Notice bibliographique
Résumé
Abstract Passive magnetic ranging (PMR) is a technique used to determine the range and direction to a cased well that may not be accessible during the drilling of an adjacent well. It has been used since the 1970s (wireline) in relief wells and anti-collision applications where dual-well active ranging techniques cannot be used [Grace, Robinson and Vogiatzis, 1972, Morris et al., 1978]. PMR in MWD tools is a nascent business, and encountered some early resistance [Towle and Van Steenwyk, 1999]. It requires very accurate magnetometer measurements, preferably corrected in-situ for residual bias errors, a large number of static surveys, and manual interpretation of the data. All of this has made PMR a slow process, and thus it has not been widely adopted in markets such as the steam-assisted gravity drainage (SAGD) market in Canada, where speed is essential. A new PMR technique is outlined in the paper that achieves speed and accuracy comparable to dual-well active ranging techniques. It uses existing MWD magnetometer hardware, but does not require an excessive number of surveys or pre-magnetization of the casing in the offset well. Using Kalman filtering techniques adapted from aerospace navigation algorithms, the single-well technique provides continuous ranging output while enabling nearly uninterrupted drilling [Gelb, 1974]. The paper includes a discussion of the theoretical underpinnings of the technique and detailed field test results. The ranging algorithm was shown to be robust in above-ground testing, consistently converging in the presence of gross initial position uncertainty. A vertical test well drilled using the new ranging system demonstrated successful ranging over a wide span of well-to-well distances. The MWD ranging estimate showed good agreement with a pair of gyro surveys (test well and cased-target well) performed after tests conclusion. MWD tools with PMR can be broadly applied to enhance accuracy, speed, and safety in markets for SAGD, anti-collision and relief well drilling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».