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1. (WO2007103285) CONTRÔLE DE QUALITÉ DE DONNÉES EN TEMPS RÉEL ET DÉTERMINATION DE FORMATION D'ANGLES À PARTIR DE MESURES D'INDUCTION DE MULTICOMPOSANTS UTILISANT DES RÉSEAU NEURONAUX
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2007/103285    N° de la demande internationale :    PCT/US2007/005545
Date de publication : 13.09.2007 Date de dépôt international : 02.03.2007
Demande présentée en vertu du Chapitre 2 :    26.02.2008    
CIB :
G01V 1/28 (2006.01), G01V 3/18 (2006.01)
Déposants : BAKER HUGHES INCORPORATED [US/US]; 2929 Allen Parkway, Suite 2100, Houston, TX 77019-2118 (US) (Tous Sauf US)
Inventeurs : FANG, Sheng; (US).
TABAROVSKY, Leonty; (US).
RABINOVICH, Michael; (US).
YU, Liming; (US)
Mandataire : RIDDLE, Albert, J.; Baker Hughes Incorporated, 2929 Allen Parkway, Suite 2100, Houston, TX 77019-2118 (US)
Données relatives à la priorité :
11/368,906 06.03.2006 US
Titre (EN) REAL TIME DATA QUALITY CONTROL AND DETERMINATION OF FORMATION ANGLES FROM MULTICOMPONENT INDUCTION MEASUREMENTS USING NEURAL NETWORKS
(FR) CONTRÔLE DE QUALITÉ DE DONNÉES EN TEMPS RÉEL ET DÉTERMINATION DE FORMATION D'ANGLES À PARTIR DE MESURES D'INDUCTION DE MULTICOMPOSANTS UTILISANT DES RÉSEAU NEURONAUX
Abrégé : front page image
(EN)Neural networks may be used to determine and predict formation dip angles and perform quality assurance assessments from data collected with a multi-component induction tool used for well logging. The neural networks make use of corrected, rotated and normalized data to provide the predictions and assessments (520). Synthetic data using various models is used to train the neural networks. The teachings herein provide for real-time determinations with a substantial degree of accuracy in the results.
(FR)La présente invention concerne des réseaux neuronaux pouvant être utilisés pour déterminer et prédire la formation d'angles d'inclinaison et réaliser des évaluations de garantie de qualité à partir de données recueillies avec un outil d'induction de multicomposants pour la diagraphie. Les réseaux neuronaux utilisent des données corrigées, soumises à rotation et normalisées afin de fournir les prédictions et les évaluations. Un donnée de synthèse utilisant divers modèles est utilisée pour entraîner les réseaux neuronaux. La présente invention fournit des déterminations en temps réel avec un degré substantiel de précision dans les résultats.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KM, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LY, MA, MD, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PG, PH, PL, PT, RO, RS, RU, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, SV, SY, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LS, MW, MZ, NA, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MT, NL, PL, PT, RO, SE, SI, SK, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)