RU2440591C2 - Способ получения характеристик геологической формации, пересекаемой скважиной - Google Patents

Способ получения характеристик геологической формации, пересекаемой скважиной Download PDF

Info

Publication number
RU2440591C2
RU2440591C2 RU2009138396A RU2009138396A RU2440591C2 RU 2440591 C2 RU2440591 C2 RU 2440591C2 RU 2009138396 A RU2009138396 A RU 2009138396A RU 2009138396 A RU2009138396 A RU 2009138396A RU 2440591 C2 RU2440591 C2 RU 2440591C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
well
image
images
training
training image
Prior art date
Application number
RU2009138396A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2009138396A (ru
Inventor
Нейл Франсис ХЕРЛИ (US)
Нейл Франсис ХЕРЛИ
Туаньфен ЧЖАН (US)
Туаньфен ЧЖАН
Original Assignee
Шлюмбергер Текнолоджи Б.В.
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 Б.В. filed Critical Шлюмбергер Текнолоджи Б.В.
Publication of RU2009138396A publication Critical patent/RU2009138396A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2440591C2 publication Critical patent/RU2440591C2/ru

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V11/00Prospecting or detecting by methods combining techniques covered by two or more of main groups G01V1/00 - G01V9/00
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V2210/00Details of seismic processing or analysis
    • G01V2210/60Analysis
    • G01V2210/66Subsurface modeling
    • G01V2210/665Subsurface modeling using geostatistical modeling

Landscapes

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

Abstract

Заявленное решение относится к области исследований геологических формаций, пересекаемых скважиной. Более конкретно данное изобретение относится к способу получения характеристик геологической формации, дающих 360-градусные обзоры стенки скважины. В основу настоящего изобретения поставлена задача усовершенствования известных способов построения изображения скважины созданием, в качестве не ограничивающего примера, способов, способных «заполнить промежутки» между прижимными башмаками каротажного зонда на каротажных диаграммах изображения скважины смоделированными изображениями. Согласно вариантам осуществления изобретения предложен способ получения характеристик геологической формации, пересекаемой первой скважиной. Способ включает в себя а) осуществление выборки одного или нескольких наборов данных измерений, полученных, по меньшей мере, одним измерительным инструментом на одной или нескольких секциях каротированной скважины, для первой скважины, по меньшей мере, одной другой скважины или обеих скважин для получения диаграммы изображения скважины; б) выбор глубинных интервалов диаграммы изображения скважины в качестве тренировочных образов для ввода в многоточечную геостатистическую модель; в) определение имитаций на основе картины для каждого тренировочного образа с использованием, по меньшей мере, одного шаблона с пиксельной структурой для многоточечной геостатистической модели для получения картин тренировочного образа; г) использование имитаций на основе картины каждого тренировочного образа для назначения каждому тренировочному образу соответствующей картины тренировочного образа; д) конструирование из картин тренировочного образа одной или нескольких диаграмм полного кругового изображения стенки первой скважины; и е) повторение этапов (б)-(д) для одной или нескольких секций каротированной скважины, для конструирования полных круговых изображений стенки скважины из последовательных примыкающих тренировочных образов. Технический результат заключается в формировании полного кругового изображения стенки скважины из электрокаротажных диаграмм построения изображения скважины, в усовершенствовании известных способов построения изображения скважины созданием, в качестве не ограничивающего примера, способов, способных «заполнить промежутки» между прижимными башмаками каротажного зонда на каротажных диаграммах изображения скважины смоделированными изображениями. 4 н. и 19 з.п. ф-лы, 19 ил.

Description

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Настоящее изобретение относится, в общем, к исследованию геологических формаций, пересекаемых скважиной. Более конкретно данное изобретение относится к способу получения характеристик геологической формации, дающих 360-градусные обзоры стенки скважины.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
Электрические и акустические инструменты построения изображения скважины широко используются для каротажа подземных скважин для определения местоположения и картографирования граничных поверхностей между слоями горных пород (то есть границ пластов) и визуализации и ориентации разрывов и сдвигов.
Создаваемые в буровом растворе на водной основе электрические изображения скважин, такие как каротажные диаграммы, выполняемые инструментом FMI (Formation Microlmager/пластовый микроимиджер) фирмы Schlumberger, основываются на применении технологии, использующей пластовые наклономеры, имеющиеся на рынке с 1950-х годов (Bigelow, 1985a, b, c, d, e; Gilreath, 1987; Adams et al., 1987; Hurley, 2004). На фиг.1 показана конфигурация инструмента и основные принципы выполнения каротажных диаграмм наклономера. Электрические инструменты построения изображения скважины, по сути, являются усовершенствованными наклономерами. Инструменты построения изображения имеют электроды микрокаротажа удельных сопротивлений, расположенные по окружности скважины на прижимных башмаках каротажного зонда, которые прижимаются к стенке скважины. Направление эволюции от наклономеров к изображению скважины происходило от нескольких электродов к сложным компоновкам электродов на многочисленных прижимных башмаках каротажного зонда (от 4 до 6 прижимных башмаков каротажного зонда, со щитками или без них).
Последовательность сбора данных для указанных инструментов, в общем, является следующей. Сначала инструмент спускают в скважину с втянутыми прижимными башмаками каротажного зонда. В начале проведения каротажа четыре, шесть или восемь прижимных башмаков каротажного зонда прижимают к стенке скважины. Количество прижимных башмаков каротажного зонда зависит от используемого каротажного устройства. Электрический ток пропускают с электродов в горную породу, и удаленные датчики измеряют ток после его взаимодействия с пластом (фиг.2). Исходные данные включают в себя многочисленные показания электродов, показания кавернометрии от индивидуальных прижимных башмаков каротажного зонда или пар прижимных башмаков каротажного зонда и показаний по осям x, y и z акселерометра и магнитометра. Отклонение скважины и ориентацию первого прижимного башмака каротажного зонда (прижимного башмака 1 каротажного зонда) определяют магнитометрами. Частота замеров для данных электродов и акселерометров может быть высокой, порядка 120 замеров/фут (400 замеров/м).
Фактический охват поверхности скважины представляет собой функцию ширины компоновок электродов, количества прижимных башмаков каротажного зонда и диаметра скважины. В общем, строится изображение 40-80% поверхности скважины в обычных скважинах. Части скважины, изображение которых не построено, выглядят как пустые полосы между прижимными башмаками каротажного зонда на итоговой каротажной диаграмме скважины.
Глубина исследования является незначительной, в общем, менее 1 дюйма (2,5 см) в пласт (Williams C.G., Jackson P.D., Lovell M.A., и Harvey P.K., 1997 г., Assessment and interpretation of electrical borehole images using numerical simulations/Оценка и интерпретация электрических изображений скважины с использованием числовых имитаций : The Log Analyst/Аналитик каротажных диаграмм, v./том 38, No./№6, p./стр.34-44). Скорость каротажа, сравнимая со скоростью каротажа в других необсаженных скважинах, составляет 1600-1,800 фут/час (500-550 м/час). Ограничения по давлению и температуре сравнимы с ограничениями, налагаемыми на обычные каротажные зонды.
Обычно обработанное электрическое изображение скважины в основе своей является картой удельных сопротивлений системы горной породы и текучей среды на поверхности стенки скважины. Поскольку изучение трехмерных (3-D) изображений скважины является более сложным, обычно скважины рассекают по направлению географического севера, затем выполняют развертку поверхности цилиндра, придавая ей плоский (2-D) вид. На фиг.3 представлена схематичная диаграмма вертикальной цилиндрической скважины с сечением плоским объектом, таким как круто падающий разрыв. Линия пересечения плоскости и цилиндра представляет собой окружность или овал. Для рассмотрения скважины в двух измерениях цилиндр, в общем, разрезают по линии с азимутом географического севера (N). Когда поверхность цилиндра делают плоской, линия пересечения овального очертания становится синусоидой. В скважинах с большим отклонением и горизонтальных обычным является сечение изображения скважины вдоль верха скважины. Плоские объекты, пересекающие цилиндрические скважины, выглядят синусоидами на двухмерном (2-D) виде.
Обработку данных выполняют на автоматизированном рабочем месте, персональном компьютере (PC) или больших ЭВМ с использованием имеющегося в продаже программного обеспечения. Этапы обработки включают в себя коррекцию данных направления, то есть азимута (ориентации инструмента) первого прижимного башмака (прижимного башмака 1) каротажного зонда и азимута скважины, на магнитное склонение. Некоторые программы также осуществляют коррекцию на магнитное склонение. Заметим, что магнитное склонение изменяется во времени и пространстве. Имеются таблицы и компьютерные программы для вычисления магнитного склонения для любой точки на земле на любых каротажных данных. Затем применяют коррекцию акселерометров, чтобы убедиться, что кривая акселерометра увязана по глубине с индикаторами удельного сопротивления. Акселерометр учитывает дифференциальный прихват, изменения скорости и резонансные вибрации, возникающие, когда инструмент перемещается вверх по скважине. Наконец, индикаторы удельных сопротивлений должны быть сдвинуты по глубине с использованием физических спецификаций инструмента так, чтобы различные ряды дисковых электродов находились на одной линии, в случае если изображается один и тот же срез скважины, перпендикулярный инструменту. При очень малых масштабах (менее 6 дюймов; 15 см) возникают нелинейные сдвиги по глубине, которые бывает невозможно скорректировать посредством обычных алгоритмов обработки данных. В результате, не каждая поверхность, показывающая электрический контраст, находится на точной глубине.
Обычно изображения скважины создают в виде карт, с присвоением разных цветов различным глубинным площадкам или диапазонам удельных сопротивлений. Цветовые пиксели затем располагают в надлежащем геометрическом положении вокруг скважины. Согласно правилу особенности с низким удельным сопротивлением, такие как глины или разрывы, заполненные текучей средой, отображаются темными цветами. Особенности с высоким удельным сопротивлением, такие как песчаники и известняки, отображаются оттенками коричневого, желтым и белым (на фиг.4, представляющей сдвиг малого масштаба или микросдвиг (M), и граничные поверхности (B) в интервале песчаника и глин). Заметим, что изображения также могут быть в серой гамме, в которой черное соответствует низким удельным сопротивлениям и белое - высоким удельным сопротивлениям. Глины находятся в нижней части секции. Примеры создания изображений скважины можно найти в патентах US № 3406776, US № 4567759 и US № 5200705.
Имеются два основных типа обработанных изображений скважины: статический и динамический. Статическими изображениями являются изображения, имеющие одну установку контраста, примененную ко всей скважине. Они создают полезные виды относительных изменений удельных сопротивлений горной породы через всю скважину. Статические изображения можно калибровать в устройствах со шкалой в Ом/м, таких как LLS log фирмы Schlumberger (Shallow Latero-log/мелкий боковой каротаж), каротажной диаграммы с мелким измерением удельных сопротивлений. При нормальной обработке изображения скважины являются некалиброванными. Изображения можно корректировать для напряжения EMEX, фонового напряжения, регулируемого на передвижной каротажной станции для улучшения качества изображения. Динамические изображения, имеющие изменяющийся контраст, применяемые в следящем окне, создают улучшенные виды признаков, таких как каверны, разрывы и граничные поверхности пластов. Динамические изображения выявляют малоразмерные признаки в горных породах, имеющих очень низкие удельные сопротивления, таких как глины, и очень высокие удельные сопротивления, таких как карбонатные и кристаллические горные породы. Патент США №5809163, включенный в данный документ в виде ссылки, относится к анализу текстурных признаков, конкретно каверн, с использованием изображений скважины.
Высокие удельные сопротивления (более 50 Ом/м) бурового раствора, типичные для буровых растворов на нефтяной основе, являются неподходящими для большинства электрических изображений скважины. С 2001 года имеется в продаже прибор OBMI (Oil-Base Microlmager/микроимиджер для буровых растворов на нефтяной основе) фирмы Schlumberger. Данный инструмент генерирует изображения скважины, пропуская электрический ток высокого напряжения (около 300 В) в пласт от двух больших электродов на каждом прижимном башмаке каротажного зонда. Имеется серия близко разнесенных дисковых электродов, размещенных в двух рядах по 5 электродов на каждом из 4 прижимных башмаков каротажного зонда. Изображения скважины генерируют по разности потенциалов (падению напряжения) между близко разнесенными электродами. Широкие промежутки, соответствующие неизображенным частями скважины между прижимными башмаками каротажного зонда, являются обычными. Данную проблему можно частично разрешить при использовании 2 проходов зонда OBMI. Альтернативой является использование сдвоенных зондов OBMI, колонны инструмента с 2 зондами OBMI, установленными примыкающими друг к другу, с прижимными башмаками каротажного зонда на одном зонде, повернутыми относительно другого.
Изображения скважины можно получать во время бурения (каротажа во время бурения (LWD). Примерами каротажных зондов фирмы Schlumberger является зонд GVR (Geo Vision Resistivity/геологического обзора удельных сопротивлений) и зонд ADN (Azimuthal Density Neutron/азимутальной нейтронной плотности). Зонд GVR использует вращение электродов и работает в буровом растворе на водной основе. Зонд ADN генерирует изображения по азимутальным измерениям плотности и работает в любом буровом растворе. Охват скважин является полным, без промежутков. Вместе с тем перевернутые результаты, в общем, являются более надежными вследствие минимизированного относа зонда от стенки скважины.
Акустические изображения скважины, более известные как изображения скважинного акустического телевидения, основаны на технологии, впервые разработанной в 1960 годах (Zemanek J., Glenn E.E., Norton L.J., and Caldwell R.L., 1970, Formation evaluation by inspection with borehole televiewer/Оценка и обследование пласта скважинным акустическим телевидением: Geophysics/Геофизика, v./том 35, p./стр 254-269). Зонд UBI (Ultrasonic Borehole Imager/формирователь ультразвукового изображения скважины) является основным акустическим зондом фирмы Schlumberger для применения в необсаженной скважине. Зонд UBI, выставленный по оси скважины, имеет вращающийся приемопередатчик, посылающий и регистрирующий звуковые волны, отражающиеся от стенки скважины. Как акустическая амплитуда, так и время пробега регистрируют и обрабатывают с получением изображений. Обычный охват скважины составляет 100%, без пробелов в изображениях. Вместе с тем изображения низкого качества могут являться результатом внецентренного выставления зонда или стенка скважины не является однородной.
Поэтому, как рассмотрено выше, поскольку зонды электрокаротажа относятся к типу устройств с прижимными башмаками с фиксированными компоновками электродов, обычным является наличие промежутков с потерей информации между прижимными башмаками каротажных зондов. Диаграммы электрического и акустического каротажа обычно имеют интервалы с низким качеством данных вследствие наличия неработающих электродов, недостаточного давления на прижимной башмак каротажного зонда, неправильной формы скважины, отходов горной породы, внецентренной установки зондов и плохого акустического отражения.
Геостатистика является дисциплиной, занимающейся пространственно распределенными случайными переменными (также называемыми «районированными переменными»), обычно применяемой к решению проблем геологической науки, таких как подсчет запасов минерального сырья и оконтуривание залежей минералов, углеводородных коллекторов и грунтовых вод. Обычно в геостатистике используют двухточечную статистику, сведенную в вариограмму. Многоточечная (или с многочисленными точками) геостатистика (MPS) отличается от остальной геостатистики, основанной на вариограмме, в основном тем, что дает характеристику пространственной изменчивости с использованием картин (комплектов точек), включающих в себя статистику более высокого порядка (гораздо выше порядка 2).
Многоточечные геостатистистические способы продемонстрировали обоснованность для блоков реальных данных и испытаны на них, что изложено в следующих материалах: I) Strebelle, "Conditional simulation of complex geological structures using multiple-point statistics"/«Условная имитация сложных геологических структур с использованием многоточечной статистики, Mathematical Geology/математичесая геология, v./том 34, n./номер 1, 2002 г., pp./стр.1-22, II) Strebelle и др., "Modeling of a deepwater turbidite reservoir conditional to seismic data using principal component analysis and multiple-point geostatistics,"/«Моделирование глубоководного турбидитового коллектора, обусловленное сейсмическими данными с использованием анализа главных компонентов и многоточечной геостатистики», SPE Journal/журнал Общества инженеров-нефтяников , Vol./том 8, No./№3, 2003 г., pp./стр.227-235, и III) Liu и др., "Multiple-point simulation integrating wells, three-dimensional seismic data, and geology,"/«Многоточечная имитация, интегрирующая скважины, сейсмические данные и геологию», American Association of Petroleum Geologist Bulletin/Бюллетень американской ассоциации нефтяных геологов v./том 88, no./№7, 2004 г., pp./стр.905-921.
Многоточечные геостатистические способы используют числовой тренировочный образ для представления пространственной изменчивости геологической информации. Тренировочный образ образует концептуальное количественное описание подземной геологической гетерогенности, содержащей возможно сложные многоточечные структуры геологической гетерогенности. Условное моделирование многоточечной статистики соотносит данные структуры к скважинным данным (и/или данным обнажения) и информации, выведенной из сейсмики (и/или информации поля вероятностей или сетки (сеток) ограничений). Пример такого способа описан в патенте US-2007-0014435, выданном компании Schlumberger Technology Corporation.
Геостатистика опирается на хорошо известную концепцию случайных переменных, говоря простым языком, непрерывные или дискретные свойства в различных пространственных расположениях во многом являются неизвестными или неопределенными; следовательно, каждое свойство, представляющее интерес в каждом месте пространства, включается в подсчет произвольной переменной, изменчивость которой описана вероятностной функцией. Для выполнения любого типа геостатистической имитации требуется решение или предположение стационарности. В способах многоточечной геостатистики использование тренировочных образов связано принципом стационарности, описанным в материалах авторов Caers J. и T.Zhang, 2004 года, "Multiple-point geostatistics: a quantitative vehicle for integrating geologic analogs into multiple reservoir models"/«Многоточечная геостатистика: количественный инструмент для интегрирования геологических аналогов в многоколлекторные модели», авторов M.Grammer, P.M.Harris, и G.P.Eberli, eds., Integration of Outcrop and Modern Analogs in Reservoir Modeling/Интеграция обнажений и современных аналогов в моделирование коллекторов, Memoir/Научная публикация 80: Tulsa/Талса, OK/Оклахома, AAPG/Американская ассоциация геологов-нефтяников. Произвольное пространственное поле называют стационарным, если все его статистические параметры являются независимыми от местоположения (инвариантными согласно любому переводу). В случае тренировочных образов, данная стационарность может состоять, без ограничения этим, из стационарности ориентации, где элементы направления не вращаются поперек тренировочного образа; и стационарности масштаба (где размер элементов изображения не меняется поперек тренировочного образа).
Один способ многоточечной геостатистики хорошо известен в научном сообществе и промышленности под названием "Single Normal Equation Simulation"/«Имитация единого нормального уравнения» (SNESIM) (Strebelle, S., 2000 г., "Sequential simulation drawing structures from training images/«Черчение структур последовательной имитации по тренировочным образам», PhD thesis/докторская диссертация, Stanford University/Стэнфордский университет, 200 p/стр.). Способ SNESIM в общем признается пригодным для практического применения, такого как моделирование данных однозначного или дискретного типа, особенно для однозначных данных в трехмерном (3D) моделировании свойств. В способе SNESIM функцию плотности условной вероятности всех категорий в одной точке вычисляют с использованием знания величины в нектором количестве лежащих вблизи точек и статистики, созданной тренировочным образом. SNESIM работает только с дискретными величинами (то есть конечным и обычно небольшим количеством категорий, таких, например, как пять различных типов горной породы).
Такая методология была хорошо известна в начале 1990-х годов (до того, как стала известна как "SNESIM") (Guardiano R. и R.M.Srivastava, 1993 г., Multivariate geostatistics: beyond bivariate moments/Многомерная геостатистика: за пределами двумерных моментов, под редакцией A. Soares, ed., Geostatistics-Troia/Геостатистика-Троя, v./том 1: Dordrecht, Netherlands, Kluwer Academic Publications/Дордрехт, Клювер, Нидерланды, публикации Академии Клювер p./стр.133-144). Одним из ограничений первого подхода многоточечной статистики (MPS) вместе с тем, было то, что он являлся чрезвычайно интенсивным по вычислениям, чтобы справляться с тренировочным образом много раз. В 2000 году Strebelle разработал методику сохранения информации, содержащейся в тренировочном образе, в специальной древовидной структуре, на несколько порядков сокращавшей вычисления (Strebelle, S., 2000 г., Sequential simulation drawing structure from training images/«Рисование структур последовательной имитации по тренировочным образам»: PhD Thesis/докторская диссертация, Stanford University/Стэнфордский университет, Stanford, CA, USA/Стэнфорд, Калифорния, США). С данным усовершенствованием методология стала обычно именоваться способом SNESIM.
Программа SNESIM является более быстродействующей, чем исходный алгоритм Guardiano и Srivastava (1993 г.), но требует компьютерного запоминающего устройства с произвольной выборкой (RAM/ЗУПВ), особенно в трех измерениях (3D) для большого тренировочного образа. Данное ограничение по RAM/ЗУПВ в трех измерениях (3D) требует компромиссов, которые могут приводить к неадекватному воспроизведению формы трехмерных (3D) предметов. Ограничение по RAM/ЗУПВ также не дает возможности совместного рассмотрения слишком многих категорий или классов, таким образом ограничивая SNESIM имитацией однозначных переменных. В алгоритме SNESIM ищут точные реплики события доведения данных до заданных условий, строят модель коллектора пиксель за пикселем, доведенную до многоточечного события доведения данных до заданных условий, и не дают возможности фильтрования или усреднения структур, найденных в тренировочном образе.
Для работы как с однозначными, так и с тренировочными образами непрерывных переменных и уменьшения стоимости RAM/ЗУПВ и улучшения воспроизведения формы в практическом применении в трех измерениях (3D), новый алгоритм многоточечной статистики (MPS), названный FILTERSIM (имитации на основе фильтра) был предложен Zhang и описан и включен в состав данного документа по материалу Zhang и др. (Zhang T., Switzer P., и Journel A., 2006, Filter-based classification of training image patterns for spatial pattern stimulation/Классификация картин тренировочных образов на основе фильтра для имитации пространственной картины: Mathematical Geology/Математическая геология, v./том 38, p./стр.63-80). В алгоритме FILTERSIM применяют комплект локальных фильтров к тренировочному образу, являющемуся однозначным или непрерывным, для группировки локальных картин в классы картины. Затем продолжают имитацию картин на основе данной классификации. Фильтр является локальным шаблоном (окном) с комплектом плотностей, связанных с местоположением каждого пикселя шаблона. В результате применения фильтра к локальной картине получают оценочный показатель фильтра, количественный показатель рассматривают как числовую краткую информацию локальной картины. Комплект применяемых по умолчанию фильтров и фильтров задаваемого использования разработан так, что каждый фильтр может регистрировать различные аспекты тренировочного образа, видимого в шаблоне. Данные фильтры используют для преобразования тренировочных картин в пространство оценочного показателя фильтра. Данное определение количественного показателя картины создает замечательное уменьшение размера картин. Посредством деления на части данного пространства количественого показателя ограниченного размера классифицируют аналогичные тренировочные картины на основе оценочных показателей фильтра.
Алгоритм FILTERSIM начинается с классификации локальных тренировочных картин в пространстве уменьшенного размера оценочного показателя фильтра. Имитация продолжается вдоль последовательтного пути через пространство имитации, посредством определения, класс какой карины является наиболее близким событию приведения данных к локальным условиям, отбора образца конкретной картины из класса картин и затем наложения картины отобранного образца на изображении на площадке имитации. Произвольный путь имитации и отбор образца картин из классов картин обеспечивает различные сымитированные варианты реализации, при этом все обусловленные аналогичными исходными данными. Вследствие уменьшения размера, вносимого фильтрационными результатами любой картины, и поскольку картины сгруппированы в классы, алгоритм является быстродействующим и рациональным в рамках потребности в RAM/ЗУПВ.
Алгоритмы SNESIM и FILTERSIM способны соблюдать абсолютные или так называемые «твердые» ограничения из данных, собранных в скважинах или обнажениях, и условные или «мягкие» ограничения по сейсмическим данным, вероятностным полям пространства и ограничивающим решеткам вращения и аффинного преобразования (или масштаба). Все эти данные используют в процессе стохастического моделирования для генерирования одномерных (1D), двухмерных (2D), или трехмерных (3D) карт геологических фаций или свойств горной породы. Поскольку произвольный компонент включен в состав имитации в многоточечной статистике (MPS), индивидуальные варианты реализации полей свойств, создаваемые алгоритмами многоточечной статистики (MPS) отличаются, но набор вариантов реализации обеспечивает геофизиков и инженеров по разработке месторождений улучшенными количественными оценками пространственного распределения и неопределенности геологических фаций в объеме смоделированного коллектора. Более того, данные алгоритмы соблюдают условия как твердых, так мягких ограничений данных ввода.
Направленный двухмерный (2D) цветной фильтр, применяемый по умолчанию можно затем использовать согласно алгоритму FILTERSIM (см. пример на фиг.5, показывающий 6 направленных двухмерных (2D) фильтров, в котором первый и второй являются усредняющими фильтрами; третий и четвертый являются градиентными фильтрами; пятый и шестой являются фильтрами кривизны). Имеются три типа фильтров: усредняющий фильтр, градиентный фильтр и фильтр кривизны, и каждый тип фильтра используют как для горизонтального, так и для вертикального направлений. Усредняющие фильтры нацелены на локализацию признаков; градиентные фильтры используют для детектирования признаков граничных поверхностей выделением контраста различных признаков (различия первого порядка); фильтры кривизны дают различия признаков второго порядка.
На фиг.6 показана последовательность операций способа, показывающая этапы процесса, включенного в состав имитации FILTERSIM. Для отражения крупномасштабной структуры используют многосеточную имитацию, которая последовательно имитирует каждый уровень множества сеток от более редкой к более частой, при этом имитация более частой сетки ограничивается ранее сымитированными величинами на более редких сетках. На каждом уровне имитации применяют фильтры измененного масштаба поверх соответствующей сетки.
Имеются два типа тренировочных образов: один с сильно ограниченным числом категорий и другой для непрерывных переменных, таких как петрофизические свойства коллектора. Многоточечные геостатистические способы требуют одномерных (1D), двухмерных (2D) или трехмерных (3D) сеток тренировочных образов, как исходных концептуальных геологических моделей, имеющих картины изучаемых пространственных показателей. Формы различных признаков, появляющихся на изображениях, предполагаются представляющими модель реальных геологических особенностей, при этом каждой категории обычно представляющей различные геологические фации или различные виды геологических тел. Обычно требуется, чтобы тренировочные образы содержали «стационарные» картины, то есть картины должны быть независимыми от их размещения в пространстве (инвариантными согласно любому переводу) и должны быть периодически повторяющимися на площади тренировочного образа. В случае если тренировочные образы используют для геологического моделирования, данная стационарность может состоять, без ограничения этим, из стационарности ориентации геологического объекта (где обладающие направленностью объекты/признаки не вращаются поперек изображения) и стационарности геологического масштаба (где размер объектов/признаков на изображении не изменяется поперек изображения) (Caers, J. и Zhang, T., 2004 г., Multiple-point geostatistics: A quantitative vehicle for integration of geologic analogs into multiple reservoir models/Многоточечная геостатистика: количественный инструмент для интегрирования геологических аналогов в многоколлекторные модели, в M. Grammer, P.M.Harris и G.P.Eberli, eds.: Integration of Outcrop and Modern Analogs in Reservoir Modeling/Интеграция обнажений и современных аналогов в моделировании коллекторов, AAPG/Американская ассоциация геологов-нефтяников. Memoir/Научная публикация 80, p./стр.383-394).
Вопрос, который немедленно возникает для настоящих алгоритмов многоточечной статистики (MPS), состоит в том, как генерировать тренировочные образы. Тренировочные образы предполагают моделирующими или воспроизводящими геологические признаки и должны, насколько возможно быть выведены из существующих геологически значимых изображений. Это требует исследований статистических способов и способов обработки изображений, которые должны обеспечивать изображения из любых источников, то есть рисованных эскизов, фотографий аэрофотосъемки, спутниковых изображений, массивов сейсмических данных, моделей геологических объектов, физических масштабных моделей, или форвардных моделей геологических процессов. В сравнении с созданием плавно регулируемых тренировочных образов генерирование однозначно изменяемых тренировочных образов является более простым. Объектно-ориентированный подход обычно используют для генерирования тренировочных образов с однозначными переменными. Регионно-ориентированный подход, объединенный с добавлением необходимых ограничений, можно использовать для генерирования плавно регулируемых тренировочных образов.
В частности, многоточечная геостатистика (MPS) является новым усовершенствованным геостатистическим подходом. Это позволяет людям, моделирующим коллектор, использовать предшествующий уровень техники, варианты интерпретирования, или концептуальные модели в процессе моделирования коллектора через тренировочные образы. Данные тренировочные образы являются числовыми представлениями структур/признаков, считающихся существующими в изучаемом коллекторе. Когда мы имеем тренировочные образы, MPS может извлечь криволинейные структуры или комплексные признаки из тренировочных образов и привязывать их к местоположениям коллекторов, где собраны измерения/наблюдения, ведущие к более реалистичным моделям коллектора. Введение тренировочных образов в моделирование коллектора является заметной вехой. Констатируем, что имеется два ингредиента в использовании многоточечной статистики (MPS): тренировочные образы (концептуальные модели) и реальные данные (наблюдения). Эти две части обычно разделены.
Вместе с тем, в реалистичных практических применениях подтверждено, что генерирование репрезентативных тренировочных образов, в частности трехмерных (3D), является узким местом в способах применения многоточечной статистики (MPS). Генерирование плавно регулируемого тренировочного образа является еще более трудным, чем создание однозначного тренировочного образа.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
В основу настоящего изобретения поставлена задача усовершенствования известных способов построения изображения скважины созданием, в качестве не ограничивающего примера, способов, способных «заполнить промежутки» между прижимными башмаками каротажного зонда на каротажных диаграммах изображения скважины смоделированными изображениями.
По меньшей мере, один вариант осуществления изобретения основан на обработке изображения стенки скважины с использованием многоточечной геостатистической модели. Согласно, по меньшей мере, одному варианту осуществления изобретения каждую каротажную диаграмму построения изображения скважины можно напрямую использовать в качестве тренировочного образа.
Согласно вариантам осуществления изобретения предложен способ получения характеристик геологической формации, пересекаемой первой скважиной. Способ включает в себя a) осуществление выборки одного или нескольких наборов данных измерений, полученных, по меньшей мере, одним измерительным инструментом на одной или нескольких секциях каротированной скважины, для первой скважины, по меньшей мере, одной другой скважины или обоих скважин для получения диаграммы изображения скважины; б) выбор глубинных интервалов диаграммы изображения скважины в качестве тренировочных образов для ввода в многоточечную геостатистическую модель; в) определение имитаций на основе картины для каждого тренировочного образа с использованием, по меньшей мере, одного шаблона с пиксельной структурой для многоточечной геостатистической модели для получения картин тренировочного образа; г) использование имитаций на основе картины каждого тренировочного образа для назначения каждому тренировочному образу соответствующей картины тренировочного образа; д) конструирование из картин тренировочного образа одной или нескольких диаграмм полного кругового изображения стенки первой скважины; е) повторение этапов (б)-(д) для одной или нескольких секций каротированной скважины, для конструирования полных круговых изображений стенки скважины из последовательных примыкающих тренировочных образов.
Согласно аспектам изобретения изобретение может включать в себя диаграмму изображения скважины, включающую в себя одно выбранное из обработанных исходных данных, состоящих из измеренных величин и не измеренных величин. Дополнительно, диаграмма изображения скважины может включать в себя одно из следующего: неидентифицированные данные изображения скважины или промежутки данных. Дополнительно к этому, одно из следующего: неидентифицированные данные изображения скважины или промежутки данных выбраны из группы, состоящей, по меньшей мере, из одного из следующего: одного поврежденного прижимного башмака каротажного зонда в коллекторе, по меньшей мере, одной поврежденной области в коллекторе, по меньшей мере, одного прижимного башмака каротажного зонда с ненадлежащим давлением прижима башмака к стенке скважины в коллекторе, по меньшей мере, одного прижимного башмака каротажного зонда с затрудненным контактом со стенкой скважины в коллекторе или, по меньшей мере, одного нерабочего прижимного башмака каротажного зонда в коллекторе, электронной неисправности измерительного инструмента или других устройств. Возможно использование определенных имитаций на основе картины для каждого тренировочного образа для группировки и затем имитации картин в пробелах данных. Дополнительно, один или несколько наборов данных измерений может принадлежать группе, состоящей из одного из следующего: данных каротажа, имеющих многочисленные глубины исследования, данных каротажа во время бурения, данных каротажа, полученных с помощью прибора на кабеле или их комбинаций.
Согласно аспектам изобретения изобретение может включать сконструированные полные круговые изображения стенки скважины, включающие в себя построение графика цифрового файла сконструированных полных круговых изображений стенки скважины на одном из: цифровых носителей или копий в бумажном виде. Дополнительно, имитации на основе картины могут использовать оценочные показатели фильтра. Дополнительно в этому, определение оценочных показателей фильтра для каждого тренировочного образа может включать в себя приложение фильтра, использующее выбранный, по меньшей мере, один шаблон с пиксельной структурой в качестве фильтра, который обрабатывает выбранные один или несколько наборов данных измерений для обнаружения картин тренировочного образа, затем определяет оценочные показатели фильтра для каждой картины тренировочного образа. Дополнительно к этому, картины тренировочного образа могут являться картинами пиксельных объединений в тренировочных образах, создающих оценочные показатели фильтра в окрестностях вокруг каждого измеренного пикселя. Возможно ориентирование тренировочных образов как двухмерных (2D) скалярных массивов с плавно регулируемыми числовыми величинами. Дополнительно, длина одного или нескольких секций каротированной скважины равна или меньше 1 фута (30 см), находится между 1 и 3 футов (30-91 см), или составляет более 3 футов (91 см). Дополнительно к этому, конструирование полных круговых изображений стенки скважины из последовательных примыкающих тренировочных образов включает в себя перекрывание каждого соседнего выбранного глубинного интервала диаграммы изображения скважины. Дополнительно, полное круговое изображение стенки скважины, обработанное с использованием моделирования многоточечной статистики (MPS), предусматривает очерчивание замкнутых контуров вокруг одного из следующего: по меньшей мере, одного темного пятна или, по меньшей мере, одного светлого пятна в изображениях скважины.
Согласно аспектам изобретения изобретение может включать в себя, по меньшей мере, одно темное цветное пятно, представляет собой одно выбранное из перезестивной области, минимальной амплитуды отраженных акустических волн, существенного времени пробега отраженных акустических волн, минимальной плотности формации, или их комбинации. Дополнительно, по меньшей мере, одно светлое цветное пятно представляет собой одно выбранное из резестивной области, существенной амплитуды отраженных акустических волн, минимального времени пробега отраженных акустических волн, существенной плотности формации или их комбинации.
Согласно вариантам осуществления изобретения изобретение может включать в себя способ получения характеристик геологической формации, пересекаемой скважиной с использованием многоточечной геостатистической модели. Способ включает в себя: a) осуществление выборки набора данных измерений, полученных, по меньшей мере, одним измерительным инструментом вдоль глубинных интервалов скважины для выработки диаграммы изображения скважины; б) выбор глубинных интервалов диаграмм изображения скважины в качестве тренировочных образов для ввода в многоточечную геостатистическую модель; в) определение оценочных показателей фильтра для каждого тренировочного образа с использованием шаблона с пиксельной структурой многоточечной геостатистической модели для получения картин тренировочного образа; г) классифицирование картин тренировочного образа на основе оценочных показателей их фильтра; д) конструирование из картин тренировочного образа одной или нескольких диаграмм полного кругового изображения стенки скважины из подземной области; и е) повторение этапов (б)-(д) по глубинным интервалам скважины для конструирования полных круговых изображений стенки скважины из последовательных примыкающих тренировочных образов.
Согласно аспектам изобретения изобретение может включать в себя один или несколько наборов данных измерений, выбранных из группы, состоящей из данных каротажа, имеющих многочисленные глубины исследования, данных каротажа во время бурения, данных каротажа, полученных с помощью прибора на кабеле или их комбинаций. Дополнительно, имитации на основе картин могут использоваться в качестве оценочных показателей фильтра. Дополнительно к этому, определение оценочных показателей фильтра для каждого тренировочного образа может включать в себя приложение фильтра, использующего выбранный, по меньшей мере, один шаблон с пиксельной структурой, который обрабатывает выбранные один или несколько наборов данных измерений для обнаружения картин тренировочного образа, и затем определяет оценочные показатели фильтра для каждой картины тренировочного образа. Возможно конструирование полных круговых изображений стенки скважины из последовательных, примыкающих тренировочных образов включающее в себя перекрывание каждого соседнего выбранного глубинного интервала диаграммы изображения скважины.
Согласно вариантам осуществления изобретения изобретение может включать в себя машиночитаемое запоминающее устройство, сохраняющее набор инструкций, исполняемых машиной, для выполнения этапов способа для получения характеристик геологической формации, пересекаемой скважиной. Способ включает в себя: a) осуществление выборки набора данных измерений, произведенных, по меньшей мере, одним инструментом для нефтепромыслового применения вдоль глубинных интервалов коллектора для получения диаграммы изображения скважины; б) выбор глубинный интервалов диаграммы изображения скважины в качестве тренировочных образов для ввода в многоточечную геостатистическую модель; в) определение оценочных показателей фильтра для каждого тренировочного образа с использованием шаблона с пиксельной структурой многоточечной геостатистической модели для получения картин тренировочного образа; г) классифицирование картин тренировочного образа на основе оценочных показателей их фильтра; д) конструирование из картин тренировочного образа одной или нескольких диаграмм полного кругового изображения стенки скважины из коллектора; е) повторение этапов (б)-(д) на глубинных интервалах коллектора для конструирования полных круговых изображений стенки скважины из последовательных примыкающих тренировочных образов.
Согласно вариантам осуществления изобретения изобретение может включать в себя способ получения характеристик геологической формации. Способ включает в себя: (a) осуществление выборки набора данных измерений, произведенных, по меньшей мере, одним инструментом по одной или нескольким геологическим областям для получения части законченного геологического изображения; б) выбор заданных интервалов части геологического изображения в качестве тренировочных образов для ввода в многоточечную геостатистическую модель; в) определение имитаций на основе картин для каждого тренировочного образа с использованием, по меньшей мере, одного шаблона с пиксельной структурой многоточечной геостатистической модели для получения картин тренировочного образа; г) конструирование из картин тренировочного образа одного или нескольких законченных геологических изображений геологической области; д) повторение этапов (в)-(г) по одной или нескольким геологическим областям для конструирования законченных геологических изображений из последовательных примыкающих тренировочных образов.
Дополнительные преимущества изобретения должны стать ясными специалисту в данной области техники после ознакомления с подробным описанием, рассмотренным совместно с прилагаемыми чертежами.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Настоящее изобретение дополнительно описано в следующем подробном описании, со ссылками на сопровождающие чертежи, вариантов осуществления настоящего изобретения, являющихся неограничивающими примерами, на которых:
на фиг.1 показана схема инструмента SHDT (Stratigraphic High Resolution Dipmeter Tool/стратиграфический наклономер высокой разрешающей способности) фирмы Schlumberger, иллюстрирующая известные принципы электрических пластовых наклономеров;
на фиг.2 показан пример основных элементов электрических инструментов построения изображения скважины;
на фиг.3 показаны схемы вертикальной цилиндрической скважины, пересекаемого плоским объектом, таким как круто падающий разрыв;
на фиг.4 показан пример изображения обычной скважины;
на фиг.5 показан пример шести обладающих двухмерной (2D) направленностью фильтров, используемых по умолчанию в алгоритме FILTERSIM;
на фиг.6 показан пример последовательности операций способа для алгоритма FILTERSIM;
на фиг.7 показан пример каротажной диаграммы изображения интервала 3 фута (1 м) скважины в кавернозном карбонатном пласте;
на фиг.8 показано изображение фиг.7 после обработки способом согласно изобретению;
на фиг.9 показан пример диаграммы изображения интервала 3 фута (1 м) скважины в кавернозном карбонатном пласте, таком как на фиг.7;
на фиг.10-12 представлены три смоделированные отличающиеся полные круговые изображения стенки скважины согласно изобретению, все соответствующие изображению фиг.9;
на фиг.13 представлено полное круговое изображение стенки скважины кавернозной пористости согласно изобретению, показывающее контуры, очерчивающие области меньшего удельного сопротивления на электронном изображении;
на фиг.14 представлены диаграммы кавернозной пористости (аналогичные показанным на фиг.9) с неисправным башмаком каротажного зонда и отсутствующими данными каротажа;
на фиг.15 представлен тренировочный образ диаграммы после удаления неверных данных с фиг.14;
на фиг.16 представлен тренировочный образ, аналогичный изображению фиг.15;
на фиг.17-19 показаны три полных круговых изображения стенок скважины, использующих тренировочный образ фиг.16 после обработки согласно изобретению.
Специалисту в данной области техники должно быть ясно, что некоторые размеры, признаки, компоненты и т.п. на чертежах могут быть увеличенными, искаженными или иначе показанными непропорционально или необычно для обеспечения лучшего понимания технологии, раскрытой в данном документе.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Следующее описание дает только варианты осуществления, являющиеся примерами, и не направлено на ограничение объема, применимости или конфигурации раскрываемого изобретения. Напротив, следующее описание варианта осуществления изобретения, являющееся примером, должно дать специалисту в данной области техники описание, позволяющее реализовать один или несколько вариантов осуществления, являющихся примерами. Понятно, что различные изменения можно выполнить в функциях и устройстве элементов без отхода от сущности и объема изобретения, изложенных в прилагаемой формуле изобретения.
Специфические детали даны в следующем описании для обеспечения глубокого понимания вариантов осуществления изобретения. Вместе с тем, специалисту в данной области техники должно быть понятно, что варианты осуществления можно практически реализовать без этих специфических деталей. Например, системы, процессы и другие элементы изобретения можно показывать как компоненты в форме блок-схемы, чтобы не затенять варианты осуществления ненужными деталями. В других случаях хорошо известные процессы, структуры и методики можно показывать без ненужных деталей, чтобы избежать затенения вариантов осуществления изобретения.
Также констатируем, что индивидуальные варианты осуществления изобретения можно описывать как процесс, показанный в последовательности операций способа, схеме технологических потоков, диаграмме потоков данных, структурной схеме или блок-схеме. Хотя схема последовательности операций способа может описывать операции как последовательный процесс, многие операции можно выполнять параллельно или одновременно. Кроме того, можно изменить порядок операций. Процесс может заканчиваться по завершении выполнения операций, но может иметь дополнительные этапы, нерассмотренные или непоказанные на фигурах. Дополнительно к этому, не все операции в любом конкретно описанном процессе могут присутствовать во всех вариантах осуществления. Процесс может соответствовать способу, функции, процедуре, подпрограмме субпрограмме и т.п. Когда процесс соответствует функции, его окончание соответствует возвращению функции к вызывающей функции или главной функции.
Дополнительно к этому, варианты осуществления изобретения можно реализовать, по меньшей мере, частично как с ручным управлением, так и автоматическими. Варианты реализации с автоматическим или ручным управлением можно исполнять или, по меньшей мере, содействовать их исполнению через использование машин, аппаратного обеспечения, программного обеспечения, аппаратно-программного обеспечения, микропрограммного обеспечения, микропрограмм, языков описания аппаратных средств и любых комбинаций вышеупомянутого. При реализации в программном обеспечении, аппаратно-программном обеспечении, микропрограммном обеспечении или микропрограммах, код программы или сегменты кодов для выполнения необходимых задач можно сохранять в машиночитаемом носителе. Необходимые задачи может выполнять компьютерный процессор (процессоры).
На фиг.1 показаны основные принципы электрических наклономеров на схеме инструмента 1 SHDT (Stratigraphic High Resolution Dipmeter Tool/стратиграфический наклономер высокой разрешающей способности) фирмы Schlumberger, который поступил в продажу в 1982 г. Два измерительных электрода 2 на каждом из трех прижимных башмаков 3 каротажного зонда генерируют восемь исходных электродных записей 4 от самописца, как показано в нижней части чертежа. Магнитометры (не показано) измеряют отклонение скважины. Акселерометры (не показано) регистрируют высокочастотные изменения скорости инструмента, возникающие при спуске инструмента. Падение пласта вычисляют по плоскостям, проходящим по коррелятивным пикам и низшим точкам на откорректированных по скорости параметров электродов в записях самописца. Кавернограммы регистрируют диаметр ствола скважин между четырьмя прижимными башмаками каротажного зонда.
На фиг.2 представлены основные элементы электрических инструментов построения изображения скважины. Электрические токи проходят через компоновки 5 дисковых электродов в пласт 6. Падение тока регистрируется на удаленном детекторе. Магнитометры (не показано) регистрируют отклонение ствола скважины и акселерометры (не показано) регистрируют изменения скорости. Обработанное изображение скважины является откорректированной по скорости картой удельных сопротивлений стенки скважины.
Как объяснено выше, электрические изображения скважин с буровым раствором на водной основе (токопроводящим) и буровым раствором на нефтяной основе (нетокопроводящим) генерируют с помощью электродов, расположенных в фиксированных конфигурациях на прижимных башмаках каротажного зонда, прижимаемых к стенке скважины. В зависимости от диаметра скважины почти всегда возникают промежутки между прижимными башмаками каротажного зонда. Вследствие существования данных промежутков обычно имеются части стенки скважины, изображение которых не построено.
Полные круговые изображения стенки скважины являются завершенными видами на 360° по окружности стенки скважины. Способ согласно изобретению обеспечивает формирование полных круговых изображений стенки скважины посредством «заполнения промежутков» между прижимными башмаками каротажных зондов на диаграммах изображений скважины. Один вариант осуществления способа, являющийся примером, использует алгоритм FILTERSIM многоточечной статистики (MPS) для формирования моделей или вариантов реализации. Данный алгоритм, являющийся примером, описан в материале Zhang (Zhang T., Switzer P. и Journel A., 2006, Filter-based classification of training image patterns for spatial pattern simulation: Mathematical Geology /Классификация на основе фильтра картин тренировочного образа для имитации пространственной картины: Математическая геология, v./том.38, p./стр.63-80). Сами измеренные (неполные) изображения скважины используют как «тренировочные образы». Регистрируемые данные полностью соблюдаются, то есть модели доводят до соответствия с условиями реальных данных. Промежутки заполняют картинами, аналогичными картинам других мест каротажной диаграммы. Картины в промежутках совпадают с кромками прижимных башмаков каротажного зонда. Частотное распределение плавно регулируемых цветов пикселей в промежутках соответствует распределению цветов пикселей в измеренных изображениях. Согласно аспекту изобретения основная идея лежит в основе использования тренировочного образа: мы напрямую используем сами данные [в создании полного кругового изображения стенки скважины это представляет собой исходное двухмерное (2D) незавершенное изображение (непрерывный изменяемый тренировочный образ), имеющее > 60% охвата всей области, тогда как в псевдокерновой реконструкции напрямую используют цифровой керн компьютерного измерительного устройства как трехмерный (3D) тренировочный образ, объединяемый позже с данными полного кругового изображения стенки скважины]. Таким образом весь процесс применения многоточечной статистики (MPS)
становится процессом, управляемым данными. Данное преимущество следует отметить в нашей патентной заявке и положениях.
Полные круговые изображения стенки скважины, созданные согласно способу изобретения, обеспечивают проведение визуализации и интерпретации диаграмм изображений скважины. Их можно использовать для очерчивания замкнутых контуров вокруг резестивных или нерезестивных пятен на стенке скважины (см. фиг.13). Полные круговые изображения стенки скважины можно использовать для восстановления каротажных диаграмм с неисправными электродами, малым давлением на прижимном башмаке каротажного зонда или слабым звукоотражением (см. фиг.14). Поэтому их можно использовать для усовершенствования имеющихся электрических или акустических изображений скважины на имеющейся в продаже аппаратуре. Способ согласно изобретению включает в себя этапы, на которых многоточечная геостатистическая (MPS) модель объединяет изображения более низкого разрешения, полного охвата (такие, как диаграммы акустического каротажа или изображения, формируемые с использованием каротажа во время бурения) с диаграммами более высокого разрешения, частичного охвата (такими, как электрические изображения скважины в токопроводящем и нетокопроводящем буровом растворе) для получения смоделированных полных круговых изображений стенки скважины с высоким разрешением.
Способ согласно изобретению нацелен на формирование полного кругового изображения стенки скважины из электрокаротажных диаграмм построения изображения скважины. В одном неограничивающем варианте осуществления изобретения, являющемся примером, способ включает в себя следующие этапы.
- Осуществление выборки набора данных измерений, полученных каротажным зондом для получения диаграммы построения изображения стенки формации в скважине. В изображении поперечный размер обычно соответствует направлению окружности периметра скважины и ограничен угловым сектором, охватываемым компоновкой электродов, установленных на каротажном зонде.
- Использование дискретных, глубинных интервалов, диаграмм построения изображения скважины как тренировочных образов для выполнения этапа многоточечного геостатистического моделирования. Тренировочные образы являются ориентированными двухмерными (2D) скалярными массивами плавно регулируемых численных величин с промежутками между прижимными башмаками каротажного зонда. Прижимные башмаки каротажного зонда обеспечивают измеренные величины, а промежутки являются не отображенными частями стенки скважины.
- Определение оценочных показателей фильтров для каждого тренировочного образа с использованием подходящего шаблона с пиксельной структурой. Указанные оценочные показатели представляют в количественной форме картины и вероятности, наблюдаемые в данных измерений.
- Формирование вариантов реализации полного кругового изображения стенки скважины с использованием алгоритма FILTERSIM в многоточечной статистике модели согласно последовательности операций способа, показанной на фиг.6.
- Поступательная прокрутка через весь интервал каротажа с генерированием полных круговых изображений стенки скважины из последовательных примыкающих тренировочных образов.
Выбор тренировочных образов
Для выполнения имитации в многоточечной статистике (MPS) тренировочные образы должны быть стационарными. Вместе с тем, в большинстве случаев практического применения моделирования коллектора геологические отложения показывают нестационарные картины/особенности, что отражает гетерогенность и анизотропию образования осадочных пород коллектора.
Поэтому согласно изобретению тренировочный образ, который должен быть выбран, представляет глубинный интервал каротажной диаграммы изображения скважины. Например, данный интервал может составлять 1, 3 или 10 футов (0,3, 1, или 3 м) измеренной глубины. Пользователь может захотеть выбрать толстый или тонкий интервал, в зависимости от наблюдаемого количества переслаивания, образования разрывов и других неоднородных структур.
На фиг.7 показана каротажная диаграмма с изображением скважины в интервале в 3 фута (1 м) в кавернозном карбонатном пласте. Каверны представляют собой большие поры неправильной формы, видимые невооруженным глазом. На каротажной диаграмме изображения скважины каверны появляются как темные пятна, поскольку они заполнены буровым раствором на водной основе и они проводят электричество. Данный интервал выбран в качестве тренировочного образа, поскольку структуры выглядят стационарными. В тренировочном образе на фиг.7 образован интервал в 3 фута (1 м) одного прохода каротажного зонда (такого как Schlumberger Formation Micro Imager/пластовый микроимиджер фирмы Schlumberger)
в кавернозном карбонатном пласте. Каверны являются порами, заполненными буровым раствором на водной основе и выглядят как темные пятна с низкими удельными сопротивлениями. Отметим промежутки 7 между прижимными башмаками каротажного зонда.
Для иллюстрации, шаблон 8 3 x 3 пикселя с пиксельной структурой, заданный пользователем, показанный в нижней части фиг.7, перемещается через тренировочный образ, детектируя картины и оценочные показатели фильтров в окрестностях вокруг каждого измеренного пикселя. В одном варианте осуществления данного изобретения, являющемся примером, это создает основу имитации в многоточечной статистике (MPS) с использованием алгоритма FILTERSIM, показанного на фиг.6. Вместе с тем, FILTERSIM взят только как пример алгоритма. Другие алгоритмы, выполняющие имитацию на основе структуры с использованием исходных (неполных) изображений, полученных каротажем как тренировочные образы, могут заменять FILTERSIM для создания полных круговых изображений стенки скважины.
На фиг.8 показано полное круговое изображение стенки скважины, созданное согласно способу изобретения, который использует все изображение фиг.7, как тренировочный образ. Реализация доведена до состояния полного соответствия исходным данным измерений. Ориентация показана по верхней части изображений. Аббревиатуры: N = север; E = восток; S = юг и W = запад. На фиг.8 нет увеличения вертикального масштаба и диаметр долота составляет 8,5 дюймов (21,5 см).
Определение оценочных показателей фильтров с использованием подходящего шаблона
После выбора тренировочного образа в способе должны быть определены оценочные показатели фильтров для установления категории и классификации наблюдаемых структур. Для выполнения указанного пользователь способа согласно изобретению выбирает подходящий шаблон. Например, шаблон может быть типа 3 × 3, 3 × 10, или 9 × 9 пикселей. Данный шаблон используют как фильтр, перемещающийся через данные измерений и регистрирующий все возможные картины и присваивающий им оценочные показатели для дополнительной классификации и имитации.
Генерирование вариантов реализации полного кругового изображения стенки скважины
После определения оценочных показателей фильтра для каждого тренировочного образа с использованием подходящего шаблона с пиксельной структурой в способе согласно изобретению используют данные оценочные показатели фильтра для группировки и затем имитации картин в промежутках между прижимными башмаками каротажного зонда, где данных измерений не существует. Подход для единственной реализации состоит в том, чтобы произвольно занять места пикселей и извлечь из набора оценочные показатели фильтра для выбора подходящей картины для произвольной площадки. Данные измерений точно соблюдаются вследствие условного моделирования. Картины, примыкающие к кромкам прижимных башмаков каротажного зонда, совпадают с картинами, наблюдаемыми на фактических прижимных башмаках каротажного зонда. Частотное распределение смоделированных цветов пикселей, плавно регулируемое, полностью совпадает с частотным распределением измеренных цветов.
На фиг.10-12 показаны примеры трех вариантов реализации полного кругового изображения стенки скважины в кавернозном карбонатном пласте согласно изобретению. Тренировочный образ на фиг.9 сравним с тренировочным образом, показанным на фиг.7. Для всех полных круговых изображений стенки скважины, фиг.10-12, данные измерений соблюдаются, но имеются незначительные изменения в смоделированных площадях от одного изображения к другому. Ориентация показана по верхней части изображений. Аббревиатуры: N = север; E = восток; S = юг и W = запад. На чертежах нет увеличения вертикального масштаба и диаметр долота составляет 8,5 дюймов (21,5 см).
Генерирование непрерывных полных круговых изображений скважины по всему каротированному интервалу
Резкие границы являются нежелательными между смоделированными полными круговыми изображениями стенки скважины. Поэтому в варианте осуществления способа согласно изобретению является возможным моделирование примыкающих глубинных интервалов с некоторым перекрыванием. Например, способ согласно изобретению дает возможность пользователю выбрать 20% перекрывание между смоделированным интервалом и следующим интервалом вверх или вниз по скважине. Результаты предыдущего смоделированного интервала считаются фиксированными «твердыми» данными и вновь смоделированный интервал доводят до состояния соответствия «твердым» данным.
Как описано в материалах Delhomme (Delhomme, J. P., 1992 г., A quantitative characterization of formation heterogeneities based on borehole image analysis/Количественная характеризация гетерогенностей пласта на основе анализа изображения скважины: Trans./Перевод. 33rd Symposium SPWLA, Paper T./33-й Симпозиум Общества профессиональных интерпретаторов каротажных диаграмм, Документ Т.) или Hassall и др. (Hassall J.K., Ferraris P., Al-Raisi M., Hurley N.F., Boyd A., и Allen D.F., 2004 г. Comparison of permeability predictors from NMR, formation image and other logs in a carbonate reservoir/Сравнение прогностических параметров от ядерно-магнитного резонанса, изображение пласта и другие каротажные диаграммы в карбонатном коллекторе: SPE preprint/препринт Общества инженеров-нефтяников 88683, presented at the 11th Abu Dhabi International Petroleum Exhibition and Conference/представленное на одиннадцатой международной выставке и конфренции в Абу-Даби, Abu Dhabi, U.A.E./Абу-Даби, ОАЭ 10-13 октября) признана важность картографирования резестивных и нерезестивных пятен. Вместе с тем, подходы, описанные в данных публикациях, являются неудовлетворительными вследствие наличия промежутков между прижимными башмаками каротажного зонда. Дополнительно к этому, данные подходы предшествующего уровня техники не давали возможности очертить замкнутые контуры вокруг областей высокого или низкого удельного сопротивления вследствие неопределенности их форм.
Как показано на фиг.13, полное круговое изображение стенки скважины, созданное способом согласно изобретению, обеспечивает очерчивание замкнутых контуров вокруг резестивных и/или нерезестивных областей в изображениях скважины. Такие области обеспечивают важные измерения гетерогенности, особенно в карбонатных коллекторах.
Дополнительно к этому, довольно часто бывает так, что прижимные башмаки каротажного зонда или электроды на каротажном зонде создают изображения низкого качества. Это может быть обусловлено неравномерным давлением на прижимной башмак каротажного зонда, неровностями и размывами скважины, электронными проблемами или вредным влиянием отходов разрушенной горной породы. На фиг.14 показан пример неисправного прижимного башмака каротажного зонда и пятна с низким качеством данных в каротажной диаграмме, выполненной за один проход. В одном варианте осуществления изобретения является возможным удалить некачественные данные для создания нового тренировочного образа (фиг.15). Данный вновь созданный тренировочный образ, как можно видеть на фиг.16, должен затем использоваться для генерирования полных круговых изображений стенки скважины, показанных на фиг.17-19. Варианты реализации FILTERSIM показывают только незначительные изменения по сравнению с изображением фиг.14, полученным за один проход. Заметим, что промежутки большего размера увеличивают неопределенности в смоделированном изображении.
В данном документе описан и показан способ компьютерного моделирования полных круговых изображений стенки скважины из тренировочных образов, полученных каротажным зондом. Самым обычным практическим применением данного способа является моделирование геологических свойств для геологии нефти и имитации коллектора, гидрологии грунтовых вод, секвестрации CO2, моделирование геологического обнажения, среди прочего. Хотя описаны конкретные варианты осуществления изобретения, они не предназначены для ограничения изобретения, изобретение предполагает широкий объем, который должен обеспечивать уровень техники и соответствующее прочтение описания изобретения. В частности, сбор данных измерений можно выполнять любым видом каротажного зонда на кабеле, зонда каротажа во время бурения (LWD), зонда измерений во время бурения (MWD). Должно быть поэтому понятно специалисту в данной области техники, что и другие модификации можно выполнить в созданном изобретении, без отклонения от заявленных сущности и объема. Любые другие подходы на основе признаков/структуры, отличающиеся от алгоритма FILTERSIM, описанного здесь, можно использовать для заполнения промежутков диаграммы изображения.

Claims (23)

1. Способ получения характеристик геологической формации, пройденной первой скважиной, содержащий этапы на которых:
а) осуществляют выборку одного или нескольких наборов измерений, полученных, по меньшей мере, одним измерительным инструментом на одной или нескольких секциях каротированной скважины, для одного выбранного из первой скважины, по меньшей мере, одной другой скважины или обеих скважин, причем числовые значения измерений подлежат обработке для получения диаграммы изображения скважины;
б) осуществляют выбор глубинных интервалов диаграммы изображения скважины в качестве тренировочных образов для ввода в многоточечную геостатистическую модель;
в) определяют имитации на основе картины для каждого тренировочного образа с использованием, по меньшей мере, одного шаблона с пиксельной структурой многоточечной геостатистической модели для получения картин тренировочного образа;
г) используют имитации на основе картины каждого тренировочного образа для назначения каждому тренировочному образу соответствующей картины тренировочного образа;
д) конструируют из картин тренировочного образа одной или нескольких диаграмм полное круговое изображение стенки первой скважины; и
е) повторяют этапы (б)-(д) для одной или нескольких секций каротированной скважины, для конструирования полных круговых изображений стенки скважины из последовательных примыкающих тренировочных образов.
2. Способ по п.1, в котором диаграмма изображения скважины включает в себя одно выбранное из обработанных исходных данных, состоящих из измеренных величин и неизмеренных величин.
3. Способ по п.1, в котором диаграмма изображения скважины включает в себя одно выбранное из неидентифицированных данных изображения скважины или промежутки данных.
4. Способ по п.3, в котором одно выбранное из неидентифицированных данных изображения скважины или промежутки данных выбраны из группы, состоящей, по меньшей мере, из одного поврежденного прижимного башмака каротажного зонда в коллекторе, по меньшей мере, одной поврежденной области в коллекторе, по меньшей мере, одного прижимного башмака каротажного зонда с ненадлежащим давлением прижима башмака к стенке скважины в коллекторе, по меньшей мере, одного прижимного башмака каротажного зонда с затрудненным контактом со стенкой скважины в коллекторе или, по меньшей мере, одного нерабочего прижимного башмака каротажного зонда в коллекторе, электронной неисправности измерительного инструмента или других устройств.
5. Способ по п.3, в котором определенные имитации на основе картины для каждого тренировочного образа используют для группировки и затем имитации картины в промежутках данных.
6. Способ по п.1, в котором один или несколько наборов данных измерений выбраны из группы, включающей в себя одно из данных каротажа, имеющего многочисленные глубины исследования, данные каротажа во время бурения, данные каротажа, полученные с помощью прибора на кабеле или их комбинации.
7. Способ по п.1, в котором конструирование полных круговых изображений стенки скважины включает в себя построение графика цифрового файла сконструированных полных круговых изображений стенки скважины на одном выбранном из цифровых носителей или копии в бумажном виде.
8. Способ по п.1, в котором имитации на основе картины используют оценочные показатели фильтра.
9. Способ по п.8, в котором для определения оценочных показателей фильтра для каждого тренировочного образа осуществляют приложение фильтра, использующее выбранный, по меньшей мере, один шаблон с пиксельной структурой в качестве фильтра, который обрабатывает выбранные один или несколько наборов данных измерений для обнаружения картин тренировочного образа, затем определяет оценочные показатели фильтра для каждой картины тренировочного образа.
10. Способ по п.9, в котором картины тренировочного образа являются картинами пиксельных объединений в тренировочных образах, создающих оценочные показатели фильтра в окрестностях вокруг каждого измеренного пикселя.
11. Способ по п.1, в котором тренировочные образы ориентируют как двухмерные (2D) скалярные массива плавно регулируемых числовых величин.
12. Способ по п.1, в котором одна или несколько секций каротированной скважины равна или меньше 1 фута (30 см), находится между 1 и 3 футов (30-91 см) или составляет более 3 футов (91 см).
13. Способ по п.1, в котором для конструирования полных круговых изображений стенки скважины из последовательных, примыкающих тренировочных образов осуществляют перекрывание каждого соседнего выбранного по глубинному интервалу диаграммы изображения скважины.
14. Способ по п.1, в котором для получения полного кругового изображения стенки скважины, обработанного с использованием моделирования многоточечной статистики (MPS), осуществляют очерчивание замкнутых контуров вокруг, по меньшей мере, одного темного цветного пятна или, по меньшей мере, одного светлого цветного пятна в изображениях скважины.
15. Способ по п.1, в котором, по меньшей мере, одно темное цветное пятно представляет собой одно выбранное из нерезестивной области минимальной амплитуды отраженных акустических волн, существенного времени пробега отраженных акустических волн, минимальной плотности формации или их комбинации.
16. Способ по п.1, в котором, по меньшей мере, одно цветное светлое пятно представляет собой одно, выбранное из резестивной области, существенной амплитуды отраженных акустических волн, минимального времени пробега отраженных акустических волн, существенной плотности пласта или их некоторые комбинации.
17. Способ получения характеристик геологической формации, пересекаемой скважиной с использованием многоточечной геостатистической модели, содержащий этапы на которых:
а) осуществляют выборку набора измерений, полученных, по меньшей мере, одним измерительным инструментом вдоль глубинных интервалов скважины, причем числовые значения измерений подлежат обработке для выработки диаграммы изображения скважины;
б) выбирают глубинные интервалы диаграмм изображения скважины, в качестве тренировочных образов для ввода в многоточечную геостатистическую модель;
в) определяют оценочные показатели фильтра для каждого тренировочного образа с использованием шаблона с пиксельной структурой многоточечной геостатистической модели для получения картин тренировочного образа;
г) классифицируют картины тренировочного образа на основе оценочных показателей их фильтра;
д) конструируют из картин тренировочного образа одной или нескольких диаграмм полного кругового изображения стенки скважины из подземной области; и
е) повторяют этапы (б)-(д) для одного или нескольких глубинных интервалов скважины для конструирования полных круговых изображений стенки скважины из последовательных примыкающих тренировочных образов.
18. Способ по п.17, в котором один или несколько наборов данных измерений выбраны из группы, состоящей из данных каротажа, имеющих многочисленные глубины исследования, данных каротажа во время бурения, данных каротажа, полученных с помощью прибора на кабеле или некоторых их комбинаций.
19. Способ по п.17, в котором имитации на основе картины используют в качестве оценочных показателей фильтра.
20. Способ по п.19, в котором для определения оценочных показателей фильтра для каждого тренировочного образа осуществляют приложение фильтра, использующего выбранный, по меньшей мере, один шаблон с пиксельной структурой, который обрабатывает выбранные один или несколько наборов данных измерений для обнаружения картин тренировочного образа, затем определяет оценочные показатели фильтра для каждой картины тренировочного образа.
21. Способ по п.17, в котором для конструирования полных круговых изображений стенки скважины из последовательных, примыкающих тренировочных образов осуществляют перекрывание каждого соседнего выбранного глубинного интервала диаграммы построения изображения скважины.
22. Машиночитаемое запоминающее устройство, сохраняющее набор инструкций, исполняемых машиной, для выполнения этапов способа для получения характеристик геологической формации, пересекаемой скважиной, содержащего этапы на которых:
а) осуществляют выборку набора измерений, произведенных, по меньшей мере, одним инструментом для нефтепромыслового применения вдоль глубинных интервалов коллектора, причем числовые значения измерений подлежат обработке для получения диаграммы изображения скважины;
б) выбирают глубинные интервалы диаграммы изображения скважины в качестве тренировочных образов для ввода в многоточечную геостатистическую модель;
в) определяют оценочные показатели фильтра для каждого тренировочного образа с использованием шаблона с пиксельной структурой многоточечной геостатистической модели для получения картин тренировочного образа;
г) классифицируют картины тренировочного образа на основе оценочных показателей их фильтра;
д) конструируют из картин тренировочного образа одной или нескольких диаграмм полное круговое изображение стенки скважины из коллектора; и
е) повторяют этапы (б)-(д) на глубинных интервалах коллектора для конструирования полных круговых изображений стенки скважины из последовательных примыкающих тренировочных образов.
23. Способ получения характеристик геологической формации, содержащий этапы на которых:
а) осуществляют выборку набора измерений, произведенных, по меньшей мере, одним инструментом по одной или нескольким геологическим областям для получения части законченного геологического изображения;
б) выбирают глубинные интервалы диаграммы изображения скважины, в качестве тренировочных образов для ввода в многоточечную геостатистическую модель;
в) определяют имитации на основе картины для каждого тренировочного образа с использованием, по меньшей мере, одного шаблона с пиксельной структурой многоточечной геостатистической модели для получения картин тренировочного образа;
г) конструируют из картины тренировочного образа одного или нескольких законченных геологических изображений геологической области; и
д) повторяют этапы (в)-(г) по одной или нескольким геологическим областям для конструирования законченных геологических изображений из последовательных примыкающих тренировочных образов.
RU2009138396A 2008-04-10 2009-04-10 Способ получения характеристик геологической формации, пересекаемой скважиной RU2440591C2 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US4401808P 2008-04-10 2008-04-10
US61/044,018 2008-04-10

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2009138396A RU2009138396A (ru) 2011-04-27
RU2440591C2 true RU2440591C2 (ru) 2012-01-20

Family

ID=41162647

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2009138396A RU2440591C2 (ru) 2008-04-10 2009-04-10 Способ получения характеристик геологической формации, пересекаемой скважиной

Country Status (5)

Country Link
US (1) US9581723B2 (ru)
EP (1) EP2263107A4 (ru)
CN (1) CN101878434B (ru)
RU (1) RU2440591C2 (ru)
WO (1) WO2009126888A2 (ru)

Families Citing this family (60)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8725477B2 (en) 2008-04-10 2014-05-13 Schlumberger Technology Corporation Method to generate numerical pseudocores using borehole images, digital rock samples, and multi-point statistics
RU2440591C2 (ru) 2008-04-10 2012-01-20 Шлюмбергер Текнолоджи Б.В. Способ получения характеристик геологической формации, пересекаемой скважиной
US20090295792A1 (en) * 2008-06-03 2009-12-03 Chevron U.S.A. Inc. Virtual petroleum system
US9134457B2 (en) 2009-04-08 2015-09-15 Schlumberger Technology Corporation Multiscale digital rock modeling for reservoir simulation
US8311788B2 (en) 2009-07-01 2012-11-13 Schlumberger Technology Corporation Method to quantify discrete pore shapes, volumes, and surface areas using confocal profilometry
CN102071931B (zh) * 2010-12-29 2014-01-15 中国石油天然气集团公司 八臂全方位三维侧向测井方法及测井仪
US8908925B2 (en) 2011-02-28 2014-12-09 Schlumberger Technology Corporation Methods to build 3D digital models of porous media using a combination of high- and low-resolution data and multi-point statistics
RU2544884C1 (ru) * 2011-02-28 2015-03-20 Шлюмбергер Текнолоджи Б.В. Способ определения репрезентативных элементов площадей и объемов в пористой среде
BR112013020555A2 (pt) 2011-02-28 2020-07-28 Prad Research And Development Limited método para caracterizar uma amostra de meio poroso incluindo uma pluralidade de corpos de poro e uma pluraridade de gargantas de poro, sistema para caracterizar uma amostra de meio poroso incluindo uma pluralidade de corpos de poro e uma pluralidade de gargantas de poro, e método para caracterizar uma amostra de formação de rocha subterrânea porosa incluindo uma pluralidade de corpos de poro e uma pluralidade de gargantas de poro
CN102759745B (zh) * 2011-04-28 2015-05-20 中国石油天然气集团公司 一种基于数字地质露头模型正演的碳酸盐岩储层预测方法
EP2525242A3 (en) * 2011-05-20 2017-07-12 Baker Hughes Incorporated Multiscale geologic modeling of a clastic meander belt including asymmetry using multi-point statistics
FR2980897B1 (fr) 2011-09-30 2014-08-22 Total Sa Procede de validation d'image d'entrainement pour la modelisation geostatistique multipoint du sous-sol
US9377548B2 (en) 2011-11-09 2016-06-28 Chevron U.S.A. Inc. Wavelet-transform based system and method for analyzing characteristics of a geological formation
US10209389B2 (en) * 2011-12-29 2019-02-19 Schlumberger Technology Corporation In-situ characterization of formation constituents
WO2013119245A1 (en) * 2012-02-10 2013-08-15 Landmark Graphics Corporation Systems and methods for selecting facies model realizations
US9116258B2 (en) * 2012-04-03 2015-08-25 Schlumberger Technology Corporation Parallel multipoint geostatistics simulation
US9140821B2 (en) * 2012-04-03 2015-09-22 Schlumberger Technology Corporation Ordered multipoint geostatistics simulation using non-symmetric search mask
US10753202B2 (en) 2012-06-14 2020-08-25 Reeves Wireline Technologies Limited Geological log data processing methods and apparatuses
GB2503010B (en) * 2012-06-14 2018-04-18 Reeves Wireline Tech Ltd A method of processing geological log data
US9181788B2 (en) * 2012-07-27 2015-11-10 Novas Energy Group Limited Plasma source for generating nonlinear, wide-band, periodic, directed, elastic oscillations and a system and method for stimulating wells, deposits and boreholes using the plasma source
US10578767B2 (en) * 2012-09-26 2020-03-03 Exxonmobil Upstream Research Company Conditional process-aided multiple-points statistics modeling
CN104737037A (zh) * 2012-10-19 2015-06-24 科诺科菲利浦公司 使用多点模拟的储层建模
CN102979515B (zh) * 2012-12-06 2015-06-24 武汉海阔科技有限公司 一种存储式测井***
EP2749907A1 (en) * 2012-12-28 2014-07-02 Services Pétroliers Schlumberger Well-logging viewer with icons
CN103061744B (zh) * 2012-12-31 2015-04-15 中国海洋石油总公司 一种电成像仪器及其加工方法
WO2014107146A1 (en) 2013-01-03 2014-07-10 Halliburton Energy Services, Inc. System and method for collecting a representative formation fluid during downhole testing operations
GB2511744B (en) 2013-03-11 2020-05-20 Reeves Wireline Tech Ltd Methods of and apparatuses for identifying geological characteristics in boreholes
US10113411B2 (en) * 2013-06-10 2018-10-30 Schlumberger Technology Corporation Borehole image gap filling
WO2014209879A2 (en) * 2013-06-24 2014-12-31 Services Petroliers Schlumberger Characterizing porosity distribution from a borehole image
WO2015021088A1 (en) * 2013-08-06 2015-02-12 Schlumberger Canada Limited Methods for determining a saturation-height function in oil and gas reservoirs
US10247852B2 (en) * 2013-08-08 2019-04-02 Halliburton Energy Services, Inc. Conditioning of expanded porosity
FR3010192B1 (fr) * 2013-09-04 2017-04-28 Ifp Energies Now Procede d'exploitation d'un gisement souterrain comprenant au moins un affleurement geologique au moyen d'une photogrammetrie
EP3055716B1 (en) 2013-10-08 2018-06-06 Exxonmobil Upstream Research Company Automatic dip picking from wellbore azimuthal image logs
US9939548B2 (en) * 2014-02-24 2018-04-10 Saudi Arabian Oil Company Systems, methods, and computer medium to produce efficient, consistent, and high-confidence image-based electrofacies analysis in stratigraphic interpretations across multiple wells
CN103867196B (zh) * 2014-04-01 2019-03-22 北京师范大学 一种利用成像测井图像识别粉砂岩与泥岩交替地层中岩相韵律变化的方法
US10359523B2 (en) 2014-08-05 2019-07-23 Exxonmobil Upstream Research Company Exploration and extraction method and system for hydrocarbons
WO2017111966A1 (en) * 2015-12-22 2017-06-29 Landmark Graphics Corporation Image based rock property tensor visualization of a geocellular grid in a dynamic 3d environment
US10222501B2 (en) * 2016-01-25 2019-03-05 Baker Hughes, A Ge Company, Llc Televiewer image wood-grain reduction techniques
CN106802433B (zh) * 2016-12-28 2019-03-12 中国石油天然气股份有限公司 岩层电阻率校正方法及装置
US11532092B2 (en) * 2017-05-25 2022-12-20 Schlumberger Technology Corporation Method for characterizing the geometry of subterranean formation fractures from borehole images
US11353608B2 (en) 2017-10-13 2022-06-07 Schlumberger Technology Corporation Method for determining a property of a material behind a borehole casing
US11500115B2 (en) * 2018-06-10 2022-11-15 Schlumberger Technology Corporation Seismic data interpretation system
WO2020040829A1 (en) * 2018-08-20 2020-02-27 Landmark Graphics Corporation Hybrid physics-based and machine learning models for reservoir simulations
CN113874864A (zh) * 2019-05-13 2021-12-31 吉奥奎斯特***公司 使用硬约束和软约束训练机器学习***
US11604909B2 (en) 2019-05-28 2023-03-14 Chevron U.S.A. Inc. System and method for accelerated computation of subsurface representations
US11249220B2 (en) 2019-08-14 2022-02-15 Chevron U.S.A. Inc. Correlation matrix for simultaneously correlating multiple wells
WO2021041251A1 (en) * 2019-08-23 2021-03-04 Landmark Graphics Corporation Ai/ml and blockchained based automated reservoir management platform
US20210079782A1 (en) * 2019-09-17 2021-03-18 Well Resolutions Technology Autonomous logging-while-drilling assembly
US11661843B2 (en) 2019-10-11 2023-05-30 Schlumberger Technology Corporation Method and system for determining a lithology of a subterranean formation
US10984590B1 (en) 2019-12-06 2021-04-20 Chevron U.S.A. Inc. Generation of subsurface representations using layer-space
US11010969B1 (en) 2019-12-06 2021-05-18 Chevron U.S.A. Inc. Generation of subsurface representations using layer-space
US11187826B2 (en) 2019-12-06 2021-11-30 Chevron U.S.A. Inc. Characterization of subsurface regions using moving-window based analysis of unsegmented continuous data
US11263362B2 (en) 2020-01-16 2022-03-01 Chevron U.S.A. Inc. Correlation of multiple wells using subsurface representation
US11320566B2 (en) 2020-01-16 2022-05-03 Chevron U.S.A. Inc. Multiple well matching within subsurface representation
US11568103B2 (en) * 2020-03-27 2023-01-31 Saudi Arabian Oil Company Method and system for reducing output of reservoir simulation data
US11397279B2 (en) 2020-03-27 2022-07-26 Chevron U.S.A. Inc. Comparison of wells using a dissimilarity matrix
US11815650B2 (en) 2020-04-09 2023-11-14 Saudi Arabian Oil Company Optimization of well-planning process for identifying hydrocarbon reserves using an integrated multi-dimensional geological model
US11693140B2 (en) 2020-04-09 2023-07-04 Saudi Arabian Oil Company Identifying hydrocarbon reserves of a subterranean region using a reservoir earth model that models characteristics of the region
US11486230B2 (en) 2020-04-09 2022-11-01 Saudi Arabian Oil Company Allocating resources for implementing a well-planning process
BR112023024367A2 (pt) * 2021-07-30 2024-02-06 Halliburton Energy Services Inc Sistema, método e meio legível por computador não transitório

Family Cites Families (223)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3013467A (en) 1957-11-07 1961-12-19 Minsky Marvin Microscopy apparatus
FR1401258A (fr) 1964-04-03 1965-06-04 Schlumberger Prospection Procédé et dispositif pour l'étude de la paroi des sondages
US3469311A (en) 1964-05-11 1969-09-30 Cts Corp Method of making an electrical control
US3946433A (en) 1974-11-25 1976-03-23 Xerox Corporation Phase image scanning method
DE2710030C3 (de) 1976-03-11 1981-06-19 Novosibirskij Inst Org Chimii Vorrichtung zur Photometrierung eines in einer zylindrischen Küvette befindlichen Stoffes
FR2448145A2 (fr) 1979-02-05 1980-08-29 Oreal Appareil destine a reperer la quantite de sebum secretee par une peau
NL8006097A (nl) 1980-11-07 1982-06-01 Nl Bank Nv Inrichting voor het automatisch vaststellen en beoordelen van kwaliteiten van afdrukken.
US4567759A (en) 1982-10-27 1986-02-04 Schlumberger Technology Corporation Method and apparatus for producing an image log of a wall of a borehole penetrating an earth formation
US4604581A (en) * 1983-01-11 1986-08-05 Halliburton Company Method and apparatus for deconvolving apparent conductivity measurements in induction well logging
US4461845A (en) 1983-01-17 1984-07-24 Mobil Oil Corporation Reactivation of steam-deactivated catalysts
US4783751A (en) 1983-08-17 1988-11-08 University Of South Carolina Analysis of pore complexes
FR2556866B1 (fr) 1983-12-15 1987-08-21 Giravions Dorand Procede et dispositif d'entrainement a la conduite d'engins mobiles.
US4543648A (en) 1983-12-29 1985-09-24 Schlumberger Technology Corporation Shot to shot processing for measuring a characteristic of earth formations from inside a borehole
SE455736B (sv) 1984-03-15 1988-08-01 Sarastro Ab Forfaringssett och anordning for mikrofotometrering och efterfoljande bildsammanstellning
JPS61140844A (ja) 1984-12-14 1986-06-27 Hitachi Ltd 三次元構造観察装置
DE3610165A1 (de) 1985-03-27 1986-10-02 Olympus Optical Co., Ltd., Tokio/Tokyo Optisches abtastmikroskop
US4868883A (en) 1985-12-30 1989-09-19 Exxon Production Research Company Analysis of thin section images
US4821164A (en) 1986-07-25 1989-04-11 Stratamodel, Inc. Process for three-dimensional mathematical modeling of underground geologic volumes
US4877960A (en) 1987-02-17 1989-10-31 Spectra-Tech, Inc. Microscope having dual remote image masking
US4927254A (en) 1987-03-27 1990-05-22 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Scanning confocal optical microscope including an angled apertured rotating disc placed between a pinhole and an objective lens
US5022743A (en) 1987-03-27 1991-06-11 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Scanning confocal optical microscope
US4758088A (en) 1987-05-01 1988-07-19 Laser Precision Corporation Microscope accessory which facilitates radiation transmission measurements in the reflectance mode
US4863252A (en) 1988-02-11 1989-09-05 Tracor Northern, Inc. Objective lens positioning system for confocal tandem scanning reflected light microscope
US4997242A (en) 1988-03-07 1991-03-05 Medical Research Council Achromatic scanning system
US5144477A (en) 1988-04-11 1992-09-01 Medical Research Council Method of operating a scanning confocal imaging system
US5032720A (en) 1988-04-21 1991-07-16 White John G Confocal imaging system
US4972258A (en) 1989-07-31 1990-11-20 E. I. Du Pont De Nemours And Company Scanning laser microscope system and methods of use
US4912683A (en) * 1988-12-29 1990-03-27 Atlantic Richfield Company Method for acoustically measuring wall thickness of tubular goods
US6099522A (en) 1989-02-06 2000-08-08 Visx Inc. Automated laser workstation for high precision surgical and industrial interventions
US5239178A (en) 1990-11-10 1993-08-24 Carl Zeiss Optical device with an illuminating grid and detector grid arranged confocally to an object
FR2673238B1 (fr) 1991-02-26 1999-01-08 Schlumberger Services Petrol Procede pour caracteriser les heterogeneites de texture de formations geologiques traversees par un forage.
US5220403A (en) 1991-03-11 1993-06-15 International Business Machines Corporation Apparatus and a method for high numerical aperture microscopic examination of materials
US5334830A (en) 1991-05-29 1994-08-02 Olympus Optical Co., Ltd. Scanning optical microscope having a compact confocal optical system for adjusting position of aperture
US5233568A (en) 1991-06-28 1993-08-03 Atlantic Richfield Company Geopressure analysis system
US5289407A (en) 1991-07-22 1994-02-22 Cornell Research Foundation, Inc. Method for three dimensional optical data storage and retrieval
US5162941A (en) 1991-07-23 1992-11-10 The Board Of Governors Of Wayne State University Confocal microscope
US5384806A (en) 1991-09-23 1995-01-24 At&T Bell Laboratories Modem with time-invariant echo path
US5200705A (en) 1991-10-31 1993-04-06 Schlumberger Technology Corporation Dipmeter apparatus and method using transducer array having longitudinally spaced transducers
US5356110A (en) 1993-06-08 1994-10-18 Newport Corporation Pneumatic isolation systems for damping vertical, horizontal and rotational vibrations
US5479252A (en) 1993-06-17 1995-12-26 Ultrapointe Corporation Laser imaging system for inspection and analysis of sub-micron particles
US5923430A (en) 1993-06-17 1999-07-13 Ultrapointe Corporation Method for characterizing defects on semiconductor wafers
US5463897A (en) 1993-08-17 1995-11-07 Digital Instruments, Inc. Scanning stylus atomic force microscope with cantilever tracking and optical access
KR950704670A (ko) 1993-09-30 1995-11-20 가따다 데쯔야 공초점광학장치
US5923466A (en) 1993-10-20 1999-07-13 Biophysica Technologies, Inc. Light modulated confocal optical instruments and method
US5587832A (en) 1993-10-20 1996-12-24 Biophysica Technologies, Inc. Spatially light modulated confocal microscope and method
US5537247A (en) 1994-03-15 1996-07-16 Technical Instrument Company Single aperture confocal imaging system
US6259104B1 (en) 1994-07-15 2001-07-10 Stephen C. Baer Superresolution in optical microscopy and microlithography
US5866911A (en) 1994-07-15 1999-02-02 Baer; Stephen C. Method and apparatus for improving resolution in scanned optical system
US6903347B2 (en) 1994-07-15 2005-06-07 Stephen C. Baer Superresolution in microlithography and fluorescence microscopy
US7071477B2 (en) 1994-07-15 2006-07-04 Baer Stephen C Superresolution in microlithography and fluorescence microscopy
US5952668A (en) 1994-07-15 1999-09-14 Baer; Stephen C. Resolution in microscopy and microlithography
US5923465A (en) 1994-10-28 1999-07-13 Marc J. Byrd System for scanning confocal image reconstruction from coherent recordings
US5557452A (en) 1995-02-06 1996-09-17 University Of Hawaii Confocal microscope system
US5675443A (en) 1995-07-27 1997-10-07 Hewlett-Packard Company Method and apparatus for imaging through a planar, transparent substrate at an oblique angle
US5713364A (en) 1995-08-01 1998-02-03 Medispectra, Inc. Spectral volume microprobe analysis of materials
US6104945A (en) 1995-08-01 2000-08-15 Medispectra, Inc. Spectral volume microprobe arrays
US5813987A (en) 1995-08-01 1998-09-29 Medispectra, Inc. Spectral volume microprobe for analysis of materials
FR2738871B1 (fr) 1995-09-19 1997-11-14 Elf Aquitaine Procede pour realiser une representation des textures d'une structure geologique
US5814820A (en) 1996-02-09 1998-09-29 The Board Of Trustees Of The University Of Illinois Pump probe cross correlation fluorescence frequency domain microscope and microscopy
DE69729659T2 (de) 1996-02-28 2005-06-23 Johnson, Kenneth C., Santa Clara Mikrolinsen-rastereinrichtung für mikrolithografie und für konfokale mikroskopie mit grossem aufnahmefeld
US5838634A (en) 1996-04-04 1998-11-17 Exxon Production Research Company Method of generating 3-D geologic models incorporating geologic and geophysical constraints
US6148114A (en) 1996-11-27 2000-11-14 Ultrapointe Corporation Ring dilation and erosion techniques for digital image processing
US6009065A (en) 1996-12-05 1999-12-28 Omd Optical Memory Devices Ltd. Optical pickup for 3-D data storage reading from the multilayer fluorescent optical disk
US6826422B1 (en) 1997-01-13 2004-11-30 Medispectra, Inc. Spectral volume microprobe arrays
US6847490B1 (en) 1997-01-13 2005-01-25 Medispectra, Inc. Optical probe accessory device for use in vivo diagnostic procedures
US5835883A (en) 1997-01-31 1998-11-10 Phillips Petroleum Company Method for determining distribution of reservoir permeability, porosity and pseudo relative permeability
US6125079A (en) * 1997-05-14 2000-09-26 Gas Research Institute System and method for providing dual distance transducers to image behind an acoustically reflective layer
US5887009A (en) 1997-05-22 1999-03-23 Optical Biopsy Technologies, Inc. Confocal optical scanning system employing a fiber laser
US5939709A (en) 1997-06-19 1999-08-17 Ghislain; Lucien P. Scanning probe optical microscope using a solid immersion lens
US6071748A (en) 1997-07-16 2000-06-06 Ljl Biosystems, Inc. Light detection device
US6097025A (en) 1997-10-31 2000-08-01 Ljl Biosystems, Inc. Light detection device having an optical-path switching mechanism
US6469311B1 (en) 1997-07-16 2002-10-22 Molecular Devices Corporation Detection device for light transmitted from a sensed volume
US6992761B2 (en) 1997-09-20 2006-01-31 Molecular Devices Corporation Broad range light detection system
US6576476B1 (en) 1998-09-02 2003-06-10 Ljl Biosystems, Inc. Chemiluminescence detection method and device
WO2000006991A2 (en) 1998-07-27 2000-02-10 Ljl Biosystems, Inc. Apparatus and methods for spectroscopic measurements
US6326605B1 (en) 1998-02-20 2001-12-04 Ljl Biosystems, Inc. Broad range light detection system
US6297018B1 (en) 1998-04-17 2001-10-02 Ljl Biosystems, Inc. Methods and apparatus for detecting nucleic acid polymorphisms
US6825921B1 (en) 1999-11-10 2004-11-30 Molecular Devices Corporation Multi-mode light detection system
US6982431B2 (en) 1998-08-31 2006-01-03 Molecular Devices Corporation Sample analysis systems
US6064210A (en) * 1997-11-14 2000-05-16 Cedar Bluff Group Corporation Retrievable resistivity logging system for use in measurement while drilling
US6201639B1 (en) 1998-03-20 2001-03-13 James W. Overbeck Wide field of view and high speed scanning microscopy
JPH11220628A (ja) 1998-01-30 1999-08-10 Canon Inc 画像処理装置及び方法並びに記憶媒体
US6098031A (en) 1998-03-05 2000-08-01 Gsi Lumonics, Inc. Versatile method and system for high speed, 3D imaging of microscopic targets
US6366357B1 (en) 1998-03-05 2002-04-02 General Scanning, Inc. Method and system for high speed measuring of microscopic targets
US6185030B1 (en) 1998-03-20 2001-02-06 James W. Overbeck Wide field of view and high speed scanning microscopy
EP1071942A1 (en) 1998-04-17 2001-01-31 LJL Biosystems, Inc. Sample-holding devices and systems
US6316153B1 (en) 1998-04-21 2001-11-13 The University Of Connecticut Free-form fabricaton using multi-photon excitation
US6248988B1 (en) 1998-05-05 2001-06-19 Kla-Tencor Corporation Conventional and confocal multi-spot scanning optical microscope
US5880006A (en) 1998-05-22 1999-03-09 Vlsi Technology, Inc. Method for fabrication of a semiconductor device
US6287595B1 (en) 1998-06-10 2001-09-11 Delsys Pharmaceuticals Corporation Biomedical assay device
AU5667599A (en) 1998-07-27 2000-02-21 Ljl Biosystems, Inc. Apparatus and methods for time-resolved spectroscopic measurements
IL125659A (en) 1998-08-05 2002-09-12 Cadent Ltd Method and device for three-dimensional simulation of a structure
US6545264B1 (en) 1998-10-30 2003-04-08 Affymetrix, Inc. Systems and methods for high performance scanning
US6088656A (en) 1998-11-10 2000-07-11 Schlumberger Technology Corporation Method for interpreting carbonate reservoirs
US6427082B1 (en) 1998-12-23 2002-07-30 Medispectra, Incorporated Optical methods and systems for rapid screening of the cervix
US6411838B1 (en) 1998-12-23 2002-06-25 Medispectra, Inc. Systems and methods for optical examination of samples
SE517345C2 (sv) 1999-01-18 2002-05-28 Micronic Laser Systems Ab Metod och system för tillverkande av stora skärmpaneler med förbättrad precision
AU3005400A (en) 1999-02-23 2000-09-14 Ljl Biosystems, Inc. Frequency-domain light detection device
US6952668B1 (en) 1999-04-19 2005-10-04 At&T Corp. Method and apparatus for performing packet loss or frame erasure concealment
US7444616B2 (en) 1999-05-20 2008-10-28 Micronic Laser Systems Ab Method for error reduction in lithography
CN1196031C (zh) 1999-05-20 2005-04-06 麦克隆尼克激光***有限公司 在平版印刷中用于减少误差的方法
US6548796B1 (en) 1999-06-23 2003-04-15 Regents Of The University Of Minnesota Confocal macroscope
US6826520B1 (en) 1999-06-24 2004-11-30 Exxonmobil Upstream Research Company Method of upscaling permeability for unstructured grids
WO2001007891A2 (en) 1999-07-27 2001-02-01 Cellomics, Inc. Miniaturized cell array methods and apparatus for cell-based screening
RU2166630C1 (ru) 1999-09-03 2001-05-10 Закрытое акционерное общество "Инжиниринговый центр ЮКОС" Способ контроля за разработкой нефтяного месторождения
DE60040960D1 (de) 1999-11-08 2009-01-15 Leica Microsystems Verfahren und Vorrichtung zur Dickenmessung von durchsichtigen Filmen
US20020007122A1 (en) 1999-12-15 2002-01-17 Howard Kaufman Methods of diagnosing disease
US7260248B2 (en) 1999-12-15 2007-08-21 Medispectra, Inc. Image processing using measures of similarity
US7187810B2 (en) 1999-12-15 2007-03-06 Medispectra, Inc. Methods and systems for correcting image misalignment
DE10013254A1 (de) 2000-03-17 2001-10-04 Friz Biochem Gmbh Vorrichtung und Verfahren zum Nachweis organischer Moleküle in einer Probensubstanz
US6516080B1 (en) 2000-04-05 2003-02-04 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Numerical method of estimating physical properties of three-dimensional porous media
SE516239C2 (sv) 2000-04-28 2001-12-03 Mydata Automation Ab Metod och anordning för bestämning av nominella data för elektroniska kretsar, genom att ta en digital bild och jämföra med lagrade nominella data.
US6847460B2 (en) 2000-06-01 2005-01-25 Veeco Instruments, Inc. Alignment and correction template for optical profilometric measurement
US6441356B1 (en) 2000-07-28 2002-08-27 Optical Biopsy Technologies Fiber-coupled, high-speed, angled-dual-axis optical coherence scanning microscopes
US6423956B1 (en) 2000-07-28 2002-07-23 Optical Biopsy Technologies Fiber-coupled, high-speed, integrated, angled-dual-axis confocal scanning microscopes employing vertical cross-section scanning
US6577417B1 (en) 2000-08-19 2003-06-10 Jehad Khoury Heterodyne-wavelength division demultiplexing for optical pick-ups, microscopy, tomography telecommunication and lidar
US7376068B1 (en) 2000-08-19 2008-05-20 Jehad Khoury Nano-scale resolution holographic lens and pickup device
US6942873B2 (en) 2000-09-25 2005-09-13 The Board Of Trustees Of The University Of Illinois Microfabrication of membranes containing projections and grooves for growing cells
US6864097B1 (en) 2000-09-27 2005-03-08 Agilent Technologies, Inc. Arrays and their reading
WO2002061858A2 (en) 2000-11-17 2002-08-08 Thermogenic Imaging, Inc. Apparatus and methods for infrared calorimetric measurements
US20020132360A1 (en) 2000-11-17 2002-09-19 Flir Systems Boston, Inc. Apparatus and methods for infrared calorimetric measurements
US6839661B2 (en) 2000-12-15 2005-01-04 Medispectra, Inc. System for normalizing spectra
US6756202B2 (en) 2001-04-30 2004-06-29 Agilent Technologies, Inc. Reading multi-featured arrays
US6624894B2 (en) 2001-06-25 2003-09-23 Veeco Instruments Inc. Scanning interferometry with reference signal
DE10133017C2 (de) 2001-07-06 2003-07-03 Leica Microsystems Konfokales Mikroskop
US6548810B2 (en) 2001-08-01 2003-04-15 The University Of Chicago Scanning confocal electron microscope
US6845325B2 (en) * 2001-11-08 2005-01-18 Schlumberger Technology Corporation Global classification of sonic logs
US6897405B2 (en) 2001-11-30 2005-05-24 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Method of laser milling using constant tool path algorithm
US7557929B2 (en) 2001-12-18 2009-07-07 Massachusetts Institute Of Technology Systems and methods for phase measurements
US7365858B2 (en) 2001-12-18 2008-04-29 Massachusetts Institute Of Technology Systems and methods for phase measurements
US7018842B2 (en) 2002-02-28 2006-03-28 Agilent Technologies, Inc. Reading dry chemical arrays through the substrate
US6750974B2 (en) 2002-04-02 2004-06-15 Gsi Lumonics Corporation Method and system for 3D imaging of target regions
US6943968B2 (en) 2002-04-26 2005-09-13 Massachusetts Institute Of Technology Adjustable focusing composite for use in an optical profilometer system and method
US6791690B2 (en) 2002-04-30 2004-09-14 Agilent Technologies, Inc. Reading dry chemical arrays
US20050202660A1 (en) 2002-05-07 2005-09-15 Microfabrica Inc. Electrochemical fabrication process including process monitoring, making corrective action decisions, and taking appropriate actions
US6657216B1 (en) 2002-06-17 2003-12-02 Nanometrics Incorporated Dual spot confocal displacement sensor
US7309867B2 (en) 2003-04-18 2007-12-18 Medispectra, Inc. Methods and apparatus for characterization of tissue samples
US6818903B2 (en) 2002-07-09 2004-11-16 Medispectra, Inc. Method and apparatus for identifying spectral artifacts
US6933154B2 (en) 2002-07-09 2005-08-23 Medispectra, Inc. Optimal windows for obtaining optical data for characterization of tissue samples
US7136518B2 (en) 2003-04-18 2006-11-14 Medispectra, Inc. Methods and apparatus for displaying diagnostic data
US6768918B2 (en) 2002-07-10 2004-07-27 Medispectra, Inc. Fluorescent fiberoptic probe for tissue health discrimination and method of use thereof
US7103401B2 (en) 2002-07-10 2006-09-05 Medispectra, Inc. Colonic polyp discrimination by tissue fluorescence and fiberoptic probe
US6886632B2 (en) 2002-07-17 2005-05-03 Schlumberger Technology Corporation Estimating formation properties in inter-well regions by monitoring saturation and salinity front arrivals
US7158228B2 (en) 2002-07-25 2007-01-02 California Institute Of Technology Holographic imaging spectrometer
WO2004046337A2 (en) 2002-11-19 2004-06-03 The Board Of Trustees Of The University Of Illinois Multilayered microcultures
US7790010B2 (en) 2002-12-20 2010-09-07 University Of Maryland, College Park Spatially selective deposition of polysaccharide layer onto patterned template
US6937023B2 (en) * 2003-02-18 2005-08-30 Pathfinder Energy Services, Inc. Passive ranging techniques in borehole surveying
US7345975B2 (en) 2003-02-19 2008-03-18 The Regents Of The University Of California Metrological digital audio reconstruction
WO2004073501A2 (en) 2003-02-20 2004-09-02 Gutin Mikhail Optical coherence tomography with 3d coherence scanning
US7496488B2 (en) 2003-03-06 2009-02-24 Schlumberger Technology Company Multi-scale finite-volume method for use in subsurface flow simulation
US6816787B2 (en) 2003-03-31 2004-11-09 Schlumberger Technology Corporation Generating and displaying a virtual core and a virtual plug associated with a selected piece of the virtual core
US7133779B2 (en) * 2003-05-08 2006-11-07 Schlumberger Technology Corporation Automated borehole geology and petrophysics interpretation using image logs
US7367048B2 (en) 2003-07-10 2008-04-29 International Business Machines Corporation Apparatus and method for autonomic email access control
US7005306B1 (en) 2003-07-11 2006-02-28 Nanometrics Incorporated Accurate thickness measurement of thin conductive film
DE10339312A1 (de) 2003-08-27 2005-03-31 Leica Microsystems Heidelberg Gmbh Verfahren zur Trennung von Fluoreszenzspektren von in einer Probe vorhandenen Farbstoffen
WO2005040856A2 (en) 2003-09-22 2005-05-06 Honeywell International Inc. Confocal scanner system and method
US7042647B2 (en) 2003-10-02 2006-05-09 Credence Systems Corporation Scanning optical system
US7224162B2 (en) 2003-10-04 2007-05-29 Halliburton Energy Services Group, Inc. System and methods for upscaling petrophysical data
US7557581B2 (en) 2003-11-05 2009-07-07 Shell Oil Company Method for imaging subterranean formations
WO2005052220A1 (en) 2003-11-20 2005-06-09 Microfabrica Inc. Electrochemical fabrication process including process monitoring, making corrective action decisions, and taking appropriate actions
US7551293B2 (en) 2003-11-28 2009-06-23 The General Hospital Corporation Method and apparatus for three-dimensional spectrally encoded imaging
CN1898640A (zh) 2004-01-30 2007-01-17 埃克森美孚上游研究公司 储层评价方法
GB2411066B (en) 2004-02-14 2009-04-29 Oti Ophthalmic Technologies Compact high resolution imaging apparatus
US7412447B2 (en) 2004-03-01 2008-08-12 Fuji Xerox Co., Ltd. Remote file management using shared credentials for remote clients outside firewall
US7483152B2 (en) 2004-03-03 2009-01-27 Baker Hughes Incorporated High resolution statistical analysis of localized corrosion by direct measurement
FR2867574B1 (fr) 2004-03-12 2006-10-06 Abx Sa Dispositif de generation d'une lumiere polychromatique a spectre continu
EP1730570B1 (en) 2004-03-30 2012-08-22 Joan F. Power Light profile microscopy apparatus and method
CA2561357C (en) 2004-03-31 2014-07-08 Exxonmobil Upstream Research Company Method for simulating sandstone formation and estimation of sandstone properties (flopac)
US7140119B2 (en) 2004-04-23 2006-11-28 Corning Incorporated Measurement of form of spherical and near-spherical optical surfaces
ES2243129B1 (es) 2004-04-23 2006-08-16 Universitat Politecnica De Catalunya Perfilometro optico de tecnologia dual (confocal e interferometrica) para la inspeccion y medicion tridimensional de superficies.
GB2414072B (en) 2004-05-12 2006-07-26 Schlumberger Holdings Classification method for sedimentary rocks
US8554794B2 (en) 2004-05-17 2013-10-08 Hoover's Inc. System and method for enforcing privacy in social networks
US7516055B2 (en) 2004-08-20 2009-04-07 Chevron U.S.A. Inc Multiple-point statistics (MPS) simulation with enhanced computational efficiency
WO2006021205A1 (de) 2004-08-25 2006-03-02 Sentech Instruments Gmbh Vorrichtung und verfahren zur bestimmung der form einer oberflächentopologie eines messobjektes
EP1630578A3 (en) 2004-08-26 2006-03-22 Interuniversitair Microelektronica Centrum Method for providing an optical interface with an optical coupling structure for a packaged optical device and devices according to such a method
US7251398B2 (en) 2004-08-26 2007-07-31 Interuniversitair Microelektronica Centrum (Imec) Method for providing an optical interface and devices according to such methods
DE102004043992A1 (de) 2004-09-08 2006-03-23 Universität Stuttgart Verfahren und Anordnung zur konfokalen Abtastung von bewegten Datenträgern
WO2006105579A1 (en) 2004-10-14 2006-10-12 Malcolm Grenness Improved optical composition for impressions or replicas of small objects
DE112005002575A5 (de) 2004-10-20 2007-11-29 Universität Stuttgart Interferometrisches Verfahren und Anordnung
US7187816B2 (en) 2004-12-13 2007-03-06 Purdue Research Foundation In-fiber whitelight interferometry using long-period fiber grating
US20080123106A1 (en) 2004-12-27 2008-05-29 Bc Cancer Agency Surface Roughness Measurement Methods and Apparatus
WO2006078839A2 (en) 2005-01-20 2006-07-27 Duke University Methods, systems and computer program products for characterizing structures based on interferometric phase data
US20060193777A1 (en) 2005-02-25 2006-08-31 Southall Michael D Method of screening compounds for potential efficacy for the treatment of signs of aging
US7262889B2 (en) 2005-04-25 2007-08-28 Massachusetts Institute Of Technology System and method for volume holographic imaging using spectral illumination
FR2885522B1 (fr) 2005-05-13 2020-01-10 Sederma Composition cosmetique ou dermopharmaceutique contenant de la teprenone
GB0513910D0 (en) 2005-07-07 2005-08-10 Univ Newcastle Immobilisation of biological molecules
US7630517B2 (en) * 2005-07-13 2009-12-08 Schlumberger Technology Corporation Computer-based generation and validation of training images for multipoint geostatistical analysis
RU2289829C1 (ru) 2005-08-18 2006-12-20 ОАО "НК "Роснефть" Способ геофизической разведки для выявления нефтегазовых объектов
US7787678B2 (en) 2005-10-07 2010-08-31 Siemens Corporation Devices, systems, and methods for processing images
FR2892811B1 (fr) 2005-10-28 2009-04-17 Commissariat Energie Atomique Procede et systeme de determination du parcours de propagation d'au moins une fissure a partir d'une ou de surface(s) de rupture creees par cette ou ces fissure(s).
US8045153B2 (en) 2006-02-23 2011-10-25 Nikon Corporation Spectral image processing method, spectral image processing program, and spectral imaging system
US7718351B2 (en) 2006-03-14 2010-05-18 Agency For Science, Technology & Research Three-dimensional fabrication of biocompatible structures in anatomical shapes and dimensions for tissue engineering and organ replacement
US7363158B2 (en) 2006-04-07 2008-04-22 Chevron U.S.A. Inc. Method for creating a stratigraphic model using pseudocores created from borehole images
WO2007149766A2 (en) 2006-06-18 2007-12-27 Chevron U.S.A. Inc. Reservoir simulation using a multi-scale finite volume including black oil modeling
GB2439778B (en) 2006-06-30 2010-04-21 Oti Opthalmic Technologies Inc Compact high resolution imaging apparatus
GB0625965D0 (en) 2006-12-23 2007-02-07 Renovo Ltd Medicaments for wound healing
GB0625966D0 (en) 2006-12-23 2007-02-07 Renovo Ltd Medicaments and methods for promoting wound contraction
CN101507022B (zh) 2006-12-27 2012-02-29 松下电器产业株式会社 电池、电极以及它们所使用的集电体
GB0702930D0 (en) 2007-02-15 2007-03-28 Renovo Ltd Medicaments and methods for inhibition of scarring
GB0707348D0 (en) 2007-04-17 2007-05-23 Renovo Ltd Medicaments and methods for inhibition of scarring
GB0707433D0 (en) 2007-04-18 2007-05-23 Stfc Science & Technology Fluorescence measurement
US7545510B2 (en) 2007-04-25 2009-06-09 Academia Sinica Method of characterizing transparent thin-films using differential optical sectioning interference microscopy
SE531410C2 (sv) 2007-05-30 2009-03-24 Fibro System Ab Förfarande och anordning för bestämning av en materialytas topografi
EP2185610B1 (en) 2007-08-31 2011-04-20 ExxonMobil Chemical Patents Inc. Method for reducing depositions in polymerization vessels
BRPI0817924B1 (pt) 2007-10-02 2019-02-12 Atotech Deutschland Gmbh Depósito de liga de cromo funcional cristalino eletrodepositado, banho de eletrodeposição para eletrodepositar um depósito de liga de cromo funcional cristalinonanogranular, e processo para eletrodepositar um depósito de liga de cromo cristalino funcional nanogranular em um substrato
EP2223167B1 (en) 2007-12-21 2011-11-09 Services Pétroliers Schlumberger Multipoint geostatistics method using branch runlength compression and local grid transformation
KR100861287B1 (ko) 2008-01-25 2008-10-01 한국생산기술연구원 실리콘 분말을 이용하여 실리콘 성형체를 제조하는 방법 및 장치
AU2009234101B2 (en) 2008-04-09 2014-01-09 Exxonmobil Upstream Research Company Method for generating anisotropic resistivity volumes from seismic and log data using a rock physics model
US8725477B2 (en) 2008-04-10 2014-05-13 Schlumberger Technology Corporation Method to generate numerical pseudocores using borehole images, digital rock samples, and multi-point statistics
RU2440591C2 (ru) 2008-04-10 2012-01-20 Шлюмбергер Текнолоджи Б.В. Способ получения характеристик геологической формации, пересекаемой скважиной
BRPI0902889A2 (pt) * 2008-04-10 2017-08-29 Prad Res & Development Ltd Método para criar um modelo de pseudonúcleo numérico, sistema para criação de um modelo de pseudonúcleo numérico, e sistema para criar um modelo de pseudonúcleo numérico.
US8527248B2 (en) 2008-04-18 2013-09-03 Westerngeco L.L.C. System and method for performing an adaptive drilling operation
US20110004446A1 (en) 2008-12-15 2011-01-06 Accenture Global Services Gmbh Intelligent network
CA2724031A1 (en) 2008-05-23 2009-11-26 The Australian National University Image data processing
US8095349B2 (en) 2008-05-30 2012-01-10 Kelkar And Associates, Inc. Dynamic updating of simulation models
US8200465B2 (en) 2008-06-18 2012-06-12 Terratek Inc. Heterogeneous earth models for a reservoir field
US8311788B2 (en) 2009-07-01 2012-11-13 Schlumberger Technology Corporation Method to quantify discrete pore shapes, volumes, and surface areas using confocal profilometry
US20110004447A1 (en) 2009-07-01 2011-01-06 Schlumberger Technology Corporation Method to build 3D digital models of porous media using transmitted laser scanning confocal mircoscopy and multi-point statistics
FR2945879B1 (fr) 2009-05-20 2011-06-24 Inst Francais Du Petrole Methode d'exploitation de milieu poreux au moyen d'une modelisation d'ecoulements de fluide
US8498853B2 (en) 2009-07-20 2013-07-30 Exxonmobil Upstream Research Company Petrophysical method for predicting plastic mechanical properties in rock formations
BR112013020555A2 (pt) 2011-02-28 2020-07-28 Prad Research And Development Limited método para caracterizar uma amostra de meio poroso incluindo uma pluralidade de corpos de poro e uma pluraridade de gargantas de poro, sistema para caracterizar uma amostra de meio poroso incluindo uma pluralidade de corpos de poro e uma pluralidade de gargantas de poro, e método para caracterizar uma amostra de formação de rocha subterrânea porosa incluindo uma pluralidade de corpos de poro e uma pluralidade de gargantas de poro
RU2544884C1 (ru) 2011-02-28 2015-03-20 Шлюмбергер Текнолоджи Б.В. Способ определения репрезентативных элементов площадей и объемов в пористой среде
US8908925B2 (en) 2011-02-28 2014-12-09 Schlumberger Technology Corporation Methods to build 3D digital models of porous media using a combination of high- and low-resolution data and multi-point statistics

Also Published As

Publication number Publication date
CN101878434B (zh) 2014-05-07
RU2009138396A (ru) 2011-04-27
EP2263107A4 (en) 2016-12-28
US9581723B2 (en) 2017-02-28
EP2263107A2 (en) 2010-12-22
WO2009126888A2 (en) 2009-10-15
CN101878434A (zh) 2010-11-03
WO2009126888A3 (en) 2010-03-04
US20090262603A1 (en) 2009-10-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2440591C2 (ru) Способ получения характеристик геологической формации, пересекаемой скважиной
US8725477B2 (en) Method to generate numerical pseudocores using borehole images, digital rock samples, and multi-point statistics
RU2444031C2 (ru) Способ генерирования численных псевдокернов с использованием изображений скважины, цифровых образов породы и многоточечной статистики
Liu Principles and applications of well logging
Luthi Geological well logs: Their use in reservoir modeling
CA2279266C (en) Method for determining barriers to reservoir flow
Hurley et al. Method to generate full-bore images using borehole images and multipoint statistics
CA2869825A1 (en) Three-dimensional multi-modal core and geological modeling for optimal field development
Shahinpour Borehole image log analysis for sedimentary environment and clay volume interpretation
Slightam Characterizing seismic-scale faults pre-and post-drilling; Lewisian Basement, West of Shetlands, UK
Holden et al. Integration of production logs helps to understand heterogeneity of Mishrif reservoir in Rumaila
AU2013334868B2 (en) Distributing petrofacies using analytical modeling
Worthington Reservoir characterization at the mesoscopic scale
Jia et al. Advances and challenges of reservoir characterization: A review of the current state-of-the-art
Martinsen et al. Outcrops revitalized: Tools, techniques and applications
GB2543491A (en) Method of and apparatus for processing log data
Verma et al. Imaging and interpretation: Seismic, rock physics and image log analysis workflows for deepwater systems
Williams-Rojas et al. Geologic controls on reservoir performance in Muspac and Catedral gas fields, southeastern Mexico
Poppelreiter et al. Applications of dipmeter and borehole image data in static models
Zhang et al. Looking fractures around the wellbore: First successful azimuthal dipole sonic imaging in a carbonate horizontal well in China
Serra et al. True integrated interpretation
Sembiring et al. Oil-Based Mud Micro-Imager (OBMI) Application in Sangatta: A Field Case Study
Slatt Stratigraphic Reservoir Characterization for Petroleum Geologists, Geophysicists, and Engineers: Chapter 4. Tools and Techniques for Characterizing Oil and Gas Reservoirs
Carter et al. Application of a new high resolution sequence stratigraphy for reservoir modelling studies of the Upper Miocene deltaic reservoirs of the Champion Field, offshore Brunei Darussalam
Jabir High-resolution 3D geocellular facies and property modeling of bentiu-1 reservoir interval, Jack Oilfield, Fula Sub-basin, Sudan

Legal Events

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

Effective date: 20170411