利用多站分析进行的实时轨迹估计制造技术

描述了一种用于位置估计的系统。从平台的传感器获取一组原始传感器输出。将该组原始传感器输出被存储在非暂时性存储器中。通过使用无约束优化算法推断原始传感器输出中的误差来生成一组经优化的传感器测量结果。系统基于所述一组经优化的传感器测量结果确定平台的位置。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】利用多站分析进行的实时轨迹估计相关申请的交叉引用这是2015年9月28日在美国提交的标题为“RealTimeTrajectoryEstimationwithMulti-StationAnalysis,”的62/233,936非临时专利申请，在此通过引用的方式将该申请的全文并入。专利技术背景(1)
本专利技术涉及一种用于实时轨迹估计的系统，并且更具体地涉及一种跨各种构造和平台起作用的、用于实时轨迹估计的系统。(2)
技术介绍
钻孔的勘测通常由钻柱嵌入式传感器系统(drill-string-embeddedsensorsystem)来执行，该钻柱嵌入式传感器系统包含多组三个正交的加速计和磁强计，以及可能的陀螺仪。理想地，这些传感器提供从其推断轨迹的各测量位置处的钻柱的姿态(即，相对于框架基准(framereference)的位置)。这些原始传感器输出可以具有被称为偏差误差(biaserror)(或比例因子误差(scalefactorerror))的确定性仪器误差。对于磁强计的情况，这些误差可以被分类为作为偏差误差出现的残余误差和作为比例因子误差出现的诱导误差。误差可能随着诸如局部磁干扰的存在的工作环境而变化。另外，这些误差促成所估计轨迹的不确定性。存在可以用于基于该比较识别传感器误差的多种技术(诸如，短颈圈(shortcollar)技术和集群射击(clustershot)技术)。最近发展是多站分析(MSA)的使用。MSA现在是确定磁传感器中的偏差误差和比例因子误差的基准方法。MSA找到各轴线的校正，并且然后使它们的不一致在一直到当前勘测点的整个勘测期间最小化。目前，MSA采用诸如蒙特卡罗(MonteCarlo)方法的采样技术，在该采样技术中，对上面可以推断各轴线的理论磁强计读数的各轴线上的偏差和比例因子的范围进行采样。然后，真实偏差和比例因子可以为所推断和所测量磁场之间的最小差。方法的精度和速度可能受制于样本的数量和范围。另外，当前采样技术需要用户介入限定采样范围和分辨率。MSA的描述可以在美国第8,280,638号专利中找到，其提出了在解空间中使用采样方法实现MSA，这等效于蒙特卡罗方法。由此，存在对比通常基于蒙特卡罗分析的传统算法更鲁棒且在计算成本上更少量的MSA的改进版本的持续需求。另外，需要对用户输入依赖性较小且因此更适于自主应用的系统。
技术实现思路
本专利技术涉及一种用于实时轨迹估计的系统，并且更具体地涉及一种跨各种构造和平台起作用的、用于实时轨迹估计的系统。系统包括一个或更多个处理器和存储器，该存储器具有指令，使得在执行指令时，一个或更多个处理器执行多个操作。从平台的传感器获取一组原始传感器输出。将该组原始传感器输出存储在非暂时性存储器中。通过使用无约束优化算法推断原始传感器输出中的误差来生成一组经优化传感器测量结果。系统基于一组经优化传感器测量结果确定平台的位置。在另一个方面中，平台是具有惯性导航系统的车辆。在另一个方面中，平台是井场的钻井。在另一个方面中，使用一组经优化传感器测量结果确定所有钻场处的钻进姿态(drillingattitude)。使用所确定的钻进姿态确定所有钻场处的钻进轨迹(drillingtrajectory)。在另一个方面中，无约束优化算法用于推断磁强计传感器误差、加速计传感器误差、以及陀螺仪传感器误差中的至少一个。在另一个方面中，无约束优化算法使如下目标函数最小化：其中，MT表示钻场处的所测量磁场强度，表示钻场处的理论磁场强度，DA表示钻场处的所测量倾角，表示钻场处的理论倾角，A表示钻场处的所测量重力场，表示钻场处的理论重力场，并且N是已勘测钻场的次数。在另一个方面中，如果加速计传感器误差与磁强计传感器误差相比相对小，则无约束优化算法使如下目标函数最小化：其中，MT表示钻场处的所测量磁场强度，表示钻场处的理论磁场强度，DA表示钻场处的所测量倾角，表示钻场处的理论倾角，并且N是已勘测钻场的次数。在另一个方面中，如果陀螺仪传感器误差可用(available)，则无约束优化算法使如下目标函数最小化：其中，ER是所测量地球自转速率，是理论地球自转速率，并且N是已勘测钻场的次数。在另一个方面中，钻进轨迹从一组经优化传感器测量结果来确定，并且钻进轨迹由在弯曲的轨迹上、具有坐标的一组点来描述，其中，一组点的坐标根据以下来确定：其中，表示第i个钻场的笛卡尔(Cartesian)坐标，其中，笛卡尔坐标在局部导航框架(localnavigationframe)中，并且以钻井的起点为原点，是远离第i个钻场jdθ角度的点的笛卡尔坐标，其中，在第i个钻场与第(i+1)个钻场之间存在N个点，其中，j＝1，2，...N，并且其中，dθ＝θ/N其中，θ是第i个钻场与第(i+1)个钻场之间的总角度，并且其中，和分别是第i个钻场和第(i+1)个钻场的姿态的单位向量。最后，本专利技术还包括计算机程序产品和计算机实施的方法。计算机程序程序产品包括存储在非暂时性计算机可读介质上的计算机可读指令，所述计算机可读指令可由具有一个或更多个处理器的计算机来执行，使得在执行所述指令时，一个或更多个处理器执行这里列出的操作。另选地，计算机实施的方法包括使得计算机执行这种指令且执行产生操作的动作。附图说明本专利技术的目的、特征以及优点将从本专利技术的各种方面的以下详细描述连同对以下附图的参照清晰，附图中：图1是描绘了根据本公开的一些实施方式的、用于实时轨迹估计的系统的部件的框图；图2是根据本公开的一些实施方式的计算机程序产品的例示；图3是例示了根据本公开的一些实施方式的、使用多站分析(MSA)进行的实时自主钻进定向确定的流程图；图4是根据本公开的一些实施方式的、用于输入钻场的表面信息(surfaceinformation)的图形界面的例示；图5是根据本公开的一些实施方式的、基于优化方案的磁强计的回归参数的例示；图6A是例示了根据本公开的一些实施方式的、在没有和具有使用优化的传感器数据校正的情况下的、作为所测量深度的函数的所计算总磁场强度的图；图6B是例示了根据本公开的一些实施方式的、在没有和具有使用优化的传感器数据校正的情况下的、作为所测量深度的函数的所计算倾角的图；图7是例示了根据本公开的一些实施方式的、在没有和具有使用优化的传感器数据校正的情况下的、作为所测量深度的函数的所计算方位角的图；图8是根据本公开的一些实施方式的所估计轨迹的图例示；以及图9是例示了根据本公开的一些实施方式的、包括原始传感器数据的数据库的表格。具体实施方式本专利技术涉及一种用于实时轨迹估计的系统，并且更具体地涉及一种跨各种构造和平台起作用的用于实时轨迹估计的系统。以下描述被提出为使得本领域普通技术人员能够进行并使用本专利技术，并且将本专利技术并入在特定应用的语境中。各种修改以及在不同应用中的各种用途将对本领域技术人员容易地明显，并且这里所定义的一般原理可以应用于宽范围的方面。由此，本专利技术不旨在限于这里提出的方面，而是符合与这里所公开的原理和新型特征一致的最宽范围。在以下详细描述中，为了提供本专利技术的更彻底理解，阐述了大量具体细节。然而，将对本领域技术人员显而易见的是，本专利技术可以在不必限于这些具体细节的情况下实践。在其他情况下，为了避免使本专利技术模糊，以框图形式而不是详细地示出本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于位置估计的系统，所述系统包括：一个或更多个处理器和非暂时性计算机可读介质，该非暂时性计算机可读介质上面编码有可执行指令，使得在执行所述指令时，所述一个或更多个处理器执行以下操作：从至少一个平台的传感器获取一组原始传感器输出并将所述一组原始传感器输出存储在非暂时性存储器中；通过使用无约束优化算法推断所述原始传感器输出中的误差来生成一组经优化传感器测量结果；以及基于所述一组经优化传感器测量结果确定所述至少一个平台的位置。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2015.09.28 US 62/233,9361.一种用于位置估计的系统，所述系统包括：一个或更多个处理器和非暂时性计算机可读介质，该非暂时性计算机可读介质上面编码有可执行指令，使得在执行所述指令时，所述一个或更多个处理器执行以下操作：从至少一个平台的传感器获取一组原始传感器输出并将所述一组原始传感器输出存储在非暂时性存储器中；通过使用无约束优化算法推断所述原始传感器输出中的误差来生成一组经优化传感器测量结果；以及基于所述一组经优化传感器测量结果确定所述至少一个平台的位置。2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述至少一个平台是内部具有惯性导航系统的车辆。3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述至少一个平台是钻场的钻井。4.根据权利要求3所述的系统，其中，所述一个或更多个处理器还执行以下操作：使用所述一组经优化传感器测量结果确定所有钻场处的钻进姿态；以及使用所确定的钻进姿态确定所有钻场处的钻进轨迹。5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述无约束优化算法用于推断磁强计传感器误差、加速计传感器误差、以及陀螺仪传感器误差中的至少一个。6.根据权利要求3所述的系统，其中，所述无约束优化算法使如下目标函数最小化：其中，MT表示所述钻场处的所测量磁场强度，表示所述钻场处的理论磁场强度，DA表示所述钻场处的所测量倾角，表示所述钻场处的理论倾角，A表示所述钻场处的所测量重力场，表示所述钻场处的理论重力场，并且N是已勘测所述钻场的次数。7.根据权利要求3所述的系统，其中，如果加速计传感器误差与磁强计传感器误差相比相对小，则所述无约束优化算法使如下目标函数最小化：其中，MT表示所述钻场处的所测量磁场强度，表示所述钻场处的理论磁场强度，DA表示所述钻场处的所测量倾角，表示所述钻场处的理论倾角，并且N是已勘测所述钻场的次数。8.根据权利要求3所述的系统，其中，如果陀螺仪传感器误差可用，则所述无约束优化算法使如下目标函数最小化：其中，ER是所测量地球自转速率，是理论地球自转速率，并且N是已勘测所述钻场的次数。9.根据权利要求3所述的系统，其中，钻进轨迹从所述一组经优化传感器测量结果来确定，并且其中，所述钻进轨迹由在弯曲的轨迹上、具有坐标的一组点来描述，其中，所述一组点的所述坐标根据以下来确定：其中，表示第i个钻场的笛卡尔坐标，其中，所述笛卡尔坐标在局部导航框架中，并且以所述钻井的起点为原点，是远离第i个钻场jdθ角度的点的所述笛卡尔坐标，其中，在第i个钻场与第(i+1)个钻场之间存在N个点，其中，j＝1，2，...N，并且其中，dθ＝θ/N，其中，θ是第i个钻场与第(i+1)个钻场之间的总角度，并且其中，和分别是第i个钻场和第(i+1)个钻场的姿态的单位向量。10.一种用于位置估计的计算机实施的方法，该方法包括：使得一个或更多个处理器执行被存储在非暂时性存储器上的指令，使得在执行所述指令时，所述一个或更多个处理器执行以下操作的动作：从至少一个平台的传感器获取一组原始传感器输出并将所述一组原始传感器输出存储在非暂时存储器中；通过使用无约束优化算法推断所述原始传感器输出中的误差来生成一组经优化传感器测量结果；以及基于所述一组经优化传感器测量结果确定所述至少一个平台的位置。11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述至少一个平台是内部具有惯性导航系统的车辆。12.根据权利要求10所述的方法，其中，所述至少一个平台是井场的钻井。13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述一个或更多个处理器还执行以下操作：使用所述一组经优化传感器测量结果确定所有钻场处的钻进姿态；以及使用所确定的钻进姿态确定所有钻场处的钻进轨迹。14.根据权利要求10所述的方法，其中，所述无约束优化算法用于推断磁强计传感器误差、加速计传感器误差、以及陀螺仪传感器误差中的至少一个。15.根据权利要求12所述的方法，其中，所述无约束优化算法使如下目标函数最小化：其中，MT表示所述钻场处的所测...

【专利技术属性】
技术研发人员：王槊秦，L·D·索伦森，H·阮，D·张，
申请(专利权)人：赫尔实验室有限公司，
类型：发明
国别省市：美国,US