BR112016010961B1

BR112016010961B1 - sistema e método para compactar sinais transitórios

Info

Publication number: BR112016010961B1
Application number: BR112016010961-9A
Authority: BR
Inventors: Marina Nikolayevna Nikitenko; Michael Rabinovich; Arcady Reiderman; Anton Pavlovich Mosin
Original assignee: Baker Hughes Incorporated
Priority date: 2013-11-18
Filing date: 2013-11-18
Publication date: 2021-02-17
Also published as: WO2015072883A1; US9617846B2; EP3071997B1; EP3071997A1; NO3071997T3; US20150137818A1

Abstract

SISTEMA E MÉTODO PARA COMPACTAR SINAIS TRANSITÓRIOS. Trata-se de um sistema e um método para compactar sinais transitórios. O sistema inclui um transmissor (T) disposto em um poço para alterar uma corrente transmitida e induzir uma corrente em uma formação de terra e um receptor (R) disposto no poço para receber os sinais transitórios resultantes da corrente transmitida. O sistema também inclui um processador (12) para compactar os sinais transitórios, em que o processador (12) compacta os sinais transitórios com base em um método de aproximação por spline ou um método de valor de Eigen para cada sinal transitório com base em se o método de aproximação por spline ou o método de valor de Eigen resultam em alguns parâmetros que representam o sinal transitório.

Description

SISTEMA E MÉTODO PARA COMPACTAR SINAIS TRANSITÓRIOS

Antecedentes

[1] Em operações de exploração e produção de fundo de poço, sensores e dispositivos de medição são usados para obter informações sobre uma variedade de parâmetros que podem ser úteis em aspectos de aprimoramento dos esforços. As informações sobre o ambiente de fundo de poço (por exemplo, pressão, temperatura), bem como formações (por exemplo, resistividade, densidade) são obtidas e processadas. A transmissão de todos os dados obtidos de fundo de poço para processamento na superfície pode apresentar desafios quando o processamento em tempo real é desejado.

Sumário

[2] De acordo com um aspecto da invenção, um sistema para compactar sinais transitórios inclui um transmissor disposto em um poço e configurado para alterar uma corrente transmitida e induzir uma corrente em uma formação de terra; um receptor disposto no poço e configurado para receber os sinais transitórios resultantes da corrente transmitida e um processador configurado para compactar os sinais transitórios, em que o processador é configurado para compactar os sinais transitórios com base em um método de aproximação por spline ou um método de valor de Eigen para cada sinal transitório com base em se o método de aproximação por spline ou o método de valor de Eigen resultam em alguns dos parâmetros que representam o sinal transitório.

[3] De acordo com outro aspecto da invenção, um método de que compacta sinais transitórios inclui obter os sinais transitórios; compactar, com o uso de um processador, os sinal transitório com base em um método de aproximação por spline ou um método de valor de Eigen com base em se o método de aproximação por spline ou o método de valor de Eigen resultam em um número menor de parâmetros que representam o sinal transitório; e transmitir os parâmetros que representam cada sinal transitório para recuperação do sinal transitório.

Breve descrição dos desenhos

[4] Agora, em referência aos desenhos nos quais os elementos similares são numerados de modo similar nas diversas Figuras:

[5] A Figura 1 é uma vista em corte transversal de um sistema para obter e compactar sinais eletromagnéticos transitórios de acordo com uma modalidade da invenção;

[6] A Figura 2 é um fluxo de processo de um método para compactação que inclui gerar uma aproximação de spline de um sinal de TEM de acordo com uma modalidade da invenção;

[7] A Figura 3 é um fluxo de processo de um método para compactação que inclui gerar valores de Eigen de um sinal de TEM de acordo com outra modalidade da invenção;

[8] A Figura 4 mostra uma porção da ferramenta de fundo de poço em um caso exemplificativo;

[9] A Figura 5 é um histograma que mostra resultados exemplificativos obtidos com o uso de 3 a 14 parâmetros para os componentes XX e YY de sinais de TEM exemplificativos;

[10] A Figura 6 é um histograma que mostra resultados exemplificativos obtidos com o uso de 5 a 20 parâmetros para os componentes XY e YX de sinais de TEM exemplificativos;

[11] A Figura 7 é um histograma que mostra resultados exemplificativos obtidos com o uso de 5 a 20 parâmetros para os componentes XZ e YZ de sinais de TEM exemplificativos;

[12] A Figura 8 é um histograma que mostra resultados exemplificativos obtidos com o uso de 4 a 20 parâmetros para os componentes ZX e ZY de sinais de TEM exemplificativos;

[13] A Figura 9 é um histograma que mostra resultados exemplificativos obtidos com o uso de 4 a 20 parâmetros para o componente ZZ de sinais de TEM exemplificativos;

[14] A Figura 10 ilustra um sinal de TEM exemplificativo;

[15] A Figura 11 ilustra outro sinal de TEM exemplificativo;

[16] As Figuras 12 e 13 ilustram dependência exemplificativa da precisão da reconstrução em um número médio de parâmetros do sinal compactado; e

[17] As Figuras 14 e 15 ilustram erro de recuperação durante a reconstrução de um sinal compactado.

Descrição detalhada

[18] Conforme observado acima, a transmissão de dados em tempo real obtida de fundo de poço pode ser desafiante devido ao volume de dados e às larguras de banda disponíveis para transmissão. Como tal, os métodos para compactação para dados foram usados para reduzir o conjunto de dados transmitidos. As modalidades do sistema e do método descritos no presente documento se referem a uma compactação de dados eletromagnéticos transitórios.

[19] A Figura 1 é uma vista em corte transversal de um sistema para obter e compactar sinais eletromagnéticos transitórios de acordo com uma modalidade da invenção. Embora o sistema possa operam em qualquer ambiente de subsuperfície, a Figura 1 mostra uma ferramenta de fundo de poço 10 disposta em um poço 2 que penetra na terra 3. A ferramenta de fundo de poço 10 é disposta no poço 2 em uma extremidade distal de um transportador 5. A ferramenta de fundo de poço 10 pode incluir ferramentas de medição 11 e eletrônicos de fundo de poço 9 configurados para realizar um ou mais tipos de medição em uma modalidade conhecida como Perfilagem Enquanto Perfura (LWD) ou Medição Enquanto Perfura (MWD). De acordo com a modalidade de LWD/MWD, o transportador 5 é uma coluna de perfuração. As medições podem incluir medições relacionadas à operação de coluna de perfuração, por exemplo. Uma sonda de perfuração 8 é configurada para conduzir operações de perfuração, como girar a coluna de perfuração e, desse modo, a broca de perfuração 7. A sonda de perfuração 8 também bombeia um fluido de perfuração através da coluna de perfuração a fim de lubrificar a broca de perfuração 7 e cortes de descarga do poço 2. Os dados e/ou informações brutos processados pelos eletrônicos de fundo de poço 9 podem ser telemerizados para a superfície para processamento ou exibição adicional por um sistema de computação 12. Os sinais de controle de perfuração podem ser gerados pelo sistema de computação 12 e transportados para o fundo de poço ou podem ser gerados dentro dos eletrônicos de fundo de poço 9 ou por uma combinação dos dois de acordo com as modalidades da invenção. Os eletrônicos de fundo de poço 9 e o sistema de computação 12 podem, cada um, incluir um ou mais processadores e um ou mais dispositivos de memória. Em modalidades alternativas, o transportador 5 pode ser um arame blindado usado em perfilagem de arame. As camadas diferentes do ambiente de fundo de poço podem ter resistividades diferentes (por exemplo, resistividade 2 de formação é diferente da resistividade 1), conforme mostrado na Figura 1. A ferramenta de fundo de poço 10 de acordo com as modalidades obtém informações eletromagnéticas. A ferramenta de fundo de poço 10 pode incluir um ou mais transmissores (bobinas de transmissor) que ligam e desligam o impulso de corrente na bobina de transmissor para induzir uma corrente na terra 3 (formação 4) e um ou mais receptores que recebem os sinais eletromagnéticos transitórios resultantes (TEM). O transmissor e receptor podem ser dispositivos de um, dois ou três eixos geométricos, mas um transmissor e receptor de três eixos geométricos são discutidos nos exemplos abaixo.

[20] As modalidades diferentes para compactar esses sinais de TEM são detalhadas abaixo. Em cada modalidade, o intervalo de tempo e pontos no tempo distintos nos quais se assume que um sinal de TEM que é registrado seja fixo. Como tal, os pontos no tempo não precisam ser transmitidos junto com o sinal de TEM. Os sinais de TEM dependentes de tempo medidos podem ser pré-processados (por exemplo, filtrados para remover ruído aleatório). Os sinais transitórios dependentes de tempo podem ser classificados com base em serem: monótonos, sinalização similar a não monótono e não monótonos e passando por zero em um, dois ou três pontos. Um recurso comum de todos os sinais de TEM é que os sinais decaem, como funções de potência. Conforme discutido adicionalmente abaixo, modalidades diferentes da invenção podem ser mais bem adequadas para sinais de TEM diferentes.

[21] A Figura 2 é um fluxo de processo de um método para compactação que inclui gerar uma aproximação de spline de um sinal de TEM de acordo com uma modalidade da invenção. A transformação não altera a sinalização do sinal de TEM original e inclui multiplicar o sinal de TEM por potência. Se a transformação alterar a sinalização (por exemplo, função logaritmo ou potência de valor de sinal absoluto), então, a singularidade aparece em zero e exige parâmetros adicionais para descrever o sinal devido ao fato de que as condições auxiliares teriam que ser incluídas em zero. No bloco 210, adquirir o sinal de TEM inclui a bobina de transmissor da ferramenta de fundo de poço 10 que inclui uma corrente na formação e o receptor que recebe o sinal de TEM. A filtragem e a transformação do sinal de TEM no bloco 220 podem ser realizadas pelos eletrônicos de fundo de poço 9, por exemplo. A transformação é dada por:
Fj = F(tj), j = 1,n [EQ. 1]

[22] em que n é o número de valores de tempo e é calculado após o processamento do sinal de TEM registrado.

[23] No bloco 230, escolher os nós dentre os pontos no tempo distintos tem como base o tipo de aproximação de spline usado. Como um exemplo, quando um spline cúbico é usado, escolher os nós inclui calcular derivadas de tempo no primeiro e nos últimos pontos no tempo

o que envolve um cálculo numérico. O intervalo de tempo [t1,tn] é dividido em intervalos m-1, m=2, M, em que M é um limite. Quando os tempos aumentam geometricamente e n (valores de tempo) é muito maior que m (número de nós), então, os nós ui,i = 1,m são determinados como

[24] No bloco 240, calcular os coeficientes de spline é para os nós escolhidos m. No caso exemplificativo do spline cúbico, o cálculo dos coeficientes de spline é feito com o uso dos derivados. No bloco 250, recuperar a transformação de sinal inclui a recuperação Rj = R(tj), j = 1,n com os coeficientes calculados. No bloco 260, comparar o sinal recuperado com a transformação de sinal original inclui determinar uma medição de desajuste Δ como:

[25] em que wj são os pesos.

[26] No bloco 270, determinar se há um bom ajuste inclui determinar se a medida de desajuste Δ está abaixo de um valor predeterminado. Quando o sinal recuperado é um bom ajuste com a transformação original, então, o processo inclui fornecer os resultados no bloco 280 como k = m+j parâmetros, em que m valores do sinal em m nós e j parâmetros adicionais são fornecidos com base no tipo de aproximação de spline usado. Para o tipo de spline cúbico exemplificativo C2 (diferenciais duas vezes contínuos), 2 parâmetros adicionais – os derivados no primeiro e nos últimos pontos no tempo – são usados. Quando o sinal recuperado não é um bom ajuste com a transformação original, então, o processo inclui aumentar o número de nós, m, no bloco 290 e os coeficientes de spline são calculados novamente (bloco 240). Esse processo de avaliar o ajuste continua até que o bloco 280 seja alcançado. Após a transmissão (por exemplo, para o sistema de computação 12 na superfície) para obter e processar o sinal de TEM, o processador do sistema de computação 12 implantaria o processamento de 250.

[27] A Figura 3 é um fluxo de processo de um método para compactação que inclui gerar valores de Eigen de um a sinal de TEM de acordo com outra modalidade da invenção. No bloco 310, adquirir o sinal de TEM inclui a bobina de transmissor da ferramenta de fundo de poço 10 que inclui uma corrente na formação e o receptor que recebe o sinal de TEM. A filtragem e a transformação do sinal de TEM no bloco 320 podem ser realizadas pelos eletrônicos de fundo de poço 9, por exemplo. A transformação de sinal de TEM é dada pela EQ. 1 e é realizada após o processamento (por exemplo, filtragem) do sinal de TEM registrado. De acordo com essa modalidade, uma classe de modelos é escolhida para inversão dos sinais de TEM. A classe pode incluir meio sobreposto de modo cilíndrico, sobreposto de modo horizontal ou um meio mais complicado. No bloco 330, selecionar a classe de modelos inclui selecionar a classe específica com base no processamento desejado para ser realizado com o sinal de TEM recuperado. O número de modelos usados deve ser maior que o número de pontos no tempo nos quais o sinal de TEM é registrado. Como resultado, o “espaço de sinal” que é um vetor espacial n-dimensional é obtido, em que n é o número de pontos no tempo. Assume-se que qualquer sinal de TEM medido pertença a esse espaço e, portanto, assume-se que qualquer sinal de TEM medido pode ser representeado como uma combinação linear dos sinais calculados. Desse modo, após escolher a classe de modelo (bloco 330), os cálculos dos sinais sintéticos para uma ampla faixa de parâmetros de meio (por exemplo, resistividades, distâncias para o leito), ou seja, calcular os vetores de Eigen básicos, devem ser realizados no bloco 340. Os sinais sintéticos são determinados por:
Sij = Si(tj), i = 1,l, j = 1,n [EQ. 4]

[28] l é o número de modelos obtidos e n é o número de pontos no tempo. Os vetores de Eigen básicos ou base ortogonal V̂ podem ser construídos para cada vetor espacial. Um sinal arbitrário do espaço pode ser representado como uma combinação linear dos vetores básicos. O número de termos na representação linear dependente da precisão exigida da representação. Os vetores de Eigen básicos (base ortogonal V̂ ) são construídos para a matriz Ŝ por um método de decomposição de valor singular (SVD):
ŜT Ŝ.V̂ = V̂ . Ʌ̂

[29] em que Ʌ̂ é uma matriz diagonal de valores de Eigen básicos. Se Ʌ̂ incluir valores de Eigen zero, então, Nr - classificação de matriz S ̂ - iguala o número de valores de Eigen diferentes de zero básicos. O número de valores de Eigen m que descrevem o sinal não podem ser maiores que Nr.

[30] No bloco 350, calcular os coeficientes de representação linear com o uso de vetores Eigen k inclui determinar os valores de Eigen ⃑X para a reconstrução de ⃑F como:
⃑X = V̂.M̂ -1 . ⃑F [EQ. 6]

[31] em que M̂ 2 = Ʌ̂. Na primeira etapa, o sinal pode ser calculado com um vetor de Eigen básico que corresponde a um valor de Eigen básico máximo de modo que M̂ contenha apenas um valor de Eigen básico máximo e sua dimensão seja 1. A dimensão de ⃑X também é 1. No bloco 360, recuperar o sinal Rj = R(tj), j = 1,n tem como base os valores de Eigen calculados ⃑X de acordo com:
⃑R = M̂ .V̂T . ⃑X [EQ. 7]

[32] No bloco 370, comparar o sinal recuperado com a transformação de sinal original inclui determinar uma medição de desajuste Δ de acordo com a EQ. 3. No bloco 390, determinar se há um bom ajuste inclui determinar se a medida de desajuste Δ está abaixo de um valor predeterminado. Quando o sinal recuperado é um bom ajuste com a transformação original, então, o processo inclui fornecer os resultados no bloco 390 como valores de Eigen ( ⃑X ). Quando o sinal recuperado não é um bom ajuste com a transformação original, então, o processo inclui aumentar o número de vetores, no bloco 355 e os coeficientes de representação linear são calculados novamente (bloco 350). Esse processo de avaliar o ajuste continua até que o bloco 390 seja alcançado. Após a transmissão (por exemplo, para o sistema de computação 12 na superfície) para obter e processar o sinal de TEM, o processador do sistema de computação 12 implantaria o processamento no bloco 350. O número de parâmetros de transmissor (k) é igual à dimensão do vetor ⃑X .

[33] Um determinado sinal de TEM pode ser mais bem adequado para o método discutido em referência à Figura 2 ou à Figura 3. Desse modo, ambos podem ser realizados e a um resultante dos poucos parâmetros de transmissão podem ser escolhidos. A estrutura dos parâmetros permite que um processador de recepção reconheça qual dos métodos foi usado.

[34] A Figura 4 mostra uma porção da ferramenta de fundo de poço 10 em um caso exemplificativo. O caso exemplificativo ilustra os métodos discutidos acima. O espaçamento entre o transmissor (T) e o receptor (R) na disposição exemplificativa mostrada na Figura 4 é de 5 metros (m). Quando o impulso de corrente na bobina de transmissor é desligado, o momento de bobina é 1 A-m2. O campo eletromagnético é medido para todos os componentes (disposições axiais do transmissor e do receptor: xx, xy, xz, yx, yy, yz, zx, zy, zz). No exemplo, 200 pontos no tempo são usados de 5 microssegundos para 0,5 milissegundos. As três resistividades (Rt1, Rt2, Rt3) indicadas na Figura 4 podem ser valores diferentes entre 1 Ohm-m e 100 Ohm-m. A distância para centro de leito (D2C) pode ser um valor de 0 a 32 m e o ângulo de inclinação θ e o ângulo de rotação φ da ferramenta de fundo de poço 10 pode estar entre 0 e 90 graus. O sinal é ajustado com cálculo nesses modelos coincidentes para os componentes xx e yy (78.400 modelos), os componentes xy e yx (57.600 modelos), os componentes xz e yz (67.200 modelos) os componentes e zx e zy (67.200 modelos). Para o componente zz, 11.200 modelos são computados.

[35] O sinal decai em uma média como l/t2 em um intervalo de tempo escolhido. Desse modo, a transformação de sinal de TEM é determinada por:
Fj = G(tj).t2 , j = 1,n, n = 200 [EQ. 8]

[36] em G(tj) é o sinal de TEM exemplificativo registrado e filtrado. A medida de desajuste Δ (determinada pela EQ. 3 acima) é considerada aceitável se Δ for menor que ou igual a 0,5%. Os pesos wj são determinados por ajuste inicial wj como 1, j=1,n, então, aumenta os pesos próximos a zero. Se Fi-1 . F < 0 então

Os cálculos de transformação de sinal são obtidos para os modelos acima.

[37] De acordo com uma ilustração exemplificativa, o método de valor de Eigen descrito em referência à Figura 3 é usado. Um conjunto de modelo adicional é necessário para construir a base ortogonal V̂ . O primeiro conjunto de modelos para cálculo dos sinais sintéticos e o conjunto de modelo adicional são separados. A faixa de parâmetros para o segundo conjunto é menor. Desse modo, a base ortogonal V̂ é construída para os sinais diferentes que são recuperados para a mesma classe de modelos. Uma classe de modelos de 3 camadas pode ser suficiente para a descrição dos sinais de TEM no meio sobreposto com um número arbitrário dos limites. Diversos experimentos com o uso dos valores de Eigen do método descrito em referência à Figura 3 acima mostram que os sinais calculados para modelos de 4, 5 e 6 camadas são recuperados com o mesmo número de parâmetros como aqueles calculados para o modelo de 3 camadas inicial.

[38] As Figuras 5 a 9 são histogramas que indicam a porcentagem de sinais de TEM que podem ser descompactados como uma função do número de parâmetros. O eixo geométrico x 510 mostra o número de parâmetros e o eixo geométrico y 520 mostra a porcentagem correspondente de sinais de TEM que podem ser descompactados. Para o método de aproximação por spline, o tipo de spline cúbico C2 foi usado. Mediante o uso do tipo de spline exemplificativo, o número mínimo de parâmetros é 4, a saber, as transformações de sinal e seus derivados no primeiro e nos últimos pontos no tempo. Nenhum dos sinais de TEM exemplificativos exigem mais de 23 parâmetros para recuperação. O número médio de parâmetros necessários para os sinais de TEM exemplificativos está entre 6,3 e 10,8. Foi revelado que 200 valores de sinais de TEM representam amplamente dados redundantes. O número médio de parâmetros é determinado por:

[39] em que qi é o número de sinais que podem ser recuperados com i parâmetros.

[40] A Figura 5 é um histograma que mostra resultados exemplificativos obtidos com o uso de 3 a 14 parâmetros para os componentes XX e YY de sinais de TEM exemplificativos. A Figura 5 indica, o número médio de parâmetros exigidos com o uso do método de aproximação por spline discutido em referência às Figuras 2 é 7,7. O número médio de parâmetros exigidos com o uso do método de valor de Eigen discutido em referência às Figuras 3 é 7,2 e o número médio de parâmetros exigido com o uso do método de combinação - que testa ambas as abordagens e seleciona uma, para cada sinal de TEM dado, que exige o menor número de parâmetros – é 6,8 parâmetros. O método de aproximação por spline usa poucos parâmetros (em relação ao método de valor de Eigen e ao método de combinação para 26% dos sinais de TEM). O método de valor de Eigen usa poucos parâmetros (em relação ao método de spline e o método de combinação) para 52% dos sinais de TEM. O método de spline e o método de valor de Eigen, ambos, usam o mesmo número de parâmetros para 22% dos sinais de TEM.

[41] A Figura 6 é um histograma que mostra resultados exemplificativos obtidos com o uso de 5 a 20 parâmetros para os componentes XY e YX de sinais de TEM exemplificativos. A Figura 6 indica, o número médio de parâmetros exigidos com o uso do método de aproximação por spline é 10,8. O número médio de parâmetros exigido com o uso do método de valor de Eigen é 9,6 e o número médio de parâmetros exigido com o uso do método de combinação é 9,18 parâmetros. O método de aproximação por spline usa poucos parâmetros (em relação ao método de valor de Eigen e ao método de combinação para 26% dos sinais de TEM). O método de valor de Eigen usa poucos parâmetros (em relação ao método de spline e o método de combinação) para 61% dos sinais de TEM. O método de spline e o método de valor de Eigen, ambos, usam o mesmo número de parâmetros para 13% dos sinais de TEM.

[42] A Figura 7 é um histograma que mostra resultados exemplificativos obtidos com o uso de 5 a 20 parâmetros para os componentes XZ e YZ de sinais de TEM exemplificativos. A Figura 7 indica, o número médio de parâmetros exigidos com o uso do método de aproximação por spline é 10,3. O número médio de parâmetros exigido com o uso do método de valor de Eigen é 9,2 e o número médio de parâmetros exigido com o uso do método de combinação é 8,7 parâmetros. O método de aproximação por spline usa poucos parâmetros (em relação ao método de valor de Eigen e ao método de combinação para 25% dos sinais de TEM). O método de valor de Eigen usa poucos parâmetros (em relação ao método de spline e o método de combinação) para 59% dos sinais de TEM. O método de spline e o método de valor de Eigen, ambos, usam o mesmo número de parâmetros para 16% dos sinais de TEM.

[43] A Figura 8 é um histograma que mostra resultados exemplificativos obtidos com o uso de 4 a 20 parâmetros para os componentes ZX e XY de sinais de TEM exemplificativos. A Figura 8 indica, o número médio de parâmetros exigidos com o uso do método de aproximação por spline é 10,7. O número médio de parâmetros exigido com o uso do método de valor de Eigen é 9,7 e o número médio de parâmetros exigido com o uso do método de combinação é 9,1 parâmetros. O método de aproximação por spline usa poucos parâmetros (em relação ao método de valor de Eigen e ao método de combinação para 30% dos sinais de TEM). O método de valor de Eigen usa poucos parâmetros (em relação ao método de spline e o método de combinação) para 58% dos sinais de TEM. O método de spline e o método de valor de Eigen, ambos, usam o mesmo número de parâmetros para 12% dos sinais de TEM.

[44] A Figura 9 é um histograma que mostra resultados exemplificativos obtidos com o uso de 4 a 20 parâmetros para o componente ZZ de sinais de TEM exemplificativos. A Figura 9 indica, o número médio de parâmetros exigidos com o uso do método de aproximação por spline é 7,1. O número médio de parâmetros exigido com o uso do método de valor de Eigen é 6,7 e o número médio de parâmetros exigido com o uso do método de combinação é 6,3 parâmetros. O método de aproximação por spline usa poucos parâmetros (em relação ao método de valor de Eigen e ao método de combinação para 30% dos sinais de TEM). O método de valor de Eigen usa poucos parâmetros (em relação ao método de spline e o método de combinação) para 48% dos sinais de TEM. O método de spline e o método de valor de Eigen, ambos, usam o mesmo número de parâmetros para 22% dos sinais de TEM.

[45] Como os exemplos acima ilustram, o método de combinação (selecionar mediante a comparação dos resultados do método de spline e do método de valor de Eigen) não reduz de modo significativo o número médio de parâmetros que devem ser transmitidos para recuperar o sinal de TEM original. Isso indica que não há classes especiais de curvas (sinais de TEM) para que um dos métodos de compactação de dados seja preferencial (resulta em poucos números exigidos de parâmetros).

[46] A Figura 10 ilustra um sinal de TEM exemplificativo. O componente ZZ é mostrado na Figura 10. O tempo é mostrado no eixo geométrico x 1010 e a tensão com base no sinal de TEM medido é mostrada no eixo geométrico y 1020. A curva exemplificativa é obtida com uma configuração mostrada na Figura 4 que tem valores de resistividade: Rt1 = 3,16 Ohmm; Rt2 = 1 Ohm-m; Rt3 = 100 Ohm-m, altura da camada (H) = 0,5 m, D2C = 0 m, ângulo de inclinação de ferramenta (θ) = 60 graus e ângulo de rotação (φ) = 0 graus. A curva mostrada na Figura 10 pode ser representada por 3 parâmetros com base no método de valores de Eigen e 4 parâmetros com base no método de aproximação por spline.

[47] A Figura 11 ilustra outro sinal de TEM exemplificativo. O componente XZ é mostrado na Figura 11. O tempo é mostrado no eixo geométrico x 1010 e a tensão com base no sinal de TEM medido é mostrada no eixo geométrico y 1020. A curva exemplificativa é obtida com uma configuração mostrada na Figura 4 que tem valores de resistividade: Rt1 = 1 Ohm-m; Rt2 = 31,6 Ohm-m; Rt3 = 10 Ohm-m, altura da camada (H) = 15 m, D2C = 24 m, ângulo de inclinação de ferramenta (θ) = 45 graus e ângulo de rotação (φ) = 0 graus. A curva mostrada na Figura 11 pode ser representada por 19 parâmetros com base no método de valores de Eigen e 14 parâmetros com base no método de aproximação por spline.

[48] As Figuras 12 e 13 ilustram a dependência exemplificativa da precisão da reconstrução em um número médio de parâmetros do sinal compactado. A precisão é mostrada no eixo geométrico x 1210 e o número médio de parâmetros é mostrado no eixo geométrico y 1220 para o método de aproximação por Spline (Figura 12) e para o método de valores de Eigen (Figura 13).

[49] As Figuras 14 e 15 ilustram erro de recuperação durante a reconstrução de um sinal compactado. O tempo em segundos é mostrado no eixo geométrico x 1410 e o erro de recuperação como uma porcentagem (%) é mostrado no eixo geométrico 1420 para o método de aproximação de Spline (Figura 14) e para o método de valores de Eigen (Figura 15). A Figura 14 ilustra, o erro de recuperação relacionado ao método de aproximação por Spline parece sinusoidal. O erro de recuperação é zero em 6 nós de spline e é ou máximo ou indica uma alteração na sinalização no centro do intervalo entre os nós. O erro de recuperação resultante do uso do método de valores de Eigen também mostra alguma regularidade. A recuperação parece cossenoidal. A Figura 15 indica 7 intervalos e 2 semiintervalos com comportamento de erro similar. O número de intervalos completos iguala o número de parâmetros de descompactação. O erro em um determinado ponto no tempo pode ser considerado como uma variável aleatória. Então, a distribuição da variável aleatória pode ser estudada e usada no esquema de inversão.

[50] Embora uma ou mais modalidades tenham sido mostradas e descritas, modificações e substituições podem ser feitas sem sair do espírito e do escopo da invenção. Consequentemente, deve ser entendido que a presente invenção foi descrita a título de ilustrações e sem caráter de limitação.

Claims

Sistema para compactar sinais transitórios, caracterizado por compreender:
um transmissor (T) disposto em um poço e configurado para alterar uma corrente transmitida e induzir uma corrente em uma formação de terra;
um receptor (R) disposto no poço e configurado para receber os sinais transitórios resultantes da corrente transmitida; e
um processador (12) configurado para compactar os sinais transitórios, em que o processador (12) é configurado para compactar os sinais transitórios com base em um método de aproximação por spline ou um método de valor de Eigen para cada sinal transitório com base em se o método de aproximação por spline ou o método de valor de Eigen resultam em alguns dos parâmetros que representam o sinal transitório.
Sistema, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente um sistema de telemetria para transmitir os parâmetros que representam o sinal transitório para um processador (12) de superfície.
Sistema, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o processador (12) está disposto no poço e transmite os parâmetros que representam cada sinal transitório para uma localização de superfície.
Sistema, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o processador (12) realiza filtragem e uma transformada de cada sinal transitório antes da compactação.
Sistema, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o processador (12) é configurado para implantar o método de valor de Eigen mediante o cálculo de vetores de Eigen básicos com base na seleção de uma classe de modelos.
Método para compactar sinais transitórios, caracterizado por compreender:
obter os sinais transitórios;
compactar, com o uso de um processador (12), os sinais transitórios, em que o processador (12) compacta cada sinal transitório com base em um método de aproximação por spline ou um método de valor de Eigen com base em se o método de aproximação por spline ou o método de valor de Eigen resultam em alguns dos parâmetros que representam o sinal transitório; e
transmitir os parâmetros que representam cada sinal transitório para recuperação do sinal transitório.
Método, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que a obtenção do sinal transitório inclui dispor um transmissor (T) em um poço, em que o transmissor (T) é configurado para alterar uma corrente transmitida em uma formação e dispor um receptor (R) no poço, em que o receptor (R) é configurado para receber os sinais transitórios com base em corrente induzida na formação pelo transmissor (T).
Método, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente filtrar e transformar cada sinal transitório antes do processador (12) compactar os sinais transitórios.
Método, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que o processador (12) compacta o sinal transitório com base no método de aproximação por spline que inclui selecionar um tipo de spline cúbico e calcular derivadas de tempo em um primeiro ponto de tempo e um último ponto de tempo no qual o sinal transitório é registrado.
Método, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que o processador (12) compacta o sinal transitório com base no método de valor de Eigen que inclui calcular vetores de Eigen básicos com base na seleção de uma classe de modelos.