發(fā)明背景

光學計算裝置，通常也稱為“光學分析裝置”，可用于實時地分析和監(jiān)控物質。此類光學計算裝置通常采用光學元件或光學處理元件，該光學元件或光學處理元件與該物質或它的樣本光學地相互作用，以確定物質的一個或多個物理性質或化學性質的定量值和/或定性值。光學元件可為例如集成計算元件(ice)芯，也稱為多元光學元件(moe)，該集成計算元件芯基本上是基于光學干涉的裝置，可被設計成在uv至中紅外(mir)范圍的電磁譜或該區(qū)域的任何子集中在連續(xù)波長范圍內操作。與物質光學地相互作用的電磁輻射改變并由ice芯處理以能夠由檢測器讀取，使得檢測器的輸出可與正分析的物質的物理性質或化學性質相關。

ice芯通常包括多個光學層，該多個光學層由折射率和尺寸(例如，厚度)可在每個層之間變化的各種材料組成。ice芯設計是指ice芯的相應層的數量和厚度。這些層可策略性地安置和設定尺寸以便以不同的波長選擇性地經過電磁輻射的預定部分，這些波長被配置成大體模擬與物質的感興趣的特定物理性質或化學性質相對應的回歸矢量。因此，ice芯設計將展現出相對于波長加權的傳輸函數。因此，傳送到檢測器的ice芯的輸出光強度可與物質的感興趣的物理性質或化學性質有關。

在制造后，并且在投入井下使用之前，每個光學計算裝置必須針對現場預期會遇到的溫度和壓力范圍而參照已知參考流體仔細校準。隨后將校準后的光學計算裝置作為井下工具的一部分來安裝并且重新測試以驗證來自光學元件的光學響應。在一些情況下，在現場測試光學計算裝置時，可能會出現異常的光學響應。異常的光學響應基本上由與校準數據相比過高或過低的光學響應組成。光學響應異?？赡苁且驗槔缭诟邷睾透邏旱膽ο鹿鈱W元件(例如，光聚焦或光準直元件)的損傷、光學緊固材料的變化引起的。光學響應異?？赡苁窃诠ぞ叻掌陂g替換零件后發(fā)生的，替換零件導致在制造校準和工具實施之間在光學系統(tǒng)部件與信號處理之間產生不一致性。光學響應異常的其他原因可能是由于井下工具中的光學計算裝置的組裝和/或拆卸變化造成的。

附圖簡述

以下附圖被包含在內以示出本公開的某些方面，并且不應當被視為排他性實施方案。所公開的主題能夠在形式及功能上具有相當多的修改、更改、組合和等效形式，而不脫離本公開的范圍。

圖1示出了可用于校準一個或多個光學元件的校準系統(tǒng)。

圖2示出了一般變換模型框架。

圖3顯示了用于逆變換模型的分級結構。

圖4a至圖4d為將傳感器輪子校準數據與工具驗證數據之間的標準化光學信號響應進行比較的曲線圖。

圖5a和圖5b為除圖4a至圖4d的曲線圖中所示之外，還包括附加測試參考流體的數據表。

圖6為用于通過基于模型的工具驗證測試進行光學傳感器診斷的方法的示意性流程圖。

圖7a至圖7d為示出了具有來自相同光學傳感器的不同數量的信道輸人的候選模型的相對預測變化的曲線圖。

圖8為鉆探系統(tǒng)。

圖9為鋼絲繩系統(tǒng)。

具體實施方式

本公開涉及光學計算裝置，并且更具體地講，涉及用于校準使用了光學元件的光學計算裝置或光學傳感器的系統(tǒng)和方法。

本文所述的實施方案提供了基于從工具驗證測試和現場測試中獲得的光學傳感器響應和性能度量而檢測光學傳感器異常的新方法。目前描述的方法使用與光學傳感器相關的光學信道的驗證后的輸入而改進了實時軟件預測。更具體地講，提供基于變量輸入模型的性能評價方法進行光學傳感器診斷，這些光學傳感器診斷可應用于壓力-體積-溫度(pvt)表征、光學傳感器制造校準、工具驗證測試和現場數據后處理。因此，可大體消除與使用非線性建?？蚣芟嚓P的復雜的不確定性分析的需要。本文所述的方法可在允許操作員檢測并解決光學傳感器異常時證明是有利的并且在需要時實現有關重新校準或光學元件更換的決策。

術語“光學計算裝置”和“光學傳感器”在本文中可互換使用并且一般是指一種傳感器，該傳感器被配置成接收已經與物質相互作用的電磁輻射的輸入并且從布置在光學計算裝置內或另外形成光學計算裝置的一部分的光學元件產生電磁輻射的輸出。處理元件可以是例如集成計算元件(ice芯)，也稱為多元光學元件(moe)。在現場使用之前，必須校準光學計算裝置和其中采用的每個光學元件，使得它們各自能夠一旦暴露于井下條件即有效地操作。如果它們未正確地校準，那么從每個光學元件推導出的所得傳輸函數可一旦光學元件被部署，即為井操作員提供不準確的測量值。

圖1示出了可用于校準光學傳感器中所用的一個或多個光學元件的示例性制造校準系統(tǒng)100。如圖所示，系統(tǒng)100可包括測量系統(tǒng)102，該測量系統(tǒng)與有待校準的一個或多個光學元件104(示為104a,104b,104c…104n)光學通信。每個光學元件104a-n可以是光學帶通濾波器，也可以是多元光學元件/集成計算元件(例如，ice芯)。測量系統(tǒng)102可使具有不同化學組成和性質(即，甲烷濃度、飽和物濃度、油氣比或“gor”等)的一種或多種參考流體在溫度、壓力和密度的廣泛變化的校準條件下流通穿過視細胞106，使得可在這樣的條件下結合每個光學元件104a-n對每種參考流體進行光學傳輸和/或反射測量。

測量系統(tǒng)102可包括光學壓力-體積-溫度(pvt)儀器，并且在測量系統(tǒng)102中流通的參考流體可包括在井下應用中通常會遇到的代表性流體。系統(tǒng)100可在不同的校準條件下，針對每種指定參考流體而從每個光學元件104a-n收集輸出信號。在一些情況下，參考流體可包括易于操作以用于制造校準的七種代表性流體，即十二烷、氮、水、甲苯、1-5戊二醇和兩種液體原油或無氣體濃度的流體(例如，死油)。用作參考流體的原油儲層油可為例如全球石油庫13(或“gol13”)和全球石油庫33(或“gol33”)。在其他情況下，參考流體可包括與死油和烴類氣體諸如甲烷混合的活油的樣品以及烴氣和/或co2的樣品。光學傳感器的制造校準可滿足檢測器輸出重新縮放或儀器標準化的需要。

測量系統(tǒng)102可在跨越不同校準條件的若干設置點上改變每種參考流體。為了實現這一點，如圖所示，測量系統(tǒng)102可包括液體裝料系統(tǒng)108、氣體裝料系統(tǒng)110、溫度控制系統(tǒng)112和壓力控制系統(tǒng)114。液體裝料系統(tǒng)108將流體注入流體回路中以產生流體變化擾動，使得校準光學元件104a-n將結合有特定參考流體中發(fā)現的所有期望化合物。氣體裝料系統(tǒng)110可將已知氣體(例如，n2、co2、h2s、甲烷、丙烷、乙烷、丁烷和它們的組合等)注入流通的參考流體中。溫度控制系統(tǒng)112可改變參考流體的溫度以模擬光學元件104a-n可能在井下遇到的若干溫度設置點。最后，壓力控制系統(tǒng)114可改變參考流體的壓力以模擬光學元件104a-n可能在井下遇到的若干壓力設置點。

視細胞106流體地耦接到每個系統(tǒng)108、110、112和114，以允許參考流體流過其中并且在連續(xù)的閉環(huán)流體回路中流通回到系統(tǒng)108、110、112和114中的每一者。在流通通過視細胞106后，光源116發(fā)出電磁輻射118，該電磁輻射通過視細胞106以及流過其中的參考流體。當電磁輻射118通過視細胞106時，電磁輻射118與參考流體光學地相互作用并且生成樣品相互作用光120，樣品相互作用光120包括關于在給定校準條件或設置點流通穿過測量系統(tǒng)102的特定參考流體的光譜數據。可將樣品相互作用光120朝向光學元件104a-n引導，這些光學元件如圖所示可布置在或另外設置在被配置成沿方向a旋轉的傳感器輪子122上。雖然示為在傳感器輪子122上布置在單一環(huán)中，但光學元件104a-n可在濾波器輪子122上替代地布置在兩個或更多個環(huán)中。

在校準期間，傳感器輪子122可以預定頻率旋轉，使得每個光學元件104a-n可與樣品相互作用光120光學地相互作用短時間并且順序地產生傳送到檢測器126的光學上相互作用的光124。檢測器126一般可表征為光學換能器并且可包括但不限于熱檢測器(例如，熱電堆)、光聲檢測器、半導體檢測器、壓電檢測器、電荷耦合裝置(ccd)檢測器、視頻或陣列檢測器、分裂式檢測器、光子檢測器(例如，光電倍增管)、光電二極管和它們的任意組合。一旦從每個光學元件104a-n接收到光學相互作用光124的單獨檢測光束，檢測器126即可生成對應的響應信號128或另外將這些響應信號傳送到數據采集系統(tǒng)130。數據采集系統(tǒng)130可時分多路傳輸從檢測器126接收的與每個光學元件104a-n相對應的每個響應信號128。隨后生成所得輸出信號132的對應集合并傳送到數據分析系統(tǒng)134，以用于在使用每個光學元件104a-n的輸出作為候選變量的情況下，處理并提供各種流體預測性模型所用的輸入參數。

一旦傳感器輪子122被校準，隨后即可將一個或多個校準后的傳感器輪子122利用其它系統(tǒng)部件安裝在光學工具上并且另外放置在光學計算裝置中用于進行組裝驗證測試。為了驗證安裝在光學計算裝置中的光學工具的光學響應，可將光學計算裝置放置在調節(jié)環(huán)境溫度和壓力的爐中。隨后可使用于校準傳感器輪子122的參考流體在用于校準光學元件104a-n的類似設置點處選擇性地流通通過光學工具。更具體地講，可使參考流體在各個設置點井下條件(即，升高的壓力和溫度)下流通通過光學工具以獲得測量的光學響應。

盡管使用參考流體對傳感器輪子104a-n的制造校準是在真實的光學傳感器或工具參數空間執(zhí)行的，但使用標準石油庫中的大數據實現的流體光譜分析和流體預測性模型校準是在合成光學傳感器參數空間(也稱為光學pvt數據空間)中執(zhí)行的。將每個元件的合成傳感器響應計算為流體光譜法的全波長范圍與由光源激發(fā)的傳感器元件光譜的點積，這可能由于在計算合成傳感器響應和真實系統(tǒng)具體實施的過程中所使用的數學近似法之前的差異而與實際傳感器響應相比依比例非線性地或線性地變化。為了補償上述差異，可在應用流體預測性模型之前將來自光學工具的測量數據通過數據映射或標準化算法從工具參數空間變換到合成傳感器參數空間。而且，可將流體預測性模型利用不同的合成光學輸入進行校準并且保存在光學流體模型庫中以在處理數據變化的不確定性并且改進地層流體組成分析和現場數據插值時提供充分性和自適應性。

在當前實踐中，光學流體模型庫是取決于傳感器的，包括數據變換(即，標準化)模型和性質預測性模型。為了對光學數據處理和解釋提供充分的靈活性，光學流體模型庫包括以下候選組成部分：通過逆變換而針對選定參考流體進行校準的變換模型；通過向前變換而針對選定參考流體進行校準的變換模型；以及針對光學pvt數據庫和傳感器輪子122的數據空間進行校準的預測性模型。

使用選定參考流體進行的變換模型開發(fā)需要將光學pvt數據空間中模擬的和傳感器輪子122數據空間中測量的光學傳感器響應的校準數據對相匹配。在光學pvt數據空間中，參考流體上的模擬傳感器響應在理想的溫度和壓力設置點下可用。傳感器輪子122的測量的光學響應可在制造校準期間實現微小的溫度和壓力變化。通過使用實際溫度和壓力作為輸入而通過二維插值獲得匹配的變換數據對以在對應的測量條件下生成模擬的傳感器響應。取決于其中流體性質預測性模制得到校準的數據空間，數據變換模型將測量的或模擬的光學傳感器輸出從一個數據空間轉換成另一個數據空間。圖2示出了一個這樣的變換。

更具體地講，圖2示出了具有可由圖1的數據分析系統(tǒng)134應用于光學響應的多輸入、多輸出神經網絡的一般變化模型框架的一個實施方案。將實際光學傳感器響應信道(sw/ch01-ch0n)轉換成模擬的光學pvt傳感器信道(pvt/ch01-ch0n)的模型可稱為逆變換模型。將光學傳感器響應轉換成模擬的光學pvt傳感器響應的模型可稱為向前變換模型。雖然圖2所示的一般變換模型框架被配置成具有多輸入/多輸出非線性神經網絡，但在使用具有單輸入/單輸出和多輸入/單輸出配置的其他非線性和線性變換算法時并無限制。

圖3示出了用于逆變換模型302的分級結構的一個實施方案。變換模型302的變化可包括在單一模型中轉換每個光學傳感器的光學信道304、在若干基于檢測器的模型306中轉換分離的光學信道或在不同的單個模型中每次僅轉換感興趣的選定信道308。與單一模型具體實施相比，多模型選相關可在光學信道中的一個或多個作為變換輸入遇到問題的情況下改進輸出(即，變換)參數域中的數據構造的可靠性。參考流體塊310至320，在分級結構的底部并且在耦接到各個信道304至308的情況下，表示可基于不同參考流體而構造的變換模型(例如，最少數量的參考流體310、314、318和擴展參考流體312、316、320)。最少數量的參考流體可以是指以上論述的七種代表性流體。這些參考流體出于測試目的使用安全且易于清潔，并且它們的光學傳感器響應一般在數據范圍內具有良好的覆蓋率作為現有光學pvt數據庫中不同流體的代表。擴展參考流體通常包括一種或多種流體諸如活油和/或氣體，以使得變換模型覆蓋較寬范圍并且更為穩(wěn)健。

逆變換模型被設計成將工具測量值轉換成光學pvt數據空間，然后再應用對所述數據空間校準的預測性模型。向前變換模型可用于將光學pvt數據庫的模擬光學傳感器響應的整個集合轉換成光學傳感器/工具域，然后再開發(fā)關于該域的預測性模型。在圖2中可以看到，可通過切換神經網絡模型的輸入和輸出來形成向前變換模型。換言之，使用光學pvt合成信道響應作為輸入，并且使用測量的傳感器輪子信道響應作為輸出。隨后可將神經網絡限于校準向前變換算法。

可以理解，用于如圖3所示的逆變換模型302的分級結構也可應用于向前變換模型。在開發(fā)了向前變換模型之后，該向前變換模型可用于將整個光學pvt數據庫中的全球樣品的合成傳感器響應轉換成工具數據空間。隨后，可在工具數據空間中校準流體性質預測性，并且正在現場數據處理中不需要另外的變換，因為來自工具的測量的光學響應可作為模型輸入直接用于流體組成分析。與逆變換相比，該逆變換每次應用在線工具數據轉換，然后再進行流體預測，向前變換通常僅應用單次離線來轉換光學pvt傳感器響應用于流體預測模型開發(fā)。

通過向從光學傳感器推導出的光學響應應用變換模型，可將光學傳感器考慮為針對使用進行校準并且準備在任意數量的井下工具或“工具”中進行驗證測試。在工具驗證測試期間，可將一個或多個校準后的光學傳感器安裝在將引入井下的工具中，以使用校準后的光學傳感器獲得井筒測量值。在一些實施方案中，如下所述，工具可形成鉆探操作中所使用的井底鉆具組合件的一部分。在這樣的實施方案中，工具可包括多個不同類型的工具包括mwd(隨鉆測量)工具、lwd(隨鉆測井)工具等等中的任一個。然而，在其他實施方案中，工具可用于鋼絲繩操作中并且另外形成鋼絲繩測井工具的一部分，諸如探針或探頭，有待由鋼絲繩或測井電纜下降到井孔中以獲得測量值。

一旦校準后的光學傳感器被安裝在工具中，即可將各種參考流體在用于校準光學傳感器的相同設置點(即，升高的壓力和溫度)下通過工具送入。在一些情況下，可在實驗室設施處進行工具驗證測試。在這樣的情況下，可使用用于校準光學傳感器的相同參考流體。然而，在其他情況下，或除了實驗室測試外，可現場進行工具驗證測試，諸如在在鉆機或井口安裝處，在那里工具有待用于井筒操作。在這樣的情況下，可使用有限數量的參考流體，諸如水和氮?？赏ㄟ^使用校正工具驗證過程的變換模型(即，逆變換、向前變換等)來標準化驗證測試期間從工具推導出的光學響應。隨后可將光學響應與校準后的光學傳感器的光學響應進行比較。

在一些情況下，可在校準光學傳感器時獲得的響應與工具驗證測試期間獲得的響應之間檢測到光學傳感器異常。關于傳感器(并不限于光學傳感器)異常檢測的典型實踐用于基于統(tǒng)計分析來對輸出信號設置閾值。對于具有有限數量的輸出信道的單個或多個輸出傳感器，如果目標分析物的直接測量或通過線性變換對目標的預測，那么應用標準是簡單的?？山浻烧`差分布/變換分析來評價信號異常對模型預測的影響。對于多輸出傳感器，諸如圖1的傳感器輪子122和本文所述的相關光學傳感器，可觀察到信號強度的偏移，但很難確定公差。這是因為特定信道響應對校準模型的影響取決于該輸入對目標分析物的重要性。當使用了具有多信道輸入的非線性預測性模型諸如多層神經網絡時，這尤其真實。

圖4a至圖4d為在工具已用光學傳感器組裝后比較光學傳感器校準數據與工具驗證數據之間的標準化光學信號響應的曲線圖。如圖所示，圖4a示出了考慮到儲層流體(例如，gol33)作為參考流體的比較，圖4b示出了考慮到水作為參考流體的比較，圖4c示出了考慮到甲苯作為參考流體的比較，并且圖4c示出了氮作為參考流體的比較。每個曲線圖表示從三十二個信道獲得的光學響應，這些光學響應對應于傳感器輪子(例如，圖1的傳感器輪子122)的三十二個光學元件。每個曲線圖中的第一曲線402表示在驗證測試期間從工具獲得的光學信號響應，并且每個曲線圖中的第二曲線404表示從校準后的光學傳感器獲得的光學信號響應。第一曲線402與第二曲線404之間的差表明潛在的光學傳感器異常。

繼續(xù)參考圖4a至圖4d，圖5a和圖5b為考慮到七種參考流體而對每個信道上的信號強度的相對差提供計算的數據表，包括圖4a至圖4d的曲線圖中所示的數據表。更具體地講，圖5a和圖5b中的表示出從關于油/gol13、油/gol33、水(h2o)、甲苯(tol)、戊二醇(pen)、十二烷(dod)和氮(n2)的ch01-ch32中獲得的測試數據?？梢杂^察到，相同信道上的標準化檢測器輸出的相對差可能是顯著的，尤其是在這些信道上的數據的動態(tài)范圍較小的情況下。然而，光學元件的重新校準或光學傳感器中光學元件的更換可能不是必要的也不是推薦的，因為光學傳感器通常被配置為具有冗余的光學元件并且如上所述，預測性模型可利用可變光學傳感器響應來校準，以使得后處理中流體性質的可預測性的可能最大化。

根據本公開，本文描述了有助于檢測偏離在光學傳感器校準期間從校準后的光學傳感器推導出的光學響應的光學傳感器異常并且在工具驗證測試期間評價性能測量值的影響的方法。參考圖6，顯示了根據一個或多個實施方案的用于通過基于模型的工具驗證測試進行光學傳感器診斷的方法600的示意性流程圖。根據方法600，在602處，可使用多種參考流體對工具進行驗證測試。工具的驗證測試可類似于以上參考工具驗證測試描述的過程。更具體地講，在光學傳感器已安裝在工具內后，各種參考流體可在一個或多個校準設置點流通穿過工具。光學傳感器可包括一個或多個光學元件并且校準設置點可與先前用于校準光學傳感器和一個或多個相關光學元件的校準設置點類似。因此，校準設置點可包括特定溫度和壓力設置點以測試工具。

在604處，由于工具驗證測試，可獲得來自安裝在工具中的光學傳感器的工具傳感器響應并對其進行預處理。獲得并預處理光學傳感器響應可包括引導光與參考流體相互作用以產生相互作用的光，將相互作用的光朝向一個或多個光學元件傳輸，并且在一個或多個光學元件上生成檢測器響應作為工具傳感器響應。隨后可對測量的工具傳感器響應基線校正并標準化，并且可將標準化工具傳感器響應從井下工具數據空間轉換成校準數據空間。

更具體地講，可通過從每個光學信道中去除基線信道的信號來執(zhí)行對光學傳感器響應的數據預處理。隨后可將每個光學信道上的基線校正后的檢測器響應除以中性密度信道的光強度以獲得標準化信號響應。工具的標準化信號響應通過圖4a至圖4d中關于四種參考流體的第一曲線402來表示。如上文所指出，圖4a至圖4d的每個曲線圖中的工具驗證數據相對于制造校準期間來自光學傳感器的測量值并且在工具組裝之前進行繪制。在相同的多個溫度和壓力設置點下收集工具驗證和先前光學傳感器校準數據以進行比較。

在606處，所述方法可進一步包括將來自工具的一個或多個工具傳感器響應與在校準期間從光學傳感器推導出的校準后的光學傳感器響應進行比較。如上所述，圖5a和圖5b的數據表提供針對示例性光學傳感器的光學傳感器校準與工具驗證之間的標準化信號響應的計算后的相對差。相對差的計算可基于每種參考流體的在多個設置點內求平均的標準化測量值的平均值，并且除以每個光學信道的整個校準流體的信號強度的全范圍。例如，圖5a的數據表中，可以觀察到的是，信道ch03、ch04和ch06各自展現與其他信道相比，校準和工具驗證數據的較大的百分數差。然而，它們對未來工具應用的影響可能很難在使用工具驗證數據輸入評價具有相關模型的預測流體性質之前確定。

在608處，隨后可利用候選模型通過性能分析來評價工具光學傳感器響應于校準后的光學傳感器輸出之間的差的影響。利用工具驗證數據進行的性能分析可與儀器標準化模型和流體表征模型的使用相關，一般如上文所述。當利用光學pvt型數據庫而不是在實際光學傳感器或工具參數空間中校準流體性質預測性模型時，可能需要儀器標準化算法或逆變換算法。在性能分析中，來自工具的標準化光學響應可用作非線性或線性標準化模型的輸入，該非線性或線性標準化模型是取決于傳感器的，以將每個光學信道上的實際光學傳感器響應轉換成與流體性質預測性模型的校準數據庫相兼容的標準合成傳感器響應。隨后可將驗證參考流體上的變換的光學響應作為候選輸入用于模型庫中的各種校準模型以預測多個流體性質。

可構造校準模型庫，這樣使得可根據一系列(小到大)的輸入(即，光學信道)來預測每個流體性質。模型庫還可包括分別針對冗余光學元件和非同一光學元件校準的模型。當在特定光學信道上檢測到異常信號響應時，這可能會影響僅來自該光學信道的相關模型預測。如果校準輸入排除掉有問題的光學信道，則其他候選模型可能受影響較小。例如，傳感器輪子可具有兩個gor光學元件(例如，ice芯)，其中分別在外環(huán)和內環(huán)上安裝不同的設計用于氣/油比預測。第一候選模型可包括第一光學元件信道相應作為輸入以進行預測。第二候選模型可使用第二光學元件信道輸入，并且第三候選模型可使用這兩者。為了表征每個流體性質，將候選預測性模型使用有系統(tǒng)的逐步輸入選擇算法而利用神經網絡來校準，并且保存在傳感器模型中用于以不同的水平進行驗證分析。

圖7a至圖7d為示出了在來自同一光學傳感器的不同數量的信道輸入的情況下，關于甲烷(圖7a)、芳香劑(圖7b)、飽和物濃度(圖7c)和氣/油比(圖7d)的候選模型的相對預測變化的曲線圖。相對預測變化為模型預測與真實目標之間的均方根(rms)誤差除以石油庫中的每個特定流體性質的動態(tài)范圍。如圖所示，在每個曲線圖中存在三條曲線。第一曲線702表示使用合成傳感器響應而對光學pvt數據庫中的整個流體樣品進行評價的校正標準誤差(sec)。預測可能僅利用候選流體表征模型來處理。第二曲線704表示在對圖5a和圖5b的數據表中所列的參考流體進行的制造校準期間所獲得的實際光學傳感器響應。這些光學輸入首先利用儀器標準化模型進行處理，然后再用作各種流體預測性模型的輸入。第三曲線706是使用相同參考流體而根據工具驗證響應計算出的，用于通過預先校準的儀器標準化算法和流體表征算法進行制造校準。

應當指出的是，第一曲線702和第二曲線704在開發(fā)流體表征和儀器標準化模型的過程中包括校準曲線。當對訓練數據進行評價時，用于pvt校準和用于光學傳感器校準的sec通常較小。第三曲線706在診斷分析中可以證明是有利的，因為它通過一系列非線性或線性轉移函數顯示了有問題的光學信道輸入對最終預測變化的影響。盡管在606處，信道ch03、ch04和ch06可因為將相對輸出信號差進行比較而是有疑問的，但在圖7a至圖7d的每個曲線圖中，存在多個候選模型，其中針對工具測試的百分數sec小于10％。對于該實例，現有光學傳感器模型庫中的驗證后的候選模型能夠補償通過工具系統(tǒng)引發(fā)的所有不確定性并且生成可接受的預測?？梢岳斫?，這些候選模型可在具有驗證后的流體性質的現場數據變得可用時進一步測試。

再次參考圖6的方法600，如果可通過切換到替代候選模型來解決光學傳感器異常，那么無需重新校準光學傳感器。換言之，在610處，方法600可進一步包括一旦檢測到光學傳感器異常，即選擇替代候選模型。然而，如果具有現有儀器標準化算法和流體表征算法的工具驗證變化不能滿足期望，那么可以尋求一個或多個補救選項。因此，在612處，所述方法可任選地包括當替代候選模型未能校正光學傳感器異常時，尋求一個或多個補救選項。

補救選項可包括不需要在光學傳感器進行光學部件更換的各種選項。不需要進行光學部件更換的一個合適的選項包括使用受影響較小的光學信道作為輸入來重建流體預測性模型。這可通過移除異常光學信道并且隨后通過向后逐步輸入選擇或向前逐步輸入選擇而使用剩余可用光學信道來重建候選模型庫，同時使儀器標準化模型保持不變。不需要進行光學部件更換的另一個合適的選項包括重建儀器標準化模型。在這種方法中，儀器標準化模型的輸入可以是在移除了有疑問的光學信道的情況下，從工具驗證測試或光學傳感器校準數據中獲得的整個工具響應數據，同時使流體預測性模型保持不變。另一個合適的選項包括開發(fā)新的模型以通過在特定光學信道上生成線性或非線性映射函數而補償光學傳感器制造校準與工具驗證之間的信號差，其中工具驗證測試數據與光學傳感器驗證數據之間的相對差較大。在這種方法中，基于傳感器的儀器標準化模型和流體預測性模型兩者均可保持不變。

612的補救選項可進一步包括需要在光學傳感器中進行光學部件更換的各種選項。需要進行光學部件更換的一個合適的選項包括針對特定傳感器將異常光學元件更換為新的光學元件。隨后可在工具組裝后，通過工具驗證測試收集對參考流體的光學傳感器響應。在這樣一個補救選項中，僅需要更新與特定光學元件或光學傳感器相關的儀器標準化模型。需要進行光學部件更換的另一個合適的選項包括從工具中移除性能退化的傳感器輪子，并且將它更換為最近校準后的傳感器輪子(包括相關的光源和部件)。隨后可進行工具驗證測試。在這樣一個補救選項中，僅需要更新儀器標準化模型和與特定光學傳感器相關的流體預測性模型。

參考圖8，示出了可采用本公開的一個或多個原理的示例性鉆探系統(tǒng)800?？赏ㄟ^使用鉆探系統(tǒng)800鉆入地面802中來形成鉆孔。鉆探系統(tǒng)800可被配置成驅動定位或以其他方式布置在鉆柱806底部的井底鉆具組合件(bha)804從布置在表面810上的井架808延伸到地面802中。井架808包括方鉆桿812以及用于降低和升高方鉆桿812和鉆柱806的動滑塊813。

bha804可包括可操作地耦接到下井儀器串816的鉆頭814，下井儀器串816可在附接到鉆柱806時在鉆探后的井筒818內軸向地移動。在操作期間，鉆頭814穿透地面802并且由此形成井筒818。bha804在鉆頭814行進到地面802中時提供鉆頭814的定向控制。下井儀器串816可以半永久性地安裝有各種測量工具(未示出)，諸如但不限于隨鉆測量(mwd)和隨鉆測井(lwd)工具，這些測量工具可被配置成獲得鉆井條件的井下測量值。在其他實施方案中，測量工具可自動包含在下井儀器串816內，如圖1所示。

來自泥漿罐820的流體“泥漿”可使用由相鄰電源諸如原動力或馬達824供電的泥漿泵822泵送到井下。泥漿可從泥漿罐820通過立管826泵送出來，立管將泥漿饋送到鉆柱806中并將所述泥漿傳送到鉆頭814。泥漿離開布置于鉆頭814中的一個或多個噴嘴并且在該過程中冷卻鉆頭814。在離開鉆頭814后，泥漿經由井筒818與鉆柱806之間所限定的環(huán)形空間流通回到表面810，并且在該過程中使鉆屑或碎屑返回到表面。使鉆屑和泥漿混合物通過流線828并且進行處理以使得清潔后的泥漿再一次穿過立管826回到井下。

bha804可進一步包括可與本文所述的井下工具類似的井下工具或“工具”830。更具體地講，工具830可具有布置于其中的校準后的光學傳感器，并且工具830可能已在使用本文大體描述的工具驗證測試而引入井筒818中之前來校準。此外，在被引入井筒818中之前，工具830可能已通過遵循圖6的方法600來優(yōu)化。

參考圖9，示出了可采用本公開的一個或多個原理的鋼絲繩系統(tǒng)900。在井筒818的鉆探期間，可能期望了解所遇到的地層流體的類型。系統(tǒng)900可包括形成鋼絲繩測井操作的一部分的井下工具或“工具”902，井下工具或“工具”902可包括如本文所述的一個或多個光學傳感器904作為井下測量工具的一部分。系統(tǒng)900可包括支撐動滑塊813的井架808。鋼絲繩測井工具902，諸如探針或探頭，可通過鋼絲繩或測井電纜874下降到鉆孔812中。工具902可下降到感興趣區(qū)域的底部并且隨后以大致恒定速度向上拉。工具902可被配置為測量井筒流體的流體性質，并且可將由工具902及其相關光學傳感器904生成的測量數據傳遞到表面測井設置908用于存儲、處理和/或分析。測井設施908可被提供有電子設備910，包括用于進行各種類型的信號處理的處理器。

因此，所公開的系統(tǒng)和方法良好適合于獲得所提到的目標和優(yōu)勢以及本發(fā)明固有的那些目標和優(yōu)勢。以上公開的特定實施方案僅是說明性的，因為本公開的教導內容可以對受益于本文中教導內容的本領域技術人員明顯的不同但等效的方式來修改和實踐。另外，除非所附權利要求書中另有描述，否則無意限制本文所示的構造或設計的細節(jié)。因此明顯的是以上公開的特定例示性實施方案可被改變、組合或修改，并且所有此類變化被認為在本公開的范圍內。本文中說明性公開的系統(tǒng)和方法可在缺少本文中未特定公開的任何要素和/或本文中所公開的任何任選要素的情況下得以適當實踐。雖然組合物和方法在“包括”、“含有”或“包括”各種組分或步驟方面來描述，但是組合物和方法還可“基本上由各種組分和步驟組成”或“由各種組分和步驟組成”。上文所公開的所有數字和范圍可變化某一量。每當公開具有下限和上限的數字范圍時，就明確公開了落在范圍內的任何數字和任何包括的范圍。具體地說，本文中所公開的值的每個范圍(形式為“約a至約b”，或等效地“大致a至b”，或等效地“大致a-b”)應理解為闡述涵蓋在值的較寬范圍內的每個數字和范圍。另外，除非專利權所有人另外明確地和清楚地定義，否則權利要求書中的術語具有其一般的普通含義。此外，如權利要求中使用的不定冠詞“一(a或an)”在本文中被定義來意指它所介紹的一個或多個元件。如果本說明書和可能以引用的方式并入本文中的一個或多個專利或其它文件中詞或術語的使用存在任何沖突，應采用與本說明書一致的定義。

如本文所使用的，在一系列項之前的短語“至少一個”，以及用于分開所述項中的任何一個的術語“和”或“或”作為整體修改列表，而不是所述列表中的每一個成員(即，每個項)。短語“至少一個”允許意指包括項目中的任一個的至少一個，和/或項目的任何組合的至少一個，和/或項目中的每一個的至少一個。以舉例的方式，短語“a、b和c中的至少一個”或“a、b或c中的至少一個”各自指代僅a、僅b、或僅c；a、b和c的任何組合；和/或a、b和c中的每一個的至少一個。