ОТВЕТЫ НА НАИБОЛЕЕ ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ С/О КАРОТАЖ

С/О КАРОТАЖ
ОТВЕТЫ НА НАИБОЛЕЕ ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ
В данной статье приведены ответы на наиболее часто задаваемые вопросы по
материалам скважинных исследований методом углеродно-кислородного каротажа при
проведении
скважинных
исследований
с
целью
определений
текущей
нефтенасыщенности. Для ответов использованы материалы из работ ведущих мировых
специалистов, работающих в данной области. Работы специалистов ООО «НПФ Энергия»
(в т.ч. докторская диссертация на эту тему Черменского В.Г.) для соблюдения принципа
объективности не приводятся.
Основные вопросы: «Низкие» значения кривой COR (спектральное
отношение отклика углерода к отклику кислорода в спектрах ГИНР) и «слабая
дифференциация» литологической кривой LIRI (спектральное отношение отклика в
«литологической энергетической области в спектрах ГИНР) по разрезу. «Плохая»
сходимость кривых COR. Применение альтернативных детекторов гамма-излучения
может существенно повысить точность определения текущей нефтенасыщенности.
К вопросу о дифференциации кривой СОR.
На каротажных диаграммах АМК АИМС значение параметра COR находится на
среднем уровне порядка 0.55-0.61 единиц и дифференциация кривой в типичном
терригенном разрезе составляет до 0.03 единиц. Ниже приведены примеры палеток
зависимости показаний отношения COR (скоростей счета в энергетических областях
углерода и кислорода) от пористости ведущих мировых компаний. Следует иметь в виду,
что приведенные максимальные дифференциации на палетках соответствуют 100% их
насыщениям, чего не бывает на практике. Понятно, что численные значения COR зависят,
в первую очередь, от ширины энергетических окон и не являются критерием для
сравнения.
Рис.1
На рис.1 [1] показаны спектры ГИНР и ГИРЗ, зарегистрированные аппаратурой
PSGT фирмы Hulliburton зарегистрированные в водо- и нефтенасыщенной (причем
насыщение 100%) песчаных моделях пористостью 36%. По этим спектрам можно судить о
максимальном эффекте – в данном случае это изменение площадей в «окнах» углерода и
кислорода, ограниченных линиями спектров в водо- и нефтенасыщенной моделях. Эффект
порядка 12%. Здесь же показаны положение границ энергетических окон для расчета
различных отношений. Очевидно, что уменьшение левой границы энергетического окна
углерода увеличит значение COR. Разные авторы, оптимизируя положение окон,
получили некоторые различия, обусловившие различные значения COR. В данном случае
важно не его абсолютное значение (0.5 или 1), а разница показаний COR в водоносном и
нефтеносном коллекторах. В ряде случаев на палетках приводится не абсолютное
значение COR, а его приращение относительно водоносного коллектора. Это, так
называемый, «дифференциальный» параметр COR. В первом приближении параметр
COR, получаемый методом разложения спектров, это тот же самый «дифференциальный»
параметр COR. Стоит обратить внимание, что энергетические окна «Сa» и «Si» в спектрах
ГИРЗ и ГИНР расположены в различных энергетических областях и, соответственно,
носят чисто условное названия. Ниже приведены конкретные примеры.
Рис.2.
На рис.2 приведена палетка зависимости отношения COR от пористости породы.
Дифференциация значения COR при пористости 20% составляет 0.05 единиц [2]. Это
«дифференциальная» палетка, полученная для определения параметра COR по способу
спектрального разложения. Главная особенность этого метода, в отличие от «оконного»
метода заключается в том, что в коллекторах, не содержащих углерод, сигнал от углерода
будет равен нулю.
Рис.3.
На рис.3 приведена палетка [4]. «Оконные» технологии. Дифференциация значения
COR при пористости 20% составляет 0.028 единиц.
Рис.4
На рис.4 приведена палетка [5]. «Оконные» технологии. Дифференциация значения
COR при пористости 20% составляет 0.04 единиц.
Рис.5.
На рис.5 приведена классическая веерная диаграмма зависимости параметра COR
от пористости [1]. При пористости 20%
значение COR при 100% изменении
насыщенности изменяется от 0.49 до 0.53.
Рис.6.
На рис.6 приведена палетка [13]. «Оконные» технологии. Дифференциация
значения COR при пористости 20% составляет 0.1 единиц. Палетка применяется только
для пресных пластовых вод и чистого коллектора. Это позволило несколько увеличить
ширину окна углерода для повышения статистики измерений и дифференциации. .
Рис.7
На рис.7 приведена палетка [6]. «Оконные» технологии. Дифференциация значения
COR при пористости 20% составляет 0.054 единиц.
Рис.8.
На рис.8 [11] приведена палетка зависимости изменения параметра COR от
пористости при фиксированной насыщенности (Sw=100%). Хорошо видно, что изменение
пористости на 20% меняет значение COR на 0.02 единицы, т.е. порядок изменения такой
же, как и на приведенных выше палетках. Однако, это описана технология определения
текущей нефтенасыщенности по «время-пролетной» технологи С/О каротажа (APSTING).
Эта технология считается будущим развитием существующей модификации.
Приведенная здесь же каротажная диаграмма показывает реальные эффекты параметра
COR в скважине. Максимальный эффект – 0.05 единиц.
Рис.9.
На рис.9 приведена палетка [9] «классика» С/О каротажа. «Оконные» технологии.
Дифференциация значения COR при пористости 20% составляет 0.035 единиц.
Примеры каротажных диаграмм.
В [2] показаны примеры использования аппаратуры GST (Shlumberger) и
результаты обработки по методу разложения зарегистрированного спектра на опорные
(составляющие) спектры. Главная особенность этого метода, в отличие от «оконного»
метода заключается в том, что в коллекторах, не содержащих углерод, сигнал от углерода
будет равен нулю. На рис.10 в первом приближении можно провести линию граничного
значения COR (например, на уровне 0.02) и тогда превышение кривой COR этого уровня
будет свидетельствовать о наличии углерода за колонной. Хочу обратить внимание на
повышенные значения кривой COR на глубине 5800ft до уровня высокой
нефтенасыщенности. Однако, авторов это совершенно не смущает, хотя для работы,
очевидно, были взяты наиболее показательные примеры из практики. Так же характерно
поведение кривой LIR по разрезу (аналог кривой LIRI (или CaSi по спектру ГИНР) в АМК
АИМС) – низкая дифференциация. Разрез хорошо дифференцирует кривая SIR (аналог
кривой CaSi по спектрам ГИРЗ) в АМК АИМС). Однако, т.к. данная кривая не участвует
в современных методиках в расчете текущей нефтенасыщенности, на планшетах ООО
«Нефтегазгеофизика» она не представлена, хотя Заказчику передается в LAS- файлах.
Рис.10
На рис.11 приведена скважинная диаграмма. Значения COR изменяются в пределах
0.46-0.52. При этом кривая LIRI (на диаграммах АМК АИМС имеется аналогичная
кривая) практически не дифференцируется по разрезу. Так же наблюдаются превышения
кривой COR над кривой LIRI в глинах.
Рис.11.
На рис.12 [10] дифференциация кривой COR составляет не более 0.05 единиц в
коллекторе. Кривая Ca/Si (так обозначается в компании Halliburton отношение скоростей
счета в «литологических» окнах спектра ГИНР, аналог кривой LIRI и LIR) практически не
дифференцирована.
Рис.12
Рис.13
На рис.13 [7] дифференциация кривой COR составляет не более 0.05 единиц по
всему разрезу. Кривые отношений Ca/Si по спектрам ГИРЗ и ГИНР не коррелируют
между собой. Это просто подтверждает тот факт, что их названия достаточно условны и
эти кривые не являются отношениями содержаний кальция и кремния по разрезу
скважины.
Рис.14.
На рис.14 [9] приведены сравнения кривых COR для двух типов аппаратуры- PSGT
и RMT. Дифференциация данных кривых лежит в пределах приведенных выше палеток и
примеров.
Рис. 15.
Рис. 16.
Рис. 16 [материалы предоставлены трестом СНГФ] демонстрирует пример
каротажной записи аппаратурой PSGT. Дифференциация и «приращения» в глине
практически не отличаются от поведения кривых АМК АИМС.
На рис. 17 [4], 15 [3] и 18 [материалы предоставлены трестом СНГФ]] приведены
кривые С/О каротажа, показывающие сходимость метода. Многие исполнители С/О
каротажа, что бы не вводить в сомнения Заказчика, вообще не выводят на сводные
планшеты каждую запись. Отображают только осредненные значения. Хорошо видно, что
в силу того, что метод С/О каротажа является статистическим методом, между кривыми
различных записей наблюдается статистический разброс, в ряде случаев соизмеримый с
дифференциацией кривой. Это совершенно нормальное явление. Главная задача
исследователей в этом случае – построить стратегию проведения скважинных
исследований таким образом, что бы осредненная кривая уложилась в требуемые
статистические погрешности измерений.
Рис. 17
Рис.18
К вопросу об энергетическом разрешении спектров.
На рис. 1 были продемонстрированы спектры ГИНР и ГИРЗ, зарегистрированные
аппаратурой PSGT. Применяемый в ней детектор – BGO размером 50*200мм.
Энергетическое разрешение данного детектора порядка 11% по линии Cs-137. На рис. 19
и рис.20 приведены спектры ГИНР и ГИРЗ, зарегистрированные полупроводниковым
детектором (ППД), обладающим наиболее высокой разрешающей способностью из
детекторов гамма-излучения, доступных для применения в экспериментальной физике
[8].
Рис. 19
Рис.20
На спектре ГИНР наблюдается «размытие» пиков от углерода. Комментарий
дословно из оригинала: Figure shows an inelastic scattering gamma ray spectrum
from a 2“ thick stack of paraffin blocks surrounding the sonde. The 4.43 MeV ganma
rays from carbon and the 6.13 MeV gamma rays from oxygen are obvious. Also present
are the one-escape and two-escape peaks that are characteristic of high-energy
gamma ray spectra. Although the 4.43 MeV lines from carbon are Doppler-broadened
to about 90 KeV, the resolution is still a factor of three better than is obtained
with a NaI scintillation probe, and there is a corresponding factor of three
improvement in signal/background.
Вообще, рассмотрение вопроса о зависимости параметра COR от энергетического
разрешения детектора очень объемен, и не может быть представлен в рамках данного
рассмотрения. Кроме энергетического разрешения на данный параметр влияют плотность,
Zэф, геометрические размеры детектора, и.т.д. Наконец,
его эксплутационные
характеристики (хрупкость, долговечность) и стоимость.
Рис. 21
На рис.21 приведен кроссплот [8], показывающий, что даже для спектров
ППД отношения углерод/кислород принципиально находятся в
вышеописанных
диапазонах значений. Если в двух словах обобщать исследования по применяемым
детекторам, проведенные многочисленными авторами (в т.ч. и нами), то исходя из
конечной задачи С/О каротажа, т.е. определения текущей нефтенасыщенности, для
скважинных приборов диаметра порядка 80-100мм оптимальным является
сцинтилляционный детектор BGO. Именно он и установлен в АМК АИМС. То, что
детектор, обладающий только более высоким разрешением по энергии, не является
лучшим для скважинных исследований методом С/О каротажа, убедительно доказывает
современное положение дел в этой области. Практически никто не применяет сейчас для
спектрометрии жесткого гамма-излучения (случай С/О каротажа) сцинтилляционный
детектор NaI(Tl), имеющий энергетическое разрешение по Cs-137 порядка 7-8%. Сравните
с детектором BGO – 11%!!!
Резюме.
Каротажные диаграммы, регистрируемые АМК АИМС, практически по своим
параметрам (дифференциация, статистика и т.д.) соответствуют данному типу аппаратуры
ведущих мировых компаний. Искусственное увеличение дифференциации путем
вычитания постоянного фона и умножения значений кривых на некий постоянный
коэффициент может только внешне выглядеть более привлекательно, но НИКОИМ
ОБРАЗОМ
НЕ
ПОЗВОЛЯЕТ
УЛУЧШИТЬ
ТОЧНОСТЬ
ОПРЕДЕЛЕНИЯ
НЕФТЕНАСЫЩЕННОСТИ. Здесь можно провести прямую аналогию с методом ПС, в
котором никого не смущает регистрируемый эффект в несколько мВ (десятки мВ) –
постоянная составляющая вычитается, кривая ПС «разгоняется» в треке от минимума до
максимума. Более того, повторная запись ПС может не совпадать с первоначальной
записью по абсолютным значениям и по дифференциации.
Список использованной литературы:
1. Halliburton, информация с сайта компании.
2. Техника каротажных исследований и интерпретации. Каталог Shlumberger //
Геофизическая конференция. Москва. 1986.
3. SPWLA 45th Annual Logging Symposium, June 6-9, 2004, NUCLEAR LOGGING
TECHNOLOGY PRESENT AND FUTUREAN OPERATING COMPANY PERSPECTIVE, A.
Badruzzaman, ChevronTexaco Energy Technology, San Ramon, CA, USA.
4. SPWLA 42 "d Annual Logging Symposium, June 17-20, 2001,
FIELD EXPERIENCE AND RESULTS OBTAINED WITH AN IMPROVED
CARBON/OXYGEN LOGGING SYSTEM FOR RESERVOIR OPTIMIZATION
Jerome A. Truax, Larry A. Jacobson, Gary A. Simpson, Dennis P. Durbin, and Quintilio
Vasquez, Halliburton Energy Services.
5. SPWLA 46th Annual Logging Symposium, June 26-29, 2005, CARBON/OXYGEN TOOL
RESPONSE IN OPEN HOLE, Larry A. Jacobson, Halliburton Energy Services, Inc.
6. SPWLA TWENTY-SECOND ANNUAL LOGGING SYMPOSIUM, JUNE 23-26, 1981
Continuous Carbon/Oxygen (C/0) Logging —Instrumentation, Interpretive Concepts and Field
Applications D. W. Oliver, E. Frost,W. H. Fertl DresseArtlas,DresseirndustrieIsn,c.
Houston,Texas
7. SPWLA TWENTY-FIFTH ANNUAL LOGGING SYMPOSIUM, JUNE 10-13, 1984
(XMTINUOUS CARBON/OXYGEN AND NEUTRON LIFETIME WG” PROPOSED
INTERPRETATION FOR ORGANIC AND/OR SHALY DEPOSITIONAL ENVIRONMENTS
Tony D. Lawrence Dresser Atlas, Dresser Industries, Inc. Dallas, Texas
Scott Ball Dresser Petroleum Engineering Services Dresser Atlas, Dresser Industries, Inc.
Houston, Texas Mark Harris Dresser Atlas, Dresser Industries, Inc. Houston, Texas
8. SPWLA TWENTY-SIXTH ANNUAL LOGGING SYMPOSIUM, JUNE 17-20, 1985
Carbon/O~gen Logging Us 5ng a Pulsed Neutron Generator and a Germani- Cryosonde
By J. A. Baicker, A. Sayres, S. Schladale, J. Dudek and J. M. Stone PGT Geophysics, Inc.,
Princeton, NJ 08540
9. SPWLA TWENTY-SIXTH ANNUAL LOGGING SYMPOSIUM, May 26-29, 1998, A NEW
SMALL-DIAMETER, HIGH-PERFORMANCE RESERVOIR MONITORING TOOL,
L.A.Jacobson, R.Ethride, G.Simpson.
10. SPE Formation Evaluation, March 1995, PULSE NEUTRON CAPTURE LOG
INTERPRETATION IN LAMINATED FORMATIONS: A DUAL-EXPONENTIAL-DECAY
MODEL, R.A.Haley, SPE, Shell Western E&P Inc.
11. The Associated particle carbon\oxygen spectrometry logging tool and its applicationin thinbed reservoir evaluatin, Jiang Shilian, Well logging company of Daqing administrative bureau,
2007.
12.
http.//www4.connect.slb.com/w_t/production/tools/rst/client/rst_smp_9250/rstpages/rst11.html.
13. COMPUTALOG, PULSED NEUTRON DECAY SPECTRUM, КАТАЛОГ 1990г.
Список рекомендуемой к ознакомлению литературы:
1. SPWLA TWENTY-FOURTH ANNUAL LOGGING SYMPOSIUM, JUNE 27-30, 1983
CARBON/OXYGEN INTERPRETATION - A THEORETICAL MODEL by
W. A. Gilchrist, Jr., L. T. Rogers, and J. T. Watson Schlumberger Well Services
2. SPWLA 47th Annual Logging Symposium, June 4-7, 2006
A Conceptual C/O Tool Design with Coincidence Counting Xiaogang Han1, Robin P. Gardner,
W.A. Metwally2, and Pingjun Guo3 Center for Engineering Applications of Radioisotopes
North Carolina State University, Raleigh, North Carolina 27695-7909 1Baker Atlas Houston
Technology Center, Houston, Texas 77073-5101 2Physics Department, Faculty of Sciences,
UAE University, P.O. Box 17551, Al-Ain, UAE ExxonMobil Upstream Research Center,
Houston, Texas 77027
3. Wyatt, D.F., Jr., Jacobson, L.A., Durbin, D.P., and Lasseter, E.A., “Logging Experience With
a New Induced Gamma Spectrometry Tool,” Paper SPWLA 1992Y, 33rd Annual SPWLA
Logging Symposium, Oklahoma. June 1992.
4. Han, Xiaogang, Robin P. Gardner, Charles W. Mayo and Weijun Guo, 2005, “Development of
a Monte Carlo Code for Coincidence Prompt Gamma-Ray Neutron Activation Analysis”, Monte
Carlo 2005 Topical Meeting, Chattanooga, Tennessee, April 17–21, 2005, on CD-ROM,
American Nuclear Society, LaGrange Park, IL.
5. Wapstra, A.H., 1979, ALPHA-, BETA- and GAMMARAY SPECTROSCOPY, 5th Edition,
North-Holland Publishing Company, Amsterdam, New York, Oxford, Vol. I, pp. 539–555
(Chapter VIII/C). 5. Economides, M. J., Watters, L. T., and Dunn- Norman, S.; 1998, “Petroleum
Well Construction,” John Wiley & Sons.
6. 1998, "A new small diameter, high-performance reservoir monitoring tool," paper K, 39th
Annual SPWLA Annual Logging Symposium, Keystone, CO.
7. Underwood M.C., Mellor D.W., Dyos C.J. A model of inelastic neutron scattering applied to
the carbon/oxygen log. SPWLA 26. june 17-20. 1985
8. Truax, J. A., Jacobson, L. A., Simpson, G. A., Durbin, D. P., Vasquez, Q., 2001, "Field
experience and results obtained with an improved carbon/oxygen logging system for
reservoir optimization," 42nd Annual SPWLA Annual Logging Symposium, Houston, TX.
9. A New Throung-Tubing Oil-Saturation Measurement System / B.A. Roscoe, C.Stoller,
R.A.Adolph, Y.Boutemy, J.C.Cheeseborough III, J.S.Hall, D.C.McKeon, D.Pittman, Seeman
and S.R.Thomas // paper SPE 21413, presented at the SPE Middle East B.oil Show, Bahrain,
November 16-19, 1991.
10. Baicker J.A., Sayres A., Schladale S./ Carbon/Oxygen Logging Using a Pulsed Neutron
Generator and a Germanium Cryosonde// SPWLA 26 Annual Logging Symposium, June 17-20
11. Chace, D., Schmidt, M.G. and Ducheck, M.P. The Multiparameter Spectroscopy Instrument
Continuous Carbon/Oxygen Log - MSI C/O // paper presented at CWLS 10th Formation
Evaluation Symposium. Calgary. Alberta. September 29 – October 2, 1985.
12. Gartner M.L., Jacobson L.A. Detector design and data processing effects on elemental yield
variance. 13th SPWLA European Formation Evaluation Symposium. Budapest, Oct. 1990
13. Jacobson L,A., R.Baels, D.F. Wyatt, A Hrametz/ Response Characterization of an Induced
Gamma Spectrometry Tool Using a Bismuth Germinate Scintillator// Paper SPWLA 1991LL,
32nd Annual SPWLA Logging Symposium. Midland. June 16-19, 1991.
14. Jerome A. Truax, Larry A. Jacobson, Gary A. Simpson, Dennis P. Durbin, and Quintilio
Vasquez. Field experience and results obtained with an improved Carbon/Oxygen logging
system for reservoir optimization // Halliburton Energy Services. 1993.
15. Mickael, M.W., W.A. Gilchrist Jr., R.J. Mirzwinski, G.N. Salaita, and R.T. Rajasingam,
“Interpretation of the Response of a New Through-Tubing Carbon/Oxygen Instrument using
Numerical Modeling Techniques”, Paper J, 38th Annual SPWLA Logging Symposium,
Houston, Texas, June, 1997.
16. Hemingway J., R. Plasek, T. Gupta, F. Morris and др./ Introduction of Enhanced CarbonOxygen Logging for Multi-well Reservoir Evaluation // SPWLA-40. 01-014. 1999.
17. Simpson, L. A. Jacobson, /Halliburton Energy Services and Rodolfo Escobar/ Halliburton de
Venezuela SPE 53736, A New Small-Diameter, High-Performance Reservoir Monitoring Tool,
1998.
18. Wyatt, D.F., Jr., Jacobson, L.A., Fox, P. Use of Supplemental Curves From Pulsed Spectral
Gamma Logs to Enhance Log Interpretation // Paper SPE 28410, 69th Annual SPE Conference.
New Orleans. September 25-28, 1994.