CN101333923A - 自动控制钻井的轨迹的方法 - Google Patents

自动控制钻井的轨迹的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN101333923A
CN101333923A CNA2008101285811A CN200810128581A CN101333923A CN 101333923 A CN101333923 A CN 101333923A CN A2008101285811 A CNA2008101285811 A CN A2008101285811A CN 200810128581 A CN200810128581 A CN 200810128581A CN 101333923 A CN101333923 A CN 101333923A
Authority
CN
China
Prior art keywords
estimation
rate
turn
group
tool
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CNA2008101285811A
Other languages
English (en)
Inventor
D·K·皮罗沃娄
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Prad Research and Development Ltd
Schlumberger Technology Corp
Original Assignee
Prad Research and Development Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Prad Research and Development Ltd filed Critical Prad Research and Development Ltd
Publication of CN101333923A publication Critical patent/CN101333923A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
    • E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
    • E21B7/00—Special methods or apparatus for drilling
    • E21B7/04—Directional drilling
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
    • E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
    • E21B44/00—Automatic control systems specially adapted for drilling operations, i.e. self-operating systems which function to carry out or modify a drilling operation without intervention of a human operator, e.g. computer-controlled drilling systems; Systems specially adapted for monitoring a plurality of drilling variables or conditions
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
    • E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
    • E21B2200/00—Special features related to earth drilling for obtaining oil, gas or water
    • E21B2200/20—Computer models or simulations, e.g. for reservoirs under production, drill bits

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Geology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Geochemistry & Mineralogy (AREA)
  • Fluid Mechanics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Earth Drilling (AREA)
  • Numerical Control (AREA)
  • Automatic Control Of Machine Tools (AREA)

Abstract

自动控制钻井的轨迹的方法：提供一种转向性能模型，可具有建造速率和/或转弯速率方程以模拟底部钻具组件的性能。通过调整所述方程的模型参数以最小化实际响应(118)和为井的间隔产生的估算响应之间的任何差异可以校准建造和/或转弯速率方程。将随后的工具设定输入校准的转向性能模型中可产生底部钻具组件沿随后的间隔的估算的位置和取向(104)。用控制器(108)可将估算的位置和取向(104)与钻井计划(106)比较，所述控制器确定校正动作(110)。使用转向性能模型的反向应用程序(112)可以将校正动作(110)从建造和/或转弯速率变换为一组推荐的工具设定(114)。当附加数据118变为可用时，通过迭代可进一步校准(102)转向性能模型。

Description

自动控制钻井的轨迹的方法
技术领域
[0001]本发明总体涉及定向钻井的方法，特别是用于生产烃类产品的井。更具体地，本发明涉及一种自动控制可操纵的钻具以沿着计划轨迹钻井的方法。
背景技术
[0002]在钻探油井和天然气井以勘探和生产碳氢化合物的时候，经常需要或必须使井沿特定方向偏斜。定向钻井是井眼从其通常采用的路径的有意偏斜。换言之，定向钻井是对钻柱的操纵以使钻柱朝期望的方向行进。
[0003]定向钻孔可用于例如通过从主钻孔形成偏斜的分支钻孔来增加特定井的排出。定向钻孔也有益于海洋环境，其中，单个海上生产平台通过利用可从钻井平台朝任何方向延伸的多个偏斜的井而能够到达多个油气层。
[0004]定向钻井也能实现钻通储集层的水平钻井。水平钻井使井眼的较长段能够横过储集层的产油气带，从而允许增加井的生产率。
[0005]定向钻井系统也能用于垂直的钻井操作。因为所穿透的地层的不可预知的性质或者钻头受到的变化的力，钻头经常会转向离开计划的钻井轨迹。当这样的偏斜产生并被检测到时，定向钻井系统可用来使钻头返回到钻井计划的路线上。
[0006]已知的定向钻井的方法包括使用旋转式可操纵系统(RSS)。在RSS中，钻柱从地表旋转，并且井下设备使钻头朝期望的方向钻孔。RSS优选利用钻井电动机系统，其中，当通过电动机抽出泥浆的时候，钻管被旋转地保持固定，使位于泥浆电动机的端部的钻头转动。旋转整个钻柱极大地减少了在由压差卡钻钻孔期间钻柱受阻或钻柱受困的发生，而且允许泥浆的连续流动，且允许钻屑在环面中运动并被钻柱的运动不断地搅动，从而防止钻屑在井眼中的积聚。用于朝地表内钻探偏斜钻孔的旋转式可操纵钻井系统一般被归类为“指向式钻头”(point-the-bit)系统或“推靠式钻头”(push-the-bit)系统。
[0007]在钻探这样的井时，通常称作定向钻工的操作员负责控制和操纵钻柱，或者更具体地，控制和操纵底部钻具组件(BHA，bottom-hole assembly)按特定的钻井计划而行。通过调整某些钻井参数实现操纵，例如，钻柱的转速、钻探流体(即钻探泥浆)的流动、和/或钻压(WOB)。定向钻工也通常操作钻柱的端部处的钻具以使钻井方向是直的或者沿曲线而行。根据数据组做出对工具设定(例如，钻井参数和/或钻具的设定)进行调整的这些决定，在地表测量和/或在井底测量所述数据组，并且所述数据组通过钻具传送回来。通过工具传送的数据的例子是井的倾斜度和方位角，这两者都由底部钻具组件(BHA)中的适当的传感器测量，所述传感器在石油词典中称作D&I传感器。
[0008]通常，已经通过静态勘测进行了这些测量，在因新的管架(大约90英尺长)连接在转盘处以允许进一步钻孔而使转盘静止的时候完成所述勘测。这些静态勘测点形成用于根据钻井计划确定在何处定位BHA的基础，所述钻井计划由井的所有者雇用的地球物理学家提供给定向钻工。
[0009]定向钻工是钻井操作成功的关键环节。定向钻工运用个人经验和判断来做出需要控制井的轨迹的决定，因此需要一定的熟练程度和经验水平以在钻井期间操作对钻井设备的定向钻井控制。由于该决策过程因井、地层和使用的BHA之间缺乏一致性而不系统也不可预知，定向钻工的决策常常各不相同，但这些决定一般都与根据先前详细的钻井计划来维持钻井组件有关。每个钻井程序是独特的，并且整个钻井工业目前正在研究使这一过程系统化的方法。定向钻工仍然是高需求的。因此，有必要使定向钻井程序的控制自动化，以消除在每个定向钻井上定向钻工对钻井的实时监控的需要，并允许定向钻工在定向钻井过程中承担更多顾问性质的职务。
[0010]不考虑在操作期间在钻机上是否有定向钻工，需要一种改进的自动轨迹控制方法。与目前现有的技术所提供的任务相比，这种自动或手动的方法可使对井的操纵成为更加系统、稳定和可预知的任务，同时最小化对稀缺的定向钻工的依赖以完成钻井程序。
发明内容
[0011]在一方面，控制钻柱的轨迹的方法包括：提供具有建造速率方程和转弯速率方程的转向性能模型；通过最小化由第一组工具设定产生的底部钻具组件的实际建造速率、实际转弯速率与将所述第一组工具设定输入到所述转向性能模型中所产生的估算的第一建造速率、估算的第一转弯速率之间的任何差异以校准转向性能模型；通过将第二组工具设定输入到校准的转向性能模型中以确定底部钻具组件的估算的位置以及估算的方位角和倾斜度数据组；将估算的位置、估算的方位角和倾斜度数据组与钻井计划进行比较，从而确定由此产生的底部钻具组件的任何偏斜；以及，确定校正动作以校正所述任何偏斜。
[0012]在另一方面，控制钻柱的轨迹的方法包括：提供具有建造速率方程和转弯速率方程的转向性能模型；通过最小化由第一组工具设定产生的底部钻具组件的实际建造速率、实际转弯速率与将所述第一组工具设定输入到所述转向性能模型中所产生的估算的第一建造速率、估算的第一转弯速率之间的任何差异以在第一间隔校准转向性能模型；通过将随后的第二组工具设定输入到校准的转向性能模型中以在第二间隔确定估算的第二建造速率和估算的第二转弯速率；将估算的第二建造速率和估算的第二转弯速率与钻井计划进行比较，从而确定由此产生的底部钻具组件的任何偏斜；以及，确定控制器的校正动作以校正所述任何偏斜。
[0013]在另一方面，控制钻柱的轨迹的方法包括：提供具有底部钻具组件的建造速率方程和转弯速率方程的转向性能模型；为利用第一组工具设定进行钻井的第一间隔提供实际的方位角和倾斜度数据组；由实际的方位角和倾斜度数据组为第一间隔确定实际建造速率和实际转弯速率；通过最小化实际建造速率、实际转弯速率与将所述第一组工具设定输入到所述转向性能模型中所产生的估算的第一建造速率、估算的第一转弯速率之间的任何差异以校准转向性能模型；为利用随后的第二组工具设定进行钻井的随后的第二间隔用校准的转向性能模型确定估算的第二建造速率和估算的第二转弯速率；在第二间隔内求估算的第二建造速率和估算的第二转弯速率的积分，从而为第二间隔产生估算的第二方位角和倾斜度数据组；在第二间隔内求估算的第二方位角和倾斜度数据组的积分，从而产生底部钻具组件的估算位置；用控制器将估算的第二建造速率及估算的第二转弯速率、估算的第二方位角和倾斜度数据组和估算位置中的至少一个与钻井计划进行比较，从而确定校正动作；以及，用控制器从校正动作确定一组推荐的工具设定，并确定校准的转向性能模型的反向应用程序。
[0014]从以下说明和所附的权利要求可清楚了解本发明的其它方面和优点。
附图说明
[0015]图1A是根据一个实例控制钻井的轨迹的方法的流程图。
[0016]图1B是根据一个实例控制钻井的轨迹的方法的流程图。
[0017]图2A是根据一个实例沿钻井的某一间隔的实际倾斜度和估算倾斜度的图表。
[0018]图2B是根据一个实例沿钻井的某一间隔的实际方位角和估算方位角的图表。
[0019]图3是根据一个实例的钻井计划的倾斜度与钻井的倾斜度相比较的示意图。
[0020]图4是根据一个实例的过滤原始数据的方法的流程图。
[0021]图5是根据一个实例从过滤的原始数据产生建造速率和转弯速率的方法的流程图。
[0022]图6是根据一个实例训练(training)转向模型的方法的流程图。
具体实施方式
[0023]本发明提供自动控制钻井的轨迹的系统和方法。为了自动地控制钻井的轨迹，提供可以是数学、软件或其它数字形式的转向性能模型。转向性能模型可使用任何方法或工具以模拟钻柱(或者更具体地，底部钻具组件)的转向性能。本发明涉及对转向性能模型的校准以最小化井的转向性能模型和实际钻井之间的差异。图1A示出示例性流程图。转向应用程序100可用于生成自动的轨迹控制器和/或自动的转向应用程序100。控制器可以是计算机。控制器可以是任何电气或机械装置，例如，用于确定需要将实际轨迹和钻井计划对准的任何校正或确定其它必要条件的装置。
[0024]目前有许多不同的可用于尝试模拟或捕获钻柱(或者更具体地，钻柱的底部钻具组件)的转向性能的工具和方法。例如，神经网络或模糊系统可用于捕获转向性能，然而，如以下描述的实例所示，在此公开的示例性转向性能模型通过运用更简单的适应控制来提供增加的简单性和准确性。适应控制(例如线性回归算法)不要求复杂的训练系统，所述训练系统包括复合权重和偏置、多次现场试验(例如形成不同的岩性单元)、真实度、和/或根据井眼的当前和优选位置之间的差异的当前位置限定工具的运动程度的规则的集合。
[0025]转向性能模型的一个实例利用了在井的任何指定点或间隔的钻柱(例如底部钻具组件)的建造速率(BR)和/或转弯速率(TR)，所述建造速率是倾斜度变化对深度的比率，所述转弯速率是方位角变化对深度的比率。
[0026]在这样的实例中，可以研发数学转向性能模型以产生由多个其它变量而定的这两个量：建造速率(BR)和转弯速率(TR)，所述其它变量包括但不限于：底部钻具组件在指定地点或时间的实际位置(可仅仅包括深度，但也可包括地表内的三维位置)和诸如倾斜度和方位角的实际取向(具有该信息的向量表示为P)；BHA钻穿的地层的性质(具有该信息的向量表示为F)；底部钻具组件的几何形状(具有该信息的向量表示为G)；一组模型参数，这些模型参数取决于用于产生BR和TR的函数f和g(参见下文)的形式(具有这些模型参数的向量表示为MP)。
[0027]模型参数(MP)是在校准期间进行调整以最小化钻柱的估算位置和/或取向(例如，在井的指定点或间隔的估算倾斜度和方位角)与实际位置和/或取向(例如，在上述井的指定点或间隔的实际倾斜度和方位角)之间的差异的每个数学模型的那些变量。所述变量也可包括工具设定(附加地称作向量TS)。工具设定(TS)可包括钻具设定(具有该信息的向量表示为DTS)和钻井参数(具有该信息的向量表示为DP)的任一个，因此工具设定(TS)＝DP+DTS。钻具设定(DTS)可包括但不限于：工具面方位角、转向比、钻井周期等。钻井参数(DP)可包括但不限于：钻压、泥浆流动速率、钻柱的转速、钻柱的滑动与旋转的比值、钻头的转速等。
[0028]数学上，可以为建造速率(BR)和转弯速率(TR)分别写出两个方程：BR＝f(DP，DTS，P，F，G，MP)和TR＝g(DP，DTS，P，F，G，MP)。数学方程f和/或g优选是标准的代数方程，例如多项式，但可以是适合捕获钻柱和/或底部钻具组件的转向性能的任何数学函数。
[0029]所述数学方程的变量或部分中的一些可以是不完全的或不可用的，所述变量或部分中的一些用作转向性能模型的建造速率方程和/或转弯速率方程的输入量。在这些情况下，方程f和g的简化形式可用于捕获底部钻具组件的转向性能，如本领域所公知的那样。建造速率方程的一个实例是BR＝f(转向速率×工具的能力×cos(工具面方位角+工具面偏移量)+下沉偏置)。所述下沉或“下降”偏置可以是被调整以产生方程的最佳拟合的模型参数，并且工具面方位角可以是钻具设定。转弯速率方程的一个实例是TR＝g(转向速率×工具的能力×sin(工具面方位角+工具面偏移量)+游动偏置)。所述游动偏置可以是被调整以产生方程的最佳拟合的模型参数，并且工具面方位角可以是钻具设定。方位角可以图解地理解为在转弯速率与深度的关系曲线以下的区域。倾斜度可以图解地理解为在建造速率与深度的关系曲线以下的区域。当钻眼的长度(例如，钻眼深度)增加时，上述区域中的增量可以改变。
[0030]为了形成以上所述的转向性能模型，可以选择模拟底部钻具组件的性能的数学方程。本发明允许对钻柱(或更具体地，底部钻具组件)的性能的理解，并且不例如像现有技术那样仅仅测量模型的精确度。使用用于建造速率(BR)和/或转弯速率(TR)的线性回归算法可以生成转向性能模型。线性回归算法的变量可以是工具设定(TS)。线性回归算法在本领域中是公知的。在图2中，通过调整模型参数(MP)以在测回(observation set)范围内动态地最小化估算的位置和取向与实际的位置和取向之间的差异(例如，通过最小平方法)来校准102转向性能模型。在一个实例中，模型参数可被调整以在实际的建造速率和转弯速率数据可用的测回范围内动态地最小化估算的建造速率和转弯速率与实际的建造速率和转弯速率之间的差异。
[0031]当井被钻至较大深度时，一般地，增加的数据量变为可用。这些数据包括，或者可用于计算底部钻具组件在不同时间或深度的实际的位置和取向118。这种数据的一个非限制性的实例是来自D&I(Direction and Inclination)传感器的方位角和倾斜度数据。实际的建造速率和转弯速率可被计算为通过D&I传感器返回的在多个深度处的倾斜度和在多个深度处的方位角。
[0032]因为最后传送的可包括钻井参数(DP)和钻具设定(DTS)的工具设定(TS)114一般是已知，所以工具设定114、模型参数(MP)和任何其它已知的变量(例如F、G)可用作转向性能模型的输入量以产生对通过那些实际工具设定(TS)(例如，当钻柱前进时)获得的底部钻具组件的建造速率和转弯速率的估算。因为传感器(例如D&I传感器)一般位于与钻头自身隔开一定距离处，和/或传感器数据可相对于工具设定(TS)滞后，所以转向性能模型的建造和转弯速率方程可提供对D&I传感器和/或钻头的位置和取向的估算。
[0033]转向性能模型的建造和转弯速率方程可用作被积函数，因此在期望的区间、例如深度的范围内可被算术地积分，以产生估算的位置和取向，例如，在上述深度的范围内的方位角度数和倾斜度变化。积分的下限和上限对于任何期望的区间(例如两个深度之间)也是可调整的。方程f(建造速率)和g(转弯速率)的积分形式可用于分别估算在某一区间处的倾斜度和方位角，如图2A-2B所示，所述倾斜度和方位角可与实际的倾斜度和方位角数据118相比较以校准102模型。由该重复的计算制定的解决方案更准确地描述了BHA在其钻穿指定地层时的性能。
[0034]本发明的一方面是使用在钻井操作期间得到的数据118动态地校准转向性能模型。在提供转向性能模型后，所述模型可被反复地校准102以捕获钻柱(即底部钻具组件)的转向性能模型。例如可按照建造速率和转弯速率、和/或方位角和倾斜度(例如建造速率(f)和转弯速率(g)函数的积分)产生估算104的响应，所述方位角和倾斜度可被进一步积分以提供位置。如果用于一组工具设定的该估算104的响应对于相应于这些工具设定的间隔相对于实际响应(如由传感器测量的)118具有最小的期望差异，那么转向性能模型可视为产生准确的预计。如果估算104的和实际118的位置和取向比使用者和/或控制器期望的差异具有更大的差异，那么就有必要更新模型参数(MP)的至少一个。这就是动态校准原理。
[0035]校准102比较已知值和从转向性能模型估算的值，并且最小化这两个值之间的任何差别。所述最小化可在两个点之间、或者在任何多个点之间发生以产生最佳拟合模型。在转向性能模型已被校准使得将底部钻具组件的性能描述为令使用者(或者控制器)满意的水平，那么模型就可用于“早于”实际数据生成钻柱的建造速率和转弯速率的预测，例如，早于一般滞后的方向和倾斜度(D&I)传感器的实际方位角和倾斜度数据。
[0036]类似地，在相应于实际位置和取向的数据组成为可用的之前和/或在利用最新的数据组118校准102转向性能模型之前，转向性能模型可产生对BHA的位置和取向(例如在某一深度处的方位角和倾斜度)的估算。对底部钻具组件的性能、位置和/或取向(例如方位角和倾斜度)的估算或预测104可以在传感器的位置处，或者甚至进一步在钻头的前方或前面进行估算，因为传感器与钻头的距离一般是已知的。
[0037]因为包括钻具设定(DTS)和钻井参数(DP)的当前工具设定(TS)一般是已知的，例如在实时中，因此通过利用在先前的校准102中确定的这些工具设定和模型参数推知井中某一点(例如时间和/或深度)的转向性能模型，可以估算建造速率和转弯速率(或者由积分确定的底部钻具组件的位置和/或取向)，这将在下文详细描述。当钻柱继续钻探时，最后，在发生预测时或发生预测后将接收优选包括来自D&I传感器组件的底部钻具组件的倾斜度和方位角测量的数据组。数据组可包括实际的倾斜度和方位角测量，其对应于由模型为相应的井的区段形成的估算的倾斜度和方位角。
[0038]然后实际的数据点可与估算的数据点104相比较以再校准模型102。校准可包括最小平方法、最小均方法、和/或曲线拟合；然而，可以使用用于将数学函数拟合到数据组的任何数学优化技术。对使用传统的线性回归算法估算函数f和/或g的简化允许通过利用在钻井过程期间取得的附加数据组重新估算模型参数(MP)以对模型校准或再校准。这些数据组可包括单变量，其相对于在线性回归算法中估算的响应变量(例如工具设定)一般称作“误差”。在需要为底部钻具组件的性能产生期望的函数拟合时，函数f和g可具有相同组的模型参数(MP)或不同组的模型参数。在校准步骤102期间生成或调整的模型参数(MP)可利用在函数f和/或g中用于产生估算的位置和取向104，并且如下所述，用于通过反向应用程序112确定一组推荐的工具设定114。线性回归算法不限制合成的函数是直线；术语线性仅仅指的是解释变量的响应是方程的估算参数的线性函数。
[0039]转向性能模型，更具体地，转向性能模型的反向应用程序112，也可用于为地面设备和/或钻具产生一组推荐的工具设定114(例如指令)以实现校正动作。上述是自动钻井操作的概括图示。使底部钻具组件的转向自动化的转向应用程序100可利用这种转向性能模型来产生对钻井的未来预测，例如未来的(例如估算的)取向和位置104。可以利用控制器来完成所述方法的任何步骤。
[0040]在图2A中可以看到实际和估算的倾斜度与钻眼深度的关系曲线图，在图2B中可以看到实际和估算的方位角与钻眼深度的关系曲线图。图2A和2B还图示出转向性能模型的一个实例的“最佳拟合”性质。因为实际的倾斜度和方位角测量118一般是传感器组件的一部分，所以测量118可用于校准102转向性能模型。更具体地，当工具设定114(TS)、地层(F)、底部钻具组件的几何形状(G)、和/或对应于形成估算104的时间间隔的实际响应118(例如位置或取向(P))变为可用的时候，模型参数(MP)可被校准102以使函数f和/或g拟合到上述数据，例如，在校准步骤102中可以为井的某一区段求出模型参数(MP)。例如，函数可被积分以产生估算的取向和位置，如参照图1B进一步所述，或者，因为对于前一点(例如图3中的点122)来说，从D&I数据118得知倾斜度的实际读数，因此在后一点(例如图3中的点124)处可以计算估算的倾斜度，因为可以由积分的建造速率方程用一组已知的工具设定(TS)产生前一点(例如图3中的点122)和后一点(例如图3中的点124)之间的估算的倾斜度变化。这可类似地实现用于方位角读数和转弯速率方程。
[0041]在转向性能模型被校准或训练到期望的准确度水平后，所述模型就可用于形成第二估算或预测。第二估算“早于”测量井的倾斜度和方位角的井底传感器(D&I传感器组件)进行外推。因此，例如在所关心的量被实际测量之前和/或在所关心的量被用于校准102转向性能模型之前，转向性能模型生成所关心的量的估算或预测。
[0042]更具体地，已经用于钻井的钻井参数(DP)和工具设定(TS)的值到此为止一般是已知的(即，一直到正在确定估算的点)。这些工具设定114(DP和DTS)可用作校准的转向性能模型的输入量以估算在底部钻具组件处发生了什么，而不用等待传感器的肯定确认例如位置和取向)。由于很长的传送时间，数据可能滞后，使得在落后钻头的实时位置多达30-40米的时刻(例如当前时刻)接收位置和取向数据。上述这种转向性能模型可以避免由延迟的测量引起的问题。
[0043]另外，预测104(例如对底部钻具组件的位置和取向的预测)可以与先有的钻井计划106相比较，并且，如果必要，可以确定并代表性地实施校正动作(例如期望的响应)110。校正动作110可由控制器108确定，或者更具体地，由轨迹控制器确定。校正动作110可以使得：如果钻探的物体符合所关心的目标，那么钻井的实际轨迹沿钻井计划的计划轨迹而行，这样，所述井可重新对准钻井计划106。
[0044]如本领域所知，提供钻井计划106，所述钻井计划106可包括但不限于：目标区域、躲避区域、用于钻井的几何形状或轨迹的任何其它方面。由转向性能模型产生的估算的位置和取向104然后可以与钻井计划106比较，例如，将在某一深度或深度间隔的估算的倾斜度和方位角104与在所述深度或深度间隔的钻井计划的倾斜度和方位角相比较。该比较步骤优选由控制器108或其它自动处理器完成。如果井的估算位置和取向104以视为不可接受的水平(例如使用者设定的最大偏离水平)偏离钻井计划106，那么控制器108就可以确定校正动作110。
[0045]控制器108确定需要将图3中的实际轨迹118与计划106对准的任何校正，或者满足任何其它要求。例如，如果井已经处在产油气带(即，含有石油或天然气的地层)中，那么钻探物体就可以停留在产油气带中而不是严格坚持预定的几何计划。因此，控制器产生的校正动作110可由许多不同的要求来支配，而不是简单地由沿钻井计划106而行的需求来支配。在图1A所示的实例中，控制器而非人工定向的钻工提出了这种决策。
[0046]如果当前的工具设定114产生位于钻井计划106的可接受范围内的估算的钻头位置和取向104，那么期望的响应110(例如校正动作)可以用当前组的工具设定114继续钻井。
[0047]然而，如果控制器108确定校正动作110是适当的，那么控制器108可以计算需要将钻柱的当前轨迹118与钻井计划106轨迹对准的校正动作110。在将建造速率方程和转弯速率方程用作转向性能模型的一个实例中，校正动作(例如，期望的底部钻具组件的响应)110可以输出为期望的建造速率(BR)和转弯速率(TR)。更具体地，控制器108将实际轨迹与期望的轨迹(例如钻井计划106)相比较，并且可以得出将实际钻井带回到计划106上的路线。该校正动作110可受到附加约束的影响，例如总变化的度数或轨迹的平滑度或者校正动作110不允许实际的井穿透使用者限定的目标或边界等。
[0048]如果由钻具期望的校正动作110是已知的，那么可以确定待发送到钻具116以获得该期望响应的指令(例如工具设定114)。确定工具设定114的难点可能大多在于钻井过程受到许多不确定性的影响(不均匀的地层、影响钻具的转向性能的外界干扰、信号噪声等)。这些不确定性的表现在于：钻柱可按照命令朝确定方向钻探，但实际结果却显著不同。因此，所述方法可提供适当的一组会产生期望响应的推荐的工具设定114。这可以使用本公开的不同方面来实现，或者更具体地，使用转向性能模型112的反向应用程序。
[0049]一旦已经获得用于钻具的适当的工具设定114，钻具就能向前钻探，并且新数据118可变为可用的。此时或者随后，新数据(例如实际响应)118可用来重复先前描述的过程以校准102转向性能模型，这在下文进一步详细地描述。本发明的任一步骤或所有步骤都可用控制器来实现。
[0050]因为可以在井的某一间隔范围内按照推荐的建造速率(BR)和转弯速率(TR)确定期望的校正动作110，这些速率可变换为一组推荐的工具设定。在一个实例中，通过使用早先校准的转向性能模型的反向应用程序112完成对该组推荐的工具设定(例如，新的工具设定)的确定。给定随后的一组钻井参数(DP)(钻压、泥浆流动等)和/或钻具设定(DTS)(转向比、工具面方位角等)的工具设定，转向性能模型的正向应用程序104分解出用随后的该组工具设定获得的井底钻具组件的估算的建造速率和转弯速率，所述估算的建造速率和转弯速率可提供估算的位置和取向。因此生成对钻井的预测。从井的前一点开始，反向应用程序112可用于计算必要的工具设定(TS)或所述工具设定的变化，需要所述工具设定或所述工具设定的变化以便在将来的点获得底部钻具组件的期望的位置和取向(例如期望的响应110)。这样，可以用该组推荐的工具设定114校正估算的位置及取向104和钻井计划106之间的不希望的差异。
[0051]在反向应用程序112提供推荐的工具设定114以根据需要校正差异后，工具设定114就可被输出。所述输出可以是可视的或其它的显示，或者可以是向钻柱的控制装置的自动传送，如本领域所知的那样。在新数据的接收和工具设定的输出之间可以暂停钻探，或者所述钻探可以在该迭代过程期间是连续的。在工具设定变为推荐的一组工具设定114后，钻探一般继续直到接收到新数据组(例如，实际的位置和取向数据118)为止。校准模型102、产生估算的位置和取向104、用控制器108比较估算值和钻井计划106、确定校正动作110(如果需要)、并使用先前校准102的转向性能模型的反向应用程序112产生一组推荐的工具设定114的迭代过程可以在新数据变为可用的时候或者在需要进一步校准模型的时候全部重复进行。可以用控制器全部或部分地执行这样的转向应用程序100。
[0052]在钻井操作受到外界干扰时可能引起新出现的问题，一般称作转向事件。转向事件是使底部钻具组件以不同于先前运转状态的方式运转的任何事件。转向事件可由外界因素(例如，地层变化)或者由工具设定的使用者或其它控制器引起。根据测量的数据校准转向性能模型(例如函数f和g)以紧密地逼近任何变化，以便调整适当的模型参数(MP)。例如，在覆盖100米的区间内使用函数f和g时，可能获得很差的拟合，例如，因为已经发生了转向事件并且不能在整个区间内拟合单个函数。替代地，转向性能模型可包括子区间内的附加函数f和g以更紧密地逼近底部钻具组件的运转状态。通常，这通过确认转向事件发生的最可能的深度并在所述事件前后的子区间上拟合不同形式的函数f和g来完成。这也可以用控制器来完成。
[0053]除了调整模型参数之外，寻找转向事件以及选择事件前和/或后的函数f和g可以是最小化拟合误差的迭代校准过程的一部分。转向性能模型可以在每个候选事件前和/或后输入方程f和/或g的不同形式以及模型参数的不同变型，直到用于该转向事件的转向性能模型令人满意地与观测的(测量的)数据118相配。一旦成功地完成上述步骤，选定的函数f和/或g可用于生成预测104和/或工具设定114，如上文所述。
[0054]图3是钻井计划106的一个实例的示意图。图3示出在目标深度处，倾斜度(I钻头)不匹配钻井计划在目标(I目标)处的倾斜度。井120已经偏离了钻井计划106，因此由控制器108确定校正动作(虚线所示)。
[0055]现在参照图3描述对所述方法的一个实例的使用。尽管可以使用数据表，但图3图解地示出井的倾斜度与深度的关系曲线，(例如，在每个点处的线斜率是建造速率)。下述方法可类似地适用于使用转弯速率方程的方位角测量等。
[0056]提供了建造速率和/或转弯速率方程，所述方程可包括对模型参数的最佳推测或包括在先前校准中计算的模型参数。在下述实例中，假定来自D&I传感器的实际的方位角和倾斜度数据组118已经被一直接收至图3上标注为122的点。点122及其以上可称作第一深度区间。用于产生井眼120直到点122的工具设定114(TS 1)(例如，工具面方位角等)是已知的。在一些测量不可用的情况下也可以使用最佳估算。
[0057]因为工具设定(TS1)是已知的，并且倾斜度、方位角和位置的数据组(可以变换为建造速率和转弯速率)是已知的，通过将工具设定(TS1)输入建造速率和/或转弯速率方程中并调整模型参数以对实际的倾斜度和方位角数据组产生建造速率和/或转弯速率方程的期望拟合，可以校准建造速率和转弯速率方程。
[0058]如本领域普通技术人员所知，通过对方程实施数学积分也可以校准建造速率和/或转弯速率方程。参照图3，例如，假定钻头(或者底部钻具组件的传感器)位于点124处，并且直到点122的方位角和倾斜度数据组118以及用于钻探井眼120的相应区段直到点122的工具设定(TS1)是已知的，那么在第一深度区间内(即，点122及以上)求建造速率方程的积分将产生第一深度区间内的估算的倾斜度。例如图2所示，由积分产生的估算的倾斜度数据组可以与由D&I传感器提供的实际的倾斜度数据组118相比较，并且根据需要调整模型参数(MP)以最小化所述两个数据组之间的差异直至点122。当进一步的方位角和倾斜度数据变为可用的时候可以重复所述计算。转向性能模型及其校准可包括用于整个钻井的单个建造速率方程和/或转弯速率方程，或者如上所述关于转向事件，包括建造速率方程和/或转弯速率方程的不同形式以拟合钻井的子区间，从而与D&I数据118最佳地拟合。
[0059]校准102的建造速率方程和/或转弯速率方程可以用于生成对底部钻具组件的位置和取向(例如方位角和倾斜度)的估算或预测104。例如，如果钻头(或者底部钻具组件的传感器)位于点124处，那么在点122和124之间使用的工具设定(TS2)将是已知的，尽管这些点之间的D&I数据可能由于例如滞后而未知。这些工具设定(TS2)可被输入到建造速率和/或转弯速率方程的校准形式中，从而为第二深度区间(在点122和124之间)产生估算的建造速率和估算的转弯速率。注意，点122处的实际的方位角和倾斜度可以是已知的。如上所述，可以在第二深度区间内(即，点122和124之间)求校准的建造速率方程和/或转弯速率方程的积分，从而为第二深度区间产生估算的方位角和倾斜度数据组。
[0060]如本领域所知，在图1A和图3中的钻井计划106可以是转弯速率和建造速率的形式(例如在第二深度区间内)，或者是方位角(例如转弯速率的积分)与深度的关系曲线和/或倾斜度(例如建造速率的积分)与深度的关系曲线的形式。如果钻井计划106是后一形式，那么转弯速率和建造速率方程的积分形式可用于为第二深度区间产生估算的方位角和倾斜度数据组。然后例如用控制器108可将钻井计划106与由校准的转向性能模型形成的估算的位置和取向进行比较。
[0061]控制器108可以确定校正动作110以校正从钻井计划106的任何不希望的偏离。控制器108可以按目标定位的形式或者按照希望的建造速率和转弯速率形成校正动作110以校正不希望的偏离，但是并不局限于此。更具体地，控制器108可以比较实际轨迹和期望轨迹(例如钻井计划106)，并且可以得出平滑的路线以将实际的钻井带回到计划106上。这个校正动作110可能受到附加约束的影响，例如总变化的度数或轨迹的平滑度或者校正动作110不允许实际的井穿透使用者限定的目标或边界等。例如，一旦在井的某一间隔(例如装进井眼的管道的附加长度)内按照建造速率和转弯速率形成校正动作110，则所述校正动作110就可以变换为适当的工具设定(TS)114。可以用控制器实现校正动作110的变换。使用校准的转向性能模型102的反向应用程序可以将校正动作110变换为工具设定114(例如图3中的TS3)。更具体地，因为校正动作110(例如，点124和点124之前的点之间的井的限定区间内的建造速率和转弯速率)、底部钻具组件的实际的位置和取向(例如图3中的点122)以及模型参数(MP)是已知的，因此可以求解建造速率方程和转弯速率方程以产生限定区间内的工具设定(TS3)以获得校正动作110。
[0062]在接收相应于第二深度区间(即点122和124之间)的方位角和倾斜度数据组时，所述模型可被进一步校准，例如，形成模型参数的迭代搜索过程和/或建造速率和转弯速率方程。该实际的第二方位角和倾斜度数据组可以与将第二组工具设定输入校准的转向性能模型中产生的估算的方位角和倾斜度数据组进行比较，并且最小化所述两个数据组之间的差异以进一步校准所述模型。该校准可包括调整模型参数和/或增加建造速率或转弯速率方程的新的形式。这种进一步校准的转向性能模型就可用于形成在点124之后的点处对底部钻具组件的预测，工具设定对于所述点124是已知的。类似地，校准可以是累积的，并且包括将全部实际的第一和第二方位角和倾斜度数据组(例如点124及其以上)与将第一(TS1)和第二(TS2)组工具设定输入校准的转向性能模型中产生的全部估算的方位角和倾斜度数据组进行比较，并且最小化所述两个数据组之间的差异以进一步校准所述模型。校准的井的间隔可取决于模型的拟合，例如，用以产生对钻探的井眼的最佳拟合的多个方程和/或不同组的模型参数。
[0063]图1B绘制了控制钻柱的轨迹的另一实例方法的流程图。在该实例中，转向性能模型可包括分别用于建造速率和转弯速率的如上所述的两个数学函数f和g。可以使用线性回归算法估算方程f和/或g。转向性能模型自身可以是数字模型，例如软件，或者更具体地，是电子数据表。在该实例中，转向性能模型被反复地训练以模仿BHA的性能。所述方法可以使用静态D&I数据之间的其它数据，而且将钻井复杂度降低为最小量的模型参数，例如急转能力、工具面能力、下降趋势和游动趋势。所述模型可从模型参数的最佳估算开始，或者在最初求解出所述模型参数。
[0064]在图1B中，以单元130开始，形成可用的新测量，这样可以开始迭代。在该实例中，测量可包括D&I数据组，所述D&I数据组可包括实际的方位角、倾斜度和位置，例如底部钻具组件的位置。任选地，如本领域普通技术人员所知，原始数据可被过滤132，从而为钻井的第一点或第一区间产生实际的倾斜度和方位角数据组。因为建造速率(BR)是倾斜度变化与深度的关系曲线，并且转弯速率(TR)是方位角变化与深度的关系曲线，因此实际的倾斜度和方位角数据组132可用来产生建造速率和转弯速率134。如果实际的倾斜度和方位角数据组132是用于单个点的，那么在先前点处的倾斜度和方位角测量可用于计算在所述两点之间的实际的建造速率和转弯速率。如果实际的倾斜度和方位角数据组132是用于井的一段间隔的，那么倾斜度和方位角数据132可用于计算该间隔内的实际的建造速率和转弯速率134。
[0065]因为实际的建造速率和转弯速率对应于已经钻过的井的区段，可称作TSn的用于钻井的工具设定一般是已知的。通过将工具设定(例如那些用于钻探对应于实际的建造速率和转弯速率的井的区段的工具设定)输入建造速率和转弯速率方程中以产生用于所述井的区段的估算的建造速率和估算的转弯速率，可以训练或校准136图1B中的转向性能模型。然后模型参数(MP)可被调整以最小化实际的建造速率和转弯速率与估算的建造速率和转弯速率之间的任何不希望的差异。该校准可以是一般的“最佳拟合”操作。
[0066]然后校准136的转向性能模型可以用于产生对底部钻具组件的预测。更具体地，由于D&I数据可以滞后或者被有意地延迟，从校准的上一点到下一点所使用的第二组工具设定(TSn+1)一般是已知的。如单元138所示，第二组工具设定可以输入到校准136的建造速率和转弯速率方程中以产生相应于用所述第二组工具设定钻过的井的区段的估算的第二建造速率和转弯速率。因为建造速率(BR)是在一段间隔内的倾斜度变化，因此建造速率方程f的积分产生用于该间隔的估算的倾斜度。深度间隔可以指的是插入到地面中的管道的长度，并且不限于垂直位移。类似地，转弯速率(TR)是在一段间隔内的方位角变化的比率，因此在该间隔内求转弯速率方程g的积分产生用于该间隔的估算的方位角。因此建造速率和转弯速率方程的第一积分140产生用于积分区间的估算的方位角和倾斜度数据组。替代性地或者附加地，建造速率和转弯速率方程的第二积分142可产生底部钻具组件的估算的位置。例如，在某一区间内可以求步骤140中产生的估算的倾斜度和方位角的积分，从而产生相应于该区间的底部钻具组件的估算的位置。
[0067]因此可以通过求校准136的建造速率和转弯速率方程的积分来计算估算的方位角和倾斜度以及估算的位置。由校准的建造速率和转弯速率方程确定的估算的建造速率、转弯速率、方位角、倾斜度、位置或其任何组合可以和钻井计划144进行比较以产生校正动作。在一个实例中，钻井计划依据的是期望或目标倾斜度、方位角和位置。如果在井的区段内的估算的井的方位角、倾斜度和位置(例如预测)已经偏离了钻井计划，例如，偏离了容许偏差的设定水平，那么如单元144中，可以确定使井回到计划上的校正动作。在一个实例中，按照建造速率和转弯速率输出校正动作144以例如在某些将来的点使期望的钻井计划和估算的钻井对准。
[0068]如果校正动作输出为建造速率和转弯速率，那么使用校准的转向性能模型的反向应用程序146可以将所述速率可变换为推荐的工具设定。在上述步骤138中，已知的工具设定被输入到校准的转向性能模型中以产生估算的建造和转弯速率。然而，在步骤146中，希望对准井和钻井计划的期望的建造速率和转弯速率被输入到校准的转向性能模型中，并且获得所述建造速率和转弯速率的工具设定被返回。然后这些推荐的工具设定可用来钻井。如果要求到达目标148的进一步钻井，那么就可以迭代地校准模型。当对应于用该组推荐的工具设定钻过的井的区段的D&I数据可用时，可以过滤132所述数据，可以确定134对应于该组推荐的工具设定的间隔的实际的建造速率和转弯速率，并且通过将推荐的工具设定(例如那些用于钻探对应于实际的建造速率和转弯速率的井的区段的工具设定)输入到校准的建造速率和转弯速率方程中以产生用于井的所述区段的估算的建造速率和估算的转弯速率进一步校准136所述模型。然后模型参数(MP)可被调整以最小化实际的建造速率和转弯速率与估算的建造速率和转弯速率之间的任何不希望的差异。该进一步的校准可以是一般的“最佳拟合”操作。如本领域所知，所述校准可以用于上一数据点以上的整个井，或者可以为井的不连续间隔进行校准。
[0069]图4是根据一个实例过滤原始数据的方法132A的流程图。例如，图4中的步骤132A可被包括作为图1B中的步骤132。过滤数据可包括提供具有三条轴线的坐标系，所述三条轴线可以是真实垂直深度(TVD)、北-南和东-西轴线152。然后方位角和倾斜度数据组可被分成具有三个分量的单位向量并将这些单位向量投影到坐标系154上，所述三个分量可以是真实垂直深度(TVD)、北-南和东-西分量。附加的方位角和倾斜度数据读数可被投影到坐标系的三条轴线上。然后可以将数学函数拟合(例如最佳拟合)到分量156。拟合步骤156可以将数学函数拟合到每个独立分量组，例如，TVD分量与深度的关系曲线、北-南分量与深度的关系曲线、以及东-西分量与深度的关系曲线。方位角和倾斜度数据组的原始分量可由在该深度处拟合的函数产生的值替换，所述深度可以是形成的钻孔的总长，所述总长可以不同于TVD。然后在某一深度处产生的用于三个分量的拟合函数可以组合以在该深度158处形成过滤的(例如拟合的)方位角和倾斜度数据读数。
[0070]图5是根据一个实例从过滤的原始数据产生建造速率和转弯速率的方法134A的流程图。例如，图5中的步骤134A可被包括作为图1B中的步骤134。为了产生实际的建造速率值和实际的转弯速率值，可以提供(例如在多个深度处提供)过滤的单位(例如正切)向量，例如具有真实垂直深度(TVD)、北-南和东-西分量的单位向量。在每个测量点(可在先前的步骤132或132A中产生)使用过滤的单位(例如正切)向量可以计算160两个连续测量点之间的每个间隔中间的曲率向量。曲率向量是单位(例如正切)向量的导数。过滤的建造曲率和过滤的转弯曲率162(关心的量)是在先前步骤160中计算的曲率向量的两个分量(三个分量中的两个)。
[0071]图6是根据一个实例训练转向模型的方法136A的流程图。例如，图6中的步骤136A可被包括作为图1B中的步骤。训练转向模型可包括产生一组最佳的模型参数(例如未知量)。
[0072]训练136A可包括将对应于实际建造速率值和/或实际转弯速率值的井的区段的工具设定(例如TSn)输入到建造和/或转弯速率方程中以产生用于所述井的区段的估算的建造速率值和估算的转弯速率值164，所述方程具有估算的或预先计算的一组模型参数(MP)。然后，估算的建造速率和估算的转弯速率164可以与所述井的区段的实际的建造速率和实际的转弯速率166进行比较。因为用于所述井的区段的估算的转弯和建造速率值以及实际的转弯和建造速率值现在是已知的，因此通过比较实际值和估算值，例如通过标准的误差平方和(SSE)，可以确定模型的拟合。如果实际的和估算的建造和转弯速率值之间的SSE差值不超过期望值168，那么当前的模型参数可用于再一次迭代，例如，用于用下一组工具设定钻井的下一区段。如果实际的和估算的建造和转弯速率值之间的差值超过期望值(也是168)并因此被视为是不可接受的，那么模型参数可被调整以提供估算的建造和转弯速率值对实际的建造和转弯速率值的最佳拟合。例如，模型参数可被调整以最小化实际值和估算值之间的误差平方和(SSE)。当为井的区段最小化SSE时，接受模型的未知参数为最佳的一组模型参数。模型参数可以是最小化过滤的建造/转弯曲率(例如在先前步骤134A中产生)和模型的建造/转弯曲率(由建造和转弯速率方程产生)之间的误差平方和(SSE)的一组值。当SSE被最小化时，可以说所述模型(例如，具有相应组的模型参数的建造和转弯速率方程)已经捕获了BHA的转向性能。
[0073]可以独立地或组合地使用在这里提供的方法和技术以控制定向井的轨迹。这些方法中的任何方法都可以组合以进一步增加控制。已经公开了许多实例及其替代方案。虽然上述公开包括了由本发明人想到的用于实现本发明的最佳方式，但是并未公开所有可能的替代方案。基于所述原因，本发明的范围和限制并不局限于上述公开，而是由所附的权利要求限定和解释。

Claims (19)

1.一种控制钻柱的轨迹的方法，包括：
提供具有建造速率方程和转弯速率方程的转向性能模型；
通过最小化由第一组工具设定产生的底部钻具组件的实际建造速率、实际转弯速率与将所述第一组工具设定输入到所述转向性能模型中所产生的估算的第一建造速率、估算的第一转弯速率之间的任何差异以校准所述转向性能模型；
通过将第二组工具设定输入到校准的转向性能模型中以确定所述底部钻具组件的估算的位置以及估算的方位角和倾斜度数据组；
将所述估算的位置、所述估算的方位角和倾斜度数据组与钻井计划进行比较，从而确定由此产生的底部钻具组件的任何偏斜；以及
确定校正动作以校正所述任何偏斜。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述第二组工具设定包括所述第一组工具设定。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：还包括为所述钻柱的控制装置自动地产生信号以完成所述校正动作和将所述校正动作传送给钻工以允许手动调整钻井过程中的至少一个。
4.一种控制钻柱的轨迹的方法，包括：
提供具有建造速率方程和转弯速率方程的转向性能模型；
通过最小化由第一组工具设定产生的底部钻具组件的实际建造速率、实际转弯速率与将所述第一组工具设定输入到所述转向性能模型中所产生的估算的第一建造速率、估算的第一转弯速率之间的任何差异以在第一间隔校准所述转向性能模型；
通过将随后的第二组工具设定输入到校准的转向性能模型中以在第二间隔确定估算的第二建造速率和估算的第二转弯速率；
将所述估算的第二建造速率和所述估算的第二转弯速率与钻井计划进行比较，从而确定由此产生的所述底部钻具组件的任何偏斜；以及
确定控制器的校正动作以校正所述任何偏斜。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：还包括：在所述第二间隔内求估算的第二建造速率和估算的第二转弯速率的积分，从而为所述第二间隔产生估算的方位角和倾斜度数据组；
在所述第二间隔内求所述估算的方位角和倾斜度数据组的积分，从而产生所述底部钻具组件的估算的位置；以及
将用于所述第二间隔的所述估算的位置以及估算的方位角和倾斜度数据组与所述钻井计划进行比较，从而确定由此产生的所述底部钻具组件的任何偏斜，所述钻井计划包括用于所述第二间隔的期望的位置和期望的方位角和倾斜度数据组。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：使用线性回归算法估算所述建造速率方程和所述转弯速率方程中的至少一个。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：还包括从所述校正动作确定一组推荐的工具设定。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：用所述校准的转向性能模型的反向应用程序确定所述一组推荐的工具设定。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：还包括用所述一组推荐的工具设定钻井。
10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：还包括将所述一组推荐的工具设定自动地传送到所述钻柱的控制装置。
11.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：还包括：
提供由所述随后的第二组工具设定产生的底部钻具组件的实际建造速率和实际转弯速率；以及
通过最小化由所述第一组工具设定和所述随后的第二组工具设定产生的底部钻具组件的实际建造速率及实际转弯速率与将所述第一组工具设定和所述第二组工具设定输入到所述校准的转向性能模型中所产生的估算的第一和第二建造速率及估算的第一和第二转弯速率之间的任何差异以进一步校准所述转向性能模型。
12.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：还包括：
提供由所述随后的第二组工具设定产生的底部钻具组件的实际建造速率和实际转弯速率；以及
通过最小化由所述随后的第二组工具设定产生的底部钻具组件的实际建造速率、实际转弯速率与将所述第二组工具设定输入到所述校准的转向性能模型中所产生的估算的第二建造速率、估算的第二转弯速率之间的任何差异以进一步在第二间隔校准所述转向性能模型。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于：还包括：
通过将随后的第三组工具设定输入到所述进一步校准的转向性能模型中以在第三间隔确定估算的第三建造速率和估算的第三转弯速率；
将所述估算的第三建造速率和估算的第三转弯速率与所述钻井计划进行比较，从而确定由此产生的所述底部钻具组件的任何偏斜；
确定控制器的第二校正动作以校正所述任何偏斜。
14.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：校准步骤还包括调整所述建造速率方程和所述转弯速率方程中的至少一个的模型参数以最小化所述任何差异。
15.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述工具设定选自钻压、泥浆流动速率、钻柱的转速、钻头的转速、工具面方位角、转向比和钻井周期。
16.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述建造速率方程和所述转弯速率方程包括钻井参数、钻具设定、钻柱的位置和取向、地层的性质、底部钻具组件的几何形状以及模型参数中的至少一个。
17.一种控制钻柱的轨迹的方法，包括：
提供具有底部钻具组件的建造速率方程和转弯速率方程的转向性能模型；
为利用第一组工具设定进行钻井的第一间隔提供实际的方位角和倾斜度数据组；
由所述实际的方位角和倾斜度数据组为所述第一间隔确定实际建造速率和实际转弯速率；
通过最小化所述实际建造速率、所述实际转弯速率与将所述第一组工具设定输入到所述转向性能模型中所产生的估算的第一建造速率、估算的第一转弯速率之间的任何差异以校准所述转向性能模型；
用校准的转向性能模型为利用随后的第二组工具设定进行钻井的随后的第二间隔确定估算的第二建造速率和估算的第二转弯速率；
在所述第二间隔内求所述估算的第二建造速率和所述估算的第二转弯速率的积分，从而为所述第二间隔产生估算的第二方位角和倾斜度数据组；
在所述第二间隔内求所述估算的第二方位角和倾斜度数据组的积分，从而产生所述底部钻具组件的估算位置；
用控制器将所述估算的第二建造速率及估算的第二转弯速率、所述估算的第二方位角及倾斜度数据组、和所述估算位置中的至少一个与钻井计划进行比较，从而确定校正动作；以及
用所述控制器从所述校正动作确定一组推荐的工具设定，并确定所述校准的转向性能模型的反向应用程序。
18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于：还包括将所述一组推荐的工具设定自动地传送到所述钻柱的控制装置以完成所述校正动作。
19.根据权利要求17所述的方法，其特征在于：还包括：
为利用所述第二组工具设定进行钻井的所述第二间隔提供实际的方位角和倾斜度数据组；以及
通过最小化所述第一间隔和所述随后的第二间隔的实际建造速率及实际转弯速率与将所述第一组工具设定和所述第二组工具设定输入到所述校准的转向性能模型中所产生的估算的第一和第二建造速率及估算的转弯速率之间的任何差异以进一步校准所述转向性能模型。
CNA2008101285811A 2007-06-29 2008-06-27 自动控制钻井的轨迹的方法 Pending CN101333923A (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US11/770,954 US7957946B2 (en) 2007-06-29 2007-06-29 Method of automatically controlling the trajectory of a drilled well
US11/770954 2007-06-29

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN101333923A true CN101333923A (zh) 2008-12-31

Family

ID=39522721

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CNA2008101285811A Pending CN101333923A (zh) 2007-06-29 2008-06-27 自动控制钻井的轨迹的方法

Country Status (7)

Country Link
US (2) US7957946B2 (zh)
CN (1) CN101333923A (zh)
BR (1) BRPI0803366A2 (zh)
CA (1) CA2635331C (zh)
GB (1) GB2450585B (zh)
MX (1) MX2008006846A (zh)
NO (1) NO20082835L (zh)

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103443657A (zh) * 2011-03-11 2013-12-11 兰德马克绘图国际公司 估计岩层参数的方法和系统
CN104806226A (zh) * 2015-04-30 2015-07-29 北京四利通控制技术股份有限公司 智能钻井专家系统
CN105064917A (zh) * 2015-06-30 2015-11-18 中国石油天然气股份有限公司 一种旋转导向系统及其控制方法
CN105492722A (zh) * 2013-10-11 2016-04-13 哈利伯顿能源服务公司 使用平滑法对钻探路径的控制
CN105899757A (zh) * 2013-12-17 2016-08-24 哈利伯顿能源服务公司 包括钻柱伸长和扭转的估计的钻井模型校准
CN107018672A (zh) * 2014-12-03 2017-08-04 贝克休斯公司 能源行业作业特征化和/或优化
CN107438694A (zh) * 2015-04-29 2017-12-05 哈里伯顿能源服务公司 用于旋转导向钻井系统的无传感器状态估计、扰动估计和模型调适的系统和方法
CN109661502A (zh) * 2016-07-20 2019-04-19 通用电气(Ge)贝克休斯有限责任公司 通过预测钻头游动和井筒螺旋来控制钻头轨迹的方法
CN111279050A (zh) * 2017-09-11 2020-06-12 吉奥奎斯特系统公司 井规划系统
CN117514128A (zh) * 2024-01-08 2024-02-06 山西郎腾信息科技有限公司 一种煤矿井下水平定向智能化钻探控制方法

Families Citing this family (77)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7957946B2 (en) * 2007-06-29 2011-06-07 Schlumberger Technology Corporation Method of automatically controlling the trajectory of a drilled well
US8783382B2 (en) 2009-01-15 2014-07-22 Schlumberger Technology Corporation Directional drilling control devices and methods
US20100185395A1 (en) * 2009-01-22 2010-07-22 Pirovolou Dimitiros K Selecting optimal wellbore trajectory while drilling
US8640790B2 (en) 2009-03-09 2014-02-04 Schlumberger Technology Corporation Apparatus, system and method for motion compensation using wired drill pipe
PL2558673T3 (pl) * 2010-04-12 2020-07-27 Shell Internationale Research Maatschappij B.V. Sposoby i układy do wiercenia
US20120024606A1 (en) * 2010-07-29 2012-02-02 Dimitrios Pirovolou System and method for direction drilling
US9273517B2 (en) 2010-08-19 2016-03-01 Schlumberger Technology Corporation Downhole closed-loop geosteering methodology
US8694257B2 (en) * 2010-08-30 2014-04-08 Schlumberger Technology Corporation Method for determining uncertainty with projected wellbore position and attitude
US9043152B2 (en) * 2011-08-08 2015-05-26 Baker Hughes Incorporated Realtime dogleg severity prediction
GB2498831B (en) 2011-11-20 2014-05-28 Schlumberger Holdings Directional drilling attitude hold controller
US11085283B2 (en) 2011-12-22 2021-08-10 Motive Drilling Technologies, Inc. System and method for surface steerable drilling using tactical tracking
US8210283B1 (en) 2011-12-22 2012-07-03 Hunt Energy Enterprises, L.L.C. System and method for surface steerable drilling
US8596385B2 (en) 2011-12-22 2013-12-03 Hunt Advanced Drilling Technologies, L.L.C. System and method for determining incremental progression between survey points while drilling
US9404356B2 (en) * 2011-12-22 2016-08-02 Motive Drilling Technologies, Inc. System and method for remotely controlled surface steerable drilling
US9297205B2 (en) 2011-12-22 2016-03-29 Hunt Advanced Drilling Technologies, LLC System and method for controlling a drilling path based on drift estimates
CN102536192B (zh) * 2012-03-15 2015-03-25 中国海洋石油总公司 一种井下定向动力钻具工具面动态控制系统及其控制方法
US9970284B2 (en) 2012-08-14 2018-05-15 Schlumberger Technology Corporation Downlink path finding for controlling the trajectory while drilling a well
CN103883251B (zh) * 2013-04-24 2016-04-20 中国石油化工股份有限公司 一种基于旋转导向钻井的水平井方向优先着陆控制方法
US9268053B2 (en) 2013-06-12 2016-02-23 Well Resolutions Technology Apparatus and methods for making azimuthal resistivity measurements
US11180984B2 (en) 2013-08-22 2021-11-23 Halliburton Energy Services, Inc. Drilling methods and systems with automated waypoint or borehole path updates based on survey data corrections
NO347693B1 (en) * 2013-12-06 2024-02-26 Halliburton Energy Services Inc Managing wellbore operations using uncertainty calculations
GB2535927B (en) * 2014-01-24 2020-09-16 Halliburton Energy Services Inc Method and criteria for trajectory control
US10001004B2 (en) * 2014-02-04 2018-06-19 Schlumberger Technology Corporation Closed loop model predictive control of directional drilling attitude
US9428961B2 (en) 2014-06-25 2016-08-30 Motive Drilling Technologies, Inc. Surface steerable drilling system for use with rotary steerable system
US11106185B2 (en) 2014-06-25 2021-08-31 Motive Drilling Technologies, Inc. System and method for surface steerable drilling to provide formation mechanical analysis
US10612307B2 (en) 2014-08-28 2020-04-07 Schlumberger Technology Corporation Method and system for directional drilling
BR112017000971A2 (pt) 2014-09-03 2018-01-16 Halliburton Energy Services Inc ?método e controlador para execução do controle automatizado da trajetória do poço para correção entre um trajeto de trajetória de poço real e um trajeto de trajetória de poço planejado, e, meio legível por computador não transitório?
US10094211B2 (en) * 2014-10-09 2018-10-09 Schlumberger Technology Corporation Methods for estimating wellbore gauge and dogleg severity
US10221627B2 (en) * 2014-10-15 2019-03-05 Schlumberger Technology Corporation Pad in bit articulated rotary steerable system
US10648318B2 (en) 2014-11-10 2020-05-12 Halliburton Energy Services, Inc. Feedback based toolface control system for a rotary steerable drilling tool
CA2963629A1 (en) 2014-11-10 2016-05-19 Halliburton Energy Services, Inc. Gain scheduling based toolface control system for a rotary steerable drilling tool
CA3194485A1 (en) 2014-11-10 2016-05-19 Halliburton Energy Services, Inc. Advanced toolface control system for a rotary steerable drilling tool
US10883355B2 (en) * 2014-11-10 2021-01-05 Halliburton Energy Services, Inc. Nonlinear toolface control system for a rotary steerable drilling tool
US9945222B2 (en) 2014-12-09 2018-04-17 Schlumberger Technology Corporation Closed loop control of drilling curvature
CN104632184A (zh) * 2014-12-26 2015-05-20 四川宏华电气有限责任公司 一种钻机角度精确定位检测和控制系统
GB2547585B (en) * 2014-12-30 2021-05-19 Halliburton Energy Services Inc Systems and methods for estimating forces on a drill bit
US10054917B2 (en) 2014-12-30 2018-08-21 National Oilwell Varco, L.P. Drilling direct control user interface
EP3347201B1 (en) 2015-08-18 2021-09-22 Wisconsin Alumni Research Foundation Release of chlorine dioxide gas from medical device packaging film
US20170122095A1 (en) * 2015-11-03 2017-05-04 Ubiterra Corporation Automated geo-target and geo-hazard notifications for drilling systems
US11151762B2 (en) 2015-11-03 2021-10-19 Ubiterra Corporation Systems and methods for shared visualization and display of drilling information
CN108291426B (zh) 2015-12-01 2021-06-01 斯伦贝谢技术有限公司 钻井曲率的闭环控制
US10626674B2 (en) 2016-02-16 2020-04-21 Xr Lateral Llc Drilling apparatus with extensible pad
CN107201877B (zh) * 2016-03-18 2021-04-27 中国石油化工股份有限公司 一种旋转导向钻井的闭环控制方法及系统
US11473420B2 (en) 2016-05-12 2022-10-18 Magnetic Variation Services, Llc Method of drilling a wellbore to a target
US11933158B2 (en) 2016-09-02 2024-03-19 Motive Drilling Technologies, Inc. System and method for mag ranging drilling control
WO2018084838A1 (en) * 2016-11-02 2018-05-11 Halliburton Energy Services, Inc. Rotary steerable drilling tool and method with independently actuated pads
US10890030B2 (en) * 2016-12-28 2021-01-12 Xr Lateral Llc Method, apparatus by method, and apparatus of guidance positioning members for directional drilling
US11255136B2 (en) 2016-12-28 2022-02-22 Xr Lateral Llc Bottom hole assemblies for directional drilling
WO2018231363A1 (en) * 2017-06-15 2018-12-20 Drillscan France Sas Generating drilling paths using a drill model
WO2019014142A1 (en) 2017-07-12 2019-01-17 Extreme Rock Destruction, LLC LATERALLY ORIENTED CUTTING STRUCTURES
US10830033B2 (en) 2017-08-10 2020-11-10 Motive Drilling Technologies, Inc. Apparatus and methods for uninterrupted drilling
US10584574B2 (en) 2017-08-10 2020-03-10 Motive Drilling Technologies, Inc. Apparatus and methods for automated slide drilling
DK3688279T3 (da) 2017-09-29 2024-03-04 Nat Oilwell Varco Lp Borerigsoftwaresystem til styring af rigudstyr til automatisering af rutineboringsprocesser
US11613983B2 (en) 2018-01-19 2023-03-28 Motive Drilling Technologies, Inc. System and method for analysis and control of drilling mud and additives
US12055028B2 (en) 2018-01-19 2024-08-06 Motive Drilling Technologies, Inc. System and method for well drilling control based on borehole cleaning
US20210263175A1 (en) * 2018-02-02 2021-08-26 Schlumberger Technology Corporation Flexible gradient-based reservoir simulation optimization
WO2020046512A1 (en) * 2018-08-31 2020-03-05 Halliburton Energy Services, Inc. Autonomous directional drilling directional tendency estimation
US10760341B2 (en) * 2018-09-11 2020-09-01 Nabors Lux 2 Sarl Automated steering of a drilling system using a smart bottom hole assembly
WO2020060589A1 (en) * 2018-09-21 2020-03-26 Halliburton Energy Services, Inc. Calibrating a wellbore trajectory model for use in directionally drilling a wellbore in a geologic formation
CN111173450B (zh) * 2018-11-09 2021-08-31 中国石油天然气股份有限公司 一种井丛场井眼轨道设计方法
US11162356B2 (en) 2019-02-05 2021-11-02 Motive Drilling Technologies, Inc. Downhole display
EP3942145A4 (en) 2019-03-18 2022-11-16 Magnetic Variation Services, LLC ORIENTATING A BOREHOLE USING UNADJUSTED STRATIGRAPHIC HEAT MAP
US10590757B1 (en) 2019-04-09 2020-03-17 Erdos Miller, Inc. Measurement while drilling communication scheme
US11946360B2 (en) 2019-05-07 2024-04-02 Magnetic Variation Services, Llc Determining the likelihood and uncertainty of the wellbore being at a particular stratigraphic vertical depth
US11466556B2 (en) 2019-05-17 2022-10-11 Helmerich & Payne, Inc. Stall detection and recovery for mud motors
WO2020263252A1 (en) * 2019-06-26 2020-12-30 Halliburton Energy Services, Inc. Sensor fusion and model calibration for bit attitude prediction
US11396801B2 (en) * 2019-09-12 2022-07-26 Schlumberger Technology Corporation Displaying steering response with uncertainty in a heat map ellipse
US20210103843A1 (en) * 2019-10-04 2021-04-08 Halliburton Energy Services, Inc. Probabilistic model calibration and estimation for drilling steering control
AU2020426033A1 (en) 2020-01-31 2022-06-23 Halliburton Energy Services, Inc. Trajectory control for directional drilling
US20210285297A1 (en) * 2020-03-13 2021-09-16 Baker Hughes Oilfield Operations, Llc Automated geosteering based on a distance to oil-water contact
CN111720113B (zh) * 2020-05-19 2021-12-28 山东大学 一种钻孔形态测量装置及方法
US11913334B2 (en) 2020-05-20 2024-02-27 Halliburton Energy Services, Inc. Downhole controller assisted drilling of a constant curvature in a borehole
US11885212B2 (en) 2021-07-16 2024-01-30 Helmerich & Payne Technologies, Llc Apparatus and methods for controlling drilling
US12116887B2 (en) * 2021-08-04 2024-10-15 Nabors Drilling Technologies Usa, Inc. Methods and apparatus to identify and implement downlink command sequence(s)
GB2623284A (en) * 2021-08-06 2024-04-10 Baker Hughes Oilfield Operations Llc Adaptive trajectory control for automated directional drilling
US12012840B2 (en) 2021-12-29 2024-06-18 Halliburton Energy Services, Inc. Techniques for calibrating borehole propagation model for direction drilling in real time
CN115434637B (zh) * 2022-08-23 2024-09-17 中煤科工西安研究院(集团)有限公司 一种基于分段模糊控制的定向钻孔轨迹控制方法及控制系统

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4794534A (en) * 1985-08-08 1988-12-27 Amoco Corporation Method of drilling a well utilizing predictive simulation with real time data
US4662458A (en) * 1985-10-23 1987-05-05 Nl Industries, Inc. Method and apparatus for bottom hole measurement
US4733733A (en) 1986-02-11 1988-03-29 Nl Industries, Inc. Method of controlling the direction of a drill bit in a borehole
US4804051A (en) * 1987-09-25 1989-02-14 Nl Industries, Inc. Method of predicting and controlling the drilling trajectory in directional wells
US6857486B2 (en) * 2001-08-19 2005-02-22 Smart Drilling And Completion, Inc. High power umbilicals for subterranean electric drilling machines and remotely operated vehicles
DK0857249T3 (da) * 1995-10-23 2006-08-14 Baker Hughes Inc Boreanlæg i lukket slöjfe
US6155357A (en) * 1997-09-23 2000-12-05 Noble Drilling Services, Inc. Method of and system for optimizing rate of penetration in drilling operations
CA2266198A1 (en) * 1998-03-20 1999-09-20 Baker Hughes Incorporated Thruster responsive to drilling parameters
US6101444A (en) 1998-08-21 2000-08-08 Stoner; Michael S. Numerical control unit for wellbore drilling
GB2384567B (en) * 2000-05-26 2004-08-11 Schlumberger Holdings A method for predicting the directional tendency of a drilling assembly in real-time
US6438495B1 (en) * 2000-05-26 2002-08-20 Schlumberger Technology Corporation Method for predicting the directional tendency of a drilling assembly in real-time
CA2357921C (en) 2000-09-29 2007-02-06 Baker Hughes Incorporated Method and apparatus for prediction control in drilling dynamics using neural networks
US6920085B2 (en) * 2001-02-14 2005-07-19 Halliburton Energy Services, Inc. Downlink telemetry system
US7000710B1 (en) * 2002-04-01 2006-02-21 The Charles Machine Works, Inc. Automatic path generation and correction system
US6832515B2 (en) 2002-09-09 2004-12-21 Schlumberger Technology Corporation Method for measuring formation properties with a time-limited formation test
US7548873B2 (en) * 2004-03-17 2009-06-16 Schlumberger Technology Corporation Method system and program storage device for automatically calculating and displaying time and cost data in a well planning system using a Monte Carlo simulation software
US7080460B2 (en) * 2004-06-07 2006-07-25 Pathfinder Energy Sevices, Inc. Determining a borehole azimuth from tool face measurements
GB2415972A (en) * 2004-07-09 2006-01-11 Halliburton Energy Serv Inc Closed loop steerable drilling tool
US20060062081A1 (en) 2004-09-23 2006-03-23 Schlumberger Technology Corporation Methods and systems for compressing sonic log data
US7436914B2 (en) 2005-07-11 2008-10-14 Mediatek Incorporation Methods and apparatus for providing television signals
GB0516589D0 (en) 2005-08-12 2005-09-21 P A C T Engineering Scotland L Wireless control system and method
US8044821B2 (en) 2005-09-12 2011-10-25 Schlumberger Technology Corporation Downhole data transmission apparatus and methods
US7957946B2 (en) * 2007-06-29 2011-06-07 Schlumberger Technology Corporation Method of automatically controlling the trajectory of a drilled well

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103443657A (zh) * 2011-03-11 2013-12-11 兰德马克绘图国际公司 估计岩层参数的方法和系统
CN105492722B (zh) * 2013-10-11 2019-10-18 哈利伯顿能源服务公司 使用平滑法对钻探路径的控制
CN105492722A (zh) * 2013-10-11 2016-04-13 哈利伯顿能源服务公司 使用平滑法对钻探路径的控制
US10975679B2 (en) 2013-12-17 2021-04-13 Halliburton Energy Services, Inc. Drilling modeling calibration, including estimation of drill string stretch and twist
CN105899757A (zh) * 2013-12-17 2016-08-24 哈利伯顿能源服务公司 包括钻柱伸长和扭转的估计的钻井模型校准
CN107018672A (zh) * 2014-12-03 2017-08-04 贝克休斯公司 能源行业作业特征化和/或优化
US11225834B2 (en) 2015-04-29 2022-01-18 Halliburton Energy Services, Inc. Systems and methods for sensorless state estimation, disturbance estimation, and model adaption for rotary steerable drilling systems
CN107438694A (zh) * 2015-04-29 2017-12-05 哈里伯顿能源服务公司 用于旋转导向钻井系统的无传感器状态估计、扰动估计和模型调适的系统和方法
CN104806226A (zh) * 2015-04-30 2015-07-29 北京四利通控制技术股份有限公司 智能钻井专家系统
CN105064917B (zh) * 2015-06-30 2017-09-01 中国石油天然气股份有限公司 一种旋转导向系统及其控制方法
CN105064917A (zh) * 2015-06-30 2015-11-18 中国石油天然气股份有限公司 一种旋转导向系统及其控制方法
CN109661502A (zh) * 2016-07-20 2019-04-19 通用电气(Ge)贝克休斯有限责任公司 通过预测钻头游动和井筒螺旋来控制钻头轨迹的方法
CN109661502B (zh) * 2016-07-20 2022-09-23 通用电气(Ge)贝克休斯有限责任公司 通过预测钻头游动和井筒螺旋来控制钻头轨迹的方法
CN111279050A (zh) * 2017-09-11 2020-06-12 吉奥奎斯特系统公司 井规划系统
CN117514128A (zh) * 2024-01-08 2024-02-06 山西郎腾信息科技有限公司 一种煤矿井下水平定向智能化钻探控制方法
CN117514128B (zh) * 2024-01-08 2024-03-19 山西郎腾信息科技有限公司 一种煤矿井下水平定向智能化钻探控制方法

Also Published As

Publication number Publication date
US7957946B2 (en) 2011-06-07
CA2635331A1 (en) 2008-12-29
NO20082835L (no) 2008-12-30
BRPI0803366A2 (pt) 2009-05-12
CA2635331C (en) 2012-03-20
GB2450585A (en) 2008-12-31
MX2008006846A (es) 2009-03-04
US20110213601A1 (en) 2011-09-01
GB2450585B (en) 2011-07-06
US20090000823A1 (en) 2009-01-01
GB0807750D0 (en) 2008-06-04
US8676558B2 (en) 2014-03-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101333923A (zh) 自动控制钻井的轨迹的方法
CA3051279C (en) Multi-level learning scheme for calibrating wellbore trajectory models for directional drilling
CN103015967B (zh) 为滑动钻井控制井底钻具组合的工具面方向的方法
US11454106B2 (en) Generating drilling paths using a drill model
CN107407143B (zh) 采用多个反馈回路的定向钻井方法和系统
US20120024606A1 (en) System and method for direction drilling
AU2017263539A1 (en) Method of drilling a wellbore to a target
US20130076526A1 (en) System and method for correction of downhole measurements
US11555397B2 (en) Detecting wellpath tortuosity variability and controlling wellbore operations
US20210310347A1 (en) Method for geological steering control through reinforcement learning
Pehlivantürk et al. Path advisory for slide drilling using a nonlinear wellbore propagation model and genetic algorithm
Saavedra Jerez Trajectory Control Optimization Using the RSS Model

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C02 Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001)
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20081231