CN101796433A - 在电磁成像勘探中用于除去导电套管以及井眼和地面多相性的影响的方法和*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于利用电磁成像勘探表征储层的方法，所述方法包括以下步骤：通过发射器磁矩归一化所测量的电压数据；将归一化的电压数据分选到公共接收器剖面中；对于接收器剖面使用公共位置对发射器位置进行密集再采样；在离散的发射器位置处对数据进行粗再采样；定义用于反演的起始模型；通过因子对数据进行加权；将归一化的电压数据转换成比值；使用比值反演方法计算电导率图像；以及确认反演已经收敛并且图像在地质学上是合理的。然后可以显示图像。本发明可以用于井间、地面到井眼、和井眼到地面测量，通过本发明可以减小钢套管的影响。

Description

在电磁成像勘探中用于除去导电套管以及井眼和地面多相性的影响的方法和***

技术领域

本发明总体涉及用于表征油气层和地下含水层的电磁成像勘探。

背景技术

与使用这些电磁成像技术的当前的勘探方法有关的主要争论点中的一个是钢套管对由井眼传感器测量的场的影响。这已经在包括在美国专利6,294,917的文献评论中进行了详细的说明，该专利通过引用在此并入，该专利还提供了一种用于计算数据比值以除去钢套管的影响的方法。当任何源或传感器位于地球表面时，问题还与近地表多相性相关联。对于大地电磁测量来说，这些影响在地面EM测量中的示例可以在1992年Geophysics，57，603-622中Torres-Verdin，Carlos和Bostick，Francis.X.的Principles of spatial surface electric field filtering in magnetotellurics：Electromagnetic array profiling(EMAP)得到，而对于采用接地源的瞬态EM测量来说，可以在1992年Strack，K.M.的Exploration with Deep Transient Electromagnetics，1989年Elsevier，Amsterdam和Newman，G.A.的Deer transient electromagnetic soundings with a grounded source over near surface conductors：Geophys.J.Int.，98，587-601中得到。因为近地表多相性以及诸如管道、金属栅栏和建筑物的人工结构可能影响STB或BTS测量，因此除去这些影响的方法将有助于提高图像精度。

美国专利6,393,363中说明了另一个方法，所述方法详细地说明了用于校正在钢套管井中采集的数据以产生没有套管影响的“校准”数据集的基于数字模拟的方法。然而，这种方法依赖于包围井的地电结构的先验知识，并且由不正确的模型假设引入的校准数据的误差度是未知的。虽然在美国专利6,294,917中概述的比值法具有降低用于成像的数据的信噪比的缺点，但是所述方法对使用者试图进行成像的结构没有进行假设。

因此，期望提供一种用于减少由近地表多相性引起的失真并且除去井眼内的钢套管的影响的改进的***和方法。

发明内容

本发明通过提供用于井间、地面到井眼、和井眼到地面测量的数据处理***和流程来解决上述需要，钢套管的影响将通过所述数据处理***和流程被降低或除去，并且如果不是完全被除去，由近地表多相性引起的失真被显著减小。处理流程包括两个部分：1)预反演数据简化，和2)数据反演方法。说明两种类型的比值：归一化技术，所述归一化技术对于所有其它传感器组合使用恒定参考发射器和/或接收器位置以计算比值；和多偏移数据比值结构。除了在涵盖比值技术的美国专利6,294,917中公开之外，如这里所公开的，a)概述了用于从数据比值生成电阻率图像的详细处理/成像方案，和b)扩展所述技术以涵盖STB和BTS结构。

本发明还提供了一种用于表征储层的***和方法，所述方法包括以下步骤：通过发射器磁矩归一化所测量的电压数据；将归一化的电压数据分选到公共接收器剖面中；对于接收器剖面使用公共位置对发射器位置进行密集再采样；在离散的发射器位置处对数据进行粗再采样；定义用于反演的起始模型；通过因子对数据进行加权；将归一化的电压数据转换成比值；使用比值反演方法计算电导率图像；以及确认反演已经收敛并且图像在地质学上是合理的。

以上已经概述了本发明的特征和技术优点以可以更好地理解以下本发明的详细说明。以下说明形成本发明的权利要求的主题的另外的特征和优点。

附图说明

当结合附图阅读时，将从本发明的具体实施例的以下详细说明更好地理解本发明的上述及其它特征和方面，其中：

图1A-1C说明了源-接收器采集几何结构的示意图；

图2示出了根据本发明的实施例的电磁测量***的局部简化俯视图；

图3示出了受到根据本发明的实施例的电磁分析的地质构造的立体图；

图4A和图4B示出了用于解释单比(single ratio)和交比的井间几何结构；

图5示出了根据本发明的实施例构造的过程；

图6示出了用于图7和8中所示的敏感度研究的模型；

图7A和图7B示出了用于图6中所示的井间阵列结构的归一化灵敏度图像；

图8A和图8B示出了图6中所强调的地面到井眼阵列结构的归一化灵敏度图像；

图9A示出了在接收器井下有钢套管的情况下未处理的井间数据；

图9B是应用图9A中所示的双STRL比值技术的结果；

图10A示出了由比值数据的反演生成的图像；

图10B是由基于模型的校准数据的反演产生的图像；以及

图11A和图11B对于如这里所述计算的图10A和图10B中的图像示出了百分比数据残差。

具体实施方式

以下参照附图，其中所画的元件没有必需按照比例绘制，并且在整个几幅图中，相同或类似的元件由相同的附图标记表示。

如图1A-1C中所示，本发明涉及井间(CB)(图1A)、地面到井眼(STB)(图1B)、和井眼到地面(BTS)(图1C)电磁(EM)成像勘探，通过所述电磁成像勘探，一系列电偶极子或磁偶极子源20在井眼内、地球的表面上、或近海底被激发，并且通过接收器24在不同的井眼内、地球的表面或海底得到磁场和/或电场的测量值。要注意的是井眼可以是裸眼的、下有诸如玻璃纤维的非导电衬管的套管、或下有诸如钢的导电材料的套管。勘探的目的是以非侵入的方式提供地层电阻率的图像，包括诸如含烃储层、注气层、和淡水层的电阻器、和诸如由于盐水、矿化层、和页岩及粘土的存在而产生的导体的位置。这些图像允许表征油气层和地下水含水层、定位死油、监测储层开采、注地下水和注气过程、和对进入到含水层的盐水侵入进行成像。

参照图3，被分析的地质构造10包括整体由12a和12b示出的一个或多个井眼和目的储层源，在此示例中，一个或多个油气储层整体由14a和14b示出。通常，井眼12a和12b中的至少一个下有导电衬管16a和16b的套管。在美国专利第6,294,917号中说明了用于分析地质构造的设备，因此为了简化起见在此没有重复说明。如图1中所示，除了设置在井眼内的发射器和/或接收器之外，地质构造10的分析还可以采用地球的表面上的发射器和/或接收器。

例如，如图2中所示，在使用具有设置在其内的导电衬管216的单个井眼212确定地质构造的特征的另一个实施例中，发射器220可以位于包围井眼212的地质构造的地面上。一个或多个接收器224设置在井眼212内。在此结构中，接收器可以位于井眼212内的诸如R_j和R_j+i的不同位置处。发射器220从井眼212的轴线径向地移动到不同的位置。可选地，发射器位置可以位于井眼212内，而接收器位置位于地层的地面上。

当前，井间数据的处理包括两个主要步骤。第一步骤涉及将从在下有钢套管井或‘裸眼井’内的测量电压的数据转换成将在裸眼井中测量的磁场。此步骤包括对井的几何结构进行校正(以下在处理说明中提供更多细节)，并且涉及使用如美国专利6,393,363中所述的起始模型或地电模型。第二步骤涉及对校正的数据做‘反演’以生成电阻率的2D(或3D)图像。实现这种成像过程的一个方法是通过以数值的方式最小化以下成本函数的计算机算法：

${\mathrm{\φ}}^s\left(m\right)={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{N_d}{W}_{d_i}{|S_i\left(m\right)-H_i|}^2---\left(1\right)$

这里H_i的形式是长度N_d的测量数据的矢量(H)，S_i(m)值表示由说明2D或3D地质构造的正演模拟算法计算的数值数据的矢量(S(m))，m是在将被重构井之间和在所述将被重构井周围的不同位置处的电阻率的模型矢量，而W_d是可以包括关于统计感测中的数据的质量的信息的数据加权矩阵。对于电磁数据来说，S(m)与m之间的关系是非线性的，并因此通过使当前模型线性化并对最新模型进行迭代求解来迭代求解反演。求解该问题的一个方法是使用如1998年Geophys.J.Int.，134，213-227中Farquharson，C.G.，和Oldenburg，D.W.的Non-linear inversion using general measures of data misfit and model structure所概述的方法，藉此，使用以下公式求解最新模型：

$m^p={(J^T{W_d}^T{R}_d{W}_{d}J+\mathrm{\λ}{W}_n^T{R}_m{W}_m)}^{-1}\left(J^T{W_d}^T{R}_d{W}_d\right(H-S\left(m^{p-1}\right))+$

$J^T{W_d}^T{R}_d{W}_{d}J{m}^{p-1}+\mathrm{\λ}{W}_n^T{R}_m{W}_m{m}^{\mathrm{ref}}---\left(2\right)$

这里m^p是在第p次迭代时求解的最新模型，m^p-1和S(m^p-1)是来自前一次迭代的模型和预测数据，而m^ref是在开始反演过程之前用于尽可能接近实际模型的参考模型或先验模型。J是使数据中的小变化与模型参数中的小变化有关的雅可比矩阵或灵敏度矩阵，即：

$J_{i;q}=\∂S_i\left(m^{p-1}\right)/\∂m_q.---\left(3\right)$

其中，i表示第i次预测数据值，而q是第q次模型参数。要注意的是λW_m是约束矩阵，而R_d和R_m是重新加权矩阵的数据和模型，引入所有这些参数以将模型和成本函数约束成具有一定特性，并且所有这些参数对这里所述的数据比值方法都不重要。总之要注意的是：反演算法被设计成以迭代数值的方式确定从一个迭代到下一次迭代减少由方程(1)给出的范数的模型。当由方程(1)测量的范数收敛时，或者达到预定迭代次数时，迭代过程结束。对于所采用的反演技术的更多细节参见1998年GeophysJInt.，134，213-227中Farquharson，C.G.和Oldenburg，D.W.的Non-linear inversion using general measures of data misfit and model structure和2005年Abubakar，A.，Habashy，T.M.，Druskin，VL.，Alumbaugh，D.，Zhang，P.，Wilt，M.，Denaclara，H.，Nichols，E.和Knizhnerman，L在2005Annual Meeting of the Society ofExploration Geophysicists中.提出的A fast and rigorous 2.5D inversion algorithm for cross-well electromagnetic data。

如美国专利6,294,917以及在专利中强调的出版物(例如，1994年Geophysics，59，378-390中Wu，X.和Habashy，T.的Influence of steel casings on electromagnetic signals；1991年在1991 Annual Meeting of the Society ofExploration Geophysicists中Uchida，T.，Lee，K.H.和Wilt，M.提出的Effect of a steel casing on crosshole EM measurements)中所述，当在一口井(例如，如图4A中所示的接收器井)下有导电衬管的情况下在井间模式中采集数据时，产生的测量值只不过是复套管变形系数和所希望取得的地层响应的乘积，即，

$H_{i,k}^c={\mathrm{\γ}}_{r_k}{H}_{i,k}^0---\left(4\right)$

这里，H_i，k ^c表示对于图4A中的第i个发射器和第k个接收器进行的测量值，H_i，k ⁰是取得的地层响应，而

是对于第k个接收器位置来说的套管变形参数。类似地，如果两口井都如图4B中所示下有导电衬管，则，表达式变为：

$H_{i,k}^c={\mathrm{\γ}}_{t_i}{\mathrm{\γ}}_{r_k}{H}_{i,k}^0---\left(5\right)$

其中，这里

是与第i个发射器位置相关联的套管变形参数。要注意的是γ’s也可以表示由近井眼结构、或在STB或BTS测量情况下的地表多相性和人工地物结构产生的失真。

美国专利6,294,917概述了一种计算测量数据比值以除去套管变形的方法。例如，为了除去由包围图4A中的第k个接收器的导电衬管产生的套管变形，可以在利用位于i和j发射器位置处的发射器采集的两个数据点之间计算比值以产生新的‘单比’(SR)数据。明确地，此比值由以下公式给出：

$H_{\mathrm{ij},k}^{\mathrm{sr}}=\frac{H_{i,k}^c}{H_{j,k}^c}=\frac{k_{r_k}{H}_{i,k}^0}{k_{r_k}{H}_{j,k}^0}=\frac{H_{i,k}^0}{H_{j;k}^0}---\left(6\right)$

类似地，如果两个套管都如图4B导电，则可以计算将利用两个发射器和两个接收器位置的四个测量值合并成没有套管影响的单个数据的交比(DR)。

$H_{\mathrm{ij},\mathrm{kl}}^{\mathrm{dr}}=\frac{H_{\mathrm{ij},k}^{\mathrm{sr}}}{H_{\mathrm{ij},l}^{\mathrm{sr}}}=\frac{H_{i,k}^c}{H_{j,k}^c}/\frac{H_{i,l}^c}{H_{j,l}^c}=\frac{\frac{k_{t_i}{k}_{r_k}{H}_{i,k}^0}{k_{t_j}{k}_{r_k}{H}_{j,k}^0}}{\frac{k_{t_i}{k}_{r_l}{H}_{i,l}^0}{k_{t_j}{k}_{r_l}{H}_{j,l}^0}}=\frac{H_{i,k}^0{H}_{j,l}^0}{H_{j,k}^0{H}_{i,l}^0}---\left(7\right)$

虽然只要数据遵从方程(6)或(7)都可以使用所述数据的任何组合，但是当前采用两种类型的比值。‘单个发射器/接收器位置’(STRL)比值使用利用位于两个井内(或地面上)的恒定参考位置处的发射器和/或接收器采集的数据以归一化所有其它测量值。例如，在图4A和图4B中，将采用t₀发射器和r₀接收器位置归一化所有数据点，并因此方程(6)和(7)中的j和l值是恒定的。可选的方法是使用发射器和接收器的所有可能组合以生成比值数据。因为与原始数据集相比，此过程产生更多的比值，这被称为‘最大数据’(MD)比值公式化。

通过取得这些比值，基本上已经改变了数据并且对所述数据做了反演，因此方程(1)中给出的成本函数必须改变。对于单比，成本函数变成：

${\mathrm{\φ}}^s\left(m\right)={\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{N_R}{\mathrm{\Σ}}_{f_k(i,j)}{W}_{d_{\mathrm{ij},k}}{|\frac{S_{i,k}\left(m\right)}{S_{j,k}\left(m\right)}-\frac{H_{i,k}}{H_{j,k}}|}^2---\left(8\right)$

其中，N_R表示接收器的数量，而总和

表示对于固定接收器位置k来说给定的一组发射器对(i，j)的总和。这将被称为单比I成本函数。要注意的是数据加权

现在是基于比值中估计的噪点，而不是基于原始数据值。类似地，交比成本函数由以下公式给出：

${\mathrm{\φ}}^d\left(m\right)={\mathrm{\Σ}}_{f(i,j;k,l)}{W}_{d_{i,j;k,l}}{|\frac{S_{i,k}\left(m\right)S_{j,l}\left(m\right)}{S_{i,l}\left(m\right)S_{j,k}\left(m\right)}-\frac{H_{i,k}{H}_{j,l}}{H_{i,l}{H}_{j,k}}|}^2---\left(9\right)$

其中取决于是否采用STRL或MD比值公式，符号∑_{f(i，j；k，l)}表示发射器和接收器的适当组合的总和。这种成本函数将被称为表示用于对数据做反演的交比I方法。以下在被称为“可选成本函数”的部分中说明在反演中使用的另外一组成本函数。

一个另外的旁注是除了除去套管变形系数之外，比值技术还取消了将所测量的电压转换成电场/磁场的需要。因此，可以将所述比值直接应用到原始数据，而不是必需通过校正程序运行测量的电压以将所测量的电压转换成电磁场。

在已经计算比值之后，使用以上简短说明的数值方法对所述比值做反演，并且更详细的说明见1998年Geophys，JInt.，134，213-227中Farquharson，C.G.和Oldenburg，D.W.的Non-linear inversion using general measures of data misfit and model structure和2005年Abubakar，A.，Habashy，T.M.，Druskin，V.L.，Alumbaugh，D.，Zhang，P.，Wilt，M.，Denaclara，H.，Nichols，E.和Knizhnerman，L.在2005 Annual Meeting of the Society of ExplorationGeophysicists提出的A fast and rigorous 2.5D inversion algorithm for cross-well electromagnetic data。

另外的复杂化是因为数据包括场值的比值，而不是包括电磁场本身，因此雅可比矩阵的计算更加繁重。使用链式法则计算单比雅可比矩阵以生成以下公式：

$J_{\mathrm{ij},k;q}^{\mathrm{sr}}=\frac{S_{j,k}\left(m\right)\frac{\∂S_{i,k}\left(m\right)}{\∂m_q}-S_{i,k}\left(m\right)\frac{\∂S_{j,k}\left(m\right)}{\∂m_q}}{{\left(S_{j,k}\left(m\right)\right)}^2}---\left(10\right)$

而交比雅可比具有以下形式：

$J_{\mathrm{ij},\mathrm{kl}:q}^{\mathrm{dr}}=\frac{1}{{\left(S_{j,k\left(m\right)S_{i,l}\left(m\right)}\right)}^2}[S_{j,k}\left(m\right)S_{i,l}\left(m\right)(S_{i,k}\left(m\right)\frac{\∂S_{j,l}\left(m\right)}{\∂m_q}+S_{j,l}\left(m\right)\frac{\∂S_{i,k}\left(m\right)}{\∂m_q})---\left(11\right)$

$-S_{i,k}\left(m\right)S_{j,l}\left(m\right)(S_{j,k}\left(m\right)\frac{\∂S_{i,l}\left(m\right)}{\∂m_q}+S_{i,l}\left(m\right)\frac{\∂S_{j,k}\left(m\right)}{\∂m_q})]$

要注意的是这些公式简单地包括对于具有由方程(3)定义的标准雅可比矩阵元素的不同发射器/接收器组合所计算的场的乘积。对于计算效率，可以一次计算并储存标准雅可比矩阵，然后用代数方式与如方程(10)和(11)中所述的在接收器处计算的场值合并。此避免了必需多次重新计算标准雅可比矩阵的一些元素。

可选成本函数

在方程(8)和(9)中定义的成本函数由比值本身直接推导出。然而，这些函数可能不会提供用于对数据做反演的最稳健的方法。因此，要发展的是根据稳定性和稳健性提供不同特征的另外的成本函数。令下标i和j表示发射器编号，下标k和l表示接收器编号。N_R是接收器的总数，而N_S是发射器的总数。

单比：

使用方程(6)中定义的单比，通过最小化以下成本函数对未知的模型参数做反演：

${\mathrm{\φ}}^s\left(m\right)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{N_R}{\mathrm{\Σ}}_{f_k(i,j)}{|\frac{S_{i,k}\left(m\right)}{S_{j,k}\left(m\right)}-\frac{H_{i,k}}{H_{j,k}}|}^2}{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{N_R}{\mathrm{\Σ}}_{f_k(i,j)}{\left|\frac{H_{i,k}}{H_{j,k}}\right|}^2}---\left(12\right)$

总和

表示对于固定接收器位置k来说所有发射器对(i，j)的总和。要注意的是除了利用

代替

之外，此方程非常类似于方程(8)。此方法被称为单比II方法。

以上成本函数的缺点在于所述成本函数由于获得所测量的数据的比值而放大了数据中的噪点的影响。可以减小噪点影响的成本函数的替代形式由以下给出：

${\mathrm{\φ}}^s\left(m\right)=\frac{1}{N_R}\underset{k=1}{\overset{N_R}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{\mathrm{\Σ}}_{f_k(i,j)}{|H_{j,k}\frac{S_{i,k}\left(m\right)}{S_{j,k}\left(m\right)}-H_{i,k}|}^2}{{\mathrm{\Σ}}_{f_k(i,j)}{\left|H_{i,k}\right|}^2}---\left(13\right)$

此方法被称为单比III方法。要注意的是通过因子

来归一化数据不符值，实际上，套管对在第k个接收器处测量的所有数据的影响显著地降低了。

交比

在这种情况下，并且通过使用交比方法，通过最小化以下成本函数对未知的模型参数做反演：

${\mathrm{\φ}}^d\left(m\right)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{f(i,j;k,l)}{|\frac{S_{i,k}\left(m\right)S_{j,l}\left(m\right)}{S_{i,l}\left(m\right)S_{j,k}\left(m\right)}-\frac{H_{i,k}{H}_{j,l}}{H_{i,l}{H}_{j,k}}|}^2}{{\mathrm{\Σ}}_{f(i,j;k,l)}{\left|\frac{H_{i,k}{H}_{j,l}}{H_{i,l}{H}_{j,k}}\right|}^2}---\left(14\right)$

符号∑_{f(i，j；k，l)}表示所有发射器-接收器对的总和。此方法被称作为交比II方法，除了利用

代替

之外，该方法类似于方程(9)中所提供的成本函数。

以上成本函数的缺点在于所述成本函数由于获得测量数据的比值而放大了数据中的噪点的影响。可以减小噪点影响的成本函数的替代形式由以下给出：

${\mathrm{\φ}}^d\left(m\right)=\frac{1}{N}\underset{f(k,l)=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{\mathrm{\Σ}}_{f_{(k,l)}(i,j)}{|H_{i,l}{H}_{j,k}\frac{S_{i,k}\left(m\right)S_{j,l}\left(m\right)}{S_{i,l}\left(m\right)S_{j,k}\left(m\right)}-H_{i,k}{H}_{j,l}|}^2}{{\mathrm{\Σ}}_{f_{(k,l)}(i,j)}{\left|H_{i,k}{H}_{j,l}\right|}^2}---\left(15\right)$

其中

表示对于固定接收器对(k，l)来说所有发射器对(i，j)的总和，而

表示所有接收器对(k，l)的总和。要注意的是通过因子

归一化数据不符值，实际上，套管对在k-1接收器对处测量的所有数据的影响降低。这种方法被称为交比III方法。

因为已经提供了背景信息，所以限定的是用于由利用CB、STB或BTS结构测量的、包括由导电衬管或近传感器多相性引起的失真的未校准的电压数据生成电导率图像的数据处理流程。图5提供了显示根据本发明的实施例的过程的流程图。

在步骤301中，电压通过磁场在接收器螺线管中感生，所述磁场由被与被研究的介质相互作用的已知电流I激励的源(线圈、螺线管或电偶极子)生成。磁测量的电压的强度取决于发射器磁矩(moment)，所述发射器磁矩是未知的，但与电流(I)线性成比例。为了基于恒定发射器磁矩校正测量的电压数据，需要通过跟踪(track)所述磁矩的一些值来归一化所述测量的电压数据。这可以是发射器电流、或与磁矩成比例的诸如在绕着发射螺线管缠绕的第二螺线管内生成的电压，或在放置在非常靠近源的接地点之间得到的电压测量值的其它测量值。

在步骤302中，将归一化的电压分类到公共接收器‘集合(gathers)’或‘剖面(profile)’。接收器集合(或剖面)包括在井间EM勘探期间利用固定在给定深度处的接收器得到的测量值。因为虽然接收器以已知距离(例如，5m)被分离，并且被定位在离散的位置处，但是在利用源对发射器井进行测井的同时几乎连续采集数据，因此可以采用此步骤。此过程比接收器位置产生更多的源。此外，由于测井速度的变化、错误定位、电缆拉伸等，源位置可能从一次下入到下一次下入而稍微变化，因此对于每一个接收器来说发射器位置可以不同。要注意的是，当源在地球的表面上时，因为可以在任何时候再占据精确的同一源位置，因此此步骤可以是不必需的。

在步骤303中，执行数据的密集发射器再采样。因为在每一个接收器具有不同发射点的情况下不可能计算交比，所以需要对一组公共发射器位置将数据再采样/内插。这包括对所有接收器剖面首先限定公共发射器深度间隔。接下来，在所有剖面中确定最小空间采样间隔，并且对所有剖面使用所述最小空间采样间隔限定所采用的发射器位置；这些位置被称作为‘全局’发射器位置。最后一个步骤使用样条技术以将来自实际测量位置的数据内插到全局位置。对于例如在井间测量中获得的密集采样发射器位置来说，此处理过程引入对剖面的最小改变，同时为所有接收器位置提供公共发射器阵列。要注意的是，当源和接收器都部署在离散的位置时，可以没有必要将此步骤应用到STB勘探。

在步骤304中，剔除来自每一个接收器集合的异常值。可以手动地、或使用‘脉冲钝化’计算机算法进行此步骤。

在步骤305中，在离散的发射器位置处对数据进行粗再采样。这包括使用相邻发射器点之间的近似等于所采用的最小接收器采样间隔的深度间隔选择自步骤303输出的值的子集。例如，如果来自步骤303的输出使用0.25m的密集采样间隔，并且最小接收器间距是2.5m，可以选择发射数据以每第十个数据点的方式进行粗再采样，这将在每2.5m处产生发射器。

在步骤306中，生成/定义用于反演的起始模型。如果数据仅从采集井间数据的两口井获得，则此步骤包括通过生成井之间或井周围的空间内的每一个点处的电导率的估计，从这些井取得所有可获得的地质信息、岩石物理信息、和地球物理信息。如果例如可从多口井、地震数据等获得更多数据，则电导率估计用于三维容量。这种‘起始模型’表示在对井间或STB数据做反演之前电导率结构是什么样的最佳估计，并且可以使用从诸如两个电阻率测井图之间的横向内插的简单技术到诸如使用地质模型软件包(例如，Petrel(www slb.com/content/services/software/geo/Petrel/))的更加复杂的技术的范围内的各种方法得到所述‘起始模型’。

在步骤307中，应用数据加权。可以使用不同类型的数据加权。最普遍地，通过基本上由最大测量振幅的一定百分比给出的测量值内的估计噪点对数据进行加权。通常使用的第二种方法是由数据振幅的一定百分比对每一个数据点进行加权。

在步骤308中，归一化的电压和/或校准场值被转换成比值。对于示出如何使用现场数据计算单比的示例来说，请参见图4A，其中，接收器位于钢套管井内，而发射器位于裸眼井内。假设接收器位于由‘k’表示的位置处，并且获取利用在位置‘i’和位置‘j’处的发射器采集的数据之间比值。从方程(4)，测量场可以被写成为复套管变形系数和将要获取的地层响应的乘积，即：

$H_{i,k}^c={\mathrm{\γ}}_{r_k}{H}_{i,k}^0$

$H_{j,k}^c={\mathrm{\γ}}_{r_k}{H}_{j,k}^0---\left(16\right)$

为了除去套管因素，获取两个场之间的比值：

$\frac{H_{i,k}^c}{H_{j,k}^c}=\frac{{\mathrm{\γ}}_{r_k}{H}_{i,k}^0}{{\mathrm{\γ}}_{r_k}{H}_{j,k}^0}=\frac{H_{i,k}^0}{H_{i,k}^0}---\left(17\right)$

这种单比提供当前没有套管变形效应并且可以用于解释的值。类似地，还可以计算交比场。

在步骤309中，根据所采用的成本函数计算雅可比矩阵的适当形式。在此方案中首要任务是计算为电磁场推导出的雅可比J_i，l；q，其中i表示源位置，l表示接收器位置，而q是对其确定数据的敏感度的模型参数。要注意的是使用“伴随矩阵”方法计算J_i，l；q，并且对于类似电磁场反演方案如何计算此矩阵的示例可以在Newman和Alumbaugh(1997)中找到。假定这种背景，对于方程(3)中所示的成本函数的单比雅可比被给出为：

$J_{\mathrm{ij},k;q}^{\mathrm{sr}}=\frac{S_{j,k}\left(m\right)J_{i,k;q}-S_{i,k}\left(m\right)J_{i,j;q}}{{\left(S_{j,k}\left(m\right)\right)}^2}---\left(18\right)$

对于方程(7)来说，雅可比为：

$J_{ij,k;q}^{\mathrm{sr}}=\frac{S_{j,k}\left(m\right)J_{i,k;q}-S_{i,k}\left(m\right)J_{i,j;q}}{{\left(S_{j,k}\left(m\right)\right)}^2{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{N_R}{\mathrm{\Σ}}_{f_k(i,j)}{\left|\frac{H_{i,k}}{H_{j,k}}\right|}^2}---\left(19\right)$

而对于方程(8)中给出的成本函数来说，雅可比为：

$J_{\mathrm{ij},k;q}^{\mathrm{sr}}=\frac{1}{N_R}\frac{H_{j,k}(S_{j,k}\left(m\right)J_{i,k;q}-S_{i,k}\left(m\right)J_{i,j;q})}{{\left(S_{j,k}\left(m\right)\right)}^2{\mathrm{\Σ}}_{f_k(i,j)}{\left|H_{i,k}\right|}^2}---\left(20\right)$

对于方程(4)中所示的交比成本函数来说，雅可比被给出为：

$J_{\mathrm{ij},\mathrm{kl};q}^{\mathrm{dr}}=\frac{1}{{\left(S_{j,k}\left(m\right)S_{i,l}\left(m\right)\right)}^2}[S_{j,k}\left(m\right)S_{i,l}\left(m\right)(S_{i,k}\left(m\right)J_{j,l;q}+S_{j,l}\left(m\right)J_{i,k;q})$

$-S_{i,k}\left(m\right)S_{j,l}\left(m\right)(S_{j,k}\left(m\right)J_{i,l;q}+S_{i,l}\left(m\right)J_{j,k;q})]---\left(21\right)$

对于方程(9)，雅可比为：

$J_{\mathrm{ij},\mathrm{kl};q}^{\mathrm{dr}}=\frac{[S_{j,k}\left(m\right)S_{i,l}\left(m\right)(S_{i,k}\left(m\right)J_{j,l;q}+S_{j,l}\left(m\right)J_{i,k;q})-S_{i,k}\left(m\right)S_{j,l}\left(m\right)(S_{j,k}\left(m\right)J_{i,l;q}+S_{i,l}\left(m\right)J_{j,k;q})]}{{\left(S_{j,k}\left(m\right)S_{i,l}\left(m\right)\right)}^2{\mathrm{\Σ}}_{f(i,j;k,l)}{\left|\frac{H_{i,k}{H}_{j,l}}{H_{i,l}{H}_{j,k}}\right|}^2}---\left(22\right)$

而对于方程(10)中的成本函数来说雅可比为：

$J_{\mathrm{ij},\mathrm{kl};q}^{\mathrm{dr}}=\frac{H_{i,l}{H}_{j,k}[S_{j,k}\left(m\right)S_{i,l}\left(m\right)(S_{i,k}\left(m\right)J_{j,l;q}+S_{j,l}\left(m\right)J_{i,k;q})-S_{;k}\left(m\right)S_{j,l}\left(m\right)(S_{j,k}\left(m\right)J_{i,l;q}+S_{i,l}\left(m\right)J_{j,k;q})]}{N{\left(S_{j,k}\left(m\right)S_{i,l}\left(m\right)\right)}^2{\mathrm{\Σ}}_{f_{(k,l)}(i,j)}{\left|H_{i,k}{H}_{j,l}\right|}^2}---\left(23\right)$

在步骤310中，所述过程验证两个反演都已经适当地收敛，并且产生的图像在地质学上是合理的。使用数据不符值的测量以测量反演是如何很好地收敛，所述数据不符值是正在做反演的现场数据与计算的模型响应之间的差。显而易见，不符值越小，生成的模型可以更好地解释现场数据，并且通常有益的是，数据不符值接近噪点水平的RMS估计值。确定产生的图像是否在地质学上是合理的非常主观，并且当前涉及的是解释者使用其地质、工程及其它地球物理学知识评价图像来查看结果是否有意义。如果这些测量值都不满足或者所述测量值中只有一个满足，则使用者可以修改起始模型、井几何结构、或数据加权并且返回反演。

模拟研究和现场数据反演示例可以用于证明本发明。模拟研究研究两种采集几何结构，CB和STB结构。分析涉及使用通过绘制作为位置函数的JTJ矩阵的主对角线的平方根提供的‘灵敏度图像’。这可以被认作为在图像域内给定点处被求和的灵敏度，其中，求和于所有发射器-接收器组合上发生，并且提供评价具体阵列几何结构对图象域中不同点处的地质的灵敏程度的定量方法。在两种情况下，假设地质是二维的，并且在垂直于图像平面的方向上为不变量。此外，比较用于其中电磁场反向的标准反演程序的灵敏度图像和由比反演方法生成的灵敏度图像。图6中示出了在此灵敏度研究中所采用的模型。要注意的是这示出了地面到井眼以及井间结构。

图7A和图7B示出了对标准井间反演(图7A)以及使用STRL归一化方法的交比(图7B)的灵敏度图像。对于STRL交比，在归一化过程中所使用的发射器和接收器位于2300m深度处。垂直白色带是包括31个源(右井眼)和31个接收器(左井眼)的井眼位置。还要注意的是这些灵敏度图像的等级在0-0.6的范围内；最大值是1.0，但是这里等级已经扩大到显示井之间的更多特征。

所述结果显示虽然用于比值反演的最大归一化灵敏度在井之间的区域内是比EM场的标准反演的因子小1.5-2倍的因子，但是已经显著降低了对近井眼的灵敏度。事实上，对于比值反演，最大值1仅在参考传感器位置处存在于井眼附近，而对于标准反演过程来说，值1或接近1的值几乎沿着整个井长度存在。因此，比值过程不仅除去由套管引起的失真，而且除去对近井眼多相性的灵敏度。

图6A和6B示出了对于STB结构的灵敏度图像。横向绿色带条表示21个横向磁偶极子源的位置，而蓝色垂直线表示31个垂直磁场井眼接收器的位置。图6A显示在标准结构中的灵敏度图像，高灵敏度存在于地面附近。这表示数据的大变化可能是由近地面多相性以及由诸如管、金属栅栏、建筑的人工地物产生。然而，如图6B中所示，单个STRL比值技术显著地减少对这些近地表特征的灵敏度，同时将灵敏度聚集在目的层内的井眼周围的介质中。

图9-11显示在接收器井下有钢套管的情况下将双STRL比值反演应用到CB数据的结果。图9A显示原始数据；横向带条是使测量电压数据产生失真的套管内的多相性的结果。图9B显示应用交比的结果。要注意的是带条几乎被整个除去。归一化位置在发射器井和接收器井中分别在1240m和1227m处。

图10A显示使用比值法的反演结果，而在图10B中，显示了由通过美国专利6,393,363中所述的基于模型方法被校准的数据产生的图像；这两个图像都使用在1998年GeophysJInt.，134，213-227中Farquharson，C.G等人的Non-linear inversion using general measures of data misfit and model structure所概述的算法，该文献通过引用在此并入。要注意的是两个图像非常类似，但是具有可辨别的差异。然而，对于比值反演结果来说，被定义为100*(测量数据-计算数据)/测量数据的百分比残差显示如它们应该显示的类随机特性(图11A)，而对于基于模型的方法来说，显示分布(图11B)，残差表示非随机偏差。所述非随机偏差表示校准数据已经很有可能由于在校正方案中所采用的错误模型而产生偏差。因此，图11A是可以更接近真电阻率分布的图像。

要注意的是本发明可以说明诸如比较、确认、选择、识别的术语、或与操作者相关联的其它术语。然而，对于这里所述的形成实施例中的至少一个的部分的至少多个操作来说，由操作者进行的动作是不期望的。所述操作部分地是处理电信号以生成其它电信号的机器操作。

从本发明的具体实施例的以上详细说明，显而易见的是已经公开了具有新颖性的用于表征油气层和地面含水层的***和方法。虽然这里已经相当详细地公开了本发明的具体实施例，但是公开这些仅仅是用于说明本发明的各种特征和方面，而不是旨在相对于本发明的保护范围限制本发明。要认识的是各种替换、变化、和/或修改包括但不限于可能已经在这里所建议的这些实施变化，在不背离由以下所附权利要求限定的本发明的精神和保护范围的情况下可以对公开的实施例进行各种替换、改变、和/或修改。

Claims (20)

1.一种用于表征储层的方法，包括以下步骤：

通过发射器磁矩归一化所测量的电压数据；

将归一化的所述电压数据分选到公共接收器剖面中；

对于所述接收器剖面使用公共位置对发射器位置进行密集再采样；

在离散的发射器位置处对所述数据进行粗再采样；

定义用于反演的起始模型；

通过因子对所述数据进行加权；

将归一化的所述电压数据转换成比值；

使用比值反演方法计算电导率图像；以及

确认反演已经收敛并且所述图像在地质学上是合理的。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括以下步骤：

从所述接收器剖面中的每一个剔除异常值结果。

3.根据权利要求2所述的方法，还包括以下步骤：

显示所述电导率图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，通过跟踪发射器磁矩的值来执行所述通过发射器磁矩归一化所测量的电压数据的步骤，其中，所述值是测量的发射器电流。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，通过跟踪发射器磁矩的值来执行所述通过发射器磁矩归一化所测量的电压数据的步骤，其中，所述值是在绕发射螺线管缠绕的第二螺线管内产生的电压。

6.根据权利要求3所述的方法，其中，公共接收器剖面包括利用固定在给定深度处的接收器在井间电磁勘探、地面到井眼电磁勘探、或井眼到地面电磁勘探中的一个期间得到的测量值。

7.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对于所述接收器剖面使用公共位置对发射器位置进行密集再采样的步骤还包括以下步骤：

对于所有接收器剖面限定公共发射器深度间隔；

在所有所述接收器剖面中确定最小空间采样间隔，并且对于所有接收器剖面使用所述空间采样间隔限定将要采用的发射器位置；以及

使用样条技术将来自实际测量位置的数据内插到全局位置。

8.根据权利要求3所述的方法，其中，所述在离散的发射器位置处对所述数据进行粗再采样的步骤还包括步骤：使用相邻发射器点之间的深度间隔选择来自对于所述接收器剖面使用公共位置对发射器位置进行密集再采样的步骤的输出的值的子集，所述深度间隔近似等于所采用的最小接收器采样间隔。

9.一种用于表征储层的***，包括：

多个电磁发射器和接收器，所述多个电磁发射器和接收器中的一个或多个设置在相对于将被表征的所述储层定位的井眼内；

用于通过发射器磁矩归一化所测量的电压数据的装置；

用于将归一化的所述电压数据分选到公共接收器剖面中的装置；

用于对于所述接收器剖面使用公共位置对发射器位置进行密集再采样的装置；

用于在离散的发射器位置处对所述数据进行粗再采样的装置；

用于定义用于反演的起始模型的装置；

用于通过因子对所述数据进行加权的装置；

用于将归一化的所述电压数据转换成比值的装置；和

用于使用比值反演方法计算电导率图像的装置。

10.根据权利要求9所述的***，还包括用于显示所述电导率图像的装置。

11.根据权利要求9所述的***，其中，用于通过发射器磁矩归一化所测量的电压数据的装置通过跟踪发射器磁矩的值来归一化所测量的电压数据，其中，所述值是测量的发射器电流。

12.根据权利要求9所述的***，其中，公共接收器剖面包括利用固定在给定深度处的接收器在井间电磁勘探、地面到井眼电磁勘探、或井眼到地面电磁勘探中的一个期间得到的测量值。

13.根据权利要求9所述的***，其中，所述用于对于所述接收器剖面使用公共位置对发射器位置进行密集再采样的装置还包括：

用于对于所有接收器剖面限定公共发射器深度间隔的装置；

用于在所有所述接收器剖面中确定最小空间采样间隔，并且对于所有接收器剖面使用所述空间采样间隔限定将要采用的发射器位置的装置；和

用于使用样条技术将来自实际测量位置的数据内插到全局位置的装置。

14.一种在计算机存储介质内实施的计算机程序产品，所述计算机程序产品能够操作用于表征储层，并包括以下程序步骤：

通过发射器磁矩归一化所测量的电压数据；

将归一化的所述电压数据分选到公共接收器剖面中；

对于所述接收器剖面使用公共位置对发射器位置进行密集再采样；

在离散的发射器位置处对所述数据进行粗再采样；

定义用于反演的起始模型；

通过因子对所述数据进行加权；

将归一化的所述电压数据转换成比值；

使用比值反演方法计算电导率图像；以及

确认反演已经收敛并且所述图像在地质学上是合理的。

15.根据权利要求14所述的计算机程序产品，还包括从所述接收器剖面中的每一个剔除异常值结果的程序步骤。

16.根据权利要求14所述的计算机程序产品，还包括显示所述电导率图像的程序步骤。

17.根据权利要求16所述的计算机程序产品，其中，通过跟踪发射器磁矩的值来执行所述通过发射器磁矩归一化所测量的电压数据的步骤，其中，所述值是测量的发射器电流。

18.根据权利要求16所述的计算机程序产品，其中，通过跟踪发射器磁矩的值来执行所述通过发射器磁矩归一化所测量的电压数据的步骤，其中，所述值是在绕发射螺线管缠绕的第二螺线管内产生的电压。

19.根据权利要求16所述的计算机程序产品，其中，所述对于所述接收器剖面使用公共位置对发射器位置进行密集再采样的程序步骤还包括以下程序步骤：

对于所有接收器剖面限定公共发射器深度间隔；

在所有所述接收器剖面中确定最小空间采样间隔，并且对于所有接收器剖面使用所述空间采样间隔限定将要采用的发射器位置；以及

使用样条技术将来自实际测量位置的数据内插到全局位置。

20.根据权利要求16所述的计算机程序产品，其中，所述在离散的发射器位置处对所述数据进行粗再采样的程序步骤还包括使用相邻发射器点之间的深度间隔选择来自对于所述接收器剖面使用公共位置对发射器位置进行密集再采样的步骤的输出的值的子集，所述深度间隔近似等于所采用的最小接收器采样间隔。

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