[发明专利]用于基于可调滤光器的井下光谱仪的方法与装置无效

专利信息
申请号: 200780013450.2 申请日: 2007-02-21
公开(公告)号: CN101427114A 公开(公告)日: 2009-05-06
发明(设计)人: R·迪弗吉奥 申请(专利权)人: 贝克休斯公司
主分类号: G01J3/12 分类号: G01J3/12
代理公司: 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 代理人: 李镇江
地址: 美国得*** 国省代码: 美国;US
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摘要:
搜索关键词: 用于 基于 可调 滤光 井下 光谱仪 方法 装置
【说明书】:

技术领域

本发明总体上涉及烃井下采样的领域,尤其涉及利用可调滤光器进行的对烃样本的井下和现场表面高分辨率光谱,其中可调滤光器用于测量和估计来自井下地层的流体的物理和化学属性。

背景技术

在油气工业中,地层测试工具用于监视沿井筒的地层压力,从该井筒获得地层流体样本并预测该井筒周围储藏的性能。这种地层测试工具一般包含细长的主体,该主体具有逆着井筒中感兴趣地带密封推进的弹性封隔器,以便将地层流体样本收集到位于工具中的存储室中。

在井筒的钻孔过程中,钻孔液体(“泥浆”)用于使钻孔过程更容易并维持井筒中的压力大于该井筒周围地层中的流体压力。当钻到压力异常高的地层中时,这是尤其重要的。如果钻孔中的流体压力下降到低于地层压力,就会有井喷的危险。根据地层类型和所使用的钻孔液体,由于这种压力差,钻孔液体会深入或侵入地层变化的径向厚度(通常称为侵入带)。地层测试工具从期望的地层或感兴趣的地带取回地层流体,测试取回的流体,以确保所取回的流体基本上是没有泥浆滤液的,并将这种流体收集到与工具关联的一个或多个室中。如果钻孔中的流体压力下降到低于地层压力,就会有井喷的危险。根据地层类型和所使用的钻孔液体,由于这种压力差,钻孔液体会深入或侵入地层变化的径向厚度(通常称为侵入带)。地层测试工具从期望的地层或感兴趣的地带取回地层流体,测试取回的流体,以确保所取回的流体基本上是没有泥浆滤液的,并将这种流体收集到与工具关联的一个或多个室中。所收集的流体被带到地面上并进行分析,以确定这种流体的属性并确定收集到这种流体的地带或地层的情况。

大部分地层测试工具通常都具有的一个特征是流体采样探测器。这可以包括机械地压到钻孔附近岩层上的耐用橡胶垫,该垫子压得足够紧,以形成液压密封。穿过垫子是金属管延长出来的一端,该金属管也与地层接触。这个管子(“探测器”)连接到样本室,样本室又连接到泵,泵的工作将减小附装探测器的压力。当探测器中的压力下降到低于地层流体的压力时,地层流体将通过探测器吸到井筒中,在采样之前冲洗侵入的流体。在有些地层测试中,流体识别传感器确定来自探测器的流体什么时候主要包含地层流体;然后,由阀门、管子、样本室和泵组成的系统使得有可能恢复一个或多个流体样本,当采样设备从钻孔收回后,该样本可以被取回并分析。

在它们存在于地层中的相同情况下,期望只收集未被污染的流体。通常,取回的流体被钻孔液体污染。这可能会由于采样垫与钻孔壁之间不好的密封而发生,使得钻孔液体渗漏到探测器中。由钻孔液体形成的泥饼可能允许一些泥浆滤液持续侵入并在垫子周围渗漏。即使当存在有效密封的时候,钻孔液体(或者是钻孔液体的某些成分)也可能“侵入”地层,尤其如果地层是孔隙地层的话,并且与原生地层流体一起吸入到采样探测器中。

授予Safinya等人的美国专利No.4,994,671公开了一种设备,其中对流体的可见及近红外区(IR)分析是在钻孔中进行的,这主要是为了确定所泵流体什么时候达到其最小滤液污染并值得收集到样本槽中,该样本槽随后将被带回地面。由于组分分子的分子振动或旋转,物质电磁频谱的红外线部分(0.8至25μm波长区域,或者等价地12,500至400cm-1波数)包含吸收特征。吸收由基频(发生在从2.5至25.0微米的中红外区域中的单量子跃迁)和组合频带及谐波(发生在从0.8至2.5微米的中和近红外区域中的多量子跃迁)引起。这些吸收的位置(频率或波长)包含关于材料中存在的分子结构类型的信息,而且吸收强度包含关于所存在分子类型量的信息。为了识别和量化成分或属性而使用光谱中的信息需要执行校准,以确立吸光率和要估计的成分或属性之间的关系。对于其中单独组分的吸收之间发生大量交迭的复杂混合物,这种校准必须利用各种化学计量数据分析方法来实现。

在复杂混合物中,所取回流体中的每种组分通常导致对应于不同振动运动的多种吸收特征。首先,对不同成分分子之间任何相互作用(例如,氢键结合)的混合光谱的影响是可以忽略的,因此遵守了比耳定律,而且,随着组分浓度的变化,这些吸收的强度都将以线性方式一起改变。这些特征假定具有在频率(或波长)域中关联的强度。这种关联允许从不显示这种关联的不相关频谱特征和随机频谱测量噪声精确地区分出这些吸收。从不关联吸收率信号分离关联吸收率信号的线性代数计算构成了例如多重线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘(PLS)技术的基础。如众所周知的,PCR从本质上讲是回归分析之前的主成分分析(PCA)的分析数学过程。

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