СИСТЕМА И СПОСОБЫ ПОЛУЧЕНИЯ СВОЙСТВ СКВАЖИННЫХ ФЛЮИДОВ И ИХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
SYSTEM AND PROCEDURE FOR DETERMINATION OF PROPERTIES OF WELL FLUIDS AND THEIR UNCERTAINTY

Настоящая заявка испрашивает в соответствии с § 119 Раздела 35 Свода законов США приоритет по дате подачи предварительной заявки номер 60/642781 (Номер дела поверенного 60.1601), с указанием L.Venlcataramanan и других в качестве изобретателей, поданной 11 января 2005, которая включена в настоящие материалы посредством ссылки.
Область техники, к которой относится изобретение
Настоящее изобретение относится к анализу пластовых флюидов для оценки и проверки геологической формации в целях разведки и разработки углеводородо-добывающих скважин таких, как нефтяные или газовые скважины. Более конкретно, настоящее изобретение направлено на обеспечение системы и способов получения свойств флюидов пластовых флюидов из скважинных спектроскопических измерений.
Уровень техники
Анализ скважинных флюидов (АСФ) представляет собой важную и эффективную исследовательскую технологию, обычно используемую для установления характеристик и сущности геологических формаций, имеющих залежи углеводородов. АСФ используют при разведке и разработке месторождений нефти для определения нефтефизических, минералогических свойств и свойств флюидов залежей углеводорода. АСФ является классом анализа флюидов залежи, включающим в себя состав, свойства флюидов и фазовое поведение скважинных флюидов для того, чтобы характеризовать углеводородные флюиды и залежи.
Обычно, в скважине в формациях залежи обнаруживается сложная смесь флюидов таких, как нефть, газ и вода. Скважинные флюиды, которые также называют пластовыми флюидами, помимо других свойств флюидов имеют характеристики, включающие в себя давление, цвет газированной нефти, плотность дегазированной сырой нефти, газовый фактор (ГФ, GOR), которые служат указателями для характеристики залежи углеводорода. При этом залежи углеводорода анализируют и характеризуют, основываясь, в частности, на свойствах флюидов пластовых флюидов в залежах.
Для того чтобы оценить и проверить подземные формации, окружающие скважину, часто желательно получить образцы пластовых флюидов для целей определения характеристик флюидов. Были разработаны инструменты, которые позволяют брать образцы из формации при проведении каротажа или в ходе бурения. Приборы Опробователь Пласта Залежи (ОПЗ, Reservoir Formation Tester (RFT)) и Модульный Опробователь Динамики Пласта (МОДП, Modular Formation Dynamics Tester, (MDT)) фирмы Schlumberger представляют собой примеры осуществления пробоотборников для извлечения образцов пластовых флюидов для поверхностного анализа.
Недавние разработки в области АСФ включают в себя технологии для внутрискважинного определения характеристик пластовых флюидов в скважине или стволе скважины. При этом инструмент МОДП фирмы Schlumberger может включать в себя один или несколько модулей анализа флюидов, таких как Анализатор Смешанного Флюида (АФС, Composition Fluid Analyzer (CFA)) и Анализатор Газированного Флюида (АГФ, (LFA)) фирмы Schlumberger, для анализа скважинных флюидов, отобранных инструментом, при нахождении флюидов по-прежнему внутри скважины.
В подобных упомянутым выше модулях АСФ пластовые флюиды, которые необходимо проанализировать внутри, протекают около модулей датчиков таких, как модули спектрометра, которые анализируют протекающие флюиды, например, посредством абсорбционной спектроскопии ближней инфракрасной части спектра (БИЧС). Принадлежащие заявителю патенты США под номерами 6476384 и 6768105 представляют собой примеры патентов, относящихся к вышеупомянутым технологиям, и их содержание полностью включено в настоящие материалы посредством ссылки. Пластовые флюиды также могут быть отобраны в отборные камеры, связанные с модулями АСФ и имеющие датчики такие, как измерители давления/температуры, встроенные в них для измерения свойств флюидов отобранных пластовых флюидов.
Испытания пласта опробователем пластов, спускаемым на колонне бурильных труб (ИОП), представляют собой скважинную технологию, используемую для определения давления в залежи, проницаемости, верхнего слоя или производительности залежей углеводорода. Внутрискважинные измерения давления используют при определении характеристик залежи, а конструкция колонны ИОП дает для моделирования залежи информацию о залежи из многочисленных зон при одном и том же испытании. Как техническое решение ИОП представляет собой один из общеизвестных способов проверки на наличие полостей в разведываемых скважинах. Однако, при глубинных или подобных установках, ИОП может быть экономически невыгодно, поскольку его стоимость часто сопоставима со стоимостью новой скважины. Кроме того, ИОП в некоторых случаях может оказывать воздействие на экологию. Как следствие этого, ИОП в некоторых случаях не является предпочтительным подходом к определению характеристик залежей углеводорода.
В настоящее время наличие полостей в залежах углеводорода устанавливают посредством измерений градиента давления. При этом наличие связи по давлению между слоями в геологических формациях, как предполагается, устанавливает наличие связи по потоку. Однако характеристика залежей на наличие полостей, основанная исключительно на связи по давлению, вызывает сложности, вследствие которых часто получаются неприемлемые результаты. Кроме того, залежи углеводорода также должны быть проанализированы для классификации состава флюида.
Сущность изобретения
В соответствии с вышеизложенным уровнем техники и другими факторами, которые известны в области анализа скважинных флюидов, заявители создали способы и системы для анализа в реальном времени пластовых флюидов посредством получения свойств флюида для флюидов и конечных продуктов, представляющих интерес, на основании предсказанных свойств флюида.
В предпочтительных вариантах осуществления изобретения данные от скважинных измерений такие, как спектроскопические данные, используют для вычисления уровней загрязнения. Алгоритм контроля загрязнения бурового раствора на углеводородной основе (КЗБУ) используют для определения уровней загрязнения, например, от фильтрата бурового раствора на углеводородной основе (БРУ), в скважинных флюидах. Для скважинных флюидов свойства флюида, такие как цвет газированной нефти, плотность дегазированной сырой нефти, ГФ, флуоресценция, помимо прочих, предсказывают на основании уровней загрязнения. Неопределенность в предсказанных свойствах флюида получают из неопределенности в измеренных данных и неопределенности в предсказанном загрязнении. Статистическая структура обеспечена для сравнения флюидов, чтобы выработать устойчивые результаты ответа в реальном времени, относящиеся к пластовым флюидам и залежам.
Заявители разработали методологию и системы моделирования, которые позволяют выполнять в реальном времени АСФ посредством сравнения свойств флюида. Например, в предпочтительных вариантах осуществления изобретения технологию и системы моделирования используют для обработки данных анализа флюида таких, как спектроскопические данные, относящихся к осуществлению выборки скважинных флюидов, и сравнения двух или большего числа флюидов для целей получения аналитических результатов на основании сравнительных свойств флюидов.
Заявители выявили, что квантифицирование уровней загрязнения в пластовых флюидах и определение неопределенностей, связанных с квантифицированными уровнями загрязнения для флюидов, будут обеспечивающими преимущество этапами по получению интересующих результатов ответа в разведке и разработке месторождений нефти.
Заявители также выявили, что неопределенность в измеренных данных и в квантифицированных уровнях загрязнения может быть распространена на соответствующие неопределенности в других интересующих свойствах флюидов таких, как цвет газированной нефти, плотность дегазированной сырой нефти, ГФ, флуоресценция, помимо прочих.
Заявители дополнительно выявили, что квантифицирование неопределенности в предсказанных свойствах флюидов пластовых флюидов обеспечит преимущественное основание для сравнения в реальном времени флюидов и является менее чувствительным к систематическим ошибкам в данных.
Заявители также выявили, что уменьшение или устранение систематических ошибок в измеренных данных, посредством использования новых процедур выборки по настоящему изобретению, приведет к устойчивым и точным сравнениям пластовых флюидов, на основании предсказанных свойств флюида, которые менее чувствительны к ошибкам в измерениях скважинных данных.
В соответствии с изобретением один способ получения свойств флюидов скважинных флюидов и обеспечения результатов ответа из данных спектроскопии скважины включает в себя получение данных о свойстве флюида, по меньшей мере, для двух флюидов, причем данные о свойстве флюида, по меньшей мере, одного флюида получены от устройства в скважине. В реальном времени, с получением данных о свойстве флюида от скважинного устройства, получают соответствующие свойства флюидов для флюидов; квантифицируют неопределенности в полученных свойствах флюидов; и обеспечивают один или несколько результатов ответа, относящихся к оценке и проверке геологической формации. Данные о свойстве флюида могут включать в себя оптическую плотность от спектроскопического канала устройства в скважине, и настоящий вариант осуществления изобретения включает в себя получение данных неопределенности в отношении оптической плотности. В одном варианте осуществления изобретения устройство в скважине размещают в положении на основании свойства флюида для флюидов. В предпочтительных вариантах осуществления изобретения свойства флюидов представляют собой одно или несколько из цвета газированной нефти, плотности дегазированной сырой нефти, ГФ и флуоресценции, а результаты ответа представляют собой один или несколько из секционирования, градиентов состава и оптимального процесса осуществления выборки, относящихся к оценке и проверке геологической формации. Один способ получения результатов ответа из свойств флюида одного или нескольких скважинных флюидов включает в себя получение данных о свойствах флюида для скважинного флюида из, по меньшей мере, двух источников; определение свойства флюида, соответствующего каждому из источников полученных данных; и квантифицирование неопределенности, связанной с определенными свойствами флюида. Данные о свойствах флюида могут быть получены из метанового канала и цветового канала скважинного спектрального анализатора. Уровень загрязнения и его неопределенность могут быть квантифицированы для каждого из каналов для скважинного флюида; может быть получена линейная комбинация уровней загрязнения для каналов и неопределенности в отношении объединенных уровней загрязнения; может быть определен состав скважинного флюида; ГФ для скважинного флюида может быть предсказан на основании состава скважинного флюида и объединенных уровней загрязнения; и может быть получена неопределенность, связанная с предсказанным ГФ. В одном предпочтительном варианте изобретения вероятность того, что два скважинных флюида являются различными, может быть определена на основании предсказанного ГФ и связанной неопределенности для двух флюидов. В другом предпочтительном варианте изобретения скважинный спектральный анализатор располагают для сбора первых и вторых данных о свойстве флюида. Первые данные о свойстве флюида получают из первого места скважинного спектрального анализатора, а вторые данные о свойстве флюида получают из второго места спектрального анализатора. В другом аспекте изобретения способ сравнения двух скважинных флюидов с одними и теми же или различными уровнями загрязнения и производство анализа скважинных флюидов в реальном времени на основе сравнения включает в себя сбор данных для двух скважинных флюидов с одними и теми же или различными уровнями загрязнения; определение соответствующих параметров загрязнения для каждого из двух флюидов на основании собранных данных; характеризацию флюидов на основании соответствующих параметров загрязнения; статистическое сравнение двух флюидов на основании характеризации этих двух флюидов и производство анализа скважинных флюидов, указывающего на углеводородную геологическую формацию углеводорода, на основании статистического сравнения этих двух флюидов. Одна система для характеризации пластовых флюидов и обеспечения результатов ответа на основании характеризации включает в себя скважинный инструмент с трубопроводом с оптической ячейкой, насос, связанный с трубопроводом, для подачи пластового флюида через оптическую ячейку, и анализатор флюида, оптически связанный с ячейкой и приспособленный для выработки данных о свойстве флюида в отношении пластового флюида, подаваемого через ячейку; и, по меньшей мере, один процессор, связанный со скважинным инструментом и имеющий средство для получения данных о свойстве флюида от скважинного инструмента и, в реальном времени с получением данных, определения из данных свойств флюида для флюидов и неопределенности, связанной с определенными свойствами, для обеспечения одного или нескольких результатов ответа в отношении геологических формаций. Используемый компьютером носитель с читаемым компьютером программным кодом на нем, который при исполнении компьютером, приспособленным для использования со скважинной системой для сравнения в реальном времени двух или большего числа флюидов, для обеспечения результатов ответа, полученных из сравнения, включает в себя получение данных о свойстве флюида, для, по меньшей мере, двух скважинных флюидов, причем данные о свойстве флюида, по меньшей мере, одного флюида получены от скважинной системы; и вычисление, в реальном времени с получением данных, соответствующих свойств флюида для флюидов, на основании полученных данных и неопределенности, связанной с вычисленными свойствами флюида, для обеспечения одного или нескольких результатов ответа в отношении геологических формаций.
Дополнительные преимущества и новые признаки изобретения сформулированы в описании, которое следует далее, или могут быть изучены специалистами в данной области техники путем прочтения настоящих материалов или осуществления изобретения на практике. Преимущества изобретения могут быть достигнуты с помощью средств, раскрытых в приложенной формуле изобретения.
Краткое описание чертежей
Сопроводительные чертежи представляют предпочтительные варианты осуществления настоящего изобретения и являются частью описания. Вместе с нижеследующим изложением рисунки отображают и разъясняют принципы настоящего изобретения.
Фиг.1 - схематическое представление в разрезе приводимой в качестве примера операционной среды настоящего изобретения.
Фиг.2 - схематическое представление одной системы для сравнения пластовых флюидов в соответствии с настоящим изобретением.
Фиг.3 - схематическое представление одного модульного устройства анализа флюида для сравнения пластовых флюидов в соответствии с настоящим изобретением.
Фиг.4A-4Д - блок-схемы, представляющие предпочтительные способы сравнения скважинных флюидов в соответствии с настоящим изобретением и получения их результатов ответа.
Фиг.5 - графическое представление спектров оптического поглощения для трех флюидов, полученное в лаборатории. Пластовые флюиды А и B показаны синим и красным соответственно, а фильтрат бурового раствора показан зеленым.
Фиг.6A и 6Б - графические представления результатов Моделирования А с флюидами А и B, ранее упомянутыми на Фиг.5. На Фиг.6A показано фактическое загрязнение (черным) и оцененное загрязнение (синим) как функции времени для флюида А, а на Фиг.6Б показаны фактическое (черным) и оцененное (красным) загрязнения как функции времени для флюидов А и Б.
Фиг.7 - графическое представление сравнения цветов газированных флюидов для флюидов А (синим) и Б (красным), также упомянутым на Фиг.5 и 6A-Б выше. Пунктирные линии указывают измеренные данные, а сплошные линии показывают предсказанный цвет газированного флюида, с оцененной неопределенностью для этих двух флюидов. Эти два флюида статистически различны.
Фиг.8A и 8Б - графическое представление результатов Моделирования B с флюидами C (синим) и D (красным), показывающее фактическое загрязнение (черным) и оцененное загрязнение (синий/красный) как функции времени.
Фиг.9 - графическое представление сравнения цветов газированных флюидов для флюидов C (синим) и D (красным), также упомянутых на Фиг.8A-Б выше. Пунктирными линиями показаны измеренные данные, а сплошными линиями показан цвет газированного флюида с планками погрешности для двух флюидов. Статистически эти два флюида схожи в показателях цвета газированного флюида.
Фиг.10A - графическое представление примера измеренных (пунктирная линия) и предсказанных (сплошная линия) спектров сырого дегазированного углеводорода, а на Фиг.10Б представлена эмпирическая корреляция между критической длиной волны и спектром дегазированного сырого состояния.
Фиг.11A - графическое сравнение измеренных (пунктирные линии) и предсказанных (сплошные линии) дегазированных сырого состояния флюидов А (синим) и B (красным), а на Фиг.11Б представлено сравнение измеренных (пунктирные линии) и предсказанных (сплошные линии) спектров дегазированного сырого состояния флюидов C (синим) и D (красным). Флюиды были упомянуты выше. Флюиды А и B статистически различны, а флюиды C и D статистически схожи.
Фиг.12 - иллюстрирует графически изменение ГФ (в scf/stb) ретроградного газа как функцию объемного загрязнения. При малых уровнях загрязнения ГФ очень чувствителен к объемному загрязнению; малая неопределенность в загрязнении может привести в результате к большой неопределенности в ГФ.
А
В
В
А
Фиг.13A - графическое представление ГФ и соответствующей неопределенности для флюидов А (синим) и В (красным) как функции объемного загрязнения (флюиды А и B были предварительно упомянуты выше). Конечное загрязнение флюида А является η = 5%, тогда как конечное загрязнение для флюида B является η = 10%. На Фиг.13Б графически представлено расстояние K-с как функция загрязнения. ГФ этих двух флюидов лучше всего сравнивать в η, где чувствительность к различению этих двух флюидов максимальна, что можно свести к сравнению оптических плотностей двух флюидов, когда уровень загрязнения является η.
Фиг.14A - графическое представление ГФ, как функции загрязнения для флюидов А (синим) и B (красным); флюиды статистически весьма различны в показателях ГФ. На Фиг.14Б ГФ показан как функция загрязнения для флюидов C (синим) и D (красным); флюиды статистически идентичны в показателях ГФ. Флюиды были также упомянуты выше.
Фиг.15 - графическое представление оптической плотности (ОП) из метанового канала (на 1650 нМ) для трех пунктов А (синим), B (красным) и D (ярко-красным). Аппроксимация из модели загрязнения показана пунктирным черным контуром для всех трех кривых. Загрязнение как раз перед забором выборок для пунктов A, B и D равно 2,6 %, 3,8 % и 7,1 % соответственно.
Фиг.16 - графическое представление сравнения измеренных ОП (пунктирными контурами) и спектров газированных флюидов (сплошной контур) для пунктов А (синим), B (красным) и D (ярко-красным). Флюид в пункте D более темный и статистически отличается от пунктов А и B. Флюиды в пунктах А и B статистически различны с вероятностью 0,72. Флюиды были упомянуты на Фиг.15 выше.
Фиг.17 - графическое представление сравнения спектров газированных флюидов (пунктирные контуры) и предсказанных спектров дегазированного сырого состояния (сплошные контуры) для этих трех флюидов в пунктах A, B и D (также упомянуты выше).
Фиг.18 - графическое представление критической длины волны, полученной из спектра дегазированного сырого состояния и его неопределенности для трех флюидов в пунктах A, B и D (также упомянутых выше). Эти три флюида в пунктах А (синим), B (красным) и D (ярко-красным) статистически подобны в показателях критической длины волны.
3
Фиг.19 - график, показывающий плотность в дегазированном сыром состоянии для всех трех флюидов в пунктах A, B и D (также упомянутых выше) близко к 0,83 г/см.
Фиг.20A - графическая иллюстрация того, что ГФ флюидов в пунктах А (синим) и B (красным) статистически подобны, а на Фиг.20Б представлено, что ГФ флюидов в пунктах B (красным) и D (ярко-красным) также статистически подобны. Флюиды были предварительно упомянуты выше.
Фиг.21 - графическое представление данных оптической плотности из пункта A, соответствующих флюиду A, и данным из пункта B, соответствующим флюидам А и B.
Фиг.22 представляет графические данные из канала цвета для флюида А (синим) и флюида В (красным), измеренные в пунктах А и B соответственно (также упомянуты на Фиг.21). Черная линия является аппроксимацией измеренных данных посредством алгоритма контроля загрязнения бурового раствора на углеводородной основе (КЗБУ). В конце подачи уровень загрязнения флюида А был 1,9%, а флюида B был 4,3%.
Фиг.23A - графическое изображение переднего фронта данных в пункте B (см. Фиг.21 и 22), соответствующих флюиду А, а Фиг.23B, которая графически представляет передний фронт данных для одного из каналов в пункте B, показывает, что измеренная оптическая плотность является почти постоянной (в пределах шумового диапазона в измерении).
Фиг.24 - графическое сравнение цветов газированных флюидов, оно показывает, что эти два флюида А и B (см. Фиг.21-23) нельзя отличить на основании цвета.
Фиг.25 - графическое сравнение спектров дегазированных сырых состояний, оно показывает, что эти два флюида А и B (см. Фиг.21-24) неразличимы в показателях цвета дегазированного сырого состояния.
На фигурах чертежей идентичные ссылочные номера указывают схожие, но не обязательно идентичные элементы. В то время как изобретение применимо в различных модификациях и альтернативных формах, для примера на чертежах представлены и далее подробно раскрыты конкретные варианты его осуществления. Очевидным является, что изобретение не ограничено конкретными раскрытыми вариантами. Наоборот, изобретение предполагается охватывающим все модификации, эквиваленты и альтернативы, попадающие в объем изобретения, определенный в соответствии с формулой изобретения.
Далее представлены иллюстративные варианты осуществления настоящего изобретения. В целях ясности изложения в описании приведены не все признаки фактического выполнения. Разумеется, что для специалистов в данной области техники очевидно, что при разработке любого такого фактического варианта осуществления должны быть сделаны многочисленные решения, определенные вариантом выполнения, для достижения определенных целей разработчиков, таких как согласование с системно-зависимыми и относящимися к деловой сфере ограничениями, которые будут отличаться в одном выполнении от другого. Кроме того, очевидным является, что такие усилия разработчиков могут быть сложными и требующими много времени, но тем не менее все равно будут для специалистов в данной области техники следованием путем, очевидным благодаря представленному в настоящих материалах раскрытию.
Настоящее изобретение применимо к разведке и разработке месторождений нефти в таких областях, как анализ скважинных флюидов кабельными приборами, с использованием модулей анализа флюидов, таких как модули Анализатора Состава Флюида (АСФ) фирмы Шлюмберже (Schlumberger) и/или Анализатора Газированного Флюида (АГФ), в инструменте-опробователе пласта, например Модульном Опробователе Динамики Пласта (МОДП). Как он использован в настоящем описании, термин «реальное время» относится к обработке данных и анализу, которые являются по существу одновременными с получением части или всех данных, например, когда скважинное устройство находится в скважине или на буровой площадке, задействованной в операциях каротажа или бурения; термин «результат ответа» относится к промежуточным и/или конечным интересующим результатам в отношении разведки, разработки месторождения нефти и нефтедобычи, которые выведены из или получены посредством обработки и/или анализа данных скважинного флюида; термин «секционирование» относится к литологическим барьерам для потока флюида, которые препятствуют рассмотрению залежи углеводорода, как единого сегмента разработки; термины «загрязнение» и «загрязняющие вещества» относятся к нежелательным флюидам, таким как фильтрат бурового раствора на углеводородной основе, полученного при осуществлении выборки для флюидов залежи; и термин «неопределенность» относится к оцененной величине или проценту, на которое наблюдаемое или расчетное значение может отличаться от истинного значения.
Понимание заявителями секционирования в залежах углеводорода обеспечивает основание для настоящего изобретения. Как правило, сообщение по давлению между слоями в формации представляет собой меру, используемую для идентификации секционирования. Однако сообщение по давлению не обязательно переходит в сообщение по потоку между слоями и, если предположить, что оно переходит, может привести к секционированию с отсутствием потока. Недавно было установлено, что измерения давления являются недостаточными при оценке секционирования залежи и градиентов состава. Так как сообщение по давлению имеет место по геологическим возрастам, для двух дисперсных песчаных горизонтов будет возможным пребывать друг с другом в сообщении по давлению, но не обязательно в сообщении по потоку.
Заявители осознали, что ошибка в идентификации секционирования может привести к существенным ошибкам, сделанным в параметрах добычи, таких как дренируемый объем, дебит потока, размещение скважины, определение размеров средств обслуживания и оборудования для заканчивания и ошибок в предсказании добычи. Заявители также осознали текущую потребность в применении надежных и точных методов моделирования и новых процедур пробоотбора к идентификации секционирования и градиентов состава и других интересующих характеристик в залежах углеводорода.
В настоящее время решения о секционировании и/или градиентах состава получают из прямого сравнения свойств флюидов такого, как газовый фактор (ГФ) между двумя соседними зонами в формации. Оценочные решения, такие как возможная инверсия ГФ или инверсия плотности, которые являются маркерами для секционирования, сделаны на основании прямого сравнения свойств флюидов. Заявители осознали, что такие способы являются приемлемыми, когда две соседние зоны имеют выраженное различие в свойствах флюидов, но прямое сравнение свойств флюидов из близлежащих зон в формации менее удовлетворительно, когда флюиды в них имеют изменяющиеся уровни загрязнения и различие между свойствами флюидов является малым, но тем не менее существенным при анализе залежи.
Заявители далее осознали, что часто, в некоторых геологических условиях, инверсии плотности флюида могут быть малыми и проходящими на малые расстояния по вертикали. В условиях когда инверсия плотности, или эквивалентно градиент ГФ, является малой, текущий анализ может ошибочно идентифицировать секционированную залежь как единый сегмент потока с дорогостоящими последствиями при добыче в результате ошибочной идентификации. Точно так же неточные оценки пространственных изменений свойств флюида могут перерасти в существенные погрешности в предсказаниях относительно добычи пластового флюида.
В силу вышеизложенного заявители поняли, что критическим является установление и квантифицирование малых различий в свойствах флюидов между смежными слоями в геологической формации, содержащей залежи углеводорода. Дополнительно, как только начата добыча залежи, часто существенным является контролировать восстановление углеводорода из секторов, таких как слои, ограниченные сбросом блоки и т.д., в пределах залежи. Ключевыми данными для того, чтобы точно контролировать восстановление углеводорода, являются составы и свойства углеводорода такие, как оптические свойства, и различия в составах и свойствах флюидов для различных секторов месторождения нефти.
Как следствие понимания заявителями факторов, изложенных в настоящих материалах, настоящее изобретение обеспечивает системы и способы сравнения скважинных флюидов с использованием надежных статистических основ, которые сравнивают свойства флюида двух или большего числа флюидов, имеющих одни и те же или различные свойства флюида, например одни и те же или различные уровни загрязнения фильтратами бурового раствора. Этим настоящее изобретение обеспечивает системы и способы для сравнения скважинных флюидов, используя рентабельные и эффективные инструменты статистического анализа. Статистическое сравнение в реальном времени свойств флюидов, которые предсказаны для скважинных флюидов, сделано с целью характеризации залежей углеводорода, например, посредством идентификации секционирования и градиентов состава в залежах. Заявители осознали, что свойства флюида, например ГФ, плотность флюида, как функции измеренной глубины обеспечивают полезные маркеры для характеристик залежи. Например, если производная ГФ как функции глубины является ступенчатой, то есть не непрерывна, вероятным является секционирование залежи. Точно так же другие свойства флюида могут быть использованы как индикаторы градиентов состава и/или секционирования.
В одном аспекте изобретения спектроскопические данные от скважинного инструмента, такого как МОДП, используют для сравнения двух флюидов, имеющих одни и те же или различные уровни загрязнение фильтратом бурового раствора. В другом аспекте изобретения скважинные флюиды сравнивают, квантифицируя неопределенности в различных предсказанных свойствах флюида.
Системы и способы по настоящему изобретению используют концепцию асимптотического уменьшения доли фильтрата бурового раствора во времени. Настоящее изобретение в предпочтительных вариантах осуществления использует спектроскопические данные колориметрического измерения оптической плотности и измерения газового фактора (ГФ) в ближней инфракрасной области спектра (БИС) для получения уровней загрязнения в двух или большем числе спектроскопических каналов в отношении отобранных проб флюидов. Эти способы более подробно раскрыты в следующих патентах, каждый из которых включен в настоящие материалы посредством ссылки во всей своей полноте: патенты США номер 5939717; 6274865 и 6350986.
На Фиг.1 схематически в поперечном разрезе представлена приводимая в качестве примера операционная среда по настоящему изобретению. Хотя на Фиг.1 представлена наземная операционная среда, настоящее изобретение не ограничено наземным вариантом и применимо в водных приложениях, включая глубоководную разработку нефтяных залежей. Кроме того, хотя в настоящем описании используют условия нефтяной и газовой разведки и добычи, полагается, что настоящее изобретение имеет применимость и для других условиях таких, как водные залежи.
На Фиг.1 обслуживающее транспортное средство 10 расположено на буровой площадке со скважиной 12 и скважинным инструментом 20, подвешенным в ней на конце проводной линии 22. Как правило, скважина 12 содержит комбинацию флюидов таких, как воды, буровой раствор, пластовые флюиды и т.д. Скважинный инструмент 20 и проводная линия 22 обычно структурированы и устроены по отношению к обслуживающему транспортному средству 10, как схематически показано на Фиг.1, в приводимой в качестве примера компоновке.
На Фиг.2 раскрыта одна приводимая в качестве примера в соответствии с настоящим изобретением система 14 для сравнения скважинных флюидов и выработки аналитических результатов на основании сравнительных свойств флюидов, например, пока обслуживающее транспортное средство 10 расположено на буровой площадке (см. Фиг.1). Скважинная система 14 включает в себя скважинный инструмент 20 для тестирования земных формаций и анализа состава флюидов, которые извлечены из формации и/или скважины. В наземных условиях таких, как представлены на Фиг.1, скважинный инструмент 20 обычно подвешивают в скважине 12 (см. Фиг.1) на нижнем конце многожильного каротажного кабеля или проводной линии 22, намотанной на лебедку (снова см. Фиг.1), на поверхности формации. В обычной системе каротажный кабель 22 электрически связан с находящейся на поверхности электрической системой 24 управления, имеющей соответствующую электронику и системы обработки для управления скважинным инструментом 20.
Как показано также на Фиг.3, скважинный инструмент 20 включает в себя удлиненный корпус 26, заключающий в себе разнообразные электронные компоненты и модули, которые схематически представлены на Фиг.2 и 3, для обеспечения необходимых и желательных функциональных возможностей скважинной инструментальной колонне 20. Избирательно расширяемый узел 28 впуска флюида и избирательно расширяемый инструментальный анкерный элемент 30 (см. Фиг.2) обеспечены соответственно на противоположных сторонах удлиненного корпуса 26. Избирательно расширяемый узел 28 впуска флюида задействуют для избирательного перекрытия или изолирования отобранных частей стенки 12 скважины таким образом, что устанавливается сообщение по давлению или потоку со смежной земной формацией. При этом узел 28 впуска флюида может быть однодатчиковым модулем 29 (представлен на Фиг.3) и/или пакерным модулем 31 (также схематично представлен на Фиг.3).
В корпусе инструмента 26 обеспечены один или несколько модулей 32 анализа флюида. Флюиды, полученные из формации и/или скважины, протекают по трубопроводу 33, через модуль или модули 32 анализа, и далее могут быть выведены через проход в выкачивающем модуле 38 (см. Фиг.3). Альтернативно, пластовые флюиды в трубопроводе 33 могут быть направлены к одной или нескольким камерам 34 и 36 сбора флюидов, таким как 1-, 2- или 6-галлоновые отборные камеры и/или шесть многоотборных модулей по 450 куб.см, для приема и сохранения флюидов, полученных из формации, для транспортировки на поверхность.
Узлами доступа флюидов, одним или несколькими модулями анализа флюидов, путем потока и камерами сбора, а также другими эксплуатационными элементами скважинной инструментальной колонны 20 управляют электрическими системами управления, такими как наземная электрическая система 24 управления (см. Фиг.2). Предпочтительно, электрическая система 24 управления и другие системы управления, расположенные в корпусе 26 инструмента, например, обеспечены процессорными возможностями для получения свойств флюида, сравнения флюидов и выполнения других желательных или необходимых функций в отношении пластовых флюидов в инструменте 20, как описано более подробно далее.
Система 14 по настоящему изобретению, в его различных вариантах осуществления, предпочтительно включает в себя процессор 40, операционно соединенный со скважинной инструментальной колонной 20. Управляющий процессор 40 представлен на Фиг.2 как элемент электрической системы 24 управления. Предпочтительно, способы по настоящему изобретению воплощены в компьютерной программе, которая выполняется процессором 40, расположенным, например, в системе 24 управления. При работе программа связана для получения данных, например, от модуля 32 анализа флюида по проводному кабелю 22 и передачи сигналов управления на рабочие элементы скважинной инструментальной колонны 20.
Компьютерная программа может быть сохранена на используемом компьютером носителе данных 42, связанном с процессором 40, или может быть сохранена на внешнем используемом компьютером носителе данных 44, электрически связанном с процессором 40 для использования, как это необходимо. Носитель данных 44 может быть любым одним или несколькими из известных в настоящее время носителей данных, таким как магнитный диск, устанавливаемый в дисковод, или оптически считываемый CD-ROM, или считываемое устройство любого другого вида, включая удаленное устройство хранения, связанное по коммутируемой телекоммуникационной линии, или доступным в будущем носителем данных, подходящим для целей и задач, описанных в настоящих материалах.
В предпочтительных вариантах осуществления настоящего изобретения способы и устройство, раскрытые в настоящих материалах, могут быть воплощены в одном или нескольких модулях анализа флюидов опробователя пласта фирмы Шлюмберже, Модульного Опробователя Динамики Пласта (МОДП). Настоящее изобретение с успехом обеспечивает опробователь пласта, такой как МОДП, с расширенными функциональными возможностями для анализа скважины и отбора образцов пластового флюида. В этом опробователь пласта может быть выгодно использован для отбора пластовых флюидов в совокупности с анализом скважинных флюидов.
Заявители осознали потенциальную ценность, при анализе скважинных флюидов, алгоритмического подхода к сравнению двух или большего числа флюидов, имеющих различные или одни и те же уровни загрязнения.
В предпочтительном варианте осуществления одного способа по настоящему изобретению уровень загрязнения и связанную с ним неопределенность квантифицируют в двух или большем числе флюидов на основании полученных спектроскопических данных, по меньшей мере, частично, из модуля 32 анализа флюида скважинного устройства 20, как примерно показано на Фиг.2 и 3. Неопределенность в спектроскопических измерениях, таких как оптическая плотность, и неопределенность в предсказанных загрязнениях распространяется на неопределенности в свойствах флюидов, таких как цвета газированного флюида, плотность дегазированной сырой нефти, газовый фактор (ГФ) и флюоресценция. Целевые флюиды сравнивают относительно предсказанных свойств в реальном времени.
Преимущественно, результаты ответа по изобретению получают из предсказанных свойств флюидов и полученных из них различий. В одном аспекте интересующие результаты ответа могут быть получены непосредственно из предсказанных свойств флюида, таких как объемный коэффициент формации (БН, баррелей нефти), плотности дегазированной сырой нефти и других, а также их неопределенности. В другом аспекте интересующие результаты ответа могут быть получены из различий в предсказанных свойствах флюидов, в частности в случаях, когда предсказанные свойства флюида в вычислительном отношении близки, и неопределенностей в расчетных различиях. В еще одном аспекте интересующие результаты ответа могут обеспечить предположения или маркеры в отношении целевых пластовых флюидов и/или залежей, на основании расчетных различий в свойствах флюидов, то есть вероятности секционирования и/или градиентов состава, полученных из сравнительных свойств флюида и их неопределенностей.
На Фиг.4A-4Д блок-схемами представлены предпочтительные способы в соответствии с настоящим изобретением для сравнения скважинных флюидов и выработки результатов ответа на основании сравнительных результатов. В целях краткости описание здесь будет прежде всего направлено на загрязнение от фильтрата бурового раствора (БРУ) на углеводородной основе. Однако системы и способы по настоящему изобретению вполне применимы к буровому раствору (БРВ) на водной основе или также к фильтратам синтетического бурового раствора (СБР) на углеводородной основе.
Квантифицирование загрязнения и его неопределенности
На Фиг.4A блок-схемой представлен предпочтительный способ квантифицирования загрязнения и неопределенности в загрязнении в соответствии с настоящим изобретением. Когда начинают работу модуля 32 анализа флюида (Этап 100), датчик 28 выводят наружу для вхождения в контакт с формацией (см. Фиг.2). Выкачивающий модуль 38 втягивает пластовый флюид в трубопровод 33 и сливает его в буровой раствор, в то время как флюид, протекающий по трубопроводу 33, анализируют модулем 32 (Этап 102).
Алгоритм контроля загрязнения бурового раствора на углеводородной основе (КЗБУ) квантифицирует загрязнения посредством контроля свойства флюида, которое явно отличает фильтрат бурового раствора от углеводорода формации. Если углеводород является тяжелым, например темная нефть, фильтрат бурового раствора, который предположительно является бесцветным, отличают от пластового флюида с использованием цветового канала модуля анализа флюида. Если углеводород является легким, например газ или эфирное масло, фильтрат бурового раствора, который предположительно не содержит метана, отличают от пластового флюида, используя метановый канал модуля анализа флюида. Далее детально описано, как неопределенность загрязнения может быть квантифицирована из двух или большего числа каналов, например цветового и метанового каналов.
Квантифицирование неопределенности загрязнения преследует три цели. Во-первых, оно позволяет распространить неопределенность в загрязнении на другие свойства флюида, как детально описано далее. Во-вторых, линейная комбинация загрязнения от двух каналов, например цветового и метанового каналов, может быть получена так, что результирующее загрязнение будет иметь меньшую неопределенность по сравнению с неопределенностью загрязнения от любого из этих двух каналов. В-третьих, поскольку КЗБУ применяют ко всем очисткам фильтрата бурового раствора независимо от структуры потока флюида или вида формации, квантифицирование неопределенности загрязнения обеспечивает средство выявления модельной ошибки по причине использования КЗБУ.
В предпочтительном варианте осуществления изобретения получают данные от двух или большего числа каналов, таких как цветовой и метановый каналы (Этап 104). В КЗБУ спектроскопические данные такие, как в предпочтительном варианте осуществления измеренная оптическая плотность d(t) относительно времени t, приводят в соответствие со степенной моделью,
<img file="00000001.tif" he="6" wi="32" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.1)
Параметры k1 и k2 вычисляют, минимизируя различие между данными и соответствием модели. Допустим, что
<img file="00000002.tif" he="6" wi="69" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.2)
и
<img file="00000003.tif" he="25" wi="37" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.3)
где матрицы U, S и V получены из разложения матрицы А по сингулярным числам, а T обозначает транспонент вектор/матрица. Параметры модели КЗБУ и их неопределенность, обозначенные cov(k), являются
<img file="00000005.tif" he="6" wi="69" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.4)
где  - шумовая дисперсия в измерении. Как правило, предполагается, что фильтрат бурового раствора имеет незначительное влияние на оптическую плотность в цветовых каналах и метановых каналах. В этом случае объемное загрязнение  получают (Этап 106) как
<img file="00000008.tif" he="12" wi="40" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.5)
Двумя факторами, которые вносят вклад в неопределенность в предсказанном загрязнении являются неопределенность в спектроскопическом измерении, которая может быть квантифицирована посредством лабораторных или полевых испытаний, и модельная ошибка в модели контроля загрязнения бурового раствора на углеводородной основе (КЗБУ), используемой для вычисления загрязнения. Неопределенность в загрязнении, обозначенная  (получена на Этапе 108) в силу неопределенности в измеренных данных, равна:
<img file="00000010.tif" he="14" wi="67" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.6)
Анализ множества наборов полевых данных подтверждает обоснованность простой степенной модели для загрязнения, как определено в Уравнении 1.1. Однако часто модельная ошибка может быть более доминирующей, чем ошибка в силу неопределенности в шуме. Измерение модельной ошибки может быть получено из разницы между данными и соответствием как
<img file="00000011.tif" he="12" wi="27" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.7)
Такая оценка расхождения по Уравнению 1.7 может быть использована для замены шумовой дисперсии в Уравнении 1.4. Когда модель обеспечивает хорошее соответствие с данными, можно ожидать, что расхождение по Уравнению 1.7 будет соответствовать шумовой дисперсии. С другой стороны, когда модель обеспечивает плохое соответствие с данными, модельная ошибка намного больше отражает большее значение расхождения по Уравнению 1.7. Это приводит к большей неопределенности в параметре k в Уравнении 1.4 и, следовательно, к большей неопределенности в загрязнении  в Уравнении 1.6.
Линейная комбинация загрязнения как от цветового, так и от метанового каналов может быть получена (Этап 110) так, что результирующее загрязнение будет иметь меньшую неопределенность, по сравнению с загрязнением от любого из этих двух каналов. Обозначим загрязнение и неопределенность от цветового и метанового каналов в любой момент времени как  и  соответственно. Тогда, «более надежная» оценка загрязнения может быть получена как
<img file="00000015.tif" he="5" wi="50" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.8)
где
Оценка загрязнения является более надежной, поскольку она представляет собой объективную оценку и имеет меньшую неопределенность, чем любая из двух оценок  и . Неопределенность в загрязнении  в Уравнении 1.8 представляет собой:
<img file="00000021.tif" he="14" wi="84" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.9)
Для специалиста в настоящей области техники очевидным является, что Уравнения 1.3 - 1.9 могут быть изменены для учета влияния весовой матрицы, используемой для задания различных весов данных в различные моменты времени.
Сравнение двух флюидов с уровнями загрязнения
На Фиг.4Б представлена блок-схема предпочтительного способа сравнения приводимого в качестве примера свойства флюида для двух флюидов в соответствии с настоящим изобретением. В предпочтительных вариантах осуществления изобретения используют четыре свойства флюида для сравнения двух флюидов, то есть цвет дегазированного флюида, спектр дегазированного сырого флюида, ГФ и флюоресценцию. Для целей краткости описания один способ сравнения свойств флюида описан в отношении ГФ флюида. Описанный способ, однако, также применим к любому другому свойству флюида.
A
B
A
B
A
B
1
Обозначим этим два флюида как А и B. Амплитуда и неопределенность в загрязнении (получены на Этапе 112, как это описано ранее в отношении Фиг.4A, Этапов 106 и 108) и неопределенность в измерении для флюидов А и B (получена калибровкой аппаратных средств при лаборатории или полевых испытаниях) распространяются на амплитуду и неопределенность ГФ (Этап 114). Пусть  и  обозначают среднее значение и неопределенность в ГФ флюидов А и B соответственно. В отсутствие любой информации о функции плотности примем ее как Гауссову, определяемую средним значением и неопределенностью (или дисперсией). Таким образом, основные функции плотности f и f (или, эквивалентно, совокупные функции распределения F и F) могут быть вычислены из среднего значения и неопределенности в ГФ этих двух флюидов. Пусть x и y будут случайными переменными, полученными из функций плотности f и f соответственно. Вероятность Р, что ГФ флюида B будет статистически большим, чем ГФ флюида А, является:
<img file="00000024.tif" he="7" wi="83" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.10)
Когда функция плотности вероятности является Гауссовой, Уравнение 1.10 сводится к:
<img file="00000025.tif" he="14" wi="83" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.11)
1
1
1
где erfc() относится к функции дополнительной ошибки. Вероятность Р принимает значение между 0 и 1. Если Р очень близко к нулю или 1, эти два флюида статистически весьма различны. С другой стороны, если Рблизко к 0,5, эти два флюида одинаковы.
Альтернативное и более интуитивное измерение различия между двумя флюидами (Этап 116) представляет собой:
<img file="00000026.tif" he="7" wi="26" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.12)
2
2
2
Параметр Р отражает вероятность того, что эти два флюида являются статистически различными. Когда Р близко к нулю, эти два флюида статистически одинаковы. Когда P близко к 1, флюиды статистически очень различны. Вероятности могут быть сравнены с порогом для обеспечения качественного решения относительно схожести между этими двумя флюидами (Этап 118).
В дальнейшем четыре приводимых в качестве примера свойства флюида и их соответствующие неопределенности получают, как представлено в блок-схеме по Фиг.4В, первоначально определяя загрязнение и неопределенность в загрязнении для интересующих флюидов (Этап 112 выше). Различие в свойствах флюидов этих двух или большего числа флюидов затем квантифицируют, используя приведенное выше Уравнение 1.12.
Амплитуда и неопределенность в Цвете Газированного Флюида
λ
Предполагая, что фильтрат бурового раствора не имеет никакого цвета, цвет газированного флюида при любой длине волны X в любой момент времени t может быть получен из измеренной оптической плотности (ОП) S(t)
<img file="00000027.tif" he="11" wi="31" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.13)
Неопределенность в концевой фракции цвета газированного флюида представляет собой:
<img file="00000028.tif" he="13" wi="59" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.14)
λ
Два члена в Уравнении 1.14 отражают вклады от неопределенности в измерении S(t) и загрязнении η(t) соответственно. Как только цвет газированного флюида (Этап 202) и соответствующая неопределенность (Этап 204) вычислены для каждой из флюидов, которые сравнивают, два цвета флюидов могут быть сравнены множеством путей (Этап 206). Например, цвета этих двух флюидов могут быть сравнены на выбранной длине волны. Уравнение 1.14 показывает, что неопределенность в цвете отличается при различных длинах волн. Таким образом, для сравнения флюидов может быть выбрана самая чувствительная длина волны, чтобы максимизировать разграничение этих двух флюидов. Другой способ сравнения состоит в том, чтобы зафиксировать цвет на всех длинах волны и соответствующие неопределенности в параметрической форме. Пример такой параметрической формы является:
В этом примере, параметры α и β и их неопределенности могут быть сравнены в этих двух флюидах с использованием приведенных выше Уравнений 1.10-1.12, для получения вероятности того, что цвета флюидов различны (Этап 206).
Пример 1 Моделирования
На Фиг.5 показаны спектры оптического поглощения трех флюидов, полученные в лаборатории: Пластовые флюиды А и B (синие и красные контуры) с ГФ 500 и 1700 scf/stb соответственно и один фильтрат бурового раствора (зеленый контур). В первом моделировании эти два пластовых флюида были загрязнены с уменьшающейся величиной загрязнения, моделирующей очистку пластового флюида. Для этих двух флюидов использовали разные модели загрязнения. По прошествии нескольких часов истинное загрязнение было 20% для флюида А и 2% для флюида B, как показано черными контурами на Фиг.6A и 6Б. В дальнейшем это моделирование будем называть «Моделирование А» для последующих ссылок. Данные были проанализированы с использованием алгоритма загрязнения КЗБУ, описанного выше в Уравнениях 1.1-1.9.
λ
λ,LF
Поскольку модель загрязнения, использованная при анализе, была очень отлична от той, которую использовали при моделировании, конечные уровни загрязнения, оцененные алгоритмом, являются смещенными. Как показано на Фиг.6A и 6Б, конечное загрязнение для флюидов А и B было оценено как 10% и 2% соответственно с неопределенностью приблизительно 2%. Измеренные данные S и предсказанный спектр Sгазированного флюида для этих двух флюидов показаны на Фиг.7. Пунктирные синие и красные контуры соответствуют измеренной оптической плотности. Сплошные синие и красные контуры с планками ошибки соответствуют предсказанным спектрам газированного флюида. При любой длине волны вероятность, что два спектра газированных флюидов являются различными, равна 1. Таким образом, хотя алгоритм загрязнения не предсказал загрязнение правильно для флюида A, предсказанные цвета газированных флюидов очень различны для этих двух флюидов и могут быть использованы для их четкого различения.
Пример 2 Моделирования
Во втором моделировании (в дальнейшем называемом «Моделирование B») при моделировании использовались два набора данных моделирования от одного и того же пластового флюида (Флюид В из предыдущего Моделирования A) с различными моделями загрязнения. Два новых флюида упоминаются как флюиды C и D соответственно. По прошествии нескольких часов истинное загрязнение было 9,3% для флюида C и 1% для флюида D, как показано черными контурами на Фиг.8A и 8Б. Данные были проанализированы с использованием алгоритма загрязнения КЗБУ, описанного выше в Уравнениях 1.1-1.9. Конечные уровни загрязнения для этих двух флюидов были 6,3% и 1,8% соответственно с неопределенностью приблизительно 2%. Как прежде, модель загрязнения обеспечивает смещенные оценки для загрязнения, так как модель, используемая для анализа, отличается от модели, используемой для моделирования загрязнения. Измеренные данные для этих двух флюидов (пунктирные синие и красные контуры) и соответствующий предсказанный спектр газированного флюида (сплошные синие и красные контуры) и его неопределенность показаны на Фиг.9. Спектры газированных флюидов для этих двух флюидов весьма близко совпадают, показывая, что эти два пластовых флюида статистически одинаковы.
Спектр дегазированного сырого флюида и его неопределенность
LH
Вторым свойством флюида, которое может быть использовано для сравнения двух флюидов, является спектр дегазированного сырого флюида или результаты ответа, полученные частично из спектра дегазированного сырого флюида. Спектр дегазированного сырого флюида по существу равен спектру газированной нефти без спектрального поглощения загрязнения метана и других более легких углеводородов. Он может быть вычислен следующим образом. Сначала данными оптической плотности могут быть обесцвечены и состав флюидов вычислен с использованием матриц отклика АГФ и/или АФС (Этап 302) методами, которые известны специалистам в данной области техники. Затем для вычисления плотности метана и легких углеводородов при измеренных температуре и давлении залежи может быть использовано уравнение состояния (УРС). Оно позволяет вычислять доли объема более легких углеводородов V (Этап 304). Например, в АФС доля объема легких углеводородов равна
<img file="00000030.tif" he="5" wi="45" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.15)
1
2
4
1
2
5
2
где m, m и m представляют собой частичные плотности C, С-С и СО, вычисленные с использованием анализа основных составляющих, или метода частичных наименьших квадратов, или посредством эквивалентного алгоритма. Параметры  и  представляют собой обратные значения плотностей этих трех групп при указанном давлении и температуре залежи. Неопределенность в доле объема (Этап 304) в силу неопределенности в составе представляет собой:
<img file="00000034.tif" he="16" wi="31" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.16)
1
2
5
2
λ
λ,dc
где А есть матрица ковариации компонентов С, С-С и СО, вычисленная с использованием матриц отклика АГФ и/или АФС соответственно. Из измеренного спектра S(t) может быть предсказан (Этап 306) спектр S(t) как
<img file="00000035.tif" he="12" wi="45" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.17)
неопределенность в спектре дегазированного сырого флюида (Этап 306) представляет собой
<img file="00000036.tif" he="12" wi="108" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.18)
λ
LH
Три члена в Уравнении 1.18 отражают вклады в неопределенность в спектре дегазированного сырого флюида в силу неопределенности в измерении S(t), объемной доли легкого углеводорода V(t) и загрязнения η(t) соответственно. Эти два флюида могут быть непосредственно сравнены в выражении спектром дегазированного сырого флюида при любой длине волны. Альтернативный и предпочтительный подход состоит в том, чтобы привести неопределенность при всех длинах волны в параметрическую форму. Примером параметрической формы является
<img file="00000037.tif" he="6" wi="34" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.19)
Спектр дегазированного сырого флюида и его неопределенность при всех длинах волны могут быть переведены в параметры α и β и их неопределенности. В свою очередь, эти параметры могут использоваться, чтобы вычислить критическую длину волны и ее неопределенность (Этап 308).
На Фиг.10а показаны пример измеренного спектра (пунктирная линия) и предсказанный спектр дегазированного сырого углеводорода (сплошная линия). Спектр дегазированного сырого флюида может быть параметризован критической длиной волны, определенной как длина волны, на которой ОП является равной 1. В этом примере критическая длина волны составляет приблизительно 570 нанометров.
Часто корреляции между критической длиной волны и плотностью дегазированного сырого флюида известны. Пример глобальной корреляции между критической длиной волны и плотностью дегазированного сырого флюида показан на Фиг.10Б. Фиг.10Б помогает перевести амплитуду и неопределенность в критической длине волны в амплитуду и неопределенность в плотности дегазированного сырого флюида (Этап 310). Вероятность, что эти два флюида являются статистически различными в отношении спектра дегазированного сырого флюида или его полученных параметров может быть вычислена с использованием Уравнений 1.10-1.12, приведенных выше (Этап 312).
6+
6+
3
Вычисление спектра дегазированного сырого флюида и его неопределенности имеет множество приложений. Прежде всего, как описано в настоящих материалах, оно обеспечивает легкое сравнение двух флюидов. Во-вторых, АФС использует более легкие углеводороды в качестве своей обучающей последовательности для регрессии основных компонентов; оно подразумевает, что компоненты С имеют плотность ~ 0,68 г/см, что довольно точно для сухого газа, влажного газа и ретроградного газа, но не точно для летучей нефти и мазута. Таким образом, предсказанная плотность дегазированного сырого флюида может быть использована для модификации компонента С алгоритма АФС с тем, чтобы лучше вычислять частичную плотность тяжелых компонентов и таким образом лучше предсказывать ГФ.
В-третьих, побочным продуктом анализа является объемный коэффициент формации, который представляет собой ценный результат ответа для пользователей (Этап 305)
<img file="00000038.tif" he="11" wi="22" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.20)
0
Предполагаемая корреляция между плотностью дегазированного сырого флюида и критической длиной волны может быть затем использована для ограничения и итерационного вычисления В. Этот способ вычисления объемного коэффициента формации является прямым и обходит альтернативные косвенные способы вычисления объемного коэффициента формации с использованием корреляционных способов. Весьма значимым является, что плотность легких углеводородов, вычисленная с использованием EOS, не чувствительна к малым возмущениям давления и температуры залежи. Таким образом, неопределенность в плотности в связи с использованием EOS пренебрежимо мала.
Пример 1 Моделирования
На Фиг.11A сравниваются спектры дегазированных сырых флюидов двух флюидов, используемых в приведенном выше Моделировании А. Очевидным является, что эти два флюида являются очень различными в выражении спектрами дегазированных сырых флюидов и, следовательно, в выражении плотностью.
Пример 2 моделирования
На Фиг.11Б сравниваются спектры дегазированных сырых флюидов двух флюидов, используемых в приведенном выше Моделировании B. Два спектра дегазированных сырых флюидов накладываются очень хорошо, и вероятность, что эти два пластовых флюида имеют один и тот же спектр дегазированного сырого флюида, близка к 1.
Газовый фактор (ГФ) и его неопределенность
Вычисления ГФ в АГФ и АФС хорошо известны специалистам в данной области техники. В целях краткости в настоящем описании будет использовано вычисление ГФ для АФС. ГФ флюида в трубопроводе вычисляют (Этап 404) по композиции
<img file="00000039.tif" he="11" wi="40" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.21)
1
2
3
4
1
2
5
6+
2
1
2
5
2
6+
где скаляры k=107285 и β=0,782. Переменные x и y обозначают долю в газовых и жидких фазах соответственно. Пусть [m m m m] обозначает частичные плотности четырех компонентов C, С-С, С и СО после обесцвечивания данных, то есть удаления цветопоглощающего вклада от БИЧС каналов (Этап 402). Исходя из предположения, что C, С-С и СО пребывают полностью в газовой фазе и C пребывает полностью в жидкой фазе,
и
где
1
2
4
α=1/16, α= 1/40,1 и α= 1/44.
6+
1
2
4
1
2
5
6+
2
2
5
В уравнении 1.21 принято, что C пребывает в жидкой фазе, но ее пара образует часть газовой фазы, которая имеет динамическое равновесие с флюидом. Константы α, α, αи β получены из среднего молекулярного веса C, С-С, С и СО с предположением о распределении в группе С-С.
6+
3
3
Если загрязнение η* флюида в трубопроводе является небольшим, ГФ пластового флюида может быть получен посредством вычитания загрязнения из частичной плотности C. В этом случае ГФ пластового флюида задается Уравнением 1.21, где y=m-η*ρ, где ρ - известная плотность фильтрата БРУ. Фактически, ГФ флюида в трубопроводе при любом другом уровне загрязнения η может быть вычислен с использованием Уравнения 1.21 с y=m-(η*-η)ρ. Неопределенность ГФ (получено на Этапе 404) задается:
<img file="00000042.tif" he="20" wi="82" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.22)
где
<img file="00000043.tif" he="16" wi="34" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.23)
1
2
4
Λ является матрицей ковариации компонентов m, m и m и вычислена анализом АФС и
<img file="00000044.tif" he="6" wi="26" img-content="undefined" img-format="tif" /><img file="00000045.tif" he="5" wi="55" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.24)(1.25)
xy
В Уравнениях 1.24 и 1.25 переменная σ относится к корреляции между случайными переменными x и y.
На Фиг.12 представлен пример изменения ГФ (в scf/stb) ретроградного газа относительно объемного загрязнения. При малых уровнях загрязнения измеренный ГФ в трубопроводе очень чувствителен к малым изменениям в объемном загрязнении. Поэтому малая неопределенность в загрязнении может привести в результате к большой неопределенности в ГФ.
А
В
На Фиг.13A представлен пример для иллюстрации вопроса, решенного заявителями в настоящем изобретении, то есть в чем состоит надежный способ сравнения ГФ двух флюидов с различными уровнями загрязнения. На Фиг.13A показан ГФ, построенный как функция загрязнения для двух флюидов. После часов выкачивания флюид А (синий контур) имеет загрязнение η=5% с неопределенностью 2%, тогда как флюид B (красный контур) имеет загрязнение η=10% с неопределенностью 1%. Известные способы анализа неявно сравнивают эти два флюида посредством предсказания ГФ пластового флюида, имеющего место при нулевом загрязнении, используя приведенное выше Уравнение 1.21. Однако при малых уровнях загрязнения неопределенность в ГФ очень чувствительна к неопределенности в загрязнении, что приводит к большим планкам ошибки для предсказанного ГФ пластового флюида.
А
А
В
В
A
B
A
B
A
B
2
2
Более надежный способ состоит в том, чтобы сравнивать эти два флюида при уровне загрязнения, оптимизированном для различения этих двух флюидов. Оптимальный уровень загрязнения находят следующим образом. Пусть µ(η), σ (η) и µ(η), σ (η) обозначают среднее значение и неопределенность в ГФ флюидов А и B соответственно при загрязнении η. В отсутствие любой информации о функции плотности ее принимают за Гауссову, определяемую средним значением и дисперсией. Таким образом, на указанном уровне загрязнения, основные функции плотности f и f или эквивалентно совокупные функции распределения F и F могут быть вычислены по среднему значению и неопределенности в ГФ двух флюидов. Расстояние Колмогорова-Смирнова (К-С) обеспечивает естественный способ квантифицирования расстояния между двумя распределениями F и F
<img file="00000046.tif" he="5" wi="31" img-content="undefined" img-format="tif" />
(1.26)
-
-
B
B
Оптимальный уровень загрязнения для сравнения флюидов может быть выбран для максимизирования расстояния К-С. Этот уровень загрязнения, обозначенный η (Этап 406), является «оптимальным» в том смысле, что он наиболее чувствителен к различию в ГФ этих двух флюидов. На Фиг.13Б представлено расстояние между этими двумя флюидами. В этом примере расстояние максимально при η=η=10 %. Сравнение ГФ в этом случае может свестись к прямому сравнению оптических плотностей этих двух флюидов на уровне загрязнения η. Как только оптимальный уровень загрязнения определен, вероятность того, что эти два флюида являются статистически различными относительно ГФ, может быть вычислена с использованием Уравнений 1.10-1.12, приведенных выше (Этап 408). Расстояние К-С было выбрано как предпочтительное в связи с его простотой, и на него не оказывает воздействия перепараметризация. Например, расстояние К-С независимо от использования ГФ или функции ГФ такой, как log(ГФ). Для специалистов в настоящей области техники очевидным является, что могут быть также использованы альтернативные способы определения расстояния в выражении расстоянием Андерсона-Дарджилинга (Anderson-Darjeeling) или расстоянием Куипера (Kuiper).
Пример 1 Моделирования
2
ГФ и его соответствующая неопределенность для этих двух флюидов в Моделировании А, приведенном выше, отображены на Фиг.14A как функция загрязнения. В этом случае два ГФ весьма различны и вероятность Р, что эти два флюида различны, близка к единице.
Пример 2 Моделирования
2
ГФ и его соответствующая неопределенность для этих двух флюидов в Моделировании B, приведенном выше, отображена на Фиг.14Б как функция загрязнения. В этом случае два ГФ весьма подобны и вероятность Р, что эти два флюиды различны, близка к нулю.
Флюоресценция и ее неопределенность
Спектроскопию флюоресценции выполняют, измеряя световую эмиссию в зеленых и красных диапазонах спектра после возбуждения синим светом. Измеренная флюоресценция связана с количеством полициклических ароматических углеводородов (ПАГ) в сырой нефти.
Количественная интерпретация измерений флюоресценции может быть многообещающей. Измеренный сигнал необязательно линейно пропорционален концентрации ПАГ (нет никакого эквивалента закону Бира-Ламберта (Beer-Lambert)). Кроме того, когда концентрация ПАГ является весьма большой, квантовый выход может быть уменьшен подавлением. Таким образом, сигнал часто представляет собой нелинейную функцию ГФ. Хотя в идеальной ситуации ожидается, что только пластовый флюид имеет сигнал, измеряемый флюоресценцией, поверхностно-активные вещества в фильтрате БРУ могут быть оказывающим воздействие фактором для измеряемого сигнала. В БРВ измеренные данные могут зависеть от режимов нефтяного и водного потока.
1
6+
0
1
0
1
А
В
A
A
B
B
В некоторых географических областях, где используют буровой раствор на водной основе АФС, флюоресценция показала себя, как хороший индикатор ГФ флюида, очевидной плотности углеводорода от АФС и массовых долей C и C. Эти результаты также относятся к ситуациям с БРУ, где имеется низкое загрязнение БРУ (<2%) в анализируемом образце. Кроме того, амплитуда сигнала флюоресценции, как отмечено, имеет сильную корреляцию с плотностью дегазированного сырого флюида. В этих случаях желательно сравнить два флюида в отношении измерения флюоресценции. В качестве иллюстрации здесь описано сравнение в отношении измерения в АФС. Пусть F , F , F  и F  обозначают объединенные спектры выше 550 и 680 нанометров для флюидов А и B соответственно с загрязнением БРУ η и η соответственно. Когда уровни загрязнения малы, объединенные спектры могут быть сравнены после коррекции для загрязнения (Этап 502). Таким образом,
в пределах диапазона неопределенности, определенного количественно неопределенностью в загрязнении и неопределенностью в измерении флюоресценции (получены на Этапе 504 калибровкой оборудования в лаборатории или посредством полевых испытаний). Если измерения весьма различны, это должно быть знаком для оператора как возможное указание различия между этими двумя флюидами. Поскольку некоторые другие факторы такие, как налет на окне, или ориентации инструмента, или режим потока, могут также повлиять на измерение, оператор может в дальнейшем пожелать проверить, что два измерения флюоресценции действительно отражают различие между этими двумя флюидами.
Как заключительный этап в алгоритме вероятность, что эти два флюида являются различными в выражении цветом (Этап 206), ГФ (Этап 408), флюоресценцией (Этап 506) и спектром дегазированного сырого флюида (Этап 312), или ее производные параметры задаются приведенным выше Уравнением 1.12. Сравнение этих вероятностей с определенным пользователем порогом, например, как интересующий результат ответа, позволяет оператору 10 формулировать и принимать решения по градиентам состава и секционированию в залежи.
Эксплуатационный (полевой) пример
АФС был применен в полевых условиях в трех различных пунктах, маркированных A, B и D в одной и той же скважине. ГФ флюидов в трубопроводе, полученные от АФС, приведены в Таблице I в столбце 2. В этой работе флюид был испарен на поверхности для повторного вычисления ГФ, представленного в столбце 3. Далее, загрязнение было квантифицировано с использованием газовой хроматографии (столбец 4) и скорректированный ГФ скважины представлен в последнем столбце 5. Столбец 2 указывает, что в залежи может быть градиент состава. Эта гипотеза не подтверждается столбцом 3.
Таблица I
ГФ по АФС (scf/stb)
ГФ скважины(как есть)
БРУ, %
Скорректированный ГФ скважины
A
4010
2990
1
3023
B
3750
2931
3,8
3058
D
3450
2841
6,6
3033
Данные были проанализированы способами по настоящему изобретению. На Фиг.15 показан метановый канал для этих трех пунктов A, B и D (синим, красным и ярко-красным). Черный контур представляет аппроксимацию кривой, полученной посредством КЗБУ. Конечные объемные уровни загрязнения перед отбором проб были оценены как 2,6, 3,8 и 7,1% соответственно. Эти уровни загрязнения достаточно хорошо сравнимы с уровнями загрязнения, оцененными в скважине по Таблице I.
На Фиг.16 показаны измеренные данные (пунктирные линии) с предсказанными спектрами газированных флюидов (сплошные линии) этих трех флюидов. Вполне очевидно, что флюид в пункте D намного более темный и отличный от флюидов в пунктах А и B. Вероятность того, что флюид пункта D отличен от А и B, весьма высока (0,86). Флюид в пункте B имеет больше цвета, чем флюид пункта А. Принимая шумовое стандартное отклонение в 0,01, вероятность того, что эти два флюида в пунктах А и B являются различными, составляет 0,72.
3
На Фиг.17 представлены спектры газированного флюида и предсказанные спектры дегазированных сырых флюидов с неопределенностью. Вставка показывает объемный коэффициент формации с его неопределенностью для трех флюидов. На Фиг.18 представлена критическая длина волны и ее неопределенность. На Фиг.17 и 18 показано, что три флюида статистически не различны в выражении критической длиной волны. Из Фиг.19 плотность дегазированного сырого флюида для всех трех флюидов составляет 0,83 г/см.
2
Статистическое подобие или различие между флюидами может быть квантифицировано в выражении вероятностью Р, полученной из Уравнения 1.12. Таблица II квантифицирует вероятности для этих трех флюидов в выражении цветом газированного флюида, плотностью дегазированного сырого флюида и ГФ. Вероятность того, что флюиды в пунктах А и B являются статистически различными в выражении плотности дегазированного сырого флюида, низка (0,3). Точно так же вероятность того, что флюиды в пунктах B и D являются статистически различными, также мала (0,5). На Фиг.20A и 20Б показан ГФ этих трех флюидов относительно уровней загрязнения. Как и прежде, на основании ГФ, эти три флюида статистически не различаются. Вероятность того, что флюид пункта А статистически отличен от флюида пункта B, низка (0,32). Вероятность того, что флюид в пункте B отличен от D, близка к нулю.
Таблица II
Цвет газированного флюида
Плотность дегазированного сырого флюида
ГФ
<img file="00000048.tif" he="5" wi="18" img-content="undefined" img-format="tif" />
.72
.3
.32
<img file="00000049.tif" he="5" wi="19" img-content="undefined" img-format="tif" />
1
.5
.06
Сравнение этих вероятностей с определенным пользователем порогом позволяет оператору формулировать и принимать решения по градиентам состава и секционировании в залежи. Например, если установлен порог 0,8, то будет сделано заключение, что флюид в пункте D определенно отличается от флюидов в пунктах А и B в выражении цветом газированного флюида. Для текущей обработки стандартное отклонение шума было установлено на 0,01 ОП. Между флюидами в пунктах А и В может также быть проведено дальнейшее разграничение, если стандартное отклонение шума в оптической плотности является меньшим.
Как было описано выше, варианты настоящего изобретения обеспечивают благоприятные результаты ответа, относящиеся к различиям в свойствах флюидов, полученных из уровней загрязнения, которые рассчитаны в отношении интересующих скважинных флюидов. В настоящем изобретении заявители также обеспечивают способы для оценки возможности объяснения различия в свойствах флюидов ошибками в модели КЗБУ (см.Этап 120 на Фиг.4В). В этом настоящее изобретение уменьшает риск получения неправильного решения, обеспечивая технологию определения того, могут ли различия в оптической плотности и оцененных свойств флюида быть объяснены изменением уровней загрязнения (Этап 120).
В Таблице III сравниваются загрязнение, предсказанный ГФ пластового флюида и цвет газированного флюида на 647 нанометрах для этих трех флюидов. Сравнивая флюиды в пунктах А и D, если загрязнение флюида пункта А ниже, предсказанный ГФ пластового флюида в пункте А будет ближе к D. Однако различие в цвете между пунктами А и D будет более большим. Таким образом, снижение загрязнения в пункте А передвигает различие в ГФ и различие в цвете между пунктами А и D в противоположных направлениях. Таким образом, делается заключение, что различие в оцененных свойствах флюидов нельзя объяснить изменением уровней загрязнения.
Таблица III
η
ГФ пластового флюида
Цвет газированного флюида на 647 нанометрах
A
2,6
3748
,152
В
3,8
3541
,169
D
7,1
3523
,219
Преимущественно, вероятности того, что свойства флюида являются различными, могут также быть вычислены в реальном времени, чтобы позволить оператору сравнить два или большее число флюидов в реальном времени и модифицировать продолжающуюся работу по отбору проб на основании решений, которые обеспечивает настоящее изобретение.
Анализ в буровом растворе на водной основе
Способы и системы по настоящему изобретению применимы для анализа данных при загрязнении от фильтрата бурового раствора на водной основе. Обычная обработка водного сигнала предполагает, что режим течения стратифицирован. Если объемная доля воды не является очень большой, анализ АФС предварительно обрабатывает данные для вычисления объемной фракции воды. Данные затем обрабатывают алгоритмом АФС. Разъединение двух этапов продиктовано большой амплитудой водного сигнала и неизвестным режимом течения воды и нефти, протекающих через модуль АФС. Исходя из предположения, что режим течения является стратифицированным, неопределенность в частичной плотности воды может быть квантифицирована. Неопределенность затем может быть распространена на неопределенность в скорректированной оптической плотности, представляющей углеводороды. Обработка действительна вне зависимости от местоположения модуля АГФ и/или АФС относительно выкачивающего модуля.
Системы и способы по настоящему изобретению применимы непротиворечивым образом к совокупности измерений модуля анализа флюида таких, как измерения АГФ и АФС в пункте. Технология по изобретению для сравнения флюидов может быть применена к измерениям удельного сопротивления по АГФ, например. Когда АГФ и АФС сдвоены в выкачивающем модуле (что представляет собой наиболее частый случай), выкачивающий модуль может приводить к гравитационному разделению этих двух флюидов, то есть флюида в АГФ и флюида в АФС. Это подразумевает, что АФС и АГФ не оценивают один и тот же флюид, что затрудняет одновременную интерпретацию двух модулей. Однако и АФС, и АГФ могут быть независимо использованы для измерения загрязнения и его неопределенности. Неопределенность может быть распространена на амплитуду и неопределенность в свойствах флюидов для каждого модуля независимо, таким образом, обеспечивая основание для сравнения свойств флюида в отношении каждого модуля.
Необходимо гарантировать, что различие в свойствах флюидов происходит не из-за различия в давлении флюида в спектроскопическом модуле. Это может быть сделано несколькими путями. Далее описан предпочтительный подход к оценке производной оптической плотности относительно давления. Когда колба для проб открыта, она вызывает переходный процесс по давлению в трубопроводе. Соответственно, оптическая плотность флюида изменяется в ответ на переходный процесс. Если амплитуда переходного процесса по давлению может быть вычислена манометром, может быть вычислена производная ОП относительно давления. Производная ОП, в свою очередь, может быть использована для гарантии того, что различие в свойствах флюидов для флюидов, оцениваемое в различные моменты времени, происходит не из-за различия в давлении флюида в спектроскопическом модуле.
Для специалистов в данной области техники очевидным является, что амплитуда и неопределенность всех параметров флюида, описанных в настоящих материалах, доступны заранее. Таким образом, фактически нет никаких дополнительных вычислений в ходе анализа данных.
Квантифицирование амплитуды и неопределенности параметров флюида может преимущественно обеспечить понимание сущности процесса геохимической загрузки в залежи углеводорода. Например, отношение метана к другим углеводородам может помочь различать биогенные и термогенные процессы.
Для специалистов в данной области техники очевидным является, что описанные выше способы могут быть преимущественно использованы с обычными способами идентификации секционирования, такими как наблюдения градиентов давления, выполнение испытаний на вертикальную интерференцию по потенциальным барьерам проницаемости или идентификации литологических признаков, которые могут указать на потенциальные барьеры проницаемости, такой как идентификация стиолитов по каротажным диаграммам (таким, как диаграммы Микро Визуализатора Формации (Formation Micro Imager) или Элементной Накопительной Спектроскопии (Elemental Spectroscopy Capture)).
Описанные выше технологии по настоящему изобретению обеспечивают надежные статистические структуры для сравнения свойств флюида для двух или большего числа флюидов с одними и теми же или различными уровнями загрязнения. Например, два флюида, обозначенные как А и B, могут быть получены из пунктов А и B соответственно. Свойства флюида для флюидов, такие как цвет газированного флюида, плотность дегазированного сырого флюида и газовый фактор (ГФ), могут быть предсказаны для обоих флюидов на основании измеренных данных. Неопределенность в свойствах флюидов может быть вычислена из неопределенности в измеренных данных и неопределенности в загрязнении, которая получена для флюидов из измеренных данных. Как случайные, так и систематические ошибки вносят вклад в неопределенность в измеренных данных, таких как оптическая плотность, которую получают, например, посредством скважинного модуля анализа флюида или посредством скважинных модулей анализа флюида. Как только свойства флюида и их соответствующая неопределенность квантифицированы, свойства сравнивают в статистической структуре. Дифференциальные свойства флюидов для флюидов получают из различия соответствующих свойств флюидов для этих двух флюидов. Неопределенность в квантификации дифференциальных свойств флюида отражает как случайные, так и систематические ошибки в измерении и может быть весьма большой.
Заявители обнаружили новую и имеющую преимущества процедуру отбора проб флюида, которая позволяет осуществлять сбор данных, отбор проб и анализ данных, соответствующие двум или большему числу флюидов, так, чтобы дифференциальные свойства флюидов не были чувствительны к систематическим ошибкам при измерениях.
А
ηА
На Фиг.4Г представлена блок-схема предпочтительного способа сравнения пластовых флюидов на основании дифференциальных свойств флюидов, которые получены из измеренных данных, собранных в соответствии с предпочтительными процедурами сбора данных по настоящему изобретению. На Этапе 602 данные, полученные в пункте A, соответствующие флюиду A, обрабатывают для вычисления объемного загрязнения η и его соответствующей неопределенности σ. Загрязнение и его неопределенность могут быть вычислены с использованием одной из нескольких технологий, таких как алгоритм контроля загрязнения бурового раствора на углеводородной основе (КЗБУ), по Уравнениям 1.1-1.9, приведенным выше.
Как правило, когда работа по осуществлению выборки или сканированию, выполняемая посредством опробователя пласта, считается завершенной в пункте A, открывают скважинный выпускной клапан. Давление между внутренней и внешней частью инструмента уравнивают так, чтобы избежать удара или разрушения инструмента при перемещении инструмента к следующему пункту. Когда скважинный выпускной клапан открыт, перепад давления между флюидом в трубопроводе и флюидом в скважине вызывает смешивание этих двух флюидов.
Заявители обнаружили преимущественные процедуры для точного и надежного сравнения свойств флюидов для пластовых флюидов, использующие, например, опробователь пласта, такой как МОДП. Когда работу в пункте А считают завершенной, флюид, оставшийся в трубопроводе, сохраняют в трубопроводе, для захвата в нем при перемещении опробователя из пункта А в другой пункт B.
Захват флюида может быть выполнен множеством путей. Например, когда модуль 32 анализа флюида (см. Фиг.2 и 3) расположен ниже по потоку от выкачивающего модуля 38, обратные клапаны в выкачивающем модуле 38 могут быть использованы для предотвращения попадания бурового раствора в трубопровод 33. Альтернативно, когда модуль 32 анализа флюида расположен выше по потоку от выкачивающего модуля 38, инструмент 20 с захваченным в трубопроводе 33 флюидом может быть перемещен при его закрытом скважинном выпускном клапане.
Как правило, скважинные инструменты, такие как МОДП, имеют характеристики, позволяющие выдерживать большой перепад давления так, чтобы инструменты могли быть перемещены при закрытом выходе скважины. Альтернативно, если интересующий флюид уже выбран и сохранен в колбе для проб, содержимое колбы может быть пропущено через спектральный анализатор инструмента.
В пункте B измеренные данные отражают свойства обоих флюидов А и B. Данные можно рассматривать в двух последовательных временных окнах. В начальном временном окне измеренные данные соответствуют флюиду А, по мере того как флюид, захваченный в трубопроводе, проходит из пункта А через спектроскопический модуль инструмента. Более позднее временное окно соответствует флюиду B, извлеченному и отобранному в пункте B. Таким образом, свойства этих двух флюидов А и B измеряют при одних и тех же внешних условиях, таких как давление и температура, и почти в одно и то же время одним и тем же оборудованием. Это позволяет выполнять быструю и надежную оценку различий в свойствах флюидов.
OD
OD
ηА
A
A
Поскольку нет дальнейшего загрязнения флюида A, свойства флюида для флюида А остаются постоянными в начальном временном окне. Используя свойство, заключающееся в том, что в этом временном окне свойства флюида являются инвариантными, данные могут быть предварительно обработаны для оценки стандартного отклонения шума σ  в измерении (Этап 604). В совокупности с загрязнением в пункте А (полученном на Этапе 602) данные могут быть использованы для предсказания свойств флюида, таких как цвета газированного флюида, ГФ и спектр дегазированного сырого флюида, соответствующих флюиду А (Этап 604), с использованием описанной выше технологии. Кроме того, используя алгоритм КЗБУ по приведенным выше Уравнениям 1.1-1.9, неопределенность в измерении σ  (полученная на Этапе 604) может быть связана с неопределенностью в загрязнении σ (полученной на Этапе 602), для вычисления неопределенности в предсказанных свойствах флюидов (Этап 604).
OD
В
ηВ
B
Более позднее окно времени соответствует флюиду B, по мере его протекания через спектроскопический модуль. Данные могут быть предварительно обработаны для оценки шума в измерении σ  (Этап 606). Загрязнение η и его неопределенность σ могут быть квантифицированы с использованием, например, алгоритма КЗБУ по приведенным выше Уравнениям 1.1-1.9 (Этап 608). Данные могут затем быть проанализированы с использованием ранее описанных технологий, для квантифицирования свойств флюида и связанных неопределенностей, соответствующих флюиду B (Этап 610).
В дополнение к квантифицированию неопределенности в измеренных данных и загрязнении неопределенность в свойствах флюидов может также быть определена посредством систематического содержания под давлением пластовых флюидов в трубопроводе. Анализ изменений свойств флюида в зависимости от давления обеспечивает степень уверенности в предсказанных свойствах флюидов. Как только свойства флюида и связанные неопределенности квантифицированы, свойства двух флюидов могут быть сравнены в статистической структуре с использованием приведенного выше Уравнения 1.12 (Этап 612). Дифференциальные свойства флюида затем получают, как различие свойств флюида, которые квантифицированы для двух флюидов с использованием описанных выше технологий.
В обычной процедуре отбора проб, где пластовый флюид из одного пункта не захвачен и не взят в следующий пункт, неопределенность в различиях во флюидах отражает как случайные, так и систематические ошибки в измеренных данных и может быть существенно большой. Напротив, в предпочтительных способах отбора проб по настоящему изобретению систематическая ошибка в измерении устранена. Соответственно, настоящие способы получения различий в свойствах флюидов являются более надежными и точными по сравнению с другими процедурами отбора проб и сбора данных.
В процессе перемещения скважинного инструмента анализа и отбора проб в другой пункт возможно, что различие в плотности между фильтратом БРУ и флюидом залежи может вызвать гравитационное разделение во флюиде, который находится в трубопроводе. В этом случае размещение модуля анализа флюида в следующем пункте может базироваться на типе флюида залежи, пробы которого отбирают. Например, анализатор флюида может быть помещен вверху или внизу инструментальной колонны, в зависимости от того, легче или тяжелее фильтрат, чем флюид залежи.
Пример
На Фиг.21 представлен набор полевых данных, полученных от модуля спектроскопии (АГФ), размещенного вниз по течению от выкачивающего модуля. Обратные клапаны в выкачивающем модуле закрывают при перемещении инструмента из пункта А в пункт B, таким образом захватывая и перемещая флюид в трубопроводе из одного пункта в другой. Начальная часть данных до t=25500 секунд соответствует флюиду А в пункте A. Вторая часть данных после времени t=25500 секундам представлена из пункта B.
В пункте B передний фронт данных с времени 25600-26100 секунд соответствует флюиду А, а остальная часть данных соответствует флюиду B. Различные контуры соответствуют данным от разных каналов. Первые два канала имеют большую ОП и являются насыщенными. Остальные каналы обеспечивают информацию о цвете, составе, ГФ и загрязнении флюидов А и B.
Вычисления различия в свойствах флюидов и соответствующей неопределенности включают в себя следующие этапы.
Этап 1: объемное загрязнение, соответствующее флюиду А, вычисляют в пункте A. Это может быть сделано множеством путей. На Фиг.22 показан цветовой канал (синий контур) и соответствие модели (черный контур) посредством КЗБУ, используемого для предсказания загрязнения. В конце процесса выкачивания определено, что загрязнение составляет 1,9% с неопределенностью приблизительно 3%.
OD
A
Этап 2: передний фронт данных в пункте B, соответствующих флюиду А, показан на Фиг.23A. Измеренные данные для одного из каналов в этом временном интервале показаны на Фиг.23Б. Так как нет никакого дальнейшего загрязнения флюида A, то свойства флюида не изменяются со временем. Таким образом, измеренная оптическая плотность остается почти постоянной. Данные были проанализированы для получения стандартного шумового отклонения σ , приблизительно равного 0,003 ОП. События, соответствующие установке датчика и предварительным испытаниям, показанные в данных на Фиг. 23Б, не принимались в расчет при вычислении шумовой статистики.
OD
A
Используя загрязнение и его неопределенность с Этапа 1, приведенного выше, и σ =0,003 ОП, для флюида А вычисляют цвет газированного флюида и спектр дегазированного сырого флюида и соответствующую неопределенность, используя уравнения, предварительно описанные выше. Результаты показаны графически синими контурами на Фиг.24 и 25 соответственно.
Этап 3: Вторая часть данных на пункте B соответствует флюиду B. На Фиг.22 показан цветовой канал (красный контур) и соответствие модели (черный контур) КЗБУ, используемого для предсказания загрязнения. В конце процесса выкачивания было определено, что загрязнение равно 4,3% с неопределенностью приблизительно 3%. Предсказанные цвет газированного флюида и спектр дегазированного сырого флюида для флюида B, вычисленные, как было предварительно описано выше, показаны красными контурами на Фиг.24 и 25.
OD
B
Стандартное шумовое отклонение, вычисленное посредством низкочастотного фильтрования данных и оценки стандартного отклонения высокочастотного компонента, является σ =0,005 ОП. Неопределенность в шуме и загрязнении отражена как неопределенность в предсказанных цвете газированного флюида и спектре сырого дегазированного флюида (красные контуры) для флюида B по Фиг.24 и 25 соответственно. Как показано на Фиг.24 и 25, спектры газированных и дегазированных сырых флюидов А и B накладываются и не могут быть различены для этих двух флюидов.
В дополнение к цвету газированного флюида и спектру дегазированного сырого флюида, с использованием уравнений, предварительно обсужденных выше, были вычислены ГФ и соответствующие неопределенности двух флюидов А и B. ГФ флюида А в трубопроводе составляет 392±16 scf/stb. При загрязнении в 1,9% ГФ без загрязнения составляет 400±20 scf/stb. ГФ флюида B в трубопроводе составляет 297±20 scf/stb. С загрязнением 4,3% ГФ без загрязнения составляет 310±23 scf/stb. Таким образом, существенным является дифференциальный ГФ этих двух флюидов и вероятность, что эти два флюиды А и B различны, близка к 1.
OD
OD
OD
OD
A
B
A
B
Напротив, игнорирование переднего фронта данных в пункте B и сравнение флюидов А и B непосредственно из пунктов А и B приводит к большой неопределенности в измерении. В этом случае σ  и σ  приобретут как систематические, так и случайные ошибки измерения и, поэтому, будут значительно большими. Например, когда σ =σ =0,01 ОП, вероятность того, что эти два флюида А и В различны в выражении ГФ, является 0,5. Это подразумевает, что дифференциальный ГФ не существенен. Другими словами, эти два флюида А и B нельзя отличить в выражении ГФ.
Способы по настоящему изобретению обеспечивают точные и надежные измерения отличительных свойств флюидов в реальном времени. Системы и способы по настоящему изобретению для определения различия в свойствах флюидов интересующих пластовых флюидов представляют собой полезные и рентабельные инструменты для идентификации секционирования и градиентов состава в залежах углеводорода.
Способы по настоящему изобретению включают в себя анализ измеренных данных и вычисление свойств флюида для двух флюидов, например флюидов А и B, полученных в двух соответствующих пунктах А и B соответственно. В пункте A загрязнение флюида и его неопределенность квантифицируют, используя алгоритм контроля загрязнения бурового раствора на углеводородной основе (КЗБУ), раскрытый выше. Предпочтительно, пластовый флюид захватывают в трубопроводе пока инструмент перемещают из пункта А в пункт B, куда флюид B закачивают через трубопровод. Данные, измеренные в пункте B, имеют уникальное, выгодное свойство, которое позволяет выполнять улучшенное измерение различия в свойствах флюидов. При этом передний фронт данных соответствует флюиду А, а более поздняя часть данных соответствует флюиду B. Таким образом, измеренные данные в том же пункте, то есть пункте B, отражают свойства флюида обоих флюидов А и B. Дифференциальные свойства флюида, полученные таким образом, представляют собой надежные и точные измерения различий между этими двумя флюидами, и они менее чувствительны к систематическим ошибкам в измерениях, чем другие выборки флюидов и методики анализа. Предпочтительно, способы по настоящему изобретению могут быть распространены на множественные пункты осуществления выборки флюидов.
2
2
Способы по изобретению могут быть выгодно использованы для определения любых различий в свойствах флюидов, полученных от разнообразных сенсорных устройств, таких как датчики плотности, вязкости, состава, загрязнения, флюоресценции, количеств HS и CO, изотопических отношений и этано-метановых отношений. Основанные на алгоритме методики, раскрытые в настоящих материалах, легко обобщаются до многочисленных пунктов и сравнения многочисленных флюидов в отдельном пункте.
Заявители осознали, что системы и способы, раскрытые в настоящих материалах, позволяют принимать решения в реальном масштабе времени, выполняя идентификацию секционирования и/или градиентов состава в залежах, среди других интересующих характеристик применительно к формациям углеводорода.
Заявители также осознали, что системы и способы, раскрытые в настоящих материалах, помогут в оптимизации процесса осуществления пробоотбора, который используют для подтверждения или опровержения предсказаний, таких как градиенты в залежи, которые, в свою очередь, помогут оптимизировать процесс посредством захвата наиболее представительных образцов флюидов залежи.
Заявители, кроме того, осознали, что системы и способы, раскрытые в настоящих материалах, помогут идентифицировать, как интересующие углеводороды в залежи охватываются вторгающимися флюидами, например водой или газом, вводимыми в залежь, и/или обеспечат необходимые данные относительно того, истощается ли залежь углеводорода однородным или секционированным образом.
Заявители также осознали, что системы и способы, раскрытые в настоящих материалах, потенциально обеспечат лучшее понимание сущности процесса геохимической загрузки в залежи.
Заявители далее осознали, что системы и способы, раскрытые в настоящих материалах, потенциально могут служить ориентирами анализа и аппаратных средств следующего поколения с тем, чтобы уменьшить неопределенность в предсказанных свойствах флюидов. Как следствие этого, может быть уменьшен риск, связанный с принятием решения, которое касается разведки и разработки месторождения нефти.
Заявители далее осознали, что в залежи, в отношении которой сделано предположение о ее сплошном характере, могут ожидаться некоторые изменения в свойствах флюидов по глубине, в соответствии с композиционной классификацией залежи. Изменения вызывает множество факторов таких, как тепловые градиенты и градиенты давления и биодеградация. Квантифицирование различия в свойствах флюидов может помочь обеспечить понимание сущности и происхождения градиентов состава.
Заявители также осознали, что методы и системы моделирования по настоящему изобретению будут применимы самосогласованным образом к спектроскопическим данным от различных модулей анализа скважинных флюидов, таких как АФС и/или АГФ фирмы Шлюмберже.
Заявители также осознали, что способы и системы моделирования по настоящему изобретению будут иметь применение в отношении пластовых флюидов, загрязненных буровым раствором на углеводородной основе (БРУ), буровым раствором (БРВ) на водной основе или синтетическим буровым раствором на углеводородной основе (СБР).
2
2
Заявители также осознали, что моделирующие структуры, описанные в настоящих материалах, будут применимы для сравнения широкого диапазона свойств флюидов, например цвета газированного флюида, плотности дегазированного сырого флюида, спектра дегазированного сырого флюида, ГФ, флюоресценции, объемного коэффициента формации, плотности, вязкости, сжимаемости, составом углеводорода, изотропных отношений, метано-этанового отношения, количеств HS и CO, наряду с другими, и фазовой огибающей, например, точки начала кипения, точки росы, асфальтенового проявления, pH, наряду с другими.
Предшествующее описание было представлено только с целью иллюстрации и описания изобретения и некоторых примеров его осуществления. Оно не является исчерпывающим или ограничивающим изобретение любой конкретной раскрытой формой. В свете изложенного возможны его многочисленные модификации и разновидности.
Предпочтительные аспекты были выбраны и описаны для наилучшего объяснения принципов изобретения и его практических приложений. Предыдущее описание предназначено для того, чтобы позволить другим специалистам в данной области техники наилучшим образом использовать изобретение в различных вариантах его осуществления и в различных модификациях, которые подходят для конкретного предложенного использования. Объем изобретения определяется в соответствии со следующей далее его формулой.