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Enregistrement W2194727475 · doi:10.3390/mi6121467

Design and Algorithm Verification of a Gyroscope-Based Inertial Navigation System for Small-Diameter Spaces in Multilateral Horizontal Drilling Applications

2015· article· en· W2194727475 sur OpenAlexafffund
Tao Li, Gannan Yuan, Haiyu Lan, Martin P. Mintchev

Notice bibliographique

RevueMicromachines · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInertial Sensor and Navigation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship Council
Mots-clésGyroscopeMeasurement while drillingAccelerometerKalman filterDirectional drillingInertial measurement unitEngineeringComputer scienceSimulationDrillingMechanical engineeringAerospace engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the recent years horizontal drilling (HD) has become increasingly important in oil and gas exploration because it can increase the production per well and can effectively rework old and marginal vertical wells. The key element of successful HD is accurate navigation of the drill bit with advanced measurement-while-drilling (MWD) tools. The size of the MWD tools is not significantly restricted in vertical wells because there is enough space for their installation in traditional well drilling, but the diameter of devices for HD must be restricted to less than 30 mm for some applications, such as lateral drilling from existing horizontal wells. Therefore, it is essential to design miniature devices for lateral HD applications. Additionally, magnetometers in traditional MWD devices are easily susceptible to complex downhole interferences, and gyroscopes have been previously suggested as the best avenue to replace magnetometers for azimuth measurements. The aim of this paper is to propose a miniature gyroscope-based MWD system which is referred to as miniature gyroscope-based while drilling (MGWD) system. A prototype of such MGWD system is proposed. The device consists of a two-axis gyroscope and a three-axis accelerometer. Miniaturization design approaches for MGWD are proposed. In addition, MGWD data collection software is designed to provide real-time data display and navigation algorithm verification. A fourth-order autoregressive (AR) model is introduced for stochastic noise modeling of the gyroscope and the accelerometer data. Zero velocity and position are injected into a Kalman filter as a system reference to update system states, which can effectively improve the state observability of the MGWD system and decrease estimation errors. Nevertheless, the azimuth of the proposed MGWD system is not observable in the Kalman filter, and reliable azimuth estimation remains a problem.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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