RU2501046C1 - Способ исследования керна горных пород - Google Patents

Abstract

Изобретение относится к горному делу, а именно к исследованиям горных пород, в частности к способам исследования керна, извлеченного из скважины. Способ включает установку керна на предметный столик, освещение его поверхность направленным потоком видимого диапазона света, прием части света, отраженного от поверхности керна и обработку полученной информации. При этом отраженную часть света от поверхности керна направляют на детектор для преобразования длины его волны и интенсивности света в цифровой формат с последующей передачей этой информации в электронно-вычислительную машину для осуществления дальнейшей работы с цветностью кернового материала по заранее заданному набору программ, обеспечивающих сохранение в формате цветов RGB (красный, зеленый и синий), усреднение, конвертацию формата RGB в формат HSL (оттенков, насыщенности и яркости), построение диаграмм вариации параметров цветов RGB и HSL и гистограмм распределения упомянутых цветов. Изобретение позволяет повысить точность исследования. 3 з.п. ф-лы, 7 ил.

Description

Изобретение относится к горному делу, а именно к исследованиям горных пород, в частности к способам исследования керна, извлеченного из скважины.

Известен способ определения компонентного состава и нефтегазонасыщенности терригенных пород коллекторов, основанных на обработке данных различных комплексов геофизических исследований разрезов скважин (ГИС) (см. «Методические рекомендации по определению подсчетных параметров залежей нефтей и газа по материалам ГИС с привлечением результатов анализов керна, опробований и испытаний продуктивных пластов» под редакцией Б.Ю. Вендельштейна, В.Ф. Козяра и Г.Г. Яценко, г.Калинин, НПО «Союзпромгеофизика», 1990, 261 с.).

Способ реализуется в соответствии с «Инструкцией по применению материалов промыслово-геофизических исследований с использованием результатов изучения керна и испытаний скважин для определения и обоснования подсчетных параметров залежей нефти и газа», М., ВНИГНИ, 1987, 20 с.

Недостатком известного способа являются большие затраты времени, связанные с вызовом геофизической партии на ГИС, проведением исследований и обработкой результатов исследований. Кроме того, плюс к этому затраты времени на исследование кернов, извлеченных из скважины. Все это в совокупности является весьма дорогостоящим мероприятием. При этом детальность исследования керна составляет порядка 30 см, что обусловлена разрешающей способностью скважинного прибора.

Известен способ исследования керна (см. Патент №1632110, МПК E21B 25/08, 49/00, опубл. в БИ №16, 1997 г.), включающий выбуривание керна в подпакерной зоне, герметизацию керна на забое, извлечение из керна газофлюидной смеси и анализ ее вещественного состава и физического состояния. При этом, извлечение из керна газофлюидной смеси и анализ ее вещественного состава и физического состояния осуществляют перед подъемом керна из скважины.

Недостатком известного способа является то, что он не технологичен в осуществлении и требует устройств сложной конструкции для исследования керна, наличия пакера для изоляции призабойной зоны от межтрубного пространства скважины, а также привлечения множества других технических средств.

Известен способ исследования керна горных пород (см. книгу «Методы изучения осадочных пород», Госгеолтехиздат, 1957 г., том 1, глава IV, тема 1. Цвет осадочных пород, стр.285), основанный в определении цвета керна горных пород. Способ предусматривает установку керна на предметный столик, освещение его поверхности направленным потоком видимого диапазона света, прием части отраженного света и обработку полученной информации. Указанный способ по технической сущности более близок к предлагаемому и может быть принят в качестве прототипа.

К недостаткам способа можно отнести следующее. Он не обладает большой точностью. Так, в способе применяют наборы трех или восьми светофильтров, что не дает возможность разделить весь видимый спектр длин волн больше восьми. Кроме того, способ при его осуществлении требует строгого соблюдения инструкции проведения исследований, например, исследования при этом необходимо проводить при одинаковом положении прибора, освещенности, с одним и тем же набором светофильтров и желательно одним и тем же лицом. Таким образом, отчет по шкале в фотометре фиксируется человеком, что увеличивает вероятность ошибок, т.е. имеет место человеческий фактор. Способ также требует прибора сложной конструкции и трудоемок.

Технической задачей настоящего изобретения является устранение недостатков прототипа.

Поставленная техническая задача решается описываемым способом, включающим установку керна на предметный столик, освещение его поверхность направленным потоком от источника света, прием части света, отраженного от поверхности керна, и обработку полученной информации.

Новым является то, что отраженную часть света от поверхности керна направляют на детектор для преобразования длины его волны и интенсивности света в цифровой формат с последующей передачей этой информации в электронно-вычислительную машину (ЭВМ) для осуществления дальнейшей работы с цветностью кернового материала по заранее заданного набора программ, обеспечивающие сохранение в формате цветов RGB (красный, зеленый и синий), усреднение их с требуемой детальностью, конвертацию формата RGB в формат HSL (оттенков, насыщенности и яркости), построение диаграмм вариации параметров цветов RGB и HSL и гистограмм распределения упомянутых цветов, таблиц данных значений параметров цветов по глубине скважины с заданным шагом осреднения, колонки средних цветов по скважине, колонки интерпретации цветности и вычисленных коэффициентов расчлененности и неоднородности по всему представленному интервалу скважины по следующим формулам:

$$K{}_{расч.}=\frac{Nk}{N},\left[1\right]$$

где К_расч. - коэффициент расчлененности;

N_k - суммарная мощность коллектора на интервале, м;

N - общая мощность коллектора, м,

$$K{}_{неодн.}={\displaystyle {\sum }_{i=ip}^{ik}\frac{\left|x_{i+1}-x_i\right|}{255}}/N,\left[2\right]$$

где К_неодн. - коэффициент неоднородности;

X_i - значение параметра на глубине i;

i_p - глубина подошвы интервала, м;

i_k - глубина кровли интервала, м;

N - мощность интервала, м,

а также выделенной информации по цветности для определенных интервалов внутри всего представленного интервала. При этом в качестве источника света для освещения поверхности керна используют лампу дневного света или лампу ультрафиолетового света, в качестве детектора для приема отраженного света от керна используют цифровой фотоаппарат, а в качестве электронно-вычислительной машины используют компьютер.

Патентные исследования на новизну по совокупности существенных признаков предложения проводились по патентному фонду института «ТатНИПИнефть» ретроспективностью в 20 лет. Результаты патентных исследований показали, что технические решения, охарактеризованные такой совокупностью существенных признаков и с достижением такого положительного эффекта, как у предлагаемого, не обнаружены, следовательно, можно предположить, что заявляемый объект обладает новизной и, по мнению заявителя, соответствует критерию «изобретательский уровень».

Прилагаемые к заявке графические материалы поясняют суть изобретения, где на фиг.1 изображена принципиальная схема осуществления способа, взятая в рамку, где видны источник света, направленный поток света, падающие на поверхность исследуемого керна (показаны стрелкой), детектор, куда попадают отраженные от керна волны света (изображен в виде стрелки) и электронно-вычислительная машина (ЭВМ).

На фиг.2 - диаграммы вариации параметров цветов RGB (красный, зеленый, синий), а также оттенков, насыщенности и яркости (HSL).

На фиг.3 - гистограммы распределения.

На фиг.4 - цифровые изображения керна, являющиеся входными данными для программы ЭВМ, и представляющие собой матрицу 3х цветов RGB (красного, зеленого, синего) по каждому пикселю.

На фиг.5 - таблица данных значений параметров RGB по глубине скважины с заданным шагом осреднения.

На фиг.6 - схема создания колонки средних цветов по скважине, колонки интерпретации цветности и вычисление коэффициентов расчлененности и неоднородности по всему представленному интервалу скважины.

На фиг.7 - выделенные информации по цветности для определенных интервалов внутри всего представленного интервала скважины.

Устройство для осуществления способа включает предметный столик 1(см. фиг.1) для установки исследуемого керна 2, источник света 3, детектор 4 и ЭВМ 5 - электронно-вычислительная машина с заранее заданным набором программ, связанная с детектором с помощью канала связи 6. В качестве ЭВМ можно использовать компьютер.

Способ осуществляют в следующей последовательности. После окончания подготовительных операций, заключающихся в доставке в пункт исследования и просушке, подлежащего к исследованию кернового материала 2 в течение нескольких суток в сухом помещении при температуре 18-20°С, доведя его до воздушно-сухого состояния, в установке его на предметный столик 1 (см. фиг.1), закреплении на штативах (штативы на рис.не изображены) источника света 3 и детектора 4. Далее оператор выключает свет комнатного освещения и в темной комнате приступает к работе по исследованию керна. Для этого он включает источник 3 света для освещения поверхности керна, в качестве которого могут служить лампы дневного или ультрафиолетового света, и направляет поток света под углом к поверхности исследуемого керна 2 горной породы, доставленного из скважины. При этом детектор 4 регистрирует часть отраженного от него волны света, а часть поглощается керном 2. В качестве детектора 4 может быть использован цифровой фотоаппарат. Отраженные длины волн света и его интенсивность в детекторе преобразуется в цифровой формат, являющийся матрицей 3-х цветов RGB (RGB - это сокращенное название, составленное из начальных букв слов: Red, Green и Blue, что в переводе на русский язык означает: красный, зеленый и синий, соответственно), которые являются входными данными для набора программ ЭВМ (набор программ в заявляемом способе является ноу-хау). Изображения могут быть записаны в любых растровых форматах и должны представлять собой матрицу данных интенсивности трех цветов RGB по каждому пикселю, с глубиной цвета не менее 8 бит на каждый канал (см. фиг.4). Далее вышеприведенная информация из детектора 4 направляют в ЭВМ 5 по каналам связи 6. Дальнейшая работа с цветностью кернового материала осуществляется ЭВМ с заранее заданным набором программ, содержащих в своем составе также несколько модулей I, II и III), обеспечивающих сохранение в формате цветов RGB, усреднение их с требуемой детальностью, конвертацию формата RGB в формат HSL (HSL-это сокращенное название, составленное из начальных букв слов: Hue, Saturation и Lightness, что в переводе на русский язык означает: оттенок, насыщенность и яркость соответственно) При этом конвертацию в формат HSL осуществляется с использованием формул, внесенный в состав программы ЭВМ.

Один из модулей программы, например, модуль I предназначен для составления таблиц данных значений параметров цветов RGB по глубине скважины с заданным шагом осреднения. Для этого в программу сначала загружают цифровые изображения кернового материала по всему представленному интервалу скважины. Затем задают шаг осреднения. Программа разбивает по глубине весь интервал кернового материала на ячейки высотой равной шагу осреднения, оставляя ширину неизменной. Далее программа производит осреднение значений каждого из трех параметров всех пикселей, попавших в конкретную ячейку, таким образом, получая средний цвет для каждой ячейки. Затем создается таблица значений, в которую записываются глубина кровли каждой ячейки и соответствующие ей три осредненных параметра Red, Green и Blue. Затем таблица дописывается по каждой ячейке значениями Hue Saturation Lightness, которые программа пересчитывает из значений параметров Red, Green, Blue (см. фиг.5).

Назначение модуля 2 - это создание колонки средних цветов по скважине, колонки интерпретации цветности и вычисление коэффициентов расчлененности и неоднородности по всему представленному интервалу (см. фиг.6) по следующим формулам:

$$K{}_{расч.}=\frac{Nk}{N},\left[1\right]$$

где К_расч. - коэффициент расчлененности;

N_k - суммарная мощность коллектора на интервале, м;

N - общая мощность коллектора, м,

$$K{}_{неодн.}={\displaystyle {\sum }_{i=ip}^{ik}\frac{\left|x_{i+1}-x_i\right|}{255}}/N,\left[2\right]$$

где К_неодн. - коэффициент неоднородности;

X_i - значение параметра на глубине i;

i_p - глубина подошвы интервала, м;

i_k - глубина кровли интервала, м;

N - мощность интервала, м, а также выделенной информации по цветности для определенных интервалов внутри всего представленного интервала.

Данными для данного модуля является таблица значений цветовых параметров Red, Green, Blue, Hue, Saturation и Lightness по глубине, полученной на выходе из первого модуля. Используя средние цвета ячеек и значения их глубин, программа строит колонку средних цветов всего интервала скважины. Колонка средних цветов представляет собой цифровое растровое изображение в формате JPEG, в котором количество пикселей по координате Y соответствует количеству ячеек, а количество пикселей по координате X выбирается произвольно значения параметров Red, Green, Blue для каждого пикселя в колонке выбирается в соответствии с таблицей средних параметров ячеек.

Для построения колонки интерпретации, предварительно в программу вносятся условия интерпретации, которые представляют собой интервалы значений параметров Red, Green, Blue, Hue, Saturation, Lightness и выбираются цвета для каждого условия интерпретации. Далее программа проверяет по таблице интервалы глубин соответствующие заданным условиям, и строит колонку, в которой эти интервалы будут закрашены соответствующим цветом, введенным заранее. Таким образом, колонка интерпретации служит для выделения участков по глубине скважины, соответствующим тем или иным условиям по цветности. Коэффициенты расчлененности и неоднородности программа ЭВМ считает по формулам, введенным в программу ЭВМ, и на выходе составляет таблицу значения расчлененности и значений неоднородности для каждого из параметров Red, Green, Blue, Hue, Saturation и Lightness по представленному интервалу скважины (см. фиг.6).

Назначение модуля III - это выделение информации по цветности для определенных интервалов внутри всего представленного интервала. В связи с частой необходимостью рассмотрения только конкретных интервалов по глубине внутри всего представленного интервала скважины, модуль III призван разделить или выделить только нужные интервалы и рассмотреть их отдельно.

Входными данными для данного модуля служат таблица осредненных параметров, Red, Green, Blue, Hue, Saturation, Lightness по глубине и таблица кровель и подошв интересующих интервалов. Имея значения кровель и подошв интересующих интервалов, программа сначала находит и выделяет таблицы соответствующие этим интервалам внутри общей таблицы. Затем выделяет из колонки средних цветов и колонки интерпретации колонки соответствующие искомым интервалам. И в заключительном этапе считает коэффициенты расчлененности и неоднородности по всем шести параметрам для интересующих интервалов, по тем же формулам, упомянутым ранее (см. фиг.7).

Пример конкретного осуществления способа.

Исследованию подвергался керн 2 продуктивного интервала 1995-2066, 7 м, доставленного из одной скважины Тимано-Печерского нефтегазового месторождения. Длина интервала 71,7 м. Керн перед исследованием предварительно просушили и распилили на части в соотношении 2/3 и 1/3, исследования проводили по спилу керна, распилив его на части по 1 м, где каждая часть подвергалась исследованию в специально подготовленной комнате. В качестве источника света использовали люминесцентную лампу 3 с температурой накаливания 6400°К и мощностью 30 Вт, излучающий свет в видимом диапазоне. В качестве детектора - цифровой фотоаппарат Canon EOS20D, выдержка - 1 сек, светосила F/3,5, ISO - 100. Каждый метровый интервал керна фотоаппаратом фиксировали в строго определенных параметрах, глубина цвета - 24 бита, представление цвета в формате RGB (красный, зеленый и синий). Таким образом, каждый пиксель характеризуется тремя цифрами, характеризуя содержание красного, зеленого и синего цветов, где за 0 принято полное отсутствие цвета в общей палитре, а 255 - 100%-ое содержание. Детальность исследования составила 1 см. В качестве ЭВМ был использован компьютер 5. Данные по каналу связи 6 от детектора 4 заносили в ту же программу компьютера, о которой было сказано выше, содержащую в своем составе те же модули I, II и III. В программе предусмотрено отсеивание не информативной части, не относящейся к участкам отбора проб для петрофизических исследований, трещинам, крупным кавернам и иным участкам, не относящимся к матрице породы. После отсеивания таких участков следующим шагом, программа делит фотографию каждого метра керна на 100 частей, что соответствует детальности 1 см. Далее программа усредняет цвета каждой части по вышеописанному алгоритму, определяет среднее арифметическое каждого из трех параметров RGB для всех входящих в эту часть пикселей и конвертирует в формат, используя формулы. Составляет диаграммы вариации параметров цветов (см. фиг.2): красный (Red), зеленый (Green) и синий (Blue), оттенков (Hue), насыщенность (Saturation) и яркость (Lightness), гистограммы (см. фиг.3) распределения упомянутых цветов, таблиц (см. фиг.5) данных значений параметров указанных цветов по глубине скважины с заданным шагом осреднения, колонки средних цветов по скважине, колонки интерпретации цветности и вычислительных коэффициентов расчлененности и неоднородности по всему представленному интервалу скважины (см. фиг.6) с использованием формул [1] и [2], а также выделенной информации по цветности для определенных интервалов внутри всего представленного интервала (см. фиг.7). Получение всех вышеприведенных данных о цветности керна горной породы осуществляется в соответствии с заранее заданного набора программ, заложенных в компьютер, по команде геолога-специалиста. Им же осуществляется выделение и описание границ коллектор - неколлектор, выделение литотипов, выделение и обоснование ВНК, ГНК и ГВК (с представлением полного отчета)

Технико-экономическое преимущество предложения заключается в следующем. Способ обладает высокой надежностью и точностью, детальность исследования составляет 0,402 мм, при этом вероятность ошибок сведена до минимума, поскольку все графические и вычислительные работы выполняется техническим средством и программным обеспечением. Сведены до минимума также затраты времени на исследование. Так, при исследовании 100 м керна заявляемым способом, время работы в среднем составило 3-4 часа, при детальности исследования 1 см. Кроме того, простота способа позволяет осуществить исследование любым инженером с нефтяным образованием или геологом специалистом. На дату подачи заявки способ испытан в лабораторных условиях, результаты исследований положительные.

Данное изобретение, с учетом вышеперечисленных преимуществ в сравнении с известными, по нашему мнению, может быть отнесен к категории инновационных технологий и является откликом автора на призыв правительства о необходимости разработки и развития таких технологий.

Claims (4)

1. Способ исследования керна горных пород, включающий установку керна на предметный столик, освещение его поверхность направленным потоком света, прием части света, отраженного от поверхности керна и обработку полученной информации, отличающийся тем, что отраженную часть света от поверхности керна направляют на детектор для преобразования длины его волны и интенсивности света в цифровой формат с последующей передачей этой информации в электронно-вычислительную машину для осуществления дальнейшей работы с цветностью кернового материала по заранее заданному набору программ, обеспечивающих сохранение в формате цветов RGB (красный, зеленый и синий), усреднение их с требуемой детальностью, конвертацию формата RGB в формат HSL (оттенков, насыщенности и яркости), построение диаграмм вариации параметров цветов RGB и HSL и гистограмм распределения упомянутых цветов, таблиц данных значений параметров цветов по глубине скважины, с заданным шагом осреднения, колонки средних цветов по скважине, колонки интерпретации цветности и вычисленных коэффициентов расчлененности и неоднородности по всему представленному интервалу скважины по формулам:
$$K_{расч.}=\frac{N_k}{N},$$

где K_расч. - коэффициент расчлененности;
N_k - суммарная мощность коллектора на интервале, м;
N - общая мощность коллектора, м,
$$K_{неодн.}={\displaystyle {\sum }_{i=i_p}^{i_k}\frac{\left|x_{i+1}-x_i\right|}{255}/N},$$

где K_неодн. - коэффициент неоднородности;
X_i - значение параметра на глубине i;
i_p - глубина подошвы интервала, м;
i_k - глубина кровли интервала, м;
N - мощность интервала, м,
а также выделенной информации по цветности для определенных интервалов внутри всего представленного интервала.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что в качестве источника света для освещения поверхности керна используют лампу дневного света или лампу ультрафиолетового света.

3. Способ по п.2, отличающийся тем, что в качестве детектора для приема отраженного света используют цифровой фотоаппарат.

4. Способ по п.1, отличающийся тем, что в качестве электронно-вычислительной машины используют компьютер.

Images