CN110886606A - 一种随钻特征量辅助的惯性测斜方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种随钻特征量辅助的惯性测斜方法及装置,属于定向钻井领域,解决随钻测量精度问题;方法包括根据随钻测量的惯性数据,测量下井探管运行的钻探位置、钻探速度和井孔姿态信息;通过外部测量的钻杆钻进速度信息和准零速信息获取速度参考信息,三轴地磁数据获取井孔姿态参考信息;将所述钻探速度与所述速度参考信息之差作为速度观测量,井孔姿态信息与井孔姿态参考信息之差作为姿态观测量,输入卡尔曼滤波器进行数据融合和最优估计,输出姿态误差对姿态矩阵进行实时修正;根据修正后的姿态矩阵实时计算井眼轨迹姿态信息。本发明有效解决了测斜误差问题,提高了系统的精度。
Description
技术领域
本发明涉及定向钻井领域,尤其是一种随钻特征量辅助的惯性测斜方法及装置。
背景技术
随钻测量技术(MWD-Measurement while drilling)可在钻井过程中测量所钻井眼的轨迹,表达井眼在地下的空间分布情况。其中,测量井眼轨迹的方法称为测斜方法。
在现有技术中,测斜方法大多采用独立的测斜方法;其中,磁通门式测斜仪器具有结构简单、价格低、性能稳定的优点,但无法实现对有磁性干扰的井孔进行的井眼轨迹测量;机械陀螺与加速度组合的惯性测斜仪器,由于结构复杂、易损坏、抗振性差、漂移大、必须不断用其他信息加以修正等缺陷,无法应用于随钻测斜。组合测斜的方法在钻井工程实践中应用不多,且大多采用事后测井方法,并不适用于随钻测量;并且随钻测量井下仪器并不是完全静止,即使在停钻时刻,由于井下钻井液的流动,保护井壁稳定性,井下钻具依然处于缓慢的蠕动状态,现有的零速修正方法也不适用于随钻测量。
发明内容
鉴于上述的分析,本发明旨在提供一种随钻特征量辅助的惯性测斜方法及装置,解决在长时间钻井作业过程中,随钻对井眼轨迹进行高精度测量的问题。
本发明的目的主要是通过以下技术方案实现的:
本发明公开了一种随钻特征量辅助的惯性测斜方法,包括以下步骤:
根据随钻测量的惯性数据,计算下井探管运行的惯性测斜参数;所述惯性测斜参数包括钻探位置、钻探速度和井孔姿态信息;
通过外部测量获取速度参考信息和井孔姿态参考信息,所述速度参考信息包括钻杆钻进速度信息和零速修正信息;所述井孔姿态参考信息通过随钻测量的惯性数据计算获得;
将所述钻探速度与所述速度参考信息之差作为速度观测量,井孔姿态信息与井孔姿态参考信息之差作为姿态观测量,输入卡尔曼滤波器进行数据融合和最优估计,输出姿态误差对姿态矩阵进行实时修正;
根据修正后的姿态矩阵实时计算井眼轨迹姿态信息。
进一步地,所述卡尔曼滤波器包括15维的状态变量;其中,
δθx,δθy为真实地理坐标系相对于计算地理坐标系之间的误差角;
δh为真实地理坐标系中的深度误差;
ψx,ψy,ψz为载体坐标系相对计算地理坐标系之间的误差角;
进一步地,零速修正信息为根据井下钻具运动空间约束条件,并考虑实际测量中的振动干扰计算的准零速信息;
所述空间约束条件为,在载体坐标系下钻具沿着轴向Y运动,而与Y垂直的横截面上X、Z轴方向的运动速度在钻具载体系中为0。
进一步地,将所述振动干扰等效为白噪声;
进一步地,所述卡尔曼滤波器中根据速度观测量建立的速度量测方程为:
其中,式中,I为3×3单位矩阵,δVi 1为测斜计算坐标系中速度误差;其中,δθi×为真实地理坐标系相对于计算地理坐标系之间的误差角δθi组成的反对称矩阵;Vi n为真实地理坐标系中的钻探速度;为外部测量获取的速度参考信息;
速度量测噪声VV=[υx,υy,υz]T。
进一步地,所述卡尔曼滤波器中根据姿态观测量建立的姿态量测方程为:ZA=HAX+VA;
其中,ZA为姿态观测量;
VA为姿态角测量的量测噪声。
进一步地,所述卡尔曼滤波器的状态转移矩阵,
为测斜计算坐标系中各轴向速度;g为重力加速度;R为地球半径;h为井眼轨迹的垂深,为地球自转角速率;为地理坐标系相对于地球坐标系的角速度;为两角速度矢量和在测斜计算坐标系中各轴方向上的分量,i=x,y,z;分别为加速度计在测斜计算坐标系中各轴向测量值;1/βεx、1/βεy、1/βεz分别为陀螺各轴向随机过程的相关时间;1/β▽x、1/β▽y、1/β▽z分别为加速度计各轴向随机噪声的相关时间;测斜计算坐标系中的姿态矩阵
进一步地,根据修正后的姿态矩阵,获得井眼轨迹姿态信息,采用校正平均角法计算井眼轨迹垂深位移、水平位移、东向位移、北向位移。
本发明还公开了一种随钻特征量辅助的惯性测斜装置,包括MEMS-IMU、三轴MEMS磁通门、钻杆长度计算器和数据处理电路;
所述MEMS-IMU包括三轴MEMS陀螺和三轴MEMS加速度计,用于随钻测量三轴陀螺数据和三轴加速度数据;
所述三轴MEMS磁通门,用于随钻测量三轴地磁数据;
钻杆长度计算器,用于测量在单位时间内钻杆的长度增量;
数据处理电路接收所述MEMS-IMU、三轴MEMS磁通门和钻杆长度计算器的测量数据,用于执行如上所述的随钻特征量辅助的惯性测斜方法,利用卡尔曼滤波修正后的姿态矩阵实时计算井眼轨迹姿态信息。
本发明有益效果如下:
1、将MEMS-IMU、磁通门和钻杆长度信息进行融合,利用卡尔曼滤波技术对井斜角误差、方位角误差、工具面角误差等井眼轨迹参数进行最优估计,用来补偿MEMS-IMU测斜系统随时间快速发散的高度通道以及随积分计算不断积累的速度参数、位置参数,修正姿态矩阵,并根据修正后的姿态矩阵实时计算井眼轨迹姿态信息,从而提高随钻测斜的测量精度;
2、针对井下没有GPS等外部信息,利用井下钻具的运动特征,充分利用钻杆长度信息,井下钻具运动空间约束带来的准零速等作为组合测斜算法的量测信息,从而实现组合测斜;
3、在磁通门和钻杆信息不理想或发生故障情况下,MEMS-IMU可以暂时独立的提供井眼轨迹信息,并用MEMS-IMU数据完成自我修正。因而,提高组合测斜系统的可靠性;
4、在满足同样的精度要求的情况下,加入磁通门、钻杆长度信息、准零速降低了测斜算法对MEMS-IMU的精度要求,大大降低系统成本,并且能够实现长时间高动态钻井作业环境下的实时、高精度测斜功能。
附图说明
附图仅用于示出具体实施例的目的,而并不认为是对本发明的限制,在整个附图中,相同的参考符号表示相同的部件。
图1为本发明实施例一中的三个坐标系关系示意图;
图2为本发明实施例一中的惯性测斜方法流程图;
图3为本发明实施例一中的卡尔曼滤波器原理示意图;
图4为本发明实施例一中的随钻测斜装置安装示意图;
图5为本发明实施例一中的随钻测斜装置的测量原理示意图。
具体实施方式
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例,其中,附图构成本申请一部分,并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理。
实施例一、
首先,对本实施例中涉及到的三个坐标系进行说明:
三个坐标系分别为:
真实地理坐标系n,即当地真实的东北天地理坐标系,也是导航坐标系;
测斜计算坐标系c,是航迹推算获得的计算地理坐标系;
载体坐标系b,是测斜系统载体的右前上坐标系。三个坐标系关系如图1所示:
将东北天地理坐标系oxnynzn作为捷联惯性测斜仪的导航坐标系时,由于测斜系统存在误差,捷联惯性测斜仪计算的经纬度并不等于载体所在实际位置的经纬度。因此为了分析惯性测斜的误差,引入测斜计算坐标系oxcyczc,作为计算机认为的当地地理坐标系,和真实地理坐标系之间有小角度位置误差δθi(i=x,y,z)。载体坐标系oxbybzb与真实地理坐标系oxnynzn之间的角度误差为也是井眼轨迹的姿态角测斜计算坐标系与真实地理坐标系之间的角度关系为ψi(i=x,y,z),三个角度之间的关系为ψi=φi-δθi。
本实施例公开了一种随钻特征量辅助的惯性测斜方法,如图2所示,包括以下步骤:
步骤S1、根据随钻测量的包括三轴陀螺数据和三轴加速度数据的惯性数据,进行惯导机械编排,计算下井探管运行的惯性测斜参数,所述惯性测斜参数包括钻探位置、速度和井孔姿态信息;
具体的,所述惯性数据由随钻测量的MEMS-IMU传感器输出,MEMS-IMU传感器依靠三轴MEMS陀螺测量角速度,三轴MEMS加速度计测量加速度;经过惯导机械编排,计算下井探管运行的惯性测斜参数,所述惯性测斜参数包括钻探位置、速度和井孔姿态信息等测斜参数。
由于,MEMS-IMU传感器存在累积误差,必须不断用其他信息加以修正,因此,需要引入外部测量的参考信息。
步骤S2、通过外部测量获取速度参考信息和井孔姿态参考信息,所述速度参考信息包括钻杆钻进速度信息和零速修正信息;所述井孔姿态参考信息通过随钻测量的三轴地磁数据和三轴加速度数据计算获得;
通过由钻杆长度计算器可测量在时间t内的钻杆钻进的长度增量ΔL;
本实施例适用于井下随钻测量系统,钻具在井下的空间约束条件为,在载体坐标系下钻具沿着轴向Y运动,而与Y垂直的横截面上X、Z方向的运动速度在钻具载体系中为0。但在实际测量中,由于有振动干扰存在,X轴和Z轴的速度不是绝对为零;因此,本实施例在零速修正中采用的零速信息为根据井下钻具运动空间约束条件,并考虑实际测量中的振动干扰计算的准零速信息。
具体的,将所述振动干扰等效为白噪声;则准零速信息为载体坐标系下的钻具轴向X、Z轴的准零速信息式中,υx、υz为载体坐标系下,钻具轴向X、Z轴由于井下振动产生的白噪声; 为钻具轴向X、Z轴叠加了振动白噪声的准零速。
因此,我们可以获得两种外部速度信息作为速度参考信息:准零速信息以及钻杆钻进速度信息,但是都是仪器载体系中的速度信息,由此,在载体坐标系下,外部测量获取的速度参考信息:
具体的,随钻测量的三轴地磁数据由三轴MEMS磁通门测量;
三轴MEMS磁通门测量井底钻具的井斜方位角时,大多采用静态测量方案,由三轴加速度数据结合三轴地磁数据计算钻探井孔姿态的参考信息井斜角α磁、方位角A磁、工具面角γ磁的公式为:
步骤S3、将所述钻探速度与所述速度参考信息之差作为速度观测量,井孔姿态信息与井孔姿态参考信息之差作为姿态观测量,输入卡尔曼滤波器进行数据融合和最优估计,输出姿态误差对姿态矩阵进行实时修正。
具体的包括以下子步骤:
步骤S3-1、建立卡尔曼滤波器的滤波方程
离散线性系统的卡尔曼滤波状态方程和观测方程可表示为
Z(t)=H(t)X(t)+V(t) (5)
式中:X(t)为状态量,Z(t)为量测量,F(t)为状态转移矩阵,H(t)为观测矩阵,G(t)过程噪声转移矩阵,W(t)为过程噪声,V(t)为观测噪声。
进而将状态方程(6)和量测方程(7)离散化可得:
Xk=Φk,k-1Xk-1+Γk-1Wk-1 (6)
Zk=HkXk+Vk (7)
式中,Xk为k时刻的n维状态向量(被估计量),Zk为k时刻的m维量测向量,Φk,k-1为k-1到k时刻的系统一步状态转移矩阵(n×n阶),Hk为k时刻系统量测矩阵(m×n阶),Γk-1为系统噪声矩阵(n×r阶),Wk-1为k-1时刻的系统噪声(r维),Vk为k时刻m维量测噪声。
状态预测估计方程为:
方差预测方程为:
式中,Pk-1为估计的协方差矩阵。Qk-1为系统噪声的方差矩阵。
状态预测估计方程为:
方差迭代方程:
式中,Kk为滤波增益,Rk为量测噪声的方差矩阵。
滤波增益方程为:
初始条件为:
验前统计量为:
E[Wk]=0,Cov[Wk,Wj]=E[WkWj T]=Qkδkj
E[Vk]=0,Cov[Vk,Vj]=E[VkVj T]=Rkδkj
Cov[Wk,Vj]=E[WkVj T]=0
如图3所示,可以看出,卡尔曼滤波器包含两次更新回路与两个滤波回路:时间更新与量测更新,滤波计算回路与增益计算回路。卡尔曼滤波的基本方程:状态一步预测方程、方差预测方程、状态估计方程、估计误差方差方程以及滤波增益方程。卡尔曼滤波器通过迭代运算,实现预测与校正更新估计。
图3中符号说明如下:
为tk-1时刻的状态估计值;是状态的卡尔曼滤波估计;Φk,k-1为tk-1时刻至tk时刻的一步转移阵;Γk-1为系统噪声驱动阵;Hk为量测阵;Rk为量测噪声方差;Qk为系统噪声方差阵;Kk为滤波增益;Zk量测值;Pk-1为估计均方差阵;Pk,k-1一步预测误差方差阵。
步骤S3-2、建立MEMS-IMU的误差模型;
a.MEMS加速度计误差方程
MEMS加速度计零偏的误差模型可用一阶马尔科夫过程模型方程表示:
上述方程中,分别为加速度计X、Y、Z轴向理想值;分别为加速度计X、Y、Z轴向在载体坐标系下的零偏;分别为加速度计X、Y、Z轴向测量值;KAx、KAy、KAz分别为加速度计X、Y、Z轴向刻度因子;δKAx、δKAy、δKAz分别为加速度计X、Y、Z轴向刻度因子误差;Aij为加速度计j轴向偏向i轴向的失准角;W▽x、W▽y、W▽z分别为加速度计X、Y、Z轴向随机噪声;1/β▽x、1/β▽y、1/β▽z分别为加速度计X、Y、Z轴向随机噪声的相关时间;
a.MEMS陀螺误差模型
MEMS陀螺零偏的误差模型可用一阶马尔科夫过程模型方程表示:
上述方程中,分别为X、Y、Z轴向陀螺理想值;分别为陀螺X、Y、Z轴向在载体坐标系下的零偏; 分别为X、Y、Z轴向陀螺测量值;Kgx、Kgy、Kgz分别为陀螺X、Y、Z轴向刻度因子;δKgx、δKgy、δKgz分别为陀螺X、Y、Z轴向刻度因子误差;Mij为陀螺j轴向偏向i轴向的失准角;Wεx、Wεy、Wεz分别为陀螺X、Y、Z轴向随机噪声;1/βεx、1/βεy、1/βεz分别为陀螺X、Y、Z轴向随机过程的相关时间。
步骤S3-3、建立速度、位置、姿态参数的误差方程。
a.姿态误差方程
式中:
ψi为载体坐标系相对于测斜计算坐标系之间的误差角;
δθi为真实地理坐标系相对于测斜计算坐标系之间的误差角;
φi为载体坐标系相对于真实地理坐标系的误差角;即φx为井斜角α的误差;φy为工具面角γ的误差;φz为方位角A的误差;
b.位置误差方程
其中δθi(i=x、y)为当地真实地理坐标系相对于计算地理坐标系之间的误差角,即为角位置误差;h为井眼轨迹的垂深;δh为测斜计算坐标系中的垂深误差;R为地球半径;
Vi c(i=x、y、z)为测斜计算坐标系中各轴向的速度;
δVi 1(i=x、y、z)为测斜计算坐标系中个轴向的速度误差;
c.速度误差方程
其中,
Vi c(i=x、y、z)为测斜计算坐标系中各轴向速度;
δVi 1(i=x、y、z)为测斜计算坐标系中各轴向速度误差;
fi c(i=x、y、z)分别为各轴向加速度计在计算坐标系下的测量值;
g为重力加速度。
步骤S3-4、确定状态变量以及状态方程
a.确定状态方程中的状态量。
由步骤S3-2中的器件误差方程和步骤S3-3中的速度误差方程、位置误差方程、姿态误差方程,确定组合测斜的状态量为:
其中,
δθx,δθy为真实地理坐标系相对于计算地理坐标系之间的误差角;
δh为真实地理坐标系中的深度误差;
ψx,ψy,ψz为载体坐标系相对计算地理坐标系之间的误差角;
W为系统噪声,根据步骤S3-2中MEMS-IMU器件的误差模型,可以确定为
W=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,Wεx,Wεy,Wεz,W▽x,W▽y,W▽z]T (24)
G为系统噪声转移矩阵,G=I15×15。
b.确定状态方程中的状态转移矩阵
根据陀螺误差模型、加速度计误差模型、姿态误差方程、位置误差方程、速度误差方程可以推导得出误差转移矩阵F,具体表示为:
为测斜计算坐标系中各轴向速度;g为重力加速度;R为地球半径;h为井眼轨迹的垂深,为地球自转角速率;为地理坐标系相对于地球坐标系的角速度;i=x,y,z为两角速度矢量和在测斜计算坐标系中各轴方向上的分量;分别为加速度计在测斜计算坐标系中各轴向测量值;1/βεx、1/βεy、1/βεz分别为陀螺各轴向随机过程的相关时间;1/β▽x、1/β▽y、1/β▽z分别为加速度计各轴向随机噪声的相关时间;测斜计算坐标系中的姿态矩阵
步骤S3-5、建立量测量以及量测方程
重写卡尔曼滤波的量测方程Z(t)=H(t)X(t)+V(t),确定量测信息Z,量测转移矩阵H,以及量测噪声V。
a.在卡尔曼滤波器中根据速度观测量建立的速度量测方程
所述卡尔曼滤波器中根据速度观测量建立的速度量测方程为:
其中,式中,I为3×3单位矩阵,δVi1为测斜计算坐标系中速度误差;其中,δθi×为真实地理坐标系相对于计算地理坐标系之间的误差角δθi组成的反对称矩阵;Vi n为真实地理坐标系中的根据惯导数据计算的钻探速度;为外部测量获取的速度参考信息;
则捷联惯导测斜系统和外部速度信息形成的量测矩阵:
速度量测噪声VV=[υx,υy,υz]T。
b.在卡尔曼滤波器中根据姿态观测量建立的姿态量测方程
所述卡尔曼滤波器中根据姿态观测量建立的姿态量测方程为:
其中,ZA为姿态观测量;
VA为姿态角测量的量测噪声。
综上所述,
由随钻特征量辅助的惯性测斜系统的量测方程,重写量测方程为:
Z(t)=H(t)X(t)+V(t);
步骤S3-6、将建立的卡尔曼滤波连续系统进行离散化;
步骤S3-7、将观测到的量测信息输入卡尔曼滤波器进行数据融合,对状态变量进行最优估计,根据估计的状态变量对所述惯性数据及惯性5测斜参数进行在线误差补偿。
具体包括,
用卡尔曼滤波估计的陀螺和加速度计沿载体坐标系三轴方向上的等效漂移和零位进行测量数据补偿;
用卡尔曼滤波估计的速度误差对速度及时修正,得到精度较高的速度信息:Vi n=[I+(δθi×)](Vi c-δVi 1) (29)
用卡尔曼滤波估计的位置误差对测斜计算坐标系中的位置矩阵及时修正补偿:
步骤S4、根据修正后的姿态矩阵实时计算井眼轨迹姿态信息。
倾斜角α:α=sin-1(T23)(32)
优选的,根据校正平均角法获得井眼轨迹信息,垂深增量ΔD、水平位移增量ΔS、东向位移增量ΔE、北向位移增量ΔN。
其中Δα=αk+1-αk,k代表第k个测点,k+1为第k+1个测点,Δα为第k+1与第k个测点之间的井斜角之差值,为第k+1与第k个测点之间的方位角之差值,αc为第k+1与第k个测点之间的井斜角平均值,为第k+1与第k个测点之间的方位角平均值。
则井眼轨迹信息垂深D,水平位移S,东向位移E,北向位移N由以下公式可得:
相比于现有技术,本实施例将MEMS-IMU、磁通门和钻杆长度信息进行融合,利用卡尔曼滤波技术,建立完善的系统误差模型,对井斜角误差、方位角误差、工具面角误差等井眼轨迹参数进行最优估计,用来补偿MEMS-IMU测斜系统随时间快速发散的高度通道以及随积分计算不断积累的速度参数、位置参数,修正姿态矩阵,并根据修正后的姿态矩阵实时计算井眼轨迹姿态信息,从而提高随钻测斜的测量精度。
实施例二、
本实施例公开了一种基于多传感器数据融合的随钻测斜装置,包括MEMS-IMU、三轴MEMS磁通门、钻杆长度计算器和数据处理电路;
所述MEMS-IMU包括三轴MEMS陀螺和三轴MEMS加速度计,用于随钻测量三轴陀螺数据和三轴加速度数据;
所述三轴MEMS磁通门,用于随钻测量三轴地磁数据;
钻杆长度计算器,用于测量在单位时间内钻杆的长度增量;
数据处理电路接收所述MEMS-IMU、三轴MEMS磁通门和钻杆长度计算器的测量数据,用于执行实施例一中所述的随钻特征量辅助的惯性测斜方法,利用卡尔曼滤波修正后的姿态矩阵,采用校正平均角法实时计算井眼轨迹位置信息。具体的随钻测斜装置安装示意图如图4所示,随钻测斜装置的测量原理示意图如图5所示;
优选的,在磁通门和钻杆信息不理想或发生故障情况下,MEMS-IMU可以暂时独立的提供井眼轨迹信息,并用MEMS-IMU数据完成自我修正。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种随钻特征量辅助的惯性测斜方法,其特征在于,包括以下步骤:
根据随钻测量的惯性数据,计算下井探管运行的惯性测斜参数;所述惯性测斜参数包括钻探位置、钻探速度和井孔姿态信息;
通过外部测量获取速度参考信息和井孔姿态参考信息,所述速度参考信息包括钻杆钻进速度信息和零速修正信息;所述井孔姿态参考信息通过随钻测量的惯性数据计算获得;
将所述钻探速度与所述速度参考信息之差作为速度观测量,井孔姿态信息与井孔姿态参考信息之差作为姿态观测量,输入卡尔曼滤波器进行数据融合和最优估计,输出姿态误差对姿态矩阵进行实时修正;
根据修正后的姿态矩阵实时计算井眼轨迹姿态信息。
3.根据权利要求1所述的惯性测斜方法,其特征在于,零速修正信息为根据井下钻具运动空间约束条件,并考虑实际测量中的振动干扰计算的准零速信息;
所述空间约束条件为,在载体坐标系下钻具沿着轴向Y运动,而与Y垂直的横截面上X、Z轴方向的运动速度在钻具载体系中为0。
6.根据权利要求5所述的惯性测斜方法,其特征在于,所述卡尔曼滤波器中根据速度观测量建立的速度量测方程为:
其中,式中,I为3×3单位矩阵,δVi 1为测斜计算坐标系中速度误差;其中,δθi×为真实地理坐标系相对于计算地理坐标系之间的误差角δθi组成的反对称矩阵;Vi n为真实地理坐标系中的钻探速度;为外部测量获取的速度参考信息;
速度量测噪声VV=[υx,υy,υz]T。
9.根据权利要求1所述的惯性测斜方法,其特征在于,根据修正后的姿态矩阵,获得井眼轨迹姿态信息,采用校正平均角法计算井眼轨迹垂深位移、水平位移、东向位移、北向位移。
10.一种随钻特征量辅助的惯性测斜装置,其特征在于,包括MEMS-IMU、三轴MEMS磁通门、钻杆长度计算器和数据处理电路;
所述MEMS-IMU包括三轴MEMS陀螺和三轴MEMS加速度计,用于随钻测量三轴陀螺数据和三轴加速度数据;
所述三轴MEMS磁通门,用于随钻测量三轴地磁数据;
钻杆长度计算器,用于测量在单位时间内钻杆的长度增量;
数据处理电路接收所述MEMS-IMU、三轴MEMS磁通门和钻杆长度计算器的测量数据,用于执行权利要求1-9任一所述的随钻特征量辅助的惯性测斜方法,利用卡尔曼滤波修正后的姿态矩阵实时计算井眼轨迹姿态信息。
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