NO344322B1 - Komprimering av NMR-ekkotog for telemetri av data fra en brønn i undergrunnen - Google Patents

Description

BAKGRUNN FOR OPPFINNELSEN

1. Oppfinnelsens område

[0001] Foreliggende oppfinnelse vedrører generelt bestemmelse av geologiske egenskaper ved undergrunnsformasjoner med bruk av kjernemagnetisk resonans-(NMR - Nuclear Magnetic Resonance)-metoder for logging av brønnhull, spesielt for å representere NMR-ekkotog med et begrenset antall funksjonsparametere og med det muliggjøre effektiv overføring av ekkotog fra nede i brønnhullet.

2. Beskrivelse av beslektet teknikk

[0002] NMR-metoder er blant de mest effektive ikke-destruktive materialanalysemetodene. Når hydrogenkjerner blir plassert i et påtrykt statisk magnetfelt, vil et lite flertall spinnende kjerner (spins) bli innrettet i forhold til det påtrykkede feltet i den lavere energitilstanden siden den lavere energitilstanden er mer stabil enn den høyere energitilstanden. De individuelle spinnende kjernene presesserer det påtrykkede statiske magnetfeltet med en resonansfrekvens, også kjent som Larmorfrekvensen. Denne frekvensen er karakteristisk for en gitt kjerne og proporsjonal med det påtrykkede statiske magnetfeltet. Et magnetisk vekselfelt ved resonansfrekvensen i radiofrekvens-(RF)-området, påtrykket av en senderantenne på et emne eller en prøve i det statiske magnetfeltet, overfører kjernespinn fra den lavere energitilstanden til den høyere energitilstanden. Når vekselfeltet skrus av, returnerer kjernene til likevektstilstanden med utsending av energi med den samme frekvensen som den til det stimulerende magnetiske vekselfeltet. Denne RF-energien genererer en oscillerende spenning i en mottakerantenne hvis amplitude og tilbakegangshastighet avhenger av de fysiokjemiske egenskapene til materialet som undersøkes. Det påtrykkede RF-feltet er konstruert for å perturbere den termiske likevekten til de magnetiserte kjernespinnene, og tidsavhengigheten til den utsendte energien bestemmes av hvordan dette systemet av spinnende kjerner taper koherens og returnerer til likevektsmagnetisering. Tilbakegangen kjennetegnes ved to parametere: T1, den longitudinale eller spinn/gitter-relaksasjonstiden; og T2, den transverse eller spinn/spinn-relaksasjonstiden.

[0003] Målinger av NMR-parametere for fluid som fyller porerommene i undergrunnsformasjoner, så som relaksasjonstider for de spinnende hydrogenkjernene, diffusjons koeffisient og/eller hydrogentetthet, er grunnlaget for NMR-basert brønnlogging.

NMR-baserte brønnloggingsinstrumenter kan anvendes for å bestemme egenskaper ved undergrunnsformasjoner, omfattende volumfraksjonen av porerom og volumfraksjonen av mobilt fluid som fyller porerommene i undergrunnsformasjonene. US 2004/0041562 A1 vedrører en fremgangsmåte for å bestemme egenskaper til en blanding av fluider. Fremgangsmåten innbefatter følgende trinn: (a) å anskaffe flere kjernemagnetiske resonansmålinger fra blandingen av fluider, hvor hver av de flere kjernemagnetiske resonansmålinger har en forskjellig verdi i en anskaffelsesparameter, for hvilken minst én relaksasjon valgt fra gruppen bestående av langsgående relaksasjon og tverrgående relaksasjon påvirker størrelser av de kjernemagnetiske resonansmålingene; (b) å generere en modell for blandingen av fluider; (c) å beregne et syntetisk kjernemagnetisk datasett basert på modellen; (d) å sammenligne det syntetiske kjernemagnetiske datasettet med de kjernemagnetiske resonansmålinger; og (e) å justere modellen og å gjenta (c) og (d), hvis forskjellen eller differansen mellom det syntetiske kjernemagnetiske datasettet og de kjernemagnetiske målinger er større enn et minimum.

[0004] Ett grunnleggende problem forbundet med NMR-logging eller MRI-avbildning er den enorme mengden data som må analyseres. Ved brønnlogging med kabelførte instrumenter er prosesseringskapasiteten nede i hullet begrenset, og det er også muligheten til å sende data oppihulls for nærmere analyse siden alle dataene typisk blir sendt opp en kabel med begrenset båndbredde. I de såkalte måling-underboring-metodene er problemet enda større som følge av det tøffe miljøet hvor en nedihullsprosessor må kjøre og av den svært begrensede telemetrikapasiteten; data blir typisk overført med en hastighet på ikke mer enn tyve bit per sekund.

[0005] Et andre problem som møtes ved NMR-logging og MRI-avbildning er knyttet til analyse av dataene. Som vil bli gjort rede for nedenfor er problemet med datakomprimering og problemet med dataanalyse tett knyttet til hverandre.

[0006] Fremgangsmåter for bruk av NMR-målinger til å bestemme volumfraksjonen av porerom og volumfraksjonen av mobilt fluid er beskrevet for eksempel i Spin Echo Magnetic Resonance Logging: Porosity and Free Fluid Index Determination, M. N. Miller, m.fl., Society of Petroleum Engineers paper no.20561, Richardson, TX, 1990. I porøse medier er det et betydelig avvik mellom T1- og T2-relaksasjonstidsspektrene til fluidblandingen som fyller porerommene. For eksempel kan lette hydrokarboner og gass ha en T1-relaksasjonstid på noen sekunder, mens T2kan være noen få millisekunder. Dette fenomenet er en følge av diffusjonseffekter i interne og eksterne statiske magnetfeltgradienter. Interne magnetfeltgradienter oppstår som følge av forskjeller i magnetisk susceptibilitet mellom matrisen av formasjonsbergarter og fluidet som fyller porene.

[0007] Siden olje finnes i porøse bergartsformasjoner er sammenhengen mellom porøse bergarter og fluidene som fyller porerommene i disse ekstremt komplisert og vanskelig å modellere. Kjernemagnetisk resonans er følsom for viktige petrofysiske parametere, men er ikke i stand til å bestemme disse komplekse sammenhengene. Olje og vann forekommer i alminnelighet sammen i reservoarbergarter. Siden de fleste reservoarbergarter er hydrofile, sitter dråper av olje i midten av porer og er upåvirket av poreoverflaten. Vann/olje-grenseflaten vil normalt ikke påvirke relaksasjon, og derfor er relaksasjonsraten for olje hovedsaklig proporsjonal med dens viskositet. Oljen i seg selv er imidlertid en svært kompleks blanding av hydrokarboner som kan sees som et bredt spekter av relaksasjonstider. I et enkleste tilfelle med rent fluid i én enkelt pore er det to diffusjonsregimer som bestemmer relaksasjonsraten. Bergarter har normalt en veldig bred fordeling av porestørrelser og fluidegenskaper. Det er derfor ikke overraskende at magnetiseringstilbakegangen for fluid i bergartsformasjoner ikke er eksponentiell. Den mest utbredte metoden for å analysere relaksasjonsdata er å beregne et spektrum av relaksasjonstider. CPMG-(Carr-Purcell-Meiboom-Gill)-pulssekvensen anvendes for å bestemme den transverse magnetiseringstilbakegangen. De ikke-eksponentielle magnetiseringstilbakegangene blir tilpasset den multieksponentielle formen:

der M(t) representerer spinn-ekko-amplitudene, jevnt fordelt i tid, og T2ier forbestemte tidskonstanter, jevnt fordelt på en logaritmisk skala, typisk mellom 0,3 ms og 3000 ms. Settet m finnes ved hjelp av en regularisert, ikke-lineær minste kvadraters metode. Funksjonen m(T2i), tradisjonelt kalt en T2-fordeling, avbilder vanligvis lineært til en volumvektet fordeling av porestørrelser.

[0008] Kalibrering av denne avbildningen er omhandlet i flere publikasjoner. Kjente metoder søker en løsning på problemet med matematisk modellering av de mottatte ekkosignalene med bruk av flere teknikker, omfattende bruk av ikke-lineær regresjonsanalyse av målesignalet og ikke-lineære minste kvadrat-tilpasningsrutiner, som omtalt i US-patentet 5,023,551til Kleinberg m.fl., og andre. Andre kjente metoder omfatter en rekke forskjellige signalmodelleringsmetoder, så som polynomrotberegning (polynomial rooting), singulærverdi-dekomponering (SVD -Singular Value Decomposition) og forskjellige videreutviklinger av disse, for å finne en bedre tilnærming av det mottatte signalet. Et problem med signalkomprimering i kjent teknikk er at informasjon går tapt.

[0009] Andre metoder for komprimering av NMR-data er omtalt for eksempel i US-patentet 4,973,111 til Haacke og US-patentet 5,363,041 til Sezginer. Inversjonsmetoder omtalt i de to referansene er generelt beregningsintensive og ender opp likevel med et stort antall parametere som må sendes oppihulls. Spesielt har ingen enkle metoder vært foreslått for å dra nytte av forkunnskap om strukturen til det undersøkte materialet og signal/støy-(SNR)-forholdet til det mottatte ekkosignalet. Heller ikke har det vært foreslått effektive løsninger for å kombinere avanserte matematiske modeller med enkle signalbehandlingsalgoritmer for å bedre nøyaktigheten og den numeriske stabiliteten til parameterestimatene. Endelig krever eksisterende løsninger bruk av betydelig regnekraft, noe som gjør den praktiske anvendelsen av disse metodene ineffektiv og ofte umulig å gjennomføre i sanntidsanvendelser.

OPPSUMMERING AV OPPFINNELSEN

[0010] Hovedtrekkene ved den foreliggende oppfinnelse fremgår av de selvstendige patentkrav. Ytterligere trekk ved oppfinnelsen er angitt i de uselvstendige patentkrav. Én utførelsesform av oppfinnelsen er en fremgangsmåte for å bestemme en egenskap ved en undergrunnsformasjon. Fremgangsmåten omfatter det å frakte et kjernemagnetisk resonans-(NMR)-måleapparat inn i et borehull, anvende NMR-måleapparatet for å innhente et signal som indikerer egenskapen ved undergrunnsformasjonen, utlede en matrise ved anvendelse av uavhengig komponentanalyse (ICA - Independent Component Analysis) av signalet og bruke den utledede matrisen til å estimere fra signalet en parametrisk representasjon av kjernespinn uttrykt ved minst én basisfunksjon, telemetrere den parametriske responsen til et sted på overflaten og, på overflaten, anvende den telemetrerte representasjonen for å estimere egenskapen ved formasjonen.

[0011] En annen utførelsesform av oppfinnelsen er en anordning for å bestemme en egenskap ved en undergrunnsformasjon. Anordningen omfatter et kjernemagnetisk resonans-(NMR)-måleapparat innrettet for å bli fraktet inn i et borehull og innhente et signal som indikerer egenskapen ved undergrunnsformasjonen; en nedihullsprosessor innrettet for å utlede en matrise ved anvendelse av uavhengig komponentanalyse av signalet og bruke den utledede matrisen til å estimere fra signalet en parametrisk representasjon av relaksasjon av kjernespinn uttrykt ved minst én basisfunksjon, og telemetrere den parametriske representasjonen til et sted på overflaten; og en overflateprosessor innrettet for å anvende den telemetrerte parametriske representasjonen for å estimere egenskapen ved undergrunnsformasjonen.

[0012] En annen utførelsesform av oppfinnelsen er et datamaskinlesbart medium tilgjengelig for minst én prosessor. Det datamaskinlesbare mediet inneholder instruksjoner som setter den minst ene prosessoren i stand til å utlede en matrise ved anvendelse av uavhengig komponentanalyse av et signal målt av et kjernemagnetisk resonansapparat i et borehull og bruke den utledede matrisen til å estimere fra signalet en parametrisk representasjon av relaksasjon av kjernespinn uttrykt ved minst én basisfunksjon, og telemetrere den parametriske representasjonen til et sted på overflaten; og setter en prosessor på overflaten i stand til å bruke den telemetrerte parametriske representasjonen til å estimere egenskapen ved undergrunnsformasjonen.

KORT BESKRIVELSE AV TEGNINGENE

[0013] Foreliggende oppfinnelse vil lettest forstås ved å henvise til de vedlagte figurene, der like referansenummer refererer til like elementer og der:

Figur 1 (kjent teknikk) viser et måling-under-boring-verktøy egnet til bruk med foreliggende oppfinnelse;

Figur 2 (kjent teknikk) viser en følerseksjon av en måling-under-boringanordning egnet til bruk med foreliggende oppfinnelse;

Figurene 3A og 3B viser eksempler på signaler og rekonstruerte signaler henholdsvis i tidsdomenet og T2-domenet,

Figurene 4A og 4B viser ytterligere eksempler på signaler og rekonstruerte signaler henholdsvis i tidsdomenet og T2-domenet; og

Figur 5 er et flytdiagram som viser ytterligere detaljer ved realisering av oppfinnelsen.

DETALJERT BESKRIVELSE AV OPPFINNELSEN

[0014] Figur 1 viser et skjematisk diagram av et boresystem 10 med en borestreng 20 som fører en boreenhet 90 (også referert til som bunnhullsenhet eller "BHA") som fraktes i et "brønnhull" eller "borehull" 26 for å bore brønnen. Boresystemet 10 omfatter et tradisjonelt boretårn 11 oppstilt på et gulv 12 som understøtter et rotasjonsbord 14 som roteres av en drivkraft så som en elektrisk motor (ikke vist) med en ønsket rotasjonshastighet. Borestrengen 20 omfatter en rørstreng så som et borerør 22 eller et kveilrør som går nedover fra overflaten og inn i borehullet 26. Borestrengen 20 blir drevet innover i brønnhullet 26 når et borerør 22 anvendes som rørstreng. I kveilrørsanvendelser anvendes en rørinjektor, så som en injektor (ikke vist), for å mate rørstrengen fra en kilde, så som en trommel (ikke vist), inn i brønnhullet 26. Borkronen 50 festet i enden av borestrengen bryter opp de geologiske formasjonene når den blir rotert for å bore borehullet 26. Dersom et borerør 22 anvendes, er borestrengen 20 koblet til et heiseverk 30 via et rotasjonsrørledd 21, en svivel 28 og en line 29 gjennom en trinse 23. Under boreoperasjoner blir heiseverket 30 anvendt for å styre borkronetrykket, som er en viktig parameter som påvirker borehastigheten. Virkemåten til heiseverket er velkjent for fagmannen og er således ikke beskrevet i detalj her. For formålet med denne beskrivelsen er det nødvendig å vite aksialhastigheten (borehastighet eller ROP - Rate of Penetration) til bunnhullsenheten. Dybdeinformasjon og ROP kan bli kommunisert ned i hullet fra et sted på overflaten. Alternativt kan fremgangsmåten omtalt i US-patentet 6,769,497 til Dubinsky m.fl., som er overdratt til samme som denne søknaden og som inntas her som referanse i sin helhet, anvendes. Fremgangsmåten til Dubinsky anvender aksialakselerasjonsmålere for å bestemme ROP. Under boreoperasjoner blir et passende borefluid 31 fra en slamtank (kilde) 32 sirkulert under trykk gjennom en kanal i borestrengen 20 av en slampumpe 34. Borefluidet føres fra slampumpen 34 inn i borestrengen 20 gjennom en desurger (ikke vist), et fluidrør 38 og et rotasjonsrørledd 21. Borefluidet 31 føres ut i bunnen av borehullet 51 gjennom en åpning i borkronen 50. Borefluidet 31 sirkulerer oppihulls gjennom ringrommet 27 mellom borestrengen 20 og borehullet 26, og returnerer til slamtanken 32 via et returrør 35.

Borefluidet tjener til å smøre borkronen 50 og føre med seg borespon eller kaks vekk fra borkronen 50. En føler S1, typisk anordnet i røret 38, gir informasjon om fluidstrømningsmengden. En dreiemomentføler S2på overflaten og en føler S3tilknyttet borestrengen 20 gir henholdsvis informasjon om dreiemomentet på og rotasjonshastigheten til borestrengen. I tillegg anvendes en føler (ikke vist) tilknyttet linen 29 for å måle kroklasten fra borestrengen 20.

[0015] I én utførelsesform av oppfinnelsen blir borkronen 50 rotert ved kun å rotere borerøret 22. I en annen utførelsesform av oppfinnelsen er en brønnhullsmotor 55 (slammotor) anordnet i boreenheten 90 for å rotere borkronen 50, og borerøret 22 blir rotert vanligvis for å øke rotasjonskraften, dersom det er nødvendig, og for å bevirke endring av boreretningen.

[0016] I utførelseseksempelet i figur 1 er slammotoren 55 koblet til borkronen 50 via en drivaksel (ikke vist) anordnet i en lagerenhet 57. Slammotoren roterer borkronen 50 når borefluidet 31 passerer gjennom slammotoren 55 under trykk. Lagerenheten 57 understøtter de radielle og aksielle kreftene på borkronen. En stabilisator 58 koblet til lagerenheten 57 tjener som sentrering for den nederste delen av slammotorenheten.

[0017] I én utførelsesform av oppfinnelsen er en borefølermodul 59 plassert nær borkronen 50. Borefølermodulen inneholder følere, kretser samt programvare og algoritmer knyttet til de dynamiske boreparametrene. Slike parametere omfatter typisk borkronehopping, rykkvis gange av boreenheten, bakoverrotasjon, dreiemoment, støt, borehulls- og ringromstrykk, akselerasjonsmålinger og andre målinger av borkronens tilstand. En passende telemetri- eller kommunikasjonsseksjon 72, som for eksempel anvender toveistelemetri, er også tilveiebragt som illustrert i boreenheten 90. Borefølermodulen behandler informasjonen fra følerne og sender den til styreenheten 40 på overflaten via telemetrisystemet 72.

[0018] Kommunikasjonsseksjonen 72, en kraftenhet 78 og et MWD-verktøy 79 er alle koblet langs med borestrengen 20. Bøyeseksjoner, for eksempel, anvendes for å koble MWD-verktøyet 79 i boreenheten 90. Slike seksjoner og verktøy danner bunnhullsenheten 90 mellom borestrengen 20 og borkronen 50. Boreenheten 90 gjør forskjellige målinger, omfattende pulserende kjernemagnetisk resonansmålinger, mens borehullet 26 blir boret. Kommunikasjonsseksjonen 72 innhenter signalene og målingene og overfører signalene, for eksempel med bruk av toveistelemetri, til behandling på overflaten. Alternativt kan signalene bli behandlet med bruk av en nedihullsprosessor i boreenheten 90.

[0019] Styreenheten eller prosessoren 40 på overflaten mottar også signaler fra andre følere og anordninger nede i brønnhullet, og signaler fra følerne S1-S3og andre følere som anvendes i systemet 10, og behandler disse signalene i henhold til programmerte instruksjoner forsynt til overflate-styreenheten 40. Overflate-styreenheten 40 viser ønskede boreparametre og annen informasjon på en fremvisningsanordning 42 som anvendes av en operatør for å styre boreoperasjonene. Overflatestyreenheten 40 omfatter typisk en datamaskin eller et mikroprosessorbasert prosesseringssystem, minne for å lagre programmer eller modeller og data, en opptaker for registrering av data og annet periferisk utstyr. Styreenheten 40 er typisk innrettet for å aktivere alarmer 44 når bestemte utrygge eller uønskede driftsforhold inntreffer.

[0020] En passende anordning for bruk av foreliggende oppfinnelse er beskrevet i US-patentet 6,215,304 til Slade, som inntas her som referanse i sin helhet. Det skal bemerkes at anordningen vist av Slade kun er nevnt som et eksempel, og fremgangsmåten ifølge foreliggende oppfinnelse kan anvendes med mange andre NMR-måleanordninger, og kan anvendes for kabelførte anvendelser så vel som MWD-anvendelser. Eksempler på slike anordninger er gitt i US-patentene 5,557,201 til Kleinberg, US 5,280,243 til Miller, US 5,055,787 til Kleinberg og US 5,698,979 til Taicher.

[0021] Nå med henvisning til figur 2 har verktøyet en borkrone 107 i den ene enden, en følerseksjon 102 bak borehodet og elektronikk 101. Følerseksjonen 102 omfatter en magnetfeltgenererende enhet for å generere et B0-magnetfelt (som er hovedsakelig tidskonstant over varigheten av en måling) og et RF-system for å sende ut og motta magnetiske RF-pulser og ekkoer. Den magnetfeltgenererende enheten omfatter et par av aksielt spredte hovedmagneter 103, 104 med motsatte polorienteringer (dvs. med like magnetpoler vendt mot hverandre) og tre ferrittelementer 109, 110 aksielt anordnet mellom magnetene 103, 104. Ferrittelementene er laget av "myk" ferritt, som skiller seg fra "hard" ferritt ved formen på BH-kurven som påvirker både egenkoersivitet (Hj, krysningen med H-aksen) og initiell permeabilitet (μi, gradienten til BH-kurven i det umagnetiserte tilfellet). Myk ferritts μi-verdier varierer typisk fra 10 til 10000, mens hard ferritt har en μi-verdi på omtrent 1. Myk ferritt har derfor høy initiell permeabilitet (typisk høyere enn 10, fortrinnsvis høyere enn 1000). RF-systemet omfatter et sett av RF-senderantenne- og RF-mottakerantenne-spoleviklinger 105 anordnet som en midtre "feltdannende" solenoidgruppe 113 og et par av ytre "koblingsstyrende" solenoidgrupper 114.

[0022] Verktøyet har et slamrør 160 med en fri senterboring 106 og et antall utgangsåpninger 161-164 for å føre boreslam til borkronen 107, og verktøyets hovedlegeme dannes av et vektrør 108. Boreslam blir pumpet ned slamrøret 160 av en pumpe 121 og returnerer rundt verktøyet, og hele verktøyet blir rotert av en drivanordning 120. Kveilrør eller en borestreng kan anvendes for å koble drivanordningen til brønnhullsenheten.

[0023] Vektrøret 108 har en innsenkning 170 for RF-senderantenne- og RF-mottakerantenne-spoleviklinger 105. Spalter i lommene mellom de myke ferrittelementene fylles med elektrisk isolerende materiale 131, 135 (f.eks.: keramikk eller høytemperatur plastikk), og RF-spolene 113, 114 blir deretter omviklet rundt de myke ferrittelementene 109, 110. Sammenstillingen av myk ferritt 109, 110 og RF-spoler 113, 114 blir trykkimpregnert med passende høytemperatur, lavviskositets epoksyharpiks (ikke vist) for å styrke systemet mot innvirkningen av vibrasjon, forsegle mot borefluid ved brønntrykk og redusere sannsynligheten for magnetoakustiske oscillasjoner. RF-spolene 113, 114 blir så dekket med sliteplater 111, typisk av keramisk eller annet bestandig elektrisk isolerende materiale, for å beskytte dem mot bergartsbitene som strømmer oppover forbi verktøyet i boreslammet.

[0024] Som følge av den motstående magnetoppstillingen har anordningen til Slade et aksesymmetrisk magnetfelt og undersøkelsesområde 112 som er upåvirket av verktøyrotasjon. Bruken av ferritt resulterer i et undersøkelsesområde nær borehullet. Dette er ikke noe stort problem på et MWD-verktøy fordi det er liten inntrengning i formasjonen av borefluider i borehullet før loggeoperasjonen. Undersøkelsesområdet er innenfor et skall med en radiell tykkelse på omtrent 20 mm og en aksiell lengde på omtrent 50 mm. Gradienten innenfor undersøkelsesområdet er mindre enn 2,7 G/cm. Det skal bemerkes at disse verdiene er for anordningen til Slade, og som angitt over kan fremgangsmåten ifølge foreliggende oppfinnelse også bli anvendt med andre egnede NMR-anordninger.

[0025] Fremgangsmåten ifølge foreliggende oppfinnelse er basert på en representasjon av det innsamlede ekkotoget i undergrunnsformasjonen ved flere funksjonsparametere. I én utførelsesform av oppfinnelsen er disse funksjonene gaussiske representasjoner av T2-fordelingen, men dette skal ikke forstås som en begrensning av oppfinnelsen, og andre funksjonelle fordelinger vil kunne anvendes. Disse gaussiske fordelingene representerer de forskjellige forventede typene fluid i formasjonen. I et typisk reservoar kan vi bestemme leirebundet vann, kapillarbundet vann, bevegelig vann og hydrokarbon som atskilte komponenter. Hver av de gaussiske funksjonene beskrives av sin amplitude, sin bredde og sin middelverdi. Funksjonsparametrene kan bli bestemt med forskjellige metoder. I én utførelsesform av oppfinnelsen kan en kemometribasert fremgangsmåte bli anvendt, så som en delvis minste kvadraters (PLS - Partial Least Squares) metode. Dette muliggjør enkel evaluering av ekkotoget til flere parametere.

[0026] Prinsippene i PLS er beskrevet for eksempel i US 5,121,337 til Brown, som inntas her som referanse i sin helhet. Operasjonene i PLS omfatter stort sett matrisemultiplikasjon og krever ikke inversjon. Evalueringen basert på PLS-modeller krever mindre minneplass og eksekveringstid sammenliknet med inversjons- og makstilpasningsmetodene, og kan enkelt bli utført i et system nede i brønnhullet.

[0027] Figurene 3 A og 3B illustrerer et eksempel på bruk av fremgangsmåten.

Kurven 211 er en T2-fordeling som ble anvendt for å generere et kunstig NMR-spinnekkotog angitt som 201 i figur 3A. Støy ble lagt til i det kunstige ekkotoget for å frembringe tidsdomenedataene angitt som 203. Kurven 213 er resultatet av inversjon av NMR-ekkotoget 203 med bruk av tradisjonelle inversjonsmetoder. Kurven 217 er en T2-fordeling oppnådd med bruk av PLS-metoden. T2-fordelingen ble i dette tilfellet modellert med bruk av 205 bokser med T2-fordelingen ved flere gaussiske fordelinger. Parametrene som tilpasses er forventningen, standardavviket og amplituden til de gaussiske fordelingene. I de viste eksemplene ble 3 - 5 gaussiske fordelinger anvendt.

[0028] Også vist i figur 3A, men ikke synlig som følge av kurven 203, er tre ytterligere kurver. Disse ytterligere kurvene er (i) et predikert ekkotog generert av den inverterte T2-fordelingen og (ii) to predikerte kurver svarende til de best tilnærmende gaussiske metodene.

[0029] Figurene 4A og 4B viser tilsvarende modelleringsresultater med et høyere støynivå og færre bokser (31) anvendt i T2-domenet. Kurven 311 er den opprinnelige T2-fordelingen, svarende til et støyfritt kunstig ekkotog 301. Kurven 303 er en støybeheftet versjon av ekkotoget 301. Kurven 313 er resultatet av invertering av det støybeheftede ekkotoget 303 med bruk av en kjent inversjonsmetode. Kurven 315 er resultatet fra PLS-metoden, der forventningen, standardavviket og amplituden til de gaussisk fordelingene var frie parametere. Kurven 317 er resultatet fra PLS-metoden der standardavviket og amplituden til de gaussiske fordelingene var frie parametere. Tidsdomene ekkotog svarende til 313, 315 og 317 er også vist i figur 4A, men er vanskelige å skille.

[0030] Ved bruk av gaussisk kurvetilpasning trenger ikke flere enn 15 parametere bli sendt oppihulls (maksimalt tre parametere for hver av opptil fem gaussiske tilpasninger). Dette er en betydelig forbedring i forhold til overføring av ett sekund med NMR-data. På overflaten kan det estimerte relaksasjonsspekteret bli analysert. For eksempel, fra T2-relaksasjonsspekteret, er det ved å anvende en inversjonsmetode mulig å estimere porestørrelsesfordelingen. Bruk av en poreskala geometrisk modell ved inversjon av NMR-spektre er beskrevet for eksempel i US-patentet 7,363,161 til Georgi m .fl. , som er overdratt til samme som foreliggende oppfinnelse og som inntas her som referanse i sin helhet. De gaussiske funksjonene kan bli anvendt for å rekonstruere både det opprinnelige ekkotoget (uten støy) og den motsvarende representasjonen i T2-domenet, som så kan bli anvendt for å utlede alle andre egenskaper av interesse som det typisk gjøres i oljebransjen.

[0031 ] Figur 5 viser et flytdiagram som oppsummerer utførelsen av fremgangsmåten, omfattende nærmere detaljer ved kurvetilpasningsmetoden beskrevet over. Det første trinnet 501 med å bygge opp modellen omfatter det å generere kunstige NMR-signaler, f.eks. T2-fordelinger, beskrevet ved deres sett av parametere Ym.T2-fordelingene blir konvertert 503 med bruk av kjente metoder til ekkotog Xn.Det skal bemerkes at antallet sampler i ekkotoget, n, må være større enn eller lik antallet m parametere som beskriver T2-fordelingen. Dette kan uttrykkes med likningen:

Y = MX (1)

Likn. (1) blir invertert (beskrevet ovenfor og nedenfor) for å finne M , den estimerte inverse av M. Trinnene frem til og inkludert bestemmelse av den inverse matrisen M kan bli utført på overflaten. Den beregnede inverse matrisen blir lagret på et minne tilknyttet en prosessor i bunnhullsenheten 511 og fraktet nedihulls.

[0032] NMR-data blir samlet inn nedihulls 507. Bruk 509 av den inverse matrisen M for det innsamlede ekkotoget X gir et estimat for parametere Y som beskriver det innsamlede ekkotoget. Trinnene 507, 509 blir utført nedihulls. De estimerte parametrene Y blir sendt til overflaten 513. Antallet bit nødvendig for å gjøre denne overføringen er betydelig lavere enn antallet bit som ville være nødvendig for å sende hele ekkotoget X eller en tradisjonell T2-fordeling. Dette er et viktig hensyn i slampulstelemetri der båndbredde er en betydelig begrensning. Ved overflaten blir egenskapene av interesse, så som ekkotoget selv eller en T2-fordeling for ekkotoget, rekonstruert. Merk at operasjonene nødvendig nedihulls for å komprimere dataene kun omfatter enkel matrisemultiplikasjon. Rekonstruksjon av T2-fordelingen omfatter kun gaussiske funksjoner.

[0033] Som et alternativ eller et supplement til å generere kunstige ekkotog kan faktiske målinger av ekkotog bli gjort i et laboratorium på kjente prøver med kjente egenskaper, eller NMR-data fra en bergartstabell kan anvendes for å utlede den inverse matrisen M .

[0034] Parametrene Ymkan være flere gaussiske fordelinger der hver gaussiske fordeling er beskrevet av 3 parametere. Se eksempler i figurene 4A og 4B. Parametrene for hver gaussiske fordeling er:

forventningen μi til posisjonen til T2[ms];

amplituden Ai amplitude [p.u.]; og

standardavviket Oj .

I stedet for gaussiske fordelinger kan andre basisfunksjoner bli anvendt med tilhørende parametere.

[0035] Det inverse problemet Y=M*X kan bli løst ved hjelp av forskjellige metoder, så som PLS (Partial Least-Squares), PCR (Principal Component Regression), ILS (Inverse Least-Squares) eller RR (Ridge Regression). En nærmere omtale av disse metodene kan finnes i US-patentsøknaden 11/084,322 til Hamdan, som inntas her som referanse i sin helhet. For ikke-lineære problemer kan nevrale nettverk, NNPLS (Neural Net Partial Least-Squares), LWR (Locally Weighted Regression) eller andre metoder anvendes.

[0036] En viktig forskjell mellom Hamdan og foreliggende oppfinnelse er at i førstnevnte, den uavhengige variabelen for regresjonen er en formasjonsegenskap. I foreliggende oppfinnelse er de uavhengige variablene for regresjonen parametere som gir en effektiv representasjon av ekkotoget (for telemetri), så som parametere i en T2-fordeling som, i minste kvadraters forstand, reproduserer ekkotoget.

[0037] Gjenopprettelsen av egenskaper av interesse kan omfatte T2-fordeling, volumetriske størrelser (volumetries), permeabilitet, ekkotog og andre bergarts- og fluidegenskaper som er basert på NMR-data. Det skal videre bemerkes at fremgangsmåten i seg selv selvfølgelig ikke er begrenset til bruk nede i brønnhull. Som angitt i Hamdan er BVI (Bound Volume Irreducible), effektiv porøsitet, bundet vann, leirebundet vann og total porøsitet blant formasjonsegenskapene som kan bli bestemt. Som angitt i Georgi er det mulig å estimere porestørrelsesfordelingen.

Bestemmelse av permeabilitet er omtalt i US 6,686,736 til Schoen m.fl. , som er overdratt til samme som foreliggende oppfinnelse og som inntas her som referanse i sin helhet.

[0038] I en alternativ utførelsesform av oppfinnelsen, i stedet for prinsipalkomponentregresjon eller prinsipalkomponentanalyse (PCA - Principal Component Analysis), kan en metode kalt uavhengig komponentanalyse (ICA - Independent Component Analysis) anvendes. I PCA finnes basisvektorene ved å løse det algebraiske egenverdiproblemet

R<T>(XX<T>)R = Λ (10) der X er en datamatrise hvis kolonner er treningsprøver (med middelverdiene fjernet), R er en matrise av egenvektorer og A er den tilhørende diagonalmatrisen av egenverdier. Med en slik representasjon er projeksjonen av data, Cn= Rn<T>X, fra det opprinnelige p-dimensjonale rommet til et underrom utspent av n prinsipal-egenvektorer optimal med hensyn til midlere kvadratfeil. Nærmere bestemt har projeksjonen av Cntilbake til det p-dimensjonale rommet minst mulig rekonstruksjonsfeil. Dersom n er stor nok til å omfatte alle egenvektorene med tilhørende egenverdi forskjellig fra null, er projeksjonen tapsfri. Målet i PCA-metoden er å minimere rekonstruksjonsfeilen fra komprimerte data.

[0039] I ICA-metoden, derimot, er målet å minimere den statistiske avhengigheten mellom basisvektorene. Matematisk kan dette skrives som WX<T>= U, der ICA-metoden søker en lineær transformasjon W som minimerer den statistiske avhengigheten mellom radene i U, gitt et treningssett X (som før). Til forskjell fra PCA er basisvektorene i ICA hverken ortogonale eller rangert i rekkefølge. I tillegg finnes det ikke noe analytisk uttrykk for å bestemme W. I stedet må en anvende iterative algoritmer. Se Baek m.fl., PCA vs. ICA: A comparison on the FERET data set.

[0040] Som angitt av Baek blir globale egenskaper bedre representert av PCA mens lokal struktur blir bedre representert av ICA. Basert på en sammenlikning av PCA og ICA konkluderte Baek med at PCA ga bedre resultater for ansiktsgjenkjenningsproblemer (som er holistiske av natur). Baek så også for seg at ICA vil kunne gi bedre resultater for evaluering av lokaliserte gjenkjenningsoppgaver, så som gjenkjenning av ansiktsuttrykk.

[0041] Først og fremst gir NMR-målinger en indikasjon av porestørrelsesfordeling i en undergrunnsformasjon. For det andre gir de en indikasjon av fluidtyper. I sin natur reflekterer den primære porestørrelsesfordelingen i sedimentære bergarter sedimentasjonsenergien, noe som er episodisk. Følgelig kan en betydelig mengde lokal struktur forventes i porestørrelsesfordelingen. For å si det på en annen måte vil en for eksempel forvente en høy korrelasjon mellom forekomster av porestørrelser på 1 μm og 1,01 μm; dette antyder en lokal struktur i T2-fordelingen og T1-fordelingen. I tillegg vil tilstedeværelse av tungolje i en formasjon også tyde på en lokal struktur i relaksasjonstidsfordelingene - når tungolje først er dannet, kan den ikke omdannes til lettolje.

[0042] Vi vil nå ta for oss implementasjon av ICA og forskjeller fra PCA. NMR-relaksasjon i fluider i bergarter utviser en multieksponentiell oppførsel, som kan uttrykkes i en diskret modell som følger:

Antatt at T2j= 0,2...8192 med bruk av et inkrement på 2<(1/4)>, vil T2ha lengden 64. Dette kan uttrykkes i matrisenotasjon ved sampling av t med TE = 0,6 μs og 1000 sampler som:

E1x1000= A1x64x F64x1000<(3)>

der Ajer proporsjonal med protoninnholdet i porer som har relaksasjonstid T2j, E(t) er det resulterende ekkotoget i kontinuerlig tid og E er den diskretiserte versjonen av E(t).

Vi avbilder først alle mulige ekkotog med enkelteksponentiell tilbakegangskonstant til en matrise F. Deretter, med bruk av uavhengig komponentanalyse, dekomponerer vi matrisen F til 2 matriser.

F64x1000= M64x64x S64x1000<(4)>

F er en matrise som utspenner alle enkeltkomponent-tilbakeganger i ekkotogrommet.

S er en matrise av uavhengige komponenter (latente variabler) av den tilhørende typen datainnsamling (opprettet fra uavhengig komponentanalyse) med bruk av algoritmen fastICA, tilgjengelig med MATLAB, av matrisen F). M er blandingsmatrisen. Både M og S må estimeres. Når S og M er funnet, er datakomprimeringsmetoden som følger:

E1x1000= A1x64x M64x64x S64x1000(5)

la

Comp1x64= A1x64x M64x64(5a)

Comp kalles komprimeringsvektoren. Likn.5 kan da skrives som:

E1x1000= Comp1x64x S64x1000(6)

Multiplisér nå begge sider fra høyre med den inverse av S => S<-1>.

E1x1000x S<-1>1000x64= Comp1x64x S64x1000x S<-1>1000x64

som gir:

E1x1000x S<-1>1000x64= Comp1x64(7)

Egenverdianalysen av kovariansen til F forteller oss imidlertid at det etter komponent 6 vil være nesten null prosent varians igjen, som kan sees av tabellen nedenfor.

Tabell 1. Analyse av variansbidraget i hver egenvektor av kovariansen(F)

(Covariance)

[0043] Følgelig kan likn.7 reduseres til:

E1x1000x S<-1>1000x6= Comp1x6(8)

Likn. 8 anvendes i nedihullsverktøyet for komprimering av ekkotog. Likn.6 blir til likn.

9 og anvendes i overflatesystemet for å dekomprimere de slampuls-overførte dataene:

E1x1000= Comp1x6x S6x1000(9)

Likn. 8 forteller oss at vi ved å frembringe den inverse av en redusert form av matrisen S, kan komprimere et ekkotog med lengde 1000 (og dersom vi har et ekkotog med lengde N, må vi generere matrisen S med størrelse 6xN) til en 1x6-matrise. Videre forteller likn.9 oss at vi kan gjenskape ekkotoget ved å anvende den samme modellen (uavhengige komponenter) og den motsvarende komprimeringen.

[0044] PCA-algoritmen skiller seg fra ICA-algoritmen kun ved dekomponeringsmetoden. I prinsipalkomponentanalyse dekomponerer vi matrisen F til 2 matriser.

F64x1000= Scores64x64x Loads64x1000(10) Her er F er en matrise som utspenner alle enkeltkomponent-tilbakeganger, Loads er en matrise av egenvektorer fra den aktuelle typen datainnsamling (generert fra prinsipalkomponent-dekomponering av matrisen F) og Scores er egenverdiene til matrisen F.

Det skal bemerkes at Scores danner et ortogonalt sett (Scoresi<T>Scoresj= 0 for i ≠ j) og Loads danner et ortonormalt sett (Loadsj<T>Loadsj= 0 for i ≠ j og = 1 for i = j ) => Loads<T>= Loads<-1>. Scores for Scoresji T er en lineær kombinasjon av F definert av Loadsi; hvilket betyr at Scoresier projeksjonen av F på Loadsi.Ved å sette inn for F fra likn.10 i likn.3 får vi:

E1x1000= A1x64x Scores64x64x Loads64x1000(11)

La

Comp1x64= A1x64x Scores64x64(11a)

Comp er det vi kaller en komprimeringsvektor. Likn.11a kan da skrives som:

E1x1000= Comp1x64x Loads64x1000(12)

Ved nå å multiplisere fra høyre med den inverse av Loads => Loads<-1>, og anvende det faktum at Loads<-1>= Loads<T>, får vi:

E1x1000x Loads<T>1000x64= Comp1x64x Loads64x1000x Loads<T>64x1000

som gir:

E1x1000x Loads<T>1000x64= Comp1x64(13)

[0045] Likn.13 forteller oss at vi kan komprimere hele ekkotoget fra 1000 punkter til 64 punkter uten tap av informasjon. PCA-analyse forteller oss at det etter komponent 5 vil være nesten null prosent varians igjen, som kan sees av tabellen nedenfor:

Tabell 2: Analyse av variansbidraget i hver PCA-komponent

Følgelig kan likn.13 reduseres til:

E1x1000x Loads<T>1000x5= Comp1x5(14)

og likn.12 blir

E1x1000= Comp1x5x Loads5x1000(15)

[0046] Likn.14 forteller oss at vi ved å frembringe en redusert form av matrisen Loads kan komprimere et ekkotog med lengde 1000 (og dersom vi har et ekkotog med lengde N, må vi generere matrisen Loads med størrelse 5xN) til en 1x5-matrise. Videre forteller likn.15 oss at vi kan gjenskape ekkotoget ved å anvende den samme modellen og den motvarende komprimeringen.

[0047] Kort oppsummert kan ICA-algoritmen anvendes i stedet for PCA.

[0048] Underforstått i styring og prosessering av dataene er bruk av et dataprogram innlemmet på et passende maskinlesbart medium som setter prosessoren i stand til å bevirke nevnte styring og prosessering. Det maskinlesbare mediet kan omfatte ROM, EPROM, EAROM, flashminner og optiske platelagere.

Claims (18)

PATENTKRAV

1. Fremgangsmåte for å bestemme en egenskap ved en undergrunnsformasjon, der fremgangsmåten omfatter det å:

frakte et kjernemagnetisk resonans-(NMR)-måleapparat inn i et borehull (26); anvende NMR-måleapparatet for å innhente et signal som indikerer egenskapen ved undergrunnsformasjonen;

anvende kun en multiplikasjon av signalet ved en forutbestemt matrise for å tilveiebringe en parametrisk representasjon av en distribusjon av en relaksasjonstid av kjernespinn uttrykt ved minst én forhåndsdefinert basisfunksjon ved et nedihulls sted, idet den parametriske representasjonen krever færre bit for overføring enn signalet;

telemetrere den parametriske representasjonen til et sted på overflaten; og på stedet ved overflaten, bruke den telemetrerte parametriske representasjonen til å estimere en verdi for egenskapen ved undergrunnsformasjonen.

2. Fremgangsmåte ifølge krav 1, der:

(i) signalet omfatter et spinn-ekko-signal, og

(ii) representasjonen av relaksasjon av kjernespinn omfatter en fordeling av transversal relaksasjonstid (T2).

3. Fremgangsmåte ifølge krav 1, der:

(i) den minst ene basisfunksjonen omfatter en gaussisk funksjon, og

(ii) den parametriske representasjonen omfatter en forventning, et standardavvik og en amplitude for den gaussiske funksjonen.

4. Fremgangsmåte ifølge krav 1, videre omfattende det å definere den forutbestemte matrisen ved å utføre en regresjonsanalyse på minst én av: (i) kunstige NMR-signaler og (ii) NMR-signaler målt på prøver med kjente egenskaper.

5. Fremgangsmåte ifølge krav 4, der en avhengig variabel i regresjonsanalysen omfatter et spinn-ekko-signal.

6. Fremgangsmåte ifølge krav 4, der regresjonsanalysen blir valgt fra gruppen bestående av: (A) delvis minste kvadrater (PLS - Partial Least Squares), (B) prinsipalkomponentregresjon, (C) inverse minste kvadrater (ILS - Inverse Least Squares), (D) RR (Ridge Regression), (E) nevrale nettverk, (F) NNPLS (Neural Net Partial Least-Squares) og (G) LWR (Locally Weighted Regression).

7. Fremgangsmåte ifølge krav 1, der den bestemte egenskapen er minst én av: (i) BVI (Bound Volume Irreducible), (ii) effektiv porøsitet, (iii) bundet vann, (iv) leirebundet vann, (v) total porøsitet, (vi) en permeabilitet og (vii) en porestørrelsesfordeling.

8. Fremgangsmåte ifølge krav 1, videre omfattende det å frakte NMR-måleapparatet inn i borehullet (26) på en bunnhullsenhet (90) med bruk av en borerørseksjon.

9. Anordning for bestemmelse av en egenskap ved en undergrunnsformasjon, der anordningen omfatter:

et kjernemagnetisk resonans-(NMR)-måleapparat innrettet for å bli fraktet inn i et borehull (26) og for å innhente et signal som indikerer egenskapen ved undergrunnsformasjonen;

en nedihullsprosessor innrettet for å:

(i) anvende kun en multiplikasjon av signalet ved en forutbestemt matrise for å tilveiebringe en parametrisk representasjon av en distribusjon av en relaksasjonstid av kjernespinn uttrykt ved minst én forhåndsdefinert basisfunksjon, og

(ii) telemetrere den parametriske representasjonen til et sted på overflaten; og

en overflateprosessor (40) innrettet for å anvende den telemetrerte parametriske representasjonen for å estimere en verdi for egenskapen ved undergrunnsformasjonen.

10. Anordning ifølge krav 9, der:

(i) signalet som NMR-måleapparatet er innrettet for å generere, videre omfatter et spinn-ekko-signal, og

(ii) representasjonen av relaksasjon av kjernespinn videre omfatter fordeling av transversal relaksasjonstid T2.

11. Anordning ifølge krav 9, der:

(i) den minst ene basisfunksjonen som nedihullsprosessoren er innrettet for å anvende, omfatter en gaussisk funksjon, og

(ii) den parametriske representasjonen som nedihullsprosessoren er innrettet for å tilveiebringe, omfatter en forventning, et standardavvik og en amplitude for den gaussiske funksjonen.

12. Anordning ifølge krav 9, der den forutbestemte matrisen blir definert av en prosessor innrettet for å utføre en regresjonsanalyse på minst én av: (i) kunstige NMR-signaler og (ii) NMR-signaler målt på prøver med kjente egenskaper.

13. Anordning ifølge krav 12, der en avhengig variabel i regresjonsanalysen omfatter et spinn-ekko-signal.

14. Anordning ifølge krav 12, der regresjonsanalysen som prosessoren er konfigurert til å utføre, er valgt fra gruppen bestående av: (A) delvis minste kvadrater (PLS - Partial Least Squares), (B) prinsipalkomponentregresjon, (C) inverse minste kvadrater (ILS - Inverse Least Squares), (D) RR (Ridge Regression), (E) nevrale nettverk, (F) NNPLS (Neural Net Partial Least-Squares) og (G) LWR (Locally Weighted Regression).

15. Anordning ifølge krav 9, der egenskapen som overflateprosessoren er innrettet for å bestemme, er minst én av: (i) BVI (Bound Volume Irreducible), (ii) effektiv porøsitet, (iii) bundet vann, (iv) leirebundet vann, (v) total porøsitet, (vi) en permeabilitet og (vii) en porestørrelsesfordeling.

16. Anordning ifølge krav 9, videre omfattende en borerørseksjon innrettet for å frakte en bunnhullsenhet (90) som omfatter NMR-måleapparatet, inn i borehullet (26).

17. Minst ett ikke-flyktig datamaskinlesbart medium som omfatter instruksjoner som er lagret derpå og som når avlest av minst én prosessor, setter den minst ene prosessoren i stand til å utføre en fremgangsmåte, der fremgangsmåten omfatter trinn med å:

anvende kun en multiplikasjon ved en forutbestemt matrise for å estimere fra et signal oppnådd av et kjernemagnetisk resonansmåleapparat i et borehull (26) for å tilveiebringe en parametrisk representasjon av relaksasjon av en distribusjon av en relaksasjonstid av kjernespinn uttrykt ved minst én forhåndsdefinert basisfunksjon, idet den parametriske representasjonen krever færre bit for overføring enn signalet, og

telemetrere den parametriske representasjonen til et sted på overflaten; og bruke den telemetrerte parametriske representasjonen til å estimere en verdi for en egenskap ved undergrunnsformasjonen.

18. Minst ett medium ifølge krav 17, der mediet er valgt fra gruppen bestående av (i) et ROM, (ii) et EPROM, (iii) et EEPROM, (iv) et flashminne og (v) et optisk platelager.