脈衝中子雙譜飽和度測井方法
2023-12-11 17:39:47
專利名稱：脈衝中子雙譜飽和度測井方法
技術領域：
本發明涉及一種脈衝中子壽命測井方法。
背景技術：
中子壽命測井，是在井眼中用脈衝中子發生器按設定的時序發射能量為14MeV的中子束，能量高的快中子先經非彈性散射失去部分能量而轉化為中等能量的中子並伴隨非彈伽馬輻射，再經彈性散射進一步慢化轉變為熱中子，熱中子逐漸被俘獲並產生俘獲伽馬輻射。熱中子在地層裡的平均壽命τ與地層巖性、地層水礦化度、孔隙度及含水飽和度相關。當地層巖性、地層水礦化度和孔隙度已知或可測時，測定中子壽命即可求出儲集層的油、氣、水飽和度。
當前測量地層中子壽命的主要方法是在離中子源適當距離處安裝一個或兩個伽馬探測器，記錄俘獲伽馬射線在各時間道的計數，即伽馬時間譜。由時間道計數隨時間變化的斜率求出地層的中子壽命τ或與其成反比的宏觀俘獲截面∑。測量地層中子壽命的另一種方法是用中子探測器測量熱中子計數時間譜，由時間道計數衰減率求地層的熱中子壽命或宏觀俘獲截面。
發明內容
本發明提出一種脈衝中子雙譜飽和度測井方法，用一套裝有熱中子探測器、俘獲伽馬探測器和自然伽馬探測器的下井儀器，同步或選擇測量熱中子時間譜、俘獲伽馬時間譜、俘獲伽馬能譜和自然伽馬能譜。其中雙譜是指熱中子時間譜和俘獲伽馬時間譜，構成本方法的核心信息，其它為輔助信息。
熱中子時間譜只反映快中子慢化和熱中子被俘獲的過程，不包含與自然伽馬、中子活化和俘獲伽馬的產額及伽馬射線與周圍介質相互作用過程的信息，而俘獲伽馬時間譜卻包含中子和伽馬與周圍介質相互作用全過程的所有信息。用多尺度分析和數據融合方法使兩類數據攜帶的信息在優選的尺度上優勢互補，對地層做全面描述，能更全面地反映地層的特性，更準確地識別油、氣、水層。
一種脈衝中子雙譜飽和度測井方法，其特殊之處在於，其包括以下步驟1]採集測井數據
在套管井中用脈衝中子雙譜飽和度測井儀連續採集測井數據；所述的測井數據包括熱中子時間譜、俘獲伽馬時間譜、熱中子總計數率、俘獲伽馬總計數率、自然伽馬總計數率。
2]對熱中子時間譜、俘獲伽馬時間譜進行深度-時間二維濾波，對俘獲伽馬能譜和自然伽馬能譜做深度-能量二維濾波所述深度-時間二維濾波包括深度域的縱向濾波和在時間域的橫向濾波；所述深度-能量二維濾波包括深度域的縱向濾波和在能量域的橫向濾波；所述縱向濾波和橫向濾波的方法包括Kalman濾波、多點平滑濾波或多尺度濾波；濾波後在每個深度點獲得一對光滑的隨時間衰減的多指數曲線，在深度-時間域中獲得兩個二維數組，構成反映地層性質隨深度變化的兩幀數字圖像；而在深度-能量域中獲得兩個二維數組，構成反映地層性質隨深度變化的兩幀數字圖像；3]對濾波後的數據進行歸一化處理所述歸一化處理的步驟包括計算每個採樣點的歸一化測井值f=f-fminfmax-fmin100]]>式中fmin為測井曲線的最小值，fmax為測井曲線的最大值，f為測井曲線的採樣點數據；4]對歸一化處理後的數據進行多尺度分解所述橫向時間軸時間譜多尺度分解的方法包括多指數擬合法和小波分解法，所述縱向深度軸多尺度分解的方法主要指小波分解法；5]對分解後的數據進行重構和融合所述對測井數據進行重構和融合包括在原始數據、參數、決策三個層次上分別進行時間譜、壽命譜、∑譜、能譜和同類及非同類測井曲線的重構和融合，具體步驟包括5.1]以小波模極大重構算法為基礎，選用低頻係數加權、高頻係數取絕對值較大的融合規則，對同類或多類測井數據進行小波重構得到融合小波金字塔；5.2]對融合後的小波金字塔進行小波逆變換實現各個層次的數據重構；5.3]採用熵、均值和方差作為評判標準，對融合數據進行定量評價均值、方差數據反映峰值信息；信息熵數據反映空間細節信息；峰值信噪比、相關係數反映頻譜信息；
6]顯示測井圖像和測井曲線所述的測井圖像和測井曲線包括以下圖像和曲線中的至少一組①深度-時間彩色圖像濾波後在每個深度點上得一條平滑的多指數衰減曲線，在被測剖面上得到一幅深度-時間二維平面上的數字圖像；對該數組進行可視化處理，用色柱標定信號幅度，得到一幅反映地層深度-時間特徵的彩色圖像；②深度-壽命或深度-∑彩色圖像中子壽命τ與熱中子宏觀俘獲截面∑成反比，τ分布很容易轉變為∑分布；經時間-壽命或時間-截面域的轉換，在每個採樣點上都得到一條τ或∑分布曲線，在被測剖面上得到一幅深度-壽命或深度-∑二維平面上的數字圖像；用色柱標定信號幅度，得到一幅反映地層特性隨深度變化的τ或∑分布彩色圖像；③所述的測井曲線包括熱中子和俘獲伽馬總計數率、特徵時間門和能窗計數率及其比值、熱中子壽命和宏觀俘獲截面；經標準井檢驗選定的，由多尺度分解得到的對含油飽和度或巖性分辨能力好的分量曲線；經標準井檢驗選定的，由多尺度數據重建和融合得到的對含油飽和度或巖性分辨能力好的重建和融合曲線；裸眼井和實時油、氣、水飽和度曲線；上述脈衝中子雙譜飽和度測井方法還包括進行地質解釋的步驟所述進行地質解釋的步驟包括以下圖像和曲線中的至少一種①深度-時間譜中子和俘獲伽馬計數率在不同深度點上隨時間的衰減曲線可分為井眼、過度、地層三個時段，地層段計數率的衰減率越高則熱中子壽命越短，含油飽和度越低；②利用壽命譜或∑譜作為區分低礦化度水層和剩餘油氣層的依據壽命τ分布比單一的τ值更能反映地層的全貌，用τ分布特徵峰或選定的門寬Δτ內的平均值求地層中子壽命更能反映地層核參數的統計特性；用測井解釋通用的體積模型，由∑分布可得到含水飽和度SW的分布圖，含水飽和度SW的分布圖能更確切地描繪出油水分布。
上述的多尺度濾波的步驟包括1]選取具有一定的緊支撐性、對稱性和平滑性的正交小波基；2]選擇小波並確定其分解層次N，然後對數據進行N層小波分解，即在某尺度i上，對給定的核測井信號序列x(i，k)∈Vil2(Z)(k∈Z)，通過一個脈衝響應為h(k)的低通濾波器，獲得粗尺度上(低頻段)的平滑信號xV(i-1，k)∈Vi-1xV(i-1,l)=kh(2l-k)x(i,k)]]>信號x(i，k)在低通濾波器中丟失的「細節信號」，由x(i，k)通過一個脈衝響應是g(k)的高通濾波器得到細尺度上(高頻段)的細節信號xD(i-1，k)∈Di-1xD(i-1,l)=kg(2l-k)x(i,k)]]>下標D表示x(i，k)在細節信號空間Di-1上的投影；3]逐次進行上述步驟可實現N層的多尺度分解，得到2N個不同的頻帶，包含N個高頻信號和N個低頻信號；4]對第1層到第N層的每一層高頻係數選擇一個閾值進行軟閾值量化處理；由小波分解的第N層低頻係數和經過量化處理後的第1層到第N層的高頻係數，進行測井數據的重構，重構信號中只包含有用信息。
上述的小波模極大重構算法的步驟包括1]設測井儀器接收到的信號為f(x)，Morlet連續小波變換定義為Wf(a,b)=f,ab>=1|a|-+f(x)(x-ba)dx]]>式中Morlet小波基函數為(x)=e-x2/2ei0x]]>a和b分別為尺度因子和位移因子；2]對信號進行小波分析，可以得到不同尺度a的評估信號在不同空間段的大量係數，即相應的小波係數Wf(a，b)；並用色譜圖的方式表示，在色譜圖中，用顏色的變化來表示係數的大小；
3]得到某一尺度a時的小波係數曲線，這條曲線能夠直觀顯示小波係數與被分析信號之間的相似程度，且可以通過控制a的大小，使小波係數曲線和某些參數具有一定的相關性。
上述的測井數據還包括俘獲伽馬能譜、自然伽馬能譜和井溫、壓力及套管接箍數據。
上述的脈衝中子雙譜飽和度測井儀，包括測井儀殼體5和在殼體內的脈衝中子發生器1、熱中子探測器2、俘獲伽馬探測器3及自然伽馬探測器4；其中熱中子探測器2與脈衝中子發生器1之間的距離為300-400mm；俘獲伽馬探測器3與脈衝中子發生器1之間的距離為450-550mm；自然伽馬探測器4與脈衝中子發生器1之間的距離為700-1000mm。
上述脈衝中子雙譜飽和度測井儀可工作在NTS模式、CTS模式、DTS模式三種測量模式下，所述NTS模式只採集熱中子時間譜；所述CTS模式-只採集俘獲伽馬時間譜；所述DTS模式可同時採集熱中子時間譜和俘獲伽馬時間譜。
上述熱中子探測器2與脈衝中子發生器1之間的距離為350mm；俘獲伽馬探測器3與脈衝中子發生器1之間的距離為500mm；自然伽馬探測器4與脈衝中子發生器1之間的距離為900mm。
上述熱中子探測器2為3He計數管；所述俘獲伽馬探測器3為閃爍譜儀；所述自然伽馬探測器4為閃爍譜儀。
上述的脈衝中子雙譜飽和度測井儀包括溫度計、壓力計和套管接箍定位器。
本發明方法的優點是一次下井在相同環境下可同時採集熱中子時間譜、俘獲伽馬時間譜，使兩種中子壽命測井方法優勢互補，擴大了對環境的適應範圍，對雙譜做綜合處理可得到更精確的計算結果，提高了對油氣水層的識別能力。
圖1是實現本發明方法的一種脈衝中子雙譜流體飽和度測井儀結構示意圖，其中1-脈衝中子發生器，2-熱中子探測器，3-俘獲伽馬探測器，4-自然伽馬探測器，5-測井儀殼體。
圖2為多尺度分解-融合-重建示意圖，給出從兩個探測器得到的數據尺度分解、融合和重建過程。
圖3是大港板橋地區生產井的熱中子計數率色譜圖、中子壽命曲線(τ)和宏觀俘獲截面曲線。研究井段為3050-3120m深度段，井下為鋼套管，該井砂巖水層孔隙度為18-23％，地層水礦化度為7.091g/l。圖中給出熱中子計數率色譜圖，以及中子壽命曲線(τ)和宏觀俘獲俘獲截面曲線(SIGMA)，色譜圖中顏色從右往左的變化代表熱中子計數率從低值到高值。從色譜圖可以看出，3101-3106m井段，熱中子計數率隨時間的衰減最慢，3059-3061m井段和3072-3074m井段，熱中子衰減緩慢。與圖中GR(自然伽馬)和SP(自然電位)曲線對比，可以看出23號層和25號層為儲集層。第28號層SP無反應，但GR顯示為低值。從色譜圖可以看出，上述3個地層為儲集層，熱中子計數率隨時間衰減緩慢。而泥巖層對熱中子的俘獲能力強，熱中子衰減快，在色譜圖上顯示顏色變化快，如3098-3100m井段。此外，通過色譜圖和SIGMA曲線相對比，可判斷儲集層含油性。含油飽和度越高，熱中子隨時間的衰減越慢，在色譜圖上表現為反映地層特性的熱中子計數率向後延伸，因此判定28號層含油飽和度較高，與解釋結論相符合。
圖4是大港-Y井熱中子計數率經多指數擬合後得到的中子壽命譜，採樣點的深度依次為3103.5m、3057m和3088.8m。根據解釋結論，這些深度點分別與油層，含油水層和泥巖層相對應，用選定的時間門計算得到地層宏觀俘獲截面依次為10.29c.u.，19.8c.u.和31c.u.。在進行多指數擬合時，選取時間道為300-1170μs，即主要反映地層信息的熱中子計數率進行擬合。在三個採樣點上得到的熱中子壽命譜的形態明顯不同，深度點3103.5m、3057m和3088.8m的壽命譜主峰對應的中子壽命分別為316.2278μs、227.5846μs和163.7894μs；相應的地層宏觀俘獲截面分別為14.3884c.u.，19.9926c.u.和27.7796c.u.，與前面計算所得的∑值基本相符。油層的熱中子壽命最長，泥巖的熱中子壽命最短，油水同層的熱中子壽命介於二者之間。這說明根據中子壽命譜可以判別泥巖層、油水層以及油層。
具體實施例方式
本發明的核心技術是用脈衝中子雙譜飽和度測井儀在套管井中採集熱中子和俘獲伽馬雙時間譜，經綜合處理得到精確度高的剩餘油氣和含水飽和度。具體包括1、數據採集根據井眼、地質條件和測井目的制定施工方案，選擇測井模式。脈衝中子雙譜飽和度測井儀可選用三種測量模式NTS模式-只採集熱中子時間譜；CTS模式-只採集俘獲伽馬時間譜；DTS模式-同時採集熱中子時間譜和俘獲伽馬時間譜，即雙譜採集模式。用脈衝中子雙譜飽和度測井儀在套管井中採集熱中子時間譜、俘獲伽馬時間譜、俘獲伽馬能譜、自然伽馬能譜和井溫、壓力及套管接箍等輔助數據。還可包括熱中子總計數率、俘獲伽馬總計數率、自然伽馬總計數率，下井儀器在每一深度點上，當中子發射停息後，用儀器串中安裝的氦-3熱中子探測器，按設定的時序記錄各時間道的熱中子計數，即熱中子時間譜。時間道的道寬，即採樣間隔的隱含值為30μs，可依據被測剖面地層的熱中子壽命變化範圍自動調節或人工設定。在採集熱中子時間譜的同時，安裝在同一儀器串中的閃爍伽馬探測器，以相同的時序記錄俘獲伽馬時間譜。熱中子時間譜和俘獲伽馬時間譜的採樣間隔相同，但伽馬探測器源距較長在空域中尺度較粗。同時採集的俘獲伽馬能譜和自然伽馬能譜，可用以劃分地層、識別巖性、做簡單元素分析和與裸眼井測井曲線進行對比等，為時間譜的處理與解釋提供輔助信息。脈衝中子雙譜飽和度測井儀，包括附圖1所示的測井儀殼體5和在殼體內的脈衝中子發生器1、熱中子探測器2、俘獲伽馬探測器3及自然伽馬探測器4。其中熱中子探測器2與脈衝中子發生器1之間的距離為300-400mm；俘獲伽馬探測器3與脈衝中子發生器1之間的距離為450-550mm；自然伽馬探測器4與脈衝中子發生器1之間的距離為700-1000mm。熱中子探測器2為3He計數管；俘獲伽馬探測器3為閃爍譜儀；自然伽馬探測器4為閃爍譜儀。儀器中還安裝了溫度、壓力計和套管接箍定位器。
2、數據濾波和轉換下井儀器在井眼中移動，在每個深度點採集到一組熱中子時間譜和俘獲伽馬時間譜。對整個測量井段，每個時間譜都是一個深度-時間兩維數組，數組中的每個元素即直接測到的每個原始數據都包含統計誤差。採集到的初始譜要經過處理和轉換才能消除誤差並從中得到地層的物理和儲集參數。
(1)對每一時間譜做深度-時間二維濾波，對俘獲伽馬能譜和自然伽馬能譜做能量-深度二維-濾波。濾波的方法包括Kalman濾波、多點擬合濾波、多點平滑濾波或多尺度濾波。
離散卡爾曼估計狀態方程、探測方程和變量的初始統計特性分別為X(k+1)＝A(k+1，k)X(k)+G(k+1，k)U(k)+Γ(k+1，k)W(k)(7)
Z(k)＝C(k)X(k)+Y(k)+V(k) (8)E[X(t0)]=m0P(t0)=E{[X(t0)-m0][X(t0)-m0]T}---(9)]]>式中，X(k)為控制過程的n維狀態向量，U(k)為r維控制向量，W(k)是均值為零的P維白噪聲向量，A(k)為n×n矩陣，B(k)為n×r矩陣，F(k)為n×p矩陣，Z(k)為m維矩陣。
卡爾曼估計就是按規定的準則，從觀測系列Z(0)，Z(1)，…，Z(k)找出X(j)的線性最優估計 使得估值 與X(j)之間誤差的方差為最小。
卡爾曼估計分為三類j＞k稱為預測(或外推)問題，即從觀測系列Z(0)，Z(1)，…，Z(k)找出X(k+1)的線性最優估計 j＝k稱為濾波(或估計)問題，即從觀測系列Z(0)，Z(1)，…，Z(k)找出X(k)的線性最優估計 j＜k稱為平滑(或內插)問題，即從觀測系列Z(0)，Z(1)，…，Z(k)找出X(k-1)的線性最優估計 離散系統卡爾曼最優預測估計方程為X^(k+1|k)=A(k+1,k)X^(k|k-1)+G(k+1,k)U(k)+K(k)[Z(k)-C(k)X^(k|k-1)-Y(k)]---(10)]]>而卡爾曼最優濾波估計方程為X^(k+1|k+1)=X^(k+1|k)+K(k+1)[Z(k+1)-C(k+1)X^(k+1|k)-Y(k)]---(11)]]>即先求出最優預測估計值 再把實際觀測到的Z(k+1)與它到來前得到的觀測值的預測值 進行比較，若兩者不相等則對 進行修正，以獲得最優濾波估計 在任一深度點採集的熱中子時間譜和俘獲伽馬時間譜中第i個時間道的計數，包含著中子壽命不同的j＝1，…，n種介質的貢獻和統計誤差，可表示為多指數函數(12)。測井時在每個深度點測得的時間譜可做實時卡爾曼濾波，以壓制每個時間道的計數中包含的統計誤差。同一時間道在不同深度點的數據之間也包含統計誤差，經低通濾波可在縱向上獲得一組光滑曲線。經過時間-深度域二維卡爾曼濾波，在每個深度點的時間譜描繪的將是一條光滑的多指數曲線，而在時間-深度域平面上看，是一個二維數組，可描繪出一組光滑的隨地層性質而變化的時間門曲線。在一個深度點上採集到的第i個時窗計數，在濾波前表示為(12)式，而濾波後變為(13)式。
Ni=j=1najexp[-tj]+i---(12)]]>Ni=j=1najexp[-tj]---(13)]]>式中，衰減時間t＝iΔt，i＝1，...，m為道址，Δt為道寬。τj是第j種介質的中子壽命，aj是j種分量在起始道的幅度，εi是道計數中的統計誤差。
在均勻無限介質中，(13)式可簡化為N(t)＝a exp(-t/τ) (14)兩邊取對數得一直線方程，由直線的斜率則可求出熱中子壽命τ的倒數。
當前測井界使用的公式為以下的雙指數式N(t)＝a1exp(-t/τ1)+a2exp(-t/τ2) (15)當井眼介質中子壽命τ1＜＜τ2時，在時域的後段可求出地層的中子壽命τ2。
濾波後的數據經歸一化處理，以便於信息的尺度分解和重構。
(2)對濾波後的時間譜做從時域到壽命域的轉換由(13)式表示的時間道計數構成的時間譜數據，可寫成矩陣方程Y＝AP (16)式中，Ym×1＝(N1，N2，Λ，Nm)T(17)Pn×1＝(p1，p2，ΛΛpn)T(18) 矩陣(17)為道計數矩陣；矩陣(18)為所要反演計算的各個壽命值所對應的計數分量的起始道計數，由此得到各分量所佔的份額，即τ分布。壽命譜中的τ值是預先指定的壽命布點系列，可在地層熱中子最小-最大壽命區間內均勻選點，也可採用2的冪次方布點。矩陣(16)可能是超定的、正定的或是欠定的，這取決於測量求得的道計數的個數與壽命譜布點數的多少。求解式(16)也就實現了壽命譜的多指數反演。這在數學上是一個非適定問題，可採用迭代的方法求解。
τ分布比單一的τ值更能反映地層的全貌，用τ分布特徵峰或選定的門寬Δτ內的平均值求地層中子壽命更能反映地層核參數的統計特性。
(3)對濾波後的信號做多尺度分析對核測井曲線做小波分析，可將時間或深度一維函數轉變為尺度-時間或尺度-深度二維函數，將信號分解為尺度不同的分量。
在某尺度i上，對給定的測井信號序列x(i，k)∈Vil2(Z)(k∈Z)，通過一個脈衝響應為h(k)的低通濾波器可以獲得粗尺度上的平滑信號xV(i-1，k)∈Vi-1(20)xV(i-1,l)=kh(2l-k)x(i,k)---(21)]]>信號x(i，k)在低通濾波器中丟失的「細節信號」可以由x(i，k)通過一個脈衝響應是g(k)的高通濾波器得到xD(i-1，k)∈Di-1(22)xD(i-1,l)=kg(2l-k)x(i,k)---(23)]]>下標D表示x(i，k)在細節信號空間Di-1上的投影。
這樣，在尺度i上的信號x(i，k)就被分解為高頻和低頻兩個分量。對核測井數據進行N層的多尺度分解，可得到2N個不同的頻帶，其中包含N個高頻帶和N個低頻帶。對各種尺度上的低頻和高頻信號進行觀察、分析和比較，可確定各個尺度的信號與地層空間和物理參數的相關性，低頻信號能夠較好地反映測井曲線中包含的地層概貌信息，而高頻信號能反映地層的細節。
時間譜、τ分布、總計數、時間段計數、各種核參數和儲層參數隨深度的變化曲線，都可進行尺度分解。如對時間譜和τ分布做多尺度分解，可選出受井眼環境影響最小而最能反映地層中子壽命變化的尺度。
3]對濾波後的數據進行歸一化處理所述歸一化處理的步驟包括計算每個採樣點的歸一化測井值f=f-fminfmax-fmin100---(5)]]>式中fmin為測井曲線的最小值，fmax為測井曲線的最大值，f為測井曲線的採樣點數據。
4]對歸一化處理後的數據進行多尺度分解，橫向時間軸時間譜多尺度分解的方法包括多指數擬合法和小波分解法，縱向深度軸多尺度分解的方法主要指小波分解法。
5]對核測井雙譜數據做多尺度信息融合信息融合是指利用計算機技術對按時序獲得的若干傳感器的觀測信息在一定準則下加以自動分析、優化綜合，以完成所需的決策和估計任務而進行的信息處理過程。信息融合的核心是指對來自多個傳感器的數據進行多級別、多方面、多層次的處理，從而產生新的有意義的信息，而這種新信息是任何單一傳感器所無法獲得的。系統中採用的所有傳感器都必須在採樣速率、觀測領域和範圍等方面兼容，它們還必須提供互補的信息以改善推論的質量。傳感器的重複觀測信號通過冗餘信息可提高系統的可靠性。
多尺度數據融合，如選定分量的線性組合，可在原始數據、物理參數和儲層參數、決策三個層次上進行。從同類探測器採集的數據可在各個層次上融合，非同類探測器採集的數據可在參數和決策層次上融合。
脈衝中子雙譜飽和度測井儀可測得熱中子和俘獲伽馬兩個時間譜，分別記做數據N1和數據N2，見圖2。對時間譜，熱中子和俘獲伽馬探測器可看成是同類的。對這兩列數據進行尺度分解，即對原始數據分別進行低、高通濾波，分解為含有不同頻率成分的兩個子數據。a為低頻逼近信號，d為高頻細節信息。再根據需要，對低頻子數據重複上面的過程，逐步實現這兩列數據的小波塔形分解。然後在各個分解層進行融合處理，得到融合小波金字塔，再對融合後的小波金字塔進行小波逆變換就可得到所需的重構數據N3。
中子壽命測井、碳氧比能譜測井、電阻率測井得到的含水飽和度Sw1、Sw2和Sw3可在參數級做多尺度分解和融合。
數據融合效果可採用三類統計參數來進行分析與評價第一類反映峰值信息，如均值、方差；第二類反映空間細節信息，如信息熵；第三類反映頻譜信息，如峰值信噪比、相關係數。信噪比越高，說明融合效果越好。
重構和融合的步驟包括5.1]以小波模極大重構算法為基礎，選用低頻係數加權、高頻係數取絕對值較大的融合規則，對同類或多類測井數據進行小波重構得到融合小波金字塔。
所述小波模極大重構算法的步驟包括5.1.1]設測井儀器接收到的信號為f(x)，Morlet連續小波變換定義為Wf(a,b)=f,ab>=1|a|-+f(x)(x-ba)dx---(6)]]>式中Morlet小波基函數為(x)=e-x2/2ei0x---(7)]]>a和b分別為尺度因子和位移因子。
5.1.2]對信號進行小波分析，可以得到不同尺度a的評估信號在不同空間段的大量係數，即相應的小波係數Wf(a，b)；並用色譜圖的方式表示，在色譜圖中，用顏色的變化來表示係數的大小；5.1.3]得到某一尺度a時的小波係數曲線，這條曲線能夠直觀顯示小波係數與被分析信號之間的相似程度，且可以通過控制a的大小，使小波係數曲線和某些參數具有一定的相關性。
5.2]對融合後的小波金字塔進行小波逆變換實現各個層次的數據重構。
5.3]採用熵、均值和方差作為評判標準，對融合數據進行定量評價均值、方差數據反映峰值信息；信息熵數據反映空間細節信息；峰值信噪比、相關係數反映頻譜信息。
6]數據後處理成果顯示和解釋6.1]深度-時間彩色圖像濾波後在每個深度點上得一條平滑的多指數衰減曲線，在被測剖面上得到一幅深度-時間二維平面上的數字圖像。對該數組進行可視化處理，用色柱標定信號幅度，得到一幅反映地層深度-時間特徵的彩色圖像，作為定性識別水層和剩餘油層的依據。同樣，壽命譜和能譜也是二維平面上的數字圖像，也可顯示為彩色圖像。
6.2]深度-壽命或深度-∑彩色圖像中子壽命τ與熱中子宏觀俘獲截面∑成反比，τ分布很容易轉變為∑分布。經時間-壽命或時間-截面域的轉換，在每個採樣點上都得到一條τ或∑分布曲線，在被測剖面上得到一幅深度-壽命或深度-∑二維平面上的數字圖像。用色柱標定信號幅度，得到一幅反映地層特性隨深度變化的τ或∑分布彩色圖像。用測井解釋通用的體積模型，由∑分布可得到含水飽和度SW的分布圖。含水飽和度SW的分布圖能更確切地描繪出油水分布。
6.3]所述的測井曲線包括熱中子和俘獲伽馬總計數率、特徵時間門和能窗計數率及其比值、熱中子壽命和宏觀俘獲截面；經標準井檢驗選定的，由多尺度分解得到的對含油飽和度或巖性分辨能力好的分量曲線；經標準井檢驗選定的，由多尺度數據重建和融合得到的對含油飽和度或巖性分辨能力好的重建和融合曲線；裸眼井和實時油、氣、水飽和度曲線。
進行地質解釋的方法包括7.1]深度-時間譜中子和俘獲伽馬計數率在不同深度點上隨時間的衰減曲線可分為井眼、過度、地層三個時段，地層段計數率的衰減率越高則熱中子壽命越短，含油飽和度越低。
7.2]利用壽命譜或∑譜作為區分低礦化度水層和剩餘油氣層的依據壽命τ分布比單一的τ值更能反映地層的全貌，用τ分布特徵峰或選定的門寬Δτ內的平均值求地層中子壽命更能反映地層核參數的統計特性；用測井解釋通用的體積模型，由∑分布可得到含水飽和度SW的分布圖，含水飽和度SW的分布圖能更確切地描繪出油水分布。
權利要求
1.一種脈衝中子雙譜飽和度測井方法，其特徵在於，其包括以下步驟1]採集測井數據在套管井中用脈衝中子雙譜飽和度測井儀連續採集測井數據；所述的測井數據包括熱中子時間譜、俘獲伽馬時間譜、熱中子總計數率、俘獲伽馬總計數率、自然伽馬總計數率；2]對熱中子時間譜、俘獲伽馬時間譜進行深度-時間二維濾波，對俘獲伽馬能譜和自然伽馬能譜做深度-能量二維濾波所述深度-時間二維濾波包括深度域的縱向濾波和在時間域的橫向濾波；所述深度-能量二維濾波包括深度域的縱向濾波和在能量域的橫向濾波；所述縱向濾波和橫向濾波的方法包括Kalman濾波、多點平滑濾波或多尺度濾波；濾波後在每個深度點獲得一對光滑的隨時間衰減的多指數曲線，在深度-時間域中獲得兩個二維數組，構成反映地層性質隨深度變化的兩幀數字圖像；而在深度-能量域中獲得兩個二維數組，構成反映地層性質隨深度變化的兩幀數字圖像；3]對濾波後的數據進行歸一化處理所述歸一化處理的步驟包括計算每個採樣點的歸一化測井值f=f-fminfmax-fmin100]]>式中fmin為測井曲線的最小值，fmax為測井曲線的最大值，f為測井曲線的採樣點數據；4]對歸一化處理後的數據進行多尺度分解所述橫向時間軸時間譜多尺度分解的方法包括多指數擬合法和小波分解法，所述縱向深度軸多尺度分解的方法主要指小波分解法；5]對分解後的數據進行重構和融合所述對測井數據進行重構和融合包括在原始數據、參數、決策三個層次上分別進行時間譜、壽命譜、∑譜、能譜和同類及非同類測井曲線的重構和融合，具體步驟包括5.1]以小波模極大重構算法為基礎，選用低頻係數加權、高頻係數取絕對值較大的融合規則，對同類或多類測井數據進行小波重構得到融合小波金字塔；5.2]對融合後的小波金字塔進行小波逆變換實現各個層次的數據重構；5.3]採用熵、均值和方差作為評判標準，對融合數據進行定量評價均值、方差數據反映峰值信息；信息熵數據反映空間細節信息；峰值信噪比、相關係數反映頻譜信息；6]顯示測井圖像和測井曲線所述的測井圖像和測井曲線包括以下圖像和曲線中的至少一組①深度-時間彩色圖像濾波後在每個深度點上得一條平滑的多指數衰減曲線，在被測剖面上得到一幅深度-時間二維平面上的數字圖像；對該數組進行可視化處理，用色柱標定信號幅度，得到一幅反映地層深度-時間特徵的彩色圖像；②深度-壽命或深度-∑彩色圖像中子壽命τ與熱中子宏觀俘獲截面∑成反比，τ分布很容易轉變為∑分布；經時間-壽命或時間-截面域的轉換，在每個採樣點上都得到一條τ或∑分布曲線，在被測剖面上得到一幅深度-壽命或深度-∑二維平面上的數字圖像；用色柱標定信號幅度，得到一幅反映地層特性隨深度變化的τ或∑分布彩色圖像；③所述的測井曲線包括熱中子和俘獲伽馬總計數率、特徵時間門和能窗計數率及其比值、熱中子壽命和宏觀俘獲截面；經標準井檢驗選定的，由多尺度分解得到的對含油飽和度或巖性分辨能力好的分量曲線；經標準井檢驗選定的，由多尺度數據重建和融合得到的對含油飽和度或巖性分辨能力好的重建和融合曲線；裸眼井和實時油、氣、水飽和度曲線。
2.根據權利要求1所述的脈衝中子雙譜飽和度測井方法，其特徵在於所述脈衝中子雙譜飽和度測井方法包括進行地質解釋的步驟所述進行地質解釋的步驟包括以下圖像和曲線中的至少一種①深度-時間譜中子和俘獲伽馬計數率在不同深度點上隨時間的衰減曲線可分為井眼、過度、地層三個時段，地層段計數率的衰減率越高則熱中子壽命越短，含油飽和度越低；②利用壽命譜或∑譜作為區分低礦化度水層和剩餘油氣層的依據壽命τ分布比單一的τ值更能反映地層的全貌，用τ分布特徵峰或選定的門寬Δτ內的平均值求地層中子壽命更能反映地層核參數的統計特性；用測井解釋通用的體積模型，由∑分布可得到含水飽和度SW的分布圖，含水飽和度SW的分布圖能更確切地描繪出油水分布。
3.根據權利要求1或2所述的脈衝中子雙譜飽和度測井方法，其特徵在於所述的多尺度濾波的步驟包括1]選取具有一定的緊支撐性、對稱性和平滑性的正交小波基；2]選擇小波並確定其分解層次N，然後對數據進行N層小波分解，即在某尺度i上，對給定的核測井信號序列x(i，k)∈Vil2(Z)(k∈Z)，通過一個脈衝響應為h(k)的低通濾波器，獲得粗尺度上(低頻段)的平滑信號xV(i-1，k)∈Vi-1xV(i-1,l)=kh(2l-k)x(i,k)]]>信號x(i，k)在低通濾波器中丟失的「細節信號」，由x(i，k)通過一個脈衝響應是g(k)的高通濾波器得到細尺度上(高頻段)的細節信號xD(i-1，k)∈Di-1xD(i-1,l)=kg(2l-k)x(i,k)]]>下標D表示x(i，k)在細節信號空間Di-1上的投影；3]逐次進行上述步驟可實現N層的多尺度分解，得到2N個不同的頻帶，包含N個高頻信號和N個低頻信號；4]對第1層到第N層的每一層高頻係數選擇一個閾值進行軟閾值量化處理；由小波分解的第N層低頻係數和經過量化處理後的第1層到第N層的高頻係數，進行測井數據的重構，重構信號中只包含有用信息。
4.根據權利要求1或2所述的脈衝中子雙譜飽和度測井方法，其特徵在於所述的小波模極大重構算法的步驟包括1]設測井儀器接收到的信號為f(x)，Morlet連續小波變換定義為Wf(a,b)=f,ab=1|a|-+f(x)(x-ba)dx]]>式中Morlet小波基函數為(x)=e-x2/2ei0x]]>a和b分別為尺度因子和位移因子；2]對信號進行小波分析，可以得到不同尺度a的評估信號在不同空間段的大量係數，即相應的小波係數Wf(a，b)；並用色譜圖的方式表示，在色譜圖中，用顏色的變化來表示係數的大小；3]得到某一尺度a時的小波係數曲線，這條曲線能夠直觀顯示小波係數與被分析信號之間的相似程度，且可以通過控制a的大小，使小波係數曲線和某些參數具有一定的相關性。
5.根據權利要求1或2所述的脈衝中子雙譜飽和度測井方法，其特徵在於所述的測井數據還包括俘獲伽馬能譜、自然伽馬能譜和井溫、壓力及套管接箍數據。
6.根據權利要求1或2所述的脈衝中子雙譜飽和度測井方法，其特徵在於所述的脈衝中子雙譜飽和度測井儀，包括測井儀殼體5和在殼體內的脈衝中子發生器1、熱中子探測器2、俘獲伽馬探測器3及自然伽馬探測器4；其中熱中子探測器2與脈衝中子發生器1之間的距離為300-400mm；俘獲伽馬探測器3與脈衝中子發生器1之間的距離為450-550mm；自然伽馬探測器4與脈衝中子發生器1之間的距離為700-1000mm。
7.根據權利要求6所述的脈衝中子雙譜流體飽和度測井儀，其特徵在於所述脈衝中子雙譜飽和度測井儀可工作在NTS模式、CTS模式、DTS模式三種測量模式下，所述NTS模式只採集熱中子時間譜；所述CTS模式-只採集俘獲伽馬時間譜；所述DTS模式可同時採集熱中子時間譜和俘獲伽馬時間譜。
8.根據權利要求6所述的脈衝中子雙譜流體飽和度測井儀，其特徵在於所述熱中子探測器2與脈衝中子發生器1之間的距離為350mm；俘獲伽馬探測器3與脈衝中子發生器1之間的距離為500mm；自然伽馬探測器4與脈衝中子發生器1之間的距離為900mm。
9.根據權利要求8所述的脈衝中子雙譜流體飽和度測井儀，其特徵在於所述熱中子探測器2為3He計數管；所述俘獲伽馬探測器3為閃爍譜儀；所述自然伽馬探測器4為閃爍譜儀。
10.根據權利要求9所述的脈衝中子雙譜流體飽和度測井儀，其特徵在於所述的脈衝中子雙譜飽和度測井儀包括溫度計、壓力計和套管接箍定位器。
全文摘要
本發明涉及脈衝中子雙譜飽和度測井方法，包括以下步驟1.採集測井數據，2.對熱中子時間譜、俘獲伽馬時間譜進行深度－時間二維濾波，對俘獲伽馬能譜和自然伽馬能譜做深度－能量二維濾波，3.對濾波後的數據進行歸一化處理，4.對歸一化處理後的數據進行多尺度分解，5.對分解後的數據進行重構和融合，6.顯示測井圖像和測井曲線，7.進行地質解釋；具有一次下井在相同環境下可同時採集熱中子時間譜、俘獲伽馬時間譜，使兩種中子壽命測井方法優勢互補，擴大了對環境的適應範圍，對雙譜做綜合處理可得到更精確的計算結果，提高了對油氣水層的識別能力的優點。
文檔編號G01V5/14GK101078775SQ20071001816
公開日2007年11月28日 申請日期2007年6月29日 優先權日2007年6月29日
發明者黃隆基, 張鋒, 房文靜, 汪永安, 楊聯會, 張德民, 楊連會, 董謙, 石麗雲 申請人:西安奧華電子儀器有限責任公司