[发明专利]一种基于Kalman滤波的改进SAGD算法

权利要求书

1.一种基于Kalman滤波的改进SAGD算法，包括以下步骤：

①、在已有井中按一定间隔选取若干目标点作为相对导航定位的参考点，磁传感器将随钻进过程放置于不同目标点，划分各目标点作用距离；

②、在作用距离内，磁传感器记录钻进过程中的磁场数据，计算总磁场的归一化幅值；

③、选取若干离散的归一化幅值作为测点，各测点分别由SAGD算法计算得到多个相对距离r；

④、由上述测点中提取x、y方向的磁场分量，按照磁场模型解算出多个其双井相对的垂直偏离角度θ；

⑤、将多个测点的r和θ值依次输入Kalman滤波器，各组r和θ值按照本发明设计的几何位置加权规则进行一步预测；

⑥、对r和θ进行滤波更新，得到其滤波估计；

重复⑤-⑥，直至所有测点输入完毕，此时的滤波估计即为最终的定位结果。

2.根据权利1所述的基于Kalman滤波的改进SAGD算法，其特征在于，在步骤①中，目标点间隔取为预定双井间距Δl的4倍。

3.根据权利1所述的基于Kalman滤波的改进SAGD算法，其特征在于，在步骤①中，进尺为z₂的目标点，其作用距离为钻头进尺z₁由z₂-2Δl变化至z₂+2Δl的位置。

4.根据权利1所述的基于Kalman滤波的改进SAGD算法，其特征在于，步骤②中将连续磁场数据按周期进行离散化，计算各周期平均幅值，并以最大值为1进行归一化，具体方法是

在作用距离内，记录三轴磁场分量及对应的钻头进尺，即(B_x(t),B_y(t),B_z(t),z(t))对B_x(t)B_y(t)B_z(t)分别取希尔伯特变换H[B_x(t)]H[B_y(t)]H[B_z(t)]，并求取角度

φx(t)=arctanH[Bx(t)]Bx(t)]]>

φy(t)=arctanH[By(t)]By(t)]]>

φz(t)=arctanH[Bz(t)]Bz(t)---(1)]]>

将采样数据按磁场变化周期进行分段，其中，第i段数据表示如下

B_x,i(t)=B_x(t)|_{2π(i-1)<ωt<2πi}

B_y,i(t)=B_y(t)|_{2π(i-1)<ωt<2πi}

φ_x,i(t)=φ_x(t)|_{2π(i-1)＜ωt＜2πi}

φ_y,i(t)=φ_y(t)|_{2π(i-1)<ωt<2πi}

φ_z,i(t)=φ_z(t)|_{2π(i-1)＜ωt＜2πi}    （2）

以表示B_x,i(t)和B_y，i(t)在该周期内的平均幅值，则有

|B‾x(i)|=1π[∫02πBx,i(t)sinφx,i(t)d(ωt)]2+[∫02πBx,i(t)cosφx,i(t)d(ωt)]2]]>

|B‾y(i)|=1π[∫02πBy,i(t)sinφy,i(t)d(ωt)]2+[∫02πBy,i(t)cosφy,i(t)d(ωt)]2---(3)]]>

定义

Bmag(i)=|B‾x(i)|2+|B‾y(i)|2---(4)]]>

搜索B_mag的最大值B_max=max(B_mag)

对B_mag其进行归一化处理：

Bmag′=BmagBmax---(5).]]>