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ALLGEMEINER STAND DER TECHNIK
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Optische Rechenvorrichtungen, die allgemein auch als „optische Analysevorrichtungen“ bezeichnet werden, können zum Analysieren und Überwachen eines Stoffs in Echtzeit verwendet werden. Optische Rechenvorrichtungen dieser Art verwenden häufig ein optisches Element oder optisches Verarbeitungselement, das mit dem Stoff oder einer Probe davon optisch interagiert, um quantitative und/oder qualitative Werte von einer oder mehreren physikalischen oder chemischen Eigenschaften des Stoffs zu bestimmen. Bei dem optischen Element kann es sich beispielsweise um einen Kern mit integriertem Rechenelement (IRE) handeln, der auch als ein multivariates optisches Element (MOE) bekannt ist, wobei es sich im Wesentlichen um eine auf optischer Interferenz beruhende Vorrichtung handelt, die dazu ausgelegt sein kann, über ein Wellenlängenkontinuum im elektromagnetischen Spektrum vom UV- bis zum mittleren Infrarot(MIR)-Bereich oder einer beliebigen Untergruppe dieses Bereichs hinweg zu arbeiten. Elektromagnetische Strahlung, die optisch mit einem Stoff interagiert, wird von dem IRE-Kern so verändert und verarbeitet, dass sie von einer Erfassungseinrichtung lesbar ist, derart, dass ein Ausgang der Erfassungseinrichtung mit der physikalischen oder chemischen Eigenschaft des analysierten Stoffs korreliert werden kann.
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Ein IRE-Kern beinhaltet in der Regel eine Vielzahl von optischen Schichten, die aus verschiedenen Materialien bestehen, deren Brechungsindex und Größe (z. B. Dicke) von Schicht zu Schicht variieren kann. Eine IRE-Kernauslegung bezieht sich auf die Anzahl und Dicke der jeweiligen Schichten des IRE-Kerns. Die Schichten können strategisch abgeschieden und bemessen sein, so dass sie vorgegebene Anteile elektromagnetischer Strahlung auf unterschiedlichen Wellenlängen durchlassen, die dazu konfiguriert sind, einen Regressionsvektor, der einer bestimmten interessierenden physikalischen oder chemischen Eigenschaft eines Stoffs entspricht, im Wesentlichen nachzuahmen. Entsprechend weist eine übliche IRE-Kernauslegung eine Übertragungsfunktion auf, die in Bezug auf die Wellenlänge gewichtet wird. Auf diese Weise kann die Ausgangslichtintensität von dem IRE-Kern, die an eine Erfassungseinrichtung geleitet wird, mit der interessierenden physikalischen oder chemischen Eigenschaft des Stoffs in Beziehung gesetzt werden.
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Nach der Herstellung und bevor sie untertage eingesetzt wird, muss jede optische Rechenvorrichtung sorgfältig anhand bekannter Referenzfluide hinsichtlich der Temperatur- und Druckbereiche kalibriert werden, mit denen im Feldeinsatz zu rechnen ist. Die kalibrierten optischen Rechenvorrichtungen werden dann als Teil eines Untertagewerkzeugs installiert und erneut getestet, um die optischen Antworten von dem optischen Element zu überprüfen. In einigen Fällen können während der Feldprüfung der optischen Rechenvorrichtung anomale optische Antworten auftreten. Eine anomale optische Antwort besteht im Wesentlichen aus einer optischen Antwort, die im Vergleich zu den Kalibrierungsdaten entweder zu hoch oder zu niedrig ist. Anomalien der optischen Antwort können beispielsweise durch Schäden an einem optischen Element (z. B. einem Lichtfokussierungs- oder Kollimationselement), den Veränderungen bei optischen Befestigungsmaterialien unter der Belastung durch hohe Temperaturen und Drücke verursacht werden. Anomalien der optischen Antwort können sich nach dem Austausch von Teilen während der Wartung des Werkzeugs ergeben, was zu Widersprüchen zwischen optischen Systemkomponenten und Signalverarbeitung zwischen der Werkskalibrierung und der Werkzeuginbetriebnahme führt. Andere Quellen für Anomalien der optischen Antwort können sich aus Montage- und/oder Demontagevariationen der optischen Rechenvorrichtung im Untertagewerkzeug ergeben.
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KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
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Die folgenden Figuren sollen bestimmte Aspekte der vorliegenden Offenbarung veranschaulichen und sind nicht als ausschließliche Ausführungsformen zu betrachten. Der offenbarte Gegenstand kann beträchtlichen Modifikationen, Abänderungen und Äquivalenten in Form und Funktion unterliegen, ohne vom Umfang dieser Offenbarung abzuweichen.
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1 stellt ein Kalibrierungssystem dar, das zum Kalibrieren von einem oder mehreren optische Elementen verwendet werden kann.
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2 stellt einen allgemeinen Transformationsmodellrahmen dar.
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3 zeigt eine hierarchische Struktur für Rücktransformationsmodelle.
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4A–4D sind grafische Darstellungen, die normierte optische Signalantworten zwischen Sensorradkalibrierungsdaten und Werkzeugvalidierungsdaten vergleichen.
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5A und 5B sind Datentabellen mit weiteren Testreferenzfluiden zusätzlich zu denjenigen, die in den Darstellungen von 4A–4D gezeigt sind.
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6 ist ein schematisches Ablaufdiagramm eines Verfahrens zur optischen Sensordiagnose durch modellbasierte Werkzeugvalidierungsprüfung.
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7A–7D sind Darstellungen, die relative Vorhersagevariationen von Kandidatenmodellen mit unterschiedlicher Anzahl von Kanaleingängen von demselben optischen Sensor zeigen.
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8 ist ein Bohrsystem.
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9 ist ein Wireline-System.
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AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
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Die vorliegende Offenbarung betrifft optische Rechenvorrichtungen und insbesondere Systeme und Verfahren zum Kalibrieren optischer Rechenvorrichtungen oder optischer Sensoren, die optische Elemente verwenden.
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Die hier beschriebenen Ausführungsformen stellen neuartige Verfahren zum Erkennen von Anomalien optischer Sensoren auf Grundlage von Antworten optischer Sensoren und der Leistungsmesswerte bereit, die aus der Werkzeugvalidierungsprüfung und Feldprüfung erlangt wurden. Die hier beschriebenen Verfahren verbessern Echtzeit-Softwarevorhersagen anhand der validierten Eingänge optischer Kanäle, die dem optischen Sensor zugeordnet sind. Insbesondere wird ein Leistungsbewertungsverfahren auf Grundlage eines variablen Eingangsmodells zur optischen Sensordiagnose bereitgestellt, das auf Druck-Volumen-Temperatur(DVT)-Charakterisierung, Werkskalibrierung optischer Sensoren, Werkzeugvalidierungsprüfung und Felddatennachverarbeitung anwendbar sein kann. Auf diese Weise kann die Notwendigkeit einer komplizierten Unsicherheitsanalyse im Zusammenhang mit der Verwendung eines nichtlinearen Modellierungsrahmens im Wesentlichen ausgeräumt werden. Das hier beschriebene Verfahren kann sich als vorteilhaft erweisen, indem es einem Bediener gestattet, Anomalien optischer Sensoren zu erkennen und anzugehen, und Entscheidung zur Neukalibrierung oder Auswechselung eines optischen Elements bei Bedarf ermöglicht.
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Die Begriffe „optische Rechenvorrichtung“ und „optischer Sensor“ im hier verwendeten Sinne sind austauschbar und bezeichnen allgemein einen Sensor, der dazu konfiguriert ist, einen Eingang elektromagnetischer Strahlung zu empfangen, der mit einem Stoff interagiert hat, und einen Ausgang elektromagnetischer Strahlung aus einem optischen Element zu erzeugen, das in der optischen Rechenvorrichtung angeordnet ist oder in anderer Weise einen Teil derselben bildet. Bei dem Verarbeitungselement kann es sich beispielsweise um ein integriertes Rechenelement (IRE-Kern), auch als multivariates optisches Element (MOE) bekannt, handeln. Vor dem Feldeinsatz müssen die optische Rechenvorrichtung und jedes darin genutzte optische Element kalibriert werden, damit sie in der Lage sind, wirksam zu arbeiten, wenn sie Untertagebedingungen ausgesetzt werden. Sind sie nicht richtig kalibriert, können die resultierenden Übertragungsfunktionen, die aus den einzelnen optischen Elementen erhalten werden, beim Einsatz falsche Messungen an die Bohrlochbetreiber bereitstellen.
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1 stellt ein beispielhaftes Werkskalibrierungssystem 100 dar, das zum Kalibrieren von einem oder mehreren optischen Elementen verwendet werden kann, die in einem optischen Sensor verwendet werden. Wie dargestellt, kann das System 100 ein Messsystem 102 in optischer Verbindung mit einem oder mehreren optischen Elementen 104 (gezeigt als 104a, 104b, 104c ... 104n) beinhalten, die kalibriert werden sollen. Jedes optische Element 104a–n kann entweder ein optisches Bandpassfilter oder ein multivariates optisches Element/integriertes Rechenelement (z. B. ein IRE-Kern) sein. Das Messsystem 102 kann ein oder mehrere Referenzfluide mit unterschiedlichen chemischen Zusammensetzungen und Eigenschaften (d. h. Methankonzentration, Konzentration gesättigter Bestandteile, Gas/Öl-Verhältnis oder „GÖV“ usw.) über stark variierende Kalibrierungsbedingungen von Temperatur, Druck und Dichte hinweg durch eine optische Zelle 106 zirkulieren lassen, derart, dass Messungen der optischen Übertragung und/oder Reflexion jedes Referenzfluids in Verbindung mit den einzelnen optischen Elementen 104a–n unter diesen Bedingungen vorgenommen werden können.
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Das Messsystem 102 kann ein optisches Druck-Volumen-Temperatur(DVT)-Instrument umfassen, und die im Messsystem 102 zirkulierenden Referenzfluide können repräsentative Fluide umfassen, die häufig in Untertageanwendungen anzutreffen sind. Das System 100 kann Ausgangssignale von jedem optischen Element 104a–n für jedes festgelegte Referenzfluid unter variierenden Kalibrierungsbedingungen erfassen. In einigen Fällen können die Referenzfluide sieben repräsentative Fluide umfassen, deren Handhabung zur Werkskalibrierung einfach ist, nämlich Dodecan, Stickstoff, Wasser, Toluol, 1-5-Pentandiol und zwei flüssige Rohöle oder Fluide ohne Gaskonzentration (z. B. Totöl). Die als Referenzfluide verwendeten Lagerstättenrohöle können beispielsweise Global Oil Library 13 (oder „GOL13“) und Global Oil Library 33 (oder „GOL33“) sein. In anderen Fällen können die Referenzfluide Proben von Lebendölen, gemischt mit Totöl und Kohlenwasserstoffgas wie beispielsweise Methan, und die Proben von Kohlenwasserstoffgasen und/oder CO2 beinhalten. Die Werkskalibrierung des optischen Sensors kann dem Zweck einer Neuskalierung der Erfassungseinrichtungsausgänge oder der Instrumentenstandardisierung dienen.
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Das Messsystem 102 kann jedes Referenzfluid über mehrere Führungsgrößen variieren lassen, die variierende Kalibrierungsbedingungen umspannen. Um dies zu erreichen, kann das Messsystem 102 wie dargestellt ein Flüssigkeitseinfüllsystem 108, ein Gaseinfüllsystem 110, ein Temperatursteuersystem 112 und ein Drucksteuersystem 114 beinhalten. Das Flüssigkeitseinfüllsystem 108 spritzt Fluide in den Fluidkreislauf ein, um nach Fluid variierende Störeinflüsse zu erzeugen, derart, dass das Kalibrieren der optischen Elemente 104a–n alle in dem jeweiligen Referenzfluid vorhandenen erwarteten Verbindungen einbezieht. Das Gaseinfüllsystem 110 kann bekannte Gase (z. B. N2, CO2, H2S, Methan, Propan, Ethan, Butan, Kombinationen davon und dergleichen) in die zirkulierenden Referenzfluide einspritzen. Das Temperatursteuersystem 112 kann die Temperatur des Referenzfluids variieren lassen, um mehrere Temperaturführungsgrößen zu simulieren, denen die optischen Elemente 104a–n untertage begegnen können. Zuletzt kann das Drucksteuersystem 114 den Druck des Referenzfluids variieren lassen, um mehrere Druckführungsgrößen zu simulieren, denen die optischen Elemente 104a–n untertage begegnen können.
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Die optische Zelle 106 ist fluidisch an jedes System 108, 110, 112 und 114 gekoppelt, damit die Referenzfluide in einem kontinuierlichen geschlossenen Fluidkreislauf dadurch strömen und zurück zu dem jeweiligen System 108, 110, 112 und 114 zirkulieren können. Während des Zirkulierens durch die optische Zelle 106 strahlt eine Lichtquelle 116 elektromagnetische Strahlung 118 ab, die durch die optische Zelle 106 und das durch sie hindurch strömende Referenzfluid tritt. Wenn die elektromagnetische Strahlung 118 durch die optische Zelle 106 tritt, interagiert sie optisch mit dem Referenzfluid und erzeugt Probeninteraktionslicht 120, das Spektraldaten für das jeweilige Referenzfluid beinhaltet, das unter den gegebenen Kalibrierungsbedingungen oder Führungsgrößen durch das Messsystem 102 zirkuliert. Das Probeninteraktionslicht 120 kann auf die optischen Elemente 104a–n gerichtet sein, die, wie dargestellt, an einem Sensorrad 122 angeordnet oder anderweitig vorgesehen sein können, das dazu konfiguriert ist, sich in einer Richtung A zu drehen. Obwohl die optischen Elemente 104a–n an dem Sensorrad 122 als ein einzelner Ring gezeigt sind, können sie alternativ in zwei oder mehr Ringen an dem Filterrad 122 angeordnet sein.
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Während der Kalibrierung kann das Sensorrad 122 mit einer vorgegebenen Frequenz gedreht werden, so dass jedes optische Element 104a–n für eine kurze Zeit optisch mit dem Probeninteraktionslicht 120 interagieren und dann optisches Interaktionslicht 124 erzeugen kann, das an eine Erfassungseinrichtung 126 geleitet wird. Die Erfassungseinrichtung 126 kann allgemein als ein optischer Messwandler charakterisiert sein und kann, ohne darauf beschränkt zu sein, eine thermische Erfassungseinrichtung (z. B. eine Thermosäule), eine fotoakustische Erfassungseinrichtung, eine Halbleitererfassungseinrichtung, eine piezoelektrische Erfassungseinrichtung, eine CCD-(ladungsträgergekoppelte)Erfassungseinrichtung, eine Video- oder Array-Erfassungseinrichtung, eine geteilte Erfassungseinrichtung, eine Photonenerfassungseinrichtung (z. B. eine Fotovervielfacherröhre), Fotodioden und eine beliebige Kombination davon umfassen. Nach dem Empfang einzeln erfasster Strahlen von optischem Interaktionslicht 124 von jedem optischen Element 104a–n kann die Erfassungseinrichtung 126 entsprechende Antwortsignale 128 erzeugen oder anderweitig an ein Datensammelsystem 130 übermitteln. Das Datensammelsystem 130 kann Zeitmultiplexing an den einzelnen Antwortsignalen 128 von der Erfassungseinrichtung 126 durchführen, die den einzelnen optischen Elementen 104a–n entsprechen. Dann wird ein entsprechender Satz resultierender Ausgangssignale 132 erzeugt und an ein Datenanalysesystem 134 zur Verarbeitung und Bereitstellung von Eingangsparametern für verschiedene fluidprädiktive Modelle übermittelt, die Ausgänge der einzelnen optischen Elemente 104a–n als Kandidatenvariable verwenden.
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Sobald das Sensorrad 122 kalibriert wurde, können ein oder mehrere kalibrierte Sensorräder 122 mit anderen Systemkomponenten an einem optischen Werkzeug installiert und anderweitig in einer optischen Rechenvorrichtung zur Baugruppenvalidierungsprüfung untergebracht werden. Zum Validieren einer optischen Antwort des optischen Werkzeugs, das in der optischen Rechenvorrichtung installiert ist, kann die optische Rechenvorrichtung in einen Ofen gegeben werden, der Temperatur und Druck reguliert. Die Referenzfluide zum Kalibrieren des Sensorrads 122 können dann mit ähnlichen Führungsgrößen, wie sie zum Kalibrieren der optischen Elemente 104a–n verwendet wurden, selektiv durch das optische Werkzeug zirkulieren gelassen werden. Insbesondere können die Referenzfluide bei verschiedenen Führungsgrößen-Untertagebedingungen (d. h. erhöhten Drücken und Temperaturen) durch das optische Werkzeug zirkulieren gelassen werden, um gemessene optische Antworten zu erlangen.
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Während die Werkskalibrierung des Sensorrads 104a–n anhand von Referenzfluiden im realen optischen Sensor- oder Werkzeugparameterraum stattfindet, werden Fluidspektroskopieanalyse und Kalibrierung fluidprädiktiver Modelle unter Verwendung von Big Data in einem Standard-Ölverzeichnis im synthetischen Optische-Sensor-Parameter-Raum (auch als Optische-DVT-Daten-Raum bezeichnet) durchgeführt. Die synthetische Sensorantwort jedes Elements wird als ein Punktprodukt des vollen Wellenlängenbereichs der Fluidspektrometrie und des Sensorelementspektrums berechnet, das von einer Lichtquelle angeregt wird, und das aufgrund der Differenz zwischen der mathematischen Näherung, die beim Berechnen der synthetischen Sensorantwort verwendet wird, und der realen Systemimplementierung, eine nicht-lineare oder lineare Größenvariation im Vergleich zur tatsächlichen Sensorantwort aufweisen kann. Um die genannte Differenz auszugleichen, können Messdaten vom optischen Werkzeug aus dem Werkzeugparameterraum zunächst durch einen Datenzuordnungs- oder Standardisierungsalgorithmus in den synthetischen Sensorparameterraum transformiert werden, bevor fluidprädiktive Modelle angewandt werden. Auch können fluidprädiktive Modelle mit unterschiedlichen synthetischen optischen Eingängen kalibriert und in einer optischen Fluidmodellbank gespeichert werden, um Adäquatheit und Anpassung hinsichtlich des Umgangs mit der Ungewissheit der Datentransformation bereitzustellen und die Zusammensetzungsanalyse der Formationsfluide sowie die Felddateninterpretation zu verbessern
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In der derzeitigen Praxis ist eine optische Fluidmodellbank sensorabhängig, einschließlich Datentransformations-(d. h. Standardisierungs-)Modellen und Eigenschaftsvorhersagemodellen. Um angemessene Flexibilität für die Verarbeitung und Interpretation der optischen Daten bereitzustellen, beinhaltet eine optische Fluidmodellbank folgende Kandidatenbestandteile: Transformationsmodelle, die durch Rücktransformation an ausgewählten Referenzfluiden kalibriert wurden, Transformationsmodelle, die durch Vorwärtstransformation an ausgewählten Referenzfluiden kalibriert wurden, und prädiktive Modelle, die an Datenräumen sowohl der Optische-DVT-Daten-Bank als auch des Sensorrads 122 kalibriert wurden.
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Die Transformationsmodellentwicklung mithilfe der ausgewählten Referenzfluide erfordert einander zugeordnete Kalibrierungsdatenpaare optischer Sensorantworten, die im Optische-DVT-Daten-Raum simuliert und im Datenraum des Sensorrads 122 gemessen wurden. Im Optische-DVT-Daten-Raum sind simulierte Sensorantworten zu Referenzfluiden bei den idealen Temperatur- und Druckführungsgrößen verfügbar. Die gemessenen optischen Antworten des Sensorrads 122 können während der Werkskalibrierung geringfügigen Temperatur- und Druckvariationen standhalten. Die zugeordneten Transformationsdatenpaare werden durch zweidimensionale Interpolation mithilfe tatsächlicher Temperaturen und Drücke als Eingänge erlangt, um simulierte Sensorantworten bei den entsprechenden Messbedingungen zu erzeugen. Abhängig vom Datenraum, in dem die Fluideigenschaftsvorhersagemodelle kalibriert werden, wandeln Datentransformationsmodelle gemessene oder simulierte Ausgänge der optischen Sensoren von einem Datenraum in einen anderen Datenraum um. 2 stellt eine solche Transformation dar.
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Insbesondere stellt 2 eine Ausführungsform eines allgemeinen Transformationsmodellrahmens mit einem neuronalen Netz mit mehreren Eingängen und mehreren Ausgängen dar, der von dem Datenanalysesystem 134 aus 1 auf optische Antworten angewandt werden kann. Das Modell, das die tatsächlichen optischen Sensorantwortkanäle (SW/Ch01–Ch0n) in die simulierten Optical-DVT-Sensorantwortkanäle (DVT/Ch01–Ch0n) umwandelt, kann als das Rücktransformationsmodell bezeichnet werden. Das Modell, das die optische Sensorantwort in die simulierte Optische-DVT-Sensorantwort umwandelt, kann als das Vorwärtstransformationsmodell bezeichnet werden. Obwohl der dargestellte allgemeine Transformationsmodellrahmen in 2 mit nicht-linearen neuronalen Netzen mit mehreren Eingängen/mehreren Ausgängen konfiguriert ist, liegt keine Einschränkung bezüglich der Verwendung anderer nicht-linearer und linearer Transformationsalgorithmen mit Konfigurierungen mit einzelnem Eingang/einzelnem Ausgang und mehreren Eingängen/mehreren Ausgängen vor.
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3 stellt eine Ausführungsform einer hierarchischen Struktur für Rücktransformationsmodelle 302 dar. Die Variationen der Transformationsmodelle 302 können das Umwandeln optischer Kanäle 304 für jeden optischen Sensor in einem einzelnen Modell, das Umwandeln der getrennten optischen Kanäle in mehreren erfassungseinrichtungsbasierten Modellen 306 oder das jeweilige Umwandeln ausschließlich ausgewählter interessierender Kanäle 308 in verschiedenen individuellen Modellen beinhalten. Im Vergleich zur Einzelmodellimplementierung können Mehrmodelloptionen die Zuverlässigkeit der Datenkonstruktion im Bereich der Ausgangs-(d. h. transformierten)Parameter verbessern, wenn einer oder mehrere der optischen Kanäle als Transformationseingang auf ein Problem stoßen. Die Referenzfluidblöcke 310–320 am unteren Ende der hierarchischen Struktur, die an die verschiedenen Kanäle 304–308 gekoppelt sind, stellen die Transformationsmodelle dar, die auf Grundlage von unterschiedlichen Referenzfluiden erstellt werden können (z. B. Mindestanzahl der Referenzfluide 310, 314, 318 und der erweiterten Referenzfluide 312, 316, 320). Die Mindestanzahl der Referenzfluide kann sich auf die sieben oben erörterten repräsentativen Fluide beziehen. Diese Referenzfluide sind sicher im Gebrauch und lassen sich für Prüfzwecke leicht aufreinigen, und ihre optischen Sensorantworten weisen im Allgemeinen eine gute Abdeckung des Datenbereichs als Repräsentation verschiedener Fluide in einer existierenden Optische-DVT-Daten-Bank auf. Erweiterte Referenzfluide beinhalten häufig ein oder mehrere Fluide wie etwa Lebendöl und/oder -gas, damit das Transformationsmodell einen breiteren Bereich abdeckt und robuster ist.
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Rücktransformationsmodelle werden so gestaltet, dass sie Werkzeugmessungen in den Optische-DVT-Daten-Raum umwandeln, bevor prädiktive Modelle angewandt werden, die an diesem Datenraum kalibriert wurden. Vorwärtstransformationsmodelle können zum Umwandeln eines ganzen Satzes simulierter optischer Sensorantworten einer Optische-DVT-Daten-Bank in den Bereich des optischen Sensors/Werkzeugs verwendet werden, bevor prädiktive Modelle für diesen Bereich entwickelt werden. Wie in 2 zu erkennen ist, kann ein Vorwärtstransformationsmodell zum Austauschen des Eingangs und des Ausgangs eines neuronalen Netzmodells erstellt werden. Mit anderen Worten, es werden eine synthetische Optische-DVT-Kanalantwort als Eingang und eine gemessene Sensorradkanalantwort als Ausgang verwendet. Das neuronale Netz kann dann beibehalten werden, um Vorwärtstransformationsalgorithmen zu kalibrieren.
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Es versteht sich, dass eine hierarchische Struktur für die Rücktransformationsmodelle 302, wie in 3 dargestellt, auch auf Vorwärtstransformationsmodelle angewandt werden kann. Nach dem Entwickeln des Vorwärtstransformationsmodells kann dieses verwendet werden, um die synthetischen Sensorantworten sämtlicher Proben in der Optische-DVT-Daten-Bank in den Werkzeugdatenraum umzuwandeln. Dann können die Fluideigenschaftsvorhersagemodelle im Werkzeugdatenraum kalibriert werden, und es ist keine weitere Transformation in der Felddatenverarbeitung erforderlich, da gemessene optische Antworten vom Werkzeug direkt als Modelleingänge für die Fluidzusammensetzungsanalyse verwendet werden können. Im Vergleich zur Rücktransformation, die vor jeder Fluidvorhersage eine On-line-Werkzeugdatenumwandlung anwendet, wendet die Vorwärtstransformation nur einmal off-line an, um die Optische-DVT-Sensorantworten zur Entwicklung des fluidprädiktivien Modells umzuwandeln.
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Durch Anwenden eines Transformationsmodells auf die von dem optischen Sensor gewonnenen optischen Antworten kann der optische Sensor nun als einsatzbereit kalibriert bereit zur Validierungsprüfung in einer beliebigen Anzahl von Untertagewerkzeugen oder „Werkzeugen“ gelten. Während der Werkzeugvalidierungsprüfung können ein oder mehrere kalibrierte optische Sensoren in einem Werkzeug installiert werden, das in ein Bohrloch eingebracht werden soll, um Bohrlochmessungen mithilfe der kalibrierten Sensoren zu erlangen. In einigen Ausführungsformen kann das Werkzeug wie unten beschrieben Teil einer Bohrgarnitur sein, wie sie in einem Bohrvorgang verwendet wird. In diesen Ausführungsformen kann das Werkzeug beliebige von einer Anzahl unterschiedlicher Arten von Werkzeugen umfassen, darunter MWD(measuremen-while-drilling, Messen während des Bohrens)-Werkzeuge, LWD(logging-while-drilling, Vermessen während des Bohrens)-Werkzeuge und andere. In anderen Ausführungsformen kann das Werkzeug jedoch in einem Wireline-Vorgang verwendet werden und anderweitig Teil eines Wireline-Vermessungswerkzeugs bilden, wie etwa einer Sonde, die mittels Wireline oder Vermessungskabel in ein Bohrloch abgesenkt wird, um Messungen zu erlangen.
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Sobald der oder die kalibrierten optischen Sensoren in einem Werkzeug installiert wurden, können verschiedene Referenzfluide bei den gleichen Führungsgrößen (d. h. erhöhten Drücken und Temperaturen), die zum Kalibrieren des oder der optischen Sensoren verwendet wurden, durch das Werkzeug geleitet werden. In einigen Fällen kann die Werkzeugvalidierungsprüfung in einem Labor stattfinden. In diesen Fällen können die gleichen Referenzfluide verwendet werden, mit denen auch der optische Sensor kalibriert wurde. In anderen Fällen oder zusätzlich zur Laborprüfung kann die Werkzeugvalidierungsprüfung jedoch vor Ort stattfinden, wie etwa auf einer Bohrplattform oder Bohrlochmündungsinstallation, an der das Werkzeug in einem Bohrlochvorgang verwendet werden soll. In solchen Fällen kann eine beschränkte Anzahl von Referenzfluiden verwendet werden, wie etwa Wasser und Stickstoff. Optische Antworten, die während der Validierungsprüfung vom Werkzeug erhalten werden, können mithilfe eines Transformationsmodells (d. h. Rück-, Vorwärts- usw.) normiert werden, das den Ausgang des Werkzeugvalidierungsprozesses korrigiert. Die optischen Antworten können dann mit den optischen Antworten des kalibrierten optischen Sensors verglichen werden.
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In einigen Fällen können Anomalien eines optischen Sensors zwischen den Antworten, die während des Kalibrierens des optischen Sensors erhalten werden, und den Antworten, die während der Werkzeugvalidierungsprüfung erhalten werden, erfasst werden. Die typische Praxis für die Anomalieerfassung bei Sensoren (die nicht auf optische Sensoren beschränkt ist) besteht darin, auf Grundlage statistischer Analyse Schwellenwerte für Ausgangssignale festzulegen. Für Sensoren mit einzelnem Ausgang oder Sensoren mit einer geringen Anzahl von Ausgangskanälen ist das Anwendungskriterium einfach, wenn der Sensorausgang eine direkte Messung des Zielanalyten oder ein Prädiktor des Ziels mittels linearer Transformation ist. Die Auswirkung von Signalanomalie auf die Modellvorhersage kann mittels Fehlerverteilungs-/Transformationsanalyse bewertet werden. Für Sensoren mit mehreren Ausgängen wie etwa das Sensorrad 122 aus 1 und die hier beschriebenen zugehörigen optischen Sensoren kann zwar die Drift der Signalstärke beobachtet werden, doch ist die Toleranz schwer zu bestimmen. Der Grund dafür ist, dass die Auswirkung einer bestimmten Kanalantwort auf Kalibrierungsmodelle abhängig von der Bedeutung dieses Eingangs für den Zielanalyten variiert. Dies gilt besonders, wenn nicht-lineare prädiktive Modelle wie etwa mehrschichtige neuronale Netze mit mehreren Kanaleingängen verwendet werden.
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4A–4D sind Diagramme, die normierte optische Signalantworten zwischen den Kalibrierungsdaten optischer Sensoren und Werkzeugüberprüfungsdaten nach dem Montieren der optischen Sensoren am Werkzeug vergleichen. Wie dargestellt, zeigt 4A einen Vergleich im Hinblick auf ein Lagerstättenfluid (z. B. GOL33) als Referenzfluid, 4B zeigt einen Vergleich im Hinblick auf Wasser als Referenzfluid, 4C einen Vergleich im Hinblick auf Toluol als Referenzfluid, und 4C einen Vergleich im Hinblick auf Stickstoff als Referenzfluid. Jedes Diagramm stellt optische Antworten von zweiunddreißig Kanälen dar, die zweiunddreißig optischen Elementen eines Sensorrads (z B. dem Sensorrad 122 aus 1) entsprechen. Die erste Kurve 402 jedes Diagramms stellt die optische Signalantwort des Werkzeugs während der Validierungsprüfung dar, und die zweite Kurve 404 jedes Diagramms stellt die optische Signalantwort des kalibrierten optischen Sensors dar. Differenzen zwischen der ersten und zweiten Kurve 402, 404 weisen auf mögliche Anomalien der optischen Sensoren hin.
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Weiterhin unter Bezugnahme auf 4A–4D sind 5A und 5B Datentabellen, die Berechnungen zur relativen Differenz der Signalstärke auf jedem Kanal im Hinblick auf die sieben Referenzfluide bereitstellen, einschließlich der in den Diagrammen aus 4A–4D gezeigten. Insbesondere zeigen die Tabellen in 5A und 5B Prüfdaten von CH01–Ch32 für Öl/GOL13, Öl/GOL33, Wasser (H2O), Toluol (TOL), Pentandiol (PEN), Dodecan (DOD) und Stickstoff (N2). Es ist zu beobachten, dass relative Differenzen normierter Erfassungseinrichtungsausgänge auf einigen Kanälen signifikant sein können, insbesondere wenn die dynamischen Bereiche der Daten auf diesen Kanälen klein sind. Allerdings ist möglicherweise keine Neukalibrierung des optischen Elements oder Auswechselung des optischen Elements in dem optischen Sensor erforderlich oder empfehlenswert, da optische Sensoren häufig mit redundanten optischen Elementen konfiguriert sind, und die prädiktiven Modelle wie oben erörtert mit variablen optischen Sensorantworten kalibriert werden können, um die Wahrscheinlichkeit der Vorhersagbarkeit von Fluideigenschaften in der Nachverarbeitung zu maximieren.
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Gemäß der vorliegenden Offenbarung werden hier Verfahren beschrieben, die zum Erkennen von Anomalien optischer Sensoren beitragen, die von den optischen Antworten abweichen, die von dem kalibrierten optischen Sensor während der Kalibrierung des optischen Sensors erhalten wurden, und die Auswirkung anhand der Leistungsmessungen während der Werkzeugvalidierungsprüfung zu beurteilen. Bezug nehmend auf 6 zeigt diese ein schematisches Ablaufdiagramm eines Verfahrens 600 zur Diagnose optischer Sensoren durch modellbasierte Werkzeugvalidierungsprüfung gemäß einer oder mehrerer Ausführungsformen. Gemäß dem Verfahren 600 kann eine Validierungsprüfung an einem Werkzeug unter Verwendung einer Vielzahl von Referenzfluiden durchgeführt werden, wie bei 602. Die Validierungsprüfung für das Werkzeug kann ähnlich wie der oben unter Bezugnahme auf die Werkzeugvalidierungsprüfung beschrieben Vorgang sein. Nach dem Installieren eines optischen Sensors im Werkzeug können insbesondere verschiedene Referenzfluide bei einer oder mehreren Kalibrierungsführungsgrößen durch das Werkzeug zirkulieren gelassen werden. Der optische Sensor kann ein oder mehrere optische Elemente beinhalten, und die Kalibrierungsführungsgrößen können ähnlich wie die Kalibrierungsführungsgrößen sein, die zuvor zum Kalibrieren des optischen Sensors und des einen oder der mehreren zugehörigen optischen Elemente verwendet wurden. Entsprechend können die Kalibrierungsführungsgrößen spezifische Temperatur- und Druckführungsgrößen zum Prüfen des Werkzeugs umfassen.
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Als Ergebnis der Werkzeugvalidierungsprüfung können Werkzeugsensorantworten von den optischen Sensoren, die im Werkzeug installiert sind, erlangt und vorverarbeitet werden, wie bei 604. Das Erlangen und Vorverarbeiten der optischen Sensorantworten kann das Lenken von Licht, damit es mit dem Referenzfluid zur Erzeugung von Interaktionslicht interagiert, das Übertragen des Interaktionslichts an ein oder mehrere optische Elemente und das Erzeugen von Erfassungseinrichtungsantworten an dem einen oder den mehreren optischen Elementen als die Werkzeugsensorantworten beinhalten. Die gemessenen Werkzeugsensorantworten können unter Bezugnahme auf eine Grundlinie korrigiert und normiert werden, und die normierten Werkzeugsensorantworten können von einem Untertagewerkzeugdatenraum in einen Kalibrierungsdatenraum umgewandelt werden.
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Insbesondere kann die Datenvorverarbeitung der optischen Sensorantworten durchgeführt werden, indem das Signal eines Grundlinienkanals von jedem optischen Kanal subtrahiert wird. Die grundlinienkorrigierte Erfassungseinrichtungsantwort auf jedem optischen Kanal kann dann durch die Lichtstärke eines Kanals neutraler Dichte geteilt werden, um die normierte Signalantwort zu erhalten. Die normierte Signalantwort für das Werkzeug wird durch die erste Kurve 402 in 4A–4D für vier Referenzfluide dargestellt. Wie oben angegeben, sind die Werkzeugüberprüfungsdaten in jedem Diagramm aus 4A–4D in Bezug auf die Messungen vom optischen Sensor während der Werkskalibrierung und vor der Werkzeugmontage aufgetragen. Zum Vergleich werden sowohl die Werkzeugvalidierungs- als auch vorherige Kalibrierungsdaten des optischen Sensors bei den gleichen mehreren Temperatur- und Druckführungsgrößen gesammelt.
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Das Verfahren kann ferner das Vergleichen der einen oder mehreren Werkzeugsensorantworten vom Werkzeug mit Antworten des kalibrierten optischen Sensors vergleichen, die während der Kalibrierung von dem optischen Sensor erhalten wurden, wie bei 606. Wie oben erwähnt, stellen die Datentabellen aus 5A und 5B die berechneten relativen Differenzen der normierten Signalantworten zwischen der Kalibrierung des optischen Sensors und der Werkzeugvalidierung für einen beispielhaften optischen Sensor bereit. Die Berechnung der relativen Differenz kann auf dem Mittelwert normierter Messungen über mehrere Führungsgrößen für jedes Referenzfluid hinweg beruhen, geteilt durch den vollen Signalstärkebereich der gesamten Kalibrierungsfluide für jeden optischen Kanal. In der Datentabelle aus 5A beispielsweise ist zu beobachten, dass die Kanäle Ch03, Ch04 und Ch06 jeweils eine größere prozentuale Differenz in den Kalibrierungs- und Werkzeugüberprüfungsdaten als die anderen Kanäle aufweisen. Ihre Auswirkung auf künftige Werkzeuganwendungen ist jedoch möglicherweise schwierig zu bestimmen, solange die vorhergesagten Fluideigenschaften mit zugehörigen Modellen unter Verwendung der Werkzeugüberprüfungsdateneingänge noch nicht bewertet wurden.
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Die Auswirkung der Differenzen zwischen den optischen Werkzeugsensorantworten und den Ausgängen des kalibrierten optischen Sensors können dann mittels Leistungsanalyse anhand von Kandidatenmodellen bewertet werden, wie bei 608. Die Leistungsanalyse mit Werkzeugüberprüfungsdaten kann mit der Benutzung von Instrumentenstandardisierungsmodellen und Fluidcharakterisierungsmodellen in Verbindung stehen, wie oben allgemein beschrieben. Die Instrumentenstandardisierungsalgorithmen oder Rücktransformationsalgorithmen können erforderlich sein, wenn die Fluideigenschaftsvorhersagemodelle mit einer Datenbank des Optische-DVT-Typs und nicht in einem tatsächlichen optischen Sensor- oder Werkzeugparameterraum kalibriert wurden. Bei der Leistungsanalyse können die normierten optischen Antworten vom Werkzeug als Eingänge eines nicht-linearen oder linearen Standardisierungsmodells verwendet werden, das sensorabhängig ist, um die tatsächlichen optischen Sensorantworten auf jedem optischen Kanal in die synthetische Standardsensorantwort umzuwandeln, die mit der Kalibrierungsdatenbank der Fluideigenschaftsvorhersagemodelle kompatibel ist. Die transformierten optischen Antworten in Bezug auf die Validierungsreferenzfluide können dann als Kandidateneingänge für verschiedene Kalibrierungsmodelle in einer Modellbank verwendet werden, um mehrere Fluideigenschaften vorherzusagen.
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Die Kalibrierungsmodellbank kann so aufgebaut sein, dass jede Fluideigenschaft aus einer (kleinen oder großen) Bereichsanzahl von Eingängen (d. h. optischen Kanälen) vorhergesagt werden kann. Die Modellbank kann auch Modelle beinhalten, die jeweils an redundanten optischen Elementen bzw. nicht-identischen optischen Elementen kalibriert wurden. Wenn eine abnormale Signalantwort auf einem spezifischen optischen Kanal erfasst wird, kann sie nur die zugehörigen Modellvorhersagen von diesem optischen Kanal beeinflussen. Die anderen Kandidatenmodelle werden möglicherweise weniger stark beeinflusst, wenn die Kalibrierungseingänge den problematischen optischen Kanal ausschließen. Beispielsweise kann ein Sensorrad zur Gas/Öl-Verhältnisvorhersage zwei optische GÖV-Elemente (z. B. IRE -Kerne) mit unterschiedlichen Auslegungen aufweisen, die am äußeren bzw. inneren Ring installiert sind. Das erste Kandidatenmodell kann die Kanalantwort des ersten optischen Elements als Eingang für die Vorhersage beinhalten. Das zweite Kandidatenmodell kann den Kanaleingang des zweiten optischen Elements verwenden, und ein drittes Kandidatenmodell kann beide verwenden. Um die jeweilige Fluideigenschaft zu charakterisieren, werden die prädiktiven Kandidatenmodelle mit neuronalen Netzen mithilfe eines systematischen Auswahlalgorithmus mit Schritt-für-Schritt-Eingang kalibriert und in einer Sensormodellbank zur Validierungsanalyse auf unterschiedlichen Ebenen gespeichert.
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7A–7D sind Diagramme, die relative Vorhersagevariationen von Kandidatenmodellen zu Methan (7A), aromatischen Bestandteilen (7B), Konzentrationen gesättigter Bestandteile (7C) und Gas/Öl-Verhältnis (7D) mit unterschiedlicher Anzahl von Kanaleingängen von demselben optischen Sensor zeigen. Die relative Vorhersagevariation ist die mittlere quadratische Abweichung (MQA) zwischen Modellvorhersagen und wahren Zielen, geteilt durch den dynamischen Bereich jeder jeweiligen Fluideigenschaft in einem Ölverzeichnis. Wie dargestellt, gibt es in jedem Diagramm drei Kurven. Die erste Kurve 702 stellt die Kalibrierungsstandardabweichung (KSA) dar, die für gesamten Fluidproben in einer Optische-DVT-Daten-Bank mittels synthetischer Sensorantworten bewertet wurde. Die Vorhersagen können nur mit Fluidcharakterisierungskandidatenmodellen verarbeitet werden. Die zweite Kurve 704 stellt die tatsächlichen optischen Sensorantworten dar, die während der Werkskalibrierung an den Referenzfluiden erlangt wurden, die in den Datentabellen aus 5A und 5B aufgeführt sind. Die optischen Eingänge werden zunächst mit einem Instrumentenstandardisierungsmodell verarbeitet, bevor sie als Eingänge verschiedener prädiktiver Fluidmodelle verwendet werden. Die dritte Kurve 706 wird durch vorkalibrierte Instrumentenstandardisierungsalgorithmen und Fluidcharakterisierungsalgorithmen unter Verwendung der gleichen Referenzfluide zur Werkskalibrierung aus den Werkzeugvalidierungsantworten berechnet.
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Es sei angemerkt, dass die erste und zweite Kurve 702, 704 Kalibrierungskurven beim Entwickeln von Fluidcharakterisierungs- und Instrumentenstandardisierungsmodellen umfassen. Die KSA für die DVT-Kalibrierung und für die Kalibrierung der optischen Sensoren ist bei Bewertung anhand der Einlerndaten normalerweise klein. Die dritte Kurve 706 kann sich bei der diagnostischen Analyse als vorteilhaft erweisen, da sie durch eine Reihe nicht-linearer oder linearer Transferfunktionen die Auswirkung fragwürdiger optischer Kanaleingänge auf die ultimative Vorhersagevariation veranschaulicht. Obwohl die Kanäle Ch03, Ch04 und Ch06 bei einem Vergleich der relativen Ausgangssignaldifferenz, wie bei 606, fragwürdig sein können, gibt es in jedem Diagramm aus 7A–7D eine Anzahl von Kandidatenmodellen mit am Werkzeug geprüfter prozentualer KSA von unter 10 %. Für dieses Beispiel sind die validierten Kandidatenmodelle in der existierenden optischen Sensormodellbank fähig, alle Ungewissheiten auszugleichen, die durch das Werkzeugsystem induziert werden, und eine akzeptable Vorhersage zu erzeugen. Es versteht sich, dass diese Kandidatenmodelle weiter geprüft werden können, sobald die Felddaten mit bestätigten Fluideigenschaften verfügbar werden.
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Erneut Bezug nehmend auf das Verfahren 600 aus 6 muss der optische Sensor nicht neu kalibriert werden, wenn die Anomalie des optischen Sensors durch Wechseln zu einem alternativen Kandidatenmodell behoben werden kann. Mit anderen Worten, das Verfahren 600 kann ferner das Auswählen eines alternativen Kandidatenmodells beinhalten, wenn eine Anomalie eines optischen Sensors erfasst wird, wie bei 610. Wenn jedoch die Werkzeugvalidierungsvariation mit existierenden Instrumentenstandardisierungsalgorithmen und Fluidcharakterisierungsalgorithmen die Erwartungen nicht erfüllen kann, können eine oder mehrere Abhilfemaßnahmen ergriffen werden. Entsprechend kann das Verfahren wahlweise das Ergreifen von einer oder mehreren Abhilfemaßnahmen umfassen, wenn das alternative Kandidatenmodell die Anomalie des optischen Sensors nicht beheben kann, wie bei 612.
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Zu den Abhilfemaßnahmen können verschiedene Maßnahmen gehören, die nicht die Auswechselung der optischen Komponente in dem optischen Sensor erforderlich machen. Eine geeignete Maßnahme, die nicht die Auswechselung der optischen Komponente in dem optischen Sensor erforderlich macht, beinhaltet das erneute Konstruieren der prädiktiven Fluidmodelle unter Verwendung von weniger stark betroffenen optischen Kanälen als Eingänge. Dies kann geschehen, indem die anomalen optischen Kanäle entfernt werden und dann die Kandidatenmodellbank mithilfe der verbleibenden verfügbaren optischen Kanäle entweder mittels Schritt-für-Schritt-Rückwärtseingangsauswahl oder Schritt-für-Schritt-Vorwärtseingangsauswahl neu konstruiert wird, während die Instrumentenstandardisierungsmodelle unverändert gelassen werden. Eine weitere geeignete Maßnahme, die nicht die Auswechselung der optischen Komponente in dem optischen Sensor erforderlich macht, beinhaltet die Neukonstruktion der Instrumentenstandardisierungsmodelle. In diesem Ansatz kann es sich bei den Eingängen des Instrumentenstandardisierungsmodells um die gesamten Werkzeugantwortdaten aus der Werkzeugvalidierungsprüfung oder um Kalibrierungsdaten des optischen Sensors nach Entfernung der fragwürdigen optischen Kanäle handeln, während die prädiktiven Fluidmodelle unverändert bleiben. Noch eine weitere geeignete Maßnahme beinhaltet das Entwickeln eines neuen Modells, um die Signaldifferenz zwischen Werkskalibrierung des optischen Sensors und Werkzeugvalidierung auszugleichen, indem eine lineare oder nicht-lineare Zuordnungsfunktion an den betroffenen optischen Kanälen erzeugt wird, wo die relative Differenz zwischen den Werkzeugvalidierungsprüfungsdaten und den Validierungsdaten des optischen Sensors groß ist. In diesem Ansatz bleiben sowohl die sensorbasierten Instrumentenstandardisierungsmodelle als auch die prädiktiven Fluidmodelle unverändert.
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Die Abhilfemaßnahmen von 612 können ferner verschiedene Maßnahmen beinhalten, die eine Auswechselung der optischen Komponente in dem optischen Sensor erforderlich machen. Eine geeignete Maßnahme, die eine Auswechselung der optischen Komponente in dem optischen Sensor erforderlich macht, beinhaltet das Ersetzen anomaler optischer Elemente durch neue optische Elemente für das betroffene Sensorrad. Dann können nach der Werkzeugmontage durch Werkzeugvalidierungsprüfung optische Sensorantworten auf die Referenzfluide gesammelt werden. Bei einer solchen Abhilfemaßnahme muss nur das Instrumentenstandardisierungsmodell aktualisiert werden, das den betroffenen optischen Elementen oder dem optischen Sensor zugehörig ist. Eine weitere geeignete Maßnahme, die eine Auswechselung der optischen Komponente in dem optischen Sensor erforderlich macht, beinhaltet das Entfernen des in seiner Leistung beeinträchtigten Sensorrads vom Werkzeug und das Ersetzen desselben mit einem neu kalibrierten Sensorrad (einschließlich der zugeordneten Lichtquelle und Komponenten). Hierauf kann eine Werkzeugvalidierungsprüfung folgen. Bei einer solchen Abhilfemaßnahme müssen nur das Instrumentenstandardisierungsmodell und die prädiktiven Fluidmodelle aktualisiert werden, die dem betroffenen optischen Sensor zugeordnet sind.
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Bezug nehmend auf 8 wird ein beispielhaftes Bohrsystem 800 dargestellt, das einen oder mehrere Grundgedanken der vorliegenden Offenbarung anwenden kann. Bohrlöcher können erzeugt werden, indem mithilfe des Bohrsystems 800 Löcher in die Erde 802 gebohrt werden. Das Bohrsystem 800 kann dazu konfiguriert sein, eine Bohrgarnitur (BG) 804 anzutreiben, die am unteren Ende eines Bohrstrangs 806, der sich von einem Bohrturm 808, der an der Oberfläche 810 angeordnet ist, in die Erde 802 erstreckt, positioniert oder anderweitig angeordnet ist. Der Bohrturm 808 beinhaltet eine Mitnehmerstange 812 und einen Kranblock 813 zum Absenken und Anheben der Mitnehmerstange 812 und des Bohrstrangs 806.
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Die BHA 804 kann einen Bohrmeißel 814 beinhalten, der in Wirkbeziehung an einen Werkzeugstrang 816 gekoppelt ist, der, angebracht an den Bohrstrang 806, axial in einem gebohrten Bohrloch 818 bewegt werden kann. Während des Betriebs durchdringt der Bohrmeißel 814 die Erde 802 und erzeugt dadurch das Bohrloch 818. Die BHA 804 stellt eine Richtungssteuerung des Bohrmeißels 814 bereit, während dieser sich durch die Erde 802 bewegt. Der Werkzeugstrang 816 kann halbpermanent mit verschiedenen Messwerkzeugen (nicht dargestellt) bestückt sein, wie etwa, ohne darauf beschränkt zu sein, MWD-(Messen während des Bohrens) und LWD-(Vermessen während des Bohrens)Werkzeugen, die dazu konfiguriert sein können, Untertagemessungen der Bohrbedingungen vorzunehmen. In anderen Ausführungsformen können die Messwerkzeuge unabhängig in dem Werkzeugstrang 816 aufgenommen sein, wie in 1 gezeigt.
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Fluid oder „Schlamm“ von einem Schlammtank 820 kann mithilfe einer Schlammpumpe 822, die von einer benachbarten Leistungsquelle wie etwa einem Hauptantrieb oder Motor 824 angetrieben wird, in das Bohrloch gepumpt werden. Der Schlamm kann aus dem Schlammtank 820 durch ein Standrohr 826 gepumpt werden, das den Schlamm in den Bohrstrang 806 leitet und ihn zum Bohrmeißel 814 befördert. Der Schlamm tritt aus einer oder mehreren in dem Bohrmeißel 814 angeordneten Düsen aus und kühlt dabei den Bohrmeißel 814. Wenn der Schlamm aus dem Bohrmeißel 814 ausgetreten ist, zirkuliert er über den Ringraum, der zwischen dem Bohrloch 818 und dem Bohrstrang 806 definiert ist, zurück an die Oberfläche 810 und nimmt dabei Bohrklein und Geröll mit an die Oberfläche. Das Gemisch aus Bohrklein und Schlamm wird durch eine Durchflussleitung 828 geleitet und so verarbeitet, dass ein gereinigter Schlamm durch das Standrohr 826 erneut ins Bohrloch gefördert wird.
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Die BHA 804 kann ferner ein Untertagewerkzeug oder „Werkzeug“ 830 beinhalten, das ähnlich den hier beschriebenen Untertagewerkzeugen sein kann. Insbesondere kann das Werkzeug 830 einen darin angeordneten kalibrierten optischen Sensor aufweisen, und das Werkzeug 830 kann anhand der hier allgemein beschriebenen Werkzeugvalidierungsprüfung kalibriert worden sein, bevor es in das Bohrloch 818 eingebracht wird. Vor dem Einbringen in das Bohrloch 818 kann das Werkzeug 830 außerdem nach dem Verfahren 600 aus 6 optimiert worden sein.
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Bezug nehmend auf 9 wird ein Wireline-System 900 dargestellt, das einen oder mehrere Grundgedanken der vorliegenden Offenbarung anwenden kann. Während des Bohrens des Bohrlochs 818 kann es wünschenswertsein, zu wissen, welche Arten von Formationsfluiden angetroffen werden. Das System 900 kann ein Untertagewerkzeug oder „Werkzeug“ 902 beinhalten, das Teil eines Wireline-Vermessungsvorgangs bilden kann, der einen oder mehrere optische Sensoren 904 wie hier beschrieben als Teil eines Untertagemesswerkzeugs beinhalten kann. Das System 900 kann den Bohrturm 808 beinhalten, der den Kranblock 813 trägt. Das Wireline-Vermessungswerkzeug 902, etwa eine Sonde, kann mittels Wireline oder Vermessungskabel 874 in das Bohrloch 812 abgesenkt werden. Das Werkzeug 902 kann zum Boden der interessierenden Region abgesenkt und dann mit einer im Wesentlichen konstanten Geschwindigkeit nach oben gezogen werden. Das Werkzeug 902 kann dazu konfiguriert sein, Fluideigenschaften der Bohrlochfluide zu messen, und von dem Werkzeug 902 und seinen zugehörigen optischen Sensoren 904 erzeugte Messdaten können zur Speicherung, Verarbeitung und/oder Analyse an eine Oberflächenvermessungsanlage 908 übermittelt werden. Die Vermessungsanlage 908 kann mit elektronischer Ausrüstung 910 versehen sein, darunter Verarbeitungseinheiten für verschiedene Arten der Signalverarbeitung.
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Daher eignen sich die offenbarten Systeme und Verfahren gut, um die genannten sowie darin inhärenten Ziele und Vorteile zu erreichen. Die jeweiligen oben offenbarten Ausführungsformen sind nur veranschaulichend, da die Lehren der vorliegenden Offenbarung in unterschiedlicher, aber äquivalenter Weise abgewandelt und ausgeübt werden können, wie es für einschlägige Fachleute mit dem Vorteil der vorliegenden Lehren auf der Hand liegen wird. Darüber hinaus sind hinsichtlich der Einzelheiten der hier gezeigten Konstruktion oder Auslegung keine anderen Einschränkungen als die in den nachfolgenden Ansprüchen beschriebenen vorgesehen. Es ist somit deutlich, dass die oben offenbarten jeweiligen veranschaulichenden Ausführungsformen geändert, kombiniert oder abgewandelt werden können und dass alle derartigen Variationen als in den Umfang der vorliegenden Offenbarung fallend betrachtet werden. Die hier veranschaulichend offenbarten Systeme und Verfahren können in geeigneter Weise unter Weglassung beliebiger Elemente, die hier nicht spezifisch offenbart werden, und/oder beliebiger hier offenbarter fakultativer Elemente ausgeübt werden. Obwohl Zusammenstellungen und Verfahren als verschiedene Komponenten oder Schritte „umfassend“, „enthaltend“ oder „beinhaltend“ beschrieben werden, können die Zusammenstellungen und Verfahren auch aus den verschiedenen Komponenten und Schritten „im Wesentlichen bestehen“ oder „bestehen“. Alle oben offenbarten Zahlen und Bereiche können um eine gewisse Größe variieren. Immer wenn ein numerischer Bereich mit einem unteren Grenzwert und einem oberen Grenzwert offenbart ist, ist auch jede Zahl und jeder darin enthaltene Bereich, die bzw. der in diesen Bereich fällt, ausdrücklich offenbart. Insbesondere gilt jeder hier offenbarte Wertebereich (der Form „von etwa a bis etwa b“ oder äquivalent „von ungefähr a bis b“ oder äquivalent „von ungefähr a–b“) als jede Zahl und jeden Bereich aufführend, die bzw. der in den breiter gefassten Wertebereich fällt. Außerdem tragen die Begriffe in den Ansprüchen ihre einfache, gewöhnliche Bedeutung, soweit nicht durch den Patentinhaber ausdrücklich und deutlich anders definiert. Die unbestimmten Artikel „ein“, „eine“, „einer“, „eines“, „einem“ in den Ansprüchen sind dabei derart definiert, dass sie ein oder mehr als eines der Elemente bezeichnen, denen sie vorangestellt sind. Falls ein Widerspruch in der Verwendung eines Worts oder Begriffs in dieser Beschreibung und einem oder mehreren Patenten oder anderen Dokumenten auftritt, die durch Querverweis einbezogen werden, sind die Begriffsbestimmungen in Übereinstimmung mit dieser Beschreibung anzuwenden.
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Im hier verwendeten Sinne modifiziert der Ausdruck „wenigstens eins von“ vor einer Reihe von Elementen mit den Begriffen „und“ oder „oder“ zum Trennen der Elemente die Liste im Ganzen und nicht die einzelnen Teile der Liste (d. h. jedes Element). Der Ausdruck „wenigstens eins von“ lässt eine Bedeutung zu, die wenigstens eins von beliebigen der Elemente und/oder wenigstens eine von einer beliebigen Kombination der Elemente und/oder wenigstens eins von jedem der Elemente beinhaltet. Beispielsweise bezeichnen die Ausdrücke „wenigstens eins von A, B und C“ oder „wenigstens eins von A, B oder C“ jeweils nur A, nur B oder nur C; eine beliebige Kombination von A, B und C; und/oder wenigstens eins von jedem von A, B und C.
