專利名稱：預(yù)測石油性質(zhì)的自舉法的制作方法
預(yù)測石油性質(zhì)的自舉法
背景技術(shù)：
本發(fā)明涉及開發(fā)由石油烴流體的光譜預(yù)測其物理和化學(xué)性質(zhì)的模型的方法。然后將該模型用于測定下述流體的這些物理和化學(xué)性質(zhì)這些流體可能沒有以足 夠的量存在或可得到，因而通過常規(guī)分析方法不能檢測其性質(zhì)。本發(fā)明的用途之一是通過僅測量流體的熒光光譜而非破壞性地預(yù)測包含在石英、 碳酸鹽礦物和水泥內(nèi)含物中的皮升級的石油流體的物理和化學(xué)性質(zhì)。另一用途是預(yù)測遠(yuǎn)離 測量裝置、因而不能得到或不能非破壞性地與其環(huán)境分離的烴流體的性質(zhì)。例如，通過遠(yuǎn)程 測量烴熒光而預(yù)測巖石或水上的烴流體污跡或薄層的性質(zhì)。第三個例子是用井下熒光探針 記錄預(yù)測的流體性質(zhì)。
發(fā)明概要本發(fā)明包括開發(fā)由烴流體的光譜預(yù)測其化學(xué)和物理性質(zhì)的模型的方法。開發(fā)模型的方法包括下述步驟確定一個或多個由光譜和性質(zhì)已知的一系列油預(yù)測一項(xiàng)或多項(xiàng)預(yù)定的性質(zhì)的模 型，其中模型與各項(xiàng)獲自光譜的預(yù)定性質(zhì)相對應(yīng)，確定模型的質(zhì)量以評估已知油的性質(zhì) 值，評估對于具有未知性質(zhì)值的樣品的預(yù)測質(zhì)量，用光譜形狀參數(shù)和/或預(yù)測的性質(zhì)擴(kuò)增 (augment)光譜，并再次確定模型的質(zhì)量和預(yù)測質(zhì)量?！百|(zhì)量”是指準(zhǔn)確度、精度、可靠性和 測量速度的綜合或結(jié)合。在一個優(yōu)選實(shí)施方案中，所述模型可以包括用預(yù)測的性質(zhì)再次擴(kuò)增(augment)模 型的輸入以進(jìn)一步提高模型的質(zhì)量和預(yù)測質(zhì)量的進(jìn)一步步驟。本發(fā)明還包括在石油烴流體不可接近、沒有足夠的量、或沒有處于適于應(yīng)用常規(guī) 分析技術(shù)的物理或化學(xué)狀態(tài)時使用所述模型由其光譜預(yù)測其物理和化學(xué)性質(zhì)的方法。本發(fā) 明具有由單個樣品快速、相對低成本地測定多個油性質(zhì)的進(jìn)一步的優(yōu)點(diǎn)，因?yàn)樗惺荜P(guān)注 性質(zhì)都是由樣品光譜的單次測量而測定的。開發(fā)由材料的例如近紅外和中紅外吸收光譜預(yù)測其性質(zhì)的數(shù)學(xué)模型的方法在現(xiàn) 有技術(shù)中是已知的。在現(xiàn)有技術(shù)中還已知，用其它測得的材料性質(zhì)擴(kuò)增光譜可以提高預(yù)測 質(zhì)量。然而，在所述應(yīng)用中，不能得到光譜之外的測量的性質(zhì)。在本發(fā)明中已表明，根據(jù)烴流體的熒光光譜，烴流體的某些性質(zhì)比其它性質(zhì)可以 以更大的準(zhǔn)確度評估和預(yù)測。由使用被光譜的某些參數(shù)擴(kuò)增的光譜作為輸入的模型，可以 進(jìn)一步改進(jìn)對這些特定性質(zhì)的預(yù)測。還表明，這些特定的性質(zhì)可以與較不準(zhǔn)確預(yù)測的其它 受關(guān)注性質(zhì)相關(guān)聯(lián)。通過用較準(zhǔn)確預(yù)測的性質(zhì)的預(yù)測作為多階段模型的輸入來反復(fù)擴(kuò)增樣 品的光譜和由光譜衍生的參數(shù)，本發(fā)明提高了樣品的較不準(zhǔn)確預(yù)測的性質(zhì)的預(yù)測質(zhì)量。反 復(fù)擴(kuò)增和預(yù)測的方法被稱為“自舉(bootstrap)，，法。優(yōu)選實(shí)施方案的詳細(xì)描述本發(fā)明包括模型的開發(fā)，所述模型用于在沒有額外的測量和表征的情況下由烴流 體的光譜預(yù)測其物理和化學(xué)性質(zhì)。
在結(jié)合使用光譜和由光譜衍生的參數(shù)(它們統(tǒng)稱為第一階段變量)作為預(yù)測模型 的輸入時，可以提高由烴流體的光譜預(yù)測的其某些性質(zhì)的準(zhǔn)確度。預(yù)測的性質(zhì)的值被稱為 第一階段預(yù)測。由使用所有第一階段變量和性質(zhì)預(yù)測(統(tǒng)稱為第二階段變量)作為輸入變 量的第二階段模型，可進(jìn)一步改進(jìn)預(yù)測。獲自第二階段模型的預(yù)測的性質(zhì)被稱為第二階段 預(yù)測。這個過程可以進(jìn)一步反復(fù)。在各項(xiàng)性質(zhì)的各個建模階段提供了手段，以由輸入變量 確定滿足統(tǒng)計(jì)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)的變量，從而改進(jìn)預(yù)測。對各受關(guān)注性質(zhì)采用和測試了這種多階段“自 舉”預(yù)測法。然后將最終模型用于預(yù)測在光學(xué)透明的礦物和水泥(例如石英和碳酸鹽)中形成 的微米級內(nèi)含物中包含的油的性質(zhì)。這些受關(guān)注的預(yù)測性質(zhì)的示例有API比重、康拉遜殘 炭、粘度、總硫、芳族化合物、飽和物和沸點(diǎn)溫度高于1050° F的油(稱為殘油％或殘油率) 的重量百分比(重量％ )。本例中的光譜是熒光光譜?？梢允褂枚喾N建模技術(shù)及其組合，以將樣品的光譜與其受關(guān)注的物理或化學(xué)性質(zhì) 聯(lián)系起來，這些技術(shù)的示例有主成分回歸、模式識別、分類、以及光譜匹配法。將使用逐步主 成分回歸作為建模法進(jìn)一步描述本發(fā)明。例如，對于一系列代表性的樣品，這些技術(shù)需要各 個油樣品的熒光光譜和相應(yīng)的受關(guān)注性質(zhì)的已知值。使用原油模擬內(nèi)含物油。它們被稱為 校正樣品，并且應(yīng)當(dāng)具有足夠的數(shù)，以包含各受關(guān)注性質(zhì)在它們各自受關(guān)注范圍表現(xiàn)出的 變化。使用建模技術(shù)，以建立校正系列中各樣品的光譜和受關(guān)注性質(zhì)之間的定量關(guān)系。校 正模型的評估質(zhì)量的一種量度是校正標(biāo)準(zhǔn)誤差(SEC)。當(dāng)運(yùn)用于具有未知性質(zhì)的樣品時，可 以使用“留一法”交叉校驗(yàn)法評估模型的預(yù)測質(zhì)量。一種這樣的量化是交叉校驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)誤差 (SECV)?？傊?，這些建模法和統(tǒng)計(jì)度量法是現(xiàn)有技術(shù)中已知的。本發(fā)明適用于任何建模型 技術(shù)。本發(fā)明包括下述步驟，以開發(fā)使用光譜作為油的唯一測量的性質(zhì)的模型光譜前處理在使用由含油的內(nèi)含物測量的熒光光譜作為性質(zhì)預(yù)測的模型的輸入 之前，可以對其進(jìn)行前處理。概括而言，原本測得的強(qiáng)度信息不可用于模型中，因?yàn)闃悠返?化學(xué)和物理性質(zhì)之外的其它原因，例如對焦、散射和吸收，會明顯影響檢測的強(qiáng)度。因此，作 為前處理的兩個例子，可以將各光譜標(biāo)稱化至其峰值或單位面積。第一階段預(yù)測在第一階段中，開發(fā)個體模型，以使用僅來自經(jīng)過前處理的光譜的 信息作為輸入而預(yù)測各項(xiàng)受關(guān)注的性質(zhì)，其中所述光譜獲自將要用于校正的一系列表征過 的樣品。來自經(jīng)過前處理的光譜的輸入信息包括下面任意種類或全部選定波長的振幅， 全光譜，質(zhì)心，半高寬，偏斜，面積，以及光譜的其它衍生的矩和特征。這些光譜參數(shù)可以單 獨(dú)或聯(lián)合使用、通過不同的量加權(quán)，并且這些參數(shù)和權(quán)重對于各性質(zhì)模型可以不同。在本例 中，對于各模型，結(jié)合使用全光譜和由光譜衍生的參數(shù)。將要用作模型輸入的結(jié)合的參數(shù)和 它們的權(quán)重構(gòu)成第一階段變量。由這些變量預(yù)測的性質(zhì)的值被稱作第一階段預(yù)測，所述模 型被稱作第一階段模型。第二階段預(yù)測在第二階段中，開發(fā)額外的模型，以再次預(yù)測各項(xiàng)受關(guān)注性質(zhì)， 但是現(xiàn)在結(jié)合使用第一階段變量和第一階段預(yù)測的性質(zhì)的全部或部分(稱為第二階段變 量)，作為各項(xiàng)受關(guān)注性質(zhì)的模型輸入變量。使用這些變量預(yù)測的值被稱為第二階段預(yù)測， 所述模型被稱為第二階段模型。比較第一階段預(yù)測和第二階段預(yù)測，并使用各項(xiàng)受關(guān)注性 質(zhì)的最佳預(yù)測以挑選用于預(yù)測未知樣品的相應(yīng)模型。
這種“自舉”過程可持續(xù)到獲得的所有受關(guān)注性質(zhì)的模型都達(dá)到應(yīng)用所需的準(zhǔn)確 度或者不產(chǎn)生進(jìn)一步的提高。各個所獲最終模型可以使用不同的光譜衍生參數(shù)和預(yù)測的性 質(zhì)輸入以及它們的權(quán)重。在建模方法中提供手段，以測試是否在各個階段構(gòu)成輸入變量的 任何光譜或預(yù)測的性質(zhì)參數(shù)都對受關(guān)注性質(zhì)的預(yù)測準(zhǔn)確度產(chǎn)生了統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著提高。通過一系列全原油驗(yàn)證本發(fā)明方法。結(jié)果顯示在表1中?？疾炝似叻N的性質(zhì)，并在 采用和不采用自舉方法的情況下由其熒光光譜預(yù)測它們。這些性質(zhì)是API比重、殘油率、康 拉遜殘?zhí)?、粘度、總硫、芳族化合物和飽和物。所用建模法是逐步主成分回歸。使用P值為 0.85的F-測試作為添加新的光譜或測得性質(zhì)變量的選擇標(biāo)準(zhǔn)。指定了二十種主成分。下 表分別顯示了模型在下述情況下的校正標(biāo)準(zhǔn)誤差和交叉校驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)誤差，SEC和SECV :A欄， 只用全光譜來預(yù)測性質(zhì)；B欄和C欄，通過自舉法預(yù)測。B欄顯示了使用第一階段變量(即 全光譜和由光譜衍生的參數(shù))的SEC和SECV。C欄顯示了使用第二階段變量(即由光譜衍 生的參數(shù)加第一階段預(yù)測)的SEC。表格的條目是SEC/SECV形式。在該例中，對于輸入變 fii^ffl■一力nfe (unity weightings)。可以看出，通過向全光譜輸入添加形狀因子，所有性質(zhì)的SEC都顯著改善(B欄)。 通過向第一階段變量添加第一階段預(yù)測，進(jìn)一步改善了前四種性質(zhì)。對于該例，最終模型的 質(zhì)量顯示于表格B欄和C欄的加框的值中。然后用該模型測定微米級內(nèi)含物的這些性質(zhì)。表 1使用逐步主成分回歸的標(biāo)準(zhǔn)誤差 條件所選20種成分-在F-測試中用p = 0. 85添加變量
權(quán)利要求
開發(fā)在不能通過常規(guī)分析方法檢測石油流體的物理或化學(xué)性質(zhì)時預(yù)測所述流體的所述性質(zhì)的模型的方法，包括下述步驟a)確定一個或多個由光譜和性質(zhì)已知的一系列油預(yù)測一項(xiàng)或多項(xiàng)預(yù)定的性質(zhì)的模型，其中模型與各項(xiàng)與光譜相關(guān)的預(yù)定性質(zhì)相對應(yīng)，b)評估模型的質(zhì)量，c)評估對于具有未知性質(zhì)的樣品的預(yù)測質(zhì)量，d)用形狀參數(shù)和/或通過步驟a預(yù)測的性質(zhì)擴(kuò)增光譜，和e)在步驟d之后確定模型的質(zhì)量和預(yù)測質(zhì)量。
2.權(quán)利要求1的方法，其中步驟d如下進(jìn)行用形狀參數(shù)擴(kuò)增光譜，然后通過預(yù)測的性 質(zhì)擴(kuò)增光譜。
3.權(quán)利要求1的方法，其中步驟d如下進(jìn)行通過預(yù)測的性質(zhì)擴(kuò)增光譜，然后用形狀參 數(shù)擴(kuò)增光譜。
4.權(quán)利要求2的方法，進(jìn)一步包括再次用預(yù)測的性質(zhì)擴(kuò)增光譜，以提高模型的質(zhì)量和 預(yù)測質(zhì)量。
5.權(quán)利要求3的方法，進(jìn)一步包括再次用預(yù)測的性質(zhì)擴(kuò)增光譜，以提高模型的質(zhì)量和 預(yù)測質(zhì)量。
6.權(quán)利要求1的方法，其中評估模型質(zhì)量的步驟是通過校正標(biāo)準(zhǔn)誤差進(jìn)行的。
7.權(quán)利要求1的方法，其中評估預(yù)測質(zhì)量的步驟是通過交叉校驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)誤差進(jìn)行的。
8.權(quán)利要求1的方法，其中所述預(yù)定的性質(zhì)包括API比重、康拉遜殘?zhí)?、粘度、和總硫?芳族化合物、飽和物的重量百分比、和殘油率。
9.權(quán)利要求1的方法，其中所述油是全原油。
10.權(quán)利要求1的方法，其中所述光譜是熒光光譜。
11.權(quán)利要求1的方法，其中確定模型的步驟是通過逐步主成分回歸進(jìn)行的。
12.確定未知樣品的預(yù)定性質(zhì)的方法，該方法使用權(quán)利要求1的模型。
13.權(quán)利要求12的方法，該方法使用權(quán)利要求2的模型。
14.權(quán)利要求12的方法，該方法使用權(quán)利要求3的模型。
15.權(quán)利要求12的方法，該方法使用權(quán)利要求4的模型。
16.權(quán)利要求12的方法，該方法使用權(quán)利要求5的模型。
17.權(quán)利要求12的方法，該方法使用權(quán)利要求8的模型。
18.權(quán)利要求12的方法，該方法使用權(quán)利要求9的模型。
19.權(quán)利要求12的方法，該方法使用權(quán)利要求10的模型。
20.權(quán)利要求12的方法，該方法使用權(quán)利要求11的模型。
全文摘要
本發(fā)明涉及確定模型的方法，該模型用于在不能通過常規(guī)分析方法檢測石油流體的物理或化學(xué)性質(zhì)時預(yù)測所述流體的所述性質(zhì)。本發(fā)明包括下述步驟確定一個或多個由光譜和性質(zhì)已知的一系列油預(yù)測一項(xiàng)或多項(xiàng)預(yù)定的性質(zhì)的模型，其中模型與各項(xiàng)與光譜相關(guān)的預(yù)定性質(zhì)相對應(yīng)，評估模型的質(zhì)量，評估對于具有未知性質(zhì)的樣品的預(yù)測質(zhì)量，用形狀參數(shù)和/或通過上述步驟預(yù)測的性質(zhì)擴(kuò)增光譜，和確定模型的質(zhì)量和預(yù)測質(zhì)量。然后將模型用于預(yù)測非常小的樣品的性質(zhì)。
文檔編號G01N33/24GK101868720SQ200880114307
公開日2010年10月20日 申請日期2008年10月28日 優(yōu)先權(quán)日2007年10月30日
發(fā)明者B·N·佩里, P·H·卡拉馬拉斯, R·J·博托爾夫, R·J·施曼蒂 申請人:?？松梨谘芯抗こ坦?br>