Accuracy limitations of fog-based continuous measurement-while-drilling surveying instruments for horizontal wells
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Horizontal drilling processes in the oil industry utilize directional measurement-while-drilling (MWD) instruments to provide real-time monitoring of the position and the orientation of the bottom hole assembly (BHA). It has been reported that a single fiber optic gyroscope (FOG) can be incorporated with three-axis accelerometers to provide real-time MWD surveying of horizontal wells. However, the long-term performance and the accuracy limitations of this FOG-based instrumentation system have not been discussed. This article aims at describing a methodology for quantitative long-term analysis of the various surveying errors while drilling the near-vertical sections of the well. It also offers some techniques to enhance the long-term surveying accuracy in an experimental model of the FOG-based downhole-surveying instrument. The surveying errors are optimally estimated by the Kalman filtering techniques, and their long-term analysis is based on studying the corresponding mean square estimation errors. In order to limit the long-term growth of the surveying errors, we suggest improving the velocity computation provided by the FOG-based system either by continuous velocity update or by zero velocity update at some predetermined surveying stations. These techniques have significantly limited the long-term growth of the position errors (less than 100 m over a more than 2-h experiment). Moreover, the errors associated with the BHA orientation components were kept at less than 1/spl deg/. Suggested methodology significantly improved the surveying accuracy in an experimental model of the FOG-based MWD surveying system.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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 découle