CN115755204A - 使用多个双功能探测器和神经网络来获得地层孔隙度 - Google Patents

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Abstract

一种使用脉冲中子发生器和用于探测中子和伽玛射线的多个双功能探测器来探测井下地层并获得地层孔隙度的方法和设备。通过使用训练好的神经网络，利用来自多个探测器的热中子、超热中子和俘获伽玛射线的比值来获得中子孔隙度、伽玛孔隙度和地层孔隙度。该方法可提供独立于诸如井眼尺寸、工具间距、盐度、温度、压力等环境因素的地层孔隙度测量。环境因素的影响可以通过采用多个用于探测中子和伽玛射线的双功能探测器来自动校正。

Description

使用多个双功能探测器和神经网络来获得地层孔隙度
技术领域
本公开提供了用于通过井眼进行井下地层测井的方法和设备，特别是使用可检测中子和伽玛射线的多个双功能探测器以及用于数据分析的神经网络的方法和设备。本公开提供了准确的地层孔隙度测量，具有减小的来自例如井眼尺寸、工具与井壁间距、盐度、温度和压力等环境因素的干扰。
背景技术
在油气勘探中，密度、孔隙度、矿物学和含气/含油饱和度是用于评价油田总油/气储量的重要地层参数。已经开发了各种电缆和LWD(随钻测井)测井工具来获得井下地层参数。
地层密度是通过测量来自伽玛辐射源(例如，Cs-137源)的反散射伽玛射线而获得，该反散射伽玛射线由布置在距伽玛射线源不同距离的两个探测器(例如，两个碘化钠闪烁探测器)处接收到。这两个探测器通常根据它们与伽玛射线源的相对距离而被称为近探测器和远探测器。
中子孔隙度测井工具通过测量在来自同位素中子源(例如，Am-Be源)的快中子被工具周围环境(例如，井筒流体和地层)减慢速度并散射回探测器后的近探测器与远探测器的中子计数率的比值来研究地层孔隙度。然后根据特定的地层矿物学(例如，砂岩、石灰岩或白云石)将该比值转换为孔隙度。使用来自两个探测器的计数率之比可减少近井筒环境(井筒流体、井眼尺寸等)的变化对孔隙度测量的影响。
脉冲中子测井工具采用脉冲中子源(例如，D-T中子发生器)和一个、两个或三个检测中子或中子诱导伽玛射线的探测器。来自每个元素的中子诱导伽玛射线的能量谱是独一无二的。因此，通过测量来自非弹性散射和/或中子俘获反应的伽玛射线的能量谱，可以识别元素并获得来自地层中的每一种元素的伽玛射线的相对百分比，即元素产额。非弹性能谱是碳-氧(C/O)比率测井的基础，但也可以提供其他元素的信息，例如镁(Mg)、硅(Si)、钙(Ca)、铁(Fe)、硫(S)和铝(Al)。俘获伽玛射线的能量谱，可以提供元素信息，例如氢(H)、硅(Si)、钙(Ca)、铁(Fe)、硫(S)、钛(Ti)、钾(K)、铝(Al)、钆(Gd)和氯(Cl)。
由于元素产额测井仅提供元素的相对浓度，因此它们用比率来表示，例如C/O、Cl/H、Si/(Si+Ca)、H/(Si+Ca)和Fe/(Si+Ca)。这些比率分别是油、盐度、矿物学、孔隙度和粘土的指标。元素产额测井以及这些元素的中子非弹性散射和中子俘获反应的反应截面也可用于获得地层中的元素含量。
另外，通过测量在一个或多个中子脉冲后的热中子时间衰减曲线或俘获伽玛射线时间衰减曲线，可以获得地层的宏观热中子吸收截面(sigma)，该截面可用于估算含气/含油饱和度。
在大多数这些应用中，中子和伽玛射线由它们相应的探测器/传感器来探测。例如，He-3气体探测器用于探测热中子。He-3同位素具有高的热中子吸收截面。在从中子源发射的快中子被地层减慢速度并散射回探测器后，中子被吸收并产生其他可检测的离子，例如质子(p)和氚(T)，从而使气体电离。离子和电子在电场中倍增和漂移，以形成电信号。可采用各种闪烁探测器，例如NaI、CsI、BGO、GSO、LaBr3、YAP闪烁体和光电倍增管(PMT)，用于探测伽玛射线。这些闪烁体将伽玛射线的所沉积的能量转变为闪烁光。PMT将闪烁光转换为电子，并放大它们以形成电流信号。
现有的核测井工具通常采用单功能探测器来探测中子或伽玛射线。例如，为了同时获得地层密度和中子孔隙度，传统的方法是在工具串中将密度工具和中子孔隙度工具组合在一起。密度工具可拥有一个伽玛射线源和两个伽玛射线探测器。中子孔隙度工具可拥有一个中子源和两个中子探测器。因此，地层密度和中子孔隙度的测量需要使用两个不同的辐射源和四个辐射探测器。为了获得例如含气饱和度的其他参数，可能需要第三个探测器。此外，可能需要中子监测检测器来监测中子发生器的源强度，因为源强度可随时间降低或波动。因此，核测井工具需要携带多种不同类型的辐射源和探测器，以测量多种地层参数。这种测井工具由于成本高、可靠性低和体积大而受到使用限制。
地层孔隙度可通过中子孔隙度工具来获得，该工具通常具有一个中子源和与该中子源间隔开不同的距离的两个中子探测器。该源可以是同位素中子源(例如，Am-Be源)。中子探测器可探测热中子或超热中子。然后，根据特定的地层矿物学(例如，砂岩、石灰岩或白云石)将近探测器与远探测器的计数率之比(近-远比)转换为孔隙度。
众所周知，所测量的近-远比会受到例如井眼尺寸、工具间距、盐度、温度、压力等近井筒环境因素的影响。因此，孔隙度测量也会受到近井筒环境的影响。US2011/0224906文件中公开了通过使用训练好的神经网络通过同时使用近-远比和所有那些环境测量作为输入来获得地层孔隙度的方法。然而，获得这些环境测量将需要额外的传感器，例如用于测量工具间距的声学传感器、用于测量温度的温度传感器和用于测量压力的压力传感器。使用这些额外的传感器会使中子孔隙度测量容易受到这些传感器故障的影响。
最近，已经开发出对中子和伽玛射线都敏感的闪烁体材料，例如：Cs2LiYCl6(CLYC)、Cs2LiLaBr6(CLLB)。通过将这种材料的晶体与闪烁光敏元件(如PMT)耦合，可产生能探测中子和伽玛射线的双功能探测器。如图1A和图1B所示，基于伽玛射线的电子信号比中子的电子信号衰减得更快这一事实，双功能探测器所接收到的中子和伽玛射线可使用脉冲形状甄别(PSD)技术来相互区分开。
需要减少辐射源和探测器的数量，同时提高在电缆或LWD环境中所获得的地层参数的准确度和精确度的测井工具。本公开提供了用于使用神经网络来测量和计算地层孔隙度的方法。
发明内容
本公开教导了在电缆或随钻测井(LWD)环境中获得改进的实时地层孔隙度测量的方法和设备，而无需测量那些环境因素。另外，这些环境因素对地层孔隙度测量的影响可在电缆测井或随钻测井作业期间通过使用神经网络来自动校正。
本公开的一个实施例是一种估计井下地层孔隙度的方法。该方法包括使用在井筒中所传送的脉冲中子源和多个双功能传感器来指示地层孔隙度的测量。通过同时使用来自多个传感器的测量值并实施进一步的数据处理，从而使用经过训练的神经网络来估计地层孔隙度的值。
本公开的另一个实施例是一种配置为估计井下地层孔隙度的设备。该设备包括使用在井筒中所传送的脉冲中子源和多个双功能传感器来指示地层孔隙度特性的测量。通过同时使用来自多个传感器的测量值并实施进一步的数据处理，从而使用经过训练的神经网络来估计地层孔隙度的值。
另一个实施例提供了一种用于估计井下地层孔隙度的方法。该方法包括将脉冲中子测井工具部署到地层中的井眼内的步骤；从脉冲中子测井工具向地层发射中子的步骤；使用脉冲中子测井工具中的多个探测器来探测中子和伽玛射线的步骤；确定多个探测器之间的中子计数率的比值和伽玛射线计数率的比值的步骤；将中子计数率的比值、伽玛射线计数率的比值或这两种比值输入到神经网络中，以获得一个或多个地层孔隙度的步骤。多个探测器中的每一个都是被配置为探测来自地层的中子和伽玛射线的双功能探测器。
在又一个实施例中，该方法包括将中子计数率的比值和多个地层参数输入到神经网络中的步骤；计算第一地层孔隙度，并将伽玛射线计数率的比值和多个地层参数输入到神经网络的步骤；以及计算第二地层孔隙度的步骤。
在另外一个实施例中，中子测井工具具有三个或更多个探测器，包括设置在与中子源相距第一距离处的第一探测器、设置在与中子源相距第二距离处的第二探测器、设置在与中子源相距第三距离处的第三探测器，其中，第二距离长于第一距离，且第三距离长于第二距离。
中子计数率、伽玛射线计数率、中子计数率的比值、伽玛射线计数率的比值的数据是通过脉冲中子测井工具内的固件来作进一步处理，或者传输到地面。
附图说明
通过结合附图考虑以下详细描述，可以容易地理解本发明的教导。
图1A比较了探测器中由伽玛射线引起的信号的衰减与由中子引起的信号的衰减。
图1B示出了脉冲形状甄别(PSD)相对于能量的交会图，以区分开中子和伽玛射线。
图2A、图2B、图2C和图2D示出了脉冲中子测井工具的四种示例性配置，该脉冲中子测井工具具有一个中子源S1和沿工具外壳的纵向方向布置的三个探测器D1、D2和D3。
图3A、图3B和图3C示出了具有S1、D1、D2和D3的示例性脉冲中子测井工具的截面图。
图4A和图4B分别示出了具有四个探测器D1、D2、D31、D32和六个探测器D1、D21、D22、D31、D32的示例性脉冲中子测井工具的截面图。
图5示出了适用于实施本公开的示例性钻井***。
图6示出了中子脉冲、中子计数率以及中子诱导伽玛射线的非弹性能谱和俘获能谱的示意图。
图7示出了根据本公开的第一实施例的用于估计地层孔隙度的神经网络。
图8示出了根据本公开的第二实施例的用于估计地层孔隙度的神经网络。
图9示出了根据本公开的一个实施例的用于估计地层孔隙度的工作流程。
具体实施方式
所提供的以下具体实施例方式能帮助读者获得对本文所描述的方法、装置和/或***的全面理解。对于本公开的具体实施方式的参考，其示例在附图中示出。相近或相似的附图标记可用于附图中并且可指示相近或相似的要素。
本文所述的特征可以以不同的形式体现，并且不应被解释为对本文所述的实施例的限制。相反，已经提供的本文所描述的和附图中所描绘的实施例，使得本公开将是详尽和完整的，并且将向本领域普通技术人员传达本公开的全部范围，从而使他们可以容易地从以下描述中认识到：在不背离本公开的一般原理的情况下存在替代实施例。
因此，本发明的范围不是由具体实施例方式来定义，而是由权利要求及其等同物来定义，并且在权利要求及其等同物的范围内的所有变化都被解释为包含在本公开中。
在本公开中，除非另有说明，否则探测器是指可以探测中子和伽玛射线的双功能探测器。这种探测器采用闪烁晶体(例如Cs2LiLaBr6(CLLB)和光敏器件(例如PMT))。当探测器部署于井下时，可对其进行主动冷却或非主动冷却。例如，使用CLLB和高温PMT的探测器可以在高温下使用而无需额外冷却。
本公开提供了在钻井之后(电缆测井)或钻井作业期间(随钻测井)的改进地层孔隙度估计的方法和设备。
图2A-2D是圆柱形脉冲中子测井工具200的四种示例性配置的示意图(未按比例)，该圆柱形脉冲中子测井工具200具有脉冲中子源S1和三个双功能探测器D1、D2、D3，这三个探测器沿着适用于随钻测井(LWD)作业的测井工具的外壳而设置。泥浆通道(MC)沿测井工具的轴线设置，而各探测器沿测井工具的纵向方向偏心设置。图2A还示出了高压电源(HV)；电子仪器(例如控制器)，其用于发送指令、接收和处理来自脉冲中子源和各探测器的数据；以及用于在测井工具和地面之间传输数据的遥测装置。高压电源为探测器D1、D2、D3和脉冲中子源S1供电。为简单起见，所需要的电源、电子仪器和遥测装置未在图2B-2D中示出。
如图所示，D1是在纵向方向上与脉冲中子源具有最短距离的近探测器，D3是与脉冲中子源具有最长纵向距离的远探测器，D2是纵向距离位于中间的中探测器。
如图2A所示，所有三个探测器都位于沿测井工具200的脉冲中子源的一侧。这一侧可以是脉冲中子源的近侧或远侧。该近侧是当脉冲中子测井工具200被部署到井下时更靠近地面的一侧，而远侧是远离地面的一侧。高压电源为探测器(D1、D2、D3)和脉冲中子源(S1)供电。来自各探测器的信号由电子仪器处理，而通过遥测装置来采集和传输测量/数据。如图2B、2C和2D所示，脉冲中子源的远端侧和近位侧都具有至少一个设置在其上的探测器。
在电缆测井中，该工具可以安装在不包含泥浆通道的探头中。探测器可以沿着或偏离工具主体的轴线安装。电力和控制信号也可以从地面提供给测井工具，而来自测井工具的数据可以通过电缆传输到地面。
在图2A-2D中所描绘的每个测井工具中的脉冲中子源S1为脉冲中子发生器。脉冲中子发生器可为氘氚(D-T)脉冲中子发生器，其可以在脉冲模式下以多种脉冲输出方式(例如，频率、脉冲持续时间)来运行。例如，中子脉冲的频率可以是大约10kHz(周期为100μs)，并且中子脉冲的持续时间可以是大约20μs。在另一个实施例中，中子脉冲的频率可以是大约1kHz(周期为1000μs)，并且中子持续时间可以是50μs。根据方法和测量，D-T中子发生器也可在连续模式下运行。在这种情况下，中子发生器的启动频率足够高，以使得中子被连续发射。来自D-T中子发生器的中子具有约为14.1MeV的初始能量。
脉冲中子源也可以是氘-氘(D-D)脉冲中子发生器，其可以在脉冲模式下以不同的脉冲输出方式(例如，频率、脉冲持续时间)来运行。例如，中子脉冲的频率可以是大约20kHz(周期为50μs)，并且中子脉冲的持续时间可以是大约20μs。或者，中子脉冲的频率可以是大约1kHz(周期为1000μs)，并且中子脉冲的持续时间可以是40μs。根据方法和测量，D-D中子发生器也可以在连续模式下运行。来自D-D中子发生器的中子具有约为2.5MeV的初始能量。
在图2A-2D中的中子源S1和探测器D1、D2和D3仅标示出了它们沿工具200的外壳的纵向方向的相对位置，而没有标示出它们在工具外壳的横截面中的径向方向的位置。
在某些实施例中，S1、D1、D2和D3可以设置在相同的径向方向或不同的径向方向，即，当部署在地层中时具有相同或不同的测量方位角。图3A、3B和3C分别示出了在A-A、B-B、C-C和D-D方向上的示例性截面图。图3A中的S1、D1、D2和D3设置在相同的方位角。然而，在图3B中，S1、D1和D3具有相同的方位角，而D2在不同的方位角处。在图3C中，S1和D1具有相同的方位角，而D2和D3中的每一个具有不同的方位角。
测井工具的其他实施例可以具有多于三个的探测器。例如，图4A描绘了图2A中的测井工具的一种变型，其具有四个探测器即D1、D2、D31和D32。D31和D32与S1的距离大致相同，但设置在两个不同的方位角。同样地，图4B描绘了在图2A中的工具的另一个变型，其具有六个探测器即D1、D21、D22、D31、D32和D33。在这个实施例中，D21和D22在测井工具的横截面上彼此相对设置，即D21和D22的方位角分别为0°和180°。D31、D32、D33在测井工具的横截面上间隔120°设置，即D31、D32和D33中任意两个的方位角之差为120°。具有不同的方位角允许探测器优先接收来自地层的特定入射角的中子和伽玛射线。该实施例还通过增加所有探测器的总计数率来提高中子和伽玛射线的探测效率。
另外，在图4A中，D31和D32与S1的距离基本相同。在图4B中，中探测器D21和D22与S1的距离基本相同，而远探测器D31、D32和D33与S1的距离基本相同。“基本相同的距离”是指从S1到探测器(例如：D31和D32)的闪烁体中心的距离大致相同。例如，差异小于二分之一或四分之一英寸。通过这种设置，多个中探测器集体或多个远探测器集体比仅使用一个中探测器或仅使用一个远探测器时具有更高的计数率。因此，脉冲中子源S1可以是功率较小的源，因此它可以不受更强大的中子源的严格规定的约束。此外，单个探测器的计数率可以分别地记录和处理。各种探测器在距离和方位角上的差异可用于获得特定方位角方向上的地层信息。
在一些实施例中，测井工具200具有可以吸收中子和伽玛射线的多个屏蔽件(未图示)。屏蔽件可以放置在测井工具中的中子源与各探测器之间，以便探测器接收来自地层的中子和伽玛射线，而不是穿过测井工具本体的中子和伽玛射线。或者，探测器也可以通过能够从某些方向吸收中子和伽玛射线的屏蔽材料而被部分地屏蔽。
屏蔽件由一种或多种材料而制成或者包含一种或多种材料，这些材料可以有效地衰减热中子和伽玛射线。屏蔽材料可以包含选自具有高热中子吸收截面的重元素的材料，包括金属如钆(Gd)、钐(Sm)、金属氧化物(如Gd2O3、Sm2O3、B2O3)、含有Gd或Sm结合其他重金属(如Fe、Pb或W)的合金，或含硼材料(如硼化钨(WB、WB2等))。
屏蔽件可以是***测井工具中的独立金属件，也可以是探测器壳体的整体组成部分。例如，探测器壳体的向内朝向测井工具的部分可以由屏蔽材料来制成，而朝向地层的部分由对中子和伽玛射线透明的材料来制成，以形成中子和伽玛射线可以穿过的窗口。因此，来自某些入射角的中子和伽玛射线可被屏蔽材料所吸收，而那些穿过窗口的中子和伽玛射线则被探测器所接收。因而，通过调整探测器壳体中的窗口的大小和方向，探测器可以对某些入射角更加敏感。在作业过程中，各种探测器所采集的数据可能会产生特定方向的地层性质，这可用于指导钻井方向。
测井工具200可以是电缆测井工具的一部分或被包括在井下装备中作为钻井作业中的LWD测井工具。图5是在井眼16的定向钻井中应用的石油钻井***10的示意图。石油钻井***10可用于在陆地上以及在水下钻探。使用包括井架12、钻台14、绞车18、游车20、吊钩22、旋转接头24、方钻杆接头26和转台28的旋转钻机来在地层中钻出井眼16。钻柱100包括串联连接并固定到地面处的方钻杆接头26的底部上的多个钻杆。转台28用于旋转整个钻柱100，而绞车18用于将钻柱100下入到井眼16中，并施加可控的轴向压缩载荷。井下钻具组合150设置在钻柱100的远端。
钻井液(也称为泥浆)通常储存在泥浆坑或泥浆罐46中，并使用泥浆泵38输送，泥浆泵38迫使钻井液流过浪涌抑制器40，然后流过方钻杆软管42，并流过旋转接头24，从而进入钻柱100的顶部。钻井液以每分钟约150加仑至每分钟约600加仑的速度流过钻柱100，并流入井下钻具组合150。然后，钻井液通过在钻柱100的外表面与井眼16之间的环形空间而返回地面。当钻井液到达地面时，它通过泥浆回流管线44输送回到泥浆罐46。
保持钻井液循环所需的压力通过方钻杆软管42上的压敏传感器48来测量。压敏传感器检测通过由脉冲发生器所产生的压力脉冲而引起的压力变化。来自脉冲发生器的压力波的幅度可达到500psi或更高。所测量的压力作为电信号通过传感器电缆50传输到地面计算机52，地面计算机52解码并显示所传输的信息。或者，所测量的压力作为电信号通过传感器电缆50传输到解码器，该解码器解码电信号并将所解码的信号传输到地面计算机52，地面计算机52在显示屏上显示数据。
如上所述，钻柱100的下部(“远端部分”)包括井下钻具组合(BHA)150，其包括其中安装有MWD***(MWD装备或MWD工具)160的非磁性钻铤、包含有LWD仪器的随钻测井(LWD)仪器短节165、井下马达170、近钻头测量短节175和具有钻孔喷嘴(未图示)的钻头180。钻井液流过钻柱100并通过钻头180的钻孔喷嘴流出。在钻井作业期间，钻井***10可以旋转模式运行，其中，钻柱100通过转台28或游车20中的电动机(即顶部驱动器)从地面旋转。钻井***10也可以滑动模式运行，其中，钻柱100不从地面旋转，而是由井下马达170来驱动钻头180旋转。钻井液通过钻柱100从地面泵送到钻头180，被注入到在钻柱100与井眼16的壁之间的环形空间中。钻井液将岩屑从井眼16携带到地面。
在一个或多个实施例中，MWD***160可以包括脉冲发生器短节、脉冲发生器驱动短节、电池短节、中央存储单元、主板、电源短节、定向模块短节和其他传感器板。在一些实施例中，这些设备中的一些可以位于BHA150的其他区域中。脉冲发生器短节和脉冲发生器驱动短节中的一个或多个可与脉冲发生器300通信，脉冲发生器300可位于MWD***160的下方。MWD***160可将数据传输到脉冲发生器300，使得脉冲发生器300产生压力脉冲。
非磁性钻铤容纳有MWD***160，其包括用于测量倾角、方位角、井轨迹(井眼轨迹)等的一套仪器。脉冲中子测井工具200和相关电子部件可以位于LWD仪器短节165中。脉冲中子测井工具200和其他测井仪器可以电耦合或无线耦合在一起，由电池组或由钻井液驱动的发电机来供电。所收集的所有信息以由脉冲发生器300产生的压力脉冲的形式经过钻柱中的泥浆柱来被传输到地面。
近钻头测量接头175可以设置在井下马达170与钻头180之间。脉冲中子测井工具200可替代地安装在近钻头测量短节175中，以提供更准确的实时地层参数来指导定向钻井。数据可以通过嵌入在井下马达170中的电缆传输到井下钻具组合150中的MWD***160。
在本公开的一个实施例中，使用具有D-T中子发生器和三个双功能探测器的测井工具来获得多种地层参数。图6示出了中子脉冲、中子计数率以及中子诱发伽玛射线的非弹性能谱和俘获能谱的示意图。中子脉冲的频率为10kHz(周期为100μs)，中子工作时间为20μs，如图6中的子图(b)所示。
如图6中的子图(a)所示的由双功能探测器测量的中子计数率，用于获得地层孔隙度和其他地层参数。双功能探测器的中子可以根据中子脉冲是开启还是关闭来进一步分离，利用脉冲中子同步信号作为三个探测器的中子的符合或反符合信号，以便在中子脉冲期间(中子脉冲为开启)将中子主要记录为快中子。在中子脉冲之间(中子脉冲为关闭)，中子被记录为热中子。三个探测器记录的快中子和热中子可用于获得快中子空间分布和热中子空间分布。来自每个探测器的中子也可以被一起记录。在这种情况下，所有中子(从热中子到快中子)都用于获得中子空间分布。
双功能探测器记录的伽玛射线可以根据中子脉冲是开启还是关闭来进一步分离，利用脉冲中子同步信号作为来自三个探测器的伽玛射线的符合或反符合信号，以便在中子脉冲期间(中子脉冲开启)将伽玛射线主要记录为非弹性能谱，如图6中的子图(c)所示。在中子脉冲之间(中子脉冲为关闭)，伽玛射线被记录为俘获能谱，如图6中的子图(d)所示。选择合适的时间窗口，以便使在俘获时间窗口中所测量的伽玛射线都来自热中子俘获反应，并且在非弹性时间窗口中所测量的大多数伽玛射线都来自快中子非弹性散射。
由探测器接收到的背景噪声可以在中子发生器关闭一段时间后测量，并且可以从中子或伽玛射线的总信号中减去。可以通过使用在中子脉冲之间所测量的中子的一小部分来作为本底，进一步减去在中子脉冲期间所测量的中子背景噪声，以获得“纯”快中子。类似地，可以通过使用在中子脉冲之间所测量的俘获能谱的一小部分来作为本底，进一步减去在中子脉冲期间所测量的伽玛射线，以获得“纯”非弹性能谱。
双功能探测器在去除背景后所测量的俘获伽玛射线计数率也可用于获得地层孔隙度和其他地层参数。
在一个示例性实施例中，具有一个中子源和三个双功能探测器(即近探测器、中探测器和远探测器)的测井工具200，其用于测量地层孔隙度Φ。图2A、2B、2C或2D是这种测井工具200的示例。此外，中子源可以是脉冲中子源或同位素中子源。
测井工具200被下入到井筒中以实施核测井，或者在用于电缆测井的探头中或者作为钻柱中LWD指令的一部分。远、中和近探测器中的每一个都探测中子和中子诱导伽玛射线。使用脉冲形状鉴别(PSD)技术来分离来自中子和中子诱导伽玛射线的探测器信号。
然后，利用来自三个探测器的中子信号来获得总计数率(近探测器的总计数率CRNn，中探测器的总计数率CRNm，远探测器的总计数率CRNf)、快中子计数率(近探测器的计数率CRFNn，中探测器的计数率CRFNm，远探测器的计数率CRFNf)、热中子计数率(近探测器的计数率CRTNn，中探测器的计数率CRTNm，远探测器的计数率CRTNf)。在短中子脉冲期间，有快中子和热中子。在中子脉冲之间，大多数中子为热中子。然而，双功能探测器对热中子和超热中子更敏感，使得由探测器所探测到的大量中子是热中子和超热中子。因此，可以利用双功能探测器的热中子、超热中子、或者热中子和超热中子(总中子)的计数率来获得地层孔隙度。
热中子是动能从大约0.025eV(在室温下)到0.4eV的中子。超热中子是动能从0.4eV到10eV的中子。快中子是动能高于1MeV的中子。
为了测量超热中子，使用一层薄的热中子吸收剂(例如镉(Cd)或钆(Gd))来包裹探测器，以便使从地层散射回来的热中子在进入探测器之前被吸收。
三个总中子计数率的比值可根据公式1-3得到：
Figure BDA0003813235770000111
Figure BDA0003813235770000112
Figure BDA0003813235770000113
Rnm/f为中-远比，Rnn/f为近-远比，Rnn/m为近-中比。由于三个探测器被设置在与中子源的不同距离处，因此它们具有不同的探测深度。因此，近井筒环境(如井眼流体、水泥等)对这三个比值有不同的影响。Rnm/f对地层更敏感，Rnn/m对近井筒材料(如井筒流体)更敏感，而Rnn/f对地层和近井筒材料两者都敏感。
在本公开的一个实施例中，可通过将三个比值(Rnm/f，Rnn/f，Rnn/m)和矿物学处理成训练好的神经网络来获得中子孔隙度Φn。
三个俘获伽玛射线计数率的比值可根据公式4-6来计算：
Figure BDA0003813235770000121
Figure BDA0003813235770000122
Figure BDA0003813235770000123
Rgm/f为中-远比，Rgn/f为近-远比，Rgn/m为近-中比。由于三个探测器被设置在与中子源的不同距离处，因此它们具有不同的探测深度。因此，近井筒环境(如井眼流体、水泥等)对这三个比值有不同的影响。Rgm/f对地层更敏感，Rgn/m对近井筒材料(如井筒流体)更敏感，而Rgn/f对地层和近井筒材料两者都敏感。
在本公开的另一个实施例中，可通过将三个比值(Rgm/f，Rgn/f，Rgn/m)和矿物学处理成训练好的神经网络来获得伽玛孔隙度Φg。
在当前本公开的又一实施例中，地层孔隙度Φ可通过将中子孔隙度Φn和伽玛孔隙度Φg的组合来获得。Φn和Φg在孔隙度测量中相互补充。例如，Φn对孔隙度较低的地层(例如孔隙度为40％或更小)更敏感，而Φg在地层孔隙度较高时更准确。另外，对于高盐度流体，Φn可能会高估孔隙度，而Φg可能会低估孔隙度。此外，Φg不像Φn那样容易受到页岩效应的影响。因此，Φn和Φg的组合在各种井眼和地层条件下的地层孔隙度的更宽范围(0-100p.u.)中呈现出改进的孔隙度读数。
在当前本公开的再一实施例中，地层孔隙度Φ可通过将三个中子的比值(Rnn/m，Rnn/f，Rnm/f)、三个俘获伽玛射线的比值(Rgn/m，Rgn/f，Rgm/f)和矿物学处理到训练好的神经网络中而获得。
使用人工神经网络来估计地层孔隙度的方法在图7和图8中说明。
图7示出了具有输入层701、中间层703和输出层705的简单神经网络。在这个实施例中，输入层701包括输入711到717。当中子计数率的比值用于估计地层孔隙度时，输入711至717包括三个中子计数率比值(Rnn/m、Rnn/f和Rnm/f)、矿物学类型(例如：砂岩、石灰岩或白云石)，以及选自井眼尺寸、工具间距、井筒流体盐度、井筒流体密度、温度和地层压力等中的三个环境变量。由于中子计数率考虑了一些环境影响，因此不必为了获得准确的地层孔隙度而考虑所有环境变量。例如，对地层孔隙度具有更大影响的六个环境变量中的三个，例如井眼尺寸、工具间距、井筒流体盐度，可用作获得准确地层孔隙度的输入。中间层703是隐含层，它可包含一个、两个或多个层。每个中间层中的处理器(节点)可以是加权的线性或非线性回归。前一层中的处理器(节点)的输出用作下一层的输入。来自输出层705的最终输出731是基于中子信号估计的地层孔隙度Φn。提供训练以将输出731与已知的地层孔隙度相匹配。一旦神经网络完成训练和测试，新的地下地层的孔隙度就可基于训练好的神经网络使用中子计数率、矿物学以及三个环境变量来估计。
图7中的神经网络还可使用俘获伽玛射线计数率的比值来估计地层孔隙度。在这种情况下，图7中的输入层的输入端可包含来自三个探测器的三个俘获伽玛射线计数率的比值(Rgn/m，Rgn/f，Rgm/f)、矿物学信息(例如，砂岩、石灰石或白云石)，以及在井眼尺寸、工具间距、井筒流体的盐度、井筒流体的密度、温度和地层压力等中的三个环境变量。在本实施例中，采用对地层孔隙度影响较大的六个环境变量中的三个(即井眼尺寸、工具间距、井筒流体的盐度)作为获得地层孔隙度的输入。来自输出层705的输出731是基于伽玛射线信号来估计的地层孔隙度Φg。提供训练以将输出731与已知的地层孔隙度相匹配。
Φn和Φg可用于覆盖不同范围的地层孔隙度。另外，如果历史数据中仅有Φn或Φg可用，那么该方法在训练神经网络或估计地层孔隙度时提供了灵活性。也就是说，历史的Φn可首先与当前Φn相关。如此获得的相关性可用于转换或调整当前Φg，从而导出对应于历史的Φn的Φg值，反之亦然。应该注意的是，历史数据可能来自于与当前实施的核测井探测的地层不同的地层。
图8示了另一个神经网络，其具有输入层801、中间层803和输出层805。在这个实施例中，输入层801包括输入811到817，该输入811到817包括三个中子计数率的比值(Rnn/m、Rnn/f和Rnm/f)、来自三个探测器的三个俘获伽玛射线计数率的比值(Rgn/m，Rgn/f，Rgm/f)、以及矿物学信息。虽然可将环境变量输入到这一神经网络中，但在该方法中没有必要这样做。因为六个输入811到817是中子计数率或伽玛射线计数率，其中已经包涵了大部分环境因素。因此，不必为了获得准确的地层孔隙度而使用任何环境变量。类似于图7中所描绘的神经网络，中间层803为隐含层，其可包含一个或多个层。每层中的处理器(节点)可以是加权的线性或非线性回归。前一层中的节点的输出是下一层节点的输入。输出层805的输出是根据来自三个探测器的三个中子计数率的比值、来自三个探测器的三个俘获伽玛射线计数率的比值以及矿物学类型来估计的地层孔隙度。
如图7或图8所示，在训练神经网络时，将具有已知孔隙度值的样本地层的一组输入值输入到输入层中。输出层的输出端与样本地层的已知孔隙度相比较。通过调整每个处理器的权重来改进输出与每个样本的已知孔隙度值之间的匹配。当达到收敛时(例如，当权重的增量变化低于预设阈值水平时，或者在处理完给定数量的样本之后)，训练完成。示例性阈值水平可以是±0.5pu(当孔隙度低于20p.u.时)，或者达到.±5％(当孔隙度高于20p.u.时)。
可以在训练中使用多个样本(即“训练集”)以获得经过良好训练的神经网络。例如，使得从第一次训练中获得的权重保持固定，并且使用具有在第一次训练期间所获得的固定权重的神经网络来处理训练集。如果在训练集中的预测孔隙度与实际孔隙度之间观察到良好的一致性，则认为该神经网络训练良好。经过良好训练的神经网络安装在井下钻具组合的处理器中或地面上的数据处理***中，以在测井或钻井作业期间使用。如果在测试集中的神经网络输出与实际孔隙度之间没有观察到良好的一致性，则还要开展进一步的训练，直到神经网络训练良好。
在图9中示出了使用具有脉冲中子发生器和三个探测器的工具来获得具有不同探测深度的改进的地层孔隙度的示例性工作流程。在步骤901中，脉冲中子发生器发射快中子脉冲，该快中子脉冲进入井眼和地层。在步骤902中，快中子通过与近井筒材料(例如井筒和地层)的非弹性散射、和弹性散射而减慢成热中子。快中子可以通过非弹性散射产生伽玛射线，一些热中子通过井筒和地层中的元素而被俘获，并且产生俘获伽玛射线，一些中子和伽玛射线被散射回到三个探测器。在步骤903中，，中子和伽玛射线被三个探测器所接收形成电流信号。在步骤904中，来自每个探测器的中子和伽玛射线的信号被分离，例如使用PSD来实现分离。在步骤905中，获得每个探测器的热中子计数率、超热中子计数率或热中子和超热中子这两种中子的计数率，以及俘获伽玛射线的计数率。在步骤906中，计算三个探测器的热中子的计数率的比值、超热中子的计数率的比值或者热中子和超热中子这两种中子的计数率的比值，以及伽玛射线的计数率的比值。在步骤907中，将中子和伽玛射线的比值分别作为神经网络的输入，来获得中子孔隙度和伽玛孔隙度。在步骤908中，通过将中子孔隙度和伽玛孔隙度组合在一起来覆盖地层孔隙度的全范围，或者通过使用中子和伽玛射线的所有比值以及神经网络来直接获得整个孔隙度测量范围(0-100p.u.)的地层孔隙度。
测井工具中的脉冲中子源、探测器、电子模块、信号和上述方法可以通过硬件、软件、固件或其任何组合来控制和处理。固件是一类特定的计算机软件，该计算机软件为测井工具的特定硬件和组件提供低水平控制。它可包含一个组件的基本功能，例如将中子信号与伽玛信号分离，或拟合热中子或俘获伽玛射线的时间衰减曲线，并从一个探测器获得视井眼sigma(热中子宏观吸收截面)和视地层sigma。它还可执行数据处理功能，例如获得中子诱导井眼sigma和中子诱导地层sigma，或伽玛诱导井眼sigma和伽玛诱导地层sigma，或者使用工具组件内的嵌入式软件来获得真实井眼sigma和真实地层sigma。它还可以执行数据控制、在工具存储器中的数据保存，以及到达地面的数据传输，从而进行进一步处理或显示。
应当注意的是，本公开的方法不限于所示的示例。该方法既可适用于使用各种环境变量(例如间距、井眼尺寸、泥浆重量、温度、压力、井眼盐度)作为神经网络的输入，也可适用于根本不使用环境变量作为神经网络的输入。另外，可使用不止一个隐含层。也就是说，这些环境因素的所有影响都可通过使用多个用于探测中子和伽玛射线的双功能探测器来自动校正。该方法可用于通过使用热中子的比值、超热中子的比值或热中子和超热中子的比值来获得地层孔隙度。该方法可用于电缆和随钻测井环境。
在整个附图和详细描述中，除非另有说明，相同的附图标记将被理解为指代相同的元件、特征和结构。为了清楚、说明和方便起见，这些元件的相对大小和描述可能会被夸大。

Claims (17)

1.一种估计井下地层孔隙度的方法，包括：
将脉冲中子测井工具部署到地层中的井眼内；
从所述脉冲中子测井工具向所述地层发射中子；
使用所述脉冲中子测井工具中的多个探测器来探测中子和伽玛射线；
确定所述多个探测器之间的中子计数率的比值和伽玛射线计数率的比值；
将所述中子计数率的比值、所述伽玛射线计数率的比值或这两种比值输入到神经网络，以获得一个或多个地层孔隙度，
其中，所述多个探测器中的每一个是被配置为探测来自地层的中子和伽玛射线的双功能探测器。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用脉冲中子源以脉冲的模式产生中子。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，由所述多个探测器所探测的中子选自热中子、超热中子及其混合物。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，由所述多个探测器所探测的伽玛射线选自非弹性伽玛射线、俘获伽玛射线及其混合物。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括通过所述多个探测器中的每一个使用脉冲形状鉴别技术来将来自中子的信号和来自伽玛射线的信号分开。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：
将所述中子计数率的比值和多个地层参数输入到所述神经网络中；
计算第一地层孔隙度。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述多个参数选自井筒的井眼尺寸、所述脉冲中子测井工具的工具间距、井筒中的盐度流体、井筒的温度、井筒压力和地层矿物学。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：
将所述伽玛射线计数率的比值和多个地层参数输入到所述神经网络中；
计算第二地层孔隙度。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述多个参数选自井筒的井眼尺寸、所述脉冲中子测井工具的工具间距、井筒中的盐度流体、井筒的温度、井筒压力和地层矿物学。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：
将所述中子计数率的比值、所述伽玛射线计数率的比值以及一个或多个参数输入到所述神经网络以获得地层孔隙度。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述一个或多个参数是地层的矿物学。
12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述脉冲中子测井工具具有三个或更多个探测器。
13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：使用测试集来训练所述神经网络。
14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述脉冲中子测井工具中的脉冲中子源为氘-氚中子发生器或氘-氘中子发生器。
15.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述三个或更多个探测器包括设置在与所述中子源相距第一距离处的第一探测器、设置在与所述中子源相距第二距离处的第二探测器、设置在与所述中子源相距第三距离处的第三探测器，其中，所述第二距离长于所述第一距离，且所述第三距离长于所述第二距离。
16.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述脉冲中子测井工具中的所述多个双功能探测器中的每一个包括由Cs2LiLaBr6制成的闪烁体。
17.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，中子计数率、伽玛射线计数率、中子计数率的比值、伽玛射线计数率的比值的数据由所述脉冲中子测井工具内的固件来作进一步处理，或者传输到地面。
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