Описание подземной структуры с помощью итеративного выполнения инверсии на основе функции

Описание подземной структуры с помощью итеративного выполнения инверсии на основе функции

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Область техники изобретения

Настоящее изобретение относится в основном к описанию подземной структуры, которое включает в себя итеративное выполнение инверсии на основе функции стоимости, которая вычисляет разность между данными измеренного напряжения и произведением члена, содержащего спрогнозированные электромагнитные данные, и члена, содержащего параметр искажения.

Предшествующий уровень техники

Геологические формации, формирующие пласт-коллектор для аккумулирования углеводородов под поверхностью земли, содержат сеть взаимосвязанных каналов, в которых расположены флюиды, которые могут входить или выходить из пласта-коллектора. Для определения поведения флюидов в этой сети необходимо знание о пористости и проницаемости геологических формаций. С использованием этой информации могут быть выполнены эффективная разработка и управление углеводородными пластами-коллекторами. Например, удельное сопротивление геологических формаций является функцией и пористости и проницаемости. Учитывая, что углеводороды являются электроизолирующими, и большая часть воды содержит соли, которые являются хорошими проводниками, измерение удельного сопротивления являются ценным инструментом в определении углеводородных пластов-коллекторов в формациях.

Для описания подземных геологических формаций использовались методики электромагнитной разведки. Проблема, связанная с методиками электромагнитной разведки, состоит в том, что скважины, облицованные обсадными колоннами или облицовкой (которые обычно изготавливаются из стали), могут отрицательно влиять на точность разведки. Стальная обсадная колонна или облицовка оказывает влияние на электромагнитные поля, измеряемые электромагнитными приемниками.

Электромагнитные приемники измеряют электрические и/или магнитные поля, индуцируемые электромагнитными источниками. В межскважинном приложении электромагнитные источники размещаются в одной скважине и электромагнитные приемники размещаются во второй скважине. В наземно-скважинном приложении электромагнитные источники расположены на поверхности земли (или на дне моря), в то время как электромагнитные приемники расположены в скважине. В скважинно-наземном приложении, электромагнитные источники расположены в скважине, в то время как электромагнитные приемники расположены на поверхности земли. В каждом из межскважинных, наземно-скважинных и скважинно-наземных приложений в скважине может присутствовать обсадная колонна или короткая колонна труб, которая содержит электромагнитные приемники и/или электромагнитные источники.

Другой методикой разведки является методика электромагнитной разведки с управляемым с поверхности источником, в которой и электромагнитные источники, и приемники размещены на поверхности (такой как морское дно или земля) в пределах интересующей области для выполнения измерений, из которых может быть получена информация о подземной области. Нужно отметить, что электромагнитные источники и/или приемники могут также буксироваться в толще воды с помощью судна. В приложениях электромагнитной разведки с управляемым с поверхности источником, а также в поверхностно-скважинных и скважинно-поверхностных приложениях приповерхностные неоднородности, такие как искусственные структуры, такие как трубопроводы, металлические заборы, здания и геологические структуры, могут оказывать влияние на данные электромагнитных измерений.

Сущность изобретения

Исключение влияния обсадных колонн, облицовки или приповерхностных неоднородностей может улучшить точность изображения. Несмотря на то, что были предложены или реализованы различные методики уменьшения искажения, вызванного приповерхностной неоднородностью, или исключения влияния стальной обсадной колонны или облицовки в скважинах, все еще существует необходимость в улучшении таких методик.

В одном аспекте изобретение относится к способу описания подземной структуры толщи пород с использованием измерительного оборудования, включающего в себя электромагнитные приемники и один или более источников, при этом способ включает в себя прием измеренных данных напряжения, собранных электромагнитными приемниками в ответ на передачу одним или более электромагнитными источниками. На основании модели вычисляются прогнозные электромагнитные данные. Затем итеративно выполняется инверсия, которая основана на функции стоимости, которая вычисляет разность между данными измеренного напряжения и произведением члена, содержащего спрогнозированные электромагнитные данные, и члена, содержащего параметр искажения, который учитывает, по меньшей мере, влияние среды на измерительное оборудование. Итеративное выполнение инверсии позволяет определить параметры модели и данные искажений.

В соответствии с другим аспектом, система включает в себя измерительное оборудование, включающее в себя один или более электромагнитных источников и электромагнитных приемников. Компьютер для обработки данных принимает измеренные данные напряжения, собранные электромагнитными приемниками в ответ на передачу одним или более электромагнитными источниками, и вычисляет, на основании модели, спрогнозированные электромагнитные данные. Инверсия выполняется итеративно в соответствии с функцией стоимости, которая вычисляет разность между измеренными данными напряжения и произведением члена, содержащего спрогнозированные электромагнитные данные, и члена, содержащего параметры искажений, которые учитывают, по меньшей мере, искажающее влияние среды, окружающей измерительное оборудование. С помощью итеративного применения инверсии определяют параметры модели и параметры искажений.

Краткое описание чертежей

Другие или альтернативные признаки изобретения раскрыты в следующем описании, со ссылками на прилагаемые чертежи, на которых:

фиг.1A-1D иллюстрируют различные регистрирующие расположения источник-приемник для выполнения методик разведки в соответствии с некоторыми примерами;

фиг.2 является блок-схемой процесса для описания подземной структуры на основании электромагнитных данных, измеренных электромагнитными приемниками в ответ на электромагнитные источники;

фиг.3 является блок-схемой компьютера, который включает в себя обрабатывающее данные программное обеспечение для выполнения процесса на фиг.2.

Подробное описание предпочтительных вариантов воплощения изобретения

В следующем описании излагаются многочисленные подробности для обеспечения понимания настоящего изобретения. Однако специалистам в данной области техники следует понимать, что настоящее изобретение может быть использовано без этих подробностей, и что может иметь место множество изменений или модификации описанных вариантов осуществления.

Как показано на фиг.1A-1D, могут быть использованы различные электромагнитные методики, включающие в себя межскважинные методики разведки (фиг.1A), наземно-скважинные методики разведки (фиг.1B), скважинно-наземные методики разведки (фиг.1C) и методики электромагнитной разведки с управляемым с поверхности источником (фиг.1D). В каждой из электромагнитных методик разведки на множество электрических или магнитных дипольных источников 20 (здесь и далее "электромагнитные источники") подается энергия в скважине, на поверхности земли или около морского дна, и выполняются измерения магнитных и/или электрических полей в другой скважине или на поверхности земли или морском дне с помощью электромагнитных приемников 24. Следует отметить, что скважина может быть не обсаженной, обсаженной с неэлектропроводной облицовкой, такой как стекловолокно, или обсаженной с применением электропроводного материала, такого как сталь. Целью разведки является обеспечение без проникновения изображения профиля удельного сопротивления подземной структуры 10, так что может быть определено положение имеющего сопротивление тела (тел). Примеры имеющих сопротивление тел включают в себя вмещающие углеводород пласты-коллекторы, зоны закачки газа, водоносные горизонты с пресной водой и так далее. Также могут быть обнаружены проводящие элементы, такие как зоны, содержащие соленую воду, определенные минералы, сланцы, глину и так далее. Изображение позволяет описать подземную структуру 10 для, например, обнаружения углеводородных пластов-коллекторов и грунтовых водоносных слоев, для мониторинга добычи из пласта-коллектора, для мониторинга грунтовых вод и процесса закачки газа и для построения изображений проникновения соленой воды в водоносные слои.

На фиг.1 показаны электромагнитные источники 20, расположенные в первой скважине 12A, электромагнитные приемники 24, расположенные во второй скважине 12B, где скважины 12A и 12B пробурены через подземную структуру 10. Методика межскважинной разведки выполняется путем активации электромагнитных источников 20 в первой скважине 12A для создания магнитных или электрических полей в подземной структуре 10, которые могут быть измерены электромагнитными приемниками 24 во второй скважине 12B.

На фиг.1B показано поверхностно-скважинное размещение, в котором электромагнитные источники 20 расположены на поверхности 14 (которая может быть поверхностью земли или морским дном), и электромагнитные приемники расположены в скважине 12A, пробуренной через подземную структуру 10.

На фиг.1C показано скважинно-поверхностное размещение, в котором электромагнитные источники 20 обеспечены в скважине 12A, пробуренной через подземную структуру 10, и электромагнитные приемники 24 расположены на поверхности 14.

На фиг.1D показано наземное расположение для электромагнитной разведки с управляемым с поверхности источником, в котором и электромагнитные источники, и электромагнитные приемники расположены на поверхности 14. В этом расположении активация электромагнитных источников 20 вызывает распространение электромагнитных полей в подземной структуре 10, при этом определенные подземные элементы отражают электромагнитные поля обратно в направлении поверхности 14, где обнаруживаются электромагнитными приемниками 24.

Следует отметить, что каждый из приведенных примеров показывает множество источников и множество приемников. В других примерах способы могут включать в себя использование одного или более источников с одним или более приемниками, при этом приемники и/или источники перемещаются в новое местоположение, и собираются новые данные.

В расположении, показанном на фиг.1A-1C, измерения, сделанные с помощью электромагнитных приемников 24, могут испытывать влияние от присутствия электропроводных облицовочных структур внутри скважины (например, скважина 12A и/или 12B). Облицовочная структура относится к обсадной колонне или облицовке, которая облицовывает внутреннюю поверхность скважины. Более того, в каждом размещении на фиг.1A-1D измерения, сделанные электромагнитными приемниками, могут испытывать влияние приповерхностной неоднородности, включающей в себя, например, присутствие искусственных структур, таких как трубопроводы, металлические заборы, здания, геологические структуры и так далее.

На основании измерений, полученных с помощью электромагнитных приемников в любом из расположений на фиг.1A-1D, система обработки данных обеспечивает уменьшение или удаление эффектов электропроводной облицовочной структуры (структур) в одной или более скважинах, и/или уменьшение или удаление искажений, вызванных приповерхностной неоднородностью. Система обработки данных задействует методику инверсии данных, которая основана на функции стоимости, которая вычисляет разность между измеренными данными напряжений и произведением члена, содержащего спрогнозированные электромагнитные данные (вычисленные на основе модели), и члена, содержащего параметры искажений. Измеренные данные напряжений включают в себя напряжения, измеренные электромагнитными приемниками 24, магнитных или электрических полей, вызванных одним или более электромагнитными источниками 20. Спрогнозированные электромагнитные данные являются данными, вычисленными с помощью симулятора для магнитных или электрических полей, обнаружение которых электромагнитными приемниками спрогнозировано согласно модели подземной структуры 10.

Параметр искажения учитывает один или более следующих эффектов: искажение, вызванное присутствием облицовочной структуры, искажение, вызванное приповерхностной неоднородностью, ошибками в калибровке системы, которая включает в себя электромагнитные источники и приемники, и любые другие влияния, которые вызывают некоторые изменения в реально измеренных данных. В общем случае параметры искажений учитывают влияния среды, окружающей измерительное оборудование, который включает в себя электромагнитные приемники и электромагнитные источники.

Методика инверсии данных выполняет итеративные инверсии для итеративного нахождения неизвестных параметров искажающих влияний и неизвестных параметров модели. Путем итеративного обновления модели и расчета данных параметров искажения может быть достигнута сходимость процесса инверсии данных для получения относительно точного решения для параметров пласта-коллектора (которые формируют модель подземной структуры 10).

Для выполнения инверсии данных, произведенных из измерений, полученных с помощью электромагнитных приемников, для построения 2D (или 3D) изображения электрического удельного сопротивления пласта-коллектора может быть использован алгоритм, который численно минимизирует следующую функцию стоимости:

(1)

где: d_0bs - вектор измеренных данных; d_Pr - вектор числовых данных (спрогнозированных данных), рассчитанных с помощью алгоритма прямого моделирования для 2D или 3D геологических структур; m - модельный вектор удельных сопротивлений в различных позициях между и вокруг строящихся скважин; и W_d - матрица весов данных, которая может включать в себя информацию о качестве данных в статистическом смысле. Функция стоимости в уравнении (1) является измерением несовпадения данных между измеренными электромагнитными данными и спрогнозированными электромагнитными данными, вычисленными на основе текущей модели.

Для межскважинных электромагнитных данных, а также для измеренных электромагнитных данных, использующих любые другие методики электромагнитной разведки, отношение между d_Pr и m является нелинейным, и, таким образом, инверсия вычисляется итеративно путем линеаризации вокруг текущей модели и итеративного обновления модели. Уравнение, которое может быть использовано для обновления модели, является:

(2)

где: mⁱ - обновленная модель, которая решается на i-ой итерации; m^i-1 и d^i-1 _Pr - модель и спрогнозированные данные, соответственно, из предыдущей итерации (i-1); m^ref - исходная или предыдущая (начальная) модель, используемая для как можно более точного попадания в модель до начала процедуры инверсии. Следует отметить, что λ является регулирующим параметром для стабилизации процесса инверсии, и W_m - ковариационная матрица модели, причем они введены в ограничения модели, чтобы иметь определенные параметры, и не являются зависимыми от описываемой здесь методики.

Матрица J является якобианом или матрицей чувствительности, которая связывает малые изменения в данных с малыми изменениями в параметрах модели, т.е.

(3)

В уравнении 3: t_ir_j индекс - точка данных, собранная с помощью i-го электромагнитного источника и j-го электромагнитного приемника; индекс l - l-й параметр модели.

В основном алгоритм инверсии создан для итеративного определения модели, которая уменьшает нормирование (функцию стоимости), заданное уравнением 1 от одной итерации к следующей. Итеративный процесс прекращается, когда нормирование, вычисленное с помощью уравнения 1, сойдется или будет выполнено заранее определенное число итераций.

Когда данные измерений собраны электромагнитными приемниками в скважине, которая является обсаженной с помощью электропроводной облицовочной структуры, такой как в размещении на фиг.1A, 1B или 1С, или данные измерений собраны электромагнитными приемниками в месте (скважине или поверхности), испытывающем влияние приповерхностной неоднородности (в любом из размещений на фиг.1A-1D), результирующие измерения являются просто произведением комплексного коэффициента искажения и восстанавливаемого ответа формации, т.е.

(4)

где: H^c _tirj - относится к измерению для i-го электромагнитного источника и j-го электромагнитного приемника; H⁰ _tirj является восстанавливаемым ответом формации; k_rj является параметром искажения для j-й позиции приемника. Следует отметить, что k_rj может представлять искажение в измерении из-за влияний электропроводящей облицовочной структуры, или из-за локализованной неоднородности около скважины, или из-за локализованных геологических изменений и/или искусственных структур (приповерхностная неоднородность).

Электромагнитные приемники фактически измеряют напряжения, которые наводятся в соответствующих катушках приемника магнитным полем, которое генерируется электромагнитным источником, неизвестного уровня или момента. Для измерений электрического поля напряжение измеряется между двумя углубленными в землю электродами в электромагнитном приемнике. В обоих случаях (измеренные напряжения наведены магнитными полями или электрическими полями) данные измерений калибруются для конвертации напряжения в электрическое или магнитное поле, создаваемое в известный момент времени. Эта калибровка включает в себя умножение измеренных данных на константу, так что уравнение 4 становится:

(5)

где: c_s является калибровочной константой системы, которая конвертирует измерение напряжения (V_tirj) в значение поля (H⁰ _tirj в данном случае); β_rj=k_rj*c_s. Набор значений β_rj для множества приемников известен как параметры данных искажений, которые учитывают различные влияния на измеренные электромагнитные данные, включающие в себя одно или более искажений, вызванных присутствием облицовочной структуры, искажением, вызванным приповерхностной неоднородностью, ошибками в калибровке системы, которая включает в себя электромагнитные источники и приемники, и любое другое влияние, которое вызывает некоторые изменения в реально измеренных данных. Примерная методика оценки калибровочной константы C_s описана в работе P.M.van den Berg et al., "Image Reconstruction from Ipswich Data- III," IEEE Antennas and Propagation Magazine, Vol.41, pp.27-32 (1999).

В соответствии с некоторыми примерами алгоритм инверсии инвертирует параметры данных искажений в различных электромагнитных приемниках наряду с параметрами интересующей формации, используя функцию стоимости для вычисления разности между измеренными данными напряжения (V_tirj) и произведением члена, содержащего спрогнозированные электромагнитные данные (d_Pr(m)), и члена, содержащего данные искажения (β_rj). В одном примере функция стоимости может быть записана как:

(6)

где: N_R является числом электромагнитных приемников; N_s является числом электромагнитных источников; B является вектором, чья длина равняется числу положений приемников. Немного другим путем решения этой проблемы является установка , где является начальной оценкой параметра искажения, которая остается постоянной на протяжении всей инверсии, и выводится с помощью выражения:

(7)

где: является спрогнозированными данными для стартовой модели инверсии; является модифицированным параметром искажения, инвертируемым для использования алгоритма инверсии данных , в соответствии с некоторыми примерами. Эта формулировка имеет то преимущество, что разница между параметрами инверсии, которые находятся рядом друг с другом вдоль скважины (или на протяжении поверхности), является меньшей, чем , и, таким образом, инверсия сходится гораздо быстрее. Следует отметить, что если обе скважины являются не обсаженными и/или в данных нет других искажений, то для всех j и в приведенном выше выражении.

Для выполнения инверсии вычисляются не только спрогнозированные данные , но также вычисляется якобиан. Для параметров модели m якобиан (также известный как детерминант якобиана) задается как:

(8a)

в то время как для параметров искажений β соответствующий якобиан задается просто как:

(8b)

Как только детерминанты якобиана становятся известными, матрица J якобиана выводится и может быть вставлена в систему уравнений, как определено уравнением 2. Итеративная процедура нахождения неизвестных параметров (неизвестных параметров пласта-коллектора и неизвестных параметров искажения) итеративно выполняется, в основном, следующим образом: процесс начинается с начальной модели m, и алгоритм инверсии находит параметры данных искажений с использованием уравнений 2 и 7, одновременно минимизируя функцию стоимости из уравнения 6; как только значения параметров вычисленных искажений первой итерации выведены, алгоритм инверсии затем рассчитывает параметры пласта-коллектора для обновления модели m с использованием уравнения 2, одновременно с минимизацией функции стоимости из уравнения 6; с обновленной моделью алгоритм инверсии применяется опять для обновления параметром искажения; и этот процесс повторяется, пока не будет достигнута сходимость или пока не будет выполнено заранее определенное число итераций.

В другом варианте осуществления вместо нахождения параметров модели m и параметров данных искажений на последовательных разных шагах процедуры инверсии неизвестные параметры модели и неизвестные параметры данных искажений могут быть найдены одновременно путем минимизации функции стоимости в уравнении 6.

Упомянутое выше допускает, что или электромагнитные приемники, или электромагнитные источники испытывают влияние какого-либо типа комплексного параметра искажения. В других случаях и источники, и приемники будут испытывать влияние, например, когда все они расположены в скважинах, обсаженных проводящими облицовочными структурами, или где один из приемников или источников испытывает влияние проводящих облицовочных структур, и остальные приемники и источники испытывают влияние приповерхностной неоднородности. В этом сценарии уравнение 5 записывается как:

(9)

где: представляет искажение на передатчике . В этом случае функция стоимости (уравнение 6) представлена как:

(10)

где: является искажением, испытанным передатчиком t_i. Якобиан теперь имеет три различных компонента. Для параметров модели якобиан может быть задан как:

(11a)

Для электромагнитного источника якобиан задается как:

(11b)

а для электромагнитного приемника якобиан рассчитывается как:

(11c)

Обсуждавшаяся выше процедура инверсии может быть использована для итеративного нахождения неизвестных параметров модели и неизвестных параметров искажений, минимизируя функцию стоимости уравнения 10 и с использованием уравнений 2 и 11a-11c, до тех пор, пока не будет достигнута сходимость, или до того, как будет выполнено заранее заданное количество итераций.

Альтернативный подход для выполнения инверсии, когда и источник, и приемник испытывают влияние параметров искажения, состоит в применении подхода данные-отношение, как описано в публикации того же заявителя заявки US 2009-005992 (приоритет 27.06.2007), "Method and System for Removing Effects of Conductive Casings and Wellbore and Surface Heterogeneity in Electromagnetic Imaging Surveys". Алгоритм инверсии может одновременно инвертировать отношения обсадных коэффициентов в одной из скважин. Например, следующая функция стоимости может быть использована для инвертирования отношений обсадных коэффициентов в приемной скважине:

(12a)

где: . В этом случае используется отношение данных из k и l приемников.

В качестве альтернативы могут быть использованы отношения данных из i и j передатчиков, и следующая функция стоимости минимизируется:

(12b)

где .

В уравнении 12a или 12b минимизируемая в алгоритме инверсии данная функция стоимости вычисляет разность между взвешенными измерениями данных напряжения и членом, который включает в себя произведение отношения или параметров искажения электромагнитных источников или электромагнитных приемников и отношение спрогнозированных электромагнитных данных для различных передатчиков и приемников.

Фиг.2 иллюстрирует схему процесса примерного алгоритма обработки данных. Алгоритм обработки данных на фиг.2 может быть выполнен, например, с использованием программного обеспечения, выполняемого на компьютере (фиг.3).

Измеренные напряжения принимаются (этап 100), где измеренные напряжения собирают электромагнитными приемниками 24 (фиг.1A-1D) в ответ на активацию одного или более электромагнитных источников 20. Измеренные напряжения могут быть напряжениями, наведенными в соленоиде приемника и основными и вторичными магнитными полями, сгенерированными в ответ на активацию электромагнитных источников. В качестве альтернативы измеренные напряжения могут быть наведены в электромагнитных приемниках электрическими полями. Основное поле является магнитным полем, которое генерируется током известной амплитуды (I), протекающим в соленоиде источника, в то время как рассеянные (вторичные) поля генерируются токами, которые были электромагнитно наведены в подземной структуре и в проводимых облицовочных структурах основными полями. Величина измеренного напряжения зависит от момента передатчика электромагнитного источника, который является неизвестным, но линейно зависимым от силы тока (I). Для корректировки измеренных данных напряжений до постоянного момента передатчика измеренные данные напряжений нормализуют (этап 102) с помощью некоторого значения, которое отслеживает момент. Это значение может быть измеренным током передатчика электромагнитного источника или вторичным измерением, которое является пропорциональным моменту, таким как напряжение, генерируемое во вторичном соленоиде, который намотан вокруг соленоида передатчика, через который протекает ток возбуждения. В основном нормализация, выполняемая на этапе 102, является калибровкой измеренных значений напряжений для учета вариаций от различных электромагнитных источников.

Затем нормализованные напряжения сортируют (этап 104) в общие сборки или профили приемников. Для каждого заданного приемника, который зафиксирован в позиции в скважине или на поверхности, электромагнитный источник может со временем менять позицию (как электромагнитный источник перемещается внутри скважины во время каротажной операции). В этом сценарии, с точки зрения каждого электромагнитного приемника, сделана последовательность измерений для различных позиций электромагнитного источника. Сборка или профиль является последовательностью измерений приемника для разных позиций источника.

Сортировка выполняется с момента, когда собраны полученные различными приемниками данные измерений, почти непрерывно по мере проведения каротажа в скважине, в которой расположены электромагнитные источники. Такая процедура дает гораздо больше позиций источников, чем позиций приемников. Более того, позиция заданного электромагнитного источника может немного изменяться от прохода к проходу в связи с изменением скорости каротажа, с ошибкой позиционирования, с растяжением кабеля и так далее, и, таким образом, реальные позиции на всех проходах ("проход" означает конкретную итерацию каротажной операции) могут различаться. Сортировка данных измерений позволяет нормализованным напряжениям быть разделенными в сборки для соответствующих приемников.

Затем данные измерений ресэмплируют и интерполируют (этап 106) в общий набор позиций источников. Поскольку существует множество проходов электромагнитных источников, источники с малой вероятностью повторно занимают ту же позицию при каждом проходе. Ресэмплирование и интерполяция, выполненные на этапе 106, включают в себя, во-первых, определение общего интервала глубин источников для всех профилей приемников, где общий интервал глубин источников определяется как интервал между минимальной глубиной и максимальной глубиной источников. Затем минимальный пространственный интервал сэмплирования среди всех профилей определяется и используется для определения позиций источников, которые будут применяться для всех профилей; эти позиции называются глобальными позициями источников. И, наконец, интерполяция данных измерений выполняется для интерполяции данных из реальных позиций измерений в глобальные позиции. Фактически определяется общий набор позиций источников для всех проходов электромагнитных источников, с данными измерений для каждого прохода, интерполированными для компенсации сдвига от реальной позиции источника в соответствующую глобальную позицию.

В одном примере методика интерполяции может быть методикой сплайнов. Для плотно расположенных позиций источников, таких как получающиеся при межскважинной разведке, эта обрабатывающая процедура вводит минимальные изменения в профили, обеспечивая в то же время общий массив источников для всех позиций источников. Следует отметить, что применение этого этапа может не потребоваться для поверхностно-скважинной или наземной CSEM разведок, когда и источник, и приемники размещены в зафиксированных отдельных местах.

Затем резкие отклонения удаляют (этап 108) из каждой сборки приемника. Резкими отклонениями называются данные измерений, которые отличаются от остальных данных измерений более чем на заранее определенную величину. Компьютерный алгоритм для удаления пиков может быть использован для удаления резких отклонений.

В некоторых случаях сэмплирование, выполненное на этапе 106, может быть очень частым. Например, сэмплирование, выполненное на этапе 106, может иметь интервал плотности сэмплирования в 0,25 метра, в то время как, например, минимальное расстояние между приемниками равно 2,5 метрам.

Такая плотность сэмплирования приведет к относительно большому количеству данных измерений, что является мало обоснованным. Вследствие этого выполняется (этап 109) грубое повторное сэмплирование данных измерений для увеличения интервалов сэмплирования. В приведенном выше примере грубое сэмплирование приводит к выбору каждой десятой точки данных для получения источника на каждых 2,5 метрах. Следует отметить, что применение этого этапа может не потребоваться для поверхностно-скважинной разведки или электромагнитной разведки с управляемым с поверхности источником, поскольку и источник, и приемники могут быть размещены в отдельных позициях.

Затем алгоритм определяет (этап 110) стартовую модель (которая изначально является m^ref в приведенном выше уравнении 2) подземной структуры. Эта стартовая модель используется в качестве стартовой точки для процесса изображения. Модель может быть основана на геологических, геофизических и петрофизических данных, которые получаются из скважин, сейсмических данных, геологических исследований и так далее. Может быть создана структура для проводимости для двухмерного сечения или трехмерного объема. Стартовая модель может быть получена с использованием методик, находящихся в диапазоне от простых методик, таких как латеральная интерполяция между двумя скважинными каротажными диаграммами удельного сопротивления, до более сложных методик, таких как использование пакета программного обеспечения для геологического моделирования. Эта стартовая модель представляет собой наилучшую оценку того, что структура проводимости предшествует выполняемой инверсии в соответствии с описанными здесь примерными методиками.

Затем применяют взвешивание данных (этап 112). Могут быть использованы различные типы взвешивания данных. Например, данные могут быть взвешены с помощью оцененного шума в измерениях, что в основном задано некоторым процентом от максимально измеренной амплитуды. Другие методики включают в себя взвешивание каждой точки данных некоторым процентом заданной амплитуды. Взвешиваемые данные представлены W_d матрицей взвешивания данных, используемой в уравнении 2.

Затем выполняется (этап 114) итерация алгоритма инверсии, которая включает в себя вычисление подходящей матрицы якобиана, как задано уравнениями 8a-8b, 1la-1lc или 12a-12b, в зависимости от используемой функции стоимости. Это устанавливает подходящую систему линейных уравнений в соответствии с уравнением 2. Инверсия, примененная к линейным уравнениям, дает в результате набор для параметров β данных искажений. Таким образом, задавая значения β, обновленные параметры mⁱ изображения удельного сопротивления (для i-й итерации) решаются путем инвертирования системы уравнений в соответствии с уравнением 2.

Затем определяют (этап 116), сходится ли инверсия, и является ли полученное изображение приемлемым с геологической точки зрения. Если нет, то процесс этапов 110-114 повторяется в следующей итерации (i увеличивается). Однако если сходимость была достигнута (или было выполнено заранее определенное количество итераций) и полученное изображение является приемлемым с геологической точки зрения, то алгоритм инверсии завершается. Измерение несовпадения данных уравнения 6 может быть использовано для индикации того, была ли достигнута сходимость. Измерение несовпадения данных уравнения 2 представляет разность между инвертируемыми данными месторождения и рассчитанным ответом модели. Чем меньше несовпадение, тем лучше результирующая модель может описать данные месторождения. В некоторых примерах несовпадение данных может быть определено как находящееся в пределах среднеквадратичной оценки уровня шума.

Определение того, является ли получивш