RU2717685C1 - Способ прогноза температуры на глубинах ниже забоя скважин - Google Patents
Способ прогноза температуры на глубинах ниже забоя скважин Download PDFInfo
- Publication number
- RU2717685C1 RU2717685C1 RU2019116387A RU2019116387A RU2717685C1 RU 2717685 C1 RU2717685 C1 RU 2717685C1 RU 2019116387 A RU2019116387 A RU 2019116387A RU 2019116387 A RU2019116387 A RU 2019116387A RU 2717685 C1 RU2717685 C1 RU 2717685C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- well
- field
- electric
- vicinity
- resistivity
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 14
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 claims abstract description 4
- 230000035515 penetration Effects 0.000 claims abstract description 3
- 230000010287 polarization Effects 0.000 claims abstract description 3
- 230000035699 permeability Effects 0.000 claims description 4
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims description 4
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 abstract description 2
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 abstract description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract 1
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000001757 thermogravimetry curve Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B47/00—Survey of boreholes or wells
- E21B47/06—Measuring temperature or pressure
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V3/00—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation
- G01V3/08—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation operating with magnetic or electric fields produced or modified by objects or geological structures or by detecting devices
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geology (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области геофизики и может быть использовано для оценки температуры до глубин ниже забоя пробуренных скважин. Сущность: на поверхности Земли в окрестности пробуренных скважин, для которых известны данные электрокаротажа, измеряют горизонтальные компоненты естественного магнитотеллурического поля в интервале частот, достаточном для проникновения поля на глубину, до которой необходимо осуществить прогноз температуры. По двум поляризациям поля в первичном поле определяют компоненты тензора импеданса 
. Затем по значениям проводят одномерную инверсию, в результате которой в точке измерения поля строят вертикальный профиль удельного электрического сопротивления. Значения сопротивления определены для точек измерения температуры в скважине. По построенному в окрестности скважины профилю удельного сопротивления, а также по данным электрокаротажа в самой скважине строят профиль псевдоэлектрокаротажа до заданной глубины с использованием предварительно обученной первой искусственной нейросети соответствию построенного в окрестности скважины профиля удельного сопротивления и каротажных данных в самой скважине. Затем с использованием обученной нейросети выполняют прогноз псевдоэлектрокаротажа на глубинах ниже забоя скважины по данным удельного электрического сопротивления в ее окрестности на этих глубинах. Проводят обучение второй нейросети на соответствии данных электро- и термокаротажа в самой скважине, после чего с ее использованием строят прогнозную кривую температуры ниже забоя скважины по построенному на первом этапе псевдоэлектрокаротажу. Технический результат: повышение точности прогноза температуры на глубинах ниже забоя скважин, что, в свою очередь, повысит достоверность оценки потенциала геотермальных ресурсов, а также даст возможность обнаруживать залежи углеводородов по создаваемым в их окрестности температурным аномалиям. 2 з.п. ф-лы, 1 табл., 4 ил.
Description
Изобретение относится к области геофизических средств исследования Земли, а именно электромагнитных исследований (разведочной геофизики), и может быть использовано для оценки температуры до глубин ниже забоя пробуренных скважин.
Наиболее близким аналогом предлагаемого способа является способ прогноза температуры земных недр по детерминанту кажущейся электропроводности, определяемой по результатам магнитотеллурических зондирований в окрестности пункта осуществления прогноза (см. Спичак В.В., Захарова O.К. "Электромагнитный геотермометр", М., Издательство Научный мир, 2013, патент РФ №2326413, опубл. 10.06.2008).
Недостатком известного способа следует признать тот факт, что используемые с этой целью профили электропроводности в окрестности скважин зачастую существенно отличаются от электрокаротажа в самих скважинах, что ставит под сомнение точность такого прогноза температуры на глубинах ниже ее забоя.
Техническая проблема, решаемая с использованием разработанного способа, состоит в построении уточненных прогнозных оценок температуры на глубинах ниже забоя скважин по электромагнитным данным, измеренным в их окрестности, и данным электрокаротажа в самих скважинах.
Технический результат, получаемый при реализации предложенного способа, состоит в осуществлении более точного прогноза температуры на глубинах ниже забоя скважин, что, в свою очередь, повысит достоверность оценки потенциала геотермальных ресурсов, а также даст возможность обнаруживать залежи углеводородов по создаваемым в их окрестности температурным аномалиям.
Для достижения указанного технического результата предложено использовать разработанный способ прогноза температуры на глубинах ниже забоя скважин. Согласно разработанному способу на поверхности Земли в окрестности пробуренных скважин, для которых известны данные электрокаротажа, измеряют горизонтальные компоненты естественного магнитотеллурического поля в интервале частот, достаточном для проникновения поля на глубину, до которой необходимо осуществить прогноз температуры. Затем по значениям построенного импеданса 
проводят одномерную инверсию данных, в результате которой в точке измерения поля строят вертикальный профиль удельного электрического сопротивления, причем значения сопротивления определены для точек измерения температуры в скважине, по построенному в окрестности скважины профилю удельного сопротивления, а также по данным электрокаротажа в самой скважине строят профиль псевдо-электрокаротажа до заданной глубины с использованием предварительно обученной первой искусственной нейросети соответствию построенного в окрестности скважины профиля удельного сопротивления и каротажных данных в самой скважине, а затем с использованием обученной нейросети выполняют прогноз псевдо-электрокаротажа на глубинах ниже забоя скважины по данным удельного электрического сопротивления в ее окрестности на этих глубинах, затем проводят обучение второй нейросети на соответствии данных электро- и термокаротажа в самой скважине, после чего с ее использованием строят прогнозную кривую температуры ниже забоя скважины по построенному на первом этапе псевдо-электрокаротажу.
Разработанный способ осуществляют следующим образом. На поверхности Земли в окрестности пробуренных скважин, для которых имеются данные электрокаротажа, измеряют горизонтальные компоненты естественного электромагнитного (магнитотеллурического) поля в интервале частот, достаточном для проникновения поля на глубину, до которой необходимо осуществить прогноз температуры. Если до этой глубины известно распределение удельного сопротивления пород, то минимальную и максимальную частоты можно оценить из формулы для скин-слоя проникновения поля в среду 
где h - глубина, представляющая интерес, μ - магнитная проницаемость (в отсутствии магнитных аномалий равная магнитной проницаемости вакуума μ=μ0=4π×10-7 Г/м), ρ - априорное удельное сопротивление среды в точке измерения поля, ω - частота). Если распределение удельного сопротивления пород неизвестно, то можно использовать диапазон частот, характерный для стандартной электроразведочной электромагнитной аппаратуры, например, для часто используемой в России станции Phoenix MTU-5. После стандартной обработки измеренных временных рядов данных (см., например, Varentsov, Arrays of simultaneous electromagnetic soundings: design, data processing and analysis. In: Electromagnetic Sounding of the 
Interior (Ed. V. Spichak), Elsevier, Amsterdam, 2006) с использованием Фурье-преобразования получают значения в частотной области, и по двум поляризациям поля в первичном поле определяют компоненты тензора импеданса 
из формулы:
Затем по значениям 
проводят одномерную инверсию (например, согласно алгоритму, приведенному, в [Constable et al., 
inversion: A practical algorithm for generating smooth models from electromagnetic sounding data: Geophysics, 1987, 52(3), 289-300], в результате которой в точке измерения поля строят вертикальный профиль удельного электрического сопротивления (при этом важно, чтобы его значения были определены, в частности, в точках измерения температуры в скважине).
По построенному в окрестности скважины профилю удельного сопротивления, а также по данным электрокаротажа в самой скважине строят профиль псевдо-электрокаротажа до заданной глубины. Для этого искусственную нейросеть (см., например [Хайкин С. Нейронные сети. 2-е изд., испр.: Пер. с англ. - М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2006. - 1104 с.]) обучают соответствию построенного в окрестности скважины профиля удельного сопротивления и каротажных данных в самой скважине, а затем обученную таким образом нейросеть используют для прогноза псевдо-электрокаротажа на глубинах ниже забоя скважины по данным удельного электрического сопротивления в ее окрестности на этих глубинах.
На втором этапе проводят обучение второй нейросети на соответствии данных электро- и термокаротажа в самой скважине, а затем с ее помощью строят прогнозную кривую температуры ниже забоя скважины по построенному на первом этапе псевдо-электрокаротажу.
В качестве примера приведен электромагнитный прогноз температуры на глубинах ниже забоя скважин для двух скважин, пробуренных на Бишкекском геодинамическом полигоне (северный Тянь-Шань).
На Фиг. 1 и Фиг. 2 показаны кривые электрокаротажа (Rw), профили удельного электрического сопротивления (RMT), определенного с помощью одномерной инверсии магнитотеллурических данных, измеренных в их окрестности, и псевдо-электрокаротаж 
спрогнозированный на нижние половины глубин скважин для скважин 1 и 2, соответственно. На Фиг. 3 и 4 результаты прогноза температуры на нижние половины скважин 1 и 2 с помощью предложенного способа (кривые с индексом 2) сравниваются с результатами прогноза только по данным электрокаротажа Rw (кривые с индексом 1), только по данным удельного сопротивления RMT (кривые с индексом 3) и исходными термограммами.
В Таблице 1 приведены относительные ошибки прогноза температуры на нижние половины глубин скважин в %.
Как видно из Таблицы 1, применение предлагаемого способа (2) минимизирует ошибки прогноза и делает его менее зависящим от геологических неоднородностей в окрестности скважин. Высокая относительная точность прогноза температуры позволит реализовывать на практике оптимальные стратегии бурения разведочных скважин и существенно экономить на соответствующих затратах [Spichak V.V. A new strategy for geothermal exploration drilling based on using of an electromagnetic sounding data // Expanded Abstr. Int. Workshop on High Entalphy Geothermal Systems. San-Bemardino, California. 2013; Spichak V.V. Reduce geothermal exploration drilling costs: pourquoi pas?! // Expanded Abstr. D-GEO-D Conference, Paris, France, 2014].
Claims (5)
1. Способ прогноза температуры на глубинах ниже забоя скважин, отличающийся тем, что на поверхности Земли в окрестности пробуренных скважин, для которых известны данные электрокаротажа, измеряют горизонтальные компоненты естественного магнитотеллурического поля в интервале частот, достаточном для проникновения поля на глубину, до которой необходимо осуществить прогноз температуры, и по двум поляризациям поля в первичном поле определяют компоненты тензора импеданса 
из формулы:
затем по значениям 
проводят одномерную инверсию, в результате которой в точке измерения поля строят вертикальный профиль удельного электрического сопротивления, причем значения сопротивления определены для точек измерения температуры в скважине, по построенному в окрестности скважины профилю удельного сопротивления, а также по данным электрокаротажа в самой скважине строят профиль псевдоэлектрокаротажа до заданной глубины с использованием предварительно обученной первой искусственной нейросети соответствию построенного в окрестности скважины профиля удельного сопротивления и каротажных данных в самой скважине, а затем с использованием обученной нейросети выполняют прогноз псевдо-электрокаротажа на глубинах ниже забоя скважины по данным удельного электрического сопротивления в ее окрестности на этих глубинах, затем проводят обучение второй нейросети на соответствии данных электро- и термокаротажа в самой скважине, после чего с ее использованием строят прогнозную кривую температуры ниже забоя скважины по построенному на первом этапе псевдоэлектрокаротажу.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что при известности распределения удельного сопротивления пород до этой глубины, минимальную и максимальную частоты оценивают из формулы для скин-слоя проникновения поля в среду 
, где h - глубина, представляющая интерес, μ - магнитная проницаемость (в отсутствие магнитных аномалий равная магнитной проницаемости вакуума μ=μ0=4π×10-7 Г/м), ρ - априорное удельное сопротивление среды в точке измерения поля, ω - частота).
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что при неизвестности распределения удельного сопротивления пород используют диапазон частот, характерный для стандартной электроразведочной электромагнитной аппаратуры.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2019116387A RU2717685C1 (ru) | 2019-05-28 | 2019-05-28 | Способ прогноза температуры на глубинах ниже забоя скважин |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2019116387A RU2717685C1 (ru) | 2019-05-28 | 2019-05-28 | Способ прогноза температуры на глубинах ниже забоя скважин |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2717685C1 true RU2717685C1 (ru) | 2020-03-25 |
Family
ID=69943252
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2019116387A RU2717685C1 (ru) | 2019-05-28 | 2019-05-28 | Способ прогноза температуры на глубинах ниже забоя скважин |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2717685C1 (ru) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117606650A (zh) * | 2024-01-24 | 2024-02-27 | 成都理工大学 | 一种高地温隧道地热资源动态评价方法及装置 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SU804823A1 (ru) * | 1978-10-02 | 1981-02-15 | Украинский Научно-Исследовательскийинститут Природных Газов "Укрниигаз"Министерства Газовой Промышленности Cccp | Способ определени температурных полейНЕфТЕгАзОНОСНыХ СТРуКТуР |
| SU1073438A1 (ru) * | 1982-06-28 | 1984-02-15 | Всесоюзный научно-исследовательский геологоразведочный нефтяной институт | Способ прогнозировани температур горных пород на неизученных глубинах в районах развити соленосных отложений |
| RU2326413C1 (ru) * | 2006-09-01 | 2008-06-10 | Филиал "Центр геоэлектромагнитных исследований института физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН" | Способ оценки температуры в недрах земли |
| EP2597253A1 (en) * | 2011-11-25 | 2013-05-29 | Services Pétroliers Schlumberger | Dynamic prediction of downhole temperature distributions |
| US20130226460A1 (en) * | 2012-02-27 | 2013-08-29 | Halliburton Energy Services, Inc. | Temperature compensation apparatus, methods, and systems |
-
2019
- 2019-05-28 RU RU2019116387A patent/RU2717685C1/ru active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SU804823A1 (ru) * | 1978-10-02 | 1981-02-15 | Украинский Научно-Исследовательскийинститут Природных Газов "Укрниигаз"Министерства Газовой Промышленности Cccp | Способ определени температурных полейНЕфТЕгАзОНОСНыХ СТРуКТуР |
| SU1073438A1 (ru) * | 1982-06-28 | 1984-02-15 | Всесоюзный научно-исследовательский геологоразведочный нефтяной институт | Способ прогнозировани температур горных пород на неизученных глубинах в районах развити соленосных отложений |
| RU2326413C1 (ru) * | 2006-09-01 | 2008-06-10 | Филиал "Центр геоэлектромагнитных исследований института физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН" | Способ оценки температуры в недрах земли |
| EP2597253A1 (en) * | 2011-11-25 | 2013-05-29 | Services Pétroliers Schlumberger | Dynamic prediction of downhole temperature distributions |
| US20130226460A1 (en) * | 2012-02-27 | 2013-08-29 | Halliburton Energy Services, Inc. | Temperature compensation apparatus, methods, and systems |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| A1. * |
| A1. В. В. СПИЧАК, О. К. ЗАХАРОВА, КОСВЕННАЯ ОЦЕНКА ТЕМПЕРАТУРЫ В ГЕОТЕРМАЛЬНОЙ ЗОНЕ ПО ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫМ ДАННЫМ, Геофизика, 2008, N 4, с. 55- 62. * |
| В. В. СПИЧАК, О. К. ЗАХАРОВА, КОСВЕННАЯ ОЦЕНКА ТЕМПЕРАТУРЫ В ГЕОТЕРМАЛЬНОЙ ЗОНЕ ПО ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫМ ДАННЫМ, Геофизика, 2008, N 4, с. 55- 62. В. В. СПИЧАК, О. К. ЗАХАРОВА, ОЦЕНКА ГЛУБИННЫХ ТЕМПЕРАТУР В ГЕОТЕРМАЛЬНОЙ ЗОНЕ СУЛЬ-СУ-ФОРЕ, ФРАНЦИЯ ПОДАННЫМ МАГНИТОТЕЛЛУРИЧЕСКИХ ЗОНДИРОВАНИЙ, Геофизика, 2011, N 1, с. 54-60. * |
| В. В. СПИЧАК, О. К. ЗАХАРОВА, ОЦЕНКА ГЛУБИННЫХ ТЕМПЕРАТУР В ГЕОТЕРМАЛЬНОЙ ЗОНЕ СУЛЬ-СУ-ФОРЕ, ФРАНЦИЯ ПОДАННЫМ МАГНИТОТЕЛЛУРИЧЕСКИХ ЗОНДИРОВАНИЙ, Геофизика, 2011, N 1, с. 54-60. * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117606650A (zh) * | 2024-01-24 | 2024-02-27 | 成都理工大学 | 一种高地温隧道地热资源动态评价方法及装置 |
| CN117606650B (zh) * | 2024-01-24 | 2024-03-26 | 成都理工大学 | 一种高地温隧道地热资源动态评价方法及装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Song et al. | Application of particle swarm optimization to interpret Rayleigh wave dispersion curves | |
| US9784882B2 (en) | Mapping hydrocarbon liquid properties of a kerogencontaining source rock | |
| Sharma | VFSARES—a very fast simulated annealing FORTRAN program for interpretation of 1-D DC resistivity sounding data from various electrode arrays | |
| US8515721B2 (en) | Method for integrated inversion determination of rock and fluid properties of earth formations | |
| BRPI0618185A2 (pt) | método para mapeamento de reservatório de hidrocarboneto e equipamento para uso na execução do método | |
| EA012880B1 (ru) | Способ получения данных о геофизических свойствах коллектора | |
| US20100271029A1 (en) | Method and Device for Induced Polarization Mapping of Submarine Hydrocarbon Reservoirs | |
| Nguyen et al. | Comparing large-scale 3D Gauss–Newton and BFGS CSEM inversions | |
| Spichak et al. | Electromagnetic geothermometry | |
| Singh et al. | One-dimensional inversion of geo-electrical resistivity sounding data using artificial neural networks—a case study | |
| RU2722861C1 (ru) | Способ расчета статических поправок | |
| WO2017069650A1 (en) | Reservoir monitoring using galvanically excited transient electromagnetic fields | |
| Qin et al. | Fast prediction method of Archie’s cementation exponent | |
| Schill et al. | 2-D magnetotellurics and gravity at the geothermal site at Soultz-sous-Forêts | |
| Shlykov et al. | Estimating the macroanisotropy of a horizontally layered section from controlled-source radiomagnetotelluric soundings | |
| US10705241B2 (en) | Determining sea water resistivity | |
| Song et al. | An implementation of differential search algorithm (DSA) for inversion of surface wave data | |
| RU2717740C1 (ru) | Способ прогноза открытой пористости в пространстве между скважинами | |
| RU2717685C1 (ru) | Способ прогноза температуры на глубинах ниже забоя скважин | |
| Tassis et al. | Detection and characterization of fracture zones in bedrock in marine environment: possibilities and limitations | |
| RU2595327C1 (ru) | Устройство сейсморазведки 2d или 3d, электроразведки и гис для повышения надежности картирования кровли соли и для прогноза нефтегазоносности подсолевых отложений в районах с развитой солянокупольной тектоникой | |
| Madsen et al. | Resolution of well-known resistivity equivalences by inclusion of time-domain induced polarization data | |
| RU2594112C2 (ru) | Комплекс для поисково-разведочных работ на нефть и газ в сложнопостроенных районах с развитой солянокупольной тектоникой с картированием кровли соли и подсолевых отложений и компьютерно-технологический комплекс (ктк) для него | |
| Spichak et al. | Porosity estimation at depths below the borehole bottom from resistivity logs and electromagnetic resistivity | |
| Aigner et al. | Sensitivity analysis of inverted model parameters from transient electromagnetic measurements affected by induced polarization effects |