每个储层在优化方面都提供了独特的参数和挑战。探头储层分析系统采用各种生产测井传感器和最先进的脉冲中子传感器进行配置。生产记录传感器可准确描述井眼环境和性能。这些数据被折叠在脉冲-中子工作流程中,用于对储层参数进行表征和解释。这种传感器组合可创建全面的数据集,从而为储层表征提供完整的解决方案。
多功能 RAS 脉冲-中子具有多种采集模式。根据水盐度和碳氢化合物类型,它可以获取西格玛(热中子捕获截面)、C/O(碳氧测井)或组合范式的数据。储层流体脉冲-中子数据的反转需要了解井眼环境和储层流体,以及储层孔隙度和气度信息。下面的四个处理对象使用 RAS 数据和其他可用数据源(如开孔和 LWD 日志、泥浆日志、岩芯和现场历史记录)协同工作,以生成用于储层优化的准确结果。
RAS-西格玛
此模块使用 Sigma 数据集预测储层水饱和度,也可以用于确定储层气体饱和度。 程序使用可变矩阵模型将岩石矩阵变体合并到反转中。RAS-Sigma 可与 RAS-CO 模块结合,以确定三相储液罐中的气体饱和度。
拉斯-科
通过碳和氧测量准确测定油饱和度,需要全面描述井眼环境和储层岩石参数。本模块使用基于经验主义的油饱和度多参数反转;特定储层和井眼参数的特征数据库用作反转的基础。
拉斯-李斯
本模块提供基本岩石类型(即岩石学),用于计算有效孔隙度和 RAS-Sigma 和 RAS-CO 中使用的岩石参数。
拉斯-加斯菲
本模块为 RAS-Sigma 和 RAS-CO 提供孔隙度输入。 计算参数包括储层的总孔隙度和有效孔隙度。
储层特征
准确的结果需要创建一个包含特定储层参数的测量数据库。为了生成这种表征经验数据,探测器石油物理学利用辐射传输代码MCNP开发了RAS脉冲-中子子子的基于计算机的模型。利用这种环境,反演特性数据库可以与储层岩化学、碳氢化合物类型和井眼环境等储层参数进行具体匹配。