用於次表地層的定量巖性和礦物性評估的方法
2023-04-28 00:05:11
專利名稱：用於次表地層的定量巖性和礦物性評估的方法
技術領域：
本公開內容總體上涉及用於確定地層巖性和礦物性的方法，更具 體地涉及用於利用專家系統和測井數據來確定地層總體巖性、特定巖 性和礦物性的方法。
背景技術：
很長時間以來都存在對這樣的空心測井工具與方法的需求，即其 能夠提供在選定方向地質地層巖性和礦物性的測量結果、提供既靠近 鑽孔又深入地層的礦物性和巖性測量結果、並提供具有高垂直和橫向 解析度的所有這些測量結果。關於儲層巖石巖性和相關礦物的定量信 息不僅對確定特定地層的生產潛力而且對作出碳氫化合物勘探與開釆 的技術與商業決定都是很重要的。例如，通過確定特定地層的熱與成 巖歷史、定義地層中沉澱物的起源(源區域)和沉積環境並將特定礦 物與測井關聯，勘探地質學者可以使用與地層相關的巖石礦物性信息 來減少發現碳氫化合物過程中的危險。地層礦物性信息還可以在勘探 過程中用於估計儲層質量、開發有效的損耗策略並預測巖石-流體相 互作用的效果，同時在生產過程中它可以用於設計研究和完成策略， 例如鑽井泥漿和適當激勵方法(例如有效的酸化或斷裂應用)的選擇。
地層巖性的解釋也是很重要的，包括總體的和特定的。例如，作 為深度的函數，在圍繞鑽井的地層中所存在的巖性成分的定量知識在評定勘探、評估、生產和完成所有各方面時都是有價值的。例如，適 當的應用可以包括相體系結構的區域性研究、估計儲層相的分布、建 立所有層中粘土物質的量、通過表徵地層礦物來識別沉積或成巖相中 的細小和顯著變化及計劃增強的恢復策略。
確定地層巖性和礦物性的傳統方法使用來自井筒的巖心，常常利
用x射線衍射技術等對其進行分析。但是，這種傳統方法是非常耗時
的，而且對於勘探應用中的使用效率不高。因此，通過使用各種測井
工具，通過將測井數據轉換成巖性和/或礦物性測量記錄，進行了估計、 評估和解釋次表地層巖性和礦物性的各種嘗試。
例如，為了確定所選地質區域內這種地層的陽離子交換能力，提 出了用於被鑽孔穿透的次表地層原地檢查的方法。利用自然的伽馬射 線測井，開發出了功能上涉及總伽馬輻射和涉及鉀、鈾和釷能帶輻射 的信號。根據這些方法，可以通過與由伽馬射線光譜儀提供的所選參 數關聯以確定函數關係來確定巖心樣本的陽離子交換能力。於是，相 同及周圍區域中後續鑽孔中地層的陽離子交換能力可以通過使用自然 伽馬射線光鐠儀和這些所建立的關係來原地確定。但是，因為據報導， 陽離子交換能力和通常與粘土或其它類似礦物具有非常小全局關係的 元素相關，而其中粘土或其它類似礦物規定了陽離子交換能力，所以 這種技術看起來具有有限的用途。
現有技術中描述的其它方法提供了作為鑽井深度函數對地層礦
物含量的量化和特徵化。根據這些方法，從測井工具得到的元素數據 可以輸入到元素—礦物變換數學運算中，例如利用多變量統計分析方 法所構造類型的矩陣，以便確定所評估地層中至少 一種或多種主要礦 物的量。根據礦物數量信息和基本測井數據，可以預測或猜測地層礦 物。其它相關方法和相關裝置提出了用於利用伽馬射線光譜術、利用 取自鑽孔並由最小二乘光謙擬合過程進行分析的非彈性散射伽馬射線 光譜來確定地層巖性的方法與裝置，其中利用最小二乘光譜擬合過程
來自地層的所測量光i瞽的作用。在有些報告中，、基於所選元素的校準
7非彈性屈曲荷載，還可以確定來自所測量熱中子俘獲伽馬射線光i普的 元素屈曲荷載的校準估計，從其還可以得到或理論化更多關於地層巖 性的信息。
最近，已經提出了用於量化圍繞鑽孔的地層巖性成分的幾種方 法。這種方法一般涉及來自用於地層的已知測井數據的兩個或多個巖 性成分模型的構造及模型的後續組合，以便確定具有由純成分模型定 義的上限和由成比例混合模型定義的下限的可能解決方案的範圍，由 此允許任何巖性成分的最大濃度在0%到100%之間變化。
4十對礦物性估計的其它才艮告已經由Harvey等人SPWLA 33rd Annual Logging Symposium, pp.l漏18(1992);和Core-Log Integration, Geological Society(London), Vol. 136: pp.25-38(1998)及Hertzog等人 [Society of Petroleum Engineers. SPE paper No. 16792 , pp.447-460(1987); SPE Formation Evaluation, Vol.4, pp.l53-162(1989)
進行了報導。這些技術中的幾種描述了在獲得地層主要元素化學性質 的持續測井中所使用的脈衝中子設備、地層的直接激活及地層的自然 伽馬光i普的使用。這些工具與方法提供了對矽、鋁、鈦、鐵、鈣、鉀、 硫及微量元素釓、釷和鈾還有氫和氯的測量。主要元素到更通用氧化 物形式的變換在朝鑽孔向下每個所測量的深度間隔提供了幾乎完整的 主要元素氧化物分析。但是，巖石的元素成分到礦物和巖性集合的變 換是各種方法的主題，從線性編程和遺傳算法到例如最小二乘最小化 的數字模型。
例如，用於量化來自井下核譜元素數據的礦物的元素到礦物變換 算法在關於其礦物性表示巖石的大部分化學成分中取得了有限的成 功。更具體而言，因為巖石基質的礦物在其晶體結構中包含許多相同 的元素，所以只利用化學或基於化學的方法來確定地下巖石地層中例 如矽礦的礦物而不事先了解所存在的礦物的量化類型方法會導致涉及 由於成分共線性造成的非唯一方案的問題[見，Harvey， P.K.等， Developments in Physics, Vol.122: pp. 141-157(1997);及Lofts, J.C. 等，Nuclear Physics, Vol.8: pp. 135-148(1994)]。這種挑戰又會導致對具有相似成分的那些相的較差估計，這又會導致量化巖石中其它相 時的錯誤，這是個對每次量化過程呈指數級放大的問題。特別地，已 經發現利用傳統最小二乘法等進行的元素到礦物的變換易受共線性影
響，使得它們對於礦物量化基本上是不可靠的[Chakrabarty， T.等， J.Can.Petroleum Technology, Vol.36: pp. 15-21(1997)。
此外，許多現有的測井工具和方法，例如在此簡要描述的那些， 不能提供對圍繞鑽孔的地質地層的足夠穿透，而這是提供許多測井操 作員和分析人員所期待的必備具體地質信息所必需的。此外，許多現 有的測井工具不是定向的，而且測量的解析度也是有限的，特別是進 入地質地層更深的地方。此外，而且有可能是更重要的，用於確定地 下巖性和/或礦物性的現有方法是基於首先確定地層的礦物性，然後嘗 試確定或將巖性與礦物性關聯。但是，這是非常有限的，因為確定礦 物性過程中的錯誤(例如在將主要元素變換成更通用氧化物形式過程 中會發生的錯誤)會轉換成非常錯誤的巖性特徵。
本專利申請公開了用於利用人工智慧系統根據地層巖性數據確 定地層礦物性的方法，其中人工智慧系統使用從包括脈沖中子設備的 井下工具獲得的元素測量結果來生成可以用於定義圍繞井筒或類似地 鑽孔的地層總體巖性、然後是特定巖性及最後是礦物性的算法。
發明內容
在本發明的實施方式中，描述了用於確定圍繞地鑽孔的地層巖性 的方法，其中該方法包括以包括中子源的測井系統穿過該地鑽孔； 利用該測井系統從地層獲得元素濃度和元素氧化物數據；生成包括人 工智能系統的一系列算法；生成總體巖性成分模型；及生成特定巖性 成分模型，以便從成分模型確定地層巖性。根據這種實施方式的各方 面，中子源是電子脈衝中子源，它可選地還可以包括伽馬射線源。進 一步根據這種實施方式的各方面，人工智慧系統選自包括以下的組 神經網絡、基於遺傳算法的系統、模糊邏輯系統、群集分析系統及其 組合。
9進一 步根據這種實施方式的各方面，總體巖性成分模型包括對沙 礫、頁巖、碳酸鹽(包括石灰石和白雲巖)、蒸發巖、煤及其組合的 確定。在這種實施方式的附加方面中，可以生成特定巖性成分模型， 然後可以利用該特定巖性成分模型來確定圍繞地鑽孔的地層的特定巖 性。可以確定的特定巖性包括石英、長石質砂巖、石質石質砂巖、頁 巖質砂巖、石灰質石英、石灰長石質砂巖、硬石骨質石灰石、鈣質硬 石膏、砂質頁巖、鈣質頁巖及其組合。
在本發明的另一種實施方式中，描述了用於確定圍繞地鑽孔的地
層巖性和礦物性的方法，其中該方法包括以包括中子源的測井系統 穿過該地鑽孔；利用該測井系統從地層獲得元素濃度和元素氧化物數 據；生成包括人工智慧系統的一系列算法；生成總體巖性成分模型； 生成特定巖性成分模型；及根據成分模型的至少一部分確定圍繞該地 鑽孔的至少一部分地層的礦物性。根據這種實施方式的各方面，中子 源是電子脈衝中子源，它可選地還可以包括伽馬射線源。進一步根據 這種實施方式的各方面，人工智慧系統選自包括以下的組神經網絡、 基於遺傳算法的系統、模糊邏輯系統、群集分析系統及其組合。
在本發明的另一種實施方式中，描述了用於從地層產生碳氫化合 物物質的過程，其中該過程包括提供延伸通過至少一部分地層的井 筒；提供與該地層中碳氫化合物產生帶流體連通的導管；以測井設備 穿過井筒；利用該測井設備測量圍繞井筒的地層的至少一個參數；利 用專家系統確定圍繞井筒的至少一部分地層的總體巖性；及從圍繞井 筒的地層的產生帶生成碳氫化合物類流體物質。根據這種實施方式的 各方面，測井設備可以包括脈衝中子源、伽馬射線源或者其組合。在 這種實施方式的更多方面中，所確定的總體巖性包括沙礫、頁巖、碳 酸鹽(白雲巖和石灰石)、蒸發巖、煤及其組合。
本專利文件包含至少一個彩色製成的附圖。本專利具有彩色附圖 的拷貝將由專利與商標事務所根據需求和必要費用的支付來提供。以下附閨構成本說明書的一部分，包括其是為了進一步證明本發 明的特定方面。通過參考這些附圖中的一個或多個並結合在此給出的 特定實施方式的具體描述，可以更好地理解本發明。
圖l說明了位於穿透地層的井筒中的測井裝置。
圖2A說明了概括用於建立地層礦物性的方法的總流程圖。 圖2B說明了顯示在圖2A中所說明用於建立地層礦物性的方法 細節的流程圖。
圖3說明了顯示用於Si02、 MgO和CaO的標準化值導向圖表交 集的三元圖。
圖4說明了用於開發用於特定巖性的專家系統的一組混合三元圖。
圖5說明了顯示用於確定總體巖性的專家系統邏輯的流程圖。 圖6說明了顯示定義特定沙巖巖性的專家系統邏輯的流程圖。 圖7說明了顯示定義特定頁巖巖性的專家系統邏輯的流程圖。 圖8A說明了顯示用於S、 CaO和Fe203的標準化值導向圖表交 集的三元圖。
圖8B說明了用於開發用於碳酸鹽、硬石骨和白雲石巖性的專家 系統的一組混合三元圖。
圖9說明了顯示定義碳酸鹽巖性的專家系統邏輯的流程圖。
圖10說明了顯示使用專家系統邏輯來定義蒸發巖巖性的流程圖。
圖ll說明了用於詹森城(TX)測試井地層一部分的示意性地 層剖面，說明了該地層單元的巖性和礦物性。
圖12說明了例子1中西路易斯安那測試井的示意性地層剖面， 與來自相同礦井的巖心X射線衍射數椐進行比較。
圖13說明了例子2中南美測試井的示意性地層剖面，與來自相 同礦井的巖心X射線衍射數據進行比較。
圖14說明了例子3中西德克薩斯州礦井的示意性地層剖面，與 來自相同井的巖心X射線衍射數據進行比較。
儘管在此所公開的發明容易進行各種修改和可選形式，但是只有
ii一些特定的實施方式作為例子在附圖中示出並在以下進行了具體描 述。附圖與這些特定實施方式的具體描述不是要以任何方式限制發明 性概念或所附權利要求的寬度與範圍。相反，附圖與具體描述的提供 是為了向本領域的普通技術人員說明發明性概念並使得這些人能夠制 作並使用該發明性概念。
具體實施例方式
以下給出結合在此所公開發明的一個或多個說明性實施方式。為 了清晰，不是實際實現的所有特徵都在本申請中描述或示出。應當理 解，在結合本發明的實際實施方式的開發過程中，必須作出各種實現 特定的決定來實現開發者的目的，例如遵循系統相關的、商業相關的、 政府相關的及其它約束，這些約束隨著實現和時間而變。儘管開發者 的努力有可能是複雜而耗時的，但這種努力將仍然是受益於本公開內 容的本領域普通技術人員要採取的例程。
概括地說，申請人創建了用於確定圍繞井筒的地表下地層的巖性 和礦物性的過程與方法。
元素輸入
圖l示出了用於本發明中所述方法與過程的測井裝置l，其中該
測井裝置位於鑽孔通過地層3A、 3B、 3C和3D的井筒2中，以便進 行地層3A、 3B、 3C和3D屬性的測量。圖1中的井筒2可以充滿本 領域中稱為"鑽探泥漿"的液體懸浮液。可以包括中子裝置及多個附 加測井工具或探測裝置的一個或多個測井工具7的串一般通過裝曱電 纜8下放到井筒2中。電纜8可以從本領域中已知的任何類型的絞盤 或電纜盤纏繞和鬆開。工具串7可以通過構成電纜8—部分的絕緣電 導體(圖1中未示出)電連接到地面設備4。地面設備4可以包括用 於在工具串7和計算機6之間傳送控制信號和數據的遙感勘測系統5 的一部分。計算機6還可以包括用於記錄由裝置所進行並發送到地面 設備4的測量的數據記錄器9。根據本發明的各方面，例如本領域中已知的，測井工具7優選地包括脈衝中子源。在本發明的更多方面中， 測井工具7還包括能夠測量俘獲伽馬輻射、非彈性伽馬輻射、自然伽 馬輻射及其組合的元素伽馬射線檢測器。用在本發明方法中並用於提 供關於圍繞井筒(在此等效地稱為地鑽孔)的地層元素濃度和/或元素 氧化物數據的合適測井工具包括例如在標題為"Elemental Gamma Ray Signature Instrument"的美國專利申請序列號10/916,921和標題 為"Method and Apparatus for Determining Aluminum Concentration in Earth Formations"的美國專利申請序列號11/223,352中所描述的 那些，這兩個申請在此引入作為參考。
現在轉到圖2A，說明了用於本發明方法的總體處理流程圖。如 圖所示，並根據本發明的實施方式，用於在數量上確定有井筒通過其 的地層巖性的總體處理10包括獲得要分析的用於地層的測井數據12， 確定該地層的巖性14，然後生成描述圍繞該井筒的至少一部分地層巖 性的輸出和數據18。如圖2A中進一步說明的，該方法還可以包括根 據所確定的巖性信息確定地層礦物性16的處理，然後生成在理解圍繞 井筒的地層礦物性和巖性中有用的輸出和數據18。這在穿透地層的井 筒中和井筒周圍對於產生碳氫化合物是非常有用的。如以下更具體討 論的，根據本發明的方法與過程，地層巖性(包括地層的總體巖性和/ 或特定巖性)和礦物性的確定是利用專家系統實現的。
圖2B說明了本公開內容的另一實施方式的流程圖，其中測井數 據12是從圍繞井筒或鑽孔的至少一部分地層獲得的。該測井數據轉換 成表現為主要元素氧化物和元素信息的元素數據並隨後饋送到專家系 統20，專家系統20生成三元圖13，如所期望的那樣以;漠擬或圖形形 式提供這種信息。然後，利用專家系統20從該三元圖開發一 系列算法。 如在此更具體討論的，所生成的這種三元圖可以是能夠隔離不同巖性 的標準三元圖，例如由Pettijohn等所描述的那些[USGS Professional Paper 440-S, p. 19(1963)，或者是混合三元圖，這兩種圖都又用於進 一步開發用於確定地層總體巖性14a及特定巖性14b的專家系統20。 如圖2B中進一步說明的， 一旦確定了總體巖性、特定巖性或者二者
13都確定了，就可以生成作為輸出數據18的地球化學信息。這種輸出數 據18可以是任何適當的格式，包括巖性對深度圖、總體巖性對深度圖、 特定巖性對深度圖、礦物性對深度圖、三元圖、修改後的三元圖、混 合三元圖和圖集、二元(X-Y)圖及這些輸出格式的組合或修改。示 例性組合輸出圖的例子將在此參考圖ll進行討論。
根據本發明的方法，本發明的方法還可以包括從地球化學測井和 傳統測井獲得附加的測井數據11,以便總體上識別和量化沉積巖中的 礦物。如圖2B中所說明的，這種附加的測井數據11隨後可以與總體 和特定巖性信息(14a和14b)結合，用於確定圍繞井筒的至少一部分 地層的礦物性16。可選地和等效地，附加井筒切割、巖心數據或測井 數據11可以用於增強並更好地確定總體巖性、特定巖性或者二者都 有，然後它們可以直接轉換成基於巖性的輸出數據18。
附加數據(11)的類型包括但不限於巖心數據(例如X射線衍射 數據)和巖心切割數據，及從碳/氧(C/O)測井(碳/氧(C/O))測 量獲得的測井數據，這些數據允許操作員獨立於地層水鹽濃度在鑽井 的生命周期中以延時方式通過套管和管子監視儲層；聲波或聲學測量 及結果數據；電阻率(既有淺的又有深的)測井數據；自發電勢(SP) 測井數據；光電(PE)截面測井數據；伽馬射線(GR)測井數據； 測量電阻率的高清晰感應測井(HDIL)和類似測井，包括空心電線工 具；容積密度校正(ZCOR)數據；補償容積密度數據(ZDEN); 鑽孔校正補償中子孔隙率(CNC);微側向測井電阻率(RMLL)數 據；核磁共振(NMR)測井技術和從這種技術獲得的數據，包括但不 限於磁共振成像測井(MRIL)、密度(①)NMR數據及從NMR得 到的粘土束縛水(CBW )含量的確定與測量；SpectraLog ( K，U，Th ) 數據，及類似的光i普伽馬射線工具及其結果數據；測徑器(井徑的持 續記錄，通常以英寸為單位記錄)測量數據，包括DCAL(差分測徑 器)數據；及這些數據源中兩個或多個的組合。
回到圖2B，在已經獲得了提供特定主要元素的元素信息的測井 數據12後，可以是本領域中已知的任何合適計算機系統的計算機系統，例如標準的人機接口 (HMI)，使用(檢查通過) 一系列基於元 素數據的算法，其中主要元素包括但不限於矽、鉀、鎂、鈣、碳、鐵、 氯、鈦、釷、錳、禮、鋁和硫。這些算法將在以下更具體地描述，但 總的來說這些算法包括人工智慧系統20。如前面所指示的，適用於本 發明的人工智慧系統包括但不限於專家系統、神經網絡、基於遺傳算 法的系統、模糊邏輯系統、群集分析系統及兩個或多個這些系統的組 合。利用主要元素氧化物和元素的重量百分比，人工智慧系統20生成 三元鑑別圖13，例如在H.Rollinson作品中所描述的那些[Using Geochemical Data: Evalution， Presentation, Interpretation; John Wiley， Hoboken， NJ: 1993。這些三元鑑別圖13可以包括本領域中 已知的基於其對所觀察到的礦物集合和對其模型豐富性的作用說明所 選元素之間關係的標準三元圖及在圖4和8B中所說明的混合三元圖 集。在生成一系列適當的三元圖之後，人工智慧系統20將利用以下更 具體討論的一系列邏輯流程圖生成總體巖性成分模型14a。在這個時 候，根據用戶的決定，系統20可以適當的格式，例如總體巖性對深度 圖，提供關於圍繞井筒的地層的總體巖性成分信息作為輸出數據18。 否則，人工智慧系統20將繼續利用基於已經生成的總體巖性成分模型 的一系列邏輯流程圖生成特定巖性成分模型14b。這種特定巖性成分 模型及相關信息可以適當格式，例如特定巖性對深度圖，作為輸出數 據18提供，或者同樣可以接受的，來自特定巖性成分模型的信息可以 用於生成礦物性成分模型16。在這種情況下，利用總體和特定巖性成 分模型的組合，人工智慧系統20可以繼續生成圍繞井筒的至少一部分 地層的礦物性成分模型16。然後，系統20可以將該成分模型轉換成 適當格式的輸出數據18，例如礦物性對深度圖或者類似的輸出格式。 根據前面參考圖2A所述的各方面，來自其它測井設備或測井信息源 的附加數據11，例如NMR測井數據或SpectraLog 、 SpectraLogTMII 數據，可以可選地集成到系統20中，來進一步提煉總體巖性成分模型 14a、特定巖性成分模型14b、礦物性成分模型16、所有這三種成分模 型或者這些模型的組合。
15人工智慧系統
如在此將更具體描述的，在此通稱為專家系統20的人工智慧系 統(AIS)在本發明中用於多種地球化學分析功能，包括但不限於生 成三元的圖形或其它表示、混合三元圖和二元圖/圖表，及使用基於來 自測井工具的元素信息的化學信息和化學比率來建立圍繞延伸到地層 中的井筒的巖石總體巖性、特定巖性和礦物性。
如在此所使用的，人工智慧系統包括但不限於專家系統、神經網 絡、遺傳算法、模糊邏輯系統、模糊神經網絡和群集分析系統及相互 關聯的兩個或多個這種系統的組合。這種人工智慧系統包括能夠獲得 和分析測井數據的任何系統。更具體而言，人工智慧系統20可以根據 例如由測井工具提供的元素氧化物信息的元素信息之間的標準化比率 開發一種或多種算法。這種信息隨後可以繪製到三元圖上，該三元圖 又用於描繪和確定總體巖性。如在此將更具體描述的，可以利用這種 方法描繪並確定的總體巖性包括沙礫、碳酸鹽、硬石膏和頁巖。進一 步從例如元素氧化物比率的測井數據開發的附加算法允許縮小總體巖 性分類來確定特定巖性，其中元素氧化物比率例如從三元圖或混合三 元圖上繪製的元素和化學信息所獲得的包括K20、 MgO、 Fe203中兩 個或多個之間的比率及元素決定因素(例如氧化鎂和氧化鈣三元值， 分別是MgT和CaT，及每單位重量的元素濃度值)和特定鑑別器。
在此所使用的並在生成用於定義巖石總體巖性、特定巖性和/或 礦物性的算法時有用的專家系統20可以許多已知的計算機程式語言 或系統來編寫或建模，包括神經網絡和VisualBasic (Microsoft )。
計^機編程方法包括三種通常已知的建模方法，或者這種建模程序的 #"改版本。由SEDNORM[Cohen和Ward, 1991; Computers and Geoscience, v. 17， p. 1235-1253、LPNORM[De Caritat等，1994; Computers and Geoscience, v. 20， p. 313-347所代表的兩種合適的建 才莫方法和建才莫系統MODAN[Paktunc , 1998 ; Computers andGeoscience， v. 24， p. 425-431使用對一系列線性等式的最佳適配解決
方案。此外，在此所使用的系統20可以分成一般由加密網絡連接或類
似連結連接的至少 一個中央數據處理設備及一個或多個遠程和/或局
部用戶設備。系統20的體系結構可以基於遠程或本地用戶設備與例如
公司集中位置的中央位置之間的共享處理功能。遠程或本地用戶設備
也可以包括請求信息或與系統20交互的全球資訊網用戶或網際網路用戶。
如在此所使用的，術語"神經網絡"指一種嘗試模仿人類大腦工
作和運行方式的人工智慧類型。不是使用其中所有計算都是操作0和
1的數字模型，神經網絡通過創建處理元素之間的連接來工作。當網
絡具有現有例子或要繪製的數據點值的大資料庫時，神經網絡在預測
和生成成分算法與模型中可能特別有效。儘管神經網絡可以暗示非數
字型的計算機，但根據本發明，如本領域中已知的，神經網絡也可以 在數字計算機上模擬。
類似地，如在此所使用的，術語"專家系統"廣義地指能夠執行 將以別的方式由人類專家執行的任務的計算機應用和系統。有些專家 系統設計成代替人類專家，而其它則設計成幫助他們，這兩種類型都 是本發明所預期的。如上面所提出的，專家系統是稱為人工智慧的計 算機應用總體分類的一部分。專家系統的意思是要解決通常需要專門 的人類專家(例如醫生或礦物學家)的實際問題。因此，建立專家系 統首先涉及從人類專家提取相關知識。這種知識從本質上講常常是啟 髮式的，基於有用的"經驗法則，，而不是絕對的確定事實。以可以由 計算機所使用的方式從專家提取信息總的來說是個很困難的任務，需 要其自己的專業知識。知識工程師有提取這種知識並建立專家系統知 識庫的任務。
根據本發明的專家系統可以是任何類型，尤其是本質上是迭代式 的那些，因為它們是以方便容易檢查和修改的方式開發和編寫的。這 種系統將能夠(向專家、用戶和知識工程師)解釋他們的推理並回答 關於解決過程的問題。這種專家系統還將能夠很容易地更新，而不需 要重寫大部分代碼；相反，該系統能夠增加或刪除局部化的知識塊。專家系統最廣泛使用的知識表示計劃是規則(有時候與框架系統 組合)。 一般來說，規則不具有特定的結論-如果條件成立，則將剛 好有結論成立的某種程度的確定性。在此，統計技術也可以由專家系 統使用，以便確定這種確定性和/或生成和定義算法。不管有沒有確定 性，基於規則的系統通常都是很容易修改的並且使得很容易提供系統 推理的相當有幫助的跟蹤。
如以上簡要描述的，專家系統20使用算法或一系列算法用於確 定巖石或巖石地層的總體巖性、特定巖性和礦物性，但專家系統20 也可以用於開發和生成充當巖性和礦物性模型開發主要工具的三元 圖。總的來說，專家系統使用在三元辨別圖上繪製的主要元素氧化物 的重量百分比來區分矽質碎屑、蒸發巖和碳酸鹽巖性，其中主要元素 氧化物具體而言是指Si02、 K20、 MgO、 CaO、 Fe203、入1203和8。 根據本發明的一方面，根據在此所述的一種方法，沒有強調鋁元素數 據。但是，其在巖性和礦物質辨別確定中的使用和包括在特定情況下 也可以考慮。
在三元圖使用的例子中，並且由於三元圖在開發用於本發明方法 的模型中的重要性，現在提供其使用及其到混合三元圖的擴展的簡要 解釋。在例子中，具有大約5。/。CaO、大約4。/。MgO和大約80%SiO2 給定成分的巖石的元素百分比將利用專家系統20標準化，然後繪製到 三元圖、化學辨別圖或類似類型的圖上。用於這個例子的示例標準化 如下
CaO%=6%=CaO/2(CaO，MgO，SiO2)x(100)
MgO%=4%=MgO/i:(CaO，MgO,SiO2)x(100)
SiO2%=90。/。= SiO2/i:(CaO，MgO，SiO2)x(100)
然後，基於由圖3上交集標記"*"標記的三個變量，這個點的 位置繪製到標準三元圖上。根據由這種關係定義的點，專家系統將生 成三元圖(或者其等價物)並將以上化學性質繪製到三元圖上示為"沙
巖"的帶中。
更具體地參考圖3，在總體三元圖上概述的帶說明了可以利用這
18種方法識別的不同巖性的成分範圍。在三元圖上概述的帶說明了可以
利用這種方法識別的不同巖性的成分範圍。例如，接近三元圖上的Si02 頂點，可以概述為沙巖。在SK)2和CaO之間，可以識別出具有可變 含量碳酸鹽的沙巖，而石灰石成分可以與矽含量一起在靠近CaO的頂 點確定。CaO和MgO可以用於識別白雲石，且白雲石成分和CaO之 間的點可以用於定義碳酸鹽中方解石對白雲石的相對比例。此外，如 以下更具體描述的，SK)2和MgO+Fe203之間的比率可以用於進一步 定義頁巖巖性。
圖4說明了由本發明專家系統用於確定巖石地層特定巖性的示例 性混合三元圖。對石質、長石質和石英質沙巖的化學性質和定量礦物 性信息的研究已經得出巖石Fez03和K20比率對實際Si2值可用於 辨別特定矽質碎屑巖性的結論，如由Moore等人[J.Sedimentary Petrology, vol. 40: pp. 1147國1152(1970)]和Wendlandt等人[American Association of Petroleum Geologist Bulletin, vol. 74: pp. 837-856(1990)] 工作所支持的。但是，由於值的標準化導致對巖石具體化學性質分辨 率的損失，因此由於與探測與標準三元圖的這種具體關係關聯的困難， 如圖4中所說明混合三元組30的混合三元圖是為與本發明關聯使用而 開發的。圖4中所說明的混合三元組30使用Fe203和K20之間的標 準化比率對實際矽或釣含量(按其氧化物確定的)，以便確定沙巖的 特定巖性。利用這種方法，並具體看圖4中的曲線A，石英32可以清 楚地與白雲石31和碳酸鹽33區別開。類似地，看曲線C，石英32 也可以清楚地與長石質沙巖34和石質沙巖36區別開。曲線BK20和 MgO之間的底部標準化比率對實際矽(Si02)含量允許確定碳酸鹽 33並將其與長石質沙巖34和石質沙巖36區別開。轉到圖4的中心混 合三元圖C和D，說明了 K20和SK)2對Fe203 (圖C)或MgO (圖 D)之間的標準化比率。如圖C中所說明的，混合圖允許區別富含鐵 的頁巖(35)和富含鎂的頁巖(38)，而圖D說明了區別富含鎂的頁 巖(38)和白雲石(31)。最後，在具體稱為圖E和F的第三組混合 三元圖中，長石質沙巖34、碳酸鹽33、白雲石31和石灰質沙巖37
19可以通過繪製K20和MgO或Fe203對實際氧化4丐(CaO)含量的標 準化比率來區別。例如，在圖E中，長石質沙巖34可以與石灰質沙巖 37和碳酸鹽33區別開，而在圖F中，白雲石31、碳酸鹽33、長石質 沙巖34和石灰質沙巖37都可以清楚地區別開。以這種方式，沙巖可 以利用本發明的專家系統和方法區別成石英質、長石質和石質沙巖特
定巖性分類。
利用總的和混合三元圖，專家系統可以進一步開發成用於區別各 種巖性，並由此允許確定圍繞井筒的巖石地層的總體巖性和特定巖性， 及用於確定圍繞井筒的巖石地層的礦物性。
巖性確定
本公開內容總體上針對井筒數據對確定圍繞地下鑽孔的地層巖 性和礦物性的使用。在這方面，術語"礦物性"和"巖性，，的意義及 巖石這些描述詞的特徵是概述本公開內容所必需的。眾所周知，礦物 是自然出現的同族無機固體，由一種或多種化學元素組成，這些化學 元素的內部有序排列形成幾何晶格。它們形成的三種主要機制是由於 溶液的沉澱、由於巖漿冷卻造成的凝固及由於水蒸氣的升華 [Palache，C; Berman，H; 及Frondel，C; The System of Mineralogy of James Dwight Dana and Edward Salisbury Dana; 1951。從這些過程 形成的過程中化學鍵接的差異就產生了擁有明確的物理和化學性質的 礦物。在確定差異中顯著重要性的幾種特性包括但不限於裂紋、斷面、 硬度和比重。如在此所使用的，"裂紋"指許多礦物的物理特性，而 且是礦物沿弱結合區斷開的趨勢的測量。相反，如在此所使用的，"斷 面"指由礦物所呈現的其結合沿所有結晶平面都很強的物理屬性 [Dana; 1951， id。 一個與斷面相關且常常與術語斷面一起用於分類 或描述礦物的術語是術語韌度，它是礦物所提供的對斷開、壓碎、彎 曲、切割或其它破壞行為的抵抗力。韌度和斷面的相關性在於礦物(或 巖石)的"斷面"是一旦超出韌度極限，礦物將如何斷開。在例子中， 石英是沉積巖中發現的最豐富和最硬的常見礦物。石英呈現"貝殼狀斷面，，[Dana， J.D; A System of Mineralogy(第6版)New York, Wiley; 由E.S. Dana重寫(1915)。分離這種共價鍵礦物的嘗試使晶體以類似 於玻璃的方式粉碎。相反，礦物"方解石"在三個方向呈現菱形裂紋， 其中兩個方向與另一個方向垂直。長石，常見的沉積礦物，也擁有兩 個方向的裂紋，彼此大約呈卯°。
硬度和比重是礦物的其它重要物理屬性。硬度是礦物抵抗刮擦或 磨損的測量，通常以從0到10的等級表示，該等級被認為是Moh的 相對硬度等級，而比重(常常縮寫為s.g.)是礦物(包括金屬礦物) 或巖石礦物的重量與等體積水重量的比較，而且是關於克每立方釐米， g/cc,測量的。如在此所使用的，術語"比重"等效於礦物的密度。 例如，石英具有相對刮擦硬度(Mohs硬度=7 )，比方解石的硬度(Mohs 硬度=3)大很多[Dana, J.D.; A System of Mineralogy(第6版)New York, Wiley;由E.S. Dana重寫(1959)。這將指示在運輸過程中石英 顆粒比方解石更能經受磨損。
與純礦物相比，沉積巖包括由於侵蝕、沉積和沉澱導致的作為顆 粒或巖石碎片的礦物的積聚物，其中侵蝕、沉積和沉澱與衝積、河流 衝刷、風蝕和海蝕過程關聯。關於這些沉積巖的術語"巖性"描述了 巖石的物理屬性，包括礦物的顆粒大小和紋理及包括巖石的碎片。因 此，與"礦物，，相反，"巖石"可以定義為由一種或多種礦物組成的 異族固體，其中礦物的礦物類型、顆粒大小和紋理確定了巖石的巖性。 在巖石由矽酸鹽礦物或矽質碎屑組成的情況下，顆粒大小和紋理將定 義巖石是頁巖、粉砂巖還是沙巖[Folk， R丄.，The Petrology of Sedimentary Rocks: Austin, TX， Hemphill出版 >司(1974) 1。主 要由方解石和白雲石組成的碳酸鹽巖性也可以根據顆粒大小來分類 [Dunham, R.J.， "Classification of Carbonate Rocks According to Depositional Texture ，，， 在 Ham ， W.E.ed 中，Classification of Carbonate Rocks: American Association of Petroleum Geologists Memoir 1， pp. 108-121(1962)]。
組成巖性的礦物，例如沙巖，可以包括石英、長石和具有少量粘
21土的雲母的大塊組合。另一方面，頁巖由佔主要地位的淤泥和粘土大 小的例如石英和長石的礦物和例如高呤石、伊利石和蒙脫石的富含粘 土的礦物組成。碳酸鹽還可以包括矽質碎屑礦物和巖石碎片與其它化 學礦物沉澱，例如硬石骨和石骨。但是，這些礦物的生成由於其它礦 物由於基質中巖化作用和交代變質的形成而變得複雜。因此，術語"頁 巖，，不可與用於描述伊利石、蒙脫石和高嶺石的術語"粘土礦物"比 較，且"沙巖"也不可以用作例如石英、長石或其它矽酸鹽的礦物的 等價物。
一個術語描述巖性，而其它描述礦物性。
在測井業中，這些差別不總是很清楚的。巖性和礦物性術語常常 可交互地用於描述相同的實體，這常常會導致關於術語真正意義的誤 解。例如，巖性術語"沙礫"和礦物性術語"石英" 一起使用來描述 巖石是不相容的。"沙礫"不擁有前面對礦物所描述的物理特性，而 由任何顆粒大小區別所界定的"石英"的物理和化學屬性也不包括"沙 礫，，0
因此，在本專利申請中，術語"巖性"和"特性巖性"用於描述 與複合礦物基質關聯的化學性質。類似地，如在此所使用的，術語"礦 物性"意義是描述和量化組成那些巖性基質的礦物。這些區別與其它 當前的定量方法形成強烈對比，其中化學性質用於確定定量巖性，其 中單獨的矽酸鹽、碳酸鹽和粘土礦物不是基於化學性質隔離，而是通 過矽酸鹽、碳酸鹽和粘土組的集合來表示。
如在此所使用的，術語"總體巖性"指巖石(由一種或多種礦物 組成的異類固體)的大塊巖性，而不關於特定類型。可以根據本發明 確定的總體巖性包括但不限於沙礫(例如沙巖)、頁巖、碳酸鹽、煤 和蒸發巖。這些總體巖性又可以用於確定地層的"特定巖性"，特定 巖性在此是指地層更特別、明確的巖性。沙礫包括但不限於特定巖性 石英沙礫(主要包含石英和少量其它礦物的沙礫)、長石質沙巖、石 質沙礫、石灰質沙礫和頁巖沙礫。頁巖包括沙質頁巖、富含鎂(富含
Mg)的頁巖和富含鐵(富含Fe)的頁巖。碳酸鹽包括石灰石和白雲 石。可以確定的蒸發巖包括但不限於鹽和硬石骨。
22現在參考圖5，示出了說明用於確定地層總體巖性的專家系統邏 輯流程圖的流程圖。關於這個圖和在此說明總體流程圖的其它圖，除 非另外指出，否則所列出的所有元素都是指元素氧化物(例如，"Ca" 意思是CaO)。其中的例外是元素硫(S)和碳(C),它們在此是指 元素，而不是氧化物。此外，在參考這裡的流程圖時，應當指出，所 包括的值的選擇不一定是有限的，而且用於特定鑑別器的值或元素氧 化物值的選擇可以影響貫穿整個系統計算的所有其它值。即，應當意 識到，儘管可以對圖5流程圖中的值進行修改，但為了獲得有意義的 結果，這些值可能會使貫穿整個後續決策提示和值計算中的變化成為 必需。
在確定圖5概述的總體巖性之前，且為了更精確地區別包含粘土 和不包含粘土的巖性，專家系統可選地通過利用圖4中所說明三元圖 上K-長石/伊利石的氧化鉀與氧化鎂之比(K/Mg)比較氧化鎂的量和 氧化鉀的量來首先確定與粘土關聯但不與碳酸鹽關聯的鎂的量。這個 值賦給氧化鎂MgO的量(在此由MgA表示)。類似地，專家系統還 可以可選和二選一地首先確定與粘土關聯且不與碳酸鹽關聯的氧化鐵 和其它氧化鐵及含特礦物的量。這是通過K-長石/伊利石的允許的氧 化鉀-氧化鐵之比(K20/Fe203)確定的。這個值賦給Fe*。
現在參考圖5，給出了一系列與來自三元圖和/或混合三元圖的特 定元素百分比耦合的"因為"和"所以"語句，並啟動用於通過多個 可能的總體巖性確定因子分類的路徑。在這個流程圖中，及在此所述 的其它圖中，矽質碎屑鑑別器，例如Si(V(Si02+K20+Mgw+FeA)之 比，也可命名為"SS"，在指導方法與處理過程中起著重要的作用。 但是，應當指出，儘管這個矽質碎屑鑑別器有時候在隔離矽質碎屑沙 巖巖性對碳酸鹽(石灰石和白雲石)和頁巖中是最有用的，但用於在 此所述方法與處理的專家系統是利用巖石地層的MgO和/或Fe2Ojt 學性質可能不全都歸結為矽質礦物的可能性開發的。因此，在這種情 況下，主要的總體巖性比率是根據由碳酸鹽、氧化物和硫化物階段所 給出的多餘量進行調整的。作為用於確定巖石或地下巖石地層總體巖性的圖5操作的例子， 專家系統首先通過在決策提示44評估巖石中鈣的量來區別碳酸鹽/硬 石青和沙礫與頁巖，這是從基於圖3和圖4所說明三元圖的CaO( Ca) 值來確定的。如果計算出的CaO (Ca)值大於a (其中a的範圍是從 大約10wt。/。到大約16wt.% ),則排除了頁巖、沙礫和煤，且氧化鎂 的值(Mg，如從三元圖中MgO確定的)將用於區別巖石是白雲石還 是硬石骨或者是石灰石。在決策提示46，氧化鎂的值(Mg)由專家 系統計算和評估。如果Mg大於(5 (其中p的範圍是從大約5wt,。/。到 大約11 wt,% ),則系統將巖石歸類為白雲巖。但是，如果Mg計算 並確定為小於P，則氧化鈣的值(Ca)將用於進一步評估巖石。在決 策提示48，如果第二個氧化釣的值(Ca)計算為大於a，(其中a，的 範圍是從大約15wt;到大約22 wt.% )，則系統前進到決策提示50 來評估元素硫的含量(S)，以便進一步分類巖石的總體巖性。如果 計算出S的值大於3(其中S的範圍是從大約5wt. %到大約23 wt. % ， 包括大約ll wt.%)，則巖石確定為具有硬石骨總體巖性。但是，如 果所計算的S小於S，則與石灰石關聯的巖石的鎂含量應當進行評估。 在決策提示52，專家系統計算並評估氧化鈣含量(Ca，基於CaO三 元值)的附加值和來自白雲石的氧化鎂值(MgD)。如果計算出的 Ca+MgD的值大於k (其中k的範圍是從大約15wt，。/。到大約40 wt. % )，則發現巖石具有石灰石總體巖性。如果在決策提示52確定計算 出的Ca+MgD的值小於X，則排除了碳酸鹽和硬石骨總體巖性，且系 統必須前進到決策提示54來確定巖石是頁巖、沙巖還是煤。
繼續參考圖5，如果通過計算和評估，專家系統已經排除了碳酸 鹽和硬石骨總體巖性，則系統嘗試區別煤、沙礫和頁巖總體巖性。在 決策提示54，專家系統計算並評估氧化矽值(Si)和元素碳的值(C )。 如果巖石確定為具有小於^的Si值(其中^的範圍是從lOwt. %到40 wt.% )和大於e的元素碳的值(C)(其中6的範圍是從40wt.。/。到 100wt.%)，則系統將巖石分類為煤。但是，如果這兩個需求有一個 不滿足，則系統將在決策提示56使用Si/(Si+Mgw+K+Fe^之比來評估巖石地層的總體巖性。如果計算出的Si/(Si+MgA+K+Fe"之比大於o (其中(T的範圍是從大約0.6到大約1.0)，則專家系統確定巖石具有 沙巖總體巖性。相反，如果計算出的81/(81+]\^*+10^6*)之比小於o， 則巖石確定為是頁巖。為了進一步區別頁巖，在決策提示58，系統20 計算並評估氧化鎂三元值(MgT)，以便確定巖石是否是頁巖。如果 MgT的值具有小於^的計算值(其中^的範圍是從大約0.1到大約 0.4)，則巖石確定為是頁巖；相反，如果MgT被評估並通過計算發 現大於pn則頁巖總體巖性將被排除，巖石的總體巖性還未確定。
一旦確定了圍繞井筒的地層的總體巖性，數據就可以如上面所提
出的作為輸出提供給客戶，或者可以用於進一步生成第二成分模型， 該第二模型描述圍繞井筒的地層的特定地質概況。說明由在此所述的
專家系統所使用的用於確定地層特定巖性的總體處理的示例性邏輯流 程圖在圖6-10中示出。
圖6說明了用於確定沙巖的特定巖性的專家系統邏輯的流程圖。 為了區別特定沙巖巖性的不同類型，專家系統首先在決策提示60計算 地層中氧化矽(Si)的相對平均重量百分比u% )。如果氧化矽的相 對平均重量百分比大於g (其中g的範圍是從大約70wt.。/。到大約100 wt.% )，則系統確定為是石英質沙巖，且石質、長石質和頁巖質質沙 巖的特定巖性都從考慮中排除了。在下一決策提示，決策提示62a， 專家系統計算並估計氧化鈣三元值(CaT)，該值是由系統利用 CaO-Si02-MgO三元圖確定的。如果發現CaT的值大於(其中 的範圍是從大約0.01到大約0.15)，則排除了作為選項的石英，且巖 石的特定巖性確定為是石灰質石英。相反，如果在決策提示62a發現 CaT值小於w,則巖石確定為是石英。
繼續參考圖6，如果在決策提示60氧化矽(Si)的相對平均重量 百分比小於《，則在確定沙巖的特定巖性中排除了石英，且系統考慮 石質、長石質和頁巖質沙巖。在決策提示64，系統估計Fe203/(K20+ Fe203)之比[表示為FeV(K+Fe"之比]和矽質碎屑鑑別器(SS)。如果 Fe*/(K+ Fe"之比大於\|/ (其中\|/的範圍是從大約0.3到大約0.7)且矽質碎屑鑑別器(SS)的值小於q (其中tn的範圍是從大約0.85到 大約0.95)，則專家系統將巖石歸類為石質沙巖，並排除了作為可能 特定巖性的長石質和頁巖質沙巖。在這種情況下，氧化鈣三元值(CaT ) 在決策點62b通過計算進行評估；如果發現CaT大於則專家系統 將巖石歸類為石灰質石質沙巖。但是，如果在決策提示62b發現氧化 鈣三元值(CaT)小於ai，則專家系統將巖石歸類為石質沙巖。遵循 圖6的流程圖並回到決策提示64，如果在計算和評估後，兩個需求都 不滿足，則專家系統前進到決策提示66。在決策提示66，系統估計矽 質碎屑(沙礫-頁巖)鑑別器(SS)，以便確定它是否大於(72 (其中 (J2的範圍是從大約0.85到大約0.95)。計算並評估SS值，如果發現 其大於02，則專家系統將巖石歸類為長石石質沙巖，並前進到決策提 示62c。如果在計算和評估後，在決策提示62c發現CaT大於a"則 將巖石歸類為具有石灰質長石沙巖；相反，當CaT在決策提示62c小 於W時，巖石確定為具有長石特定巖性。可選地，如果發現SS小於 (T2，則排除了作為特定巖性的長石質沙巖，且專家系統將沙巖歸類為 頁巖質沙巖並前進到決策提示62d。如果在計算和評估後，在決策提 示62d發現氧化鈣三元值(CaT)大於an在將巖石歸類為具有石灰 質頁巖質沙礫特定巖性；否則，當在提示62dCaT小於o^時，巖石歸 類為具有頁巖質沙礫特定巖性。
圖7說明了利用根據本公開內容的專家系統，顯示用於確定頁巖 特定巖性的示例性專家系統邏輯的流程圖。如在此所說明的，在專家 系統確定具有頁巖總體巖性分類後，由專家系統對巖石的元素數據進 行進一步評估，來區別頁巖的各種特定巖性-鈣質頁巖、沙質頁巖、 鐵質頁巖和鎂質頁巖。在操作例子中，系統首先在決策提示70評估巖 石中所存在的氧化鈞(CaO)的量。如果計算出CaO(Ca)的量大於 a，(其中a，的範圍是從大約10wt,。/。到大約25wt.% )，則排除了沙質、 富含鐵和富含鎂的頁巖，巖石確定為具有鈣質頁巖特定巖性。相反， 如果在決策提示70的計算和評估後，計算出的氧化鉤的量不大於a， 則專家系統繼續在決策提示72評估矽質碎屑鑑別器之比(SS)的值。
26如果計算出的SS比值大於<t3(其中<y3的範圍是從大約0.7到大約1.0 )， 則巖石由專家系統確定為具有沙質頁巖特定巖性。但是，如果SS小 於03，則排除了沙質頁巖特定巖性，且專家系統前進到決策提示74， 在那裡計算和評估氧化鐵(Fe)與氧化鎂(Mg)之比(Fe/Mg)。如 果Fe/Mg之比是大於<D的值(其中O的範圍是從大約1.5到大約8.0 )， 則專家系統確定巖石具有富含鐵的頁巖特定巖性；如果Fe/Mg之比小 於O，則專家系統排除了富含鐵的頁巖特定巖性，並將巖石歸類為具 有富含鎂的特定巖性。
圖8A和8B分別說明了用於根據本方法確定硬石青、石灰石和 白雲石成分範圍和特定巖性的三元圖和混合三元圖。在圖8A中，三 元圖80表示基於CaO、Fe203和S之間比率的石灰石82和硬石青84。 在區域82範圍中繪製的巖石可以認為具有方解石特定巖性，而區域 84中的那些可以認為具有硬石骨特定巖性。
轉到圖8B，類似於前面關於圖4混合三元組的討論，由於與利 用傳統三元圖嘗試區別特定巖性相關的困難和由於值標準化導致的巖 石具體化學性質的解析度損失，說明了利用標準化比率的一組混合三 元圖86。在三元圖A中，示出了相對於實際硫值的MgO和Fe203之 間的標準化比率，並允許區別硬石骨(+ )、方解石(*)、白雲石( )、 沙礫(#)和黃鐵礦( )特定巖性。三元圖B以類似的方式說明了相 對於實際硫值(S)的MgO和CaO之間的標準化比率，允許區別硬 石青方解石(+ )和白雲石( )。在三元圖C中，說明了相對實際 Fe203值的K20與氧化矽(Si02)之比，允許專家系統區別富含鐵的 方解石(*)和白雲石( )。三元圖D說明了相對實際鎂含量(作為 氧化鎂，MgO)的KzO與氧化矽(SK)2)的標準化比率。由這個圖提 供的信息允許專家系統區別白雲石( )對硬石骨(+ )和/或方解石(* )。 在三元圖E中，說明了系統中相對實際鈣值(作為氧化鉤，CaO)的 K20和Fe203之間的標準化比率。這個圖允許區別沙礫(# )和白雲石 (參)與方解石(*)。最後，三元圖F說明了系統中相對實際鉤值(作 為氧化鉤，CaO)的K20和MgO之間的標準化比率，允許系統區別沙礫(#)、方解石(*)和白雲石( )。所有這些三元圖A-F都可 以由專家系統單獨或組合使用，來確定硬石骨、白雲石和蒸發巖的特 定巖性。
圖9說明了基於圖8B中的混合三元圖集顯示用於確定碳酸鹽和 白雲巖特定巖性的示例專家系統邏輯的流程圖。在專家系統已經確定 所研究巖石地層部分具有碳酸鹽總體巖性分類的情況下，專家系統首 先在決策提示卯評估氧化鉀(K)和氧化鐵(Fe"的量，其中K+Fe* 的值基於分別由圖8A和8B中所說明三元圖和混合三元圖所確定的相 對元素氧化物。如果所計算的(K+Fe*)量大於k (其中k的範圍是 從大約1到大約5)，則專家系統確定巖石歸類為具有頁巖質石灰石 特定巖性。但是，如果系統計算出(K+Fe*)的值小於k，則系統前 進到決策提示92，其中計算並評估硫相對於鐵含量的百分比 S-(Fe*x0.806)。如果確定這個值大於t wt.% (其中t的範圍是從大約 2wt.。/。到大約7wt.%)，則專家系統排除了其它特定巖性分類並將巖 石歸類為具有硬石骨-石灰石特定巖性。相反，如果在決策提示92 計算出S-(Fe+x0.806)的值小於t wt.%，則專家系統前進到決策提示 94，其中計算並評估氧化鉤與氧化鎂之比(Ca/Mg)。如果Ca/Mg之 比的評估小於n (其中n的範圍是從大約15到大約30)，則專家系 統確定巖石具有白雲-石灰石特定巖性。如果計算出的Ca/Mg之比大 於H，則認為巖石具有方解石特定巖性。
繼續參考圖9,在專家系統已經確定巖石地層具有白雲巖總體巖 性分類的情況下，專家系統首先在決策提示96評估氧化鉀(K)和氧 化鐵(FeO的含量，其中(K+Fe"的值基於分別由圖8A和8B中所說 明混合三元圖所確定的相對元素氧化物。如果所計算的(K+Fe"量大 於k (其中k的範圍是從大約1到大約5)，則專家系統確定巖石歸 類為具有頁巖質白雲石特定巖性。但是，如果系統計算出(K+Fe^的 值小於k，則系統前進到決策提示98，其中計算和評估氧化鎂三元值 (MgT)。如果通過計算和比較，確定MgT小於pn則將巖石歸類 為具有白雲石特定巖性，排除了硬石膏-和方解石-白雲石分類。但是，
28在氧化鎂三元值大於Pi的情況下，專家系統前進到決策提示100。如 基於根據圖8A和8B三元圖和/或混合三元圖所確定的相對元素氧化 物的S-(Fe^0.806)值的評估確定白雲巖是具有硬石青-還是方解石歸白 雲石特定巖性。如果在提示100 8-^6*乂0.806)的值大於1 ^% (其中 t的範圍是從大約2wt.。/。到大約6wt.%),則專家系統排除了其它特 定巖性分類並將巖石歸類為具有硬石骨-白雲巖特定巖性。如果在決策 提示IOO所計算出的值小於t，則巖石分類為具有方解石-白雲石特定 巖性。
圖10說明了顯示利用在此所述專家系統確定蒸發巖特定巖性的 示例專家系統邏輯的流程圖。當已經由本發明的專家系統與方法給巖 石地層賦予蒸發巖的總體巖性後，蒸發巖的特定巖性可以由專家系統 利用很少的計算來確定。在決策提示108，專家系統基於測井工具所 報告的自由氯的含量估計巖石地層的巖石中所存在的氯(Cl)的含量。 如果氯的含量確定為大於pwt。/。(其中p的範圍是從大約8wt.。/。到大 約llwt.%)，則系統將巖石歸類為具有鹽(即，巖鹽)特定巖性。但 是，如果利用這種確定不能將巖石歸類為鹽或巖鹽，則系統將前進到 決策提示110。如從一個或多個三元圖或混合三元圖組所確定的，基 於巖石地層的氧化鎂(MgO)化學性質的評估，專家系統在決策提示 IIO評估巖石中的氧化鎂(Mg)含量。如果在提示IIO計算出氧化鎂 (Mg)的含量大於p(其中p的範圍是從大約lwt.。/。到大約6wt.%)， 則專家系統將巖石歸類為具有白雲-硬石骨特定巖性。但是，如果計算 出Mg的含量小於p，則在決策提示112利用標準化或非標準化的氧 化鈣與硫之比(Ca/S)(基於巖石地層的CaO化學性質的評估)評估 鈣的含量。基於決定性的Ca/S比值，如果計算出鈣的含量大於a(其 中a的範圍是從大約1.5wt。/。到大約6wt.%,包括大約2.1 wt.% )， 則專家系統給巖石賦予方解石-硬石骨的特定巖性，而如果基於氧化 鈣與硫之比計算出Ca的含量小於a，則排除了方解石-硬石骨分類， 且專家系統給巖石賦予硬石骨的特定巖性。
圖11說明了由本公開內容的系統所提供的巖性確定/估計可以提
29供的幾種典型輸出形式中的一種類型。如圖所示，對於已經根據本發 明方法進行了分析的圍繞井筒的地層的選定部分，示出了位於地層剖
面120的測試井的總體巖性的圖形表示。類似地，相同測試井的特定 巖性在地層剖面122中說明，提供了關於地層剖面120的各種總體巖 性成分的更多細節。例如，為了進一步說明本發明方法與系統的使用， 在大約1100英尺和1180英尺之間，利用本發明專家系統與方法確定 的總體巖性120給出主要是沙巖的巖性，靠近1100英尺標記附近有小 的頁巖帶。但是，如果進一步使用在此所述的專家系統與方法，則在 用於井筒相同地下區域的更多特定巖性細節在部分122中看到。更具 體而言，很容易看到1118英尺和大約1175英尺之間的沙巖區域包括 主要是長石沙巖，有斷斷續續的石英帶。此外，特定巖性區域122中 靠近IIOO英尺標記附近的小頁巖帶示為不是簡單的頁巖，而是富含鐵 與富含鎂的頁巖的混合物，有在頁巖巖性區域和長石沙巖巖性區域之 間形成邊界的更低的沙質頁巖帶。
礦物性確定
如果期望確定這種信息，則解釋過程的最後一步是根據總體和特 定巖性信息確定礦物性。在本發明方法中所使用並在以上部分中具體 描述的巖性分類允許分析家對最後的巖石學答案設置約束並相應地定 制輸出。例如，根據本公開內容的方法，在長石質沙礫特定巖性的情 況下，分析家/用戶可能只想知道或預測長石和由於可能的長石分解模 型引起的地層區域中伊利石/蒙脫石、綠泥石和/或高呤石的存在。利 用本發明的方法，這種確定是可能的。
包含在可以根據本發明方法確定和量化的地層中的礦物包括但 不限於網矽酸鹽和非鐵鎂矽礦，包括石英(Si2);長石，包括斜長 巖長石和K-長石(也成為K-晶石，或者鹼金屬長石)，例如微斜長 石；頁矽酸鹽，包括綠泥石組中的成員，例如綠泥石 [(Fe，Mg，Al)6(Si，Al)401(OH)8；及粘土，包括伊利石/蒙脫石組的成員， 包括但不限於蒙脫土。在本發明的更多方面中，可以利用本發明方法與系統識別且其含量通常可以量化的特定礦物包括但不限於以下礦
物，其中分子式是示例性的，而不是包括界限的鈉長石(NaAlSbOs)、硬石骨(CaS04)、方解石(石灰石，CaC03)、煤(C)、綠泥石[(Mg，Fe)3(Si，Al)4O10(OH)2'(Mg，Fe)3(OH)6、白雲石(CaMg(C03)2)、海綠石[(K，Na)(Fe3+，Al，Mg)2(Si，Al)401(OH)2]、巖鹽(NaCl)、赤鐵礦(Fe203 )、 伊利石/蒙脫石 [(K，Na，H)(Al，Mg，Fe)2(Si，Al)4O10[(OH)2，(H20)n]、高嶺石Al2Si205(OH)4、K誦長石(KAlSi308 )、微斜長石(KAlSi308)、正長石(KAlSi308)、斜長巖、黃鐵礦(FeS2)、石英(Si02)和菱鐵礦(FeC03)及其多晶形物和水合物。
在確定了圍繞井筒的地層的總體和特定巖性之後，地層的礦物性也可以利用在此所述的專家邏輯系統與方法確定。利用在此所述人工智慧系統(專家系統)20，根據總體和特定巖性信息確定這種礦物性的示例邏輯算法在圖12中說明。參考這個圖，及在此所討論的流程圖與邏輯算法，數字只是示例性的，且分子式中所列出的係數是最佳平均、總的說明性係數。但是，本領域技術人員很清楚，依賴多種因素，這些數字和係數可以根據需要改變，包括所測量和分析的地層和系統用戶所期望的特定輸出限制。
如圖12中所說明的，在過程150,專家系統20可以首先根據前面所述總體和特定巖性的確定來確定和定義K-長石(Ksp)因子(在此稱為"KspFac")。然後，為各種巖性確定的KspFac值可以由系統20在適當的決策提示用於幫助確定礦物性的過程。在過程150確定Ksp因子後，系統(20)可以前進到過程152，利用所說明的計算來基於所觀察到的K20的含量計算伊利石的含量。在過程152確定了Ksp值和伊利石決定因素後，系統前進到決策提示154。如果所觀察到的氧化鉀(K20)的含量不大於預定義的鑑別器(例如，大約3.0)，且氧化鉀與(K20+Fe203)之比不小於預定義的鑑別器(例如，大約0.37)，則一定有相當數量的伊利石，系統前進到決策提示158。但是，如果在提示152這些需求都滿足了，則系統前進到過程156,其中給Ksp賦值O，確定不存在伊利石並類似地賦值O，如圖所示計算海綠石的含量。從過程156，系統前進到過程162來處理確定162,然後繼續利用過程164中所說明的那些確定性算法基於所觀察到的元素氧化物和單獨礦物的化學計量法來根據需要或者根據特定期望地量化剩餘的礦物。
如果決策提示154的需求不滿足，則系統繼續預先的礦物性分析。在決策提示158，評估總體巖性(GL);如果總體巖性(GL)是沙礫或頁巖，則系統前進到決策提示160，其中黃鐵礦的含量可以利用元素硫(S)的含量除以適當的鑑別器(例如，大約0.535 )通過適當的計算來確定。但是，如果在決策提示158總體巖性(GL)沒有確定為是沙礫或頁巖，則黃鐵礦(Pyr)可以在計算過程162基於Fe203或元素硫(S)的含量來確定。然後，如在圖12中所說明的，利用過程164中的確定性算法，基於所觀察到的元素氧化物和單獨礦物的化學計量法，剩餘礦物可以順序地根據需要或者根據特定期望地量化。由此確定的礦物性成分數據可以作為輸出以特定礦物性信息的形式提供，或者信息可以作為礦物性組(即，粘土)提供。示例性輸出包括說明圍繞地鑽孔的地層特定部分的礦物性對深度的地層剖面。
根據本公開內容的更多特徵，利用例如在此所述專家系統確定的礦物性信息可以利用從多種源獲得的附加地層數據來量化。用於提供這種附加量化信息的合適的源包括附加礦物數據，例如可以從X射線衍射(XRD)分析或礦樣的細截面分析獲得的那些數據、基於由分析家找到的關於特定地層的特定信息的用戶特定約束及前面關於進一步量化巖性確定所述的傳統測井數據(例如，NMR、 GR、 PE、聲波、CVO、測徑器及基於MRI的孔隙率和滲透性信息)。
根據本發明方法獲得的礦物性數據可以用於確定關於圍繞井筒的地層的其它巖石學信息。例如，礦物性內容與含量可以用於確定或預測例如地層的孔隙率、顆粒密度和滲透性特徵的特徵。
包括以下例子是為了證明本發明的優選實施方式。本領域技術人員應當理解，以下例子中所公開的技術代表了發明人所發現的在本發明實際中運行良好的技術，因此可以認為是構成了其實踐的優選模式。但是，本領域技術人員應當理解關於本公開內容，在不背離本發明範圍的情況下，在所公開的特定實施方式中可以進行許多改變且仍然能獲得類似或相似的結果。
例子
說明巖性和礦物性分析的示例性方法的現場例子在下面及相關的參考附圖中描述。用於比較的巖心數據是對所有礦井獲得的，且每
個礦井都利用RockViewTM測井探測裝置(Baker Atlas，休斯頓，德克薩斯州)測量，它利用脈衝中子地層巖性探測器(FLEXTM)有線測井工具(Baker Atlas，休斯頓，德克薩斯州)來測量中子俘獲和非彈性測量。這種測井探測裝置還使用中子伽馬射線SpectraIog II設備(Baker Atlas，休斯頓，德克薩斯州)。Spectralog II和FLEX設備基於伽馬射線光譜原理來測量Ca、 Si、 Mg、 S、 C、 Fe、 Al、 K、Ti和Th的構成濃度。這些工具的特徵基於位於德克薩斯州休斯頓的設備特徵中心對地層中的固定測量。具體而言，Mg、 A1和C的測量來自非彈性伽馬射線能量頻鐠的評估，這是通過使用14MeV中子的電子高頻源實現的。
在圖13-15中，使用以下縮寫及其相關意義"anhy"指礦物硬石膏；"illi"指礦物伊利石；"ilsm"指伊利石/蒙脫石；"kaol"指礦物高嶺石；"chlo"指礦物綠泥石；"glau"指礦物海綠石；"hema"指礦物赤鐵礦；"orth"指礦物正長石；"pyri"指礦物黃鐵礦；"side"指礦物菱鐵礦；"dolo"指礦物白雲石；"calc"指礦物方解石；"clay"泛指粘土礦物，包括但不限於任何一種或多種粘土礦物，伊利石、高呤石、綠泥石和蒙脫石；及"quar"指礦物石英。
例子h西路易斯安那礦井的分析。
為了評估井下巖性和礦物性測量對儲層特徵的質量與可能應用，根據本發明的方法，利用RockViewTM無線測井工具/探測裝置(BakerAtlas，休斯頓，德克薩斯州)的地球化學測井是從位於西路易斯安那
33的礦井獲得的。與巖心數據分析比較，深度從地表下大約5050英尺到大約5400英尺的測井結果在圖13中給出。
如由剖面A中所給出的總體巖性信息所證明的，這個礦井中的間隔包括碳酸鹽、硬石骨及在更低的深度有一些相當清楚的沙巖。大量硫和鉀與碳的缺乏提供了存在硬石骨的清晰指示。如剖面B中所說明的，提供了關於礦井的特定巖性信息，碳酸鹽主要是具有某些摻雜的白雲石的石灰石(沙質石灰石)，而硬石骨主要是鈣質硬石膏。如可以從圖中看到的，來自巖心數據分析的結果示出了與總體和特定巖性及礦物性的測井響應的良好一致。例如，根據巖心XRD數據，地層剖面D中的帶200說明在這個深度的巖石地層具有幾乎純硬石奮的礦物性。這與地層剖面C很好地關聯，說明了在這個相同深度由本發明系統所確定的礦物性，本發明確定的礦物性類似地確定為基本上是硬石骨，有少量的石英巖存在。示例帶202、 204和206類似地說明了利用本發明方法所確定的礦物性與相同深度巖心XRD數據比較之間的良好關聯。同時位於剖面C和D中的帶202示出了存在於大約5180英尺測量深度的伊利石粘土、菱鐵礦、K-長石、方解石和石英；同時位於剖面C和D中的帶204示出了大約5290英尺測量深度的成分主要是碳酸鹽，有少量的伊利石和菱鐵礦；及同時位於剖面C和D中的帶206示出了大約5370英尺測量深度的成分主要是石英(>80%)，有痕量的伊利石、K-長石、斜長巖和碳酸鹽。
例子2:南美礦井的分析。
為了進一步估計在此所述井下巖性和礦物性測量對儲層特徵的質量與可能應用，利用地層巖性探測器(FLEXTM)無線測井工具(Baker Atlas,休斯頓，德克薩斯州)來量化來自中子俘獲和非彈性散射的伽馬射線的地球化學測井運行在位於南美的測試礦井中。這些結果在圖14所說明地層的示意性地層剖面中圖示給出。如剖面A中所說明的，示出了測試部分的總體巖性，測試礦井在間隔頂部具有顯著的碳酸鹽部分，以下是非常清楚的沙礫帶，在底部混雜了幾個頁巖
34帶。如在剖面B中所說明的，提供了關於測試井的特定巖性信息，碳酸鹽是石灰石(白雲石和沙質石灰石)和混雜的白雲石(包括一些沙質白雲石)的混合物，而沙礫帶主要是石英沙及長石質沙礫、石質沙礫和石英的混雜帶。如給定圍繞巖性所期望的，剖面B的特定巖性也顯示在礦井靠下地方的頁巖帶主要是富含鐵和沙質頁巖。
圖14中在第一測量深度(大約XX50)和第二測量深度(大約XX450 )之間深度的礦物性對深度地層剖面的比較也說明了由本發明系統與方法所確定的礦物性和相同深度間隔的相同礦井的巖心XRD數據之間的顯著一致。例如，圖14剖面C中的地層帶210，表示測試井所確定的礦物性，示出了主要是白雲石且具有少量伊利石和方解石的礦物性。如剖面D中所示，這與由來自這個深度相同礦井巖心的XRD分析所確定的礦物性非常好的一致，其中剖面D示出了類似地主要是白雲石且具有少量方解石的礦物性。示例帶212、 214和216類似地說明了利用本發明方法所確定的礦物性與相同深度巖心XRD數據比較的良好關聯。同時位於剖面C和D中的帶212顯示巖石主要是石英，有少量的伊利石和正長石；同時位於剖面C和D中的帶214顯示在這個深度成分是大約50%的石英，巖石的剩餘部分包括伊利石、綠泥石、K-長石，並具有顯著數據(>5%)的黃^^礦；及同時位於剖面C和D中的帶216顯示在這個深度成分是大約50%的石英，剩餘部分包括主要是伊利石/蒙脫石及K-長石，還具有痕量的黃鐵礦。
例子3:西德克薩斯州礦井的分析。
在進一步估計在此所公開井下巖性與礦物性測量方法對儲層特徵的質量與可能應用的另一例子中，利用RockViewTM測井探測裝置(Baker Atlas，休斯頓，德克薩斯州)測量來自中子俘獲和非彈性散射的伽馬射線的地球化學測井運行在位於西德克薩斯州的二疊紀盆地中的測試井中，先前已經由多個人關於巖性進行了具體描述[見Sailer,A.H.等，AAPG Bulletin, v. 82(8):pp.l528-1550(1998)及其中所引用的參考。如圖15中所說明的，基於X射線衍射(XRD)的巖心礦物性顯示了與由本發明系統與方法所確定礦物性的極好 一 致。如圖15剖面A中所示，提供了大約4900英尺(測量深度，MD)和大約5250英尺(MD)深度之間測試井的總體巖性信息，測試井在間隔頂部具有沙礫區域，以下是顯著的和非常清楚的碳酸鹽帶，以下大約5100英尺(MD)的下面主要是沙礫帶並混雜了幾個碳酸鹽帶。如剖面B中所說明的，提供了關於測試井的特定巖性信息，沙礫帶主要是長石質沙礫和夾層的石英帶。剖面B的特定巖性還顯示礦井的碳酸鹽帶主要是白雲石和夾層的石灰石(沙質和白雲石質的石灰石)帶。基於這個測試井的巖性評估，在這個礦井中包含非常少的粘土。
如利用X射線衍射(XRD)所獲得的，大約4900英尺(MD)和大約5250英尺(MD)之間深度的礦物性對深度地層剖面的比較也
同礦井的巖心礦物性數據之間的顯著一致。例如，圖15剖面C中的地層帶220，表示所確定的測試井礦物性，示出了主要為白雲石並具有少量石英及痕量伊利石和方解石的礦物性。這與由剖面D中所示來自這個深度相同礦井的巖心XRD (X射線衍射)分析所確定的礦物性有良好的一致，其中剖面D顯示礦物性類似地主要是白雲石並具有少量石英和痕量伊利石。示例帶222、 224和226類似地說明了剖面C中所顯示利用本發明方法所確定的礦物性與剖面D中所給出位於相同深度的巖心XRD數據比較的良好關聯。同時位於剖面C和D中的帶222顯示巖石大致是等量白雲石和石英的混合物，巖石的剩餘部分包括少量的正長石和斜長巖及痕量的伊利石；同時位於剖面C和D中的帶224顯示在這個深度的成分主要是石英，巖石的剩餘部分包括白雲石、硬石骨、K-長石和斜長巖及痕量的伊利石；及同時位於剖面C和D中的帶226顯示在這個深度的成分是大約40%的石英，剩餘部分包括白雲石、K-長石和斜長巖，還存在痕量的伊利石、方解石和硬石骨。本發明在優選和其它實施方式的環境下進行了描述，但沒有對本發明的每個實施方式都進行描述。對所述實施方式很顯然的修改和改變是本領域技術人員可用的。所公開的和未公開的實施方式不是要限
36制或約束申請人所預期的本發明的範圍或適用性，相反，按照專利法，
申請人是要在最大可能的範圍內保護屬於以下權利要求等價物範圍或 領域中的所有這種修改和改進。
3權利要求
1、一種用於估計圍繞鑽孔的地層的巖性和礦物性的方法，該方法包括以測井系統穿過鑽孔；利用該測井系統從地層獲得井筒數據；生成巖性成分模型；及通過進一步約束巖性成分模型而生成礦物性成分模型。
2、 如權利要求l所述的方法，其中測井系統包括中子源。
3、 如權利要求2所述的方法，其中中子源是脈衝中子源。
4、 如權利要求1所述的方法，其中所獲得的井筒數據包括每單 位體積元素濃度數據。
5、 如權利要求l所述的方法，其中測井系統還包括伽馬射線源。
6、 如權利要求5所述的方法，其中伽馬射線源能夠測量俘獲伽 馬輻射、非彈性伽馬輻射、自然伽馬輻射及其組合。
7、 如權利要求1所述的方法，其中成分模型的生成是由專家系 統執行的。
8、 如權利要求7所述的方法，其中專家系統選自包括以下的組 神經網絡、基於遺傳算法的系統、模糊邏輯系統、查找表、群集分析 系統及其組合。
9、 如權利要求1所述的方法，其中巖性成分模型的生成還包括 總體巖性成分模型的生成。
10、 如權利要求9所述的方法，其中總體巖性成分模型包括對沙 礫、頁巖、碳酸鹽、蒸發巖、煤及其組合的每單位體積濃度的確定。
11、 如權利要求l所述的方法，其中巖性成分模型的生成還包括 特定巖性成分模型的生成。
12、 如權利要求11所述的方法，其中特定巖性成分模型包括石 英、長石質沙礫、石質沙礫、頁巖質沙礫、石灰質石英、石灰質長石 沙礫、石灰質頁巖沙礫、富含鐵的頁巖、富含鎂的頁巖、硬石膏、白 雲石硬石骨、鉀質硬石膏、方解石、白雲石方解石及其組合的每單位2體積濃度的確定。
13、 如權利要求l所述的方法，其中礦物性成分模型包括選自包 括以下的組的礦物的每單位體積濃度的確定石英、K-長石、鈉長石、 方解石、白雲石、菱鐵礦、硬石骨、伊利石、蒙脫石、綠泥石、高嶺 石、海綠石、黃鐵礦、赤鐵礦、巖鹽和煤。
14、 如權利要求l所述的方法，還包括利用輔助測井數據源獲得 關於地層的附加井筒數據。
15、 如權利要求14所述的方法，其中輔助測井數據源包括NMR 測井數據、容積密度數據、電阻率數據、聲波或聲學數據、補償中子 孔隙率數據、光電截面數據、高清晰感應測井數據、容積密度校正數 據、頻鐠伽馬射線數據、微差測徑器數據、巖心數據及其組合。
16、 一種用於估計圍繞鑽孔的地層的巖性和礦物性的方法，該方 法包括以測井系統穿過鑽孔；利用該測井系統從地層獲得井筒數據；生成總體巖性成分模型；及生成礦物性成分模型，其中礦物性成分模型在生成總體巖性成分模型之前沒有生成。
17、 如權利要求16所述的方法，其中測井系統包括中子源。
18、 如權利要求16所述的方法，其中測井系統還包括伽馬射線源。
19、 如權利要求18所述的方法，其中伽馬射線源能夠測量俘獲 伽馬輻射、非彈性伽馬輻射、自然伽馬輻射及其組合。
20、 如權利要求16所述的方法，其中成分模型的生成是由專家 系統執行的。
21、 如權利要求20所述的方法，其中專家系統選自包括以下的 組神經網絡、基於遺傳算法的系統、模糊邏輯系統、查找表、群集 分析系統及其組合。
22、 如權利要求16所述的方法，其中總體巖性成分模型包括對 沙礫、頁巖、碳酸鹽、蒸發巖、煤及其組合的每單位體積濃度的確定。
23、 如權利要求16所述的方法，還包括特定巖性成分模型的生成。
24、 如權利要求23所述的方法，其中所生成的特定巖性成分模 型包括對石英、長石質沙礫、石質沙礫、頁巖質沙礫、石灰質石英、 石灰質長石沙礫、石灰質頁巖沙礫、富含鐵的頁巖、富含鎂的頁巖、 硬石骨、白雲石硬石骨、鉀質硬石骨、方解石、白雲石方解石及其組 合的每單位體積濃度的確定。
25、 如權利要求16所述的方法，其中礦物性成分模型包括對選 自包括以下的組的礦物的每單位體積濃度的確定石英、K-長石、鈉 長石、方解石、白雲石、菱鐵礦、硬石青、伊利石、蒙脫石、綠泥石、 高嶺石、海綠石、黃鐵礦、赤鐵礦、巖鹽和煤。
26、 如權利要求16所述的方法，還包括利用輔助測井數據源獲 得關於地層的附加井筒數據。
27、 如權利要求26所述的方法，其中輔助測井數據源包括NMR 測井數據、容積密度數據、電阻率數據、聲波或聲學數據、補償中子 孔隙率數據、光電截面數據、高清晰感應測井數據、容積密度校正數 據、頻譜伽馬射線數據、微差測徑器數據、巖心數據及其組合。
28、 一種用於對圍繞鑽孔的地層巖性和礦物性進行測量的裝置， 該裝置包括(a) 伸長的主體部分；(b) 電磁輻射系統，該電磁輻射系統利用輻射照射圍繞至少一 部分鑽孔的地層並在地層衰減該輻射後測量所接收到的輻射，該電磁 輻射系統包括以下至少一個(i) 中子源和中子檢測器，及(ii) 伽馬射線源和伽馬射線檢測器；及(c) 耦合到電磁輻射系統的處理器，其中該處理器包括通過生 成巖性成分模型和礦物性成分模型來確定地層的巖性和礦物性的專家 系統。
29、 如權利要求28所述的裝置，其中中子源是脈衝中子源。
30、 如權利要求28所述的裝置，其中伽馬射線源發射俘獲伽馬 輻射、非彈性伽馬輻射、自然伽馬輻射或者其組合。
31、 如權利要求28所述的裝置，其中專家系統選自包括以下的組神經網絡、基於遺傳算法的系統、模糊邏輯系統、查找表、群集 分析系統或者其組合。
32、 如權利要求28所述的裝置，其中處理器在生成礦物性成分 模型之前生成巖性成分模型。
33、 如權利要求32所述的裝置，其中巖性成分模型包括總體巖 性成分模型、特定巖性成分模型或者總體巖性成分模型和特定巖性成 分模型兩者。
全文摘要
描述了用於確定地層巖性和礦物性的方法與過程。根據該方法與過程，來自脈衝中子光譜應用的測井數據測量(12)及關聯的工具響應參數是利用專家系統解決的，專家系統又生成合適的鑑別器並估計所分析地層的總體(14A)和特定(14B)巖性及礦物性(16)約束。該方法顯示出與巖性和礦物性確定的傳統方法之間良好的元素關聯，並可以提供多種輸出數據，包括地層帶中的顆粒密度與孔隙率數據。
文檔編號G01V5/04GK101501531SQ200780021737
公開日2009年8月5日 申請日期2007年4月19日 優先權日2006年4月19日
發明者D·J·雅各比, J·M·朗古 申請人:貝克休斯公司