Статистический подход к вероятностной оценке рисков возникновения экстремальных погрешностей магнитных инклинометров в высокоширотных регионах

Эффективность наклонно-направленного бурения в Арктической зоне Российской Федерации критически зависит от точности магнитных инклинометров. Помимо колебаний напряжения и температуры, значительное влияние на метрологические характеристики магнитных инклинометров во время геомагнитных суббурь оказывают ионосферные токи, вызванные взаимодействием солнечного ветра с магнитосферой Земли. Суперпозиция этих факторов существенно увеличивает дополнительные погрешности магнитных инклинометров и, соответственно, погрешности определения траектории скважины. Показано, что существующие методы компенсации дополнительных погрешностей магнитных инклинометров носят реактивный характер, а проактивные подходы к оценке рисков возникновения данных погрешностей разработаны недостаточно. Предложен статистический подход к вероятностной оценке рисков возникновения экстремальных значений дополнительных погрешностей магнитных инклинометров в высокоширотных регионах. На основе анализа данных магнитных обсерваторий за периодмаксимума 24-го солнечного цикла установлено, что распределения дополнительных погрешностей измерения магнитного склонения и наклонения с помощью магнитных инклинометров подчиняются логнормальному закону. Выявлено, что тяжёлые хвосты этих распределений (до 19 % выборки) достоверно описываются обобщённым распределением Парето, что свидетельствует о высоком риске экстремальных событий. Вероятности превышения допустимых погрешностей измерения магнитными инклинометрами азимутальных и зенитных углов составляют около 6,3 % и 0,81 % соответственно. Такие вероятности указывают на высокий риск возникновения экстремальных значений погрешностей магнитных инклинометров, неприемлемый при проведении дорогостоящих буровых работ. Полученные результаты позволяют создавать карты рисков с возможностью их последующей интеграции в системы поддержки принятия решений при планировании буровых работ. Это минимизирует экономические потери и аварийные риски за счёт заблаговременного прогнозирования периодов, когда использование магнитных инклинометров сопряжено с повышенной вероятностью возникновения неприемлемых погрешностей. Предложенный статистический подход позволяет оценить риски возникновения экстремальных погрешностей магнитных инклинометров без необходимости развёртывания дорогостоящей сети вариационных станций в непосредственной близости от буровых объектов, что особенно актуально для удалённых регионов Арктики.

1. C hang J. L., Jung K. L. Highly accurate accelerometer- and magnetometer-based elevation and azimuth estimation procedure under stationary conditions. Journal of Sensor Science and Technology, 34(1), 8–18 (2025). https://doi.org/10.46670/JSST.2025.34.1.8 ; https://elibrary.ru/ayuhtz

2. Yang C., Zeng Q., Xiong Z., Yang J. IMU/Magnetometer-Based azimuth estimation with norm constraint filtering. Sensors, 24(10), 2982 (2024). https://doi.org/10.3390/s24102982 ; https://elibrary.ru/yvpnvg

3. Соловьев А. А. Геомагнитное сопровождение наклонно-направленного бурения. Вестник Российской академии наук, 94(10), 871–877 (2024). https://doi.org/10.31857/S0869587324100023 ; https://elibrary.ru/esnedd

4. Гвишиани А. Д., Лукьянова Р. Ю., Соловьев А. А. Исследование геомагнитного поля и проблемы точности бурения наклонно-направленных скважин в Арктическом регионе. Горный журнал, (10), 94–99 (2015). https://doi.org/10.17580/gzh.2015.10.17 ; https://elibrary.ru/vctavb

5. Kudin D. V., Gvishiani A. D., Nikitina L. V. et al. Storage and Processing of Big Data for geomagnetic support of directional drilling. Applied Sciences, 14(21), 9730 (2024). https://doi.org/10.3390/app14219730 ; https://elibrary.ru/xxshok

6. Воробьев А. В., Соловьев А. А., Пилипенко В. А., Воробьева Г. Р. Интерактивная компьютерная модель для прогноза и анализа полярных сияний. Солнечно-земная физика, 8(2), 93–100 (2022). https://doi.org/10.12737/szf-82202213 ; https://elibrary.ru/ylvvdw

7. Воробьев А. В., Лапин А. Н., Соловьев А. А. Подход к интерпретации естественных индикаторов состояния космической погоды для оценки эффектов ее воздействия на высокоширотные энергосистемы. Физика Земли, (4), 100–110 (2024). https://doi.org/10.31857/S0002333724040071 ; https://elibrary.ru/fwpoqi

8. Pilipenko V. A., Chernikov A. A., Soloviev A. A., Yagova N. V., Sakharov Y. A., Kudin D. V., Kostarev D. V., Kozyreva O. V., Vorobev A. V., Belov A. V. Influence of Space weather on the reliability of the transport system functioning at high latitudes. Russian Journal of Earth Sciences, 23(2), 1–34 (2023). https://doi.org/10.2205/2023ES000824 ; https://elibrary.ru/otrrkp

9. Soloviev A. A., Sidorov R. V., Oshchenko A. A. et al. On the need for accurate monitoring of the geomagnetic field during directional drilling in the Russian Arctic. I zvestiya, Physics of the Solid Earth, 58(3), 420–434 (2022). https://doi.org/10.1134/S1069351322020124 ; https://elibrary.ru/dcwnoi

10. Yang J., Cai J., Wang S. Online compensation of geomagnetic measurement errors while drilling. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 73, 9507109 (2024). https://doi.org/10.1109/TIM.2024.3379082

11. Воробьев А. В. Оценка влияния геомагнитной активности на метрологические характеристики инклинометрических информационно-измерительных систем. Измерительная техника, ( 6), 21–24 (2017). https://elibrary.ru/yzjoqv

12. Zhang Y., Msangi S., Edmonds J., Waldhoff S. Limited increases in Arctic offshore oil and gas production with climate change and the implications for energy markets. Scientific Reports, 14, 6699 (2024). https://doi.org/10.1038/s41598-024-54007-x ; https://elibrary.ru/sftnzi

13. Нефть в Арктике: как российские нефтяные компании действуют в условиях санкций. Forbes.ru. URL: https://www.forbes.ru/biznes/343165-neft-v-arktike-kak-rossiyskie-neftyanye-kompanii-deystvuyut-v-usloviyah-sankciy (дата обращения: 23.09.2025).

14. B rown W. J., Beggan C. D., Cox G. A. et al. The BGS candidate models for IGRF-13 with a retrospective analysis of IGRF-12 secular variation forecasts. Earth, Planets and Space, 73, 42 (2021). https://doi.org/10.1186/s40623-020-01301-3 ; https://elibrary.ru/arjiui

15. Khomutov S. Yu. International project INTERMAGNET and magnetic observatories of Russia: cooperation and progress. E3S Web of Conferences, 62, 02008 (2018). https://doi.org/10.1051/e3sconf/20186202008 ; https://elibrary.ru/yueixj

16. Gjerloev J. W. The SuperMAG data processing technique. Journal of Geophysical Research: Space Physics, 117(A9), A09213 (2012). https://doi.org/10.1029/2012JA017683 ; https://elibrary.ru/fnunyd

17. Thebault E., Finlay C. C., Beggan C. D. et al. International Geomagnetic Reference Field: the 12th generation. Earth, Planets and Space, 67, 79 (2015). https://doi.org/10.1186/s40623-015-0228-9 ; https://elibrary.ru/ugfhct

18. Love J., Chulliat A. An international network of magnetic observatories. EOS: Transactions, American Geophysical Union, 94(42), 373–374 (2013). https://doi.org/10.1002/2013EO420001 ; https://www.elibrary.ru/wrnulv

19. Russell C. T., McPherron R. L. Semiannual variation of geomagnetic activity. Journal of Geophysical Research, 78(1), 92–108 (1973). https://doi.org/10.1029/JA078i001p00092

20. NOAA NCEI Geomagnetic Modeling Team; British Geological Survey. 2024: World Magnetic Model High Resolution. NOAA National Centers for Environmental Information (2025). https://doi.org/10.25921/qb1c-vn52