Brevet FR2786568A1 — publié le 20000602

L'un des objectifs de la géochimie organique en exploration pétrolière consiste à caractériser la matière organique contenue dans les roches mères. La méthode de pyrolyse Rock-Eval (marque déposée par L'Institut français du Pétrole) a été conçue pour répondre à ce besoin. Par cette méthode, on accède à un ensemble de mesures qui permettent d'estimer de manière satisfaisante le potentiel pétrolier de la roche mère, les quantités d'hydrocarbures libres qui s'y trouvent, ainsi que le type et l'état de maturation de la matière organique. La présente méthode comprend des étapes qui appliquent les techniques d'intelligence computationnelle (IC), pour analyser automatiquement les mesures données, notamment par la méthode de pyrolyse Rock-Eval. La méthode développée permet de décrire de manière rapide et fiable les principales caractéristiques de la matière organique contenue dans les roches mères. La méthode s'appuie sur l'intégration de deux techniques d'intelligence computationnelle, qui sont les réseaux de neurones artificiels et les ensembles flous. L'adéquation de ces techniques pour l'interprétation des données de la pyrolyse Rock-Eval a permis d'obtenir rapidement des diagnostics proches, et dans certains cas, plus précis que ceux qu'établirait un expert humain. L'utilisateur peut aussi accéder à des échantillons types proches de ceux qu'il est en train d'étudier. Dans une variante, la méthode d'analyse permet l'étude globale de l'évolution de la matière organique tout au long des forages pétroliers. Au cours de cette analyse, le système calcule des relations corrélatives entre diverses données géochimiques. Ces corrélations permettent à l'utilisateur de suivre la transformation de la matière organique au cours du processus de maturation. On peut traiter également le cas des forages qui renferment de la matière organique très évoluée, et ceci dans le but d'estimer le potentiel pétrolier initial et les quantités d'hydrocarbures qui ont pu migrer lors de l'évolution. Ainsi, la présente invention concerne une méthode d'interprétation automatique de mesures géochimiques obtenues par pyrolyse d'un échantillon de roche afin d'obtenir une caractérisation de la matière organique contenue dans l'échantillon. Selon l'invention, on effectue les étapes suivantes: * on utilise des échantillons de roches de caractéristiques pétrolières connues pour effectuer au moins une phase d'apprentissage d'un réseau de neurones artificiels, * on utilise le réseau de neurones pour obtenir les paramètres de caractérisation de la matière organique d'un échantillon de roche, * on affine l'interprétation des paramètres de caractérisation en sortie du réseau en intégrant une composante floue comprenant une opération de "fuzzyfication" des paramètres. On peut caractériser la matière organique de l'échantillon en déterminant au moins le type et le degré de maturation de la matière organique, et le potentiel pétrolier. On peut analyser une série évoluée d'échantillons de roche prélevés au cours d'un même forage dans le sol en effectuant les étapes complémentaires: * à partir de la connaissance du type de matière organique contenue dans lesdits échantillons, on détermine la fonction de corrélation f reliant l'index d'hydrogène (IH) à la température maximale de pyrolyse (Tmax) pour la série de référence dudit type de matière organique, * on détermine la fonction de corrélation g reliant l'index d'hydrogène de ladite série évoluée à l'index d'hydrogène de la série de référence, * on utilise g et f pour obtenir les valeurs de l'index d'hydrogène en fonction de la profondeur, M on estime le potentiel pétrolier initial. Les fonctions de corrélation peuvent être établies à l'aide de réseaux neuronaux multicouches. La pyrolyse Rock-Eval est une méthode rapide et peu coûteuse permettant d'accéder aux caractéristiques de la matière organique. La méthode RockEval consiste à pyrolyser des échantillons de roche en les chauffant suivant un programme de température bien déterminé. La pyrolyse des échantillons de roches fournit un ensemble de paramètres qui sont utilisés pour caractériser la matière organique contenue dans les échantillons pyrolysés. Les documents US-4153415, US-4352673 et US-4519983 illustrent la méthode Rock-Eval et sont cités ici en référence. Le Chapitre II.2 "Screening Techniques for Source Rock Evaluation" concernant "Rock-Eval Pyrolysis" par J. Espitalié et M.L. Bordenave dans "Applied Petroleum Geochemistry", 1993, Editions Technip, France peut également compléter la description. On trouvera ci-après les définitions nécessaires à la compréhension des méthodes selon l'invention. Les hydrocarbures libres (So, S'il S1). Les quantités d'hydrocarbures libres sont données par le paramètre Si du Rock-Eval. On peut distinguer les hydrocarbures sous forme gazeuse donnés par le pic S., et les hydrocarbures sous forme d'huile, donnés par le pic S',. Ces deux paramètres sont exprimés en milligramme d'hydrocarbure par gramme de roche. Le potentiel pétrolier (S.) Ce sont les composés hydrocarbonés issus du craquage du kérogène lors de la pyrolyse. Ils représentent les quantités totales de composés hydrocarbonés que le kérogène peut encore produire. Ces quantités sont données par le paramètre S2 qui est exprimé en milligramme d'hydrocarbure par gramme de roche. Les composés oxvgénés (Sa): La quantité de CO2 issue du craquage du kérogène est donnée par le pic S3 qui est exprimé en milligramme de CO2 par gramme de roche. Le carbone organique résiduel (S,): Concrètement, c'est la quantité de CO2 obtenue par oxydation de la fraction de carbone résiduel. Le carbone organique total (COT): Au cours de la pyrolyse, le carbone organique représente 83% des composés hydrocarbonés constituant Si et S. Le carbone organique total est la somme du carbone organique pyrolysé et du carbone organique résiduel mesuré après oxydation de l'échantillon. La température maximale de pvrolvse (T): C'est la température au sommet du pic S2. Les valeurs de Tm. sont généralement comprises entre 400 et 600 C, car c'est dans cet intervalle qu'a lieu la majeure partie de la pyrolyse. L'index d'hydrogène (IH): A partir des paramètres décrits ci- dessus, on définit l'index d'hydrogène qui est donné par le rapport S2JCOT. L'index d'hydrogène est exprimé en milligramme d'hydrocarbures par gramme de COT. Cet index est pertinent pour la caractérisation de la matière organique, car il se corrèle assez bien avec le rapport atomique H/C. Néanmoins, plusieurs phénomènes géologiques peuvent engendrer des perturbations sur les valeurs de l'IH de manière à rendre la détermination du type de matière organique à partir de l'IH uniquement, peu fiable. L'index d'oxvgène (IO): C'est le rapport du CO2 (S3) au carbone organique total (COT). L'index d'oxygène est donc exprimé en milligramme de CO2 par gramme de COT. Cet index est pertinent pour la caractérisation de la matière organique, car il se corrèle assez bien avec le rapport atomique O/C. L'index du carbone résiduel (ICR): C'est le rapport du carbone résiduel (S4) au carbone organique total (COT). L'index de production (IP): L'index de production est défini par le rapport S1/(S, + S2). Cet index permet une appréciation relative des accumulations d'hydrocarbures dans la roche. Pour caractériser les roches mères, on retient trois critères: type de matière organique, maturation de la matière organique, potentiel pétrolier. Tvype de matière organique: on distingue trois types principaux de matière organique: * les matières organiques de type I qui sont d'origine lacustre, * les matières organiques de type II qui sont d'origine marine, * les matières organiques de type III qui sont d'origine continentale. La teneur en carbone organique n'est pas suffisante pour déterminer le type de matière organique contenue dans les roches mères. Le type de matière organique est un élément pertinent dans la caractérisation des roches mères, car il permet d'estimer la productivité en hydrocarbures. En effet, à teneur égale en carbone organique, les matières organiques d'origines différentes n'auront pas la même productivité: les matières organiques de type I peuvent donner jusqu'à 80% de leur poids en composés hydrocarbonés contre 50 à 60% pour les types II et 15 à 30% pour les types III. Signalons, par ailleurs, que des mélanges de matières organiques sont possibles. On peut avoir des mélanges entre type I et type II, entre type I et type III et entre type II et type III. Des mélanges entre types I, II et III à la fois sont, géologiquement, peu probables. Maturation de la matière organique: la détermination du degré de maturation de la matière organique constitue un élément pertinent dans la caractérisation de cette dernière. Le degré de maturation de la matière organique nous informe sur l'histoire thermique de la roche mère, et par conséquent, permet de savoir si une quantité significative de pétrole a été ou pourrait être encore produite. Potentiel pétrolier: la qualité d'une roche mère dépend des quantités d'hydrocarbures qu'elle est susceptible de produire. La qualité d'une roche mère peut donc être exprimée par son potentiel pétrolier (ou potentiel génétique). On décrit maintenant la méthode qui, à partir de données Rock-Eval, permet d'inférer un diagnostic informant sur le potentiel pétrolier des roches mères, le type et la maturité de la matière organique qui s'y trouve et les hydrocarbures libres qui s'y sont accumulés. L'approche proposée comprend deux composantes principales: la première composante utilise les techniques neuronales et la seconde composante s'appuie sur les ensembles flous (figure 1: RN = réseaux neuronaux; FZ = fuzzyfication; OF = opérateurs flous). La composante neuronale est constituée de deux réseaux neuronaux permettant d'avoir une analyse primaire du type et de la maturation de la matière organique. Cette première analyse est, par la suite, affinée à l'aide de la composante floue. Contrairement au type et à la maturité de la matière organique, le potentiel pétrolier et les accumulations sont relativement plus simples à caractériser. En effet, le potentiel pétrolier dépend des quantités de composés hydrocarbonés issus du craquage du kérogène, et les accumulations sont jugées d'après les quantités d'hydrocarbures libres absolues et relatives. Notons qu'il est intéressant de distinguer les accumulations normales des accumulations causées par une contamination de la roche par des hydrocarbures venus d'ailleurs. Ces derniers éléments sont analysés à l'aide d'opérations sur des ensembles flous, en vue de nuancer l'interprétation automatique des données Rock-Eval. La détermination du type et de la maturation de la matière organique s'appuie essentiellement sur deux réseaux neuronaux. Les raisons qui ont guidé le choix des réseaux de neurones sont les suivantes: - un problème de classement: la caractérisation du type de la matière organique consiste à choisir un type parmi un certain nombre de types prédéfinis. De même, pour la maturité o, globalement, on cherche à situer l'état de maturité de la matière organique dans une zone parmi plusieurs zones d'évolution prédéfinies. Dans les deux cas, on veut déterminer une catégorie à laquelle appartient la matière organique. Il s'agit donc d'un problème de classement, un type de problème pour lequel les réseaux neuronaux sont particulièrement bien adaptés; - catégories mal définies: l'affectation d'un échantillon à une catégorie ou une autre est effectuée sur la base de paramètres donnés par la pyrolyse Rock-Eval. Les frontières qui séparent les différentes catégories ne sont pas connues avec précision, c'est-à-dire qu'on ne sait pas définir les limites mathématiques qui permettent de séparer les catégories entre elles, en fonction des valeurs des paramètres Rock-Eval. D'ailleurs, les états de maturation avancée, l'altération de la matière organique, les effets de matrice minérale, et la contamination de la matière organique viennent compliquer davantage la tache de classification. En effet, ces phénomènes font que la pyrolyse d'un échantillon d'une catégorie C donne des valeurs de paramètre Rock-Eval qui sont très proches de ceux d'une autre catégorie C' distincte de C. Forage S2 Tmax COT IH 1 M 0.31 442 0.15 222 2 G 160 436 72.30 206 Tableau 1: Données Rock-Eval de deux échantillons de types de matière organique différents. On considère, à titre d'exemple, les deux échantillons dont les paramètres Rock-Eval sont donnés dans le tableau 1. On constate que ces échantillons ont des valeurs de Tm. et des index d'hydrogène assez proches. D'après les diagrammes Tm-IH et IO-IH (figures 2 et 3) que l'expert utilise pour déterminer " manuellement " le type de matière organique, le type II comme le type III sont possibles. En effet, les valeurs des paramètres obtenus pour les échantillons 1 et 2 (tableau 1) sont localisées, sur le diagramme Tm -IH comme sur le diagramme IO-IH, dans une zone o les types II et III sont possibles. Or, en réalité, les deux échantillons ont des origines différentes, car l'échantillon 1 est d'origine marine (matière organique de type II) et l'échantillon 2 provient d'une roche charbon, donc l'origine continentale (matière organique de type III). Pour arriver à distinguer ces deux échantillons, il suffit de prendre en compte leur teneur en carbone organique, qui est sensiblement différente pour les deux échantillons. Une valeur si forte de COT (72,30%) est caractéristique des charbons (type III). Cet exemple montre bien que, pour obtenir une meilleure discrimination entre les différents types de matière organique, il est avantageux d'intégrer, dans un même processus d'interprétation, le plus de paramètres Rock-Eval possible. Ceci peut être réalisé selon l'invention à l'aide de réseaux neuronaux. Les données Rock-Eval sont essentiellement numériques. L'utilisation d'outils classiques d'intelligence artificielle, tels que les règles de production ou les arbres de décision, implique des comparaisons avec des valeurs numériques particulières préalablement définies par l'expert. Ces valeurs limites, sont figées, empiriques et subjectives, menant à des passages brusques entre les différentes catégories de matières organiques, alors que les réseaux neuronaux permettent de traiter les données numériques de manière plus nuancée, ce qui permet de simuler des passages progressifs entre les différentes catégories. Le diagramme de la figure 4 montre les différents stades d'évolution de la matière organique pour chacun des types de matière organique (Im= zone immature; O = huile; WG = gaz humide; GS = gaz sec; NT zone de non existence de Tmon). On constate que l'interprétation du paramètre T. ma..x, qui est considéré comme l'indicateur principal de la maturation, diffère selon le type de matière organique. L'utilisation du graphique de la figure 4 pour la détermination de la maturité de la matière organique suppose que le type de matière organique soit déjà connu. Par ailleurs, les données Rock-Eval qu'utilise l'expert pour déterminer le type de matière organique (notamment IH, IO et Tms), sont interprétées différemment selon que la matière organique est mature ou pas. Pour diagnostiquer un type I, par exemple, l'expert exige un IH élevé (à partir de 750 mg d'HC/g de COT), s'il sait que l'échantillon est immature. Alors qu'il se contenterait d'un IH de 500 mg d'HC/g de COT si l'échantillon est déjà dans la fenêtre à huile. Cette interdépendance de la maturation et du type de matière organique rend difficile l'interprétation des paramètres Rock-Eval à l'aide de systèmes de production, car ces derniers sont fondamentalement séquentiels et donc supposent la connaissance de l'un des éléments pour déterminer l'autre. Pour développer et appliquer la présente méthode, on utilise une base constituée d'exemples judicieusement choisis. La base d'exemples contient 320 échantillons choisis, avec précaution, parmi les milliers d'échantillons dont on dispose. Une stratégie de choix est nécessaire pour que les échantillons choisis soient représentatifs de la population entière. La stratégie utilisée est la suivante. Tous les échantillons disponibles sont parcourus. Pour chaque échantillon, on recherche dans la base d'exemples courante des échantillons qui sont, au plus, à une distance d donnée de l'échantillon courant. S'il n'existe pas plus de p échantillons, (p étant un facteur de densité donné), qui vérifient cette condition, l'échantillon courant est ajouté à la base d'exemples. La distance utilisée est définie plus loin. Le tableau 3 montre la distribution des échantillons de la base d'exemples sur les différentes catégories. Nous avons évité d'inclure dans la base les échantillons dont l'expert n'est pas sûr du diagnostic. Ces échantillons sont, souvent, ceux dont les paramètres Rock-Eval se situent à la frontière de deux catégories différentes. Le classement de tels échantillons est laissée au gré des ajustements des poids du réseau effectués pendant la phase d'apprentissage. Type I Type II Type III Immature 35 60 25 Fenêtre à - 70 70 huile Fenêtre à gaz - 60 Tableau 3: Distribution des échantillons de la base d'exemple sur les différentes classes de matières organiques Le développement de l'intelligence computationnelle, ou artificielle, a permis de mettre en oeuvre une multitude de méthodes et de techniques informatiques permettant de coder et de résoudre des problèmes issus de domaines variés. La méthode intègre ici deux outils distincts qui sont les réseaux de neurones artificiels et les ensembles flous. Il existe plusieurs modèles de réseaux qui sont plus ou moins appropriés selon le type de problème à résoudre. Le modèle utilisé ici est le modèle multi- couches. Comme son nom l'indique, un réseau multi-couches est composé d'une succession de couches de neurones (figure 5). La couche qui reçoit les données du problème est appelée couche d'entrée CE. La couche qui fournit la réponse du réseau est appelée couche de sortie CS. Les couches intermédiaires, si elles existent, sont appelées couches cachées CC. Chaque couche est liée à la couche qui la précède par des connexions inter-neurones. A chaque connexion est associé un poids. Un réseau de neurones calcule ses sorties en propageant les activations de ses neurones de la couche d'entrée vers la couche de sortie. Chaque neurone commence par sommer les activations pondérées qu'il reçoit de la couche qui précède la couche à laquelle il appartient. A la somme pondérée obtenue, le neurone applique une fonction d'activation pour déterminer sa propre activation. Il transmet, ensuite, cette activation aux neurones de la couche suivante. La fonction d'activation la plus couramment utilisée est une sigmoïde, plus exactement la fonction logistique 1/(l+e'x) o la variable x n'est autre que la somme pondérée des entrées du neurone. Chaque couche contient un nombre prédéterminé de neurones. Le nombre de neurones de la couche d'entrée et celui de la couche de sortie sont déterminés d'après le codage du problème. Le nombre de couches cachées ainsi que le nombre de neurones dans chaque couche cachée est moins évident à déterminer. Or, ces données sont très importantes, car la capacité du réseau à apprendre et à généraliser en dépend. Pour ce faire, on a utilisé une stratégie qui a l'avantage d'être sûre. Cette stratégie consiste à partir d'un nombre minimum de couches cachées et de neurones par couche cachée, puis d'ajouter des couches et des neurones supplémentaires, jusqu'à ce qu'on ne puisse plus améliorer la réponse du réseau. Le réseau apprend à résoudre les problèmes en question pendant une phase dite d'apprentissage, et ceci en s'appuyant sur la base des exemples déjà résolus. Chaque exemple est défini par un vecteur de valeurs d'entrées et un vecteur de valeurs de sorties. Le vecteur de sortie contient les valeurs que l'on souhaite obtenir en présentant au réseau le vecteur d'entrées associé. Un réseau multi-couches implémente donc une fonction qui, pour un vecteur de valeurs en entrée donné, associe un vecteur de valeurs de sorties. L'ensemble des exemples est partagé entre exemples d'entraînement et exemples de validation. Cette stratégie, appelée " stropped training ", vise à éviter que le réseau prenne des particularités qui sont propres aux exemples d'apprentissage pour de l'information pertinente. Ce qui risque de fausser l'interprétation de nouvelles données qui ne présentent pas forcément les mêmes particularités. La phase d'entraînement consiste à présenter au réseau les exemples d'entraînement un par un. Le réseau calcule à chaque fois ses sorties. Comme les poids des connexions sont initialisés de manière aléatoire, on n'aura pas, dès le premier coup, les valeurs de sortie que l'on souhaite avoir. Donc, pour faire converger les valeurs de sortie obtenues vers les valeurs de sortie désirées, on calcule l'écart entre ces deux vecteurs de valeurs et on utilise cet écart pour modifier les poids des connexions. La modification des poids des connexions est effectuée dans le sens inverse de la propagation des activations pendant le calcul des sorties du réseau, c'est-à-dire de la couche de sortie vers la couche d'entrée d'o le nom de l'algorithme d'apprentissage: rétropropagation du gradient. La phase de validation, qui suit chaque phase d'entraînement, consiste à évaluer la réponse du réseau pour les exemples de validation, et ceci en comparant les réponses du réseau aux sorties souhaitées pour les exemples de validation. Les modifications introduites sur les poids des connexions pendant la phase d'entraînement ne sont prises en compte que si la réponse du réseau pour les exemples de validation est améliorée. Les phases d'entraînement et de validation se succèdent jusqu'à ce que l'erreur obtenue sur les exemples de validation dépasse, d'un seuil prédéfini, l'erreur obtenue sur les exemples d'entraînement, auquel cas l'algorithme s'arrête. La théorie des ensembles flous est une méthode mathématique qui permet, entre autres, de pallier à l'inadéquation de la théorie des ensembles classiques à décrire des classes imparfaitement définies. Dans le cas présent, le but qu'on veut atteindre par l'utilisation des ensembles flous est la formalisation des connaissances de l'expert, c'est à dire des connaissances qui sont généralement empiriques et subjectives. Soit un ensemble de référence (ou univers) U, on définit un ensemble flou A dans U par la donnée d'une application pA de U dans l'intervalle réel [0,1]. A tout élément x E U on associe une valeur UA(x) telle que: 0 usuelles d'intersection, d'union, etc.... Ces combinaisons sont réalisées à l'aide de fonctions de [0,1] x [0,1] dans [0,1], appelées norme et conorme triangulaires (ou t-norme et tconorme). I1 existe plusieurs t-normes et t-conormes associées. Les plus simples et les plus utilisées sont celles introduites par L. Zadeh (notées " min-max ") et celles introduites par Larsen (appelée aussi t- norme probabiliste). Ces t-normes et leurs t-conormes associées sont définies au tableau 4. Nom t-norme t-conorme Min-Max T(x,y) = min(x, y) I(x,y) = max(x,y) Probabiliste T(x,y) = x,y l(x,y) = x+y-x,y Tableau 4: définitions des t-normes min-max et probabiliste et de leurs t- conormes associées La t-norme probabiliste a été préférée, car les ensembles flous à manipuler sont définis à partir de résultats donnés par des réseaux de neurones multi- couches. Or, les sorties des réseaux de neurones multi-couches expriment des probabilités d'appartenance. La t-norme probabiliste est donc plus appropriée à notre problème que la t-norme " min-max ". Soit A et B deux ensembles flous qui ont pour fonctions d'appartenance ^A et gB. La t-norme probabiliste et de sa t-conorme associée permettent de définir les fonctions d'appartenance des ensembles flous obtenus en appliquant les opérateurs ensemblistes qu'on utilisera et qui sont les suivants: le complémentaire de l'ensemble flou A, noté A, est défini par la fonction d'appartenance ( x) = 1 -A ( x). L'intersection des ensembles flous A et B, notée A n B, est définie par la fonction d'appartenance [AIB(X) = PA(x).,uB(x). La réunion des ensembles flous A et B, notée A u B, est définie par la fonction d'appartenance PAuB(X) = IA(X)+9B(X)- MA(X)4LB(X). La différence des ensembles flous A et B, notée A & B, est définie par la fonction d'appartenance AGB (X) = PA(x). -4 (x). La différence symétrique des ensembles flous A et B, notée A A B = (A e B) u (B e A), est définie par la fonction d'appartenance: UAAB (X) =!(AB>J)(BGA) Les réseaux utilisés sont des réseaux multi-couches, et l'algorithme d'apprentissage est celui de la rétropropagation du gradient stochastique. Le type et la maturation de la matière organique sont analysés séparément par deux réseaux neuronaux distincts appelés réseau des types et réseau de maturation. On a opté pour des réseaux séparés pour des raisons de modularité. En effet, des réseaux indépendants permettent, au cas o on obtient de mauvais diagnostics pour des données nouvelles, de modifier uniquement le réseau qui est en cause. Le réseau décrit ci-après permet de donner une première appréciation du type de matière organique contenue dans une roche. Afin de sélectionner les paramètres Rock-Eval qui sont pertinents pour la détermination du type de matière organique, on peut retracer la démarche de l'expert. L'expert s'appuie essentiellement sur les diagrammes Tm -IH et IO-IH (figures 2 et 3). Etant donné les valeurs de T=, IH et IO, il forme les coordonnées des points (Tmx, IH) et (IO, IH). Ensuite, il localise chacun de ces points sur le diagramme correspondant. Le type de matière organique est celui auquel correspondent les zones dans lesquelles se trouvent les deux points. Dans la plupart des cas, les deux diagrammes donnent le même diagnostic. Mais pour certains cas limites, on peut avoir des réponses différentes. C'est l'un des inconvénients de cette méthode. Sur ces deux diagrammes, on remarque des recouvrements entre les différentes catégories. Le recouvrement peut être plus important en présence d'altération de la matière organique ou d'un fort effet de matrice minérale. En effet, ces deux phénomènes entraînent une diminution de l'index d'hydrogène et une augmentation de l'index d'oxygène. Ces perturbations donnent lieu à un recouvrement plus important entre type I et type II, d'une part, et entre type II et le type III d'autre part. Il faut signaler que les limites entre les différentes catégories sur les deux diagrammes sont déterminées de manière empirique. Des remarques précédentes, on conclut que les diagrammes Tm -IH et IO- IH sont insuffisants pour déterminer de manière certaine et non ambiguë le type de matière organique d'une roche mère. Les remèdes proposés, par la présente méthode, pour obtenir une meilleure discrimination entre les différents types de matière organique sont les suivants: * une meilleure utilisation des données Rock-Eval; * une détermination des types de matière organique s'appuyant sur un échantillonnage plus large donc plus représentatif; * enfin, des diagnostics nuancés pour éviter les passages brusques entre les différents types de matière organique. Ces points sont réalisés en prenant les mesures suivantes * considérer plus de paramètres Rock-Eval comme entrées du réseau, * constituer une base d'exemples contenant des échantillons provenant de plusieurs forages, * utiliser des sorties de réseau à valeurs réelles pour pouvoir simuler les passages progressifs entre les différentes catégories. Le réseau neuronal dédié à l'analyse du type de la matière organique comporte trois couches. Une couche d'entrées comportant huit entrées. Chaque entrée reçoit les valeurs d'un des huit paramètres Rock-Eval suivants: S2, S3, S4, TOC, T^, IH, 10 et ICR. Une couche cachée comportant également huit neurones. Le nombre de neurones de cette couche a été fixé en utilisant la stratégie de l'optimisation de la réponse du réseau décrite ci-dessus. Enfin, une couche de sortie comportant trois neurones. Chacun de ces neurones est associé à un des trois types de base (le type I, le type II et le type III). Les sorties prennent des valeurs réelles variant dans l'intervalle [0,1]. Quand un échantillon de la base d'exemple est identifié par l'expert comme étant du type i, la ième sortie du réseau doit répondre par une activation maximale, alors que les deux autres neurones doivent répondre par des activations proches de zéro. Cette première analyse des types de matière organique sera validée et affinée à l'aide d'opérations sur des ensembles flous. Le paramètre principal pour l'estimation de la maturation de la matière organique est la température maximale de pyrolyse (Tm^), car on observe une augmentation des valeurs de Tm lorsque l'état d'évolution des matières organiques avance. D'autres indicateurs peuvent également nous renseigner sur l'état de maturité des matières organiques. L'index d'hydrogène, l'index d'oxygène et l'index du carbone résiduel, constituent un supplément d'information appréciable pour le diagnostic de la maturation. En général, on observe une diminution des deux premiers index et une augmentation du dernier quand la matière organique évolue. Les quantités relatives et absolues d'hydrocarbures libres (IP et S1), peuvent également renseigner sur l'état de maturation, puisque ces deux quantités augmentent en phase mature. En incluant les paramètres TOC et S2 aux valeurs d'entrées du réseau dédié à l'analyse de la maturation, on améliore le comportement du réseau en phase d'apprentissage, (o nous observons une accélération de la convergence de l'algorithme d'apprentissage), ainsi qu'en phase d'exploitation, (o on obtient une meilleure réponse du réseau se traduisant par des différences d'activations plus nettes entre les différents neurones de sortie). TOC et S2 sont donc utilisés comme entrées pour le réseau de maturation. Comme pour l'analyse du type de la matière organique, les résultats donnés par le réseau dédié à l'analyse de la maturation seront affinés et validés à l'aide d'opérations sur des ensembles flous. Les sorties des deux réseaux de neurones ne permettent pas toujours de déterminer sans ambiguïté la catégorie des échantillons. Ceci est essentiellement dû à l'existence de catégories mal définies comme, par exemple, les mélanges de types de matière organique ou les états de maturation intermédiaires. Les interprétations les plus simples ont lieu quand un des neurones de sortie des réseaux présente une activation nettement supérieure à celle des autres neurones. Dans ce cas, il est possible de déterminer la catégorie de l'échantillon comme étant celle qui est associée au neurone ayant la plus forte activation. Malheureusement, en pratique on n'obtient pas toujours de telles activations. Si, par exemple, l'échantillon renferme un mélange de matières organiques, nous obtenons, à la sortie du réseau permettant le diagnostic des types, plusieurs neurones partiellement activées. Dans ce cas, l'interprétation est moins évidente que dans le cas précédent. Le but de l'intégration d'une composante floue est de continuer à inférer des diagnostics précis et sûrs même quand les réseaux de neurones fournissent des réponses ambiguës. Pour atteindre cet objectif, la composante neuronale a été renforcée par une composante floue. L'intérêt de cette composante floue se résume par les points suivants: * permettre d'interpréter les réponses des réseaux neuronaux quand ces derniers échouent dans la restitution d'un diagnostic précis, e nuancer les diagnostics pour les rendre plus proches de la réalité, * exprimer les diagnostics dans un langage proche du langage naturel pour que sa lecture soit facile même par un utilisateur non familier avec le RockEval. La première étape consiste à fuzzyfier les paramètres Rock-Eval ainsi que les sorties des deux réseaux neuronaux. Ces fuzzyfications sont décrites ci- après. Les différents ensembles flous sont définis par l'expert, ce qui introduit inévitablement une part d'arbitraire dans la formalisation du problème. Toutefois, les opérations floues qui seront effectuées par la suite sur ces ensembles s'appuient sur de rigoureux fondements mathématiques, qui sont ceux de la théorie des ensembles flous. Pour les fonctions d'appartenance intervenant dans la définition des ensembles flous, on a opté pour des fonctions trapézoïdales, car cellesci sont faciles à manipuler. On note que les paramètres Rock-Eval ne sont pas fuzzyfiés avant leur utilisation par les réseaux. Par contre, on leur applique les fonctions saturation. L'évaluation du potentiel pétrolier et des accumulations d'hydrocarbures est effectuée sans recours à des réseaux neuronaux. Ces éléments seront décrits dans le diagnostic final par des valeurs linguistiques telles que, bon, mauvais, fort, faible..... Les paramètres Rock-Eval qui ont besoin d'être " fuzzyfiés " sont S, S2, COT, IO et IP. L'expert effectue des raisonnements par plages de valeurs, car les connaissances dont il dispose sont incomplètes. Pour mimer ces raisonnements, on a distingué trois plages de valeurs: les valeurs faibles, les valeurs modérées et les valeurs fortes. Ces plages de valeurs sont codées par des ensembles flous. Chaque paramètre Rock-Eval est décrit par trois ensembles flous, chaque ensemble flou code une plage de valeurs. Les fonctions d'appartenance des neuf ensembles flous intervenant dans la fuzzyfication des paramètres S1, S2, COT, IO et IP sont montrées dans les figures 6, 7 et 8 dans lesquelles f = faible, m = modéré et fo = fort. Afin d'obtenir une interprétation fiable des résultats de la composante neuronale, on procède tout d'abord à la fuzzyfication des sorties des deux réseaux. On rappelle que, théoriquement, l'activation d'un neurone de sortie correspondant à une catégorie C exprime la probabilité que l'exemple présenté au réseau appartienne à la catégorie C. Quand les activations de tous les neurones de sortie sont inférieures à un certain seuil, ce qui veut dire qu'il est peu probable que l'échantillon appartienne à l'une des catégories recensées, il est prudent de s'abstenir de déduire un diagnostic qui pourrait s'avérer être faux. Le but de la fuzzyfication des sorties des réseaux est de considérer comme nulles les activations trop faibles, et comme maximales les activations qui sont proches de l'activation maximale. Cette fuzzyfication s'appuie sur six ensembles flous: type I probable, type II probable et type III probable pour le réseau dédié à l'analyse des types de matière organique, et Immature, Fenêtre à huile et Fenêtre à gaz, pour le réseau dédié à l'analyse de la maturité. La fonction d'appartenance utilisée est la même pour les six ensembles (figure 9). Cette fonction affecte un degré d'appartenance g nul aux activations qui sont au- dessous de 0.1, car on obtient assez souvent ce niveau d'activation (na) pour des exemples o le réseau est censé répondre par une activation nulle. Un degré d'appartenance jt égal à 1 est affecté aux activations qui dépassent 0.9. Enfin, des degrés d'appartenance proportionnels aux activations qui sont entre 0.1 et 0.9. La deuxième fonction de la composante floue consiste à combiner les différents ensembles flous obtenus pendant la phase de fuzzyfication pour affiner les termes du diagnostic final et les rendre plus fiables. A l'aide d'opérateurs flous, on affine davantage la caractérisation du type et de la maturation de la matière organique en distinguant des catégories intermédiaires telles que les mélanges de matières organiques, les matières organiques altérées et celles ayant subi un fort effet de matrice minérale, ou encore les zones de maturité intermédiaire. Contrairement au type et à la maturation de la matière organique, le potentiel pétrolier ainsi que les accumulations d'hydrocarbures sont caractérisés uniquement à l'aide d'opérateurs flous. Ces deux caractéristiques sont quantitatives, il est possible, quand les valeurs des paramètres Rock-Eval sont limites, d'avoir recours à des concepts sémantiques flous tels que plutôt, plus ou moins... Il faut noter aussi que dans le diagnostic final, le système signale à l'utilisateur les roches mères charbon. Les opérateurs de base choisis pour combiner les différents ensembles flous, sont la t-norme probabiliste et sa t-conorme associée. On a préféré la t- norme probabiliste à celle définie par L. Zadeh (celle qui utilise les fonctions min et max), car la t-norme probabiliste combine les deux degrés d'appartenance aux ensembles flous de départ, même si l'un des deux degrés est plus faible que l'autre. Alors que la t-norme "min-max" ne mémorise que le degré d'appartenance le plus faible pour la t-norme, et le plus fort pour la t- conorme. On rappelle qu'il existe trois types de bases de matière organique: le type I, le type II et le type III, et que le réseau neuronal dédié à la détermination du type de matière organique comporte une sortie pour chaque type de base. La fuzzyfication des trois sorties du réseau a donné les ensembles flous type I probable, type II probable et type III probable. La logique que l'on adopte pour définir les types de base s'appuie sur le raisonnement suivant: le diagnostic d'un type i est d'autant plus probable que les deux autres le sont peu. En dehors des types de base, il existe deux types intermédiaires qu'il serait utile de distinguer à cause de leurs fréquences dans la nature. Ces types sont à mi-chemin entre les types I et les types II d'une part, et entre les types II et les types III d'autre part. On les note respectivement Type I,II et type II,III. Leur codage est effectué de manière à ce que le réseau des types réponde par des activations de 50% des deux neurones de sortie impliquées et par une activation nulle de la troisième neurone. Par exemple pour le type I, II, les neurones 1 et 2 sont activées à 50% et le neurone 3 affiche une activation nulle. Au sein de chaque type intermédiaire, on distingue trois sous-classes, selon la cause géologique qui a fait que la matière organique en question ne pourrait pas être classée dans l'un des types de base. Ces sous-classes sont les matières organiques altérées, les matières organiques à fort effet de matrice minérale et les mélanges de matières organiques. Si la matière organique a subi une altération, il est important de la détecter. En effet, l'altération entraîne une variation sensible des données Rock- Eval, notamment pour l'index d'oxygène et l'index d'hydrogène. En général, l'altération de la matière organique entraîne une diminution de l'index d'hydrogène et une augmentation de l'index d'oxygène. Or, ces deux index sont pertinents pour la détermination du type de matière organique. Souvent, les roches charbons de type III exhibent des valeurs d'index d'hydrogène qui sont assez élevées pour être confondues avec des valeurs d'index d'hydrogène de matière organique de type II altérée. En général, les type II et type III d'une part, et les type I et type II d'autre part, peuvent être confondus à cause de l'altération. En présence d'une altération, le réseau dédié à la détermination du type de matière organique répond par une activation partielle de ses sorties. Pour s'assurer que cette activation partielle n'est pas due à un mélange de matières organiques, on combine la réponse du réseau avec une évaluation de l'index d'oxygène, qui est l'indicateur le plus révélateur de l'altération. On introduit donc deux catégories secondaires pour le type de matière organique qui sont: type I altéré et type II altéré. La rétention de la matière organique par la matrice minérale a un effet perturbateur sur les paramètres Rock-Eval. En effet, en cas de fort effet de matrice minérale, les valeurs des index d'hydrogène sont sous- estimées alors que les valeurs de Tm. augmentent. Ceci, d'une part rend plus problématique la détermination du type et de la maturation de la matière organique, et d'autre part rend atypique l'évolution de la matière organique; et c'est pour ce dernier point qu'il est utile de distinguer les matières à fort effet de matrice minérale du reste des matières organiques. L'effet de rétention dû à la matrice minérale est d'autant plus fort que la teneur de la roche mère en carbone organique est faible. La distinction de la matière organique ayant subi un fort effet de matrice minérale des autres sous- classes de matière organique intermédiaire (i.e. matière organique altérée et mélange de matière organique), est effectuée sur la base de la teneur de la roche en carbone organique. Plus précisément, on convient d'identifier un fort effet de matrice minérale chaque fois que l'on est en présence d'un type intermédiaire et que la teneur en carbone organique est très faible. En dehors des types de base, on peut avoir des mélanges de matières organiques, notamment des mélanges entre types I et II d'une part, et des mélanges entres types II et III d'autre part. Les mélanges de matière organique sont difficiles à diagnostiquer, même pour un expert. Quant à l'estimation des proportions de matière organique de chaque type dans le mélange, elle est pratiquement impossible. Le réseau neuronal dédié au diagnostic du type de matière organique ne comporte que les sorties associées aux types de base. Les mélanges de matières organiques seront donc détectés à partir de ces sorties. Quand l'expert soupçonne la présence d'un mélange de matières organiques, le réseau répond, en général, par une activation partielle de ses sorties, comme dans le cas d'une altération ou d'un fort effet de matrice minérale. On a convenu de diagnostiquer un mélange de matière organique uniquement quand toutes les autres éventualités sont écartées. On distingue trois zones principales de maturation. Ces trois zones seront définies à l'aide des ensembles flous Probablement immature, Probablement dans la fenêtre à huile et Probablement dans la fenêtre à gaz, obtenus par la fuzzyfication des sorties du réseau dédié à l'analyse de la maturation. On procède au même raisonnement qui a permis la caractérisation des types de base. Il est d'autant plus probable qu'un échantillon donné soit dans une zone de maturité donnée qu'il n'est que peu probable qu'il soit dans les deux autres zones. Il existe deux zones intermédiaires de maturation qu'il est intéressant de distinguer. La première zone se situe entre la zone immature et la zone à huile, et la seconde zone se situe entre la zone à huile et la zone à gaz. Ce sont, respectivement, la zone de début de maturité et la zone des gaz humides. Quand un échantillon se trouve dans une de ces deux zones intermédiaires, le réseau dédié à l'analyse de la maturation répond par une activation partielle des deux sorties impliquées. Les ensembles flous Probablement immature, Probablement dans la fenêtre à huile et Probablement dans lafenêtreàgaz obtenus par la fuzzyfication des sorties du réseau dédié à l'analyse de la maturité constituent les briques de base à partir desquelles on définit les ensembles flous caractérisant ces zones intermédiaires. Selon le critère du potentiel pétrolier, nous avons distingué trois catégories de roches: les roches à faible potentiel pétrolier, les roches à potentiel pétrolier modéré et les roches à fort potentiel pétrolier. Chacune de ces catégories est définie par un ensemble flou dont le calcul s'appuie sur la fuzzyfication du paramètre S. Les différents niveaux de potentiel pétrolier sont définis comme suit: PP faible = S2 faible PP modéré = S2 modéré PP fort = S2 fort L'utilisation de l'index de production pour le diagnostic de l'accumulation présente deux inconvénients majeurs. Le premier inconvénient résulte du fait qu'une partie souvent importante des hydrocarbures libres présents initialement dans l'échantillon sont volatilisés avant que ce dernier ne passe dans le pyrolyseur. Le second inconvénient provient de la définition mathématique de l'index de production, car même pour des valeurs très faibles de S,, il est possible d'obtenir des rapports S,/(S, + S2) relativement importants, sans qu'il n'y ait vraiment d'accumulation significative. Comme par exemple pour Si = 0.75 et S2 = 0.25, on obtient un index de production de 0.75 alors qu'en réalité la quantité d'hydrocarbures libres (donnée par la valeur de S,) est très faible. Donc, l'indicateur absolu des accumulations (le paramètre SI) doit être pris en compte en même temps que l'IP. Nous distinguons trois degrés d'accumulations: les accumulations faibles, les accumulations modérées et les accumulations fortes. Ces degrés d'accumulations sont codés par des ensembles flous dont la définition repose sur la fuzzyfication du paramètre Si et de l'index de production (IP). Si un des indicateurs (Si ou IP) est faible, l'accumulation sera faible. Si par contre les deux indicateurs sont forts, l'accumulation sera forte. Enfin, si un au moins des deux indicateurs est modéré et qu'aucun n'est faible, l'accumulation sera considérée comme étant modérée. Une accumulation d'hydrocarbures dans une roche est interprétée différemment selon que l'échantillon est mature ou pas. En effet, considérons un échantillon immature dont les paramètres Rock-Eval révèlent une forte accumulation, cette accumulation est anormale puisque l'échantillon est encore immature et donc n'est pas censé contenir une quantité importante d'hydrocarbures libres. Par contre, si l'échantillon est mature, l'accumulation est normale, étant donné qu'en phase mature la matière organique se transforme en hydrocarbures libres. La présence d'hydrocarbures libres dans des échantillons immatures peut être expliquée par une contamination de la matière organique. Pour détecter l'existence d'une contamination, nous introduisons deux nouveaux ensembles flous: Non contaminé et Fortement contaminé. Ces ensembles sont définis de la manière suivante: une accumulation faible ne donne pas lieu à une contamination quelque soit la maturité. Une accumulation forte est synonyme de contamination si l'échantillon est immature. On peut également rechercher les cas similaires. Le but de la recherche de cas similaires est de permettre à l'utilisateur de faire des rapprochements entre de nouveaux échantillons et des échantillons provenant de forages connus (ceux de la base d'exemples). Ceci permet de donner plus de poids à une analyse ou, au contraire, d'attirer l'attention de l'utilisateur sur la spécificité d'un nouvel échantillon. Ce dernier cas peut avoir lieu quand l'échantillon en question présente des paramètres Rock-Eval qui outrepassent, pour certaines de leurs valeurs, les limites préconisées par la base d'exemples. Etant donné un nouvel échantillon qu'on veut analyser, on se propose de rechercher dans la base d'exemples des échantillons de référence qui sont les plus proches du nouvel échantillon. Les échantillons de référence que le système propose comme étant les plus semblables à l'échantillon en question, dépendent du choix d'une fonction dite de similarité. La fonction de similarité que nous utilisons implique les paramètres Rock-Eval principaux qui sont: COT, T.... IH, IO et ICR. Signalons que la fonction de similarité implique les valeurs extrémales significatives et non pas les valeurs extrémales absolues, et qu'on n'utilise pas directement les valeurs des paramètres Rock-Eval, mais plutôt leurs images par les différentes fonctions de saturation. Le rapport obtenu pour chaque paramètre est déduit de 1, car on cherche un indice de similarité et non pas un indice de dissimilarité. Les valeurs obtenues sont ensuite pondérées de manière à donner plus d'importance aux paramètres les plus discriminants, dans notre cas: Tm. et IH. La méthode selon l'invention permet également l'étude globale de l'évolution de la matière organique. En rassemblant les données Rock- Eval relatives à des échantillons de roche prélevés dans un même forage, en plus de la donnée des profondeurs auxquelles sont prélevés ces échantillons, on peut suivre l'évolution de la matière organique tout au long du processus de maturation. On se propose de suivre l'évolution des séries géologiques en fonction de la * profondeur. L'indicateur d'évolution utilisé est l'index d'hydrogène. Globalement, on distingue trois stades d'évolution. Un premier stade (Im) o les valeurs de l'IH augmentent ou restent constantes, selon le type de matière organique, un deuxième stade o les valeurs d'IH subissent une chute (O), enfin, pendant le dernier stade, les valeurs d'IH se stabilisent (G). Ces différents stades sont schématisés à la figure 10. A partir de l'évolution des valeurs d'IH en fonction de la profondeur, on déduit les taux de transformation de la matière organique qui peuvent être utilisés dans l'exploration pétrolière. L'objectif de l'étude de telles séries consiste à retrouver l'évolution complète de séries pour lesquelles on ne dispose que de données relatives à un stade d'évolution avancé. Cela permet d'estimer le taux de transformation de la matière organique en fonction de la profondeur. Ces taux permettent à leur tour de donner une estimation des hydrocarbures qui ont pu migrer lors de l'évolution des roches mères. On précise ci-après l'étude de séries géologiques. Par série géologique, on entend un ensemble d'échantillons prélevés dans un même forage à des profondeurs variables. L'objectif est le calcul des taux de transformation pour les séries géologiques évolutives et la reconstruction de l'évolution des séries géologiques dont on ne dispose que de données relatives à un stade d'évolution avancé. Dans les deux cas, la méthode consiste à trouver des corrélations entre diverses données géochimiques. L'étude de l'évolution d'une série géologique utilise les résultats de l'étude détaillée des échantillons exposée cidessus. Les diverses corrélations nécessaires pour l'étude des séries géologiques sont établies à l'aide de réseaux neuronaux. Les réseaux de neurones sont choisis pour leur adéquation à manipuler des données imprécises et leur capacité à marginaliser les données erronées. Ces atouts sont d'une grande importance pour le traitement des données ROCK- EVAL. Notons que les réseaux neuronaux sont ici utilisés comme approximateur de fonctions et non pas comme système de classement, comme c'est le cas pour classer les séries évolutives. Etant données deux variables X et Y que l'on veut corréler à l'aide d'un réseau neuronal, on appellera valeurs observées de Y les valeurs initiales de la variable Y et valeurs calculées de Y les valeurs données par le réseau comme réponse aux valeurs de X. Corréler les valeurs d'une variable X avec ceux d'une variable Y revient donc à calculer une fonction Ycal = F(X). Les réseaux neuronaux utilisés sont constitués de trois couches: une couche d'entrée CE, une couche cachée CC, et une couche de sortie CS (figure 11). Une couche cachée CC est nécessaire, car sans couche cachée nous obtenons des fonctions monotones, or les relations existant entre les données à analyser ne sont pas forcément monotones. Les couches d'entrée et de sortie contiennent un seul neurone chacune, puisqu'on cherche des corrélations entre des séries de données unidimensionnelles, comme, par exemple, entre des profondeurs et des index d'hydrogène. Le nombre de neurones dans la couche cachée a été fixé à l'aide de la stratégie d'optimisation de la réponse du réseau décrite. Le modèle de réseau utilisé dans ce chapitre est schématisé par la figure 11. Tous les neurones du modèle utilisent la fonction logistique comme fonction d'activation, sauf le neurone d'entrée qui propage les valeurs qu'elle reçoit sans les modifier. Notons que, pour avoir des corrélations qui reflètent la réalité, il est important d'avoir un grand nombre de données. En effet, la multitude des données permet d'atténuer l'effet des erreurs qui entachent les données ROCK- EVAL. Par série complète, nous entendons une série d'échantillons prélevés dans une zone immature aussi bien que dans une zone mature. Le but de l'étude d'une telle série est le calcul du taux de transformation de la matière organique en fonction de la profondeur. L'étude détaillée des échantillons qui composent la série géologique étudiée permet de déterminer le type de matière organique qui domine la série. Par ailleurs, les caractéristiques évolutives de la matière organique diffèrent selon l'origine de cette dernière. Pour obtenir des résultats significatifs, l'étude de l'évolution d'une série ne doit pas impliquer de la matière organique provenant de diverses origines. Pour rendre homogène la série étudiée, les échantillons atypiques sont écartés. Un échantillon est jugé atypique s'il n'est pas du type de la matière organique qui domine la série. Les échantillons provenant de niveaux géologiques pour lesquels les effets de matrice minérale ou ceux de l'altération sont importants, sont également écartés. Corrélation Profondeur/IH (profondeur Z): la figure 12 montre, pour une série d'échantillons du bassin de l'est de Paris (France), l'ensemble des points (IHobs) définis par les IH donnés par le pyrolyseur ROCK-EVAL et les profondeurs Z auxquelles les échantillons ont été prélevés. Visiblement, la corrélation entre la profondeur et l'index d'hydrogène n'est pas évidente à trouver. Néanmoins, à l'aide de réseaux neuronaux, on obtient une corrélation satisfaisante (figure 13a). On retrouve les trois stades d'évolution caractérisant la matière organique du type II, car la série en question est d'origine marine: une première phase pendantlaquelle les valeurs de l'index d'hydrogène sont pratiquement constantes. Cette phase correspond à la zone immature. Une deuxième phase pendant laquelle les valeurs des index d'hydrogène subissent une chute, c'est la fenêtre à huile, enfin une courte phase pendant laquelle les valeurs de l'index d'hydrogène se stabilisent de nouveau, c'est la fenêtre à gaz. Cette corrélation a été obtenue après 3000 itérations de l'algorithme d'apprentissage sur 200 points (Profondeur-IH). La valeur de l'erreur quadratique moyenne atteinte à la convergence de l'algorithme d'apprentissage est 0.01. Les valeurs d'IH calculées (IHcal) vont permettre d'avoir une estimation du potentiel pétrolier initial (IH0), puis de calculer le taux de transformation TF correspondant à chaque profondeur. Pour le calcul du taux de transformation, on utilise.l'estimation proposée par R.Pelet dans "Evaluation quantitative des produits formés lors de l'évolution géochimique de la matière organique", Revue de l'Institut Français du Pétrole, Vol. 40, 5,1985: 1200(IHo- IHp) TTP = IHo(1200 - IHp) p étant la profondeur à laquelle l'échantillon a été prélevé. On constate que cette expression nécessite la valeur du potentiel pétrolier initial (IHo). La valeur de l'IHo est donnée par la valeur moyenne de l'index d'hydrogène calculé dans la zone immature. Une fois que 11'Ho est fixé, on peut calculer le taux de transformation TF correspondant à chaque profondeur Z. L'évolution du taux de transformation en fonction de la profondeur pour la série du forage de l'est du bassin de Paris est montrée à la figure 13b. Etude de séries très évoluées: le but est d'étudier des séries géologiques se trouvant dans un stade de maturation avancée. Le problème qui se pose avec de telles séries est que l'on ne dispose pas des données relatives à la zone immature du forage. L'étude des séries très évoluées est intéressante, car elle permet d'avoir une estimation des quantités d'hydrocarbures qui ont pu migrer de la roche mère au cours de l'évolution de la matière organique. Par ailleurs, la méthode de caractérisation des roches décrite ci-dessus permet de déterminer avec un degré de certitude satisfaisant l'origine de la matière organique même si cette dernière se trouve dans un stade avancé de maturation. Sachant l'origine de la matière organique que renferment les échantillons de série très évoluée, on se propose de comparer cette dernière avec une série de la même origine et pour laquelle on connaît l'évolution complète. Il a été décrit comment une série géologique peut être caractérisée par les profondeurs et les index d'hydrogène correspondants. Malheureusement, deux séries qui ne proviennent pas du même bassin n'ont pas forcément les mêmes données géologiques, et par conséquent, il serait hasardeux de comparer leur évolution sur la base de la profondeur. Par contre, pour un type de matière organique donné, la température maximale de pyrolyse (Tm,), constitue un indicateur standard pour l'évolution, puisque le début de la zone à huile ainsi que celui de la zone à gaz sont localisés approximativement autour des mêmes valeurs de Tm., pour un même type de matière organique. La méthode consiste à comparer la série très évoluée à une série type de la même origine, à partir de la relation TmJ/IH. Pour pouvoir effectuer cette comparaison, plusieurs corrélations intermédiaires se sont avérées nécessaires. Les différentes étapes (figure 14a à 14e) de la démarche à suivre sont décrites ci-après. Nous avons sélectionné trois séries évolutives pour servir de série type (une série pour chaque type de matière organique). Ces séries proviennent de la série des Green River Shales du bassin de l'Utah (Etats Unis), pour le type I, du forage Melarchez de l'est du bassin de Paris pour le type II, et du forage Gironville se trouvant également à l'est du bassin de Paris pour le type III. La variation de l'IH en fonction de T^^ pour les deux dernières séries types est montrée dans les figures 15 et 16. Corrélation Profondeur/IH: cette corrélation a déjà été décrite. Son rôle est de corriger les valeurs de l'index d'hydrogène IH observées en tenant compte de la profondeur Z (figure 14a). Corrélation Profondeur/T: cette corrélation permet d'éviter les irrégularités dans les valeurs de Tm. qui peuvent être causées par une remontée de la matière organique vers la surface, ou par des erreurs de mesures. Le réseau neuronal utilisé est du modèle de la figure 11, sauf que la couche cachée ne contient qu'un seul neurone. Un seul neurone est suffisant pour le calcul de la présente corrélation, car la variation de T. en fonction de la profondeur Z est quasiment linéaire pour tous les types de matière organique (figure 14b). Corrélation Tm /IH l'étape suivante (figure 14c), consiste à corréler les valeurs calculées de T^ et les valeurs calculées de '11H obtenues à partir des deux corrélations précédentes. On signale que le calcul de la corrélation T /IH pour une série très évoluée n'implique pas les valeurs de T^^^ correspondant à la zone immature, puisqu'on ne dispose pas de l'évolution type ET de la série dans cette zone. Par ailleurs, en notant F la fonction résultant de la corrélation type Tmx /IH, F associe les valeurs de l'IH type aux valeurs de Tm. (figure 14d). Corrélation IH/IHtype: les valeurs types de l'IH données par la fonction F sont mises en correspondance avec les valeurs d'IH calculées par la corrélation Tm /IH de la série très évoluée. Cette correspondance est effectuée sur la base de valeurs égales de Tm.x En notant G la fonction qui associe les valeurs d'IH calculées aux valeurs d'IH type, la fonction IH-, = G (IHtype) est illustrée à la figure 14d. A l'aide des fonctions F et G, il est possible de calculer une estimation des valeurs de l'IH correspondant aux T. de la zone immature, valeurs dont on ne disposait pas dans la série initiale. Soit t. une valeur donnée de Tx appartenant à la zone immature. Tout d'abord, on calcule l'image de tmax par la fonction F. On obtient la valeur de 'IH type correspondant à t.a.: ihtype = F(tm.a) (figure 14e). Ensuite, on calcule l'image de ihlt par la fonction G. La valeur GoF (tmax) obtenue est l'estimation de l'index d'hydrogène correspondant à la valeur tma x. En calculant ainsi les valeurs de 'IH pour toutes les valeurs de T. de la zone immature, on obtient une estimation de l'évolution complète de 'IH en fonction de Tmax pour la série très évoluée. Le calcul du taux de transformation TF, pour une série très évoluée, de la matière organique en fonction de la profondeur n'est possible que si on dispose de l'évolution de l'IH en fonction de la profondeur. Or, pour le moment on a reconstruit l'évolution de l'IH en fonction de Ti. Pour retrouver l'évolution dont on a besoin (IH en fonction de la profondeur), on calcule, pour la série très évoluée, une corrélation qui donne la profondeur en fonction de Tma (figure 17a). La corrélation T /Profondeur permet d'associer des profondeurs aux valeurs de T. correspondant à la zone immature, bien qu'elle ne soit calculée qu'à partir de données issues de la zone mature. Une telle extrapolation est acceptable, grâce à la quasi-linéarité de la variation de T en fonction de la profondeur. De l'évolution complète de l'IH en fonction de T. et de la corrélation T JProfondeur, on déduit l'évolution de 'IH en fonction de la profondeur, pour ceci il suffit de mettre en correspondance les profondeurs et les valeurs d'IH qui sont associées à la même valeur de Tm (figures 17b et 17c). Une fois l'évolution de 'IH en fonction de la profondeur calculée, on peut estimer le potentiel pétrolier initial par la valeur moyenne de l'index d'hydrogène calculé et procéder au calcul du taux de transformation TF (figure 17d). Exemple d'application: Etude d'une série évolutive de type III: On considère la série géologique composée des échantillons du forage Gironville du Lias du bassin de Paris (France). Ce forage a été effectué dans une roche charbon renfermant de la matière organique se trouvant dans divers stades de maturité. La distribution des échantillons selon le type et la maturité de la matière organique est donnée àla figure 18. Après l'élimination des échantillons atypiques, le système établi l'évolution de l'IH en fonction de la profondeur (voir figure 19a). Par la suite, la variation du taux de transformation TF en fonction de la profondeur Z est déduite de l'évolution précédente (figure 19b). Etude d'une série très évoluée: On reprend la série qu'on a utilisée précédemment (forage Balazucl du bassin du sud-est de la France). Rappelons que dans cette série, les échantillons ont été prélevés dans une zone mature (dans la fenêtre à huile), ou très mature (dans la fenêtre à gaz). Pour retrouver l'évolution de la série dans la zone immature ainsi que dans la zone de début de maturité, on suit la démarche décrite plus haut. On commence donc par établir les corrélations Profondeur/Tm et Profondeur/IH (figures 20a et 20b). Une fois les valeurs de Tm. et les valeurs de IH corrigées, on les met en correspondance. On obtient la corrélation Tmx/IH de la figure 21a. Notons que seule la zone mature est impliquée dans cette corrélation (i.e., la zone pour laquelle on dispose de données). L'étape suivante consiste à considérer une série type ET provenant de la même origine que la série Balazucl (origine marine), en vue de compléter l'évolution de la série Balazucl dans la zone immature ainsi que dans la zone de début de maturité. En suivant l'étape décrite, on obtient l'évolution complète EB de la série Balazucl (voir figure 21b). Enfin, en vue d'estimer les taux de transformation de la matière organique en fonction de la profondeur, on établit la variation de 'IH en fonction de la profondeur, en suivant la démarche ci-dessus. Afin de montrer plus clairement les avantages de la présente invention, on décrit ensuite une étude détaillée d'un forage pétrolier qui.a été effectué dans le bassin SM, aux Etats-Unis. On étudie ensuite l'évolution de la matière organique tout au long de ce puits. Enfin, il est montré sur un autre puits comment il est possible de retrouver l'évolution initiale d'une série géologique très évoluée. Avant de commencer l'interprétation des données de pyrolyse proprement dite, la méthode fournit un ensemble d'informations générales concernant les échantillons du bassin, notamment le nombre d'échantillons, éventuellement la liste des échantillons qui ont été éliminés de l'étude, et la cause de leur élimination. Une analyse est composée des caractéristiques essentielles de la matière organique qu'on peut déduire des paramètres Rock-Eval et qui peuvent aider dans l'exploration pétrolière. Ces caractéristiques sont: le type de matière organique, son degré de maturation, le potentiel pétrolier, et les accumulations d'hydrocarbures. La méthode informe également l'utilisateur au cas o la matière organique aurait subi une altération, ou s'il y a eu des effets importants de matrice minérale. Les cas de contamination de la roche mère par des hydrocarbures venus d'ailleurs sont également signalés. Les figures 22 à 25 montrent les données relatives à quelques échantillons du puits SM analysés par la méthode. La majorité des échantillons prélevés dans ce puits renferment de la matière organique de type II. Le puits renferme de la matière organique immature aussi bien que de la matière organique mature. La figure 26 montre la distribution des échantillons suivant le type et la maturation de la matière organique. L'utilisateur dispose d'un outil supplémentaire qui lui permet d'accéder à des échantillons types (stockés au préalable dans une base d'échantillons types), qui sont les plus similaires, selon une fonction de similarité bien déterminée, chacun des échantillons qu'il vient d'analyser. L'utilisateur peut accéder aux paramètres Rock-Eval et aux diagnostics détaillés de ces échantillons types, en vue de les comparer avec les échantillons qu'il vient d'analyser. L'échantillon de la figure 27 est considéré comme étant l'échantillon de la base d'échantillons types qui est le plus similaire à l'échantillon de la figure 24. Comme on l'a remarqué précédemment, le puits SM contient des échantillons qui proviennent des deux zones principales de maturation, à savoir la zone immature et la zone mature. On peut donc envisager une étude évolutive de la série géologique composée par les échantillons du puits SM. Mais, tout d'abord les échantillons atypiques, c'est-à-dire les échantillons qui ne sont pas du type dominant la série (le type II pour le puits SM), doivent être éliminés. Une telle précaution est nécessaire, car les différents types de matière organique n'ont pas les mêmes caractéristiques évolutives. La détermination des échantillons atypiques peut être réalisée automatiquement grâce à l'étude détaillée des échantillons décrite au paragraphe précédent. Corrélation Profondeur/IH: La description de l'évolution d'une série géologique est donnée par la mise en corrélation des valeurs de l'index d'hydrogène observées tout au long du forage avec les profondeurs auxquelles les échantillons ont été prélevés. La corrélation obtenue pour la série du puits SM est montrée à la figure 28. Cette corrélation été obtenue à l'aide d'un réseau de neurones multi-couches. Le calcul d'une telle corrélation est décrit plus haut. Le taux de transformation: A partir des valeurs calculées de I'IH, données par la corrélation Profondeur/IH, on calcule pour chaque échantillon le taux de transformation de la matière organique, qui est une fonction de l'IH et de l'estimation du potentiel pétrolier initial. La variation des taux de transformation en fonction de la profondeur pour le puits SM est montrée à la figure 29. Etude d'une série très évoluée: Par série très évoluée, on entend une série géologique pour laquelle on ne dispose que de données relatives à des échantillons renfermant de la matière organique mature, voir très mature. Le but de l'étude d'une telle série est de retrouver l'évolution complète de la série, c'est-à-dire, inclure également l'évolution de la matière organique pendant le stade immature, ce qui permettra par la suite de donner une estimation du potentiel pétrolier initial. REVENDICATIONS 1.Méthode d'interprétation automatique de mesures géochimiques obtenues par pyrolyse d'un échantillon de roche afin d'obtenir une caractérisation de la matière organique contenue dans ledit échantillon, caractérisée en ce que l'on effectue les étapes suivantes: * on utilise des échantillons de roches de caractéristiques pétrolières connues pour effectuer une phase d'apprentissage d'un réseau de neurones artificiels, * on utilise ledit réseau de neurones pour obtenir les paramètres de caractérisation de la matière organique d'un échantillon de roche, * on affine l'interprétation des paramètres de caractérisation en sortie du réseau en intégrant une composante floue comprenant une opération de "fuzzyfication" desdits paramètres. 2.Méthode selon la revendication 1, dans laquelle on caractérise la matière organique dudit échantillon en déterminant au moins le type et le degré de maturation de la matière organique, et le potentiel pétrolier. 3.Méthode selon l'une des revendications précédentes, dans laquelle on analyse une série évoluée d'échantillons de roche prélevés au cours d'un même forage dans le sol en effectuant les étapes complémentaires: * à partir de la connaissance du type de matière organique contenue dans lesdits échantillons, on détermine la fonction de corrélation f reliant l'index d'hydrogène (IH) à la température maximale de pyrolyse (Tmax) pour la série de référence dudit type de matière organique, * on détermine la fonction de corrélation g reliant l'index d'hydrogène de ladite série évoluée à l'index d'hydrogène de la série de référence, * on utilise g et f pour obtenir les valeurs de l'index d'hydrogène en fonction de la profondeur, * on estime le potentiel pétrolier initial. 4.Méthode selon la revendication 3, dans laquelle lesdites fonctions de corrélation sont établies à l'aide de réseaux neuronaux multicouches.