从泥浆气测井预测储层成分的制作方法

从泥浆气测井预测储层成分
优先权声明
1.本技术要求于2021年1月4日提交的美国临时申请号63/133,457以及2021年12月14日提交的美国专利申请号17/644,233的优先权，其全部内容通过援引特此并入。
技术领域
2.本公开涉及使用来自泥浆气测井的成分数据来预测地下储层中的油或气的成分。


背景技术：

3.需要存在于地下储层中的油或气的详细成分以准确计算储层中的油和气的量、预期粘度、密度、油的api比重、气油比/凝析气比以及设计一次强化采收工艺以及地面设施所需的其他特征。
4.用于确定储层成分的一种方法是在井投产之前使用电缆上的流体采样器采集储层流体样本。然而，此过程花费宝贵的钻机时间并且需要巨大的成本。另外，电缆流体采样不适用于页岩油和气储层，这是由于这些储层中储层流体的流动性低。即使收集了流体样本，由于来自样本的较小分子如甲烷和乙烷的损失，成分也往往不同。
5.用于获得储层流体样本的电缆流体样本的替代方法是从地面生产设施收集采出油和气样本，例如，在井投入生产后，并且以正确的比例重新组合样本以重构原始储层流体。然而，很难以正确的比例重新组合采出油和气来模拟储层流体。通常，采出液的成分通常不同于原始储层流体，尤其是在渗透率非常低的储层如页岩储层中。最后，由于生产样本只能在井开始生产后收集，因此不能及时获得完井优化和设计地面设施所需的储层流体特性。


技术实现要素：

6.本文实例中描述的实施例提供一种用于从泥浆测井数据预测储层流体的烃成分的方法。该方法包括从泥浆测井数据的数据库的分析产生预测因子，使用预测因子产生己烷馏分和庚烷+馏分的预测摩尔分数，产生庚烷+馏分的预测分子量；和预测表示储层流体的烃成分的烃的摩尔分数。显示烃成分、预测分子量、预测摩尔分数或预测因子、或其任何组合。
7.本文实例中描述的另一个实施例提供一种用于从泥浆测井数据预测储层流体的烃成分的系统。该系统包括处理器和数据存储装置。数据存储装置包括成分数据库和回归引擎，该回归引擎包括当被执行时引导处理器分析成分数据库以产生预测因子的指令。数据存储装置还包括预测因子存储装置，其包括由回归引擎产生的预测因子；以及预测计算器，其包括当被执行时引导处理器产生成分预测的指令。该系统包括输出设备，其用于向用户提供预测因子、成分预测或两者。
附图说明
8.图1是在井筒的钻探期间收集的泥浆气测井的实例图
9.图2a是用于从泥浆测井分析计算储层流体成分并且将其用于储层模拟器中的方法的工艺流程图。
10.图2b是用于从泥浆测井分析计算储层流体成分的方法的简化工艺流程图。
11.图3是可用于从泥浆气测井预测储层成分和特性的系统的框图。
12.图4是从泥浆测井数据预测己烷的摩尔分数的图。
13.图5是从泥浆测井数据预测庚烷+的摩尔分数的图。
14.图6是从泥浆测井数据预测庚烷+的表观分子量的图。
具体实施方式
15.如本文所述，需要存在于地下储层中的油或气的详细成分以准确计算储层中的油和气的量，以及其他特性，如预期密度、粘度、油的api比重、预期气油比(gor)/凝析气比(cgr)和用于设计地面设施以及一次强化采收工艺所需的其他特征。成分通常表示为各种组分如甲烷、乙烷、丙烷、丁烷、戊烷、己烷和庚烷+的摩尔分数或百分比。如本文所用，庚烷+包括所有庚烷异构体和较大分子。类似地，如本文所用，丙烷、丁烷、戊烷和己烷包括其所有异构体。
16.如果通过电缆或生产采样收集流体样本，则可以对其进行分析以确定成分。另外，可以进行实验室测试来测量感兴趣的特性，如油密度、粘度、压缩性和气油比(gor)或凝析气比(cgr)。测量的流体成分可以与称为“状态方程”的热力学模型一起用于计算详细的相包络线，其可用于计算压力和温度条件的任何组合下的储层流体特性。
17.已经尝试利用泥浆气测井来确定特性，如气油比(gor)。研究已经使用由服务公司收集的油特性的数据库来尝试估计泡点压力。如本文所用，泡点压力是当压力降低时出现第一个气泡的压力。泡点压力和其他流体特性的某些相关性需要使用储罐气体速率和比重。由于这些数据很少在现场测量，因此需要从通常仅在现场操作中可用的数据中获得额外的相关性。这些相关性也可用于估计储罐排气速率和质量以达到合规目的。
18.然而，现有的方法都没有尝试确定储层流体的总体成分，例如各种烃组分的摩尔分数。本文描述的实施例提供一种使用在泥浆气测井期间记录的气体成分来预测储层石油流体的全部成分的方法。
19.图1是在井筒的钻探期间收集的泥浆气测井的实例图100。返回地面的钻井液例如通过气相色谱法或其他技术进行分析，并且记录烃的含量，包括例如甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷、异戊烷和正戊烷。图100记录以百万分率(ppm)为单位的各种气体分子的浓度。例如，它报告c1(甲烷)、c2(乙烷)、c3(丙烷)、nc4(正丁烷)、ic4(异丁烷)、nc5(正戊烷)、ic5(异戊烷)、co2(二氧化碳)和tgas(总气体)的ppm。
20.计算每个分子的浓度与总气体浓度的比率作为预测因子方程的输入，以计算所需的摩尔分数和分子量。泥浆气测井绘制与井相交的每个深度处的各种分子的量。对每个感兴趣的储层深度层段的成分数据进行平均，以得到表示感兴趣的储层层段的储层流体的输入，如由深度范围所指示。
21.图2a是用于从表示生产流体的储层的感兴趣深度层段的泥浆气测井预测油和气
成分的方法200的工艺流程图。方法200在框202处开始，从泥浆测井中收集成分数据。在框204处，成分数据用于建立石油流体成分的数据库，该数据库是为来自类似储层的油和气样本建立的。在框206处，数据库通过非参数回归引擎进行处理，例如，使用基于交替条件表达式(ace)方法的被实现为计算机程序的迭代程序，以基于泥浆气测井中记录的甲烷、乙烷、丙烷、丁烷和戊烷的相对浓度产生己烷和庚烷+的摩尔分数以及庚烷+的表观分子量的预测因子。ace回归引擎不需要函数形式的先验假设，并且仅基于储层流体成分的数据库来获得最佳变换。
22.ace方法最初被提出作为用于估计多变量回归的最佳变换的方法，其导致因变量和多个自变量之间的最大相关性。在此方法中，作为预测目标的因变量通过计算机程序使用数学变换进行变换。类似地，每个自变量都通过计算机程序进行数学变换。自变量的每个变换方程的系数通过计算机程序进行调整，以实现与变换的因变量的最佳相关性。还调整因变量的变换函数的系数，以实现与变换的因变量的加权和的最佳相关性。变换的自变量的加权和被用作感兴趣的因变量的“预测因子”。当物理函数不可用时，变换函数是非参数的。然而，如果因变量和自变量之间的物理关系是已知的，则此类物理定律的数学形式在计算机程序中是可用的，以指导开发预测因子函数的过程。来自与目标储层成分相似的储层的石油样本的成分数据库被用作通过计算机程序产生预测因子方程的基础。通过ace计算机程序处理数据库中所有流体成分的甲烷、乙烷、丙烷、丁烷、戊烷、己烷和庚烷+的摩尔分数以及庚烷+假组分的表观分子量，以产生有助于创建己烷和庚烷+的摩尔分数以及庚烷+假组分的表观分子量的预测因子的变换函数。
23.在框208处，预测因子用于基于泥浆气测井测量的烃组分的分数来产生己烷和庚烷+的预测摩尔分数。在框210处，预测因子用于基于泥浆气测井测量的烃组分的分数来产生庚烷+的表观分子量的预测。在框212处，预测用于产生通常用于表示储层流体(油或气)的成分的烃分子的预测摩尔分数。在一个实施例中，预测摩尔分数包括甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷、异戊烷和正戊烷、己烷和庚烷+。庚烷+的表观分子量与这些预测值一起用于描述油或气的成分。如本文所述，庚烷+表示包括庚烷、其异构体和较大分子的所有分子。因此，表观分子量取决于较大分子的相对量。
24.在各种实施例中，泥浆气测井记录不同的烃组分。因此，在这些实施例中，预测适用于记录的实际组分的量。例如，在一些成分分析中，如表1所示，可以报告更详细的摩尔分数。在表1中，c
12h26+
是指包括十二烷和更大的分子的量，并且f
12+
是指所有此类分子的摩尔分数。更频繁地，庚烷和更大的分子被集中在一起作为c7+(庚烷+)，并且包括庚烷和更大的分子的量由摩尔分数f7表示。这些石油储层流体的成分表示如表2所示。
25.在框214处，储层流体的成分用于状态方程中以确定感兴趣的其他储层特性，如油储层的泡点压力和气油比，以及气储层的露点压力和凝析气比。此外，还可以计算流体压缩性、粘度、流体密度、采出油的api比重和采出气的比重。
26.如表4中计算的全部成分当与状态方程如peng-robinson状态方程或本领域已知的任何其他合适的状态方程一起使用时足以计算其他感兴趣的储层特性，如油的api比重、气油比或凝析气比。烃流体混合物的此类状态方程被集成到如可从加拿大计算机模拟软件集团(cmg)、斯伦贝谢公司(schlumberger)、哈里伯顿公司(halliburton)等获得的商业储层模拟软件中，以用于计算设计地面设施以及一次强化采收工艺所需的储层流体的其他特
征。商业上可获得的模拟软件包包括cmg-winprop、pvtsim和refprop(美国国家标准与测试研究所(national institute of standards and testing))等。这些流体特征的实例包括气油比、凝析气比、油的api比重、采出气的比重等。
27.在框216处，预测摩尔分数用于储层模拟模型中以预测储层的特性，包括例如，未来产量、预期最终采收率和使用强化采油(eor)方法的潜在的额外油采收率等。
28.在各种实施例中，系统显示框206-216中的每一个的结果。显示可以在监视器上提供，或者可以是包括在结果的打印报告中的打印输出的一部分，或者两者兼有。这将参考图3进一步描述。
29.图2b是用于从泥浆测井分析对储层成分进行建模的方法200的简化工艺流程图。相似的编号项如参考图2a所描述的。并非图2a中所示的所有动作都用于每个实施例。在一些实施例中，如在框212中计算的，表示储层流体的成分的烃分子的摩尔分数用于其他目的。例如，在一些实施例中，成分预测用于设计完井、定向钻探中的地质导向或设计地面设施。
30.图3是可用于从泥浆气测井预测储层成分和特性的系统300的框图。系统300包括计算系统302、数据源304和i/o设备306。在各种实施例中，计算系统302是台式计算机、平板计算机、分布式控制系统、云计算系统或其组合。
31.计算系统302包括处理器308。处理器308可以是微处理器、多核处理器、多线程处理器或虚拟处理器等。在各种实施例中，处理器308包括来自加利福尼亚州圣克拉拉市(santa clara,california)的公司(corporation)的处理器、来自加利福尼亚州桑尼维尔市(sunnyvale,california)的超威半导体公司(advanced micro devices,inc.)(amd)的处理器、或来自英国剑桥(cambridge,england)的arm控股有限公司(arm holdings,ltd.)的处理器。也可以使用来自其他供应商的任何数量的其他处理器。在一些实施例中，处理器308是例如云计算系统中的虚拟处理器。
32.处理器308通过总线310与计算系统302的其他部件通信。在各种实施例中，总线310包括工业标准架构(isa)、扩展isa(eisa)、外围部件互连(pci)、外围部件互联扩展(pcix)或pci高速(pcie)等。除了上述技术之外或代替上述技术，可以使用其他总线技术。例如，如果计算系统302是过程控制系统的一部分，则总线310可以包括现场总线或其他技术。
33.总线310将处理器308耦接至存储器312。在一些实施例中，存储器312与用于长期存储程序和数据的数据存储装置314集成。在各种实施例中，存储器312包括任何数量的易失性或非易失性存储器装置，如易失性随机存取存储器(ram)、静态随机存取存储器(sram)、闪存等。
34.数据存储装置314用于永久存储如数据、应用程序、操作系统等信息。数据存储装置314可以是非易失性ram、固态磁盘驱动器、或闪存驱动器等。在一些实施例中，数据存储装置314将包括例如与分布式控制系统(dcs)或云服务器相关联的硬盘驱动器，如微型硬盘驱动器、普通硬盘驱动器或磁盘驱动器阵列。
35.总线310将处理器308耦接至网络接口控制器(nic)316。在各种实施例中，nic 316将计算系统302耦接至数据源304，用于从泥浆测井中检索成分数据。在一些实施例中，nic 316是用于通过内部网络、外部网络或互联网耦接至数据源304的以太网接口。数据源包括
例如泥浆测井数据收集系统318或泥浆测井数据库320或两者。泥浆测井数据收集系统318可以是平台或钻机上的控制系统，其从传感器和泥浆测井工具收集数据。泥浆测井数据库320可以是存储来自多个生产商、服务公司等的信息的商业数据库，或者可以是例如包括来自单个公司的油气田的数据的专有数据库。
36.在一些实施例中，总线310将处理器308耦接至人机接口(hmi)324。hmi 324将计算系统302耦接至用于控制计算系统302并且提供来自计算系统302的输出的多个i/o设备306。在各种实施例中，i/o设备306包括键盘326、显示器328、定点设备330、或打印机332、或其任何组合。显示器328可以是监视器或投影仪等。显示器328和打印机332允许将来自分析的信息提供给用户，例如，允许其用于调整钻探方向、完井设计、下游设备等。
37.数据存储装置314包括如下存储指令的块：当被执行时引导处理器308实现计算系统302的功能。数据存储装置314包括如下指令的块334：引导处理器308例如从泥浆测井数据收集系统318、泥浆测井数据库320或两者获得关于烃成分的泥浆测井数据。在各种实施例中，这是例如通过nic 316访问数据源304来执行的。
38.在一些实施例中，数据存储装置314包括例如通过块334的指令由从数据源304获得的信息产生的成分数据库336。成分数据库336可以包括对来自单口井的数据进行储层分析所需的数据，或者可以是更广泛的数据存储装置，例如，包括储层上多口井的数据、油田中多个储层的数据或多个油田的广泛数据库。在成分数据库336包括更广泛的数据存储装置的实施例中，计算系统302可以用作其他计算系统的泥浆测井数据库。
39.数据存储装置314还包括如下指令的块338：引导处理器308对存储在成分数据库336中的信息执行回归。例如，块338可以包括非参数回归引擎或其他数学分析，如基于bayesian分析、神经网络等的系统。
40.数据存储装置314包括预测因子存储装置340，用于存储由块338的回归引擎的指令产生的方程和其他预测因子。数据存储装置314还包括如下指令的块342：引导处理器308使用预测因子存储装置340的方程来计算储层的成分预测。在一些实施例中，数据存储装置314包括如下指令的块344：引导处理器308基于一个或多个状态方程来执行特性计算。在一些实施例中，数据存储装置314包括如下指令的块346：用作储层模型以从成分预测、状态方程预测或两者来预测储层特性。
41.实例
42.表3中列出对来自泥浆气测井的整个储层层段记录的各种烃分子的平均量，对其进行归一化以获得各种分子的相对量(以分数形式)。可以观察到，来自泥浆气测井的数据不包括己烷和庚烷+的相对量，需要其与状态方程一起使用来计算重要储层特性。因此，泥浆气测井中的数据包括甲烷、乙烷、丙烷、丁烷和戊烷的成分。
43.准备来自类似储层的许多储层油/气样本的成分的数据库，以获得各种组分的摩尔分数之间的关系。通常，数据库将包括在统计上显著的至少20个不同成分样本。数据库以表格格式编译，类似于表1或表2。数据库的数据可以来源于多个资源。对于特定应用，从感兴趣区域的井中收集的各种石油样本的实验室成分分析报告提供必要的数据，例如，可从特定油田的专有数据库中获得。综合数据库可以基于已经在文献中发表的世界各地的许多储层的石油成分。
44.对于所提出的实例，通过计算己烷的摩尔分数(f6)、庚烷+假组分的摩尔分数(f
7+
)
和庚烷+假组分的表观分子量(mw
7+
)的计算机程序处理从泥浆气测井中获得的甲烷至戊烷的相对量。
45.预测因子(预测方程)的图分别在图4至图6中示出。如果储层流体成分的可用数据库还包括其他流体特性(油储层的起泡点压力和气油比、以及气储层的露点压力和凝析气比、流体压缩性、粘度、流体密度、采出油的api比重和采出气的比重)，计算机程序可用于直接计算这些特性。
46.图4是从泥浆测井数据预测己烷的摩尔分数的图400。使用用于实现ace方法的可用计算机程序的非参数或参数回归分析可用于从本文所述的石油流体成分的数据库中产生以下方程。
47.在以下方程(1-9)中的每一个中，左侧表示每个分子的变换变量的自然对数。例如，在第一方程中，“ln_乙烷_tr是指乙烷变换的自然对数。方程右侧的x项是指所报告的总泥浆气量中乙烷的相对量。因此，它是乙烷分子ppm与总气体ppm的比率。在这些方程中的每一个中，x是指方程左侧所指示的分子的比率。_ln_乙烷_tr ＝ 2.430e-0lx^2+1.642x+2.337 (1)_ln_异丁烷_tr ＝
ꢀ‑
3.893e-02x^2+5.621e-02x+9.759e-01 (2)_ln_异戊烷_tr ＝
ꢀ‑
5.541e-02x^2-7.824e-0lx-2.314
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)_ln_甲烷_tr ＝ 7.424e-0lx^2+3.454x+l.224
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)_ln_正丁烷_tr ＝ 1.164e-0lx^2+1.348x+3.133
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)_ln_正戊烷_tr ＝
ꢀ‑
2.153e-02x^2+9.459e-0lx+4.280
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)_ln_丙烷_tr ＝
ꢀ‑
3.706e-02x^2-6.394e-0lx-1.376
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)c6_tr ＝
ꢀ‑
9.589e-03x^2+1.120e-0lx-1.652e-01 (8)ln_c6 ＝
ꢀ‑
7.186e-05sumtr^2+1.113sumtr+2.578e-01 (9)
48.最后的方程(9)是用于计算来自目标储层的储层流体中己烷的摩尔分数的预测因子方程。此方程的左侧“ln_c6”是指来自选定深度处储层的储层流体中己烷的摩尔分数的自然对数，并且“sumtr”是指从前面的方程计算的变换的总和。此计算结果表示图4的y轴上的值，而x轴是指用于验证的成分的己烷摩尔分数的测量值。
49.应该注意的是，以上和以下方程中的每一个中的系数对于用于使用ace计算机程序实现产生这些方程的流体成分数据库是特定的。如果通过添加或删除流体成分来修改流体成分数据库，则需要使用修改的系数重新产生预测因子方程。
50.图5是从泥浆测井数据预测庚烷+的摩尔分数的图500。在以下方程(11-17)中的每一个中，左侧表示每个分子的变换变量的自然对数。例如，在第一方程中，“ln_乙烷_tr是指乙烷变换的自然对数。方程右侧的x项是指所报告的总泥浆气量中乙烷的相对量。因此它是乙烷分子ppm与总气体ppm的比率。在以下方程中的每一个中，x是指方程左侧所指示的分子的比率。
51._ln_乙烷_tr ＝
ꢀ‑
3.867e-01x^2-2.611x-3.714
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)_ln_异丁烷_tr ＝
ꢀ‑
8.094e-02x^2-6.577e-01x-1.307
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(11)_ln_异戊烷_tr ＝ 1.811e-01x^2+1.078x+1.133
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(12)_ln_甲烷_tr ＝
ꢀ‑
3.074x^2-5.636x-l.666
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)_ln_正丁烷_tr ＝ 1.401e-02x^2-4.278e-0lx-1.563
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(14)
_ln_正戊烷_tr ＝ 7.835e-02x^2+2.098x+7.246
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(15)_ln_丙烷_tr ＝
ꢀ‑
1.878e-01x^2-1.042x-1.401
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(16)c7pmf ＝ 1.451e-3sumtr^2+1.404e-01sumtr+1.587e-01 (17)最后的方程(17)是用于计算来自目标储层的储层流体中庚烷+(c7+)的摩尔分数的预测因子方程。此方程的左侧c7pmf是指来自选定深度处储层的储层流体中庚烷+的摩尔分数，并且“sumtr”是指由前面的方程中的每一个计算的变换的总和。此计算结果表示图5的y轴上的值，而x轴是指用于验证的成分的庚烷+摩尔分数的测量值。
52.应该注意的是，以上和以下方程中的每一个中的系数对于用于使用ace计算机程序实现产生这些方程的流体成分数据库是特定的。如果通过添加或删除测量的组分来修改流体成分数据库，则需要使用修改的系数重新产生预测因子方程。
53.图6是从泥浆测井数据预测庚烷+的表观分子量的图600。在以下方程(18-25)中的每一个中，左侧表示每个分子的变换变量的自然对数。例如，在第一方程中，“ln_乙烷_tr是指乙烷变换的自然对数。方程右侧的x项是指所报告的总泥浆气量中乙烷的相对量。因此，它是乙烷分子与总气体分子的比率。在以下方程中的每一个中，x是指方程左侧所指示的分子的比率。_ln_乙烷_tr ＝
ꢀ‑
l.826x^2-8.917x-l.050e+0l
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(18)_ln_异丁烷_tr ＝ 3.263e-02x^2+3.219e-0lx+7.713e-01
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(19)_ln_异戊烷_tr ＝ 2.168e-0lx^2+1.556x+2.513
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(20)_ln_甲烷_tr ＝
ꢀ‑
6.366x^2-5.040x-8.467e-01
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(21)_ln_正丁烷_tr ＝ 8.556e-02x^2+1.303e-0lx-5.266e-01
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(22)_ln_正戊烷_tr ＝ 5.264e-02x^2+1.973x+7.189
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(23)_ln_丙烷_tr ＝
ꢀ‑
8.377e-0lx^2-4.077x-4.805
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(24)_ln_c7pmw ＝
ꢀ‑
8.615e-03sumtr^2+2.487e-01sumtr+4.995 (25)
54.最后的方程(25)是用于计算来自目标储层的储层流体中庚烷+(c7+)的表观分子量的预测因子方程。此方程的左侧_ln_c7mw是指来自选定深度处储层的储层流体中庚烷+的表观分子量的自然对数，并且“sumtr”是指在前面的方程中计算的变换的总和。此计算结果表示图6的y轴上的值，而x轴是指用于验证的成分的庚烷+的表观分子量的测量值。
55.应该注意的是，以上和以下方程中的每一个中的系数对于用于使用ace计算机程序实现产生这些方程的流体成分数据库是特定的。如果通过添加或删除流体成分来修改流体成分数据库，则需要使用修改的系数重新产生预测因子方程。
56.基于计算的结果，甲烷至戊烷的摩尔分数的总和(f
1-5
)使用方程26计算。总和(f1至f5) ＝ 1
‑ꢀ
f6ꢀ‑ꢀf7+ (26)在方程1中，f6是指c6，通过方程9计算为_ln_c6，并且在图4中绘制。f
7+
是指c7pmf，如由方程17计算的并且在图5中绘制。
57.表3中列出的相对量乘以所得sum(f1至f5)，以便计算完全定义如表4所示的储层流体的成分所需的所有必要组分的摩尔分数
58.如本文所述，如表4中计算的全部成分当与状态方程如peng-robinson状态方程或本领域已知的任何其他合适的状态方程一起使用时足以计算其他感兴趣的储层特性，如油的api比重、气油比、凝析气比。烃流体混合物的此类状态方程在本领域中是已知的。使用本
文计算的储层流体成分数据，使用商业上可获得的各种状态方程的实现如cmg-winprop、pvtsim和refprop(美国国家标准与测试研究所)来计算一次强化采收工艺的另外的特性。这些流体特征的实例包括气油比、凝析气比、油的api比重、采出气的比重等。
59.本文实例中描述的实施例提供一种用于从泥浆测井数据预测储层流体的烃成分的方法。该方法包括从泥浆测井数据的数据库的分析产生预测因子，使用预测因子产生己烷馏分和庚烷+馏分的预测摩尔分数，产生庚烷+馏分的预测分子量，和预测表示储层流体的烃成分的烃的摩尔分数。显示烃成分、预测分子量、预测摩尔分数或预测因子、或其任何组合。
60.一方面，该方法包括使用数据库的非参数回归分析产生预测因子。一方面，该方法包括使用交替条件表达式方法产生预测因子。
61.一方面，表示烃成分的烃包括甲烷、乙烷、丙烷、丁烷、戊烷、己烷和庚烷+。
62.一方面，该方法包括收集泥浆测井数据和从泥浆测井数据建立数据库。一方面，该方法包括在状态方程中使用表示储层流体的烃成分的烃的摩尔分数来预测储层流体特性。
63.一方面，储层流体特性包括油流体特性。一方面，油流体特性包括泡点压力、气油比、粘度、流体密度、或采出油的api比重、或其任何组合。
64.一方面，储层流体特性包括气体特性。一方面，气体特性包括露点压力、凝析气比、流体压缩性、或采出气的比重、或其任何组合。
65.一方面，该方法包括使用储层流体特性来设计下游设备。一方面，该方法包括在储层模拟模型中使用表示储层流体的烃成分的烃的摩尔分数来预测储层特性。一方面，储层特性包括未来产量、预期最终采收率、或潜在的额外油、或其任何组合。
66.本文实例中描述的另一个实施例提供一种用于从泥浆测井数据预测储层流体的烃成分的系统。该系统包括处理器和数据存储装置。数据存储装置包括成分数据库和回归引擎，该回归引擎包括当被执行时引导处理器分析成分数据库以产生预测因子的指令。数据存储装置还包括预测因子存储装置，其包括由回归引擎产生的预测因子；以及预测计算器，其包括当被执行时引导处理器产生成分预测的指令。该系统包括输出设备，其用于向用户提供预测因子、成分预测或两者。
67.一方面，数据存储装置包括指令，该指令当被执行时引导处理器获得泥浆测井成分数据并且产生成分数据库。一方面，数据存储装置包括指令，该指令当被执行时引导处理器从成分预测计算储层流体的特性。一方面，指令包括状态方程。
68.一方面，数据存储装置包括储层模拟模型，该储层模拟模型包括指令，该指令当被执行时引导处理器至少部分地基于成分预测来对储层特性进行建模。一方面，储层特性包括未来产量、预期最终采收率、或潜在的额外油、或其任何组合。
69.一方面，输出设备包括显示器、打印机或两者。一方面，系统包括耦接至泥浆测井成分数据的数据源的网络接口控制器。
70.其他实现方式也在以下权利要求的范围内。

技术特征：
1.一种用于从泥浆测井数据预测储层流体的烃成分的方法，其包括：从泥浆测井数据的数据库的分析产生预测因子；使用这些预测因子产生己烷馏分和庚烷+馏分的预测摩尔分数；产生该庚烷+馏分的预测分子量；预测表示该储层流体的该烃成分的烃的摩尔分数；以及显示该烃成分、该预测分子量、该预测摩尔分数或这些预测因子、或其任何组合。2.如权利要求1所述的方法，其包括使用该数据库的非参数回归分析产生这些预测因子。3.如权利要求1所述的方法，其包括使用交替条件表达式方法产生这些该预测因子。4.如权利要求1所述的方法，其中，表示该烃成分的这些烃包括甲烷、乙烷、丙烷、丁烷、戊烷、己烷和庚烷+。5.如权利要求1所述的方法，其包括：收集该泥浆测井数据；以及从该泥浆测井数据建立该数据库。6.如权利要求1所述的方法，其包括在状态方程中使用表示该储层流体的该烃成分的这些烃的摩尔分数来预测储层流体特性。7.如权利要求6所述的方法，其中，该储层流体特性包括油流体特性。8.如权利要求7所述的方法，其中，这些油流体特性包括泡点压力、气油比、粘度、流体密度、或采出油的api比重、或其任何组合。9.如权利要求6所述的方法，其中，这些储层流体特性包括气体特性。10.如权利要求9所述的方法，其中，这些气体特性包括露点压力、凝析气比、流体压缩性、或采出气的比重、或其任何组合。11.如权利要求6所述的方法，其包括使用这些储层流体特性来设计下游设备。12.如权利要求1所述的方法，其包括在储层模拟模型中使用表示该储层流体的该烃成分的这些烃的摩尔分数来预测储层特性。13.如权利要求12所述的方法，其中，这些储层特性包括未来产量、预期最终采收率、或潜在的额外油、或其任何组合。14.一种用于从泥浆测井数据预测储层流体的烃成分的系统，包括：处理器；数据存储装置，其包括：成分数据库；回归引擎，其包括当被执行时引导该处理器分析该成分数据库以产生预测因子的指令；预测因子存储装置，其包括由该回归引擎产生的预测因子；以及预测计算器，其包括当被执行时引导该处理器产生成分预测的指令；以及输出设备，其用于向用户提供这些预测因子、这些成分预测或两者。15.如权利要求14所述的系统，其中，该数据存储装置包括指令，这些指令当被执行时引导该处理器：获得泥浆测井成分数据；以及
产生该成分数据库。16.如权利要求14所述的系统，其中，该数据存储装置包括指令，这些指令当被执行时引导该处理器从这些成分预测计算储层流体的特性。17.如权利要求16所述的系统，其中，这些指令包括状态方程。18.如权利要求14所述的系统，其中，该数据存储装置包括储层模拟模型，该储层模拟模型包括指令，这些指令当被执行时引导该处理器至少部分地基于这些成分预测来对储层特性进行建模。19.如权利要求18所述的系统，其中，这些储层特性包括未来产量、预期最终采收率、或潜在的额外油、或其任何组合。20.如权利要求14所述的系统，其中，该输出设备包括显示器、打印机或两者。21.如权利要求14所述的系统，其包括耦接至泥浆测井成分数据的数据源的网络接口控制器。

技术总结
提供了一种用于从泥浆测井数据预测储层流体的烃成分的方法和系统。示例性方法包括从泥浆测井数据的数据库的分析产生预测因子，使用预测因子产生己烷馏分和庚烷+馏分的预测摩尔分数，产生庚烷+馏分的预测分子量，和预测表示储层流体的烃成分的烃的摩尔分数。显示烃成分、预测分子量、预测摩尔分数或预测因子、或其任何组合。任何组合。任何组合。


技术研发人员：阿努杰
受保护的技术使用者：沙特阿拉伯石油公司
技术研发日：2022.01.04
技术公布日：2023/9/12