A heterogeneidade radial da formação próxima ao poço, geralmente se manifesta como as variações das velocidades de onda de formação na posição radial, é encontrada na exploração e produção de petróleo. O mapeamento das variações radiais das velocidades de formação é significativo na identificação de zonas invadidas e na determinação das propriedades da rocha, que são valiosos para medidas de engenharia.

As metodologias de inversão são os principais métodos para determinar perfis de velocidade de ondas radiais. Para perfilagem de poço acústico monopolo, o cálculo do tempo de chegada das ondas é necessário para traçar o perfil da velocidade da onda P, que é instável e impreciso no processamento de dados de campo com ruído.

Recentemente, pesquisadores do Instituto de Acústica da Academia Chinesa de Ciências (IACAS) propuseram um método de inversão gradual com base em dados de perfilagem acústica monopolo para traçar o perfil radial das velocidades de formação próximas ao poço.

O método de inversão não exigiu cálculo do tempo de chegada das ondas, mitigando assim a imprecisão no processamento de dados de campo com ruídos. Além de traçar o perfil da velocidade da onda P de formação, a metodologia proposta também pode ser aplicada no mapeamento da velocidade da onda S de formação.

Em vez de inverter a variação da velocidade de formação e sua posição radial correspondente simultaneamente como os métodos tradicionais fazem, os pesquisadores dividiram o procedimento de inversão em duas etapas:extração da matriz de velocidade por processamento de aparência de pares de receptores contíguos de dados de matriz acústica, e então obter a espessura da camada (posição radial) com base na teoria dos raios.

Os resultados da inversão da Etapa 1 podem ser usados ​​para orientar a operação e decidir se a Etapa 2 é necessária.

Os resultados da inversão baseada em modelagem e a aplicação aos dados de campo indicaram a eficiência e a precisão do método de inversão passo a passo. Com sua velocidade rápida e estabilidade no cálculo, este trabalho pode fornecer resultados de processamento de dados em tempo real no campo petrolífero.

A pesquisa, publicado no Journal of Petroleum Science and Engineering , foi apoiado pela Fundação Nacional de Ciências Naturais da China.