На данный момент существует проблема определения содержания нефти в породе. Есть много всевозможных методов определения пористости пород. Одним из основных из методов является нейтрон-нейтронный каротаж по тепловым нейтронам.
Это направление начало развиваться за рубежом после 1965г. В основу положена теоретическая работа, дополненная экспериментальными исследованиями, в которой показано, что отношение показаний двух детекторов тепловых нейтронов, расположенных на достаточно больших расстояниях от источника, слабо зависит от изменений минерализации пластовой воды и промывочной жидкости, диаметра скважины и эксцентриситета прибора в стволе. Влияние этих факторов увеличивается с уменьшением длины зондов, вместе с тем увеличение расстояния от источника до детекторов влечет за собой уменьшение скорости счета, что требует применения источников с большим выходом нейтронов. Помимо всего прочего, этот метод хорошо применяется, так как показания практически не зависят от содержания в среде элементов с большими сечениями поглощения нейтронов. Они в основном зависят от водородосодержания, а, как известно, нефть содержит водород.
Традиционно на данный момент используют систему палеток. Получив данные измерений, мы сопоставляем их с измерениями, для которых уже точно известен минеральный состав среды. Таким образом, если наши измеренные данные сошлись с уже известными данными, то предположения о составе изучаемой среды вполне обоснованы. Соответственно так мы получаем кажущееся значение пористости. Далее производят переход к более точным значениям с помощью поправок.
В данной работе будет рассмотрен несколько иной подход, а именно, итерационный метод восстановления коэффициента пористости по данным нейтрон - нейтронного каротажа. Это численный метод последовательного приближения. Но об этом будет изложено в последующих главах.
1) В ходе работы была решена прямая задача – вычисление показаний датчиков в зависимости от параметров горных пород. Для решения прямой задачи была выбрана среда, состоящая из минерального скелета (Al4[Si4O10](OH)8 + CaCO3) и флюида (СН2). Это шаг в сторону более реалистичной модели среды по сравнению с [4]. В модели был выбран более реальный источник нейтронов, испускающий частицы в некотором заданном диапазоне энергий и направлений. В результате решений были получены графики зависимостей показаний ближнего и дальнего детектора от коэффициента пористости . Как и ожидалось, показания датчиков монотонно убывают с ростом содержания количества пор (считаем, что все поры полностью заполнены флюидом) (рисунок 5.1). Таким образом, была произведения численная оценка для конкретного состава среды.
2) Была рассчитана зависимость отношения показаний ближнего детектора к дальнему как функция пористости для (рисунок 5.2). Данная зависимость имеет монотонно-возрастающий характер. Проведены оценки производной отношения – производная по модулю не превосходит 1, что обеспечивает сходимость итерационного процесса.
3) Численным моделированием была решена задача восстановления коэффициента пористости по заданным модельным значениям отношения сигналов датчиков и среды, содержащей не только водород флюида (СН2), но и водород минерального скелета (Al4[Si4O10](OH)8 + CaCO3). Необходимое число итераций не превышает 8. Показано, что для сходимости слева необходимо 5-8 итераций, а для сходимости справа 2-4 итерации.
Данный метод можно успешно применять на практике, однако он требует большой точности вычислений, что влечет за собой необходимость использования мощной вычислительной техники.
