RU2600493C2 - Устройство и способ определения геологических границ - Google Patents

Устройство и способ определения геологических границ Download PDF

Info

Publication number
RU2600493C2
RU2600493C2 RU2014113160/28A RU2014113160A RU2600493C2 RU 2600493 C2 RU2600493 C2 RU 2600493C2 RU 2014113160/28 A RU2014113160/28 A RU 2014113160/28A RU 2014113160 A RU2014113160 A RU 2014113160A RU 2600493 C2 RU2600493 C2 RU 2600493C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
density
boundary
sensors
geological
gravimetric
Prior art date
Application number
RU2014113160/28A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2014113160A (ru
Inventor
Глеб Владимирович Дятлов
София Сергеевна Ильина
Юлий Александрович Дашевский
Original Assignee
Бейкер Хьюз Инкорпорейтед
Глеб Владимирович Дятлов
София Сергеевна Ильина
Юлий Александрович Дашевский
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 Бейкер Хьюз Инкорпорейтед, Глеб Владимирович Дятлов, София Сергеевна Ильина, Юлий Александрович Дашевский filed Critical Бейкер Хьюз Инкорпорейтед
Publication of RU2014113160A publication Critical patent/RU2014113160A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2600493C2 publication Critical patent/RU2600493C2/ru

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V7/00Measuring gravitational fields or waves; Gravimetric prospecting or detecting
    • G01V7/02Details
    • G01V7/06Analysis or interpretation of gravimetric records

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области скважинных гравиметрических исследований и может быть использовано для определения геологии толщи пород. Сущность: принимают данные гравиметрических исследований от каждого из множества гравиметрических датчиков n j s
Figure 00000004
, упорядоченно сгруппированных по длине ствола скважины в толще пород. Причем датчики разделены интервалом h и каждый из них генерирует данные gj гравиметрического исследования, соответствующие местоположению z j s
Figure 00000136
. Генерируют модель толщи пород, содержащей приблизительные геологические границы Nm, имеющие приблизительную глубину z k m
Figure 00000003
и определяющие число слоев в геологическом разрезе между ними. Допущение того, что каждая геологическая граница находится в местоположении, в котором изменение плотности соответствует выбранной пороговой величине или превышает ее, а каждый из слоев в геологическом разрезе имеет толщину, охватываемую двумя или более из множества датчиков n j s
Figure 00000004
. Определяют местоположение и изменение Δρ плотности геологической границы z между местоположениями z j s
Figure 00000137
и z j + 1 s
Figure 00000006
исходя из данных gj гравиметрических исследований и интервала h. Технический результат: повышение точности при определении геологии толщи пород за счёт исключения ошибок, возникающих при определении положения прибора и/или глубины, а также за счёт определения истинной объёмной плотности, отличающейся от кажущейся плотности. 8 з.п. ф-лы, 1 табл., 10 ил.

Description

Область техники
В процессе бурения и добычи углеводородов в попытке обнаружения источников нефти под землей определяют различные свойства толщ пород путем спуска измерительных приборов в пробуренный ствол скважины. Например, с целью определения таких свойств, как плотность породы пласта, в стволах скважин измеряют гравитационное поле. С геофизической точки зрения успех мониторинга толщ пород определяется высокой точностью и повторяемостью результатов скважинных исследований.
Уровень техники
Одним из применений результатов скважинных гравиметрических исследований при определении параметров продуктивного пласта является оценка объемной плотности и определение пористости и насыщенности флюидом. Скважинные гравиметры способны осуществлять измерения через перфорированную обсадную колонну и на удалении от ствола скважины. Тем не менее, для таких измерений требуются сложные технологии (точные датчики, точное определение местоположения прибора и т.п.). В результате, возникают ошибки при определении положения прибора и/или глубины, например, из-за перемещения прибора, вызывающего колебания глубины на протяжении многократных измерений. Возникают дополнительные сложности, связанные с инверсией данных скважинных гравиметрических исследований. При использовании традиционных методов инверсии определяют так называемую кажущуюся плотность, которая может значительно отличаться от истинной объемной плотности, в особенности, когда собранные данные загрязнены шумом.
Краткое изложение сущности изобретения
Предложен способ определения геологии толщи пород, включающий: прием данных гравиметрических исследований от каждого из множества гравиметрических датчиков
Figure 00000001
, упорядоченно сгруппированных по длине ствола скважины в толще пород, генерирующих данные gj гравиметрического исследования, соответствующие местоположению
Figure 00000002
, и разделенных интервалом h,
генерирование модели толщи пород, содержащей приблизительные геологические границы Nm, имеющие приблизительную глубину
Figure 00000003
и определяющие число слоев в геологическом разрезе между ними,
допущение (принятие) того, что каждая геологическая граница представлена минимальным изменением плотности, а каждый из слоев в геологическом разрезе имеет толщину, охватываемую двумя или более из множества датчиков
Figure 00000004
, и
определение местоположения и изменения Δρ плотности геологической границы z между местоположениями
Figure 00000005
и
Figure 00000006
, исходя из данных gj гравиметрических исследований и интервала h.
Предложен компьютерный программный продукт, содержащий машиночитаемые команды, хранящиеся на машиночитаемом носителе и служащие для определения свойства толщи пород путем реализации способа, включающего:
прием данных гравиметрических исследований от каждого из множества гравиметрических датчиков
Figure 00000001
, сгруппированных по длине ствола скважины в толще пород, генерирующих данные gj гравиметрического исследования, соответствующие местоположению
Figure 00000007
, и разделенных интервалом h,
генерирование модели толщи пород, содержащей приблизительные геологические границы Nm, имеющие приблизительную глубину
Figure 00000003
и определяющие число слоев в геологическом разрезе между ними,
допущение того, что каждая геологическая граница представлена минимальным изменением плотности, а каждый из слоев в геологическом разрезе имеет толщину, охватываемую двумя или более из множества датчиков
Figure 00000001
, и
определение местоположения и изменения Δρ плотности геологической границы z между местоположениями
Figure 00000008
и
Figure 00000009
, исходя из данных gj гравиметрических исследований и интервала h.
Краткое описание чертежей
Описанные далее чертежи не следует считать ограничивающими изобретение каким-либо образом. На сопровождающих описание чертежах одинаковые элементы обозначены одинаковыми позициями, и:
на фиг. 1 проиллюстрирован один из вариантов осуществления системы каротажа и/или бурения,
на фиг. 2 - один из примеров компоновки измерительных приборов проиллюстрированной на фиг. 1 системы, содержащей группу гравиметрических датчиков,
на фиг. 3 - один из примеров модели толщи пород,
на фиг. 4 - блок-схема, представляющая один из примеров способа определения свойств толщи пород, включая плотность и местоположение геологических границ,
на фиг. 5 - один из примеров графика данных, генерированных на основании гравиметрических исследований,
на фиг. 6 - часть способа определения геологической границы относительно местоположения скважинного датчика,
на фиг. 7 - один из примеров графика данных плотности, иллюстрирующих сравнение способа инверсии данных гравиметрических исследований и известного способа определения кажущейся плотности,
на фиг. 8 - один из примеров графика данных плотности, иллюстрирующих сравнение способа инверсии данных гравиметрических исследований и известного способа определения кажущейся плотности,
на фиг. 9 - один из примеров графика данных плотности, иллюстрирующих сравнение способа инверсии данных гравиметрических исследований и известного способа определения кажущейся плотности, и
на фиг. 10 - один из примеров графика данных плотности, иллюстрирующих сравнение способа инверсии данных гравиметрических исследований и известного способа определения кажущейся плотности.
Подробное описание
В изобретении предложены системы и способы определения параметров плотности в толще пород. Способ включает анализ данных гравиметрических исследований, полученных от группы скважинных гравиметрических датчиков, с целью определения местоположений геологических границ в толще пород, исходя из расчетных местоположений изменений или "скачков" плотности. В одном из вариантов осуществления способ включает генерирование модели, содержащей одну или несколько приблизительных границ. Могут делаться различные априорные допущения, такие как допущение того, что скачок плотности на границе является высоким и что слои в геологическом разрезе являются толстыми относительно распределения датчиков (например, по меньшей мере по три датчика на слой). Способ позволяет точно определять границы, указывающие слои в геологическом разрезе, а также отличать пики данных, соответствующие слоям в геологическом разрезе, от пиков вследствие погрешностей измерений.
Как показано на фиг. 1, в систему 10 каротажа, добычи и/или бурения согласно одному из примеров осуществления входит колонна 11 труб, находящаяся в стволе 12 скважины по меньшей мере в одной толще 14 пород в процессе бурения, каротажа и/или добычи углеводородов. В одном из вариантов осуществления колонна 11 содержит бурильную трубу, которая может представлять собой трубу из одной или нескольких секций или спиральные насосно-компрессорные трубы. В одном из вариантов осуществления в систему 10 также входит компоновка 18 низа бурильной колонны (КНБК). Скважинный флюид 16, такой как раствор для бурения или заканчивания скважины или буровой раствор, может закачиваться через бурильную колонну 11, КНБК 18 и/или ствол 12 скважины.
КНБК 18 или другая часть колонны 11 труб содержит компоновку 20 измерительных приборов, сконфигурированную на определение по меньшей мере одного свойства толщи 14 пород и/или ствола 12 скважины. В одном из вариантов осуществления в компоновку 20 входит устройство 22 обработки данных для обработки и/или представления данных, касающихся по меньшей мере одного свойства. В одном из вариантов осуществления устройство 22 обработки данных и/или компоновка 20 измерительных приборов входит в наземное устройство 24 обработки или поддерживает с ним связь. В КНБК 18 и/или компоновку 20 измерительных приборов входят любые из различных передающих сред и соединений, такие как проводные соединения, оптоволоконные соединения, беспроводные соединения и телеметрия по гидроимпульсному каналу связи.
В одном из вариантов осуществления устройство 22 обработки данных и/или наземное устройство 24 обработки содержит компоненты, необходимые для обеспечения хранения и/или обработки данных, поступающих от компоновки 20. примеры компонентов включают без ограничения по меньшей мере один процессор, запоминающее устройство, память, устройства ввода, устройства вывода и т.п. В одном из вариантов осуществления устройство 22 обработки данных и/или наземное устройство 24 обработки сконфигурировано как блок управления работой компоновки измерительных приборов и/или других компонентов системы 10.
Как показано на фиг. 2, в компоновку 20 измерительных приборов входит множество датчиков 26, сгруппированных по длине колонны 11 и/или ствола 12 скважины, при этом каждый датчик них смещен на фиксированный интервал "h" от другого датчика. В одном из вариантов осуществления датчики 26 сконфигурированы как гравиметры для измерения ускорения силы тяжести, которое равно градиенту гравитационного потенциала. Гравиметры часто используются для двухмерного отображения ускорения при гравитационной съемке. Могут использоваться любые применимые гравиметры, включая различные пружинные гравиметры и сверхпроводящие гравиметры. Гравиметры могут включать абсолютные гравиметры и относительные элементные гравиметры, которые используются в сочетании с одним или несколькими эталонными гравиметрами, расположенными на удалении от относительного гравиметра.
В одном из вариантов осуществления компоновка 20 измерительных приборов сконфигурирована как скважинный абсолютный гравиметр с множеством датчиков (САГМД), сгруппированных по длине ствола 12 скважины, который также именуется g-колонной или g-группой. В g-группу входят два или более абсолютных гравиметрических датчика, разнесенных на фиксированный интервал h друг от друга.
Описанные способы обработки данных могут применяться в сочетании с моделью толщи пород, в которой могут содержаться различные допущения, а также предварительные или приблизительные местоположения границ слоев в геологическом разрезе. На фиг. 3 представлен один из примеров модели 30, описываемой как модель горизонтально-слоистой среды. В этой модели zk, k=1,…,N означают глубины залегания границ 32, определяющих моделируемые слои 34 в геологическом разрезе, а ρk, k=1,…,N-1 означают плотности слоев; т.е. плотность ρ=ρ(z) является кусочно постоянной функцией, при этом ρ(z)=ρk при zk≤z<zk+1. Геологическая граница может определяться как глубина, на которой происходит скачок плотности ρ, т.е. ее увеличение или уменьшение на выбранную величину в выбранном интервале глубин. Одним из примеров границы является местоположение пары или между парой соседних датчиков, в котором происходит скачок или изменение измеренной плотности на выбранную величину.
В этой модели гравитационное поле g(z) (более точно, его абсолютная величина, которая также равна вертикальной составляющей) измеряется в вертикальном стволе скважины с использованием сгруппированных гравиметрических датчиков 26 на глубинах
Figure 00000002
, j=1,…,Ns, равномерно расположенных с шагом
Figure 00000010
. Соответственно, собранные данные гравиметрических исследований каждого датчика 26, могут быть отображены уравнением
Figure 00000011
, в котором δj означает погрешность позиционирования датчика (т.е. погрешность в определении местоположения датчика), а ξj означает погрешность измерений датчика (т.е. погрешность данных гравиметрических исследований датчиков 26). В этой модели не учитывается влияние, связанное с размером ствола скважины.
Для определения плотности ρ=ρ(z) для z между первой и последней точками измерений
Figure 00000012
на основании данных скважинных гравиметрических исследований
Figure 00000013
, j=1,…,Ns используется обработка данных. Описанные местоположения или точки определяются как глубины, на которых находятся датчики 26 или осуществляются измерения. Подразумевается, что глубиной необязательно является истинная вертикальная глубина или глубина, соотносимая с вертикальным стволом скважины. В некоторых вариантах осуществления глубиной может считаться осевое местоположение по длине ствола скважины, который может являться вертикальным и/или иметь траектории, отклоняющиеся от вертикали.
Гравитационное поле g(z) в модели 30 слоистой среды может быть задано следующим уравнением:
Figure 00000014
в котором:
Figure 00000015
означает гравитационное поле блока горной породы или геологического объема (например, слоя в геологическом разрезе) между zk и zk+1 в определенной точке или на определенной глубине z, a G означает универсальную гравитационную постоянную. Линейная функция Fz+С определяется географическим положением (долготой, широтой и высотой над уровнем моря) ствола скважины и является известной. Величина F называется нормальным градиентом и изменяется примерно на 308,6 мкГал/м.
С помощью уравнения (2) можно доказать, что в точках z≠zk, k=1,…,N
Figure 00000016
при этом штрихом (′) обозначено производное. Это означает, что, если бы гравитационное поле было с абсолютной точностью известно во всех точках по оси ствола скважины, задача определения ρ(z) на основании g(z) имела бы тривиальное решение. Тем не менее, эта задача имеет ряд особенностей, исключающих такие тривиальные решения.
Во-первых, поле g(z) измеряется в отдельных точках
Figure 00000002
, разнесенных на определенный шаг или интервал h, сравнимый с толщиной слоя или даже превышающий ее. В известных измерительных системах обычно используется шаг h порядка 30 футов или 10 метров или даже 10 футов или 3 метров.
Во-вторых, измерительные точки
Figure 00000002
никак не связаны с границами zk слоев, что означает, что упомянутый подход обеспечивает определение только так называемой кажущейся плотности (КП).
В-третьих, данные измерений гравитационного поля в стволе скважины содержат погрешности измерений датчиков и определения положения датчиков, т.е.
Figure 00000017
, где δj означает погрешность в определении местоположения датчиков, а ξj означает погрешность измерений датчиков.
Существующие гравиметры обеспечивают определение местоположения датчика с точностью около 10 см, а точность измерений датчика обычно составляет до 5 мкГал. Кроме того, погрешность в определении местоположения влияет на общую полную погрешность измерений, например, погрешность 10 см в определении местоположения соответствует полной погрешности измерений около 10 мкГал. Соответственно, в ξj может учитываться погрешность в определении местоположения, и требуется лишь одна константа погрешности (т.е. пусть δj=0). Можно допустить, что погрешности ξj являются независимыми и имеют нормальное распределение при нулевом среднем и отклонении ε.
Эти особенности подразумевают, что задача определения ρ(z) на основании данных
Figure 00000018
измерений гравитационного поля в целом не имеет единственного решения. В действительности, если плотность ρ(z) между точками
Figure 00000002
и
Figure 00000019
изменяется, а интеграл
Figure 00000020
остается таким же, это не оказывает влияния на данные гравиметрических исследований во всех точках.
Поскольку истинные местоположения геологических границ неизвестны, при определении таких границ используются модельные границы. Соответственно, определение таких границ включает нахождение приблизительного решения задачи инверсии измеренной в скважине силы тяжести в классе кусочно постоянных функций ρmm(z) в форме
Figure 00000021
при
Figure 00000022
, где
Figure 00000023
, k=1,…,Nm, (Nm≥Ns,N) означают точки скачков плотности или модельные границы.
Из уровня техники известны два стандартных варианта нахождения этого приблизительного решения. В первом случае предполагается, что точки
Figure 00000024
, а также значения плотности
Figure 00000025
могут изменяться, и ставится задача нахождения границ слоев вместе со значениями плотности. Этот подход предусматривает решение нелинейной задачи методами оптимизации, для чего требуется хорошее начальное приближение.
Второй известный из уровня техники вариант называется методом определения кажущейся плотности (КП). Этот метод предусматривает выбор и фиксацию модельных границ
Figure 00000026
и тем самым сужение класса для поиска решения, а затем нахождение соответствующих значений
Figure 00000027
. После фиксации границ задача становится линейной для
Figure 00000027
. При выборе различных модельных границ
Figure 00000024
используются различные методы инверсии. Интерпретация данных скважинных гравиметрических исследований по традиции осуществляется с использованием этого второго варианта, в котором модельные границы
Figure 00000024
соответствуют точкам
Figure 00000028
датчиков. Соответственно, получают хорошо известное уравнение инверсии:
Figure 00000029
Определенная таким методом плотность является кажущейся плотностью, которая обозначается как ρapp(z).
В идеальном случае, когда датчики находятся на истинных границах слоев, и данные не содержат погрешностей, кажущаяся плотность ρapp(z) совпадает с истинной плотностью ρ(z). Тем не менее, кажущаяся плотность может значительно отличаться от истинной плотности, но при этом обеспечивать точное соответствие промысловых данных и модельных данных гравиметрических исследований, вычисленных с использованием кажущей плотности. Поскольку плотность связана с гравитационным полем посредством дифференциации, задача инверсии измеренной в скважине силы тяжести является некорректно поставленной в том смысле, что незначительные погрешности результатов измерений могут приводить к значительным погрешностям определения плотности. Это видно уже при определении кажущейся плотности. В результате деления приращения данных гравиметрических исследований со значительными погрешностями на малую величину h получают значительные погрешности определения плотности. Для решения некорректно поставленных задач требуется определенная регуляризация, т.е. использование априорной информации.
На фиг. 4 проиллюстрирован один из вариантов осуществления метода 40 определения геологии толщи пород, например, определения местоположения и параметров плотности границ и слоев в геологическом разрезе. Метод 40 применяется в сочетании, например, с множеством гравиметрических датчиков, таких как компоновка 20 измерительных приборов и/или датчики 26, устройством 22 обработки данных и/или наземным устройством 24 обработки. Тем не менее, метод 40 может применяться в сочетании любой применимой комбинацией процессоров и датчиков. Метод 40 включает одну или несколько стадий 41-45. В одном из вариантов осуществления метод 40 предусматривает выполнение всех стадий 41-45 в описанном порядке. Тем не менее, некоторые стадии могут быть исключены, стадии могут быть добавлены, или порядок следования стадий может быть изменен.
Метод 40 и алгоритмы, описанные в связи со методом 30, используются для определения приблизительных местоположений
Figure 00000030
геологических границ zk при наличии данных
Figure 00000031
скважинных гравиметрических исследований. В одном из вариантов осуществления местоположение геологической границы определяется как местоположение, в котором происходит скачок истинной плотности ρ от первого значения ко второму значению. "Скачок" может определяться как изменение плотности между местоположениями двух соседних датчиков, которое соответствует выбранной пороговой величине, или превышает ее. Одним из примеров такого скачка является изменение плотности, составляющее около 0,2 г/куб. см.
На первой стадии 41 размещают в стволе 12 скважины измерительную аппаратуру, такую как компоновка 20 измерительных приборов. Аппаратура может спускаться в ствол скважины посредством любого применимого средства доставки, такого как колонна 11 труб или кабель. В одном из вариантов осуществления датчиками 26 являются абсолютные гравиметрические датчики.
На второй стадии 42 осуществляют множество измерений
Figure 00000032
на протяжении выбранного периода времени. Каждое измерение
Figure 00000032
. включает измерение, выполняемое одним из множества датчиков 26 в выбранный момент времени. Например, в компоновку 20 измерительных приборов входит Ns гравиметрических датчиков 26, расположенных с фиксированными сдвигами на интервал h. Процессор, такой как наземное устройство 24 обработки, генерирует или принимает данные, отображающие измерения
Figure 00000032
.
В одном из вариантов осуществления на третьей стадии 43 делаются допущения о предполагаемой плотности, которые используются в качестве априорной информации. Например, допускается, что сопутствующий границе скачок Δρ плотности является высоким (например, от около 0,2 г/куб. см до около 0,3 г/куб. см), а слои в геологическом разрезе являются довольно толстыми применительно к шагу сбора данных, например, в пределах слоя расположено множество датчиков. В одном из вариантов осуществления допускается, что на каждый слой приходится по меньшей мере три датчика. Соответственно, в этом варианте осуществления метода 30 определяются геологические границы между толстыми слоями с высоким контрастом по плотности и пропускаются границы между тонкими слоями или слоями с низким контрастом по плотности.
В одном из вариантов осуществления метода 30 предусмотрен ряд дополнительных допущений в отношении зашумленных данных измерений, т.е. данных с погрешностями в определении местоположения и/или погрешностями измерений.
Во-первых, может допускаться, что погрешность ξj измерений датчика имеет нормальное распределение с нулевым средним, а
Figure 00000033
не превышает определенной величины εb с вероятностью Р, близкой к единице. Например, если εb равна умноженному на 3 отклонению ξj то согласно правилу трех сигм
Figure 00000034
с вероятностью Р=0,997. Например, если εb принимается за малую величину, это указывает на то, что данные являются мало зашумленными, и алгоритм становится более чувствительным, позволяя обнаруживать больше границ. Тем не менее, если данные являются в действительности зашумленными, эти границы могут являться паразитными, и может использоваться большая величина εb.
Во-вторых, могут делаться допущения в отношении колебания плотности и предполагаемой толщины слоев. Путем регуляризации сглаживается вектор Gj (описанный далее), в результате чего вдоль соответствующих границ на определенном расстоянии начинают ощущаться другие границы. Соответственно, нахождение определенной геологической границы включает использование расчетов скачка плотности на соседних границах и расстояния до них. Эта информация задана колебанием R плотности и предполагаемой минимальной толщиной Т слоя. Может допускаться, что общее колебание плотности в каждом сегменте
Figure 00000035
не превышает R, т.е. истинная плотность удовлетворяет неравенству
Figure 00000036
при всех k=1,…,N. Величина Т и интервал h, также именуемый шагом h сбора данных, определяют предполагаемое число датчиков на слой р=[T/h]. В одном из вариантов осуществления в качестве предполагаемого числа датчиков на слой выбирается по меньшей мере три датчика. В данном случае, [] означает целую часть числа р.
Описанные алгоритмы определяют присутствие границ между парой датчиков путем проверки выполнения определенного условия. В силу погрешности данных и влияния соседних границ это условие может выполняться не для выбранной пары датчиков, а для соседней или даже еще более отдаленной пары. Это отклонение возрастает при небольшом скачке Δρk плотности, больших погрешностях ξj или близости соседних границ. Соответственно, указывается близлежащая область поиска, т.е. максимальное расстояние В между истинным местоположением zk границы и искомой приблизительной границей
Figure 00000037
. Если расстояние В является небольшим, алгоритм может не позволять видеть границы с низким скачком плотности. Напротив, если расстояние В является большим, вследствие шума могут возникать паразитные границы. Величина В и шаг h сбора данных определяют имеющий натуральное значение параметр s=[B/h], используемый в алгоритме.
На четвертой стадии 44 используются алгоритмы для анализа данных гравиметрических исследований и определения местоположения одной или нескольких границ и сопутствующего им изменения плотности. Далее описан один из вариантов осуществления алгоритма при условии, что данные гравиметрических исследований
Figure 00000032
не содержат погрешностей, или погрешности являются минимальными.
В этом варианте осуществления метода 40 для гравитационного поля (без нормального градиента) используется следующее выражение:
Figure 00000038
в котором:
Figure 00000039
и:
Figure 00000040
В этом представлении акцентируется, что g(z) является кусочно линейной функцией, разрывы которой зависят от изменений или скачков Δρk плотности. В случае содержащих погрешности промысловых данных это означает, что
Figure 00000041
Присутствие границы (в случае точных не содержащих погрешностей данных) становится очевидным, если для последовательности измерений gj определена разность D2g второго порядка:
Figure 00000042
Эта разность второго порядка обозначается как Gj. В алгоритме допускается, что глубина zk залегания границы проходит между датчиками (при наличии датчиков nk и nk+1), находящимися на глубинах
Figure 00000043
и
Figure 00000044
, и имеет относительное местоположение λk между
Figure 00000045
и
Figure 00000046
, при этом
Figure 00000047
. Если каждый слой содержит по меньшей мере три датчика, т.е. nk+2<nk+1, то
Figure 00000048
ненулевые элементы Gj, соответствующие присутствию границ, разделены нулевыми элементами. Соответственно, zk и Δρk могут определяться следующим образом. Если Gj+Gj+1≠0, a Gj-1=Gj+2=0, то между zj и zj+1 находится граница z, которая может быть найдена согласно формуле:
Figure 00000049
а скачок плотности быть найден согласно формуле:
Figure 00000050
На фиг. 5 проиллюстрирован один из примеров разности Gj второго порядка для имитированных не содержащих погрешностей данных гравиметрических исследований. Данные генерированы на основании модели плотности, а вычисления осуществлены с использованием группы гравиметрических датчиков, разнесенные на интервал (h) в один метр. Представленные на фиг. 5 данные демонстрируют, с использованием описанных алгоритмов могут ясно определяться границы толщ пород. Например, приведенный выше алгоритм используется для обнаружения границ, которые расположены и показаны в виде пиков вблизи датчиков с номерами 4, 27, 44, при условии, что слои вокруг каждой обнаруженной границы являются достаточно толстыми для осуществления трех гравиметрических исследований внутри слоя.
Далее описан другой вариант осуществления метода 40 применительно к общему случаю, когда данные измерений, содержат погрешности. Алгоритм выводят путем регуляризации, например, путем использования свертки Gj с определенной дельтообразной последовательностью и осуществления анализа с целью определения того, какие контрасты по плотности (Δρ) можно отличить от паразитных данных, получаемых вследствие погрешностей (например, погрешностей измерений и определения глубины). Геологические границы определяют итерационно, начиная с границы с наибольшим скачком Δρk плотности и заканчивая границами, отличимыми от паразитных явлений вследствие шума.
Данные, используемые в этом варианте осуществления, считаются зашумленными данными, при этом данные каждого гравиметрического исследования содержат определенные погрешности и могут быть представлены в виде
Figure 00000051
означает погрешность измерений и/или погрешности в определении местоположений гравиметрических датчиков 26.
В этом варианте осуществления вектор Gj разности второго порядка содержит определенную погрешность и обозначен как
Figure 00000052
. К разности второго порядка для последовательности данных гравиметрических исследований применяется определенная регуляризация. Разность второго порядка может быть представлена как:
Figure 00000053
В одном из вариантов осуществления
Figure 00000054
сглаживается путем использования свертки с двусторонней последовательностью K(q), содержащей элементы
Figure 00000055
, при этом 0≤q<1, j=0,±1,±2,…, а значение Q=(1-q)/(1+q) выбрано из условия
Figure 00000056
. Свертка разности второго порядка обозначается как Cj, а приблизительное изменение Vj плотности может быть выведено из следующих уравнений:
Figure 00000057
Figure 00000058
в которых "q" означает параметр регуляризации, a Ns означает число датчиков. Как видно из приведенных уравнений, когда q=0,
Figure 00000059
.
Согласно условию линейности С может быть представлено следующим уравнением:
Figure 00000060
в котором Gk означает вектор с элементами
Figure 00000061
, где j=1,…,Ns, а
Figure 00000062
означает разность второго порядка на определенной границе "k", которая обозначается как nk. Вектор Сk=K(q)∗Gk соответствует границе k-го порядка и содержит компоненты:
Figure 00000063
Может быть выведен вектор Е=K(q)∗(D2ξ), который содержит компоненты:
Figure 00000064
Для определенной фиксированной границы nK, имеющей местоположение zK, компоненты С и V с близкими к nК номерами могут быть представлены как:
Figure 00000065
Figure 00000066
В этом варианте осуществления λK=(zK-zj)/h для приблизительной границы nK, находящейся между датчиками на глубинах
Figure 00000067
и
Figure 00000068
. На основании приведенных выше уравнений могут быть определены следующие обозначения
Figure 00000069
Figure 00000070
Figure 00000071
Figure 00000072
С помощью приведенных выше уравнений может быть выведена следующая формула изменения плотности:
Figure 00000073
Видно, что при ε=0 и q=0 функция ошибок eK,l(q)=0, и для определения местоположения границы и скачка плотности могут использоваться такие формулы, как и в случае точных или не содержащих погрешностей данных.
В случае зашумленных данных алгоритм предусматривает сведение к минимуму остаточного члена еK,l(q) путем надлежащего выбора параметра q регуляризации, исходя из описанных выше допущений. С этой целью по отдельности оценивается каждый член в eK,l(q). Оценка eK,l(q) в алгоритме начинается с последнего члена, относящегося к погрешности измерения датчик (т.е. с последнего члена уравнения (24)). Из ξj путем свертки получают случайную переменную Еj+Ej+1:
Figure 00000074
Если ε означает отклонение ξj, то отклонение Ej+Ej+1 равно
Figure 00000075
. Путем вычисления:
Figure 00000076
получают следующую оценку:
Figure 00000077
с вероятностью Р,
и, соответственно, оценку последнего члена уравнения для еK,l(q):
Figure 00000078
с вероятностью Р.
Выполнение алгоритм продолжается путем оценки первых членов в eK,l(q). С использованием тождества Абеля для последовательностей можно вывести следующее уравнение:
Figure 00000079
Аналогичным образом,
Figure 00000080
. Затем оценка для eK,l(q) может быть отображена следующим уравнением (справедливым с вероятностью Р):
Figure 00000081
На фиг. 6 представлена наглядная иллюстрация 50 значений Vj, которые иллюстрируют применение алгоритма для сведения к минимуму остаточного члена eK,l(q) с целью локализации геологических границ, т.е. нахождения пары датчиков, между которыми проходит граница. Для каждого значения l показана диаграмма 52 ΔρKfK,l(q) в зависимости от λK, а также диаграммы 54 и 56, иллюстрирующие функцию, увеличенную на
Figure 00000082
и уменьшенную на
Figure 00000083
, соответственно.
Пара (λK,
Figure 00000084
) всегда находится на соответствующей полосе, ограниченной диаграммами 54 и 56. В случае не содержащих погрешностей данных εb=0, q=0,
Figure 00000085
, а остальные
Figure 00000084
, с малым значением l равны нулю. Соответственно,
Figure 00000086
достигает максимума при j=nK.
В случае присутствия погрешностей алгоритм предусматривает уменьшение
Figure 00000082
путем выбора значения q, чтобы
Figure 00000087
достигал максимума при j=nK (или соседних значениях j). На фиг. 6 показано, что это не всегда возможно в случае зашумленных данных, и максимум может смещаться в соседнюю точку. Более точно, если
Figure 00000088
или аналогичным образом
Figure 00000089
то
Figure 00000087
достигает максимума в одной из точек на расстоянии определенного интервала "s" от приблизительной границы nK, т.е. j=nK-s,…,nK+s. В этом варианте осуществления параметр q выбран таким образом, чтобы свести к минимуму Fs(q). После того, как найдена точка "q∗" минимума, скачки Δρ плотности на геологических границах, которые могут быть локализованы в пределах интервалов s между датчиками, должны удовлетворять неравенству:
Figure 00000090
а соответствующее максимальное значение
Figure 00000087
должно удовлетворять неравенству:
Figure 00000091
Кроме того,
Figure 00000092
. Соответственно, можно заключить, что новая найденная граница пролегает между
Figure 00000093
и
Figure 00000094
, а Vj является ее приблизительным скачком плотности. Точное местоположение границы в пределах интервала является более трудно уловимым. В стандартном случае, когда ε=0, а q=0, положение λ задано формулой:
Figure 00000095
В случае, когда ε=0, q>0, а соседние границы отсутствуют, положение λ задано формулой:
Figure 00000096
При применении этой формулы в случае зашумленных данных полученные значения могут находиться за пределами интервала [0, 1]. При получении такого результата формула определения местоположения между
Figure 00000093
и
Figure 00000097
модифицируется следующим образом:
Figure 00000098
что всегда дает значения в пределах интервала [0, 1].
В одном из вариантов осуществления после того, как найдены некоторые границы nK, на пятой стадии 45 вычитается их влияние из измеренного гравитационного поля, и определяется очередная граница.
Например, на стадии 34 определено Nb границ, каждая из которых имеет глубину
Figure 00000099
и скачок “
Figure 00000100
” плотности. Число датчиков, непосредственно предшествующих (т.е. вверх по стволу скважины) границе, обозначено как “
Figure 00000101
” в результате чего
Figure 00000102
. Добавление очередной границы осуществляется следующим образом.
Сначала выбирается максимальное колебание R* плотности
Figure 00000103
. Вычисляется точка q* минимума функции Fs, как описано выше, но с использованием колебания R* плотности, т.е. с использованием Fs(q;εb,R*,р). Затем вычисляется V*, как описано выше с использованием R*, т.е.:
Figure 00000104
.
Вычисляются векторы G*, С и V. Как показано далее, элементы G* вычисляются путем вычитания найденного для каждой границы Nb, значения Gj, которое обозначено как Gjbk. Эти векторы вычисляются на основании следующих уравнений:
Figure 00000105
Figure 00000106
в которых
Figure 00000107
Figure 00000108
и
Figure 00000109
Затем аналогично стадии 34 описанного метода находят точку j=j максимума
Figure 00000087
, соответствующую другой границе Nb+1 и определяют местоположение λ границы Nb+1 как описано выше.
Если соблюдено условие
Figure 00000110
, добавляется граница Nb+1 со следующим местоположением и скачком плотности:
Figure 00000111
Тем не менее, если условие
Figure 00000110
не соблюдено, граница не добавляется и выполнение алгоритма прекращается. Затем стадия 45 может повторно выполняться, пока не останется границ, удовлетворяющих указанным условиям.
Помимо метода 30 определения местоположений и изменений плотности геологических границ также предложен способ инверсии данных скважинных гравиметрических исследований, именуемый в изобретении методом определения регуляризованной плотности с предварительно локализованными границами (методом РПГ или RDB, от английского - regularized density method with prelocated boundaries).
Если истинные местоположения всех геологических границ заданы с высокой точностью, или предложенным методом обнаружены все местоположения, можно проложить все границы и инвертировать данные скважинных гравиметрических исследований. Тем не менее, в некоторых вариантах осуществления может быть невозможным гарантировать нахождение всех геологических границ описанным методом. Соответственно, предложен метод РПГ.
Первая стадия метода РПГ включает априорное допущение того, что слои являются достаточно толстыми относительно шага "h" сбора данных (т.е. интервала между гравиметрическими датчиками) (например, вмещают по меньшей мере 3 датчика на слой). С использованием данных гравиметрических исследований определяют границы насколько это возможно с использованием метода 40. Например, находят геологические границы zk (включая полученные предполагаемые границы
Figure 00000112
) и добавляют их к набору модельных границ
Figure 00000113
, первоначально полученных, например, путем равномерного деления интервала наблюдений
Figure 00000114
на (Ns-1)М частей. Способ нахождения
Figure 00000112
описан выше в качестве метода 30 применительно как к не содержащим погрешностей, так и к зашумленным данным.
Вторая стадия метода РПГ включает решение следующей задачи минимизации:
Figure 00000115
в которой А=(ajk) означает характеристическую матрицу, у которой элемент аjk равен
Figure 00000116
, при этом ρk означает удельную плотность, a zk заменены
Figure 00000117
. Параметр α регулирует замыкание искомой плотности относительно эталонной модели ρref при условии априорных допущений (средней плотности в простейшем случае), а β отвечает за сглаживание, т.е. замыкание плотностей в соседних слоях модели. Функция wk определяется как:
Figure 00000118
Соответственно, в наборе модельных границ
Figure 00000117
содержатся точки двух типов:
1. точки, полученные путем равномерного деления интервала наблюдения
Figure 00000119
на (Ns-1)M частей, в частности, включая точки
Figure 00000120
датчиков, и
2. точки
Figure 00000112
приблизительных границ, найденные на первой стадии.
Точки типа 1 необходимы для обеспечения гибкости ρm; а добавление точек
Figure 00000112
обеспечивает скачки ρm вблизи истинных геологических границ.
В одном из вариантов осуществления метода РПГ используются свойства гравитационного пола, определенные в стволе скважины, и априорная информация о слоях в геологическом разрезе. Одним из примеров такой априорной информации в данном случае является зависимость Н/h≥3 при толщине H слоя и шаге h сбора данных и высокого контраста по плотности на геологических границах (например, критический контраст по плотности зависит от погрешности датчика и интервала и составляет порядка 0,2 г/куб. см).
Описанные устройства и способы обеспечивают различные преимущества по сравнению с известным уровнем техники. Например, устройства и способы позволяют с высокой точностью определять местоположения и плотность геологических границ, а также отличать указывающие границу скачки плотности от скачков вследствие шума.
Кроме того, способ инверсии методом РПГ является более точным, чем другие способы. Например, на фиг. 7-11 показана точность метода РПГ в сравнении с известным из уровня техники методом определения кажущейся плотности (КП). В этих примерах сравнивается точность методов КП и РПГ, т.е. разность
Figure 00000121
между найденной плотностью ρm и истинной плотностью ρ. Один из способов нахождения этой разности предусматривает вычисление среднеквадратической ошибки (СКО):
Figure 00000122
Кроме того, с целью получения полной картины погрешностей также вычисляется следующая функция распределения ошибок (EDF):
Figure 00000123
которая указывает, в каком числе точек (в процентах) погрешность превышает заданный уровень “t”. Функция EDF(t) всегда является невозрастающей; при этом меньшее значение EDF{t) означает более высокую точность.
Сравнение включает следующие стадии. Сначала генерируют данные скважинных гравиметрических исследований с использованием, например, заданной модели плотности, и загрязняют данные гауссовым шумом уровня "ε". Затем инвертируют скважинные данные с использованием методов КП и РПГ. Наконец, сравнивают инвертированную плотность с истинной плотностью ρ, вычисляют среднеквадратическую ошибку и строят кривую функции распределения ошибок EDF(t).
В методе РПГ выбирают параметр β регуляризации согласно хорошо известному остаточному принципу:
Figure 00000124
, где
Figure 00000125
означает данные гравиметрических исследований, соответствующие найденной плотности. Эталонная модель ρref представляет собой среднюю плотность, вычисленную на основании всего набора данных гравиметрических исследований. Во избежание особенности системы уравнений в качестве первого параметра α регуляризации используют малое число.
На фиг. 7-10 показаны примеры результатов сравнения. Была проведена серия экспериментов на моделированных данных гравиметрических исследований с использованием различных значений погрешности датчиков и интервала между датчиками, как показано далее в Таблице 1:
Случай СКО, г/куб. см Погрешность ε датчиков, мкГал Интервал h между датчиками, м Метод Фиг.
1 0,037 1 1 РПГ 2
2 0,066 1 1 КП 2
3 0,067 3 1 РПГ 3
4 0,068 5 0,5 РПГ 4
5 0,075 5 1 РПГ 5
Случай СКО, г/куб. см Погрешность ε датчиков, мкГал Интервал h между датчиками, м Метод Фиг.
6 0,080 3 1 КП 6
7 0,098 3 3 РПГ; 6
РП
8 0,104 5 1 КП 5
9 0,107 3 3 КП 6
10 0,168 5 0,5 КП 4
На фиг. 7 показаны результаты 60 определения плотности с использованием способа инверсии методом РПГ (кривая 62) и способа инверсии методом КП (кривая 64) с сравнении с истинной плотностью (кривая 66). Эти результаты вычисляют при погрешности датчиков 1 мкГал и интервале 1 м между датчиками. Вертикальные линии сетки указывают положения датчиков. Оба метода демонстрируют отличную согласованность с истинной плотностью. СКО в методах РПГ и КП составляют, соответственно, 0,037 г/куб. см и 0,066 г/куб. см.
На фиг. 8 показаны результаты применения метода РПГ и КП при погрешности датчиков 3 мкГал и интервале 1 м между датчиками. В этом случае в результате применения метода КП были получены паразитные колебания. Метод РПГ демонстрирует хорошее определение местоположения границ слоев со сглаживанием плотности внутри слоя. СКО в методах РПГ и КП составляют, соответственно, 0,067 г/куб. см и 0,08 г/куб. см. Следует отметить, что в этом случае СКО в методе РПГ является почти такой же, как в методе КП при погрешности 1 мкГал на фиг. 7.
На фиг. 9 показаны результаты применения методов РПГ и КП при погрешности датчиков 5 мкГал и интервале 0,5 м между датчиками результаты. Следует отметить, что датчики находятся на глубинах, отображенных вертикальными линиями сетки, и между вертикальными линиями сетки. Эти результаты показывают, что при высокой погрешности датчиков и небольшом интервале между датчиками метод КП дает очень большие погрешности (СКО=0,168 г/куб. см). Напротив, продемонстрировано, что даже при высокой погрешности датчиков метод РПГ позволяет определять границы при небольшом интервале между датчиками (СКО=0,068 г/куб. см).
На фиг. 10 показаны результаты применения методов РПГ и КП при погрешности датчиков 5 мкГал и интервале 1 м между датчиками. СКО в методах РПГ и КП составляет 0,075 г/куб. см и 0,104 г/куб. см, соответственно. Тем не менее, метод РПГ позволяет определять некоторые границы. Плотность между границами сглажена.
Приведенные результаты экспериментов демонстрируют преимущества метода РПГ. Показано, что при меньшей погрешности датчиков и интервале между датчиками уменьшается среднеквадратическая ошибка и улучшается реконструкция распределения по плотности. При фиксированной погрешности датчиков и интервале между датчиками метод РПГ всегда обеспечивает более высокую точность, чем метод КП.
Погрешности в определении плотности в методе КП возникают по двум причинам: при большом значении h датчик может находиться слишком далеко от истинных границ слоев, а при малых значениях h даже незначительная погрешность датчика приводит к паразитным колебаниям вследствие некорректной постановки задачи. Метод РПГ позволяет преодолевать оба недостатка метода определения кажущейся плотности: сначала определяются границы с высокими скачками плотности, а затем используется регуляризация для сглаживания плотности внутри слоев.
Описанный "ствол скважины" означает один ствол, который образует всю или часть пробуренной скважины. Описанные "толщи пород" означают различные структуры и материалы, которые могут встречаться в подземной среде. Соответственно, следует учесть, что, хотя термин "толща пород" относится в целом к интересующим геологическим формациям, используемый термин "толщи пород" в некоторых случаях может включать любые интересующие геологические точки или объемы (такие как обследуемый район), включая содержащиеся в них флюиды. Кроме того, помимо толщ пород в стволе скважины также может находиться различный буровой инструмент или оборудование для заканчивания скважин.
Помимо этого, следует отметить, что используемый термин "бурильная колонна" или "колонна" относится к любой конструкции или несущему элементу, применимому для спуска инструмента в ствол скважины или для соединения с поверхностью бурового долота, и не ограничен описанными в изобретении конструкцией и конфигурацией. Например, колонна 11 труб сконфигурирована как эксплуатационная колонна или колонна для определения параметров продуктивного пласта. Кроме того, хотя описано, что компоновка 20 расположена в стволе скважины или сообщается со стволом скважины, компоновка 20 не ограничена этим. Компоновка 20 может использоваться для любых наземных или скважинных измерений давления и может быть включена в любой применимый несущий элемент или снабжена им. Используемый термин "несущий элемент" означает любое устройство, компонент устройства, сочетание устройств, среду и/или элемент, который может использоваться для доставки, размещения, опоры или иного облегчения использования другого устройства, компонента устройства, сочетания устройств, среды и/или элемента. Неограничивающие примеры несущих элементов включают бурильные колонны из спиральных труб, сочлененных труб и любое их сочетание или часть. Другие примеры несущих элементов включают обсадные трубы, кабели, спускаемые на кабеле зонды, зонды на скользящей муфте, скважинные переводники, КНБК, бурильную колонну.
Идеи изобретения могут быть воплощены в различных системах анализа и/или аналитических компонентах, включая цифровые и/или аналоговые системы. Система может содержать такие компоненты, как процессор, запоминающие среды, память, устройство ввода, устройство вывода, канал связи (проводной, беспроводной, гидроимпульсный, оптический или иной), пользовательские интерфейсы, программы системы программного обеспечения, процессоры сигналов (цифровых или аналоговых) и другие такие компоненты (такие как резисторы, конденсаторы, индукторы и т.п.) для обеспечения функционирования и исследований, выполняемых описанными в изобретении устройствами и способами любым из нескольких методов, хорошо известных из техники. Предполагается, что идеи изобретения могут, но необязательно должны быть реализованы в сочетании с набором выполняемых компьютером команд, которые хранятся на машиночитаемом носителе, включая запоминающие устройства (ПЗУ, ОЗУ), оптические устройства (ПЗУ на компакт-диске), магнитные устройства (диски, накопители на жестких дисках) или устройства любого другого типа, и при выполнении которых в компьютере реализуется способ согласно настоящему изобретению. Эти команды могут обеспечивать функционирование, управление, сбор данных, исследования и любые другие функции оборудования, которые разработчик системы, владелец, пользователь или иное лицо сочтет важными помимо описанных в изобретении функций.
Кроме того, с целью обеспечения особенностей идей настоящего изобретения могут быть предусмотрены и использоваться различные другие компоненты. Например, в подтверждение различных особенностей, рассмотренных в изобретении, или других не описанных функций могут использоваться линия отбора проб, хранилище проб, отборная камера, линия выпуска проб, насос, поршень, источник питания (например, по меньшей мере одно из следующего: генератор, дистанционный источник питания и батарея), источник вакуума, источник давления, холодильная (т.е. охлаждающая) установка или источник, нагревающий компонент, движущая сила (такая как сила поступательного движения, сила тяги или вращающая сила), магнит, электромагнит, датчик, электрод, передатчик, приемник, приемопередатчик, контроллер, оптическая установка, электрическая установка или электромеханическая установка.
Специалист в данной области техники поймет, что различные компоненты или технологиями могут обеспечивать определенные необходимые или выгодные функциональные возможности или признаки. Соответственно, считается, что эти функциональные возможности и признаки, которые могут потребоваться в подтверждение прилагаемой формулы изобретения и ее разновидностей, являются неотъемлемой частью описанных идей и частью раскрытого изобретения.
Хотя изобретение описано со ссылкой на примеры его осуществления, специалисты в данной области техники поймут, что в него могут быть внесены различные изменения, а различные элементы могут быть заменены эквивалентами в пределах объема изобретения. Кроме того, с целью приспособления конкретного прибора, ситуации или материала к идеям изобретения специалистами в данной области техники может быть предусмотрено множество модификаций, не выходящих за пределы его существа и объема. Соответственно, предполагается, что изобретение не ограничено конкретным вариантом осуществления, раскрытым в качестве лучшего варианта его изобретения, а включает все варианты осуществления, входящие в объем прилагаемой формулы изобретения.

Claims (9)

1. Способ определения геологии толщи пород, включающий:
прием данных гравиметрических исследований от каждого из множества гравиметрических датчиков nsj, упорядоченно сгруппированных по длине ствола скважины в толще пород, каждый из которых генерирует данные gj гравиметрического исследования, соответствующие местоположению zsj, и каждый из которых разделен интервалом h,
генерирование модели толщи пород, содержащей приблизительные геологические границы Nm, имеющие приблизительную глубину zmk и определяющие число слоев в геологическом разрезе между ними,
допущение того, что каждая геологическая граница находится в местоположении, в котором изменение плотности соответствует выбранной пороговой величине или превышает ее, а каждый из слоев в геологическом разрезе имеет толщину, охватываемую двумя или более из множества датчиков nsj, и
определение местоположения и изменения Δρ плотности геологической границы z между местоположениями zsj и zsj+1 исходя из данных gj гравиметрических исследований и интервала h.
2. Способ по п.1, в котором каждый из слоев в геологическом разрезе имеет толщину, охватываемую по меньшей мере тремя из множества датчиков.
3. Способ по п.1, в котором определение включает определение местоположения геологической границы на основании уравнения:
Figure 00000126
,
в котором Gj означает разность второго порядка для последовательности измерений gj и представлена уравнением:
Figure 00000127
.
4. Способ по п.2, в котором определение включает определение изменения Δρ плотности на основании уравнения:
Figure 00000128
.
5. Способ по п.1, в котором определение включает:
допущение максимального колебания R плотности между границей z и соседней границей и предполагаемой толщины Т слоя в геологическом разрезе между границей z и соседней границей,
определение предполагаемого числа датчиков на слой р, при этом р=[T/h], и
допущение максимального расстояния В между расчетной границей z и действительной границей и определение имеющего натуральное значение параметра s, при этом s=[B/h].
6. Способ по п.1, в котором гравиметрические исследования gj представляют собой последовательность гравиметрических исследований, содержащих погрешность ξj и представленных уравнением:
Figure 00000129
,
при этом стадия определения включает вычисление разности Gεj второго порядка для последовательности гравиметрических исследований на основании уравнения:
Figure 00000130
.
7. Способ по п.6, в котором стадия определения включает использование свертки Cj разности Gεj второго порядка с последовательностью Kj регуляризации, представленной уравнением:
Figure 00000131
,
в котором q означает параметр регуляризации, значение которого составляет от нуля до единицы, a Q представлена уравнением:
Q=(1-q)/(1+q).
8. Способ по п.7, в котором использование свертки включает выведение следующих уравнений:
Figure 00000132
, j=1, …, Ns (or C=K(q)*Gε), и
Figure 00000133

в которых Vj означает приближение границы изменения плотности.
9. Способ по п.8, в котором стадия определения включает фиксацию приблизительной границы nK, залегающей на соответствующей глубине zK, и выбор значения q, при котором абсолютная величина Vj является максимальной, при этом Vj представлена следующим уравнением:
Figure 00000134

в котором член Ej+Ej+1 представлен уравнением:
Figure 00000135

в котором ΔρK означает скачок плотности на границе nK, λK=(zK-zj)/h для приблизительной границы nK, а целое число j, соответствующее точке, в которой абсолютная величина Vj имеет максимальное значение, указывает, что граница nK пролегает между датчиками, находящимися на глубинах zsj и zsj+1.
RU2014113160/28A 2011-09-07 2011-09-07 Устройство и способ определения геологических границ RU2600493C2 (ru)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/RU2011/000684 WO2013036156A1 (en) 2011-09-07 2011-09-07 Apparatus and method for estimating geologic boundaries

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2014113160A RU2014113160A (ru) 2015-10-20
RU2600493C2 true RU2600493C2 (ru) 2016-10-20

Family

ID=47830585

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014113160/28A RU2600493C2 (ru) 2011-09-07 2011-09-07 Устройство и способ определения геологических границ

Country Status (3)

Country Link
US (1) US9341739B2 (ru)
RU (1) RU2600493C2 (ru)
WO (1) WO2013036156A1 (ru)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9778393B2 (en) * 2014-05-05 2017-10-03 Vale S.A. Method and system for density correction for geophysical well logging inside drilling rods
US9717711B2 (en) 2014-06-16 2017-08-01 The Lauridsen Group Methods and compositions for treating Clostridium difficile associated disease
US20170090063A1 (en) * 2014-06-25 2017-03-30 Halliburton Energy Services, Inc. Methods and Systems for Permanent Gravitational Field Sensor Arrays
WO2015199684A1 (en) * 2014-06-25 2015-12-30 Halliburton Enery Services, Inc. Optically obtaining gravitational field measurements in a downhole or subsea environment
US11434754B2 (en) 2019-05-28 2022-09-06 Erdos Miller, Inc. Automated telemetry for switching transmission modes of a downhole device
CN112417077B (zh) * 2020-11-25 2022-06-10 首都师范大学 地质体边界的自动简化方法、装置和电子设备
US11814954B2 (en) * 2021-02-04 2023-11-14 Black Diamond Oilfield Rentals LLC Optimization of automated telemetry for a downhole device
US11229962B1 (en) 2021-04-08 2022-01-25 Black Diamond Oilfield Rentals, LLC System, method and apparatus for fin cutter for downhole tool
CN113311495B (zh) * 2021-05-31 2022-07-19 武汉大学 一种间接测量重力的方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4625547A (en) * 1985-12-23 1986-12-02 Mobil Oil Corporation Borehole gravimetry logging
US5218864A (en) * 1991-12-10 1993-06-15 Conoco Inc. Layer density determination using surface and deviated borehole gravity values
US5821413A (en) * 1997-04-10 1998-10-13 Atlantic Richfield Company Gravity gradiometry in a wellbore using a virtual long-baseline

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3747403A (en) * 1970-07-27 1973-07-24 Chevron Res Gravimetric determination of anomalies lateral to boreholes
US4596139A (en) 1985-01-28 1986-06-24 Mobil Oil Corporation Depth referencing system for a borehole gravimetry system
US6014343A (en) * 1996-10-31 2000-01-11 Geoquest Automatic non-artificially extended fault surface based horizon modeling system
US5970787A (en) 1997-10-29 1999-10-26 Schlumberger Technology Corporation Downhole gravity tool
CA2369566A1 (en) 1999-04-02 2000-10-12 Alan Royce Huffman A method for gravity and magnetic data inversion using vector and tensor data with seismic imaging and geopressure prediction for oil, gas and mineral exploration and production
GB0125713D0 (en) 2001-10-26 2001-12-19 Statoil Asa Method of combining spatial models
AU2004223403A1 (en) 2003-03-21 2004-10-07 Mark E. Ander Gravity techniques for drilling and logging
EP1972965A3 (en) 2007-03-22 2011-11-16 Scintrex Limited Method and apparatus for measurements of gravity in small diameter boreholes
US8072841B2 (en) * 2008-12-10 2011-12-06 Westerngeco L.L.C. Adaptive wavefront reconstruction
BRPI1010645A2 (pt) * 2009-05-11 2016-03-15 Baker Hughes Inc aparelho e método para avaliação por multissensores de uma propriedade de uma formação de terra
US8527205B2 (en) 2009-08-21 2013-09-03 Schlumberger Technology Corporation Gravity interpretation workflow in injection wells

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4625547A (en) * 1985-12-23 1986-12-02 Mobil Oil Corporation Borehole gravimetry logging
US5218864A (en) * 1991-12-10 1993-06-15 Conoco Inc. Layer density determination using surface and deviated borehole gravity values
US5821413A (en) * 1997-04-10 1998-10-13 Atlantic Richfield Company Gravity gradiometry in a wellbore using a virtual long-baseline

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
С.С.Ильина. Метод определения геологических границ среды в обратной задаче гравиметрии / Материалы XLVIII Международной научной студенческой конференции "Студент и научно-технический прогресс": Геология / Новосиб. гос. ун-т, Новосибирск, 2010, стр.40. *

Also Published As

Publication number Publication date
US20130066560A1 (en) 2013-03-14
RU2014113160A (ru) 2015-10-20
US9341739B2 (en) 2016-05-17
WO2013036156A1 (en) 2013-03-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2600493C2 (ru) Устройство и способ определения геологических границ
US10429537B2 (en) Efficiency of pixel-based inversion algorithms
US8515721B2 (en) Method for integrated inversion determination of rock and fluid properties of earth formations
US8738293B2 (en) Apparatus and method for multi-sensor estimation of a property of an earth formation
US20170145804A1 (en) System and method for mapping reservoir properties away from the wellbore
US8120357B2 (en) Method and system for fluid characterization of a reservoir
US10495524B2 (en) Apparatus and method for monitoring production wells
AU2013293261B2 (en) Stratigraphic modeling using production data density profiles
EP2668523A2 (en) Apparatus and method for predicting vertical stress fields
US7542853B2 (en) Method and apparatus for geobaric analysis
US20150205002A1 (en) Methods for Interpretation of Time-Lapse Borehole Seismic Data for Reservoir Monitoring
CN112930427A (zh) 弹性自适应井下采集系统
US20170335664A1 (en) Fluid Loss Determination Apparatus, Methods, and Systems
CN110062897B (zh) 使用自组织映射来进行的岩石物理场评估
US20140036621A1 (en) Detecting and quantifying hydrocarbon volumes in sub-seismic sands in the presence of anisotropy
US10072500B2 (en) Gravity monitoring of a water-flooded zone in areal sweep
Shiwang et al. Integrated approach of reservoir characterization using multi-component induction tool in thinly laminated pay sands-a case study from Eastern Offshore India
US11874419B2 (en) System and method for automated domain conversion for seismic well ties
WO2017037494A1 (en) Method for evaluating fractures of a wellbore
Basak et al. Integration of 3D Seismic in the Absence of Core Data to Mitigate Porosity Uncertainty in a Deep, Over Pressure Reservoir in Niger Delta
Gallagher AAPG/Datapages Discovery Series No. 7: Multidimensional Basin Modeling, Chapter 2: Modeling Thermal Histories: How Important Are Thermal Conductivity Data?