专利名称：用于确定碳氢化合物特性的方法和系统的利记博彩app
技术领域：
本发明通常涉及碳氢化合物特性的定量确定。更具体地，本发明涉及用于利用从套管井脉冲中子俘获和/或地层电阻率测井工具获得的碳/氧(“C/O”)测井数据和碳氢化合物饱和度估计值，来确定碳氢化合物的碳密度值(“CDV”)的方法和系统。
背景技术：
正如在石油生产领域中所公知的，在注水之后大量的油保持在含油地层中。可以利用各种EOR(提高采收率法采油)技术包括水气体交替(“WAG”)注入来回收一部分该剩余油。WAG包括从环绕生产井被设置在关键地方的注入井首先将气体接着将水反复地注入到地层。注入气体占据要不然可能被油占据的地层中的孔隙空间，并且水随后清扫来自孔隙空间的油和气体，向生产井推动它们。对于涉及WAG程序的更多信息，读者请参见美国专利No.3,244,228(Parrish)。
在启动整个油田WAG注入之前，可以实施导向器WAG注入，以校验清扫效率并优化将用于整个油田注入的WAG参数。一般，在离注入井预定距离(例如140米)处的地层中钻观测井。在导向器WAG注入过程中，观测井尤其是用于监测地层中碳氢化合物的饱和度水平的变化，其可以包括油、改变了的油(altered oil)以及气体。理想地，假定不溶合的环境，地层中单独的水、油和气体相的饱和度水平可以被确定，并且被用于估计总碳氢化合物饱和度水平。出于历史拟合的目的，然后可以将该信息与通过仿真模型预测的结果相比较。
然而难以确定在多相环境(也就是地层油，注入气体、地层水和注入水)中的各个相的饱和度水平，例如从WAG注入得到的饱和度水平。首先，油和气体相实际上是可以混合的，并且它们的可混性使得该确定极其复杂，因为不能容易地分离该两相。当油和气体的物理性质随深度和时间变化时并且这些物理性质之间的差别减小时，该确定变得更复杂。其他因素比如由于重力的油相和气体相的分离进一步使得饱和度确定复杂。结果，利用碳氢化合物性质的一个或多个假定或模拟值，已典型地从测井数据估计出了各个碳氢化合物饱和度水平，其可以是非常精确的或可以不是非常精确的。
因此，需要一种在不用首先确定各个油和气体相饱和度的情况下表征碳氢化合物特性的方法。更具体地，需要一种用以确定碳氢化合物的特征比如CDV的方法，然后其可以在不用首先确定各个油和气体相饱和度的情况下表征碳氢化合物特性。
发明内容
本发明涉及用于确定在油和气体相不溶合的多相环境中的总碳氢化合物CDV的方法和系统。本发明的方法和系统包括确定在研究的每一深度水平处的表观油体积和表观气体体积。根据从已知的油特性预先计算的C/O数据和基线CDV来确定表观油体积。利用地层中子孔隙度数据确定表观气体体积。然后组合表观油和气体积，以获得总碳氢化合物体积。可替代地，可以根据从地层热中子俘获截面、或从地层电阻率数据获得的水饱和度确定总碳氢化物体积。然后在研究的每一深度水平处调节用于确定表观油体积的CDV值，直至表观油体积与总碳氢化物体积相匹配为止。可以迭代地、或根据经验、或利用本领域的技术人员已知的任何其他合适的技术确定该调节。为了历史匹配的目的，然后该调节的CDV轮廓可以直接或间接地与从合成的模拟模型所获得的其对应物相比较。
一般，在一个方面中，本发明涉及一种用于在多相环境中确定总碳氢化合物碳密度值(CDV)的方法。该方法包括以下步骤为信息测井井眼，其包括碳/氧测井数据，并利用来自该井眼的信息计算与各个碳氢化合物CDV无关的表观的各个碳氢化合物饱和度。该方法进一步包括以下步骤利用表观的各个碳氢化合物饱和度来计算总碳氢化合物饱和度，并利用由表观的各个碳氢化合物饱和度计算的总碳氢化合物饱和度和碳/氧测井数据确定总碳氢化合物CDV。
一般地，在另一个方面中，本发明涉及一种用于在多相环境中确定总碳氢化合物碳密度值(CDV)的系统。该系统包括一个或多个数据库，其具有存储于其上的井眼测井信息，其至少包括碳/氧测井数据、以及连接至该一个或多个数据库的处理单元。该处理单元包括利用指令编码的存储介质，用于使得处理单元利用与各个碳氢化合物CDV无关的井眼测井信息来计算表观的各个碳氢化合物饱和度，并接着利用表观的各个碳氢化合物饱和度计算总碳氢化合物饱和度。该处理单元其后利用由表观的各个碳氢化合物饱和度计算的总碳氢化合物饱和度和碳/氧测井数据来确定总碳氢化合物CDV。
一般地，在又一个方面中，本发明涉及一种对多相环境的模拟模型执行历史匹配的方法。该方法包括以下步骤计算总碳氢化合物饱和度，并且由该总碳氢化合物饱和度来确定总碳氢化合物CDV。该方法包括以下步骤比较总碳氢化合物CDV与由多相环境的模拟模型计算的模拟的碳氢化合物CDV，并且根据总碳氢化合物CDV和模拟的碳氢化合物CDV的该比较调节多相环境的模拟模型。
一般地，在又一个方面中，本发明涉及一种用于在多相环境中确定总碳氢化合物碳密度值(CDV)的方法。该方法包括以下步骤为信息测井井眼，其包括地层电阻率测井数据，并利用该地层电阻率测井数据计算总碳氢化合物饱和度。该方法包括以下步骤利用由地层电阻率测井数据计算的总碳氢化合物饱和度确定总碳氢化合物CDV。
本发明的优点和其他特征将从下面的附图、描述和权利要求变得明显。
当结合下面的附图时，参考所附的详细描述可以对本发明进行更完全的理解，其中图1示出在观测井中获取的裸井测井数据，包括孔隙度、岩性、饱和度和渗透性；图2示出在套管之后，但在水或气体注入地层之前在观测井中获取的测井数据；图3示出在观测井中获取的表明气体注入对该地层的C/O和中子孔隙度的影响的测井数据；图4A-4B示出在观测井中获取的测井数据，其表明在使用用于复杂盐度环境中的饱和度分析的地层热中子俘获截面和地层电阻率数据时的复杂性；图5示出在观测井中获取的测井数据，其根据油和气体相不可混合的假定表明饱和度随时间的变化；图6示出在观测井中获取的测井数据，其根据“不可混合的”假定与利用模拟模型数据获得的饱和度的关系表明饱和度；图7示出在观测井中获取的测井数据，其表明由表观油体积以及使用的中子孔隙度输入计算的碳氢化合物CDV；图8示出在各个日期测井得到的碳氢化合物CDV与由模拟模型获得的碳氢化合物CDV的关系曲线；图9示出根据本发明的实施例的用于计算碳氢化合物CDV的方法的流程图；以及图10示出根据本发明的实施例的可以用于计算碳氢化合物CDV的系统。
具体实施例方式
如先前提到的，本发明涉及一种用于确定多相环境中碳氢化合物CDV的方法和系统，其中油和气体相不是不可混合的。该方法和系统包括从表观油体积和表观气体体积计算总碳氢化合物体积。利用来自以非弹性中子散射模式工作的核测井工具的C/O数据确定表观油体积。利用来自以脉冲中子俘获(“PNC”)模式工作的核测井工具的中子孔隙度数据确定表观气体体积。也可以利用来自地层热中子俘获截面测量的测井数据、或套管井地层电阻率工具、或利用本领域的技术人员已知的任何其他合适的技术确定总碳氢化合物体积。然后该总碳氢化合物体积被用于利用测井C/O数据反向计算在各种地层深度处的总碳氢化合物CDV。所得到的独立计算的总碳氢化合物CDV可以用于为历史匹配目的适当地匹配测井数据与模拟结果。
借助说明，将相对于在位于Eastern Province of Algeria(包括被Ahara桥分开的Illizi和Ghadames盆地)中的含油油田中实施的导向器WAG注入方案来描述本发明的原理和教导。下部三叠纪(TAGI))页岩的砂岩储集层厚度从15变化到75m(米)，并在Ghadames盆地中达到150m。这些变化反映下部三叠纪基岩的结构。三叠纪沉积环境包括大量的岩相变化以及受限制的储集层扩张。它们通常是多层采油带，通过粘土夹层与漫滩沉积隔离。孔隙度从6变化到22％并且常常超过12％，同时渗透性从10变化到1000md(毫达西)。通过岩化作用、长石和碳酸盐的分解、晶体推进、粘土的矿物学再分配、以及各种粘结过程来控制储集层品质。地层水盐度是270kppm(每一百万一千份)；地层油是由42API比重(美国石油学会(American Petroleum Institute))，216m/m GOR(气/油比率)，0.27cp(厘泊)粘度来表征的。
从导向器WAG注入井钻凿观测井140米以监控气体和水注入。研究区域是从观测井径向延伸大约10英寸。图1示出带上了本领域的技术人员已知的标准测井工具例如Schlumberger的AITTM(阵列感应工具(Array InductionTool))，PEXTM(平台表示(Platform Express))，UBITM(超声钻井成像器(UltrasonicBorehole Imager))的观测井的裸井测井。要注意的是，在图1中，如同全部图一样，不同图、轴、轨迹等等的各种名称和标记对于产生它们的Schlumberger工具是特定的。可以容易地从Schlumberger Oilfield Services公司获得涉及这些工具的信息，并因此这里省略这些信息以避免不必要地混乱本发明的描述。
正如可以看见的，图1示出用于阐明GR(伽马射线)、中子孔隙度、密度和电阻率(分别为轨迹1-3)、以及岩心分析数据(轨迹4)、超声图像(轨迹5)，和井眼的胶结物(cement)图和可变密度测井(分别为轨迹6和7)的主裸井测井。这种储集层性质可以提供估计存在多少碳氢化合物、多少可以被潜在地开采、以及为了饱和度监控应当考虑什么种类的分析。固井数据(cementingdata)确认井眼没有在各个地层之间产生液压连接。
然后为观测井准备和实施大量的套管井测井程序，以实现导向器WAG注入的目的。在测井程序的设计过程中，考虑的其中一个因素是地层和注入水盐度(后者特征在于20kppm NaCl等量盐度)之间的高对比度。由于高盐度对比度，在水注入开始之后，水饱和度(和因此的碳氢化合物体积)的确定变得复杂。为了克服该复杂，为测井程序也选择非弹性的中子散射测井。由于与监控气体饱和度一起的气体注入，测井程序便于检测和估计碳氢化合物性质的变化也是重要的。因此，提供捕获截面和中子孔隙度测井的脉冲中子俘获工具，也被添加至测井程序。用于获取上面的数据的测井工具可以是本领域的技术人员已知的任何合适的测井工具。然而，在优选实施例中，使用具有脉冲中子俘获(PNC)和非弹性中子散射能力的单个工具，比如Schlumberger的RSTTM(储集层饱和度工具)。选择该RSTTM，因为它具有用以以非弹性捕获(“IC”)和脉冲中子俘获(“西格马(Sigma)”)模式工作的能力，以及其对碳氢化合物性质变化的特征化灵敏度。
为了确定总碳氢化合物体积还把地层电阻率测井添加至测井程序。本领域的普通技术人员已知的任何合适的工具同样可用于地层电阻率测井，但优选使用Schlumberger的CHFRTM(套管井地层电阻率)工具。关于这个和其他Schlumberger工具的信息可从Schlumberger Olifield Services公司容易地获得，并因此在这里省略了这些信息以避免不必要地混乱本发明的描述。
上面的测井程序，其利用Schlumberger RSTTM和CHFRTM工具，允许获得下面的地层特征(a)地层热中子俘获截面或SIGM(西格马模式的RSTTM)，(b)近/远比率热中子孔隙度或TPHI(西格马模式的RSTTM)，(c)地层碳/氧比率或C/O(IC模式的RSTTM)，以及(d)地层电阻率(CHFRTM)。
在开始气体注入之前，在观测井中完成利用RSTTM和CHFRTM工具的基线运行，以获得初始套管井流体饱和度估计值。然后，这些初始估计值可以与从裸井数据获得的估计值相比较，并随后被用作时间推移分析中的参考。在开始气体注入之后，以10-15天的间隔运行RSTTM工具，以监控气体注入过程中的地层的消耗。然后，在水注入阶段中，将CHFRTM工具添加至测井系列，并在规则的基础上运行。在覆盖两个气体注入周期和水注入周期的六个月的注入之后，该时间间隔增加至25-30天。
图2示出了在开始气体注入之前基线运行的测井解释。如上面描述的，该运行的主要目的是比较在套管井测井中测量的饱和度与裸井测井。图2的轨迹1示出了岩心分析数据，同时轨迹2表示比较套管井结果与裸井电阻率表明了这两个测井(除了一个区域，其中通过套管的环中的基于油的泥的剩余影响了套管井电阻率)的地层物理性质的估计值之间的良好一致。测井解释也表明利用来自套管井运行的C/O测量可以再现裸井(也就是初始的)油和水饱和度。因此，当流体性质，包括地层水盐度和油性质是公知的时，地层电阻率和C/O测量可以用于估计碳氢化合物饱和度，因此允许饱和度变化被监控。
轨迹3示出了“RST Sigma”(也就是测量的地层热中子俘获截面)与“Synthetic Sigma”(也就是基于参考孔隙度、岩性和饱和度数据计算的地层热中子俘获截面)的比较。该轨迹表示附属(subject)测量不能直接用于计算水饱和度，因为地层岩性的不完全的知识，但可以用于监控饱和度变化，因为不期望地层基质(也就是岩石的硬骨架)随时间变化。
轨迹4示出了与在利用PNC装置在套管井中获得的热中子孔隙度测井相比较的在裸井中获得的大块地层密度和热中子孔隙度。该轨迹说明套管井中子孔隙度测量可以与来自裸井的一个相比较，尽管被岩性变化更多地影响，并且可以利用时间推移技术实施方式用于气体饱和度监控。
其他感兴趣的轨迹包括轨迹5，其示出了利用由RSTTM工具的C/O测量计算的表观油体积，以及轨迹6，其显示最后经阿尔法(Alpha)处理的油体积。用于该解释的基线油CDV是0.525g/cc。存在跨越地层深度间隔的裸井C/O获得的油体积之间小的差别，因为C/O获得的体积在性质上类似于孔隙度，因此其被认为表示研究的深度、非分散钻井侵入的影响和测量统计的不确定性。
在第一注入阶段过程中，焦点主要在气体饱和度变化上。进行0pu(孔隙度单位)的注入气体TPHI和相比较油的可忽略的C/O的初始假定。在第一注入阶段过程中假定水饱和度是恒定的。初始地，利用下面的等式由TPHI和C/O变化独立地估计气体体积V气体TPHI＝ΔTPHI＝TPHI基础-TPHI当前(1)V气体COR＝ΔV油COP＝V油.基础-V油.当前(2)在上面的等式(1)中，V气体TPHI是利用热中子孔隙度(TPHI)数据计算的气体的表观体积，TPHI基础是初始或基线TPHI(来自以西格马模式运行的基础套管井RSTTM)，并且TPHI当前是如通过西格马模式的RSTTM工具测量的当前TPHI。类似地，在等式(2)中，V气体COR是利用C/O数据计算的气体的表观体积，V油.基础是初始或基线油体积(来自以IC模式运行的基础套管井RSTTM)，并且V油.当前是如从利用IC模式的RSTTM工具(或一些其他合适的核测井工具)测量的C/O数据获得的当前油体积。
在图3中示出利用上面的技术估计的气体体积/饱和度的比较，其中轨迹1-3示出了来自基础运行和当前运行的TPHI测井；如上面所述的从西格马和IC模式数据获得的气体饱和度(气体体积和孔隙度的比率)；以及来自基础运行和当前运行的RSTTM油体积，且阴影分别表示解释的流体分布。如可以看出的，当仅将气体注入地层时，两个独立的技术(中子孔隙度时间推移和C/O分析)产生相同的油和气体饱和度。注意，从TPHI获得的气体饱和度和C/O油体积之间的良好匹配改变，表示通过利用这两个技术的组合，可以独立于任何油/气体性质和水盐度正确地估计水饱和度。气体对TPHI和C/O表观油体积的影响的相似性允许当水饱和度改变(在岸线的到达之后)时应用相同的技术V气体＝ΔTPHI (3)V油＝V油COR(4)V水＝PHIE-V气体-V油(5)
在前面的等式中，V气体是表观气体体积(来自上面的等式(2))，V油是表观油体积，V水是表观水体积，以及PHIE是有效孔隙度(由裸井测井数据解释以及岩心分析数据分析获得)。
利用西格马模式的RSTTM工具和CHFRTM工具(或其他合适的核测井和地层电阻率工具)获得的SIGM和地层电阻率随后用于利用上面的等式确定水饱和度估计值的精度。然而，由于通过水的注入改变地层水盐度，SIGM的解释和地层电阻率实际上同时求出地层水和新鲜/注入水。利用该技术获得的水饱和度被认为与上面描述的C/O和TPHI分析可接受地一致，但由于垂直分辨率和研究的深度之间的差别，SIGM和地层电阻率数据没有常规地包括在最后的体积分析中。
在图4A-4B中示出了研究的深度的差别的影响，其表明用于饱和度和盐度分析的SIGM和地层电阻率数据的使用中的一些复杂化。这些复杂化是研究的深度的差别的结果，并且也由于储集层水驱(flooding)的高动态过程中流体分布的横向不均匀性的原因。具体地，图4A的轨迹1和2分别示出了在相同的日期来自SIGM和地层电阻率数据的水饱和度估计，同时图4B的轨迹1示出了在不同的日期来自SIGM数据的水饱和度估计，描述了水盐度变化的动态特性。
通过任何合适的元素分析工具可以执行上面的分析，比如Schlumberger的ELAN+TM元素分析软件；利用裸井孔隙度和矿物体积以及C/O获得的油体积、TPHI获得的表观气体体积、地层电阻率和SIGM数据(如果使用的话)一起作为输入。这种元素分析工具有助于最小化每一测量的不确定性，以及在多相环境中提供最佳的结果。
基于前述，利用TPHI和C/O表观油体积的组合，关于水饱和度的稳固信息与关于气体注入影响的可视指示一起改变，并获得气体饱和度的基础估计值。图5，轨迹1-11，示出了油/气体/水饱和度随时间的变化。尽管可以使用任何合适的地层电阻率工具，但是CHFRTM工具提供了对地层电阻率的稳固信息，并被示出为用于特定注入阶段的水检测以及用于水饱和度估计的确定的优选工具。
因此，利用上面描述的基本等式获得的饱和度估计提供了在碳氢化合物性质和水饱和度方面的变化的稳固检测。然而，定量分析结果基于不可混合的过程(也就是恒定的流体性质)的假定。由于油和气体相实际上是可混合的，因此每一相位的成分和密度随时间变化，并且由于不同的渗透性，这些变化对每一液压独立单元是不同的。此外，如较早提到的，重力分离过程更进一步复杂化了画面。
此外，在气体注入之前，从模拟器模型获得的油密度值广泛地改变，并可以比初始油密度更高和更低。并且模拟模型气体密度可以与0.41g/cc一样高或更高。在这些情况下，每一相位的性质，比如地层中子孔隙度和CDV也将改变，使得初始假定变得不正确。因此，必需的是获得精确的气体/油饱和度，或发现用以描述碳氢化合物性质的另一方式以用于历史匹配的目的(例如通过利用碳氢化合物CDV)。
一种方法是利用从模拟模型预测的油和气体性质(也就是密度和成分)获得校正的油和气体饱和度。如预期的，看出气体饱和度的显著增加；水饱和度估计在良好的公差内保持相同。然而，因为油和气体性质之间的对比度减小，因此这些技术的不稳定性也增加。此外，这些结果看起来似乎是被通过模拟模型预测的碳氢化合物性质来驱动的。
第二种方法试图在分析中利用测井数据和模拟的碳氢化合物性质。该第二种方法基本上对饱和度估计施加基于密度的校正。然而，在该方法中也通过模拟模型密度来驱动饱和度估计。此外，该方法没有解释化学成分变化，因此减小了结果的精确度。
在图6中示出了第一种方法，其中轨迹1和2分别表示油、水和气体饱和度以及流体体积分布，假定传统的或不可混合的方法。轨迹3示出了通过模拟模型预测的油和气体CDV。轨迹4和5对应轨迹1和2，但利用在轨迹3中示出的模拟的碳氢化合物性质。如可以看出的，假定不可混合性获得的油和气体饱和度估计由于油/气体相互的混合性而呈现出不精确。利用模拟的碳氢化合物性质从测井数据估计的油和气体饱和度可能比利用“不可混合的”方法获得的那些更精确，但该结果被从模拟模型获得的油和气体性质而不是被测量的参数强烈地驱动。因此，如果后者饱和度估计不用于调节模拟模型(例如用于历史匹配的目的)，其又用于重新计算饱和度估计，则该过程潜在地进入无穷的递归程序，且每一迭代被模拟的/预期的参数愈加地影响。因此，测井测量中的任何不确定性可能引起增长的误差。
依据本发明的实施例，可替代的方法可以用于历史匹配的目的。本发明的该方法基于在第一气体和水注入周期过程中的观测，碳氢化合物性质的变化和/或利用气体的油位移影响了C/O测量结果和具有相同幅度的TPHI，不管油和气体相的可混合性。因此，利用不可混合的方法估计的总碳氢化合物体积(和因此的水饱和度)实际上是精确的。该事实在气体注入阶段期间，当水饱和度保持不变时，以及在水注入阶段期间，利用CHFRTM地层电阻率和RSTTMSIGM测量来确认。
由于总碳氢化合物体积可以以好的精度来估计，因此其可以用于以好的精度由C/O测量来反向计算总碳氢化合物CDV。该C/O获得的总碳氢化合物CDV然后可以基于碳氢化合物成分和密度与由模拟模型计算的总碳氢化合物CDV相比较，并用于历史匹配的目的。因此，依据本发明的实施例，可以通过下述来获得C/O获得的总碳氢化合物CDV利用如上所述的不可混合的假定计算总碳氢化合物体积，然后利用接近平均预期值(例如在这种情况下是0.4g/cc)的固定CDV来计算C/O获得的表观油体积。注意，没有孔隙度区别施加至该表观油体积。然后可以利用下面的逼近反向计算总碳氢化合物CDVCDV＝VOIL_REF*0.408/VHYD(6)在等式(6)中，VOIL_REF是利用固定的或基线CDV的C/O获得的表观油体积，并且VHYD是利用不可混合的假定的总碳氢化合物体积。上面等式(6)的系数0.408是在给定的条件下利用CDV和表观油体积之间的相关性根据经验得到的，但可以基于工具特征利用本领域的技术人员已知的任何合适的技术获得，包括迭代地(例如使用利用不同的CDV计算的表观油体积)，或分析地。
在图7中示出利用等式(6)的技术计算的CDV，其中轨迹1和2分别示出了表观油体积VOOL_REF和总碳氢化合物体积VHYD。轨迹3表示在地层中研究的各个深度点处所得到的总碳氢化合物CDV。这里使用的“总碳氢化合物体积”表示包括在相对于该地层体积通过观测井周围的研究区域和一个深度间隔(例如6英寸)限定的环内部的地层中的碳氢化合物的体积。
图8，轨迹1-4示出了在多个日期内测井获得的和模拟的总碳氢化合物CDV轮廓的比较。水平轴表示以g/cc(克每立方厘米)为单位的CDV，并且垂直轴表示来自模拟模型的预定层数，且对于较高的层数深度增加。如可以看出的，测井获得的总碳氢化合物CDV和模拟总碳氢化合物CDV之间的一致呈现为非常好。
图9示出了依据本发明的实施例用于计算总碳氢化合物CDV的方法10的流程图，且虚线表示可选的步骤。如可以看出的，该方法10开始于框12，其中运行C/O和脉冲中子俘获(PNC)工具。该C/O和脉冲中子俘获(PNC)工具可以是单独的工具，或者它们可以被组合成单个的核测井工具，比如这里先前提到的Schlumberger RSTTM工具。在任一种情况下，在气体注入阶段之前实施这些工具的初始运行以便与裸井测井比较，并在气体和水注入阶段的过程中实施几个随后的测井运行。在框14处记录来自C/O工具的原始C/O数据，并随后在框16处将其提供给标准处理引擎。该标准处理引擎利用在框18处记录的固定的或初始的CDV和在框20处记录的已知地层和孔隙度/岩性数据以及C/O数据一起来计算表观油体积。然后在框22中记录该表观油体积。
在框24中，与在框14中记录的C/O数据基本上并行地记录来自脉冲中子俘获工具运行的中子孔隙度数据。然后利用在框28处记录的参考或基线中子孔隙度在框26处组合中子孔隙度数据，以确定表观气体体积。该表观气体体积基于地层的空隙度的变化，如下ΔΦPNC＝ΦPNC_基础-ΦPNC_当前。然后在框30处记录该表观气体体积。
在框32处，组合表观油体积和表观气体体积，以产生随后在框34处记录的总碳氢化合物体积。在一些实施例中，例如由地层电阻率数据或地层热中子俘获截面测量从外部计算的总碳氢化合物体积，也可以在框36处被记录。可以利用任何合适的地层电阻率工具获得该地层电阻率数据，比如这里先前提到的Schlumberger CHFRTM工具。然后可以使用来自框34或框36，或来自两者的总碳氢化合物体积，如通过可选输入38所表示的。其后可以在框40中由总碳氢化合物体积反向计算总碳氢化合物CDV。
在一些实施例中，框40中的总碳氢化合物CDV的计算基本上利用与框16中所使用的相同的处理引擎来计算表观油体积。也就是说，框40中的处理引擎基本上依赖于相同的输入，以基本上产生与框16中的处理引擎相同的输出。然而，框16中的处理引擎用于由已知/固定的CDV来计算表观油体积，而框40中的处理引擎用于计算CDV，其将产生基本上等于框34和/或框36中记录的总碳氢化合物体积的碳氢化合物体积。
可以根据经验进行CDV计算，比如在等式(6)的情况下，或者它们可以迭代地、或以本领域的技术人员已知的任何方式进行。在一个实施例中，迭代计算意味着在每一深度水平处，或在任何深度间隔中，利用假定的初始CDV来运行处理引擎。计算的碳氢化合物体积然后与框34和/或框36中记录的总碳氢化合物体积相比较。如果两个碳氢化合物体积之间的一致大于预定的不确定水平，则利用来自预定范围的CDV的不同CDV重复该程序，直至两个碳氢化合物体积之间的一致在预定的不确定水平内为止。在任何情况下，结果是然后在框42中记录的总碳氢化合物CDV。
总碳氢化合物CDV然后可以用于本领域的技术人员已知的任何合适的应用。例如，在一个实施例中，总碳氢化合物CDV用于确定各个井眼深度水平处的各个油和气体相饱和度水平。该各个油和气体相饱和度水平然后可以用于相对于通过模拟模型预测的饱和度水平的比较，其被记录在框46处，用于历史匹配的目的。也可以利用反向计算的总碳氢化合物CDV，以与通过模拟模型预测的碳氢化合物CDV直接比较，以便调节模拟模型。
图10示出了依据本发明的实施例，用于计算总碳氢化合物CDV的系统48。该系统48包括处理单元50，其能够执行关于图9的方法10描述的各个计算和运算。在一些实施例中，处理单元50是具有存储介质(未明显示出)的计算机，其利用用于引起计算机执行与在图9中描述的反向计算总碳氢化合物CDV相关的一个或多个指令计算和运算的指令来编码。还存在与处理单元50连接(例如以态网、因特网、无线等)的多个数据库，用于存储处理单元50所需要的用于执行总碳氢化合物CDV的反向计算的数据。
这些数据库可以包括模拟模型数据库52，裸井测井数据库54，中子孔隙度数据库56，C/O数据库58，热中子俘获截面数据库60，和地层电阻率数据库62。如之前的，利用本领域的技术人员已知的任何可利用的测井工具可以获得该多种类型的数据。应当注意，尽管在图10中示出单独的数据库，但是在不脱离本发明的范围的情况下，可以将两个或更多个数据库52、54、56、58、60、和62组合在一起，或者可以将这些数据库中的任何一个分成几个子数据库。此外，示出的数据库并不旨在是专门的，并且可根据需要将其它数据和另外的数据库提供给处理单元50。
尽管已经关于多个具体实施例描述了本发明，但是本领域的技术人员将认识到，所描述的新颖概念可以在宽范围的应用内被修改和改变。因此，请求获得专利的主题的范围不局限于所讨论的任何具体示范性教导，而代替地应当由下面的权利要求来限定。
权利要求
1.一种用于在多相环境中确定总碳氢化合物碳密度值(CDV)的方法，该方法特征在于以下步骤为信息测井井眼，其包括碳/氧测井数据；利用来自该井眼的信息与各个碳氢化合物CDV无关地计算表观的各个碳氢化合物饱和度；利用该表观的各个碳氢化合物饱和度计算总碳氢化合物饱和度；以及利用由该表观的各个碳氢化合物饱和度计算的总碳氢化合物饱和度和碳/氧测井数据来确定总碳氢化合物CDV。
2.依据权利要求1的方法，其中为信息测井井眼的步骤包括为了中子孔隙度测井数据测井井眼。
3.依据权利要求2的方法，其中计算各个碳氢化合物饱和度的步骤包括利用中子孔隙度测井数据计算表观气体体积。
4.依据权利要求1的方法，其中计算各个碳氢化合物饱和度的步骤包括利用碳/氧测井数据计算表观油体积。
5.依据权利要求1的方法，其中确定总碳氢化合物CDV的步骤包括利用不同的CDV迭代计算碳氢化合物饱和度直至一个或多个CDV产生基本上匹配总碳氢化合物饱和度的碳氢化合物饱和度为止。
6.依据权利要求1的方法，其中确定总碳氢化合物CDV的步骤包括根据经验计算总碳氢化合物CDV。
7.依据权利要求1的方法，其中还独立于水盐度来计算该表观的各个碳氢化合物饱和度。
8.依据权利要求1的方法，其中为信息测井井眼的步骤包括为地层电阻率测井数据测井井眼。
9.依据权利要求8的方法，该方法进一步特征在于利用地层电阻率测井数据计算总碳氢化合物饱和度的步骤。
10.依据权利要求9的方法，该方法进一步特征在于利用由地层电阻率测井数据计算的总碳氢化合物饱和度和碳/氧测井数据确定总碳氢化合物CDV的步骤。
11.依据权利要求1的方法，该方法进一步特征在于利用总碳氢化合物CDV计算各个碳氢化合物饱和度的步骤。
12.依据权利要求11的方法，该方法进一步特征在于执行由总碳氢化合物CDV计算的该各个碳氢化合物饱和度的历史匹配的步骤。
13.依据权利要求1的方法，其中在该多相环境中的该各个碳氢化合物是相互可混合的。
14.依据权利要求1的方法，其中该多相环境是水气体交替注入环境。
15.一种用于在多相环境中确定总碳氢化合物碳密度值(CDV)的系统，该系统进一步特征在于一个或多个数据库，其具有存储于其上的井眼测井信息，其包括至少碳/氧测井数据；以及连接至该一个或多个数据库的处理单元，该处理单元包括利用指令编码的存储介质，所述指令用于使该处理单元独立于各个碳氢化合物CDV，利用井眼测井信息计算表观的各个碳氢化合物饱和度；利用该表观的各个碳氢化合物饱和度计算总碳氢化合物饱和度；以及利用由该表观的各个碳氢化合物饱和度计算的总碳氢化合物饱和度和碳/氧测井数据确定总碳氢化合物CDV。
16.依据权利要求15的系统，其中由在井眼中以非弹性中子散射模式运行的核测井工具获得碳/氧测井数据。
17.依据权利要求15的系统，其中该一个或多个数据库进一步包括存储在其上的中子孔隙度测井数据。
18.依据权利要求17的系统，其中由在井眼中以脉冲中子俘获模式运行的核测井工具获得中子孔隙度测井数据。
19.依据权利要求15的系统，其中该一个或多个数据库进一步具有存储在其上的地层电阻率测井数据。
20.一种对多相环境的模拟模型执行历史匹配的方法，该方法特征在于以下步骤计算总碳氢化合物饱和度；由该总碳氢化合物饱和度确定总碳氢化合物CDV；比较该总碳氢化合物CDV与由该多相环境的模拟模型计算的模拟的碳氢化合物CDV；以及基于该总碳氢化合物CDV和该模拟的碳氢化合物CDV的比较调节该多相环境的模拟模型。
21.依据权利要求20的方法，其中由表观的各个碳氢化合物饱和度计算总碳氢化合物饱和度，该表观的各个碳氢化合物饱和度利用独立于各个碳氢化合物CDV的固定CDV获得。
22.依据权利要求21的方法，其中该表观的各个碳氢化合物饱和度包括表观气体体积。
23.依据权利要求21的方法，其中该表观的各个碳氢化合物饱和度包括表观油体积。
24.依据权利要求20的方法，其中由地层电阻率测井数据计算总碳氢化合物饱和度。
25.依据权利要求20的方法，其中由地层热中子俘获截面测井数据计算总碳氢化合物饱和度。
26.一种用于在多相环境中确定总碳氢化合物碳密度值(CDV)的方法，该方法特征在于以下步骤为信息测井井眼，其包括地层电阻率测井数据；利用该地层电阻率测井数据计算总碳氢化合物饱和度；以及利用由地层电阻率测井数据计算的总碳氢化合物饱和度确定总碳氢化合物CDV。
27.依据权利要求26的方法，其中确定总碳氢化合物CDV的步骤包括利用不同的CDV迭代计算碳氢化合物饱和度直至一个或多个CDV产生基本上匹配总碳氢化合物饱和度的碳氢化合物饱和度为止。
28.依据权利要求27的方法，其中确定总碳氢化合物CDV的步骤包括根据经验计算总碳氢化合物CDV。
全文摘要
公开了用于在多相环境中确定碳氢化合物CDV的方法和系统。该方法和系统包括由表观油体积和表观气体体积计算总碳氢化物体积。利用来自以非弹性中子散射模式工作的核测井工具的C/O数据确定该表观油体积。利用来自以脉冲中子俘获(“PNC”)模式工作的核测井工具的中子孔隙度数据确定该表观气体体积。也可以利用来自地层热中子俘获截面测量或套管井地层电阻率工具的测井数据确定总碳氢化合物体积。该总碳氢化合物体积然后用于利用测井C/O数据反向计算各个地层深度处的总碳氢化合物CDV。所得到的独立计算的总碳氢化合物CDV可以用于为历史匹配的目的而适当地匹配测井数据与模拟结果。
文档编号E21B43/00GK101031824SQ200580013628
公开日2007年9月5日 申请日期2005年4月29日 优先权日2004年4月30日
发明者A·辛盖夫斯基 申请人:施卢默格海外有限公司