CC BY
102
УДК 550.820.7 Ю.Е. Антонов
РНЦ Baker Atlas, Новосибирск; НГУ, Новосибирск А.А. Кашеваров
ИГиЛ, Новосибирск; РНЦ Baker Atlas, Новосибирск И.Н. Ельцов
ИНГГ, Новосибирск; РНЦ Baker Atlas, Новосибирск
СОВМЕСТНАЯ ИНВЕРСИЯ ДАННЫХ ИНДУКЦИОННОГО И ЭЛЕКТРИЧЕСКОГО МИКРОКАРОТАЖА
Yu. E. Antonov12, A.A. Kashevarov31,1.N. Yeltsov41 1 Baker Atlas Russian Science Center Kutateladze st., 4a, Novosibirsk, 630128, Russian Federation Novosibirsk State University Pirogova st., 2, Novosibirsk, 630090, Russian Federation
3 Lavrentyev Institute of Hydrodynamics
Lavrentyeva av., 15, Novosibirsk, 630090, Russian Federation
4 Trofimuk Institute of Petroleum Geology and Geophysics Koptyuga st., 3, Novosibirsk, 630090, Russian Federation
JOINT INVERSION OF INDUCTION AND MICRORESISTIVITY DATA
The inversion process is very useful stage of data processing. It consists of selection the parameters of geoelectrical model. The set of parameters must satisfy (in terms of chosen criterion) measured data. The most important role belongs to the probe’s senstivity to the model parameters, e. g. for the deep induction logging the sensitivity to the formation resistivity is the highest. That is why that parameter can be defined mostly precise. At the same time one can observe some (often considerable) equivalence connected with the invaded zone parameters. To bring down this effect shallower probes can be taken into account. In this paper we attracted electric microresistivity logging data. The resistivity and thickness of mud cake along with the flushed zone resistivity form the model for micrologging. The depth of investigation of that method is about 0.2 m which guarantee precise measurements of the zone of full formation fluids displacement. Thus, to build up the model of invaded zone and formation we use joint inversion of microresistivity and deep induction logging data.
Важным этапом обработки данных каротажа является инверсия. Она заключается в подборе параметров геоэлектрической модели среды. Набор параметров модели должен удовлетворять (в смысле выбранного критерия) измеренным данным. Важнейшую роль в подборе оптимальной модели играет чувствительность зондов к модельным параметрам. Так, например, для глубинного индукционного каротажа максимальна чувствительность к уделному электросопротивлению (УЭС) неизмененной части пласта. В то же время имеется эквивалентность (обычно значительная) по параметрам зоны проникновения. Для уменьшения области эквивалентности могут быть привлечены приборы, имеющие меньшую глубинность зондов по сравнению с индукционными. В нашем случае использовались данные электрического микрокаротажа, а дополнительными параметрами модели выступают УЭС и
толщина глинистой корки, а также УЭС промытой зоны. Итак, для построения модели прискважинной зоны и неизмененной части пласта логичным выглядит совместная обработка данных электрического микрокаротажа и глубинного индукционного каротажа.
Идея совместной инверсии не нова и широко используется при обработке данных. Однако традиционным является подход, при котором один метод лишь дополняет другой. А именно, интерпретационная модель по измеренным сигналам одного из методов является стартовым значением для параметров интерпретационной модели второго. В нашей работе использована методика совместной инверсии, при которой результат отвечает одновременно данным обоих методов. Это достигается минимизацией общего функционала невязки, основанного на подборе параметров единой геоэлектрической модели. Особенностью метода является учет погрешностей измерений каждого зонда. Функционал невязки, характеризующий близость модельной и измеренной кривой, задается формулой:
Весовые коэффициенты ді
отражают погрешность
измерений і-го зонда. Отметим, что эти коэффициенты зависят не только от конструктивных особенностей прибора, но и от
параметров среды. Значения
функционала, не превосходящие
1, означают, что отклонение синтетической кривой от полевой, в среднем,
удовлетворяет точности
измерений.
Для отработки и
тестирования методики
совместной инверсии
использовались данные полевого эксперимента (полигон ББТЛ, Вакег И^ИеБ, штат Оклахома, США). Было проведено шесть повторных каротажей в течение недели. Первые четыре серии проводились
после вскрытия верхнего, пятая и шестая - после вскрытия нижнего
коллекторов. Интервал между каротажами - 1 неделя.
Первым этапом обработки была интерпретация данных микрокаротажа. Интерпретационная модель представлена на рис. 1. Параметрами модели являются УЭС и толщина глинистой корки, а также УЭС промытой зоны.
Рис. 1. Интерпретационные модели микро- (сверху) и индукционного (снизу) каротажа
^ = .
— • Е
N /=і
ехр
V ■'/ У
«г/
Промытая зона Глинистая корка
Р Промытая зона
▲
Скважин а
Пласт
I
Сразу отметим, что такая модель корректна на хорошо проницаемых интервалах. Если проницаемость пород низкая, то глинистая корка не образуется. В этом случае микрозонды чувствительны к параметрам промытой зоны (которая по толщине сопоставима с глинистой коркой) и неизмененной части пласта.
Прибор электрического микрокаротажа - прижимной. Состоит из четырех лап, на каждой имеется по три электрода. Между собой данные с разных лап могут быть несогласованы в случае неоднородности скважины по азимуту. Свои коррективы вносит и наклон скважины (до 10°). В этом случае основной мешающий измерениям фактор - разные условия контакта лап со стенкой скважины.
Заметим, однако, что азимутальные неоднородности скважины влияют, в основном, на распределение толщины глинистой корки. УЭС промытой зоны варьируется в небольшом диапазоне, так как целиком зависит от состава бурового раствора. Итак, имеем 12 измерений для восстановления пяти параметров - четырех значений толщины глинистой корки и величины УЭС промытой зоны. Шестой параметр модели - УЭС глинистой корки -предлагается зафиксировать. Это можно сделать, так как оно зависит только от РТ-условий, которые можно считать постоянными на 30-метровом интервале коллектора.
По полученным распределениям толщины глинистой корки, представленным на рис. 2а, можно судить об азимутальных неоднородностях ее толщины. Для оценки фильтрационно-емкостных свойств пласта имеет значение среднее значение на каждой глубине. Оно представлено на рис. 2б. Из рис. 2 следует, что по данным микрокаротажа хорошо выделяется интервал коллектора. Более того, можно отметить глинистые прослои (например, на глубине 530 м и др.), а также ранжировать слои по проницаемости. Более проницаемым слоям соответствует большая толщина корки.
0.002 0.004 0.006 0.008 о.ООО 0002 0004 0006 0 008
Рис. 2. Результаты инверсии данных микрокаротажа
Вторым этапом обработки данных является совместная инверсия данных двух видов каротажа. Индукционный прибор Н01Ь состоит из семи трехкатушечных зондов с разносами от 0.15 до 1.5 м. Диапазон рабочих частот - от 10 до 150 кГц. После введения поправки за скин-слой на каждой глубине имеется семь измерений. Наибольшая чувствительность наблюдается к УЭС неизмененной части пласта. На интервале коллектора показания
зондов расходятся (рис. 3), что соответствует появлению зоны проникновения. Характер
упорядочения показаний зондов зависит, кроме других факторов от типа применяемого бурового раствора и водо-, нефтенасыщенности пласта. В данном случае применялся глинистый буровой раствор на водной основе.
Совместную интерпретацию данных целесообразно проводить в мощных слоях. В этом случае влияние плеч на данные индукционного зондирования минимально. В таких слоях вполне оправдано
использование одномерных
интерпретационных моделей.
Выделение слоев для
последующей интерпретации проведем по результатам инверсии данных микрокаротажа. В каждом слое необходимо определить данные, которые будут подвергнуты инверсии. Это так называемые существенные значения, которые получаются путем осреднения показаний по глубине. А для микрокаротажа - еще и осреднение по всем четырем лапам. В итоге имеем семь показаний Н01Ь и три - М1СК Параметры интерпретационной модели и чувствительность зондов к ним приведены в табл. 1. Знак «+» означает наличие чувствительности к соответствующему параметру.
Ключевой особенностью методики является общая чувствительность двух зондовых систем к параметрам промытой зоны. В процессе подбора -минимизации функционала невязки - через этот параметр происходит согласование данных двух приборов. В результате мы получаем геоэлектрическую модель, а также распределение толщины глинистой корки на интервале всего коллектора. Результаты инверсии приведены на рис. 4.
Рис. 4. Динамика роста корки и геоэлектрическая модель коллектора через неделю после первого каротажа
Справа - геоэлектрическая модель среды, слева - толщина глинистой корки, кривая «1».
Необходимо отметить, что эти результаты соответствуют первым часам после бурения, поэтому хорошо выделяется только высокоомная промытая зона. Сразу за ней следует неизмененная часть пласта. Такая модель объясняется поршневым характером вытеснения пластовых флюидов на малых временах после бурения. С течением времени следует ожидать образования зоны смешения фильтрата бурового раствора с соленой пластовой водой.
Далее сравним результаты инверсии данных разновременных каротажей (№ 1 и 6). На рис. 4 проиллюстрирована динамика роста корки, а также геоэлектрическая модель коллектора через неделю после первого каротажа. Видно, что фильтрат бурового раствора проникает до глубины 0.4-0.6 м, причем хорошо выделяется зона смешения флюидов.
Полученные распределения УЭС - представление профиля в виде кусочно-постоянной функции - является традиционным в каротаже. Такие диаграммы наглядны, и поэтому широко используются в пакетах обработки каротажных данных. Однако, строго говоря, такой профиль физически невозможен. В радиальном направлении параметры пласта меняются непрерывно, и любое интегральное представление содержит в себе ошибку.
В работе [1] предлагается рассматривать непрерывную зависимость УЭС от расстояния от скважины. Для водонасыщенного коллектора значения УЭС р(г) определяются по распределению концентрации солей С(г) в зоне проникновения [2]. Для этого используется обобщенная формула Арчи:
р(г) = Ам-[С(г) + С’оГР.
Здесь коэффициент Ам=А-т~с1 и зависит от пористости пород т; Со отражает соленость остаточной воды, параметры А = 1.1, д = 1.7. Нами проведена гидродинамическая инверсия.
В такой гидродинамической инверсии подбираемыми параметрами являются 11 - глубина промытой зоны, 12 - глубина зоны проникновения, С0. На рис. 5 представлены результаты такой инверсии: объем фильтрата, пористость, толщина глинистой корки и распределение УЭС.
Объем фильтрата изменяется соответственно изменению проницаемости пластов. Для оценки проницаемости коллектора использована одномерная радиальная модель зоны проникновения [2]. В начале и конце коллектора имеется переслаивание песчаников с глинистыми породами. На этих интервалах проницаемость определить затруднительно. В средней части можно выделить три довольно однородных слоя. Для них были получены следующие значения проницаемостей: к(г е [527.0,529.0]) « 20 мД;
530.0,532.07,) ~ 50 мД; к(: е 532.0,535.0])~ 30 мД.
Выводы. Предлагаемая методика комплексной обработки данных индукционного и микрокаротажа позволяет описать динамику развития зоны проникновения и роста глинистой корки. Полученные результаты позволяют классифицировать пласты коллектора по проницаемости. Подбор параметров модели производится с учетом ошибок измерений каждого зонда, что повышает достоверность результатов.
Радиальная глубина, м
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 01 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6
Рис. 5. Результаты гидродинамической инверсии БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Ельцов И.Н., Кашеваров А.А., Эпов М.И. Обобщение формулы Арчи и типы радиального распределения УЭС в прискважинной зоне // Геофизический вестник. - 2004.
- № 7. - С. 9-14.
2. Кашеваров А.А., Ельцов И.Н., Эпов М.И. Гидродинамическая модель формирования зоны проникновения при бурении скважин // ПМТФ. - 2003. - Т. 44. - № 6.
- С. 148-157.
© Ю.Е. Антонов, А.А. Кашеваров, И.Н. Ельцов, 2008
