用于井筒操作中定向钻井的基于模型的参数估计制造技术

提供了用于井筒操作中定向钻井的基于模型的参数和状态估计的技术的示例。在根据本公开的各方面的一个示例具体实施中，计算机实现的方法包括由处理装置从井筒操作接收测量数据。该方法还包括由处理装置执行用于生成估计参数的参数和用于生成估计状态的状态中的至少一者的在线估计，该在线估计至少部分地基于测量数据。该方法还包括由处理装置至少部分地基于估计参数和估计状态中的至少一者来生成控制输入以控制井筒操作中的方面。该方法还包括基于控制输入执行控制动作以控制井筒操作的方面。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于井筒操作中定向钻井的基于模型的参数估计相关申请的交叉引用本申请要求于2018年3月26日提交的美国专利申请号15/935659的权益，该申请全文以引用方式并入本文。
技术介绍
本文所述的实施方案整体涉及井下勘探和生产努力，并且更具体地讲，涉及用于井筒操作中定向钻井的基于模型的参数估计的技术。井下勘探和生产努力涉及多种传感器和工具的部署。传感器例如通过提供对温度、密度和电阻率的测量以及许多其他参数来提供关于井下环境的信息。其他工具(例如诸如顶部驱动器或泵)可位于地表处。该信息可用于控制位于底孔组件中、沿着钻柱或在地表上钻井和工具或系统的各方面。
技术实现思路
根据本专利技术的一个实施方案，提供了用于井筒操作中定向钻井的基于模型的参数和状态估计的计算机实现的方法。该方法包括由处理装置从井筒操作接收测量数据。该方法还包括由处理装置执行用于生成估计参数的参数和用于生成估计状态的状态中的至少一者的在线估计，该在线估计至少部分地基于测量数据。该方法还包括由处理装置至少部分地基于估计参数和估计状态中的至少一者来生成控制输入以控制井筒操作中的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于井筒操作(100、301)中定向钻井的基于模型的参数和状态估计的计算机实现的方法(1200)，所述方法包括：/n由处理装置(21)从所述井筒操作(100、301)接收测量数据；/n由所述处理装置(21)执行用于生成估计参数的参数和用于生成估计状态的状态中的至少一者的在线估计(302)，所述在线估计(302)至少部分地基于所述测量数据；/n由所述处理装置(21)至少部分地基于所述估计参数和所述估计状态中的所述至少一者生成控制输入以控制所述井筒操作(100、301)中的方面；以及/n基于所述控制输入执行控制动作以控制所述井筒操作(100、301)的所述方面。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180326 US 15/935,6591.一种用于井筒操作(100、301)中定向钻井的基于模型的参数和状态估计的计算机实现的方法(1200)，所述方法包括：
由处理装置(21)从所述井筒操作(100、301)接收测量数据；
由所述处理装置(21)执行用于生成估计参数的参数和用于生成估计状态的状态中的至少一者的在线估计(302)，所述在线估计(302)至少部分地基于所述测量数据；
由所述处理装置(21)至少部分地基于所述估计参数和所述估计状态中的所述至少一者生成控制输入以控制所述井筒操作(100、301)中的方面；以及
基于所述控制输入执行控制动作以控制所述井筒操作(100、301)的所述方面。


2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法(1200)，其中所述在线估计(302)选自由移动地平线估计、扩展卡尔曼滤波器估计和最小二乘估计组成的组。


3.根据权利要求1所述的计算机实现的方法(1200)，其中执行所述参数和所述状态中的所述至少一者的所述在线估计(302)至少部分地基于在离线估计(304)期间生成的约束、参数和初始条件。


4.根据权利要求3所述的计算机实现的方法(1200)，其中在离线估计(304)期间生成的所述约束、参数和初始条件是使用机器学习技术生成的。


5.根据权利要求4所述的计算机实现的方法(1200)，其中所述机器学习技术接收来自多个作业的作业数据作为输入，并且至少部分地基于所述作业数据(322)生成所述约束、参数和初始条件。


6.根据权利要求5所述的计算机实现的方法(1200)，其中所述作业数据(322)包括渗透速率数据、钻压数据、每分钟旋转数数据、流体压力数据和伽马射线数据。


7.根据权利要求3所述的计算机实现的方法(1200)，其中通过使来自井筒操作(100、301)的测量结果与来自基础模型的计算的测量结果之间的误差最小化，从一组井筒操作(100、301)模型中选择用于执行所述在线估计(302)和所述离线估计(304)的所述基础模型。
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【专利技术属性】
技术研发人员：弗朗西斯科·奎特隆，克里斯蒂安·汉森，奥利弗·赫恩，约恩·科内克，布鲁诺·莫拉比托，罗尔夫·芬代森，
申请(专利权)人：贝克休斯控股有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国;US