Variable In-Field Geomagnetic Referencing for Improved Wellbore Positioning in Directional Drilling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Safe and economical determination of wellbore trajectory in directional drilling is traditionally achieved by measurement-while-drilling (MWD) methods which implement magnetic north-seeking sensor packages. However, inaccuracies in determination of well path rise because of random and systematic errors in measurements of the sensors. Multi-station analysis (MSA) and magnetic in-field referencing (IFR) have already demonstrated the potential to decrease the effects of errors due to magnetization of drillstring components along with variable errors due to irregularities in magnetization of crustal rocks in the vicinity of wells. Advanced MSA methodologies divide a bore-hole into build and lateral sections and utilize average reference values of total magnetic field, declination, and dip angle at only two levels (surface and lateral depth) for analysis of errors in each section. Our investigations indicate that the variable-reference MSA (VR-MSA) can lead to a better determination of errors, specifically in areas of high magnetization. In this methodology, magnetic reference values are estimated at each station using a series of forward and inverse modelling of surface magnetic observations from IFR surveys. The fixed errors in magnetometer components are then calculated by minimizing the variance of the difference between the measured and unique estimated reference values at each station. A Levenberg-Marquardt algorithm is adapted to solve the non-linear optimization problem. Examination of this methodology using MWD data confirms improvements in well path determination by comparing the results with gyro surveys.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».