Intelligent Wellbore Path Estimation Using Multiple Integrated MEMS Sensors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To improve magnetic disturbance rejection and robustness of wellbore survey measurements, an adaptive neuro network-based fuzzy inference system (ANFIS) filter for wellbore position calculation is presented. This technique significantly improves magnetic disturbance rejection and reduces sensor error influence for borehole survey measurements. The new approach for the ANFIS filter is based on two redundant sets of IMUs which are located in different positions in the BHA at a known, constant distance. The distance between these two sets of IMUs will physically fade the effect of the magnetic disturbances. Each IMU set outputs position estimation based on the splines method which is then input into an ANFIS filter. The inputs of the splines calculation are azimuth, inclination angles and measurement depth, and the outputs are moving distance in three directions (Northing, Easting and True Vertical Depth). However, the accuracy of the splines method highly depends on the accuracy of the inputs, which are difficult to obtain during the measurement while drilling process even under pure clean environments (without any magnetic disturbances). Furthermore, the distorted azimuth caused by magnetic interference affects the borehole position accuracy. In order to deal with those problems, the designed ANFIS filter has a two-level structure. First a local level position estimation (splines method or well trained local ANFIS based on the sensor accuracy) for two sensor sets is used. If the sensor measurement accuracy is low, this local ANFIS will correct the position estimation. Then the outputs of the local modules were input into ANFIS for second level filtering (global filter) to remove the error which caused by unknown magnetic disturbances. According to the judgement of the ANFIS, the IMU set with the smaller magnetic disturbance is given greater weight to reduce the interference effect on the borehole position estimation. This two-level filter is compared to the traditional splines method under different tests situations. First, we evaluate this method by comparing with GPS positioning, from this test we know that the ANFIS filter shows a good performance when the magnitude of magnetic disturbance is within the training magnitude range. Even when the magnitude of magnetic disturbance is above the training range, the ANFIS filter shows a higher robustness than the traditional splines method. Also, this method was applied to borehole data with two IMU containing accelerometers and one magnetometer measurements. In order to apply our method, we duplicated one more magnetometer measurement data under magnetic interference for assessment. The results proved its magnetic disturbance robustness in borehole position estimation. Finally, we demonstrate the full potential using a laboratory experimental setup.
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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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».