radialbasisfunksjoner brukt for å an-skueliggjøre en fremgangsmåte for dette og ligning (2) gjenskrives da i følgende form

I ligning 3 er breddeverdiene ( aj) for de gaussiske parametere som liksom vekt-vektorer (Wj), kan bestemmes ved å minimalisere en kostnad. I praktiske anven-delser er gode resultater ofte oppnådd ved bruk av en enkelt bredde (a) for de gaussiske radialbasisfunksjoner. Likeledes vil det i blant være gunstig å velge et undersett av inngangsdata i databasen for å utgjøre senteret for de radiale basisfunksjonen Referanse kan gjøres til S. Haykin, supra, som omhandler flere metoder for omhyggelige valg av sentre og breddeparametere.

En intuitiv forståelse av hvorledes ligning 3 kan brukes for å forutsi nøyakti-ge utganger fra innganger som ikke befinner seg i opplæringsdatabasen kan man få en aning om ved å betrakte Nadaraya-Watson Regression Estimator (NWRE)

(se f.eks. S. Haykin, supra). Ligningen for NWRE er en kartleggingsfunksjon som har samme form som ligning 3, men avveiningsvektoren er erstattet av databasis-utgangene og en enkelt breddeparameter er brukt, hvilket vil si:

Det vil innses at ligning 4 tilfredsstiller regresjonsbetingelsene i ligning 1, forutsatt at overlappingene av de gaussiske funksjoner er neglisjerbare. Ved grensen for meget store a-verdier, nærmer F(x) verdien seg for punktprøvemiddelverdien for samtlige utganger. Ved grensen for meget små a-verdier, nærmer F(x) seg ut-gangsverdien y. som da tilsvarer den inngangXjsom ligger nærmest x. Det bør bemerkes at estimatoren er den avveide middelverdi av observasjonene og esti-matene er derfor bundet av de observerte punktprøveverdier. NWRE kan også konstrueres ved bruk av ikke-gaussiske funksjoner (se f.eks. D.F. Sprecht, IEEE Trans, on Neural Networks, bind 2, nr. 6, november. 1991). Et enkelt eksempel fra Sprecht supra, klargjør effekten av interpolering av radiale basisfunksjoner, selv for en sparsom inngangs/utgangs-database. Fig. 3 viser interpolasjonen av en li-neær rampeformet funksjon (heltrukket linje) fastlagt ut i fra et sett av fem inngangs/utgangs-par (trekanter). Sirklene angir de forventede utganger (F(x)) når inngangene (x) er gitt. Fig. 4 viser følsom heten overfor forskjellige breddeparametere.

En bedre tilnærmelse enn NWRE kan oppnås hvis en n-dimensjonal avvei-ningsvektor (W|) som er bestemt ut i fra minimaliseringen av kostnadsfunksjonen erstatter utgangsvektorene i ligning 4. Kostnadsfunksjonen er da,

Denne kostnadsfunksjon kan nedsettes til et minimum i samsvar med både avveiningene og breddeparameteren. Alternativt kan minimaliseringen utføres ved bruk av forskjellige fastlagte verdier av breddeparameteren, hvor da den optimale verdi utgjøres av den som gir minimumsverdien for kostnadsfunksjonen. Det vil være åpenbart at en mer generell kostnadsfunksjon kan brukes for å bestemme optimale verdier for sentrene, breddene og avveiningene i ligning 3 (se f.eks. Haykin, supra, kapitel 5). I samsvar med et aspekt av dette, kan interpolasjon av radial basisfunksjon brukes for å forutsi mer nøyaktige viskositetsestimater enn de eksisterende korrelasjoner. Empiriske korrelasjoner som brukes ved de eksisterende metoder (se f.eks. Freedman et al., ovenfor) vil først bli betraktet. De eksisterende metoder benytter seg av de følgende empiriske ligninger for å anslå viskositet (ri),

Ligningene 6 og 7 gir estimater for viskositet ut i fra NMR-målingene av den transversale magnetiserings-relaksasjonstid (T2) henholdsvis diffusjonskoeffisientfordelinger (D). I ligning 6 kan fordelingen av den longitudinale magnetiserings-relaksasjonstid (Ti) brukes i stedet for T2. T er temperaturen angitt i grader K og f(gor) i ligning 6 er en empirisk fastlagt funksjon av gass/olje-forholdet. I begge ligninger er viskositetsestimatet omvendt proporsjonalt med den logaritmiske middelverdi forfordelingen. Korrelasjonene tar således ikke med i betraktningen det forhold at de detaljerte utforminger av fordelingene kan påvirke viskositeten. Videre er de empiriske konstanter, a og b bestemt ut i fra "beste tilpasninger" til den antatte regresjonsform for ligningene. De empiriske konstanter i disse ligningene er ikke universelt hensiktsmessige for alle råoljer, og variasjonene i disse konstanter kan da forårsake betraktelige feil i de estimerte hastigheter. En ytterligere mangel ved disse korrelasjoner er at de ikke tar hensyn til virkningene fra trykk.

Det bør bemerkes ut i fra teoretiske årsaker at diffusjonskoeffisientforde-lingene bør være bedre forutsigere for viskositet enn relaksasjonstidsfordelingene. Dette forholder seg slik delvis på grunn av det forhold at diffusjonskoeffisientene er et mål på molekylenes translasjonsbevegelse, mens relaksasjonstidene utgjør et mål på rotasjonsbevegelse. I råoljer, kan videre nærvær av paramagnetiske ioner, slik som nikkel og vanadium, forkorte de målte relaksasjonstider og derfor forårsake overestimering av viskositeten i ligning 6.

Forutsigelse av viskositet ut i fra NMR-målinger ved bruk av interpolasjon av en radialbasisfunksjon, kan da betraktes som konstruering av den ikke-lineære kartleggingsform fra en vektorinngang (f.eks. amplitudene i en TV, T2- eller D-fordeling) til en skalaer utgang (viskositet) ut i fra en gitt rekke av inngangs/utgangs-eksempler. Det følgende eksempel bruker T2-fordelinger for å anskueliggjø-re teknikken, skjønt det vil bli forstått at lignende metodologi kan brukes for D- og Ti-fordelingene. Det skal betraktes en database for inngangs/utgangs-par hvis innganger for hver olje-punktprøve omfatter T2-fordelingsamplituder (Aj), temperaturer (Ti), trykk (Pi) og gass/olje-forhold (gon) samt tilsvarende utgangsviskosi-teter (rii). Viskositeten for en råoljeprøve som ikke befinner seg i databasen kan da forutsies ved bruk av følgende ligning,

Viskositeten for en original råolje kan forutsies ved bruk av ligning 8 og de målte T2-fordelingsamplituder (A,), temperatur (T), trykk (P) og gass/olje-forhold ( gor). Gass/olje-forholdet kan også forutsies, forutsatt at man har en database av måleresultater som har gor som utganger. Et punktprøvingsverktøy for borehulls-fluid og som er utstyrt med trykk- og temperatursensorer samt en NMR-sensor, slik som angitt i fig. 1, frembringer de måleresultater som behøves for å forutsi viskositet ved bruk av ligning 8. Gass/olje-forholdet er tilgjengelig i dette eksempel, da punktprøvingsverktøyet også er utstyrt med en optisk fluidanalysator (OFA) for å måle optisk densitet for råoljen som funksjon av bølgelengden i det nære infra-røde område. Nøyaktigheten av de forutsigelser som gjøres av ligning 8 baserer seg på å ha en database med et godt brolagt inngangsrom for originale olje-målinger. Avveiningene og breddene i ligning 8 kan bestemmes ut i fra minimums-bestemmelse av en kostnadsfunksjon. Det bør bemerkes at bare T2-fordelings-amplituder og ikke relaksasjonstider opptrer i ligning 8. Denne ligning er ikke av-hengig av amplitudene, forutsatt at samtlige amplituder i ligningen spenner over samme område av T2-verdien (f.eks. fra 0.1 til 10.000 ms).

Ligning 8 blir umiddelbart generalisert hvis databasen også inkluderer andre måleverdier. Hvis f.eks. databasen i tillegg til T2-fordelingsamplituder, f.eks. inkluderer D- og Ti-fordelinger, så vil amplitudevektorene for disse måleverdier opptre som tilleggs-gaussiske faktorer i ligning 8.

Det skal nå henvises til fig. 5, hvor det er vist et flytskjema for en rutine som går ut på å regulere en prosessor eller flere prosessorer, opphulls og/eller nedhulls, i samsvar med en utførelse av oppfinnelsen. Noen av prosesstrinnene vil bli utført a priori, fjernt fra brønnstedet.

Feltet 510 representerer krav om en database for inngangs/utgangs-måleverdier (x, y,), nemlig et eksempel på en rutine som kan utnyttes for å kreve at denne database blir beskrevet mer detaljert i sammenheng med flytskjemaet i fig. 6A og 6B. I fig. 6A og 6B blir det utført målinger fortrinnsvis originale olje-prøver, og måleverdiene blir lagret i den database som har sammenheng med måleforholdene. Vanligvis, skjønt ikke nødvendigvis, vil målingene bli utført i et såkalt "PVT-laboratorium". Det vil forstås at databasen kan kompilere og motta tillegg over en betraktelig tidsperiode, for derved å øke det datavolum som inneholdes i basen.

I det foreliggende eksempel blir hver oljeprøve målt i laboratoriet, ved flere kombinasjoner av forskjellige temperaturer og trykk, hvor da målingene omfatter, f.eks. NMR og optiske utførelser, samt viskositet som en "utgangs"-fluidegenskap. Det vil imidlertid forstås at forskjellige andre målinger også vil kunne utføres (f.eks. soniske målinger, røntgenstrålemålinger, resistivitetsmålinger, optiske målinger, nærinfrarøde, infrarøde, akustiske, soniske og mikrobølge-målinger, etc). I forbindelse med ytterligere påkrevde "utgangs"-fluidegenskaper (f.eks. GC-sammensetning, boblepunkttrykk, oljeformasjonsvolumfaktor, SARA-sammensetning (met-ningsstoffer, aromatiske stoffer, harpikser, asfaltener), etc). I fig. 6 representerer feltet 605 innledning til den første prøve som skal utprøves, mens blokkene 610 og 615 henholdsvis representerer forberedelse til den første temperaturprøve og trykkprøve. Måling og lagring av den løpende prøve av det foreliggende trykk og den foreliggende temperatur blir så implementert, slik som representert ved feltene 620, 625, 630 og 635. Feltet 620 angir implementering av en sensormåling, slik som av optisk densitet, og feltet 625 angir implementering av NMR-målinger, som da kan behandles for å utlede fordelinger av Ti, T2og/eller D. Feltet 630 representerer iverksetting av en viskositetsmåling. Blokken 635 angir lagring av målever-dien for viskositet i databasen (som en "utgangs"-verdi) i sammenheng med de målte verdier for NMR og optisk densitet, samt de løpende verdier for trykk og temperatur. Forespørsler gjøres (avgjørelsesblokk 640) med hensyn til om den siste temperaturverdi er blitt behandlet. Hvis ikke dette er tilfelle, så blir den neste temperatur innstilt (blokk 648), og målinger utføres og lagres, og sløyfen 647 fortsetter inntil alle temperaturer innenfor et forutbestemt område er tatt i betraktning. Det gjøres da en forespørsel (avgjørelsesfeltet 650) med hensyn til om det siste trykk er blitt prosessbehandlet. Hvis dette ikke er tilfelle, blir den neste trykkverdi innstilt (felt 655), temperaturen tatt i betraktning på nytt (blokk 657), mens sløyfen 659 (med undersløyfe 647) fortsetter inntil alle trykk- og temperatur-kombinasjoner innenfor de forut bestemte områder er blitt benyttet. Forespørsel finner sted (av-gjørelsesfelt 660) med hensyn til om den siste prøveverdi er blitt undersøkt. Hvis dette ikke er tilfelle så vil den neste prøve bli tatt opp for undersøkelse (felt 670), feltet 610 blir benyttet på nytt, mens sløyfen 665 fortsetter inntil samtlige prøve-verdier er blitt undersøkt, og en fase av databasen er kompilert.

Det skal nå atter henvises til fig. 5, hvor databasen brukes som en kartleggingsfunksjon på radial basis, F(x), blir opprettet (felt 520) i samsvar med ligning (3). En kostnadsfunksjon blir så opprettet (felt 525) ved bruk av F(x,) og y,, slik som i ligning (5). Kostnadsfunksjonen minimaliseres (blokk 530) for å bestemme optimale parametere, slik som for avveininger og bredder.

Feltet 540 angir posisjonsinnstillingen av formasjonsutprøvingsinnretningen 100 i et dybdenivå av interesse i borehullet (f.eks. i en sannsynlig hydrokarbonholdig sone), og feltet 545 angir innstilling av innretningen og uttrekk av formasjonsfluid inn i strømningsledningen. Som det vil være velkjent innenfor fagområdet, kan en forundersøkelse implementeres før det fluid som skal utprøves, trekkes ut.

Feltene 551, 552 og 553 angir opptak av målinger på fluider som trekkes inn i formasjonsutprøvingsinnretningen. Spesielt gjelder feltet 551 opptak av temperatur- og trykk-målinger, mens feltet 552 angir opptak av NMR-målinger, f.eks. under bruk av det viste NMR strømningsledningsapparat i fig. 2, og feltet 552 angir opptak av optiske målinger, f.eks. ved hjelp av den ovenfor beskrevne OFA. Blokken 560 gjelder prosessbehandling av NMR-målingene, og da på kjent måte, for derved å utlede fordelinger for Ti, T2og/eller D (diffusjonskoeffisient). Blokken 570 angir prosessbehandling av de optiske data, og da på kjent måte, for derved å utlede gass/olje-forholdet (gor). Som angitt ved feltet 580, blir så en fluidegenskap (viskositet i dette eksempel) bestemt ut i fra y=F(x), hvor i dette eksempel ligning (8) brukes for å bestemme viskositet som en funksjon av T2-fordelingsamplituder, temperatur, trykk og gor-verdi, under bruk av databasen og de fastlagte optimale avveinings- og bredde-parametere. Denne prosess kan gjentas etter ønske, f.eks. på andre dybdenivåer for derved å opprette en logg for den fastlagte egenskap 590.

For å anskueliggjøre viskositets-forutsigelsen, ut i fra et enkelt eksempel som bruker syntetiske data, skal det betraktes en inngangs/utgangs-opplærings-database bestående av innganger som utgjøres av syntetiske gaussisk formede T2-fordelinger. Disse tilsvarer da Åj i ligning 8. Opplæringsdatabasens utganger utgjøres av viskositeter (r|i) beregnet ut i fra den logaritmiske middelverdi ved bruk av ligning 6.1 dette eksempel er oljene dødoljerfor hvilke gor= 0 og funksjonen 1( gor) i ligning 3 er da lik én. For å utprøve viskositetsforutsigelsen ble det brukt en validerings (nemlig utprøvings) -rekke av syntetiske gaussformede T2-fordelinger. Opplærings- og utprøvingsfordelingene er vist i fig. 7. Det bør bemerkes at opplærings- og utprøvingsdata av forskjellige former (posisjoner og bredder). Opplærings- og utprøvings-data antas å befinne seg ved samme temperatur og trykk.

Fig. 8 viser den forutsagte viskositet for hver utprøvingsfordeling under bruk av ligning 8 sammenlignet med den sanne viskositet beregnet ut i fra ligning 6.

Fremgangsmåten for viskositetsforutsigelse under bruk her av T2-fordelingsamplituder kan også anvendes direkte på D- eller Ti-fordelinger. En database for D- eller Ti-fordelinger og de tilsvarende målte viskositeter vil da kunne brukes for å konstruere ligninger analogt med ligning 8.

Viskositetsforutsigelser ble også utprøvd ved bruk av en database for T2-fordelinger og tilsvarende målte viskositeter tatt opp på en rekke på 16 døde rå-oljeprøver ved en temperatur på 30 °C ved atmosfæretrykk. De målte viskositeter er vist i tabell 1. De tilsvarende målte T2-fordelinger er vist i de forskjellige figurer 9A-P.

Det bør bemerkes at prøvene 10 og 13 har nesten samme målte viskositeter, mens deres T2-fordelinger har ganske forskjellige logaritmiske middelverdier. Prø-ven 10 har f.eks. en middelverdi på 174 ms, mens prøven 13 har en middelverdi på 279 ms. Disse to prøver anskueliggjør en åpenbar mangel ved den tidligere kjente fremgangsmåte (se fig. 6) for å forutsi oljeviskositet ut i fra målinger av NMR T2-fordelinger. Fig. 10 viser forutsigelsen av viskositet ved hjelp av den radiale basisfunksjon. Viskositeten for hver prøve ble bestemt på forhånd ved bruk av en database bestående av de gjenværende 15 prøver. Det vil innses at de radiale basisfunksjon-forutsigelser av viskositet befinner seg i god overensstemmelse med de målte verdier. Viskositetene for prøvene i tabell 1 ble også estimert ut i fra logg-middelverdier av T2-fordelinger av den art som er vist i fig. 9. En verdi a = 9.558 ble brukt som korrelasjons-parametere i ligning 6. Sammenligningen av de viskositeter som er forutsagt fra logg-middelverdier ved de målte viskositeter er vist i fig. 11. Det vil innses ut i fra fig. 10 og 11 at de hastigheter som er forutsagt ved bruk av teknikken for dette, og befinner seg meget bedre i overensstemmelse med målte viskositeter enn det som er tilfelle for de verdier som forutsies fra log-gemidlene. En ytterligere fordel ved teknikken fremfor ligningene 6 og 7 for å forutsi den viskositet som fremkommer når målingene utføres ved hevede temperaturer og trykkene på liveoljen.

En utførelse for dette formål bestemmer den molekylære sammensetning av hydrokarbonprøver trukket ut fra jordformasjoner. Forutsigelse av den molekylære sammensetning av de levende råoljer fra NMR-målinger under bruk av radial basisfunksjonsinterpolasjon, kan betraktes som en fortsettelse av den ikke-lineære kartlegning fra en vektorinngang (f.eks. Ti, T2eller D-fordeling) til en vektorutgang (molekylær sammensetning) gir en rekke inngangs/utgangs-eksempler (data). Det eksempel som skal følges anvender T2-fordelinger for å anskueliggjøre teknikken, skjønt det vil bli forstått at den samme metodologi kan anvendes på D- og T-i-fordelinger. Det skal betraktes en database for inngangs/utgangs-par, og hvis inngang for hver oljeprøve består av T2-fordelingsamplituder (Å|), temperaturer ( Ti), trykkverdier ( Pi), gass/olje-forhold ( gon) samt tilsvarende utgang for moleky-lærsammensetninger (M,). Den molekylære sammensetning foren rå oljeprøve, som ikke befinner seg i databasen, kan da forutsies ved bruk av ligningen, Ligning 9 avviker bare litt fra ligning 8 som brukes for viskositetsestimering. Denne forskjell går ut på at de forutsagte utganger og vektene utgjøres av vektorer. Den forutsagte molekylære komposisjon (M) utgjør en n-dimensjonal vektor hvis ele-menter f.eks. er molar-fraksjoner som tilsvarer de forskjellige molekylarvekter og karbontall for bestanddelene i råoljen. Vektene og breddene av de radiale basisfunksjoner kan da bestemmes ved å nedsette til et minimum en kostnadsfunksjon av samme form som den som er angitt i ligning 5. NWRE-tilnærmelser går f.eks. ut på atW|= M|, da kan brukes som et begynnende estimat for avveiningsvektoren.

Fig. 12A sammenligner de forutbestemte og sanne molekylære sammensetningskurver for simulerte data. De molekylære sammensetninger som brukes for opplæringsdata-utganger ble beregnet fra de gaussiske T2-fordelinger ved bruk av enkel fysisk modelligning, nemlig

T2,i er den l-te komponent i det sett av jevnt fordelte (langs en logaritmisk skala) verdi av relaksasjonstid for opplærings- og utprøvingsdata på inngangssiden. De sanne molekylære sammensetninger er opptegnet i de forskjellige figurer 12b1-16, og er også beregnet ved hjelp av ligning 10 og ved bruk av T2-fordelingene for ut-prøvingen.

Det forutgående eksempel viste forut bestemte i forhold til sanne molekylære sammensetningskurver for simulerte data. Det foreliggende eksempel viser resultatene av å forutsi molekylære sammensetninger av 16 døde råoljer ut i fra deres målte T2-fordelinger som er vist i fig. 9. Denne database besto av inngangs/ utgangs-par av målte T2-fordelinger og molekylære sammensetninger målt ved bruk av gasskromotografi (GC). Den molekylære sammensetning for hver prøve ble forutsagt ut fra den T2-fordeling ved bruk av NWRE-tilnærmelse og da etter først å ha fjernet denne prøve fra databasen og derpå forutsagt dens molekylære sammensetning ut i fra de øvrige 15 inngangs/utgangs-par i databasen. Disse forut bestemte sammensetninger ble sammenlignet med de flashede væskesammensetninger fra GC (hvilket vil si dødolje). Resultatene er vist i de forskjellige figurer 12b1-16. Bemerk den utmerkede totale overensstemmelse med NMR-forutsagte sammensetninger med de som skriver seg fra GC. Disse resultater har en tendens til å bli forbedret ved å øke størrelse og diversitet (f.eks. ved å tilsette flere viskøse oljer) for databasen.

Teknikken for dette kan også anvendes direkte på NMR-tidsdomenedata i stedet for å bruke beregnede størrelser, slik som T2og D-fordelingene. Dette vil f.eks. si at Carr-Purcell-Meiboom-Gill (CPMG) spinnekkoene, hvorfra T2-fordelingene i fig. 12b er blitt beregnet, kan brukes som innganger til databasen. Sammensetningene kan da forutsies, f.eks. direkte fra CPMG-tidsdomenedata. Dette følger logisk, da T2-fordelingen i fig. 9 er blitt beregnet fra CPMG-data. In-formasjonen om oljesammensetningen må derfor også inneholdes i vedkommende CPMG-data. De T2-fordelinger som er vist i fig. 9 ble beregnet fra 16.000 spinnekkoer tatt opp for hver oljeprøve i tabell 1. Disse T2-fordelinger er beregnet ved bruk av "vindusbehandlings"-metoden som er beskrevet i US-patent 5,291,137, som angir at NMR-spinnekkodata kan komprimeres uten informasjonstap, til å ut-gjøre et relativt lite antall vindussummer. I dette tilfelle er de 16.000 ekkoer blitt komprimert til 16 vindussummer. Disse 16 vindussummer ble brukt til å beregne T2-fordelingene for hver oljeprøve ved bruk av den angitte behandlingsmetode i patentet med sluttsifre 317. De 16 vindussummer eller 16.000 ekkoer må innehol-det i det minste så meget informasjon angående oljesammensetningene som er tilfelle angående oljesammensetningene som er tilfelle for de T2-fordelinger. Vin-dussummene dividert med antallet ekkoer i hvert vindu er vist i de forskjellige figurer 13A-P. Disse kalles da normaliserte vindussummer. Oljesammensetningene forutsagt ut i fra de normaliserte vindussummer for hver prøve under bruk av vedkommende teknikk, er vist i de forskjellige figurer 14A-P. Det kan bemerkes at de forutsagte sammensetninger i fig. 14A-P er hovedsakelig identisk med sammensetningene i fig. 12, og som ble forutsagt ut i fra T2-fordelingene. Det vil være åpenbart at disse sammensetninger også kunne vært forutsagt ut i fra de ikke-komprimerte spinnekkoer. Det vil også være åpenbart at skjønt CPMG-data er blitt brukt i dette eksempel for å anskueliggjøre forutsigelsen av sammensetningen, kan også andre NMR-sekvenser, slik som rekkefølger av diffusjonsavveide spinnekkoer, også brukes for å forutangi sammensetningene.

Det forut angitte har fokusert primært på bruk av NMR-målinger for å forutsi fluidegenskaper. Fremgangsmåten som bygger på radial basisfunksjon kan anvendes på andre (hvilket vil si ikke-NMR) -målinger hvori det foreligger et gjen-kjennbart mønster i kartlegningen og som har sammenheng med målinger rettet på fluidegenskaper. For eksempel målinger av den optiske densitet av gassholdige oljer som funksjon av bølgelengde er utført i det nære infrarøde område. Den optiske densitet (D0) er en n-dimensjonal vektor hvor n er antallet bølgelengdemå-linger ved hjelp av optisk spektrometer. Den optiske densitet for en stråle av mo-nokromatisk (en enkelt bølgelengde) stråling er da (Skoog og West, Fundamentals ofAnalytical Chemistry, sidene 505-511),

hvor Po og P utgjør henholdsvis innfallende og gjennomløpende effekt for en energistråle som har vandret b centimeter inn i et absorberende medium som inneholder c mol pr. liter av en absorberende substans med molar-absorbsjonsevne lik a. Størrelsen til høyre vil være kjent som Bears lov.

I samsvar med en ytterligere utførelse av det foreliggende, kan forutsigelsen av fluidegenskaper for gassholdige råoljer ut i fra ikke-NMR-målinger under bruk av interpolasjon av radial basisfunksjon betraktes som en konstruksjon av den ikke-lineære kartlegning fra en vektorinngang (f.eks. D0) vil en vektor- eller skalaer utgang (f.eks. sammensetning eller gass/olje-forhold), ut i fra en gitt rekke av inngangs/utgangs-eksempler (data). Det skal betraktes en database med inngangs/utgangs-par hvis inngangsverdier for hver oljeprøve f.eks. består i optiske densitetsmålinger (Doi,i = 1,2,--,n), temperaturer (Ti), trykk (Pi) og tilsvarende mo-lekylærsammensetninger ( Mt) på utgangssiden. Den molekylære sammensetning av en råoljeprøve, som ikke befinner seg i databasen kan da bestemmes på forhånd ved bruk av ligningen,

Optimale avveiningsvektorer og radiale basisfunksjonsbredder bestemmes ved å nedsette til et minimum en kostnadsfunksjon som utgjøres av summen av de kvadratiske differanser mellom de molekylære sammensetninger som forutsies av ligning 12 og de som befinner seg i databasen for opplæringssettet.

Skjønt det i det forutgående eksempel er brukt infrarøde optiske densitetsmålinger, vil det forstås at også andre målinger som inkluderer bruk av optiske, røntgenstråle, akustiske, mikrobølge, nær infrarøde, infrarøde, soniske, resistive, etc. midler kan også brukes forutsatt at (1) en database av inngangs/utgangs-par eksisterer for et vidt område av oljer og (2) at det eksisterer en korrelasjon mellom inngangene og utgangene. Denne fremgangsmåte kan også anvendes på forutsigelse av petrofysiske egenskaper for reservoaret, slik som permeabilitet, fluid-metninger, porøsitet, bundet-fluid, etc. fra en database som f.eks. består av brønn-logging, kjerneanalyse og fluidpunktprøvingsmålinger.

Som angitt ovenfor, vil flere målinger kunne anvendes for å opprette en kartleggingsfunksjon. Optisk densitet og NMR-målinger kan derfor kombineres for å forutsi molekylærsammensetning. Kombinasjon av to eller flere målinger legger til ytterligere informasjon som kan forbedre nøyaktigheten av foretrukne reservoar-egenskaper.

Claims

1. Fremgangsmåte for å bestemme en egenskap ved fluider i formasjoner som omgir et borehull i jorden fra en database av lagrede fluidegenskaps-opplæringsverdier,karakterisert vedat den omfatter trinnene: utledning av radialbasisfunksjonsparametere fra databasen, utledning av formasjonsfluid-måleverdier, og bestemmelse, ved bruk av radialbasisfunksjons-interpolasjon av egenskapen ved formasjonsfluider ut i fra verdier i databasen, de nevnte parametere og de utledede formasjonsfluid-måleverdier.

2. Fremgangsmåte som angitt i krav 1, hvori det trinn som går ut på å utlede radialbasisfunksjonsparametere fra databasen, omfatter å produsere en radialbasisfunksjons-kartleggingsfunksjon, frembringelse av en kostnadsfunksjon under bruk av verdier i databasen samt kartleggingsfunksjonen, samt minimalisering av den angitte kostnadsfunksjon for å bestemme parameterne.

3. Fremgangsmåte som angitt i krav 1, hvori angitte parametere er avveininger og bredder.

4. Fremgangsmåte som angitt i krav 3, hvori avveiningsparameterne bestemmes ut i fra utgangsvektorer utledet fra databasen.

5. Fremgangsmåte som angitt i krav 1, hvori det trinn som går ut på å utlede formasjonsfluidmåleverdier omfatter utledning av kjernemagnetiske resonansmåleverdier ut i fra punktprøving av fluid fra de angitte formasjoner.

6. Fremgangsmåte som angitt i krav 5, hvori det trinn som går ut på utlede formasjonsfluid-måleverdier videre omfatter utledning av måleverdier for temperatur i formasjonsfluidet.

7. Fremgangsmåte som angitt i krav 5, hvori det trinn som går ut på å utlede formasjonsfluid-måleverdier videre omfatter utledning av måleverdier for trykk i formasjonsfluidet.

8. Fremgangsmåte som angitt i krav 5, hvori det angitte trinn for å utlede formasjonsfluid-måleverdier videre omfatter utledning av måleverdier for gass/olje-forhold i formasjonsfluidet.

9. Fremgangsmåte som angitt i krav 1, 5 eller 8, hvori den angitte egenskap ved formasjonsfluider omfatter formasjonsfluiders viskositet.

10. Fremgangsmåte som angitt i krav 1, hvori egenskapen ved formasjonsfluider omfatter gass/olje-forhold i formasjonsfluider.

11. Fremgangsmåte som angitt i krav 1, hvori den angitte egenskap for formasjonsfluider omfatter molekylær sammensetning av formasjonsfluider.

12. Fremgangsmåte som angitt i krav 1, hvori den angitte egenskap ved formasjonsfluider omfatter formasjonsfluidenes densitet.

13. Fremgangsmåte som angitt i krav 1, hvori egenskapen ved formasjonsfluider omfatter boblepunktstrykk i formasjonsfluider.

14. Fremgangsmåte som angitt i krav 1, hvori den angitte egenskap ved formasjonsfluider omfatter en oljeformasjons volumfaktor for formasjonsfluider.

15. Fremgangsmåte som angitt i krav 1, hvori den angitte egenskap ved formasjonsfluider omfatter SARA.

16. Fremgangsmåte som angitt i krav 1, hvori det angitte prosesstrinn for å utlede formasjonsfluid-måleverdier omfatter utledning av optiske målinger fra fluid-punktprøver fra formasjonene.

17. Fremgangsmåte som angitt i krav 1, hvori trinnet med å utlede formasjonsfluidmåleverdier omfatter utledning av gass/olje-forholdsmålinger fra fluidprøver tatt ut fra de angitte formasjoner.

18. Fremgangsmåte som angitt i krav 1, hvori det trinn som går ut på å utlede formasjonsfluidmåleverdier omfatter utledning av kjernemagnetiske resonansmåleverdier under bruk av en kjernemagnetisk resonansloggeinnretning i borehullet.

19. Fremgangsmåte som angitt i krav 5, hvori det trinn som går ut på å utlede kjernemagnetiske resonansmåleverdier under bruk av en kjernemagnetisk resonansloggeinnretning i vedkommende borehull omfatter uttrekking av fluid fra borehullet, og utledning av de angitte kjernemagnetiske resonansmåleverdier fra målinger på fluider som trekkes ut fra borehullet.

20. Fremgangsmåte som angitt i krav 1, som omfatter å frembringe, ut i fra målinger på flere fluidprøver, databasen av lagrede fluidegenskaps-opplæringsverdier i sammenheng med lagrede fluidmålings-opplæringsverdier.

21. Fremgangsmåte som angitt i krav 20, hvori det trinn som går ut på å frembringe, ut i fra målinger på mange fluidprøver, en database av lagrede fluidegenskaps-opplæringsverdier i sammenheng med lagrede fluidmålingsopplæringsver-dier, omfatter opprettelse av en database av lagrede fluidviskositets-opplæringsverdier som har sammenheng med lagrede fluid-kjernemagnetiske re-sonansopplæringsverdier, videre at det trinn som går ut på å utlede formasjonsfluidmåleverdier, omfatter utledning av kjernemagnetiske resonansmåleverdier fra fluidprøver tatt ut fra de angitte formasjoner, og at det trinn som går ut på å bestemme den angitte egenskap ved formasjonsfluider, omfatter bestemmelse av formasjonsfluiders viskositet.

22. Fremgangsmåte som angitt i krav 20, hvori det angitte trinn som går ut på å frembringe, ut i fra målinger på flere fluidprøver, en database av lagrede fluidegenskaps-opplæringsverdier i sammenheng med lagrede fluidmålings-opplæringsverdier, omfatter dannelse av en database av lagrede fluidviskositets-opplæringsverdier som har sammenheng med lagrede fluid-kjernemagnetiske re-sonansopplæringsverdier, videre at det trinn som går ut på å utlede formasjonsfluidmåleverdier, omfatter utledning av kjernemagnetiske resonansmåleverdier fra fluidprøver tatt ut fra de angitte formasjoner, og at det trinn som går ut på å be stemme den angitte egenskap ved formasjonsfluider, omfatter bestemmelse av formasjonsfluiders viskositet.

23. Fremgangsmåte som angitt i krav 1, hvori den angitte egenskap ved formasjonsfluider representeres ved en vektor med flere dimensjoner.

24. Fremgangsmåte som angitt i krav 1 eller 22, hvori de angitte fluidmålever-dier representeres av en vektor med flere dimensjoner.

25. Fremgangsmåte som angitt i krav 1, som videre omfatter gjentakelse av fremgangsmåtens trinn med utledning av formasjonsfluid-måleverdier, i forskjellige dybdenivåer i vedkommende borehull, og frembringelse av en logg for vedkommende egenskap slik den bestemmes i de angitte forskjellige dybdenivåer.

26. Fremgangsmåte som angitt i krav 1, hvori den angitte egenskap av formasjonsfluider er molekylær sammensetning.