一种随钻密度成像测井仪环境校正方法与流程

本发明属于石油天然气钻探技术领域，涉及一种随钻密度成像测井仪环境校正方法。

背景技术：

随钻密度成像仪在实钻测井中，复杂的作业环境(旋转、井斜、井眼不规则等)导致其井眼间隙无规律的变化，而密度仪器测量精度对井眼间隙变化非常敏感；传统的补偿密度校正已经很难满足日益复杂的实钻环境。随着地层评价要求的不断提高，随钻密度测井仪器与地层保持最小(或无)间隙时，会产生最佳的密度曲线，因为这时的地层与探测器之间的泥浆达到最低程度，伽马射线经过泥浆的衰减程度达到最小。

在实钻中，仪器旋转在极度变化的动力学条件下，使得密度仪器难以预测的方式侧向地跳开井壁，间隙无序变化对密度测量的精度产生不利影响，这对随钻密度测井的测量技术提出了新的要求。因此，一种新的lwd密度测井方法被研究出来，目的是降低甚至消除这种间隙无序变化和井眼尺寸对密度测井曲线的影响。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种随钻密度成像测井仪环境校正方法，该方法能够消除间隙无序变化和井眼尺寸对密度测井曲线的影响。

为达到上述目的，本发明所述的随钻密度成像测井仪环境校正方法包括以下步骤：

1)随钻密度成像测井仪的刻度根据补偿密度的刻度方法进行分间隙区域刻度，每个间隙区域有独立的刻度曲线，随钻密度成像测井仪中伽马探测器一侧的井眼间隙通过与其同侧的超声井径探头提供，判断该井眼间隙所属的bin区；

2)设定，井眼间隙越小的区域，泥浆对测量的影响越小，其探测的视密度值的井径权重因子越大，可信度越高，随钻密度成像测井仪在一个周期t内，处于某一间隙区域的时间越长，则随钻密度成像测井仪在该间隙区域内的视密度时间权重越大，可信度越高；

3)在一个周期内，通过井眼加权和时间加权得随钻密度成像测井仪的视密度值，完成随钻密度成像测井仪环境校正。

步骤1)的具体操作为：井径加权算法以间隙为基础的采集或面元显示，泥浆间隙分为bin-1～bin-5五个区间，每个区间为0.25in，当泥浆间隙超过1in时，则超声井径不能够提供可靠的间隙值，随钻密度成像测井仪一级刻度时，以每个bin区间中间位置进行刻度，每个bin区间利用近探测器及远探测器进行补偿，在远密度的基础上加上校正量δρ，其中，δρ为远探测器与近探测器测量得到的密度差值，得间隙较小时校正后的密度值：

其中，nss、nls分别为近源距探测器及远源距探测器的计数率，ρss及ρls分别为近源距单源距视密度及远源距单源距视密度；

其中，bin-i为1～5，ρlsbin-i、ρssbin-i分别为bin-i区的远单源距视密度及近单源距视密度，ρabin-i为bin-i区补偿校正后视密度，δρbin-i为bin-i密度校正量。

步骤2)中，采集一个周期t内的加权算法分析，随钻密度成像测井仪围绕井筒旋转，带有不同bin区的补偿视密度测量值分离并存储于各bin区中，在不同采集周期中，随钻密度成像测井仪在不同bin区采集的时间ti不同，采集时间ti越大，则其密度值的权重越大，密度值越可信，引入采集时间权重ti/t，直至采集周期结束。

步骤3)中，加权后的视密度值ρa为：

其中，ti为一个采集周期内在bin-i区的采集时间，t为采集周期，abin-i为第bin-i区的加权系数；

密度成像时，第j扇区一个周期内加权后的视密度值ρa-j为：

本发明具有如下有益的技术效果：

本发明所述的随钻密度成像测井仪环境校正方法在具体操作时，通过在泥浆间隙进行分区，每个区域进行刻度，并以此将一部分泥浆作为随钻密度成像测井仪的部分进行考虑，然后通过泥浆间隙的权重因子对结果进行权重处理，然后对随钻密度成像测井仪在不同区域的时间权重因子进行权重处理，得到可信度较高的地层视密度值，以消除间隙无序变化和井眼尺寸对密度测井曲线的影响。经检测，本发明优于补偿密度校正法，模拟仿真的测量误差减少37.5％左右，刻度实验测量误差分布更为集中。

附图说明

图1为井径加权校正设计示意图；

图2为密度成像方位和井径划分设计图；

图3a为随钻密度成像测井仪轴向的剖面图；

图3b为随钻密度成像测井仪横向的剖面图；

图4为密度仪器采用传统补偿算法的蒙卡模拟误差分布图；

图5为密度仪器采用井径加权算法的蒙卡模拟误差统计示意图；

图6为井径加权算法的蒙卡模拟误差分布图；

图7为五个bin区中井径加权算法的刻度误差分布图；

图8为密度仪器采用传统补偿密度算法的刻度误差统计示意图；

图9为密度仪器采用井径加权算法的刻度误差统计示意图；

图10为试验验证时井径加权算法与传统传统补偿密度算法的刻度误差分布图。

具体实施方式

以下结合附图和实施过程对本发明做出进一步的说明。

随钻密度成像测井仪由双源距化学源补偿密度、三探头超声井径及两轴磁通门方位传感器组成，井径加权算法以间隙为基础的采集或面元显示(binning)，如图1所示，泥浆间隙分为bin-1～bin-5五个区间，建议每个区间为0.25in，当泥浆间隙超过1in时，超声井径不能提供可靠的间隙值，仪器一级刻度时，以每个bin中间位置进行刻度，每个区间利用近探测器及远探测器进行补偿，在远密度的基础上加上校正量δρ，其中，δρ为远探测器与近探测器测量得到的密度差值，将δρ加上远密度即可得间隙较小时校正后的密度值：

其中，nss及nls为近源距探测器及远源距探测器的计数率，ρss及ρls为近源距单源及远源距单源的距视密度。

其中，bin-i为1～5，ρlsbin-i及ρssbin-i为bin-i区远单源距视密度及近单源距视密度，ρabin-i为bin-i区补偿校正后视密度，δρbin-i为bin-i密度校正量。

超声井径三个换能器中的1号与密度近探测器及远探测器处于一条线上，仪器工作状态下同时测量泥浆间隙δl和nls、nss，其中，δl按照划分的bin区判断nls、nss处于补偿密度算法的bin-i区，再通过公式1及式2得ρabin-i，理论上，当i＝1时，ρabin-i值更能精确的反应地层的真实密度，当i增大时，ρabin-i值不断的偏离地层真实密度，因此，为减小这种影响对ρabin-i采用井径加权算法，参见表1，bin加权值按照bin区的不断增大而降低，具体加权值主要来自于经验。

密度成像方位划分如图2所示，共16扇区，其分辨率为22.5°，表1为采集一个周期t内的加权算法分析，仪器围绕井筒旋转，带有不同bin区的补偿视密度测量值分离并被存储于各bin区中；在不同采集周期中，仪器在不同bin区采集的时间ti不同，ti为bin-i区的采集时间，采集时间ti越大，则其密度值的权重越大，密度值越可信，因此引入采集时间权重ti/t，采集周期结束，采集时间加权法和井径加权法被用于整个周期的密度校正，确保统计误差和间隙影响被降到最低程度。

表1

一个周期的加权校正算法如公式3所示，其中，ρa为加权算法后的视密度值，ti为一个采集周期内在bin-i区的采集时间，t为采集周期，abin-i为第bin-i区的加权系数；

当密度成像，则第j扇区一个周期内的校正算法如式4所示。

实施例一

基于蒙特卡罗方法对中国石油集团测井有限公司随钻测井中心cscd2432补偿密度随钻测井仪进行建模，参考图3，地层依据中国石油集团测井有限公司刻度中心的九口密度刻度井进行建模，模拟计算δρ和ρls-ρss的关系如图3所示，图3中右列格式为x-j，当x分别为a、b及c时，依次代表泥浆依次为水(密度1.0g/cm³)、轻泥浆(密度1.39g/cm³)及重泥浆(密度2.435g/cm³)，j分别为1～9，分别代表9口标准井。每组x-j情况下，考虑到仿真模拟须与仪器实验的刻度环境接近，考察泥浆间隙为0mm，5mm，……50mm。

可以看到在考虑泥浆密度ρmud和泥浆间隙δl(或井径)时，仅用传统的补偿密度方法很难保证地层密度的测量精度。

用传统的双源距补偿密度算法对仿真刻度数据进行处理，通过反算得到的视密度值与地层真密度值做差值，得传统补偿密度方法的误差统计分布，参见图5。基于仿真数据，将δl分为5个区块，其中，每个区块长度为5mm，采用井径加权算法对仿真数据进行处理，依据公式1拟合得到长、短源距的单源距视密度公式：

对5个bin区分别拟合建立δρ与(ρls-ρss)的函数关系：

δρbin-i＝cbin-i+bbin-i*(ρls-ρss)+abin-i*(ρls-ρss)²(6)

则视密度ρabin-i可表示为：

ρabin-i＝ρls+δρbin-i＝cbin-i+bbin-i*(ρls-ρss)＝cbin-i+bbin-i*(ρls-ρss)+abin-i*(ρls-ρss)²(7)

表2

表2为5个bin区公式7的系数表，通过表2计算得到的视密度值与地层真密度值做差值得到仿真的测量误差进行统计分布，对比图5、图6可以看出，两种算法的误差统计分布均呈现正态分布，以误差0g/cm³为中心向两侧递减，图6的离散程度要小于图5的离散程度，符合预期；传统算法最大的误差达到-0.12g/cm³和0.08g/cm³，而采用井径加权算法的最大误差达到-0.06g/cm³及0.05g/cm³；考虑到仿真模拟时钻井泥浆密度的变化范围(1.00g/cm³～2.435g/cm³)较大，实际应用的泥浆密度很少达到2.435g/cm³，此时的最大误差不代表真实仪器要求的误差。基于以上对仿真数据的处理分析，密度仪器采用井径加权算法测量地层密度精度要明显优于传统补偿密度算法，井径加权算法使得仪器的测量误差减少了37.5％左右。图7呈现了两种算法在不同地层密度下不同环空间隔时的测量误差分布，图7中上下两条红线为仪器的测量误差技术指标要求(±0.025g/cm³)；从图7中可以看出，井径加权算法的测量误差明显优于传统补偿密度算法，井径加权算法的测量误差在地层密度为2.703g/cm³以下时，基本都处于技术指标范围内，在此基础上采用时间加权法对测量地层密度的精度有更进一步的提升。

井径加权技术实验验证，使用cscd2432补偿密度随钻测井仪在中国石油集团测井有限公司刻度中心的九口密度刻度井进行实验，实验中加推靠，用于保证仪器紧贴井壁/泥饼进行测量，分别对每口井依次贴井壁、加4个轻泥饼(密度1.39g/cm³)、4个重泥饼(密度2.435g/cm³)测量，两种泥饼厚度分别为5mm、10mm、15mm及20mm。

对实验测量数据按照传统补偿密度算法及井径加权算法分别进行数据处理，处理得到公式3的系数值如表3，计算得到的视密度值与地层真密度值做差值，得仿真的测量误差进行统计分布，参考图8及图9。

表3

对比图8、图9可以看出，实验密度测量值误差分布均呈现正态分布，两种算法的最大误差均为-0.06g/cm³和0.04g/cm³，井径加权算法的误差统计分布的离散程度小于传统补偿密度算法；如图10所示，测量误差分布在地层密度低于2.640g/cm³时，基本满足仪器测量技术指标，当密度大于2.640g/cm³，其测量误差离散性均扩大。从以上实验测量的结果来看，井径加权具有一定优势，另外基于bin分区的采集时间加权技术对密度测量值精度的提升还有进一步空间，采集时间加权唯有在钻后和实钻测量中进行验证。