RU2467315C1 - Способ определения пространственного распределения и концентрации глины в образце керна - Google Patents

Способ определения пространственного распределения и концентрации глины в образце керна Download PDF

Info

Publication number
RU2467315C1
RU2467315C1 RU2011125731/28A RU2011125731A RU2467315C1 RU 2467315 C1 RU2467315 C1 RU 2467315C1 RU 2011125731/28 A RU2011125731/28 A RU 2011125731/28A RU 2011125731 A RU2011125731 A RU 2011125731A RU 2467315 C1 RU2467315 C1 RU 2467315C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
section
clay
histogram
histograms
sample
Prior art date
Application number
RU2011125731/28A
Other languages
English (en)
Inventor
Дмитрий Николаевич Михайлов (RU)
Дмитрий Николаевич Михайлов
Александр Николаевич Надеев (RU)
Александр Николаевич НАДЕЕВ
Валерий Васильевич Шако (RU)
Валерий Васильевич Шако
Никита Ильич Рыжиков (RU)
Никита Ильич Рыжиков
Original Assignee
Шлюмберже Текнолоджи Б.В.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Шлюмберже Текнолоджи Б.В. filed Critical Шлюмберже Текнолоджи Б.В.
Priority to RU2011125731/28A priority Critical patent/RU2467315C1/ru
Priority to BR102012015102-2A priority patent/BR102012015102A2/pt
Priority to AU2012203666A priority patent/AU2012203666B2/en
Priority to US13/531,347 priority patent/US8761334B2/en
Priority to NO20120725A priority patent/NO20120725A1/no
Application granted granted Critical
Publication of RU2467315C1 publication Critical patent/RU2467315C1/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/04—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
    • G01N23/046—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material using tomography, e.g. computed tomography [CT]
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/24—Earth materials
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/40—Imaging
    • G01N2223/404—Imaging contrast medium
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/40—Imaging
    • G01N2223/419—Imaging computed tomograph
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/60—Specific applications or type of materials
    • G01N2223/616—Specific applications or type of materials earth materials

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Geology (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)

Abstract

Использование: для определения пространственного распределения и концентрации глины в образце керна. Сущность: заключается в том, что в образец керна закачивают контрастное рентгеновское вещество, в качестве которого используют водорастворимую соль металла с высоким атомным весом, вступающую в селективную ионно-обменную реакцию с глиной, с общей формулой: R+M-, где R+ выбирают из группы {Ва2+; Sr2+; Tl+; Рb+; …}, М- выбирают из группы {Cln; NOn; OHn; CH3COO; SO4; …} в соответствии с таблицей растворимости неорганических веществ в воде, по окончании реакции селективного ионного обмена в образец закачивают неконтрастный вытесняющий агент, сканируют образец посредством рентгеновской томографии, на полученном компьютерном томографическом изображении выделяют область интереса и опорное сечение, получают гистограммы градации серого в поперечных сечениях образца и определяют пространственное распределение и концентрацию глины в образце путем анализа гистограмм, начиная с гистограммы опорного сечения. Технический результат: повышение пространственного разрешения и точности определения концентрации и пространственного распределения глины в образце керна. 3 з.п. ф-лы, 3 ил.

Description

Изобретение относится к способам определения концентрации естественной глины в образце керна или глины, проникшей в керн в ходе закачки бурового раствора.
Проблема повреждения пласта под воздействием бурового раствора (или промывочной жидкости), особенно для длинных горизонтальных скважин, т.к. заканчивание большинства из них производится в необсаженном состоянии, т.е. без цементированной и перфорированной эксплуатационной колонны.
Буровые растворы представляют собой сложные смеси глины, мелких частиц (размером от нескольких миллиметров до менее одного микрона) и органических добавок (полимеры, поверхностно активные вещества и т.д.), содержащихся в "несущей" жидкости - "основе" бурового раствора, в качестве которой может выступать вода, нефть или какая-либо синтетическая жидкость.
В процессе бурения под воздействием избыточного давления фильтрат бурового раствора, а также содержащиеся в нем мелкие частицы и глина, проникают в околоскважиную зону пласта и вызывают значительное снижение ее проницаемости (для характеризации этого явления обычно используется термин "повреждение призабойной зоны пласта" или, просто, "повреждение пласта").
Во время технологической процедуры очистки скважины (путем постепенного вывода на добычу) эти компоненты частично вымываются из околоскважинной зоны, и ее проницаемость частично восстанавливается. Однако часть компонентов остается удержанной в поровом пространстве породы (абсорбируются на поверхности пор, захватываются поровыми сужениями и т.д.), что приводит к существенному различию между исходной проницаемостью и проницаемостью, восстановленной после проведения технологической процедуры очистки (обычно восстановленная проницаемость не превышает 50-70% от начальной).
Общепринятым лабораторным методом проверки качества бурового раствора является его прямая и обратная фильтрация через образец керна, в ходе которой замеряется динамика ухудшения/восстановления проницаемости как функция от количества закачанных поровых объемов бурового раствора или нефти (последнее - при обратной прокачке, моделирующей процесс очистки).
Однако распределение и концентрация глины и других компонентов бурового раствора, удерживаемых в поровом пространстве, по длине образца керна представляет собой важную информацию для понимания механизма повреждения пласта и выбора соответствующего метода повышения коэффициента продуктивности скважины (минимизации повреждения призабойной зоны пласта). Данные параметры не замеряются в рамках указанной выше традиционной процедуры проверки качества бурового раствора.
Одним из наиболее распространенных неразрушающих методов исследования структуры образца является рентгеновская компьютерная томография.
В патенте США №4540882 описывается метод определения глубины проникновения бурового раствора при помощи рентгеновской компьютерной томографии керна с добавлением контрастного агента. Первый материал добавляется к буровому раствору с целью обнаружения первого флюида, обладающего средним атомным номером, отличающимся от среднего атомного номера остаточных флюидов, содержащихся в околоскважинной зоне пласта. Сохраненный образец керна отбирается из скважины для сканирования компьютерным осевым рентгеновским томографом с целью определения коэффициентов поглощения рентгеновского излучения во множестве точек, лежащих в поперечном сечении образца керна. Образец керна сканируется при помощи рентгеновских лучей на первой и второй энергии. Полученные значения коэффициентов поглощения во множестве точек, лежащих на поперечном сечении при каждом значении энергии, используются для определения атомного номера элементов в изображении. Затем по атомному номеру элементов в изображении определяется глубина проникновения первого флюида, и полученное значение является индикатором глубины проникновения бурового раствора в образец керна.
Еще один метод раскрывается в патенте США №4722095, который основан на использовании высокого коэффициента поглощения рентгеновского излучения в барите, широко применяемом в качестве утяжеляющей добавки для бурового раствора. Сначала фильтрат бурового раствора удаляется из образца керна, после чего с помощью рентгеновской компьютерной томографии измеряется поровый и суммарный объемы образца керны, а также объем частиц барита, проникших в образец.
К сожалению, использование барита в качестве контрастного агента для оценки глубины проникновения бурового раствора не всегда обосновано, поскольку размер данных частиц сопоставим с размером поровых сужений и, следовательно, большая их часть будет захвачена в малых порах вблизи от входа в образец.
Другие компоненты бурового раствора (глина, полимеры, вода и т.д.) имеют, как правило, слабый контраст к рентгеновскому излучению и не могут быть пространственно разрешены с требуемой точностью.
Использование контрастного агента, растворимого в "несущей жидкости", как это предлагалось в патенте США №5027379, не позволяет оценить глубину проникновения и концентрацию глины и иных слабоконтрастных добавок, содержащихся в буровом растворе, поскольку глубина проникновения фильтрата бурового раствора и указанных добавок в общем случае различна.
Технический результат, достигаемый при реализации изобретения, заключается в повышении пространственного разрешения и точности определения концентрации и пространственного распределения глины в образце за счет повышения рентгеновской контрастности глины при проведении компьютерной томографии образцов керна и предлагаемого анализа формы гистограмм отдельных изображений компьютерной томографии.
Указанный технический результат обеспечивается тем, что в образец керна закачивают контрастное рентгеновское вещество, в качестве которого используют водорастворимую соль металла с высоким атомным весом, вступающую в селективную ионно-обменную реакцию с глиной. В общем виде формула для водорастворимой соли металла может быть записана в виде: R+M-, где R+ выбирают из группы {Ва2+; Sr2+; Tl+; Rb+; …}, а M- выбирают из группы {Cln; NOn; OHn; СН3СОО; SO4; …}. Вещества R+ и M- выбираются в соответствии с таблицей растворимости неорганических веществ в воде.
По окончании реакции селективного ионного в образец закачивают неконтрастный вытесняющий агент и сканируют образец посредством рентгеновской томографии. На полученном компьютерном томографическом изображении выделяют область интереса и опорное сечение. Получают гистограммы градации серого в поперечных сечениях образца. Определяют пространственное распределение и концентрацию глины в образце путем анализа гистограмм, начиная с гистограммы опорного сечения.
В одном из вариантов реализации изобретения анализ гистограмм осуществляют следующим образом. Определяют количество различных материалов, представленных в области интереса на опорном сечении томографического изображения, как число пиков на гистограмме опорного сечения.
Зная коэффициент поглощения рентгеновского излучения металла, используемого в контрастном агенте, определяется пик на гистограмме опорного сечения, соответствующей глине, модифицированной после взаимодействия с контрастным веществом.
Аппроксимируют гистограмму Ii(z) опорного сечения для каждого отдельного материала с помощью нормального распределения (функция Гаусса)
Figure 00000001
где i - индекс материала;
I - общее количество пикселей с значением серого z;
Аi, Bi, Сi -подгоночные параметры Гауссиана;
и грубо оценивают значения подгоночных параметров для всех материалов, представленных на гистограмме опорного сечения в области интереса. Точную оценку значений подгоночных параметров Гауссиана осуществляют посредством минимизации модуля разницы между реальной гистограмой в области интереса на опорном сечении и суммой нормальных распределений, соответствующих отдельным материалам
Figure 00000002
где j - индекс диапазона серости в гистограмме;
М - общее число диапазонов серости;
N - общее количество материалов, представленных на сечении томограммы.
Полученные подгоночные параметры Гауссиана
Figure 00000003
,
Figure 00000004
,
Figure 00000005
используют в качестве начальных параметров для минимизации модуля разницы между реальной гистограммой в области интереса и суммой нормальных распределений, соответствующих отдельным материалам, для следующего поперечного сечения томографического изображения. Для каждого следующего поперечного сечения томографического изображения в качестве начальных параметров используют подгоночные параметры Гауссиана, полученные для предыдущего поперечного сечения. Относительное количество отдельного материала для каждого поперечного сечения определяют интегрированием Гауссиана:
Figure 00000006
,
где k=1…K - номер поперечного сечения томографического изображения.
Применяя данную процедуру к каждому поперечному сечению томографического изображения (k=1…K), получаем профили концентрации всех контрастных компонент вдоль оси образца.
Из полученного набора профилей выбирается профиль, соответствующий глине, модифицированной после взаимодействия с контрастным веществом.
В другом варианте реализации изобретения анализ гистограмм осуществляют следующим образом.
Внутри области интереса на опорном поперечном сечении выбирают подобласти, каждая из которых содержит только один конкретный материал, и получают гистограммы отдельных материалов. Нормализуют все гистограммы по их областям. Приводят гистограммы отдельных материалов к общему масштабу.
Зная коэффициент поглощения рентгеновского излучения металла, используемого в контрастном агенте, определяется градация серого, соответствующая глине, модифицированной после взаимодействия с контрастным веществом. На основе этой градации идентифицируется, какой именно материал на поперечном сечении соответствует глине.
Аппроксимируют гистограмму всей области интереса на опорном поперечном сечении суммой нормализованных гистограмм отдельных материалов с весовыми коэффициентами, соответствующими областям, занимаемым отдельными веществами на этом поперечном сечении томографического изображения. Определяют весовые коэффициенты минимизации модуля разницы между реальной гистограммой в области интереса на опорном сечении и суммой гистограмм отдельных материалов
Figure 00000007
Figure 00000008
где Аj, Вj, Cj, … - столбцы с численными данными гистограмм;
b, с, d - весовые коэффициенты для гистограмм;
j - индекс диапазона серости в гистограмме;
M - общее число диапазонов серости.
Применяя предыдущий шаг в отношении всех поперечных сечений томографического изображения, получаем профили концентрации всех контрастных компонент вдоль оси образца.
Из полученного набора профилей выбирается профиль, соответствующий глине, модифицированной после взаимодействия с контрастным веществом.
Изобретение поясняется чертежами, где на фиг.1 приведены данные компьютерной рентгеновской микротомографии водного раствора исходной глины (до смешивания с контрастным агентом) и водного раствора контрастной глины, а на фиг.2 - пример компьютерной рентгеновской микротомографии образца после применения контрастного агента. Фиг.3 показывает профиль распределения глины по длине образца, полученный с помощью описанного метода анализа гистограмм.
При использовании в качестве контрастного рентгеновского вещества водорастворимой соли металла с высоким атомным весом, обладающей способностью вступать в селективную ионно-обменную реакцию с глиной, ионы тяжелых металлов аккумулируются на глине, увеличивая тем самым ее контраст к рентгеновскому излучению. В результате закачки в образец неконтрастного вытесняющего агента по окончании реакции селективного ионного закачивают остатки соли тяжелого металла и продукты реакции вымываются из образца.
В качестве примера реализации изобретения рассмотрим использование заявленного метода для определения увеличения контрастности к рентгеновскому излучению глины, удерживаемой в поровом пространстве после цикла прямая - обратная фильтрация модельного бурового раствора - 2% водного раствора бентонитовой глины - через образец керна.
Выполняют фильтрационный эксперимент по закачке 2% водного раствора бентонитовой глины и последующей отмывке проникшей глины из пористой среды (обратная прокачка). После окончания эксперимента в поровом пространстве образца сохраняется только глина, прочно удерживаемая в сужениях пор (поровых ловушках).
Выбирают растворимую в воде соль металла с высоким атомным весом, вступающую в селективную ионно-обменную реакцию с исследуемой глиной.
Принимая во внимание состав бентонитовой глины Al2[Si4O10](OH)2·nH2O и следуя стандартной таблице растворимости неорганических веществ в воде, в качестве соли металла выбирают BaCl2.
Для иллюстрации, на фиг.1 приведены данные компьютерной рентгеновской микротомографии водного раствора исходной глины (до смешивания с контрастным агентом) и водного раствора контрастной глины (т.е. глины, подвергшейся ионно-обменной реакции с солью BaCl2).
Образец насыщают водным раствором контрастного агента (ВаСl2) и выдерживают некоторое время, зависящее от скорости реакции.
После окончания реакции через образец прокачивается 3-4 поровых объема модельного неконтрастного флюида (солевой раствор) для удаления продуктов реакции.
Скорости закачки не должны превышать скорость обратной прокачки в фильтрационном эксперименте.
Сканируют образец посредством рентгеновской томографии. На полученном компьютерном томографическом изображении выделяют область интереса и опорное сечение.
Область интереса соответствует подобласти трехмерного компьютерного томографического изображения, которая выбирается для последующего анализа. Данная подобласть выбирается, например, поскольку она включает некоторые специфические особенности (микротрещины, микровключения, дефекты и т.п.) или просто как типичный представительный объем полного компьютерного томографического изображения объекта в случае, когда анализ полного изображения требует слишком больших затрат времени и вычислительных (компьютерных) мощностей.
Под опорным сечением компьютерного томографического изображения понимается некоторое типичное сечение, содержащее область интереса, с которого для данной конкретной задачи удобно начинать анализ (например, первое сечение).
Получают гистограммы распределения серого в поперечных сечениях образца, например, при помощи программы ImageJ (см. http://rsbweb.nih.gov/ij/).
Определяют количество различных материалов, представленных в области интереса на опорном сечении томографического изображения, как число пиков на гистограмме опорного сечения.
Зная коэффициент поглощения рентгеновского излучения металла, используемого в контрастном агенте, определяется пик на гистограмме опорного сечения, соответствующий глине, модифицированной после взаимодействия с контрастным веществом. Обозначим индекс глины как iгл.
Аппроксимируют гистограмму Ii(z) опорного сечения для каждого отдельного материала с помощью нормального распределения (функция Гаусса)
Figure 00000009
где i - индекс материала;
I - общее количество пикселей с значением серого z;
Ai, Bi, Ci - подгоночные параметры Гауссиана;
и грубо оценивают значения подгоночных параметров для всех материалов, представленных на гистограмме опорного сечения в области интереса. Точную оценку значений подгоночных параметров Гауссиана осуществляют посредством минимизации модуля разницы между реальной гистограммой в области интереса на опорном сечении и суммой нормальных распределений, соответствующих отдельным материалам
Figure 00000010
где j - индекс диапазона серости в гистограмме;
М - общее число диапазонов серости;
N - общее количество материалов, представленных на сечении томограммы. Полученные подгоночные параметры Гауссиана
Figure 00000011
,
Figure 00000012
,
Figure 00000013
используют в качестве начальных параметров для минимизации модуля разницы между реальной гистограммой в области интереса и суммой нормальных распределений, соответствующих отдельным материалам, для следующего поперечного сечения томографического изображения. Для каждого следующего поперечного сечения томографического изображения в качестве начальных параметров используют подгоночные параметры Гауссиана, полученные для предыдущего поперечного сечения. Относительное количество (концентрацию) отдельного материала для каждого поперечного сечения определяют интегрированием Гауссиана:
Figure 00000014
,
где k=1…K - номер поперечного сечения томографического изображения.
Применяя данную процедуру к каждому поперечному сечению томографического изображения (k=1…К), получаем профили концентрации всех контрастных компонент вдоль оси образца.
Из полученного набора профилей выбирается профиль, соответствующий материалу с индексом iгл, т.е. глине, модифицированной после взаимодействия с контрастным веществом.
Для иллюстрации на фиг.3 показан профиль распределения глины по длине образца, полученный с помощью описанного метода анализа гистограмм.
В другом варианте реализации изобретения внутри области интереса на опорном поперечном сечении выбирают подобласти, каждая из которых содержит только один конкретный материал, и получают гистограммы отдельных материалов. Нормализуют все гистограммы по их областям. Приводят гистограммы отдельных материалов к общему масштабу.
Зная коэффициент поглощения рентгеновского излучения металла, используемого в контрастном агенте, определяется градация серого, соответствующая глине, модифицированной после взаимодействия с контрастным веществом. На основе этой градации идентифицируется, какой именно материал на поперечном сечении соответствует глине. Обозначим индекс глины как iгл.
Аппроксимируют гистограмму всей области интереса на опорном поперечном сечении суммой нормализованных гистограмм отдельных материалов с весовыми коэффициентами, соответствующими областям, занимаемым отдельными веществами на этом поперечном сечении томографического изображения. Определяют весовые коэффициенты минимизации модуля разницы между реальной гистограммой в области интереса на опорном сечении и суммой гистограмм отдельных материалов
Figure 00000015
где Aj, Вj, Cj, … - столбцы с численными данными гистограмм;
b, с, d - весовые коэффициенты для гистограмм;
j - индекс диапазона серости в гистограмме;
М - общее число диапазонов серости.
Применяя предыдущий шаг в отношении всех поперечных сечений томографического изображения, получаем профили концентрации всех контрастных компонент вдоль оси образца.
Из полученного набора профилей выбирается профиль, соответствующий материалу с индексом iгл, т.е. глине, модифицированной после взаимодействия с контрастным веществом.

Claims (4)

1. Способ определения пространственного распределения и концентрации глины в образце керна, в соответствии с которым
- в образец керна закачивают контрастное рентгеновское вещество, в качестве которого используют водорастворимую соль металла с высоким атомным весом, вступающую в селективную ионно-обменную реакцию с глиной, с общей формулой: R+M-, где R+ выбирают из группы {Ва2+; Sr2+; Т1+; Rb+…}, М- выбирают из группы {Cln; NOn; OHn; CH3COO, SO4; …} в соответствии с таблицей растворимости неорганических веществ в воде,
- по окончании реакции селективного ионного обмена в образец закачивают неконтрастный вытесняющий агент,
- сканируют образец посредством рентгеновской томографии,
- на полученном компьютерном томографическом изображении выделяют область интереса и опорное сечение,
- получают гистограммы градации серого в поперечных сечениях образца и
определяют пространственное распределение и концентрацию глины в образце путем анализа гистограмм, начиная с гистограммы опорного сечения.
2. Способ по п.1, в соответствии с которым в качестве вытесняющего агента используют водный солевой раствор.
3. Способ по п.1, в соответствии с которым анализ гистограмм осуществляют следующим образом:
- определяют количество различных материалов, представленных в области интереса на опорном сечении томографического изображения, как число пиков на гистограмме опорного сечения,
- определяют пик, соответствующий глине, модифицированной после взаимодействия с контрастным веществом,
- аппроксимируют гистограмму Ii(z) опорного сечения для каждого отдельного материала с помощью нормального распределения (функция Гаусса)
Figure 00000016

где i - индекс материала;
I - общее количество пикселей с значением серого z;
Аi, Вi, Сi - подгоночные параметры Гауссиана;
- грубо оценивают значения подгоночных параметров для всех материалов, представленных на гистограмме опорного сечения в области интереса,
- осуществляют точную оценку значений подгоночных параметров Гауссиана посредством минимизации модуля разницы между реальной гистограммой в области интереса на опорном сечении и суммой нормальных распределений, соответствующих отдельным материалам
Figure 00000017

где j - индекс диапазона серости в гистограмме;
М - общее число диапазонов серости;
N - общее количество материалов, представленных на сечении томограммы,
- полученные подгоночные параметры Гауссиана
Figure 00000018
,
Figure 00000019
,
Figure 00000020
используют в качестве начальных параметров для минимизации модуля разницы между реальной гистограммой в области интереса и суммой нормальных распределений, соответствующих отдельным материалам, для следующего поперечного сечения томографического изображения,
- для каждого следующего поперечного сечения томографического изображения в качестве начальных параметров для минимизации модуля разницы между реальной гистограммой в области интереса и суммой нормальных распределений, соответствующих отдельным материалам, используют подгоночные параметры Гауссиана, полученные для предыдущего поперечного сечения,
- относительное количество отдельного материала для каждого поперечного сечения определяют интегрированием Гауссиана:
Figure 00000021

где k=1…K - номер поперечного сечения томографического изображения,
- из полученного набора профилей выбирают профиль, соответствующий глине, модифицированной после взаимодействия с контрастным веществом.
4. Способ по п.1, в соответствии с которым анализ гистограмм осуществляют следующим образом:
- внутри области интереса на опорном поперечном сечении выбирают подобласти, каждая из которых содержит только один конкретный материал, и получают гистограммы отдельных материалов,
- нормализуют все гистограммы по их областям,
- приводят гистограммы отдельных материалов к общему масштабу,
- определяют градацию серого, соответствующую глине,
- аппроксимируют гистограмму всей области интереса на опорном поперечном сечении суммой нормализованных гистограмм отдельных материлов с весовыми коэффициентами, соответствующими областям, занимаемым отдельными веществами на этом поперечном сечении томографического изображения,
- определяют весовые коэффициенты минимизации модуля разницы между реальной гистограммой в области интереса на опорном сечении и суммой гистограмм отдельных материалов
Figure 00000022

где Aj, Bj, Cj,… - столбцы с численными данными гистограмм;
b, с, d - весовые коэффициенты для гистограмм;
j - индекс диапазона серости в гистограмме;
М - общее число диапазонов серости,
- применяют предыдущий шаг в отношении всех поперечных сечений томографического изображения,
- из полученного набора профилей выбирается профиль, соответствующий глине, модифицированной после взаимодействия с контрастным веществом.
RU2011125731/28A 2011-06-23 2011-06-23 Способ определения пространственного распределения и концентрации глины в образце керна RU2467315C1 (ru)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011125731/28A RU2467315C1 (ru) 2011-06-23 2011-06-23 Способ определения пространственного распределения и концентрации глины в образце керна
BR102012015102-2A BR102012015102A2 (pt) 2011-06-23 2012-06-19 Método para determinar distribuição espacial e concentração de argila em uma amostra de testemunho
AU2012203666A AU2012203666B2 (en) 2011-06-23 2012-06-22 A method for determining spatial distribution and concentration of clay in a core sample
US13/531,347 US8761334B2 (en) 2011-06-23 2012-06-22 Method for determining spatial distribution and concentration of clay in a core sample
NO20120725A NO20120725A1 (no) 2011-06-23 2012-06-22 En metode for a bestemme spatial fordeling og konsentrasjon av leire i en kjerneprove

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011125731/28A RU2467315C1 (ru) 2011-06-23 2011-06-23 Способ определения пространственного распределения и концентрации глины в образце керна

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2467315C1 true RU2467315C1 (ru) 2012-11-20

Family

ID=47323325

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2011125731/28A RU2467315C1 (ru) 2011-06-23 2011-06-23 Способ определения пространственного распределения и концентрации глины в образце керна

Country Status (5)

Country Link
US (1) US8761334B2 (ru)
AU (1) AU2012203666B2 (ru)
BR (1) BR102012015102A2 (ru)
NO (1) NO20120725A1 (ru)
RU (1) RU2467315C1 (ru)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2548605C1 (ru) * 2014-01-28 2015-04-20 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный минерально-сырьевой университет "Горный" Способ определения пространственного распределения в керновом материале эффективного порового пространства
RU2753964C1 (ru) * 2020-11-16 2021-08-24 Публичное акционерное общество "Газпром нефть" (ПАО "Газпром нефть") Способ определения коэффициента вытеснения нефти

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2467316C1 (ru) * 2011-06-23 2012-11-20 Шлюмберже Текнолоджи Б.В. Способ определения пространственного распределения и концентрации компонента в поровом пространстве пористого материала
US9599551B2 (en) * 2012-06-09 2017-03-21 Schlumberger Technology Corporation Method for estimating porosity of a rock sample
RU2507510C1 (ru) * 2012-09-03 2014-02-20 Шлюмберже Текнолоджи Б.В. Способ измерения весовой концентрации глины в образце пористого материала
RU2525093C1 (ru) 2013-07-30 2014-08-10 Шлюмберже Текнолоджи Б.В. Способ прогнозирования изменения свойств призабойной зоны пласта под воздействием бурового раствора
RU2613903C2 (ru) 2015-06-11 2017-03-21 Шлюмберже Текнолоджи Б.В. Способ количественного анализа распределения твердых частиц загрязнителя, проникших в пористую среду при фильтрации

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU1122951A1 (ru) * 1983-08-29 1984-11-07 Научно-исследовательский институт медицинской радиологии АМН СССР Способ рентгенографического исследовани структуры пустотного пространства материалов
US4540882A (en) * 1983-12-29 1985-09-10 Shell Oil Company Method of determining drilling fluid invasion
US4722095A (en) * 1986-06-09 1988-01-26 Mobil Oil Corporation Method for identifying porosity and drilling mud invasion of a core sample from a subterranean formation
US4982086A (en) * 1988-07-14 1991-01-01 Atlantic Richfield Company Method of porosity determination in porous media by x-ray computed tomography
US5027379A (en) * 1990-02-22 1991-06-25 Bp America Inc. Method for identifying drilling mud filtrate invasion of a core sample from a subterranean formation
SU1679294A1 (ru) * 1989-07-19 1991-09-23 Московский Институт Нефти И Газа Им.И.М.Губкина Способ определени структуры пустотного пространства пористых твердых тел
RU2207808C2 (ru) * 1998-04-09 2003-07-10 Амершем Хелт АС Применение контрастных агентов в форме частиц в диагностической визуализации для изучения физиологических параметров
RU2360233C1 (ru) * 2007-12-19 2009-06-27 Открытое акционерное общество "Томский научно-исследовательский и проектный институт нефти и газа Восточной нефтяной компании" ОАО "ТомскНИПИнефть ВНК" Способ определения нефтенасыщенности породы

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4649483A (en) * 1984-10-01 1987-03-10 Mobil Oil Corporation Method for determining fluid saturation in a porous media through the use of CT scanning
US4688238A (en) * 1986-05-30 1987-08-18 Mobil Oil Corporation Method for determining lithological characteristics of a porous material
JP3478566B2 (ja) * 1993-09-16 2003-12-15 株式会社東芝 Ｘ線ｃｔスキャナ
EP1605824A2 (en) * 2003-03-25 2005-12-21 Imaging Therapeutics, Inc. Methods for the compensation of imaging technique in the processing of radiographic images

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU1122951A1 (ru) * 1983-08-29 1984-11-07 Научно-исследовательский институт медицинской радиологии АМН СССР Способ рентгенографического исследовани структуры пустотного пространства материалов
US4540882A (en) * 1983-12-29 1985-09-10 Shell Oil Company Method of determining drilling fluid invasion
US4722095A (en) * 1986-06-09 1988-01-26 Mobil Oil Corporation Method for identifying porosity and drilling mud invasion of a core sample from a subterranean formation
US4982086A (en) * 1988-07-14 1991-01-01 Atlantic Richfield Company Method of porosity determination in porous media by x-ray computed tomography
SU1679294A1 (ru) * 1989-07-19 1991-09-23 Московский Институт Нефти И Газа Им.И.М.Губкина Способ определени структуры пустотного пространства пористых твердых тел
US5027379A (en) * 1990-02-22 1991-06-25 Bp America Inc. Method for identifying drilling mud filtrate invasion of a core sample from a subterranean formation
RU2207808C2 (ru) * 1998-04-09 2003-07-10 Амершем Хелт АС Применение контрастных агентов в форме частиц в диагностической визуализации для изучения физиологических параметров
RU2360233C1 (ru) * 2007-12-19 2009-06-27 Открытое акционерное общество "Томский научно-исследовательский и проектный институт нефти и газа Восточной нефтяной компании" ОАО "ТомскНИПИнефть ВНК" Способ определения нефтенасыщенности породы

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2548605C1 (ru) * 2014-01-28 2015-04-20 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный минерально-сырьевой университет "Горный" Способ определения пространственного распределения в керновом материале эффективного порового пространства
RU2753964C1 (ru) * 2020-11-16 2021-08-24 Публичное акционерное общество "Газпром нефть" (ПАО "Газпром нефть") Способ определения коэффициента вытеснения нефти

Also Published As

Publication number Publication date
BR102012015102A2 (pt) 2014-01-07
AU2012203666B2 (en) 2016-01-07
NO20120725A1 (no) 2012-12-24
US8761334B2 (en) 2014-06-24
AU2012203666A1 (en) 2013-01-17
US20130010919A1 (en) 2013-01-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2467315C1 (ru) Способ определения пространственного распределения и концентрации глины в образце керна
RU2525093C1 (ru) Способ прогнозирования изменения свойств призабойной зоны пласта под воздействием бурового раствора
RU2467316C1 (ru) Способ определения пространственного распределения и концентрации компонента в поровом пространстве пористого материала
CN109100812B (zh) 基于核磁共振的岩石孔隙分形维数评价方法及装置
US11965844B2 (en) Methods and systems for characterizing a porous rock sample employing combined capillary pressure and NMR measurements
CN102628354A (zh) 孔隙微米级油水分布识别量化方法
US10190999B2 (en) Nuclear magnetic resonance and saturation well logs for determining free water level and reservoir type
US20050168220A1 (en) Method of determining the permeability of an underground medium from NMR measurements of the permeability of rock fragments from the medium
Luquot et al. Calculating structural and geometrical parameters by laboratory measurements and X-ray microtomography: a comparative study applied to a limestone sample before and after a dissolution experiment
RU2580177C1 (ru) Способ определения изменений параметров пористой среды под действием загрязнителя
Chhatre et al. A blind study of four digital rock physics vendor labs on porosity, absolute permeability, and primary drainage capillary pressure data on tight outcrop rocks
RU2613903C2 (ru) Способ количественного анализа распределения твердых частиц загрязнителя, проникших в пористую среду при фильтрации
Egermann et al. Experimental and numerical study of water/gas imbibition phenomena in vuggy carbonates
Fernø et al. Quick and affordable SCAL: spontaneous core analysis
RU2507500C1 (ru) Способ измерения весовой концентрации глинистого материала в образце пористой среды
JP2012141135A (ja) 岩盤内物質移行パラメータの決定方法
RU2507510C1 (ru) Способ измерения весовой концентрации глины в образце пористого материала
Sprunt Arun core analysis: Special procedures for vuggy carbonates
Akin et al. Use of computerized tomography in petroleum engineering research
RU2548605C1 (ru) Способ определения пространственного распределения в керновом материале эффективного порового пространства
Aérens et al. Experimental Investigation of Two-Phase Flow Properties of Heterogeneous Rocks for Advanced Formation Evaluation
Aérens Estimation of fluid-transport properties of rocks based on X-ray radiography and numerical simulation of two-phase immiscible fluid displacement
Maraj Characterising the pore space of selected sandstone samples using multiple approaches
Schroeder In-situ visualization and characterization of mud-filtrate invasion and filter cake deposition using time-lapse X-ray micro-computed tomography (micro-CT)
Al-Mutwali et al. A New Laboratory SCAL Device and Processing Method for OBM Vug Density Quantification

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20190624