Brevet FR2815124A1 — publié le 20020412

PROCEDE DE DETER-MfNATtOH DE LA SATURATION EN HYDROCARBURES D'UNE FORMATION La présente invention concerne un procédé de détermination de la saturation en hydrocarbures d'une formation, plus particulièrement dans des environnements en couche mince en utilisant une inversion paramétrique bidimensionnelle. Dans l'évaluation des formations, des outils de mesure de la résistivité profonde sont couramment utilisés pour fournir une estimation de la résistivité de zone vierge Rt, qui est fortement dépendante du contenu en hydrocarbures de la roche. La saturation en huile est liée à la résistivité de zone vierge, à la porosité, et à d'autres paramètres de formation, selon différents types d'équations de saturation Archie, Waxman-Smits,... Cependant, ces outils sont sensibles à des effets parasites importants et souffrent généralement d'une résolution verticale faible. Des corrections significatives doivent être appliquées avant l'estimation d'une valeur utilisable de Rt, notamment des corrections de l'effet de trou, d'éponte, et du profil d'invasion en escalier. Ces corrections sont généralement destinées indépendamment et appliquées en séquence, estimation valide lorsque l'épaisseur de la couche est relativement large. Cette approche traditionelle est parfois déficiente, empêchant une estimation précise des réserves dans des conditions spécifiques. Par exemple, dans des couches minces, la profondeur d'investigation de certaines mesures rapprochées et profondes deviennent identiques, et la correction d'invasion n'est plus sensible. Dans le cas d'une conductivité élevée des épontes, et d'un fort contraste des de résistivité, l'approximation de Born n'est plus valide. Ces inconvénients peuvent être surmontés en prenant simultanément en compte les effets de trou, d'éponte, et d'invasion, à travers un modèle direct basé sur une technique d'inversion. Ce schéma de processus comprend deux étapes : un modèle géométrique de la formation est construit, comme suite de couches envahies ou non, un modèle direct simule un outil de réponse pour ce modèle de formation prédéfini. La comparaison est faite entre les mesures prédites et les mesures réelles avec l'outil, et les paramètres de formation sont alors actualisées jusqu'à ce qu'une bonne précision soit obtenue entre les deux. De plus, les techniques d'inversion fournissent un moyen naturel pour évaluer certaines incertitudes selon certaines hypothèses. L'application des techniques d'inversion montre qu'une Inversion simultanée de données d'induction et galvaniques peut améliorer significativement l'évaluation de la zone de résistivité. Le problème de l'analyse de la couche mince est parmi les premières applications. Dans de tels environnements, la sensibilité à Rt des outils de résistivité profonde sont drastiquement altérés, et les couches support d'huile sont souvent ignorées. On a montré que l'organisation en couche de la formation peut être introduite en tant qu'information géométrique prioritaire dans le schéma d'inversion, de manière à stabiliser le problème posé"d'amélioration de la solution" Plus récemment, un schéma d'inversion rapide et automatique a été disponible pour analyser les mesures obtenu. Une telle application requiert peu d'expertise et peut être utilisé pour une analyse de routine. La présente invention vise à pallier ces inconvénients. Plus particulièrement, l'invention vise à fournir une nouvelle plate-forme logicielle pour l'analyse des données de l'outil électrique en terme de couches et de formations envahies. Cette interprétation fournit plusieurs fonctionnalités spécifiques pour aider l'interprète à l'analyse des mesures de résistivité : les positions des frontières de couches peuvent être optimisées avec l'estimation des propriétés des couches, des couches trop minces ou trop proches les unes des autres pour être analysées indépendamment, peuvent être groupées ensemble, avec l'hypothèse que certaines de leur propriété sont identiques, ce qui réduit le nombre de paramètres indéterminés, l'utilisateur a la possibilité de choisir entre plusieurs modèles pétrophysiques, pour mieux décrire l'environnement (e. g. les zones de transition) et déterminer directement des paramètres tels que la saturation en hydrocarbures, différents outils de mesure de résistivité peuvent être analysés ensemble pour améliorer la description du modèle de formation et l'estimation des paramètres. A cet effet, l'invention a pour objet un procédé de détermination de la saturation en hydrocarbures d'une formation traversée par un forage, à partir d'au moins une diagraphie enregistrée dans le forage réalisé dans cette formation, ledit procédé comprenant les étapes consistant à déduire de cette diagraphie un modèle initial de la formation comprenant une séquence de couches parallèles, calculer la réponse dudit outil audit modèle initial, comparer à l'aide d'un critère de comparaison ladite réponse calculée à la diagraphie enregistrée, et effectuer au moins une nouvelle itération si ledit critère de comparaison n'est pas satisfait, procédé caractérisé par le fait qu'il comprend une étape d'optimisation de la détermination du modèle initial de la formation. Plus particulièrement, ladite étape d'optimisation comprend l'utilisation simultanée du paramètre de la formation représenté par ladite diagraphie et de propriétés pétrophysiques, liés par une équation de saturation. Le procédé selon l'invention peut notamment comprendre une étape de groupage d'au moins certains paramètres inconnus de la formation en vue d'en réduire le nombre. Par exemple, la saturation peut être supposée la même dans chaque couche de la formation. Dans un autre mode de mise en oeuvre de l'invention, au moins une des propriétés des couches envahies est supposée égale pour toutes les couches envahies. Egalement dans un mode de réalisation particulier de l'invention, le procédé comprend l'établissement d'une relation entre au moins un paramètre de la formation et au moins une propriété pétrophysique, et la fixation d'une loi de variation de cette propriété pétrophysique en fonction de la profondeur. Bien entendu, ces différentes caractéristiques de l'invention peuvent être mises en oeuvre indépendamment les unes des autres. Description de la formation Géométrie de la formation. Les formations réelles ont une structure tridimensionnelle, qui est représentée par un modèle de formation en 3D autour de l'axe du forage. Cependant, la structure géométrique correcte et détaillée en 3D de la formation n'est souvent pas requise pour l'analyse de la mesure avec un outil électrique. Dans un grand nombre de cas, une description de la formation plus simple peut être estimée, sans manque de précision dans l'évaluation des propriétés. Ces simplifications sont souvent référées comme 1D ou 2D. Les figures 1a à 1d distinguent quatre formations géométriques selon la dimension de la structure de la formation. Les deux premiers cas sont en une dimension : soit 1D radial avec une couche infiniment épaisse qui est envahie radialement, ou 1D verticale avec une séquence de couches non envahies qui sont considérées habituellement perpendiculaires au sondage. Les deux autres cas sont en deux dimensions, montrant la géométrie d'une formation avec des couches horizontales qui sont radialement envahies. Le modèle de formation 2D a un axe de forage perpendiculaire aux couches et maintient ainsi une axisymétrie d'ensemble. Le modèle de formation 2D+pendage (dip) se sépare du modèle 2D par le fait que l'axisymétrie d'ensemble n'existe plus. L'axisymétrie est toujours valide dans chaque tranche parallèle aux frontières de couche. Le procédé le plus traditionnel invoque l'hypothèse de correction séparée de l'éponte, de l'effet de trou, de l'invasion et est souvent repéré comme une séquence de correction 1D (radial) + 1D (vertical). Cependant, dans un certain nombre de cas, l'hypothèse est fausse et une description complète de la formation 2D (avec ou sans Dip) est requise, couplée avec un schéma d'inversion pour l'estimation de paramètres Simulation de diagraphie et dimension du modèle de formation Bien qu'elle soit parfois dite 3D, une formation de couches inclinées et envahies (2D + Dip) est plus simple à analyser qu'un réel problème 3D. C'est parce que la dimension du modèle de formation qui gouverne le nombre de paramètres nécessaires à la décrire ne change pas entre le modèle 2D et le modèle 2D+Dip, étant supposé bien sûr que le Dip apparent est connu Cependant, la compilation de la réponse de l'outil requiert des algorithmes plus complexes et plus longs. Processus d'inversion L'application suit la méthodologie standard de processus d'inversion. une zone d'intérêt est d'abord sélectionnée, dans laquelle la séquence traditionelle de processus 1D est retrouvée (les effets de trou de sonde, d'épaule, d'invasion ne peuvent pas être séparés). La création de modèles de formation : la formation représenté en tant que séquence de couche parallèle selon le modèle géométrique montré sur la figure 1. Un modèle d'invention (étape, rampe, anneau....) est affublé à chaque couche, ainsi qu'avec un jeu de propriétés physique/pétrophysique nécessaires pour le décrire. L'estimation des propriétés de formation : la routine d'optimisation (inversion) est mise en marche pour estimer les paramètres sélectionnés par l'utilisateur (chaque souche de propriétés de formation peut être fixée). Création du modèle de formation Le modèle de formation est défini comme une séquence de couches parallèles avec des propriétés constantes. La première étape consiste dans l'estimation des positions de frontière des couches. Cette détection est réalisée par un algorithme de segmentation qui identifie et positionne les ruptures d'un jeu sélectionné de logs. Une logique simple peut être utilisée pour distinguer entre les couches envahies et non envahies, basée sur un drapeau d'invasion défini par l'utilisateur, déclenché par n'importe quels logs. La sortie de cette tâche est un modèle de formation décrit par un jeu limité de paramètres tels que représentés figure 1C. Le second jeu consiste dans la redéfinition de la description des couches, si nécessaire. Pour des couches spécifiques, l'utilisateur peut évaluer des modèles d'invasion plus complexes qu'un profil simple d'étape (rampe de résistivité radial, anneau, rampe d'invasion verticale). L'interprète a aussi la possibilité de relier des résistivités et des propriétés de relier des résistivités et des propriétés pétrophysiques ensemble, à travers une équation de saturation avec des paramètres prédéfinis. Le jeu complet de propriétés (géométrique et physique) requis pour décrire le modèle de couches dans le cas général est donné en figure 3 (en référence à la nomenclature pour la définition de paramètres). H inclut à la fois des paramètres géométriques (rayon, frontières de couche), et physique/pétrophysique (résistivités, porosité, volume de chistes). Estimation des propriétés de formation Pour chaque couche, l'utilisateur a la flexibilité de choisir le jeu de paramètres à estimer, parmi ceux utilisés dans la description L'estimation des paramètres sélectionnés est obtenue en minimisant la fonction de coût (ou fonction de pénalité) C (p), défini comme la différence de carré de la surface entre les mesures sélectionnées et les logs modélisés correspondants : CM=JM,-/, M P étant le vecteur de paramètres (inconnus), Mi le cyanat de mesure, et Fi le modèle direct correspondant ; oi est l'estimation de la mesure de confiance Mi et ai est un poids sélectionné par l'utilisateur. L'inversion est un processus itératif qui débute avec une valeur initiale du modèle de formation. Cela simule chaque réponse d'outils correspondant à ce modèle de formation et les compare avec les mesures reelles. Si un écart significatif est noté entre les deux (fonction de coût élevé), les valeurs de propriétés de formation sont modifiées pour réduire la différence jusqu'à ce que l'écart devienne acceptable en regard des critères de convergence spécifiques (voir figure 2) La minimisation est obtenue en obtenant en utilisant une version personnalisée de l'algorithme Levenberg-Marquardt. Une versions future permettra à l'utilisateur d'entrer une information à priori dans l'estimation de paramètres tels que des frontières de minimum et de maximum. Mesure d'erreurs et contrôle de la qualité d'invention Le premier indicateur du processus de contrôle qualité est la valeur du coût de fonction ainsi que les erreurs individuelles de reconstruction de log. Ree, = 1O0x (M,-J, (p))/J, (p) Cependant, il est bien connu que ces indicateurs sont msuffisants pour vérifier la qualité des réponses, et la possibilité de contrôler la confiance de façon approprié est à l'étude. L'estimation du niveau de confiance d'un paramètre est un problème encore plus compliqué que l'estimation du paramètre luimême. En effet, on essaye de caractériser les moments d'ordre 2 et au-delà d'une distribution statistique multiparamètres. Une technique d'inversion basée sur un modèle Direct fournit un cadre naturel et rapide pour propager les incertitudes qu'on deux importantes hypothèses sont valides : (i) mesure (entrée) la mesure du bruit peut être décrite par des variables gaussiennes avec un moyen zéro et une variance connue, et (ii) les effets non linéaires sont de l'ordre du niveau du bru) t. Matheureusement, ces deux estimations sont généralement inexactes pour l'inversion des données de résistivité : les erreurs de mesure sont souvent dues à une mesure pauvre des pré-corrections telles que des effets de référence (latérologs), ? ? ? ? ? à une mesure pauvre 2, une description imprécise du trou de sonde (i. e. la résistivité et le rayon du trou de sonde utilisé pour modaliser l'effet du trou de sonde). Comme conséquence, des ofsets non prévisibles altèrent souvent la qualité de la mesure. Une autre imitation se produit en condition de couches minces, dans lesquelles, dans l'estimation, la zone de résistivité vierge Rt et le rayon de l'invasion Ri sont fortement corrélés Fonctionnalités du produit Cette nouvelle application fournit à l'interprète un haut niveau d'mtéractivité, avec quatre fonctionnalités différentes pour une description précise de la formation et une estimation de paramètres : - l'optimisation des positions de frontières de couches ; la possibilité de relier des paramètres à déterminer : l'analyse de différentes mesures d'outil de résistivité ; un lien entre les variations de résistivité et des paramètres pétrophysiques utilisant une équation de saturation (modèles complexes) ; Dans un but de clarté, ces caractéristiques spécifiques seront présentées séparément, mais elles peuvent être utilisées conjointement. Optimisation des positions de frontière de couches L'utilisateur a la possibilité d'optimiser les positions de frontière de couches, qui sont considérés comme des paramètres du modèle de couches. Une contrainte de positivité est établie sur l'épaisseur de la couche pour assurer que les positions de frontière ne soient pas interchangées durant l'utilisation du processus. La figure 4 montre un exemple synthétique dans lequel l'estimation de Rt d'un dual latérolog Tol (DLT*) bénéficie les lieux de frontière de couche. Les vrais profils de résistivité (Rt, Rxo) sont désignés dans la zone logarithmique gauche. Dans la première phase, les valeurs de Rxo, Rt et ri sont estimées en utilisant une situation initiale supposée des positions de frontière de couches obtenues avec une routine de segmentation très basique. Les erreurs très larges de positionnement des frontières de couche donnent lieu à des erreurs de reconstruction importante dans les surfaces correspondantes, ce qui se traduit des estimations pauvres de Rt, Rxo, ri dans les couches envahies (zone logarithmique moyenne). Dans la seconde phase, les positions de frontière de couches sont réoptimisées et le processus conduit à des estimations précises Rt, Rxo, ri, à la fois dans des conditions de pressions et de dépressions (zone logarithmique droite) Une autre façon de résoudre le problème d'une détection de la frontière de couche serait de Over-segment de log. Cette stratégie a été préférée pour le schéma d'inversion automatique HRLA* schéma6. Groupage de paramètre De plus, l'application fournit la possibilité de relier des paramètres de formation inconnue pour réduire leur nombre. Cette action est appelée groupage de paramètres . Une application immédiate concerne les formations finement laminée de sable- ? ? ?, pour lesquels l'outil de résolution ne permet pas une analyse indépendante de chaque couche de sable : l'utilisateur peut estimer que Rt (saturation) est la même dans chaque couche. L'inversion va vérifier la compatibilité des données de résistivité avec cette hypothèse. Le second cas synthétique illustre cette capacité (figure 5). La réponse Dual Laterolog Tool a été simulée avec une formation de couche fine et un bruit Gaussian de 2% a été ajouté à la fois au mesure de profondeur et au mesure Shallow. Toute l'analyse a été faite en supposant que la séquence ?, ? ? ? ? ? non envahie a été déterminé à priori avec un positionnement précis des frontières de couche et une valeur connue de Rxo (à partir d'un outil de réponse de micro résistivité) par exemple, la section supérieure comprend plusieurs couches d'épaisseur variable mal résolues par l'outil lorsque chacune de leur propriété sont mesurées indépendamment comme conséquence de la sensibilité faible des mesures de Rt (les mesures latérolog sont très peu profondes dans les conditions de fine couche, en raison de l'effet élevé épaule-couche), le bruit est amplifié et conduit à des erreurs importantes sur Rt et ri. Avec l'hypothèse que les propriétés différentes de couche i. e. Rt et ri sont égales à travers des couches envahies, le processus revient au vrai modèle. Une fois encore, dans l'analyse d'un juriel de données, une bonne reconstruction log ne validerait pas une telle estimation de groupage garantirait seulement sa compatibilité avec les données. Le modèle de formation choisi pour l'analyse doit être déterminé et validé avant l'inversion (idéalement par une analyse pétrophysique dans la zone envahie en utilisant un jeu de mesure de capteurs hautes résolution (voir l'exemple réel 1) La section inférieure est faite de couches plus fines que la résolution actuelle de l'outil, ce que révèle maintenant une formation uniforme. Dans ce cas, la formation première des positions de frontière de couche est crucial pour l'analyse et l'inversion peut être vue par un processus d'accroissement (déconvolution) (z) =l/ ( REVENDICATIONS 1-Procédé de détermination de la saturation en hydrocarbures d'une formation traversée par un forage, à partir d'au moins une diagraphie enregistrée dans le forage réalisé dans cette formation, ledit procédé comprenant les étapes consistant à déduire de cette diagraphie un modèle initial de la formation comprenant une séquence de couches parallèles, calculer la réponse dudit outil audit modèle initial, comparer à l'aide d'un critère de comparaison ladite réponse calculée à la diagraphie enregistrée, et effectuer au moins une nouvelle itération si ledit critère de comparaison n'est pas satisfait, procédé caractérisé par le fait qu'il comprend une étape d'optimisation de la détermination du modèle initial de la formation. 2-Procédé selon la revendication 1, dans lequel ladite étape d'optimisation comprend l'utilisation simultanée du paramètre de la formation représenté par ladite diagraphie et de propriétés pétrophysiques, liés par une équation de saturation. 3-Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 et 2, comprenant une étape de groupage d'au moins certains paramètres inconnus de la formation en vue d'en réduire le nombre. 4-Procédé selon la revendication 3, dans lequel la saturation est supposée la même dans chaque couche de la formation. 5-Procédé selon la revendication 3, dans lequel au moins une des propriétés des couches envahies est supposée égale pour toutes les couches envahies. 6-Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, comprenant l'établissement d'une relation entre au moins un paramètre de la formation et au moins une propriété pétrophysique, et la fixation d'une loi de variation de cette propriété pétrophysique en fonction de la profondeur.