RU2378668C2 - Способы интерпретации диффузионных-т2 карт, полученных с использованием ямр данных - Google Patents

Способы интерпретации диффузионных-т2 карт, полученных с использованием ямр данных Download PDF

Info

Publication number
RU2378668C2
RU2378668C2 RU2004105862/28A RU2004105862A RU2378668C2 RU 2378668 C2 RU2378668 C2 RU 2378668C2 RU 2004105862/28 A RU2004105862/28 A RU 2004105862/28A RU 2004105862 A RU2004105862 A RU 2004105862A RU 2378668 C2 RU2378668 C2 RU 2378668C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
fluid
manifestation
graph
diffusion
multidimensional
Prior art date
Application number
RU2004105862/28A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2004105862A (ru
Inventor
Чен Као МИН (US)
Чен Као МИН
Николас Дж. ХИТОН (US)
Николас Дж. ХИТОН
Original Assignee
Шлюмбергер Текнолоджи Бв
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 Шлюмбергер Текнолоджи Бв filed Critical Шлюмбергер Текнолоджи Бв
Publication of RU2004105862A publication Critical patent/RU2004105862A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2378668C2 publication Critical patent/RU2378668C2/ru

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N24/00Investigating or analyzing materials by the use of nuclear magnetic resonance, electron paramagnetic resonance or other spin effects
    • G01N24/08Investigating or analyzing materials by the use of nuclear magnetic resonance, electron paramagnetic resonance or other spin effects by using nuclear magnetic resonance
    • G01N24/081Making measurements of geologic samples, e.g. measurements of moisture, pH, porosity, permeability, tortuosity or viscosity
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V3/00Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation
    • G01V3/18Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation specially adapted for well-logging
    • G01V3/32Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation specially adapted for well-logging operating with electron or nuclear magnetic resonance

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Geochemistry & Mineralogy (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
  • Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)
  • Semiconductor Memories (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)

Abstract

Изобретение относится к обработке ЯМР данных. Сущность: получают набор ЯМР данных для образца флюида, расположенного либо в стволе скважины, либо в лабораторных условиях. Из набора ЯМР данных вычисляют многомерное распределение с использованием математической инверсии, которая не зависит от предварительных данных свойств образца флюида. Многомерное распределение графически отображается на многомерной карте. Каждое проявление флюида, видимое на графике, идентифицируется как представление вероятного существования детектируемого флюида. Одно или несколько решений количественных оценок пласта для одного или более проявлений флюидов вычисляются на основе многомерного распределения, ассоциированного с соответствующим проявлением флюида. Технический результат: возможность получения количественных значений оценки пласта. 3 н. и 27 з.п. ф-лы, 21 ил.

Description

Область изобретения
Как вода, так и углеводороды в земных пластах формируют детектируемые ЯМР (ядерно-магнитный резонанс) сигналы. Желательно, чтобы сигналы от воды и от углеводородов были разделяемыми так, чтобы можно было идентифицировать зоны, содержащие углеводороды. Однако не всегда легко отличить, какие сигналы получены от воды, а какие от углеводородов. Для идентифицирования сигналов от воды и от углеводородов были предложены различные способы.
Способы дифференциального спектра (DSM, СДС) и смещенного спектра (SSM, ССС), предложенные Akkurt и соавт. в публикации “NMR Logging of Natural Gas Reservoirs” Paper N. Transactions of the Society of Professional Well Log Analysts (SPWLA) Annual Logging Symposium, 1995, сравнивают распределения T2, выведенные из двух измерений по Carr-Purcell-Meiboom-Gill (CPMG), выполненных с различными временами поляризации (DSM, СДС) или разнесениями эхо-сигналов (SSM, ССС). Модификация указанных способов, известная как анализ временных выборок (TDA, АВВ), позже была введена Prammer и соавт. в публикации “Lithology-Independent Gas Detection by Gradient-NMR Logging,” SPE paper 30562, 1995. В способе АВВ "различные" данные вычисляются непосредственно во временном представлении путем вычитания одного набора измеренных амплитуд из другого. Затем предполагается, что разностный набор данных охватывает только легкую нефть и/или газ. В способе АВВ относительные вклады от легкой нефти или газа выводятся путем выполнения линейного анализа способом наименьших квадратов разностных данных, используя предполагаемые ЯМР отклики от указанных флюидов. Как в способе СДС, так и в способе АВВ предполагается, что сигнал от воды имеет время T1 релаксации, существенно более короткое, чем таковое от углеводородов. Однако данное предположение оказывается не всегда справедливым. В особенности указанное предположение не оправдывается в пластах, в которых имеются большие поры или в которых углеводороды обладают средней или высокой вязкостью. ССС способ или его преемник, способ повышенной диффузии (EDM, СПД), предложенный Akkurt и соавт. в публикации “Enhanced Diffusion: Expanding the Range of NMR Direct Hydrocarbon Typing Applications”, Paper GG. Transactions of the Society of Professional Well Log Analysts (SPWLA) Annual Logging Symposium, 1998, разделяет вклады от газа, нефти и воды на основе изменений в распределениях T2, которые происходят в результате изменений в разнесении эхо-сигналов измерений CPMG. Способы применимы в ограниченном диапазоне сред, и точность результата значительно страдает от неполного разделения сигналов воды и углеводородов в выборке T2. Более того, указанные способы рассчитаны таким образом, чтобы функционировать с CPMG последовательностями. Однако, с диффузионными способами, CPMG последовательности импульсов обеспечивают плохие отношения сигнал/шум вследствие уменьшенного числа эхо-сигналов, которые могут быть измерены. Стратегия комбинирования и выбора указанных различных ЯМР способов недавно описана Coates и соавт. в публикации патента США № 6366087.
Последовательность импульсов с корректированной диффузией (DE, КД), предложенная Hiirlimann, обеспечивает другой подход. См.: Hiirlimann и соавт., “Diffusion-Editing: New NMR Measurement of Saturation and Pore Geometry,” paper presented at the 2002 Annual Meeting of the Society of Professional Well Log Analysts, Osio, Japan, June 2-5; см. также патент США № 6570382, зарегистрированный 28 ноября 2000 Hiirlimann. Данный патент передан тому же приемнику патентовладельца, что и настоящее изобретение, и тем самым включен здесь ссылкой.
КД последовательности импульсов подобны CPMG последовательностям, за исключением того, что воспринимаются два исходных эхо-сигнала с более длинными разнесениями эхо-сигналов, а третий и последующие эхо-сигналы воспринимаются с более короткими разнесениями эхо-сигналов. В КД последовательностях импульсов, информация диффузии кодируется во время восприятия первых двух эхо-сигналов, тогда как третий и последующие эхо-сигналы обеспечивают объемную и поверхностную информацию времен релаксации с относительно малым затуханием сигнала, обусловленным диффузией. Использование известной CPMG последовательности для кодирования информации диффузии требует длительного разнесения между эхо-сигналами, что приводит к недостаточной объемной и поверхностной информации времени релаксации, вследствие того, что диффузионный спад ослабляет сигнал после незначительного количества отражений. Впоследствии серия данных, воспринятых с помощью КД последовательностей, обеспечивает лучшую информацию диффузии и лучшее отношение сигнал/шум в данных спинового эхо по сравнению с аналогичной серией, воспринятой с помощью CPMG последовательностей. Следовательно, КД последовательности могут обеспечить более точные и надежные вычисления T2 распределений рапы и нефти, чем CPMG последовательности.
Для улучшения детектирования углеводородов в дополнение к КД последовательностям были разработаны специализированные способы интерпретации для ЯМР данных. Указанные способы обычно применяют прямое моделирование к сериям ЯМР данных, воспринятым с различными параметрами. Серия ЯМР данных обычно воспринимается с различным временем разнесения эхо-сигналов (TE, ВРЭС) или временем поляризации (WT, ВП), а иногда воспринимается с различными градиентами (G) магнитного поля. КД последовательности являются примером такого сбора данных. Два иллюстративных способа включают: способ MACNMR, предложенный Slijkerman и соавт. в публикации SPE paper 56768, “Processing of Multi-Acquisition NMR Data”, 1999, и способ описания характера флюида с помощью магнитного резонанса (MRF, ОХФМР), раскрытый в патенте США № 6229308 на имя Freedman и переданный приемнику патентовладельца настоящего изобретения ("патент Freedman"). Патент Freedman тем самым включен здесь ссылкой.
ОХФМР способ (способ описания характера флюидов магнитным резонансом) способен получать раздельные распределения T2 нефти и воды. Данный способ использует модель составных вязкостей (CVM, МСВ), которая соотносит время релаксации и скорости диффузии с составными вязкостями, геометрическое среднее которых идентично макроскопической вязкости флюида. При использовании ОХФМР способа оценки для объемов воды и углеводородов получают посредством применения прямой модели для того, чтобы смоделировать ЯМР отклики серии ЯМР измерений, воспринятых с различными параметрами. В частности, ОХФМР метод основан на установленных физических законах, которые, для учета ЯМР откликов флюидов нисходящей скважины, калибруются эмпирически. Используя реалистические модели флюидов, ОХФМР стремится минимизировать число регулируемых параметров, чтобы они были сравнимыми с информационным содержимым данных ЯМР каротажа. Поскольку параметры модели по проекту соотносятся с объемами и свойствами индивидуальных флюидов, определение значений параметров (то есть, аппроксимация данных) ведет непосредственно к оценкам искомых нефтефизических величин.
Подход прямой модели основан на достоверности используемых моделей флюидов. В "неидеальных ситуациях", в которых ЯМР отклики флюидов отклоняются от поведения модели (смоченные нефтью породы, ограниченная диффузия), указанные методы могут привести к ошибочным результатам. При некоторых обстоятельствах "неидеальные" отклики могут быть идентифицированы некачественной аппроксимацией, в случае чего модели флюидов могут регулироваться путем модификации соответствующего параметра модели. Однако может оказаться неочевидным, какой элемент модели флюида должен модифицироваться, а также и то, что модификация нужна.
Другой подход, разработанный Schlumberger, основанный на принципе максимальной энтропии (MEP, ПМЭ), состоит из общего, не зависящего от модели способа для анализа комплексных данных флюидов, воспринятых с помощью инструментов ЯМР каротажа, и представляет результаты в визуально привлекательном и легком для понимания формате, который называется здесь как диффузионно-релаксационные карты, или D-T2 карты. Указанные карты уже использовали для понимания случаев, в которых модельный анализ дает неудовлетворительные результаты вследствие отклонений ЯМР свойств от "идеального" поведения, предполагаемого в моделях. Указанные ситуации могут возникнуть из-за аномальных взаимодействий флюид/порода, таких как ограниченная диффузия, смешанная смачиваемость и внутренние градиенты. Отклонения от предполагаемых свойств также наблюдались для некоторых сырых нефтепродуктов, приводя к неточным прогнозам в анализе модели. Посредством использования D-T2 карт, ПМЭ подход обеспечивает простое графическое представление данных, которые могут быть использованы для идентификации откликов флюидов во всех средах. Диффузионно-релаксационные карты описываются в патентах США №№ 6570382 и 6462542.
Хотя указанные способы, известные из уровня техники, полезны в прогнозировании наличия углеводородов в пластах, желательно иметь более простые способы, которые на основе ЯМР данных могут прогнозировать присутствие углеводородов в пластах и которые, вообще говоря, применимы к ЯМР данным, воспринятым с различными последовательностями импульсов. Более того, хотя двух- и трехмерная визуализация была разработана для получения, в первую очередь, качественной информации, желательно иметь количественные методы интерпретации, которые могут обеспечивать точные результаты описания характера флюидов.
Сущность изобретения
Согласно одному аспекту раскрытого объекта изобретения, описан способ для интерпретации многомерных данных ядерно-магнитного резонанса, полученных на образце земного пласта. В частности, собирается набор ЯМР данных для образца флюида, расположенного либо в стволе скважины, либо в лабораторных условиях. Из набора ЯМР данных вычисляется многомерное распределение с использованием математической инверсии, которая является независящей от свойств образца флюида, известных до проведения исследований. Многомерное распределение графически отображается на многомерной карте. Каждое проявление флюида или артефакт, видимый на графике, идентифицируется как представление вероятного существования детектируемого флюида. Одно или несколько решений количественных оценок пласта для одного или нескольких проявлений флюидов вычисляются на основе многомерного распределения, ассоциированного с соответственным проявлением флюида.
Согласно другому аспекту, решения количественной оценки пласта определяются из многомерного распределения ЯМР данных путем первоначального определения набора параметров модели, которые представляют аспекты многомерного распределения. Затем, для вычисления свойств флюидов, применяется зависящая от модели инверсия.
Согласно другому аспекту, решения количественной оценки пласта определяются из многомерного распределения ЯМР данных способом указания и щелчка. Используя мышь компьютера или прикладную программу автоматического выбора края, из ЯМР данных выбирается один или несколько артефактов флюидов. Для того чтобы определить свойства флюида, ассоциированного с выбранной областью, амплитуда интегрируется в ее пределах.
Согласно другому аспекту, решения количественной оценки пласта определяются из многомерного распределения ЯМР данных посредством определения среднего значения диффузии по области диффузионно-T2-релаксационного распределения. Для определения свойств флюида, ассоциированного с выбранной областью, используется средняя диффузия.
Краткое описание чертежей
В дальнейшем изобретение поясняется описанием конкретных вариантов реализации изобретения со ссылками на сопровождающие чертежи, на которых:
фиг.1 изображает общую схему иллюстративной системы сбора данных ядерно-магнитного резонанса нисходящей скважины,
фиг.2 изображает более подробную схему системы согласно фиг.1,
фиг.3 изображает многомерную карту или график для отображения ЯМР данных,
фиг.4 изображает карту ЯМР данных, иллюстрирующую неидеальные эффекты на ЯМР данных,
фиг.5 изображает другую карту ЯМР данных, показывающую неидеальные эффекты на ЯМР данных,
фиг.6 изображает другую карту ЯМР данных, показывающую неидеальные эффекты на ЯМР данных,
фиг.7 изображает другую карту ЯМР данных, иллюстрирующую неидеальные эффекты на ЯМР данных,
фиг.8 изображает двухмерный график согласно способу инверсии согласно известному уровню техники,
фиг.9 изображает набор карт ЯМР данных, иллюстрирующих коррекцию неидеальных эффектов согласно аспекту описанного объекта изобретения,
фиг.10 иллюстрирует коррекцию способа инверсии, известного из уровня техники, согласно набору карт ЯМР данных по фиг.9,
фиг.11 изображает двухмерный график согласно способу инверсии из известного уровня техники,
фиг.12 изображает набор карт ЯМР данных, показывающих коррекцию неидеальных эффектов согласно аспекту описанного объекта изобретения,
фиг.13 иллюстрирует коррекцию способа инверсии из уровня техники согласно набору карт ЯМР данных фиг.12,
фиг.14 изображает набор карт и графиков ЯМР данных согласно одному из способов оценки пласта описанного объекта изобретения,
фиг.15 изображает блок-схему способа, иллюстрируемого на фиг.14,
фиг.16 изображает многомерную карту или график другого способа оценки пласта раскрытого объекта изобретения,
фиг.17 изображает набор карт и графиков ЯМР данных согласно способу, иллюстрируемому на фиг.16,
фиг.18 изображает блок-схему способа, иллюстрируемого на фиг.16 и 17,
фиг.19 изображает другой набор карт и графиков ЯМР данных способа оценки пласта описанного объекта изобретения,
фиг.20 изображает набор корректированных графиков ЯМР данных согласно способу, иллюстрируемому на фиг.19,
фиг.21 изображает снимок экрана, иллюстрирующий примерные решения оценки пласта, обеспеченные способом описанного объекта изобретения.
Подробное описание предпочтительных вариантов реализации изобретения
Описанный объект изобретения описывает количественные способы для интерпретации двухмерных карт ядерно-магнитного резонанса (ЯМР), полученных из обычных оценочных ЯМР измерений пласта. Хотя могут использоваться другие значения, предпочтительный вариант реализации изобретения, обсуждаемый здесь в первую очередь, основан на картах диффузии в функции от T2(D-T2). Согласно настоящему изобретению, D-T2 карты могут использоваться для того, чтобы помочь в выборе параметров для применения к существующим кодам инверсии, основанным на модели. Далее, полные нефтефизические решения (пористость, проницаемость, объемы флюидов, насыщение, вязкость нефти и т.д.) могут быть получены непосредственно из D-T2 карт. Чтобы воспользоваться преимуществом визуального представления карт, предложенные способы являются интерактивными и, согласно варианту реализации изобретения, состоят из последовательных процедур указания и щелчка.
Сбор данных в ЯМР измерениях согласно вариантам реализации изобретения может быть выполнен с помощью различных способов ЯМР измерений, известных из уровня техники. Например, измерения могут быть выполнены в лаборатории с использованием образца, изъятого из земного пласта. Альтернативно, ЯМР измерения могут быть выполнены в процессе операции каротажа, с использованием инструмента проводной линии связи, инструмента каротажа во время бурения или измерения во время бурения, или же тестера пласта. Фиг.1 иллюстрирует схему системы ЯМР каротажа. На фиг.1 показан инструмент 30 ЯМР каротажа, предназначенный для исследования земных пластов 31, через которые проходит ствол 32 скважины. Инструмент 30 ЯМР каротажа подвешивается в стволе 32 скважины на армированном кабеле 33, длина которого по существу определяет относительную осевую глубину устройства 30. Длина кабеля управляется соответствующим средством, находящимся на поверхности, таким, как барабан и лебедочный механизм 8. Поверхностное оборудование 7 может быть обычного типа и может содержать подсистему процессора, которая сообщается с оборудованием нисходящей скважины, содержащим устройство 30 ЯМР каротажа.
Устройство 30 ЯМР каротажа может быть любым подходящим каротажным прибором ядерно-магнитного резонанса; оно может быть устройством для использования в прикладных задачах каротажа проводной линии связи, как показано на фиг.3, или же оно может быть из тех, которые могут использоваться в прикладных задачах каротажа в процессе бурения (LWD, КПБ) или измерения в процессе бурения (MWD, ИПБ). Кроме того, устройство 30 ЯМР каротажа может быть частью тестера пласта, известного в технике, например, такого, который продается под торговым названием MDT™ технологической корпорации Schlumberger (Хьюстон, TX). Устройство 30 ЯМР каротажа обычно содержит средство для создания статического магнитного поля в пластах и средство радиочастотной (РЧ) антенны для создания импульсов магнитного поля в пластах и для приема спиновых эхо от пластов. Средство для создания статического магнитного поля может содержать постоянный магнит или матрицу магнитов, а средство радиочастотной антенны для создания импульсов магнитного поля в пластах и для приема спиновых эхо от пластов может содержать одну или несколько РЧ антенн.
Фиг.2 иллюстрирует схему некоторых компонентов одного типа устройства 30 ЯМР каротажа. Фиг.2 изображает первый центральный магнит или матрицу 36 магнитов и РЧ антенну 37, которая может быть соответственно ориентированной катушкой или катушками. Фиг.2 также иллюстрирует общее представление близко расположенных тонких цилиндрических оболочек 38-1, 38-2… 38-N, которые могут быть выбраны по частоте в операции многочастотного каротажа. Одно такое устройство описано в патенте США № 4710713. На фиг.2 показан другой магнит или матрица 39 магнитов. По мере того, как устройство 30 каротажа поднимается в стволе скважины в направлении стрелки Z, для предварительной поляризации земного пласта перед областью исследования может использоваться матрица 39 магнитов. Примеры таких устройств раскрыты в патентах США № 5055788 и 3597681.
На фиг.3 показана иллюстративная D-T2 карта с ЯМР данными спинового эхо, представленными как амплитуды в функции от диффузии (D) и релаксации (T2). Карта, показанная в левой панели, представляет собой трехмерный вид в перспективе. Правая панель обеспечивает более практичное представление D-T2 карты в виде двухмерной карты. Однако, следует отметить, что раскрытые способы могут применяться к набору данных, имеющему несколько измерений: 2-D, 3-D, 4-D и т.д. Кроме того, следует отметить, что, хотя D-T2 карты обсуждаются здесь для иллюстративных целей, раскрытые способы могут быть одинаково эффективными в получении решений количественной оценки пласта на основе многих других комбинаций свойств ЯМР данных (D, T1, T2, T1/T2 и т.д.).
В контексте двухмерной D-T2 карты амплитуда диффузии представлена согласно схеме кодирования цветом. Различия диффузионных свойств между газом, водой и нефтепродуктами с различными вязкостями охватываются D-T2 картой и изображаются как отдельные и различимые пики. В частности, группирование цвета в области А, также упоминаемое здесь как артефакт или проявление флюида, представляет вероятное детектирование первого флюида. Аналогично, группирование более светлого цвета или проявлений флюидов в областях B, C и D также представляет вероятное детектирование трех дополнительных флюидов. Для того чтобы помочь интерпретации, на карты наложены теоретические отклики воды, нефти и газа. Таким образом, для группировки или проявления A, вероятно, что флюид представляет собой газ, поскольку пик находится вблизи теоретического значения диффузии газа. Для группировок B и C, вероятно, что флюиды имеют варьирующиеся вязкости или фазы нефти, лежащие вдоль теоретической линии диффузии нефти. Наконец, вероятно, что группировка или проявление D представляет собой воду, подверженную ограниченной диффузии (обсуждается ниже).
Согласно одному из вариантов реализации изобретения, сводный график фиг.3 не зависит от модели. Это означает, что для получения результатов ЯМР измерений из данных спинового эхо, в вычисления не вводятся заданные значения или пределы диффузии. Хотя существуют и другие примеры, один из примеров вычисления, независящего от модели, представляет собой ранее упоминаемый подход ПМЭ. На фиг.3, чтобы содействовать интерпретации ЯМР данных, перекрытие теоретических откликов воды, нефти и газа является полезным.
Как упоминалось, предыдущие попытки определить решения количественной оценки пластов были основаны на модели заданных значений параметров диффузии и времен T2 релаксации флюидов. Кроме того, требовалось выбирать модель флюидов, основанную на лучшей приблизительной оценке, относительно которой будут осуществлять детектирование флюидов. Разумеется, любые неточности в начальных оценках модели флюида и параметров флюидов создают неточности в конечных решениях. Фиг.4 графически иллюстрирует некоторые исключения для общих идеальных моделей: 1) внутренний градиент тянет данные в направлении стрелки вверх (так, что вода могла бы быть ошибочно принята за газ), 2) ограниченная диффузия тянет данные в другом направлении, показанном стрелкой вниз (так, что вода могла бы ошибочно быть принята за нефть), 3) смешанная смачиваемость тянет данные нефти влево (так, что объем/насыщение нефти вычисляются слишком низкими), 4) высокий газовый фактор (GOR, ГФ) заставляет сдвигаться нефть вдоль северо-восточного направления (так, что нефтепродукты могли бы ошибочно быть приняты за воду или газ).
Например, фиг.5 иллюстрирует действие эффекта внутреннего градиента на ЯМР отклик флюида. Внутренний градиент прибавляется к градиенту инструмента и, следовательно, диффузия оказывается выше ожидаемой. Образцом является богатый глиной песчаник в известной водонесущей зоне скважины, пробуренной с водным буровым раствором. Также, расчетные значения диффузии оказываются выше ожидаемого результата, показанного перекрытием линии диффузии воды.
Другой пример показан на фиг.6, иллюстрирующей действие ограниченной диффузии в известном пласте с доминирующим карбонатом. Свободная вода подвергается неограниченной диффузии в больших порах и согласуется с теоретическим откликом. Связанная вода задерживается в более мелких порах и поэтому испытывает ограниченную диффузию. Результатом является один пик, представляющий свободную воду, на ожидаемом перекрытии диффузии воды, и второй пик, представляющий связанную воду, вытянутый поперек диапазона значений диффузии, даже пересекая значения, показательные о наличие углеводородов.
Еще один пример, показанный на фиг.7, иллюстрирует газ в месторождениях песчаника с высокой проницаемостью на Ближнем Востоке. Большие размеры пор заставляют воду релаксировать с параметрами, близкими к ее объемному значению, накладываясь на сигнал газа и приводя к размазанному пику на длительном T2.
Согласно варианту реализации настоящего изобретения, такие D-T2 карты генерируются посредством кодов инверсии, независящей от модели, как, например, ПМЭ. Указанные инверсии, независящие от модели, не требуют априорного ввода значений диффузии или T2 флюидов. Согласно одному из вариантов реализации, инверсии, независящие от модели, не требуют ни априорного знания свойств флюидов, ни того, какие флюиды присутствуют. Для отображения результирующих многомерных ЯМР данных по двум, трем или более осям в легко считываемой форме из этих инверсий генерируются D-T2 карты или графики.
Согласно одному из вариантов реализации, для улучшения результатов инверсии, независящей от модели, как, например, ОХФМР анализ, используются D-T2 карты. В частности ПМЭ и другие D-T2 карты, полученные независимо от модели, обеспечивают несмещенное представление ЯМР данных. Также, перекрытие теоретических откликов трех наиболее часто встречающихся флюидов, т.е. воды, нефти и газа, показывает, нужна ли для откликов настройка для использования в инверсии, основанной на модели.
Например, ОХФМР модель (для нефти, газа и воды) формулирует, что коэффициенты диффузии воды и газа не зависят от T2, а зависят от температуры T и давления P (для газа):
Figure 00000001
Figure 00000002
Для нефти коэффициент диффузии линейно пропорционален T2,
Figure 00000003
Из уравнений (1)-(3) следует, что две горизонтальные линии (то есть при постоянных значениях D), представляющие теоретические отклики воды и газа, и диагональная линия, представляющая теоретический отклик нефти, могут быть наложены на D-T2 карту. Отклонения от идеальных откликов флюидов будут видны на картах как сигналы, расположенные вдали от линий перекрытия. Будучи известными, указанные отклонения применяются к инверсии, основанной на модели. Результат, полученный из инверсии, обеспечивает решение с улучшенной точностью на основе исследований независящих от модели D-T2 карт.
Фиг.8-10 иллюстрирует коррекцию инверсии, зависящей от модели, в водном буровом растворе, формате цезия, а фиг.11-13 иллюстрируют коррекцию в образце сырой первичной нефти. Фиг.8 изображает иллюстративный анализ, зависящий от модели, как, например, ОХФМР подход, для раствора формиата цезия. Фиг.8 изображает анализ, зависящий от модели, имеющий пик 200 нефти и пик 201 воды. Анализ, основанный на модели, использующий коэффициент диффузии воды, взятый по умолчанию, показывает главным образом нефть для бурового раствора формиата цезия. На фиг.9, слева, изображена D-T2 карта для таких же данных, имеющих проявление или артефакт 206, лежащий вдоль линии 204 диффузии нефти по умолчанию. В частности, изображенная слева D-T2 карта показывает, что детектированный формиат Ce, например 206, имеет намного более низкий коэффициент диффузии, чем чистая вода (по умолчанию), обозначенная горизонтальной линией 202. То есть можно определить, что диффузия 202 идеальной воды является неправильной для образца формиата Ce. Таким образом, для вычисления точных значений насыщения флюидов эффективный коэффициент диффузии "воды" (точнее, формиата Ce) должен быть уменьшен до 40% от его значения по умолчанию, представленного горизонтальной линией 208. Затем указанное скорректированное значение диффузии программируется в инверсию, основанную на модели. Фиг.10 изображает повторно обработанные ОХФМР результаты, полученные с использованием коэффициента диффузии воды, уменьшенного до 40% от его первоначального значения. Теперь ОХФМР результаты правильно показывают преобладающую воду, показанную на пике 210, и очень низкий сигнал нефти, показанный на пике 212. Также, могут быть более точно вычислены определения оценок ассоциированных пластов, такие как объем и насыщение воды.
Фиг.11 представляет анализ, зависящий от модели, известного образца сырой нефти. Результаты показывают наличие нефти, показанной пиком 220, но также неправильно показывают значительное насыщение воды, показанное пиком 221. Фиг.12 изображает D-T2 карту для тех же данных. Слева, изображена D-T2 карта с линиями перекрытия флюидов по умолчанию, с диффузией воды, представленной горизонтальной линией 222, и с диффузией нефти, представленной линией 224. Сигнал или проявление 226 появляется над D-T2 линией 224 корреляции нефти, показывающей, что данная нефть имеет необычно высокое отношение диффузии к T2. Таким образом, можно определить, что существующая D-T2 линия 224 нефти является некорректной и требует регулировки. Такая же карта построена справа с новой D-T2 линией 228 корреляции нефти, которая делит пополам главный пик сигнала. Затем проводится ОХФМР анализ, использующий увеличенное значение λ (см. Ур.(3)). Результаты повторно обработанных данных показаны на фиг.13. Как ожидалось, теперь ОХФМР анализ правильно прогнозирует преобладающую нефть на пике 232, при этом показывая очень низкое присутствие воды на кривой 230.
В дополнение к приведенным выше вспомогательным методам интерпретации, зависящей от модели, непосредственно из двухмерных карт могут быть получены полные количественные нефтефизические решения. В частности, согласно одному из применений изобретения, из D-T2 карт могут быть получены количественные измерения пористости, проницаемости, объемов флюидов, насыщения, вязкости нефти и других величин. По сравнению с предыдущими способами, для того, чтобы получить больше, чем ранее используемая качественная информация, необходима дополнительная интерпретация. Согласно раскрытому объекту изобретения, для получения количественных решений используются два подхода, подход указания и щелчка, а именно указания объекта на экране и выбор отрывистым нажатием кнопки мыши и подход логарифмического среднего значения диффузии.
Согласно одному из варианту реализации, обеспечивается подход указания и щелчка, который позволяет пользователю взаимодействовать с D-T2 картой посредством фокусировки на конкретных артефактах, графически изображенных на карте. Амплитуда сигнала A из серии ЯМР последовательностей импульсов может быть выражена как
Figure 00000004
где WT, TE, t представляют собой время ожидания, разнесение эхо-сигналов и время ЯМР последовательностей импульсов; (i, j k) представляет собой индексы T2, D и T1/T2 распределений, f(i,j,k) - амплитуда трехмерной составляющей в T2, D, T1/T2 пространстве, H(WT, TE, t,i,j, k) - ядро этой составляющей, а δ - шумовая составляющая.
Из вышеупомянутого уравнения (4) можно видеть, что D-T2 карта является представлением амплитуд сигналов, проинтегрированных по k размерности (T1/T2) результата ПМЭ инверсии. Следовательно, в благоприятном случае, когда распределения флюидов в D-T2 пространстве хорошо разделены, как видно на фиг.14, их соответствующие объемы могут быть непосредственно получены путем интегрирования амплитуд в D и T2 окнах, заданных каждым типом флюидов. Тогда соответствующие насыщения могут быть получены путем деления соответствующих объемов флюидов на полный объем флюидов. Для обеспечения правильных решений, отдельные объемы должны быть скорректированы на водородный индекс согласно известным способам.
Фиг.14 иллюстрирует, согласно одному из вариантов реализации, пример подхода указания и щелчка, имеющий четыре артефакта флюидов 240, 242, 244 и 246, которые хорошо разделены в D-T2 пространстве (левая верхняя часть). Заметим, что четыре флюида не разрешены ни в T2 пространстве (левая нижняя часть), ни в D пространстве (правая верхняя часть). В частности, графики T2 и D пространства показывают три вместо четырех флюидов, имеющих различимые свойства. В нижнем левом T2 графике пик 248 соответствует артефакту 246, а пик 250 соответствует артефакту или проявлению флюида 244. Однако, пик 252 не может разрешить артефакты 240 и 242. В верхнем правом распределении диффузии пик 254 соответствует артефакту 240, а пик 256 соответствует проявлению флюида 242. Однако, пик 258 не может разрешить артефакты 244 и 246.
Согласно предшествующим способам, количественные решения флюидов могли бы быть получены, используя T2 графики. Однако, как показано, в некоторых случаях T2 карты не могут полностью разрешить многочисленные флюиды, имеющие различные диффузионные свойства. Известные из уровня техники способы сделали шаг к дальнейшему использованию D-T2 карты, с тем, чтобы оценить точность (качественно) решений, полученных из T2 графиков. Согласно варианту реализации настоящего изобретения, визуальный способ указания и щелчка использует D-T2 карту для определения количественных соответствующих объемов каждого из четырех флюидов, путем интегрирования амплитуд сигналов вдоль T2 и D измерений в окнах, определенных прямоугольниками 260, 262, 264 и 266. Заметим, можно аналогично применять другие формы для очерчивания исследуемой области карты, например многоугольники или круги. Таким образом, раскрытые способы содействуют в продвижении состояния уровня техники в части разрешения многочисленных флюидов, имеющих подобные T2 распределения, а также посредством количественного определения некоторых решений оценки пласта, как только идентифицированы артефакты флюидов.
Согласно одному применению способа указания и щелчка, интерпретатор может легко выбрать область интегрирования D-T2 карты, используя, например, мышь компьютера или цифровое перо. Выбор области также можно осуществлять автоматически посредством реализации алгоритма программного обеспечения, основанного на заданном пороге амплитуды. Также заметим, что интерпретация типа флюида управляется путем перекрытия теоретических откликов газа, нефти и воды на D-T2 карте, как видно в левой верхней части. Указанный этап также может осуществляться автоматически посредством прикладной программы программного обеспечения, основанной, например, на близости точки максимальной амплитуды к теоретическим откликам газа, нефти и воды.
Фиг.5 иллюстрирует блок-схему подхода указания и щелчка. На этапе 500 начинается процедура указания и щелчка с D-T2 картой. Как упоминалось, указанная D-T2 карта предпочтительно генерируется с использованием подхода инверсии, независящей от модели. Далее, на этапе 502, пользователя просят ввести тип модели флюида, которую нужно использовать в вычислении. Обычно, указанная процедура осуществляется процессом осмотра карты. Сначала пользователь принимает решение о числе флюидов. Например, если присутствуют две группы амплитуд (яркие пятна), то выбирается подход двух флюидов. Во-вторых, каждый тип флюида интерпретируется с помощью перекрытия теоретических откликов воды, нефти и газа. На этапе 504 пользователь выбирает область флюида, используя мышь компьютера. Согласно одному из вариантов реализации, отображается рамка, которая управляется так, чтобы охватить по существу весь артефакт на D-T2 карте. Согласно варианту реализации, окончательная невыбранная область, имеющая положительную ненулевую амплитуду, накапливается и отображается для обеспечения пользователю индикации того, были ли пропущены какие-либо существенные части. Согласно другому варианту реализации, прикладная программа компьютера или программного обеспечения выбирает область, по меньшей мере, частично окружающую каждое проявление флюида на основе пороговой амплитуды.
Как только артефакт был выбран, на этапе 506 вычисляются объем и насыщение путем интегрирования по выбранной области D-T2 карты. Поскольку интегрирование по полной области карты дает полную пористость, значения насыщения отдельных флюидов могут быть вычислены путем деления объемов флюидов на полную пористость. Здесь уместно отметить, что хотя раскрытый способ указания и щелчка обсуждается в контексте D-T2 карт для иллюстративных целей, практически любая многомерная карта может быть использована для того, чтобы определить искомую величину. Далее на этапе 510, как только были определены величины объема флюида и насыщения или другие базовые значения, вспомогательные вычисления могут быть затребованы пользователем или автоматически алгоритмом. Например, на этапе 512 может быть определена вязкость путем вычисления среднего T2 в окне нефти, и посредством использования опубликованных диаграмм вязкости-релаксации можно оценить вязкость. Другой пример заключается в том, чтобы использовать объем связанного флюида, полученный из карты, для вычисления проницаемости Timur-Coates согласно уравнению k_Timur=a*phit^b*((phit - bfv)/bfv)^c, где а, b, c - константы, phit - полная пористость, а bfv - объем связанного флюида.
Второй подход для непосредственного определения количественных результатов из D-T2 карты применяет определение среднего логарифмического значения диффузии (DLM). При стандартном ОХФМР анализе необработанные данные аппроксимируются непосредственно, используя ограничения уравнений 1, 2 и 3. Подобные ограничения накладываются для других инверсий, независящих от модели, уровня техники. Альтернативный подход, раскрытый здесь, заключается в том, чтобы использовать сами карты в качестве входных данных для получения решения, которое пытается получить ОХФМР. Поскольку информация, содержащаяся в картах, по существу идентична таковой у исходных данных, должны быть сопоставимы два способа решения. Однако, на практике данных часто не хватает в информации диффузии, и, следовательно, D-T2 амплитуды различных флюидов размазываются по большим площадям карты (разрешение). Такая ситуация противоположна идеальной ситуации для применения способа указания и щелчка, в котором каждый артефакт флюида по существу является отделенным от других проявлений флюида. Тогда проблема состоит в повторном присвоении разброса амплитуды по оси диффузии флюидам различных пластов. Согласно указанному второму подходу, приблизительный способ выполнить это заключается в том, чтобы использовать геометрическое среднее значение скорости диффузии для каждого T2, обозначенное
DLM(T2), вычисленное из карт, и в том, чтобы перераспределить амплитуду на этом T2 согласно выбранной модели флюида. Например, для модели, состоящей из воды и нефти удобно задавать кажущееся насыщение воды на каждом значении T2, SXO (T2),
Figure 00000005
Figure 00000006
Теперь можно вывести T2 распределения воды и нефти,
Figure 00000007
и FOIL,
Figure 00000008
Figure 00000009
Figure 00000010
DLM подход является наиболее эффективным, когда модель флюида имеет только 2 составляющие. В случае модели, включающей более 2 составляющих, лишние составляющие последовательно удаляются из D-T2 карты. Например, для модели "вода-газ-нефть", составляющая газа может быть удалена из карты с использованием вышеописанного визуального подхода указания и щелчка, и D-T2 карта заново нормализуется для модели вода-нефть. Практически, вследствие того, что пласт всегда содержит неустранимую (связанную) воду, окончательная упрощенная модель будет либо вода-нефть, либо вода-газ.
Фиг.16 иллюстрирует графическое представление иллюстративного DLM подхода. Здесь, D-T2 карта изображает два различных проявления флюида. Проявление флюида или артефакт 304 вероятно является нефтью из-за его близости к перекрытию 306 теоретического отклика нефти. Согласно одному из вариантов реализации, количественная оценка проявления 304 флюида может быть определена непосредственно из D-T2 с использованием вышеописанного способа указания и щелчка. В таком случае, после того, как артефакт 304 был оценен, он может быть удален, и может быть повторно нормализована карта, содержащая только проявление 302 флюида. Однако, поскольку артефакт 304 не является хорошо отделенным от артефакта 302, результаты указания и щелчка во многом зависят от процесса разграничения. В другом варианте реализации изобретения, DLM подход может включать оба проявления флюидов 302 и 304. Если обратить внимание на проявление 302, анализ не такой четкий. В частности, распределение, ассоциированное с проявлением 302 флюида, находится между тем, что можно было бы ожидать либо для воды, либо для нефти, показанное перекрытием 308 воды и перекрытием 306 нефти. Далее, вследствие того, что тип флюида не может быть определен, любое интегрирование по распределению не могло бы обеспечить точных решений оценки пласта. Решение, согласно одному из вариантов реализации изобретения, состоит в том, чтобы вычислить среднюю диффузию DLM 312 по распределению 302. Тогда используется каждое значение DLM, чтобы заново присвоить амплитуду сигнала согласно отдельным скоростям диффузии, как показано в уравнении 6. Повторное присвоение является линейным в логарифмическом пространстве и основано на близости относительно откликов диффузии флюидов. Например, если Dwat=a, Doil=b и DLM=c, то насыщение воды составляет Sw=(c-b)/(a-b).
Фиг.17 обеспечивает другой пример, использующий DLM подход, полученный для распределения D-T2 карты. Здесь снова T2 график уровня техники не может разрешить тип флюида для проявления 302. В частности, согласно предшествующим способам, T2 график на левой нижней панели показывает только суммарную кривую 322 (кривые 324 и 326 вычислены, используя раскрытые здесь способы). Кроме того, график распределения диффузии в правой верхней панели также не может разрешить более одного типа флюида, как показано диффузионной кривой 320. Согласно раскрытому DLM подходу, DLM умножается на полное T2 распределение согласно уравнениям 7 и 8, чтобы дать распределение 324 воды и распределение 326 нефти, видное на левой нижней панели. Затем интегрирование распределений воды и нефти дает объем воды (PhiW) и объем нефти (PhiO), видные в правой нижней части. Логарифмическое среднее значение T2 нефти также может быть вычислено из распределения нефти (вертикальная пунктирная линия), из которого оценивается вязкость нефти (Vis).
Фиг.18 изображает блок-схему иллюстративного способа, использующего DLM определение. Вначале, на этапе 800, из процесса инверсии, независящей от модели, генерируется или импортируется D-T2 карта. На этапе 802, модель флюида выбирается пользователем частично на основе визуального наблюдения D-T2 карты или предшествующего знания образца или их комбинации. Наиболее общие модели флюидов включают воду-нефть или воду-газ, хотя одинаково применимы другие комбинации. Дополнительно, на этапе 802, артефакты флюидов, не включенные в выбранную модель флюида, но присутствующие на D-T2 карте, удаляются из распределения. Указанная процедура может быть выполнена либо вручную, используя, например, мышь компьютера, либо автоматически программным обеспечением, на основе близости нежелательного артефакта к теоретическому отклику флюида, который не является частью модели. Например, для выбранной модели вода-нефть программное обеспечение может детектировать, что концентрация амплитуды, указывающая вероятное присутствие флюидов, возникает вблизи теоретического отклика газа. Для определения области артефакта, интерпретируемого как газ, осуществляется процедура детектирования края, а затем указанная область карты удаляется из суммарного распределения.
Как только нежелательные артефакты были удалены, на этапе 804 D-T2 карта нормализуется к выбранной модели двух флюидов. На этапе 806 вычисляется логарифмическое среднее значение диффузии по области концентрации амплитуды. Согласно одному из вариантов реализации, DLM кривая отображается на D-T2 карте как перекрытие. Исходя из этого, на этапе 808 определяются объем и насыщение флюида, как описано выше, используя уравнения 6 и 7. Далее, на этапе 810, объем и насыщение флюида регулируются посредством сжимающегося выделения окна для улучшения точности оценочных решений. В частности, сжимающееся выделение окна выполняется для наложения ограничения на значения насыщения по T2 области, по существу заменяя насыщение, вычисленное посредством DLM. Предпочтительно противодействовать нежелательным эффектам ограниченной диффузии, внутренним градиентам и т.д., упомянутым прежде. Наконец, на этапе 812, как только определены значения объема и насыщения или другие базовые значения, на этапе 510 пользователем могут быть затребованы вспомогательные вычисления или же они могут быть осуществлены автоматически алгоритмом. Например, на этапе 512, может быть определена вязкость путем вычисления среднего T2 распределения нефти, а также посредством использования опубликованных диаграмм вязкости-релаксации, для оценки вязкости.
Следует отметить, что описанные выше иллюстративные подходы, включая способ указания и щелчка и DLM способ, могут применяться на вариациях D-T2 карт. Например, может быть полезным определить D-T2 карту для некоторого отношения T1/T2. В контексте способа указания и щелчка результаты D-T2 инверсии обычно интегрируются по третьему измерению, которое является отношением T1/T2. Однако, можно также разложить суммарный сигнал на раздельные результаты, соответствующие каждому значению T1/T2, и извлечь выгоду из T1 информации в интерпретации флюида. По существу, это означает, что D-T2 карта генерируется для каждой плоскости T1/T2.
Фиг.19 обеспечивает пример, в котором необходимо удаление фазы одного флюида так, чтобы мог применяться DLM подход. D-T2 карта в левой верхней панели получается из D-T2 карты, показанной на фиг.14. Пик 240 газа был удален из первоначальной карты фиг.14 с использованием визуального подхода указания и щелчка, и остающаяся амплитуда впоследствии заново нормализуется, обеспечивая новую карту, показанную на фиг.19. В частности, заново нормализованная карта изображает артефакты 242' и 244', которые принимаются за нефть, и артефакт 246', который принимается за воду, но неточно. Заметим отсутствие амплитуды диффузии 254 газа в правой верхней рамке. Здесь снова ни один из пиков 256' и 258' диффузии полностью не разрешает какой-либо из артефактов. В частности, каждый пик диффузии содержит информацию от многочисленных артефактах, причем пик 258' содержит информацию из проявлений флюидов 244' и 246', и в меньшей степени, пик 256' содержит информацию из проявлений флюидов 242' и 246'. Исходные значения объема и насыщения отображаются в правой нижней рамке. Однако, из D-T2 карты и T2 графика, показывающего оцененный пик нефти 248a и оцененный пик воды 248b, видно, что необходима дальнейшая интерпретация для лучшего определения типа флюида, ассоциированного с артефактом 246'. На фиг.20 пик, видимый на коротком периоде времени T2 (~5 мсек), пик 248' на фиг.14 и 19 принимается за воду. Ширина пика в D-T2 карте отражает неопределенность соответствующей скорости диффузии. Последнее обусловлено недостатком информации в исходных ЯМР данных. Можно априори вручную присвоить данный пик воде, используя способ сжимающегося выделения окна, приводящего к пику 248'. При осуществлении указанной процедуры объем воды, объем нефти и логарифмическое среднее значение T2 нефти изменяются по сравнению с их исходными значениями, показанными в фиг.19.
Фиг.21 изображает пример интерактивного вычисления двух значений вязкости нефти, которые соответствуют двум ярким пятнам вдоль линии 247 и 247' отклика нефти на D-T2 карте (фиг.14 и 19). Для времени отсечки T2, заданного пользователем, интерактивно также вычисляется проницаемость Timur-Coates.
Хотя изобретение было описано относительно ограниченного числа вариантов реализации, специалистам должно быть понятно, что можно обеспечить другие варианты реализации, которые не выходят за рамки раскрытого здесь изобретения. Например, варианты реализации изобретения могут быть реализованы с инструментом проводной линии связи, а также с КПБ и ИПБ инструментом. Кроме того, варианты реализации изобретения могут быть реализованы на образце флюида, взятом тестером пласта, и ЯМР измерения выполняются либо в тестере пласта, либо в лаборатории. Далее, раскрытые способы не являются специфическими и могут применяться почти ко всем наборам данных, независимо от того, используется ли CPMG, редактирование диффузии или другая последовательность импульсов. Соответственно, рамки изобретения должны быть ограничены только приложенной формулой изобретения.

Claims (30)

1. Способ для оценки пласта, получаемой из многомерного представления данных ядерно-магнитного резонанса, содержащий следующие этапы:
получение набора ЯМР данных для образца флюида;
вычисление из набора ЯМР данных многомерного распределения с использованием математической инверсии;
представление на средстве отображения многомерного распределения в виде графика, по меньшей мере, с двумя осями, причем средство отображения обеспечивает возможность идентификации пользователем, по меньшей мере, одной области графика;
указание и фиксация пользователем на средстве отображения полученной в результате идентификации области графика с проявлением флюида и вычисление средством вычисления количественного значения оценки пласта, по меньшей мере, для одного проявления флюида, на основе многомерного распределения, ассоциированного, по меньшей мере, с одной зафиксированной пользователем областью графика.
2. Способ по п.1, в котором вычисление количественного значения оценки пласта дополнительно содержит этап:
применения инверсии, зависящей от модели, для вычисления количественных значений оценки пласта образца флюида, причем инверсия, зависящая от модели, основана, по меньшей мере, на одном проявлении флюида.
3. Способ по п.1, в котором вычисление количественного значения оценки пласта дополнительно содержит этап:
интегрирования по области графика, ассоциированного, по меньшей мере, с одним проявлением флюида, для получения полной амплитуды.
4. Способ по п.1, в котором вычисление количественного значения оценки пласта дополнительно содержит этап:
удаления из графика проявлений флюидов, представляющих вероятное существование детектируемых флюидов так, чтобы были видимыми не больше двух проявлений флюидов;
вычисления среднего значения по области распределения, ассоциированного, по меньшей мере, с одним проявлением флюида;
вычисление количественного значения оценки пласта на основе вычисленного среднего значения.
5. Способ по п.2, в котором математическая инверсия основана на процессе максимальной энтропии.
6. Способ по п.1, в котором многомерное распределение отображается вдоль оси диффузии и оси Т2 релаксации флюида.
7. Способ по п.5, в котором график содержит перекрытие с идеальными значениями диффузии и Т2 релаксации.
8. Способ по п.3, в котором этапы идентификации, интегрирования и вычисления количественных значений оценки пласта повторяются для дополнительных проявлений флюидов.
9. Способ по п.1, в котором вычисление из набора ЯМР данных многомерного распределения осуществляется с использованием математической инверсии, независящей от априорного знаний свойств образца флюида.
10. Способ по п.1, в котором на этапе идентификации осуществляют идентификацию, по меньшей мере, одного проявления флюида на основе многомерного распределения, ассоциированного, по меньшей мере, с одним проявлением флюида.
11. Способ по п.1, в котором вычисление количественного значения оценки пласта осуществляется для, по меньшей мере, одного проявления флюида, на основе многомерного распределения, ассоциированного, по меньшей мере, с одним проявлением флюида.
12. Способ для определения количественной оценки пласта, получаемой на основании многомерного представления данных ядерно-магнитного резонанса, содержащий следующие этапы:
получение набора ЯМР данных для образца флюида;
вычисление из набора ЯМР данных многомерного распределения с использованием математической инверсии,
представление на средстве отображения многомерного распределения в виде графика, по меньшей мере, с двумя осями, причем средство отображения обеспечивает возможность идентификации пользователем, по меньшей мере, одной области графика;
указание и фиксация пользователем на средстве отображения полученной в результате идентификации области графика с проявлением флюида;
применение модели отклика флюида для вычисления средством вычисления количественного значения оценки пласта, причем модель отклика флюида основана, по меньшей мере, на одном проявлении флюида на зафиксированной пользователем области графика.
13. Способ по п.12, в котором математическая инверсия основана на процессе максимальной энтропии.
14. Способ по п.12, в котором многомерное распределение отображается вдоль оси диффузии и оси Т2 релаксации флюида.
15. Способ по п.14, в котором график содержит перекрытие с идеальными значениями диффузии и Т2 релаксации.
16. Способ по п.14, в котором этап идентификации дополнительно содержит этап:
определения значения диффузии, ассоциированного, по меньшей мере, с одним проявлением флюида; и
определения типа флюида, ассоциированного, по меньшей мере, с одним проявлением флюида.
17. Способ по п.16, в котором модель частично основана на значении диффузии и типе флюида.
18. Способ по п.12, который дополнительно содержит этап идентификации для дополнительных проявлений флюидов.
19. Способ по п.12, в котором значения оценки пласта представляют собой количественные значения, ассоциированные с проявлением флюида, по меньшей мере, одного из параметров: объема флюидов, насыщения, вязкости, пористости и проницаемости.
20. Способ для определения количественной оценки пласта на основании многомерного представления данных ядерно-магнитного резонанса, содержащий следующие этапы:
получение набора ЯМР данных для образца флюида;
вычисление из набора ЯМР данных многомерного распределения, с использованием математической инверсии;
представление на средстве отображения многомерного распределения в виде графика, по меньшей мере, с двумя осями, причем средство отображения обеспечивает возможность идентификации пользователем, по меньшей мере, одной области графика;
указание и фиксация пользователем на средстве отображения полученной в результате идентификации области графика с проявлением флюида;
интегрирование средством вычисления по области графика, ассоциированного, по меньшей мере, с одним проявлением флюида, на зафиксированной пользователем области графика для получения полной амплитуды; и вычисление средством вычисления количественного значения оценки пласта, ассоциированного, по меньшей мере, с одним проявлением флюида на зафиксированной пользователем области графика, с использованием полной амплитуды.
21. Способ по п.20, в котором математическая инверсия основана на процессе максимальной энтропии.
22. Способ по п.20, в котором многомерное распределение отображается вдоль оси диффузии и оси Т2 релаксации флюида.
23. Способ по п.22, в котором график содержит перекрытие с идеальными значениями диффузии и Т2 релаксации.
24. Способ по п.22, в котором область выбирается так, чтобы охватить, по существу, все части графика, имеющие положительную амплитуду и ассоциированные с проявлением флюида.
25. Способ по п.22, который дополнительно содержит этап:
определения типа флюида, ассоциированного, по меньшей мере, с одним проявлением флюида, на основе комбинации априорных знаний скважины и близости проявления флюида в отношении идеальных значений диффузии.
26. Способ по п.20, в котором этапы идентификации, интегрирования и вычисления количественных значений оценки пласта повторяются для дополнительных проявлений флюидов.
27. Способ по п.20, в котором значения оценки пласта представляют собой количественные значения, ассоциированные с проявлением флюида, по меньшей мере, одного из параметров: объема флюидов, насыщения, вязкости, пористости и проницаемости.
28. Способ по п.20, в котором вычисление из набора ЯМР данных многомерного распределения осуществляется с использованием математической инверсии, независящей от априорного знаний свойств образца флюида.
29. Способ по п.20, в котором на этапе идентификации осуществляют идентификацию, по меньшей мере, одного проявления флюида на основе многомерного распределения, ассоциированного, по меньшей мере, с одним проявлением флюида.
30. Способ по п.20, в котором вычисление количественного значения оценки пласта осуществляется для, по меньшей мере, одного проявления флюида, на основе многомерного распределения, ассоциированного, по меньшей мере, с одним проявлением флюида.
RU2004105862/28A 2003-02-27 2004-02-26 Способы интерпретации диффузионных-т2 карт, полученных с использованием ямр данных RU2378668C2 (ru)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US45041203P 2003-02-27 2003-02-27
US60/450,412 2003-02-27
US10/604,869 2003-08-22
US10/604,869 US7034528B2 (en) 2003-02-27 2003-08-22 Methods for formation evaluation based on multi-dimensional representation of nuclear magnetic resonance data

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2004105862A RU2004105862A (ru) 2005-08-10
RU2378668C2 true RU2378668C2 (ru) 2010-01-10

Family

ID=31998225

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2004105862/28A RU2378668C2 (ru) 2003-02-27 2004-02-26 Способы интерпретации диффузионных-т2 карт, полученных с использованием ямр данных

Country Status (7)

Country Link
US (2) US7034528B2 (ru)
CN (1) CN1303436C (ru)
CA (1) CA2456347C (ru)
GB (1) GB2402487A (ru)
MX (1) MXPA04001369A (ru)
NO (1) NO336343B1 (ru)
RU (1) RU2378668C2 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2517762C2 (ru) * 2012-09-12 2014-05-27 Общество с ограниченной ответственностью "МИКС" Импульсная последовательность для измерения параметров самодиффузии методом ядерного магнитного резонанса

Families Citing this family (50)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7034528B2 (en) * 2003-02-27 2006-04-25 Schlumberger Technology Corporation Methods for formation evaluation based on multi-dimensional representation of nuclear magnetic resonance data
US6912898B2 (en) * 2003-07-08 2005-07-05 Halliburton Energy Services, Inc. Use of cesium as a tracer in coring operations
US8093893B2 (en) 2004-03-18 2012-01-10 Baker Hughes Incorporated Rock and fluid properties prediction from downhole measurements using linear and nonlinear regression
GB2429295B (en) * 2004-03-18 2007-09-26 Baker Hughes Inc Rock properties prediction, categorization, and recognition from NMR echo-trains using linear and nonlinear regression
US7821260B2 (en) * 2005-03-18 2010-10-26 Baker Hughes Incorporated NMR echo train compression using only NMR signal matrix multiplication to provide a lower transmission bit parametric representation from which estimate values of earth formation properties are obtained
US7298142B2 (en) * 2005-06-27 2007-11-20 Baker Hughes Incorporated Method and apparatus for reservoir fluid characterization in nuclear magnetic resonance logging
US7603237B2 (en) * 2006-07-26 2009-10-13 Schlumberger Technology Corporation Method for analyzing data having shared and distinct properties
US7872474B2 (en) 2006-11-29 2011-01-18 Shell Oil Company Magnetic resonance based apparatus and method to analyze and to measure the bi-directional flow regime in a transport or a production conduit of complex fluids, in real time and real flow-rate
US7538547B2 (en) * 2006-12-26 2009-05-26 Schlumberger Technology Corporation Method and apparatus for integrating NMR data and conventional log data
US7741841B2 (en) * 2007-12-28 2010-06-22 Schlumberger Technology Corporation Time-lapsed diffusivity logging for monitoring enhanced oil recovery
WO2009089258A2 (en) * 2008-01-07 2009-07-16 Baker Hughes Incorporated Joint compression of multiple echo trains using principal component analysis and independent component analysis
US8022698B2 (en) * 2008-01-07 2011-09-20 Baker Hughes Incorporated Joint compression of multiple echo trains using principal component analysis and independent component analysis
US7705592B2 (en) * 2008-02-01 2010-04-27 Baker Hughes Incorporated Two dimensional T1/T2APP-T2APP processing of multi-gradient NMR data
US8004279B2 (en) * 2008-05-23 2011-08-23 Baker Hughes Incorporated Real-time NMR distribution while drilling
US7924001B2 (en) * 2008-05-23 2011-04-12 Schlumberger Technology Corp. Determination of oil viscosity and continuous gas oil ratio from nuclear magnetic resonance logs
GB2470882B (en) * 2008-05-27 2012-12-12 Shell Int Research Layer stripping method
US8717022B2 (en) * 2008-07-08 2014-05-06 University Of New Brunswick Magnetic field gradient monitor apparatus and method
CA2730067A1 (en) * 2008-07-11 2010-01-14 Schlumberger Canada Limited Nmr logging of miscible displacement
US7893692B2 (en) * 2008-11-03 2011-02-22 Schlumberger Technology Corporation Method for estimating the formation productivity from nuclear magnetic resonance measurements
US8278922B2 (en) 2009-03-23 2012-10-02 Schlumberger Technology Corporation Continuous wettability logging based on NMR measurements
US8427145B2 (en) 2010-03-24 2013-04-23 Schlumberger Technology Corporation System and method for emulating nuclear magnetic resonance well logging tool diffusion editing measurements on a bench-top nuclear magnetic resonance spectrometer for laboratory-scale rock core analysis
CN102998322B (zh) 2011-09-14 2014-08-06 中国石油天然气股份有限公司 恒定梯度场核磁共振岩样分析方法及仪器
US10429535B2 (en) 2011-10-31 2019-10-01 Schlumberger Technology Corporation Statistical analysis of combined log data
BR112014010273B1 (pt) * 2011-10-31 2022-06-21 Schlumberger Holdings Limited Método para inversão de ressonância magnética nuclear (rmn) no domínio do tempo petrofisicamente regularizada
WO2013101752A1 (en) * 2011-12-29 2013-07-04 Schlumberger Canada Limited In-situ characterization of formation constituents
GB2505232B (en) 2012-08-23 2018-08-01 Schlumberger Holdings Magnetic resonance examination of porous samples
US9482631B2 (en) * 2013-05-14 2016-11-01 Chevron U.S.A. Inc. Formation core sample holder assembly and testing method for nuclear magnetic resonance measurements
CN103437759B (zh) * 2013-08-09 2015-11-25 中国石油集团川庆钻探工程有限公司 非实验测量天然气层t2截止值的方法
US20150130460A1 (en) * 2013-11-13 2015-05-14 Schlumberger Technology Corporation Methods for separating oil and water on multidimensional nuclear magnetic resonance maps
CN103675722B (zh) * 2013-11-27 2016-05-25 中国石油大学(华东) 岩石t2-g实验采集参数自动匹配方法
CA2932002C (en) 2013-12-13 2022-08-02 Shell Internationale Research Maatschappij B.V. Method of interpreting nmr signals to give multiphase fluid flow measurements for a gas/liquid system
WO2015156811A1 (en) * 2014-04-10 2015-10-15 Halliburton Energy Services, Inc. Estimating subterranean fluid viscosity based on nuclear magnetic resonance (nmr) data
US11300531B2 (en) * 2014-06-25 2022-04-12 Aspect Ai Ltd. Accurate water cut measurement
US10359532B2 (en) 2014-12-10 2019-07-23 Schlumberger Technology Corporation Methods to characterize formation properties
US9851315B2 (en) 2014-12-11 2017-12-26 Chevron U.S.A. Inc. Methods for quantitative characterization of asphaltenes in solutions using two-dimensional low-field NMR measurement
US10345414B2 (en) * 2015-03-24 2019-07-09 Case Western Reserve University Rapid quantitative abdominal imaging with magnetic resonance fingerprinting (MRF)
US10761171B2 (en) 2015-06-22 2020-09-01 Case Western Reserve University Systems and methods for free-breathing three-dimensional magnetic resonance fingerprinting
US10393912B2 (en) 2015-07-02 2019-08-27 Weatherford Technology Holdings, Llc Method of and apparatus for inverting three-dimensional fluid property distribution over the (T1,T2,D)domain from NMR measurements
WO2017023460A1 (en) * 2015-07-31 2017-02-09 Halliburton Energy Services, Inc. Apparatus and method for determining earth fluid formation
MX2018000120A (es) * 2015-07-31 2018-03-22 Halliburton Energy Services Inc Aparato y metodo para procesar e interpretar datos de adquisicion de registros de resonancia magnetica nuclear (rmn).
US10634746B2 (en) 2016-03-29 2020-04-28 Chevron U.S.A. Inc. NMR measured pore fluid phase behavior measurements
US20180220949A1 (en) 2017-02-08 2018-08-09 Pablo Jose Prado Apparatus and method for in-vivo fat and iron content measurement
US10345251B2 (en) 2017-02-23 2019-07-09 Aspect Imaging Ltd. Portable NMR device for detecting an oil concentration in water
WO2018163188A1 (en) 2017-03-09 2018-09-13 B.G. Negev Technologies And Applications Ltd., At Ben-Gurion University Generation of nuclear magnetic resonance multidimensional t1(spin-matrix)-t2(spin-spin) energy relaxation maps and uses thereof
CN107102020B (zh) * 2017-03-27 2019-01-15 北京青檬艾柯科技有限公司 多维核磁共振测量方法
CN109580689B (zh) * 2018-10-16 2022-03-01 中国石油天然气集团有限公司 一种核磁共振测井t2截止值的逐点计算方法
US11815481B2 (en) * 2019-05-13 2023-11-14 ExxonMobil Technology and Engineering Company Advanced NMR analysis of porosity and other properties in core samples using hydraulic fluid exchange
CN111427095B (zh) * 2020-05-22 2023-03-14 中国石油天然气集团有限公司 一种应用核磁共振四边形解释图版识别流体性质的方法
CN112540096B (zh) * 2020-11-27 2022-03-04 武汉大学 饱和冻结岩石未冻束缚水和未冻自由水含量的获取方法
WO2023224988A1 (en) * 2022-05-17 2023-11-23 Schlumberger Technology Corporation Nmr characterization of modified drilling fluids

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3258681A (en) * 1966-06-28 Nuclear magnetism well logging by en- hancement of proton polarization in weak polarizing fields
US5696448A (en) 1995-06-26 1997-12-09 Numar Corporation NMR system and method for formation evaluation using diffusion and relaxation log measurements
US5764058A (en) * 1996-09-26 1998-06-09 Western Atlas International, Inc. Signal processing method for determining the number of exponential decay parameters in multiexponentially decaying signals and its application to nuclear magnetic resonance well logging
US6166543A (en) 1997-09-25 2000-12-26 Schlumberger Technology Corporation Method and apparatus for measuring nuclear magnetic resonance
US6232778B1 (en) 1998-06-11 2001-05-15 Schlumberger Technology Corporation Method for obtaining NMR bound fluid volume using partial polarization
US6559638B1 (en) 1998-06-22 2003-05-06 Koninklijke Philips Electronics N.V. Magnetic positioning detector using field direction as primary detecting means
US6121774A (en) 1998-06-22 2000-09-19 Schlumberger Technology Corporation Method for eliminating ringing during a nuclear magnetic resonance measurement
US6891369B2 (en) 1998-08-13 2005-05-10 Schlumberger Technology Corporation Nuclear magnetic resonance method and logging apparatus for fluid analysis
US6255818B1 (en) 1998-08-18 2001-07-03 Schlumberger Technology Corporation Method and apparatus for performing magnetic resonance measurements
US6366087B1 (en) 1998-10-30 2002-04-02 George Richard Coates NMR logging apparatus and methods for fluid typing
US6400147B1 (en) 1998-11-05 2002-06-04 Schlumberger Technology Corporation Downhole NMR tool having a programmable pulse sequencer
US6229308B1 (en) 1998-11-19 2001-05-08 Schlumberger Technology Corporation Formation evaluation using magnetic resonance logging measurements
US6459992B1 (en) 1999-07-12 2002-10-01 Schlumberger Technology Corporation Method and apparatus for determining logging tool displacements
US6522136B1 (en) 1999-12-10 2003-02-18 Schlumberger Technology Corporation Well logging technique and apparatus for determining pore characteristics of earth formations using magnetic resonance
US6522138B2 (en) 2000-03-31 2003-02-18 Schlumberger Technology Corporation Resolution enhancement for sequential phase alternated pair nuclear magnetic resonance measurements
US6498484B1 (en) 2000-06-15 2002-12-24 Schlumberger Technology Corporation Method for reducing ringing in nuclear magnetic resonance well logging instruments
US6522137B1 (en) 2000-06-28 2003-02-18 Schlumberger Technology Corporation Two-dimensional magnetic resonance imaging in a borehole
DK1301808T3 (da) 2000-07-21 2010-04-06 Schlumberger Technology Bv Fremgangsmåde og apparat til analyse af kernemagnetiske resonansdata
US6462562B1 (en) * 2000-11-28 2002-10-08 Bechtel Bwxt Idaho, Llc Differential capacitance probe for process control involving aqueous dielectric fluids
US6518757B1 (en) 2002-03-08 2003-02-11 Schlumberger Technology Corporation Use of CPMG sequences with phase cycled refocusing pulses in inside-out NMR for phase encoded imaging and to eliminate coherent ringing within one scan
US6765380B2 (en) * 2002-05-23 2004-07-20 Schlumberger Technology Corporation Determining wettability of an oil reservoir using borehole NMR measurements
US6882147B2 (en) * 2002-08-29 2005-04-19 Baker Hughes Incorporated NMR detection of small amount of fast transversal relaxation component in mixtures
US6960913B2 (en) * 2003-01-14 2005-11-01 Schlumberger Technology Corporation Multi-measurement NMR analysis based on maximum entropy
US7034528B2 (en) * 2003-02-27 2006-04-25 Schlumberger Technology Corporation Methods for formation evaluation based on multi-dimensional representation of nuclear magnetic resonance data
US6937014B2 (en) 2003-03-24 2005-08-30 Chevron U.S.A. Inc. Method for obtaining multi-dimensional proton density distributions from a system of nuclear spins

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2517762C2 (ru) * 2012-09-12 2014-05-27 Общество с ограниченной ответственностью "МИКС" Импульсная последовательность для измерения параметров самодиффузии методом ядерного магнитного резонанса

Also Published As

Publication number Publication date
RU2004105862A (ru) 2005-08-10
CN1303436C (zh) 2007-03-07
MXPA04001369A (es) 2004-08-31
CN1525193A (zh) 2004-09-01
GB0402549D0 (en) 2004-03-10
NO336343B1 (no) 2015-08-03
CA2456347C (en) 2008-12-23
NO20040812L (no) 2004-08-30
US20060122779A1 (en) 2006-06-08
GB2402487A (en) 2004-12-08
US20040169511A1 (en) 2004-09-02
US7388374B2 (en) 2008-06-17
US7034528B2 (en) 2006-04-25
CA2456347A1 (en) 2004-08-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2378668C2 (ru) Способы интерпретации диффузионных-т2 карт, полученных с использованием ямр данных
Looyestijn et al. Wettability-index determination by nuclear magnetic resonance
US8362767B2 (en) Continuous wettability logging based on NMR measurements
US10429535B2 (en) Statistical analysis of combined log data
US7538547B2 (en) Method and apparatus for integrating NMR data and conventional log data
Babadagli et al. A review of permeability-prediction methods for carbonate reservoirs using well-log data
CN100504446C (zh) 通过比较不同勘测深度处的核磁共振响应来探测烃的方法
CA2531072C (en) Fluid flow properties from acoustically stimulated nmr
US20150130460A1 (en) Methods for separating oil and water on multidimensional nuclear magnetic resonance maps
Zielinski et al. Restricted diffusion effects in saturation estimates from 2D diffusion-relaxation NMR maps
US11435304B2 (en) Estimating downhole fluid volumes using multi-dimensional nuclear magnetic resonance measurements
US7224162B2 (en) System and methods for upscaling petrophysical data
AU2003271404B2 (en) Multi-measurement NMR analysis based on maximum entropy
WO2012018898A2 (en) Nmr-dna-fingerprint
CN1260581C (zh) 用于从nmr数据检测碳氢化合物的方法
Mohammadlou et al. Integrated permeability analysis in tight and brecciated carbonate reservoir
Meridji et al. Fluid identification in complex clastic reservoirs using 2D NMR maps: a case study from Saudi Arabia
Aliverti et al. Data analysis, processing and 3D fracture network simulation at wellbore scale for fractured reservoir description
Bourke Core permeability imaging: Its relevance to conventional core characterization and potential application to wireline measurement
Salazar et al. Reservoir evaluation through NMR log using Gamma function inversion
DaCruz et al. Use of Advanced LWD NMR Processing and Interpretation Techniques to Characterize Deep Water Siliciclastic Reservoirs Offshore Angola
Garnham et al. The application of image analysis to improve permeability prediction
Bustos et al. Migration to Cased Hole Petrophysics: Are We Ready?
AU2004258093B2 (en) Fluid flow properties from acoustically stimulated NMR
Singh et al. A Systematic Approach on Nuclear Magnetic Resonance Petrophysical Solutions to overcome Reservoir & Fluid Characterization Challenges in Exploration-cum-Fast Appraisal Carbonate Reservoir Field of Abu Dhabi, UAE

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20170227