Brevet FR2869694A1 — publié le 20051104

METHODE DE DÉTERMINATION DES PROPRIÉTÉS DES FLUIDES DE FORMATION DOMAINE D'APPLICATION DE L'INVENTION Cette invention concerne des techniques de détermination des propriétés des formations adjacentes à un sondage et, en particulier, une technique de détermination des propriétés des fluides des formations terrestres. L'invention peut être utilisée par exemple pour déterminer la viscosité et/ou la composition moléculaire des bruts à l'aide de mesures par résonance magnétique nucléaire (RMN) effectuées sur des échantillons d'huile brute recueillis aux conditions du réservoir par un outil d'échantillonnage de fond. ANTÉCÉDENTS DE L'INVENTION Les outils de fond d'échantillonnage des fluides de formation, souvent dénommés testers de formation, sont utilisés pour soutirer, et parfois tester, des échantillons de fluide des formations. Des mesures utiles peuvent être effectuées sur ces échantillons de fluide lorsque l'outil est au fond, et/ou sur des échantillons qui ont été recueillis et remontés à la surface. Lorsqu'un échantillon de fluide est prélevé d'une zone contenant des hydrocarbures, il peut s'avérer très utile de déterminer les propriétés de l'échantillon d'hydrocarbure, par exemple viscosité et/ou composition moléculaire. Cependant, les techniques actuelles sont limitées dans leur aptitude à déterminer ces propriétés. Par exemple, la viscosité peut être prédite d'après l'amortissement d'un instrument mécanique vibrant, mais de telles mesures de fond exigent que le dispositif fonctionne dans un environnement difficile qui n'est pas prône à garantir un fonctionnement fiable et précis du dispositif. Un outil par résonance magnétique nucléaire (RMN) peut être utilisé dans un tester de formation (voir par exemple le Brevet U.S. 6.111.408) et des mesures RMN des fluides de formation peuvent fournir des informations permettant de déterminer les propriétés des fluides. Puisque les fluides pétroliers sont des mélanges complexes contenant de nombreux types différents de molécules hydrocarbonées, la prédiction précise de la viscosité et de la composition à une température (T) et une pression (P) arbitraires est difficile. Une approche consiste à utiliser des corrélations ou des modèles physiques qui font correspondre la propriété physique à prédire aux mesures RMN, à l'aide d'une équation contenant des paramètres déterminés de manière empirique. Un exemple de technique de prédiction de la viscosité des fluides de formation utilisant des mesures RMN du temps de relaxation (T, et T2) et des distributions (D) du coefficient de diffusion est basé sur des corrélations empiriques (voir Morriss et al., SPWLA Annual Transactions, p. 1-24, juin 19-22, 1994; Freedman et al., SPE Journal (75325), décembre 2001; Lo et al., SPE Journal (77264), mars 2002). Les corrélations font correspondre les moyennes logarithmiques des distributions à la viscosité, à l'aide de constantes déterminées de manière empirique. La précision des viscosités prédites d'après ces corrélations est limitée par trois facteurs: (1) la forme détaillée des distributions n'est pas prise en compte, (2) les constantes empiriques utilisées dans les corrélations ne sont pas universelles et peuvent varier d'un facteur pouvant atteindre deux pour des huiles différentes, et (3) la forme présumée des équations de corrélation n'est pas strictement précise. La composition moléculaire peut être estimée de manière très grossière dans les échantillonneurs de fond à l'aide de mesures de densité optique en fonction de la longueur d'onde d'une radiation dans l'infrarouge proche (voir Fujisawa et al., SPE 84092, présentée à la réunion ATCE 2003, SPE). La technique utilise une analyse de régression des principaux composants pour prédire les groupes moléculaires, à savoir C,, C2 C5 et C6+. Des modèles paramétriques basés sur les lois de la physique ont été proposés pour prédire la composition moléculaire des bruts d'après des mesures RMN du temps de relaxation et des distributions du coefficient de diffusion (voir Heaton et Freedman, Brevet U.S. 2003-0128032-A1). Cependant, il est difficile, en utilisant des modèles physiques, de tenir correctement compte des différentes formes moléculaires (p.ex., molécules hydrocarbonées aromatiques et aliphatiques), des effets de la pression et de la température, ainsi que des gaz dissous. L'un des objets de la présente invention est de fournir une méthode de détermination des caractéristiques des fluides d'une formation qui élimine les inconvénients des approches de l'art antérieur. RÉSUMÉ DE L'INVENTION La présente invention concerne une méthode de détermination d'une propriété des fluides contenus dans les formations adjacentes à un sondage. Une réalisation de la méthode de l'invention comprend les étapes suivantes: production, à partir de mesures sur une multiplicité d'échantillons de fluide, d'une base de données des valeurs d'apprentissage stockées des propriétés du fluide associées aux valeurs d'apprentissage stockées des mesures du fluide; dérivation, à partir de ladite base de données, de paramètres d'une fonction radiale, tels que le poids et la largeur; dérivation des valeurs mesurées des fluides de la formation; et détermination, par interpolation de la fonction radiale, de ladite propriété des fluides de la formation à partir des valeurs contenues dans ladite base de données, desdits paramètres et desdites valeurs mesurées des fluides de la formation dérivées. Dans une réalisation préférée de l'invention, l'étape consistant à dériver, à partir de ladite base de données, les paramètres de poids et de largeur de la fonction radiale, comprend la production d'une fonction de mappage (correspondance) de la fonction radiale; la production d'une fonction de coût utilisant les valeurs de la base de données et de la fonction de mappage; et la minimisation de ladite fonction de coût pour déterminer lesdits paramètres de poids et de largeur. Dans une réalisation de l'invention, ladite étape de production, à partir des mesures sur une multiplicité d'échantillons de fluide, d'une base de données de valeurs d'apprentissage stockées des propriétés des fluides associées aux valeurs d'apprentissage stockées des mesures des fluides, comprend la production d'une base de données de valeurs d'apprentissage stockées de la viscosité des fluides associées aux valeurs d'apprentissage stockées de la résonance magnétique nucléaire des fluides, et selon laquelle ladite étape de dérivation des valeurs mesurées des fluides de la formation correspond à la dérivation des valeurs mesurées par la résonance magnétique nucléaire à partir des fluides échantillonnés dans lesdites formations, et selon laquelle ladite étape de détermination de ladite propriété des fluides de la formation correspond à la détermination de la viscosité des fluides de la formation. Dans d'autres réalisations de l'invention, la propriété déterminée des fluides de la formation correspond au rapport gaz-huile des fluides de la formation, la composition moléculaire des fluides de la formation, la densité des fluides de la formation ou la pression de point de bulle des fluides de la formation. L'invention a une application avantageuse aux appareils de diagraphie des puits utilisant des testers de formations au câble qui soutirent des fluides des formations terrestres, mais peut aussi être utilisée pour d'autres applications telles que les mesures en cours de forage ou les mesures en cours de manoeuvre. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention deviendront plus apparents d'après la description détaillée suivante considérée de pair avec les dessins joints. BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS La Figure 1 est un schéma, sous forme partiellement fonctionnelle, d'un tester de formation d'un type qui peut être utilisé dans des réalisations pratiques de l'invention. La Figure 2 représente une section axiale d'une partie d'un dispositif RMN sur conduite d'écoulement qui peut être utilisé dans des réalisations pratiques de l'invention. La Figure 3 est un schéma des distributions d'apprentissage et d'essai d'un exemple simplifié avec interpolation. La Figure 4 est un schéma illustrant l'interpolation de la fonction radiale pour trois paramètres de largeur différents. Les Figures 5A et 5B sont un organigramme des étapes d'une routine de mise en application d'une réalisation de l'invention. Les Figures 6A et 6B sont un organigramme d'une routine pour le bloc 510 de la Figure 5, concernant l'acquisition d'une base de données de mesures d'entrée/sortie. La Figure 7 est un graphe de l'amplitude en fonction de T2 des distributions d'apprentissage et d'essai pour un exemple. La Figure 8 représente, pour les données de l'exemple de la Figure 7, la viscosité prédite pour chaque distribution d'essai en utilisant l'équation (8) comparée à la viscosité réelle calculée par l'équation (6). Les Figures 9A-P sont des graphes des distributions T2 de seize échantillons du Tableau 1 utilisés dans un exemple. La Figure 10 est un graphe de la viscosité prédite, utilisant une approche d'une réalisation de l'invention, par opposition à la viscosité mesurée pour l'exemple utilisant les seize échantillons du Tableau 1. La Figure 11 est un graphe de la viscosité prédite, utilisant une approche de l'art antérieur, par opposition à la viscosité mesurée pour un exemple utilisant les seize échantillons du Tableau 1. La Figure 12A est un graphe de la composition molaire en fonction du poids moléculaire pour des compositions réelles et prédites d'un exemple utilisant des données simulées. Les Figures 12b1-16 sont des graphes, pour chacun des seize échantillons de l'exemple, de la composition molaire en fonction du nombre d'atomes de carbone, pour les compositions prédites et les compositions du liquide vaporisé déterminées par chromatographie en phase gazeuse (CG). Les Figures 13A-P sont des graphes des sommes de fenêtrage normalisées pour les seize échantillons de l'exemple. Les Figures 14A-P sont des graphes du pourcentage molaire en fonction du nombre d'atomes de carbone, pour les compositions prédites et les compositions du liquide vaporisé déterminées par chromatographie en phase gazeuse (CG). Dans ce cas, les compositions prédites sont basées sur les sommes de fenêtrage normalisées. DESCRIPTION DÉTAILLÉE La Figure 1 représente le sondage 32 qui a été foré, de manière connue, par un équipement de forage, en utilisant de la boue ou du fluide de forage qui a donné naissance à un cake de boue représenté en 35. Un tester de formation 100 est représenté, et peut être utilisé dans les réalisations pratiques de l'invention. L'appareil 100 est suspendu dans le sondage 32 à un câble multiconducteurs blindé 33, dont la longueur détermine essentiellement la profondeur du dispositif 100. Un appareil de mesure de la profondeur connu (non représenté) est fourni pour mesurer le déplacement du câble sur une poulie (non représentée) et par conséquent la profondeur du dispositif de diagraphie 100 dans le sondage 32. Le circuit 51, représenté en surface bien que des parties de ce dernier puissent typiquement être en fond de trou, représente le circuit de contrôle et de communication de l'appareil d'étude. Le processeur 50 et l'enregistreur 90 sont également représentés en surface. L'outil 100 comporte un corps allongé 105 qui renferme la partie de fond de l'appareil, les contrôles, les chambres, les moyens de mesure, etc. Un ou plusieurs bras 123 peuvent être montés sur les pistons 125 qui se déploient, p. e.x. par commande depuis la surface, pour fixer l'outil. Le dispositif comprend un ou plusieurs modules de sonde, chacun comprenant un ensemble sonde 210 qui peut être déplacé par un actionneur de sonde (non représenté séparément) et comprend une sonde (non représentée séparément) qui est déplacée vers l'extérieur pour venir en contact avec la paroi du sondage, perçant le cake de boue et communicant avec les formations. L'équipement et les méthodes de mesure de pression et d'échantillonnage des fluides de la formation sont connus dans l'art, et le dispositif de diagraphie 100 est fourni avec ces capacités connues. Voir, par exemple, les Brevets U.S. n 3.934.468, 4.860.581 et 6.346.813. Les services commerciaux modernes utilisant, par exemple, un tester de formation dynamique modulaire ("MDT" marque de fabrique de Schlumberger) , peuvent fournir une variété de mesures et d'échantillons, puisque l'outil est modulaire et peut être configuré de nombreuses façons différentes. Des exemples de certains des modules utilisés dans ce type d'outil comprennent: Un module d'alimentation électrique est en général prévu. II ne comporte pas de conduite d'écoulement ni de bus hydraulique, et sera typiquement le premier module (supérieur) de la colonne. Un module d'alimentation hydraulique fournit l'énergie hydraulique à tous les modules qui peuvent en avoir besoin, et une telle énergie peut être transmise par un bus hydraulique. Des modules de sonde, qui peuvent être à sonde simple ou à sondes multiples, comprennent des pistons pour causer l'engagement de la ou des sonde(s) pour la communication fluidique avec les formations. Les modules d'échantillonnage contiennent des chambres à échantillon pour recueillir les échantillons des fluides de la formation, et peuvent être connectés directement par des points d'échantillonnage ou connectés par l'intermédiaire d'une conduite d'écoulement. Un module de pompage peut être utilisé pour purger les fluides indésirables. Un module analyseur utilise une analyse optique pour déterminer certaines caractéristiques des fluides. Des techniques d'analyse des fluides sont décrites, par exemple, dans le Brevet U.S. n 6.178.815 octroyé à Felling et al. et/ou U4.994.671 octroyé à Safinya et al. La possibilité d'effectuer des mesures de température et de pression est également prévue. Un module packer comprend des éléments d'obturation gonflables qui peuvent étanchéifier la circonférence du sondage sur la longueur des éléments d'obturation. À l'aide des types de modules ci-dessus et autres, l'outil peut être configuré pour assurer différents types de fonctions. Comme décrit à la Figure 1, l'outil de fond est un outil au câble. Cependant, il est entendu qu'une variété d'outils de fond peuvent être utilisés dans le cadre de la présente invention. Par exemple, des outils de forage de fond, à tube d'intervention enroulé, d'essai aux tiges ou autres adaptés pour recueillir du fluide dans ces outils peuvent aussi être utilisés. Dans la présente réalisation, des mesures RMN dans la conduite d'écoulement sont utilisés et peuvent être effectuées par le type d'équipement dévoilé dans le Brevet U.S. 6.346.813. Comme décrit aux présentes, et illustré à la Figure 2, le fluide soutiré de la formation s'écoule par un canal d'écoulement 221. Le canal est défini par un tube métallique à paroi épaisse 224 capable de résister à la pression de la formation. Dans la section renfermant l'équipement RMN de la conduite d'écoulement, le canal est défini par le diamètre intérieur d'un support d'antenne 222. Le support d'antenne est fabriqué en un matériau nonmagnétique non-conducteur, par exemple un matériau céramique ou polymérique rigide. Bien que la Figure 1 illustre des mesures RMN, il est entendu qu'une variété de mesures peuvent être effectuées, par exemple optiques, infrarouges proches, infrarouges, acoustiques, soniques, rayons X, résistivité, hyperfréquences, et autres paramètres ou mesures physiques. L'antenne RMN 223 est intégrée dans le support d'antenne, et émet un champ magnétique à la fréquence de Larmor. Ce champ magnétique émis est traditionnellement dénommé Bi. L'antenne RMN peut être une bobine solénoïdale qui génère un champ magnétique oscillant parallèle à l'axe du canal d'écoulement. Le support d'antenne est contenu dans une partie agrandie du tube métallique à paroi épaisse 224, de manière à ne pas obstruer le canal d'écoulement 221. Le tube 224 et le support d'antenne 222 peuvent contenir les fluides de la formation à haute pression dans le canal d'écoulement. Puisque les champs magnétiques haute fréquence ne peuvent pas pénétrer les métaux, l'antenne RMN est placée à l'intérieur du tube métallique de la conduite d'écoulement. Un ensemble d'aimants permanents 225 est placé à l'extérieur du tube métallique à paroi épaisse. Ceux-ci créent un champ magnétique constant, conventionnellement dénommé Bo, essentiellement perpendiculaire au champ B, généré par l'antenne. La totalité de l'appareil RMN est contenu dans un boîtier de sonde 226 qui peut être fixé à d'autres boîtiers similaires dans un chapelet d'outils. Des bobines de gradient (non représentées) peuvent aussi être prévues pour effectuer des mesures de gradient du champ pulsé du coefficient de diffusion et d'autres quantités. Comme il est bien connu dans l'art, les mesures effectuées avec l'équipement RMN peuvent être traitées de manière conventionnelle pour obtenir des quantités comprenant la densité de spin (proportionnelle à l'amplitude du signal RMN), les temps de relaxation longitudinale TI et temps de relaxation transversale T2, et leurs distributions, ainsi que les coefficients de diffusion et leurs distributions. Une partie de la théorie utilisée dans l'invention va maintenant être décrite. Considérons le problème consistant à prédire certaines propriétés des fluides à partir d'une base de données d'exemples d'apprentissage. Le problème peut être posé comme un problème de régression non-linéaire multidimensionnelle. Étant donné un ensemble of données d'entrée ï, E Rm (c-àd., x; sont des vecteurs réels à m dimensions) et un ensemble de sorties correspondantes , e R" avec i =1,2, .,N où N est le nombre d'échantillons dans la base de données, déterminer une fonction F(x) telle que: F(xi)=+Ei, (1) pour chaque paire d'entrée-sortie où si sont des erreurs de mesure aléatoires. À l'aide de la théorie de l'interpolation de la fonction radiale (S. Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation, deuxième édition, Chapitre 5), la fonction F peut être écrite sous la forme:..DTD: N F(ï)= E);i (II5é -x;11) (2) i=1 où { q (II x --5i; II) j =1,2, ..., N} sont un ensemble de fonctions non-linéaires dénommées fonctions radiales de base. La double barre II É Il dénote une norme qui est habituellement une norme L2. Les données d'entrée de la base de données sont les centres des fonctions radiales et {w E R" j = 1,2, ..., N} sont un ensemble de vecteurs de poids choisis de manière à ce que les équations de régression de l'Eq. (1) soient satisfaites. Micchelli ("Interpolation of Scattered Data: Distance Matrices And Conditionally Positive Definite Fonctions", Constructive Approximation, v. 2, p. 11 22, 1986) a démontré que la matrice c1 d'interpolation N-par-N avec les éléments cp(II II) est définie positive pour les fonctions multiquadratiques inverses et gaussiennes, si bien que les équations de régression ont une solution bien définie de la forme donnée par l'Eq. 2. Dans le développement ci- dessous, des fonctions radiales, gaussiennes à plusieurs variables normalisées, sont utilisées pour illustrer une méthode des présentes et ré-écrire l'Eq. (2) sous la forme: N II x xi II 2 (3) E exp( ) i=1 2 6i Dans l'Eq. 3, les largeurs (6i) des fonctions gaussiennes sont des paramètres qui, comme les vecteurs de poids (i), peuvent être déterminées en minimisant une fonction de coût. Dans les applications pratiques, de bons résultats sont souvent obtenus par utilisation d'une simple largeur (o-) pour les fonctions radiales de base gaussiennes. De même, il est parfois utile de choisir un sous-ensemble des données d'entrée de la base de données pour les centres des fonctions radiales de base. Référence peut être faite à S. Haykin, supra, qui discute de plusieurs méthodes pour choisir de manière judicieuse les centres et les paramètres de largeur. Une compréhension intuitive de la manière dont peut être utilisée l'Eq. 3 pour prédire des sorties précises à partir d'entrées qui ne sont pas dans la base de données d'apprentissage, peut être obtenue en considérant l'estimateur de régression de Nadaraya-Watson (NWRE) (voir par exemple S. Haykin, supra). L'équation du NWRE ou de la fonction de mappage a la même forme que l'Eq. 3, mais le vecteur de poids est remplacé par les sorties de la base de données et un paramètre de largeur unique est utilisé, à savoir: F (i) = E w exp( Il x x IIz ) i=1 20-2. z EN @j expII -2 Il) j=1 2 6 F (x) _ (4) N p(-Il x-x. ll2) E ex j=1 2a2 Il est évident que l'Eq. 4 satisfait les conditions de régression de l'Eq. 1, pourvu que les chevauchements des fonctions gaussiennes soient négligeables. Dans la limite d'un o très grand, F(z) tend vers la valeur de la moyenne des échantillons de toutes les sorties. Dans la limite d'un o très faible, F(x) tend vers la valeur de sortie ; correspondant à l'entrée x, qui est la plus proche de . Remarquer que l'estimateur est la moyenne pondérée des observations, et les estimations sont par conséquent limitées par les valeurs des échantillons observées. Le NWRE peut également être construit à l'aide de fonctions non gaussiennes (voir par exemple D.F. Sprecht, IEEE Trans. on Neural Networks, vol. 2, n 6, nov. 1991). Un exemple simple de Sprecht, supra, démontre la puissance de l'interpolation de la fonction radiale, même à partir d'une petite base de données d'entrées-sorties. La Figure 3 illustre l'interpolation d'une fonction linéaire en forme de rampe (ligne pleine) déterminée à partir d'un ensemble de cinq paires d'entréessorties (triangles). Les cercles sont les sorties prédites (F(x)) en fonction des entrées (x). La Figure 4 illustre la sensibilité aux différents paramètres de largeur. Une approximation supérieure au NWRE est obtenue si un vecteur de poids à n dimensions (w;) déterminé à partir de la minimisation de la fonction de coût remplace les vecteurs de sortie à l'Eq. 4. La fonction de coût est: et N n E w exp( Il x; 2. I I z) C=E E[r -1 1 26 12 =1 1=1 N exp( Il 112 ) i=1 26 z La fonction de coût peut être minimisée par rapport tant aux poids qu'au paramètre de largeur. La minimisation peut aussi être effectuée à l'aide de différentes valeurs fixes du paramètre de largeur, la valeur optimale étant celle qui donne la valeur minimale de la fonction de coût. II sera évident qu'une fonction de coût plus générale peut être utilisée pour déterminer les valeurs optimales des centres, largeurs et poids à l'Eq. 3 (voir par exemple Haykin, supra, Chapitre 5). Conformément à un aspect des présentes, l'interpolation de la fonction radiale peut être utilisée pour prédire des estimations de viscosité plus précises que les corrélations existantes. Les corrélations empiriques utilisées par les méthodes actuelles (voir par exemple Freedman et al., supra) seront tout d'abord revues. Les méthodes actuelles sont basées sur les équations empiriques suivantes pour estimer la viscosité (ri) : _ aT T2 f (gor) (5) (6) (7) Les Eq. 6 et 7 fournissent des estimations de la viscosité à partir de mesures RMN du temps de relaxation transversale de la magnétisation (T2) et des distributions du coefficient de diffusion (D) , respectivement. À l'équation 6, la distribution des temps de relaxation longitudinale de la magnétisation (T1) peut être utilisée à la place de T2. T est la température en degrés K et f(gor) à l'Eq. 6 est une fonction du rapport gaz/huile déterminée de manière empirique. Dans les deux équations, l'estimation de la viscosité est inversement proportionnelle à la moyenne logarithmique de la distribution. Par conséquent, les corrélations ne tiennent pas compte du fait que les formes détaillées des distributions peuvent affecter la viscosité. De plus, les constantes empiriques, a et b, sont déterminées à partir d'ajustements optima sur la forme de régression présumée des équations. Les constantes empiriques de ces équations ne sont pas universellement appropriées pour tous les bruts et les variances de ces constantes peuvent causer des erreurs importantes dans les viscosités estimées. Un inconvénient supplémentaire de ces corrélations est qu'elles ne tiennent pas compte des effets de la pression. II convient de noter, d'un point de vue théorique, que les distributions du coefficient de diffusion devraient être de meilleurs prédicteurs de la viscosité que les distributions des temps de relaxation. Ceci est dû en partie au fait que les coefficients de diffusion sont une mesure du mouvement de translation des molécules alors que les temps de relaxation sont une mesure du mouvement de rotation. De plus, dans les bruts, la présence d'ions paramagnétiques, tels le nickel et le vanadium, peuvent écourter les temps de relaxation mesurés et par conséquent causer une surestimation de la viscosité à l'Eq. 6. La prédiction de la viscosité à partir de mesures RMN à l'aide de l'interpolation de la fonction radiale peut être interprétée comme la construction du mappage non-linéaire entre une entrée vectorielle (par ex. , amplitudes dans une distribution T1, T2, ou D) et une sortie scalaire (viscosité) étant donné une série d'exemples d'entrées-sorties. L'exemple suivant utilise des distributions T2 pour illustrer la technique, bien qu'il soit entendu qu'une méthodologie similaire puisse être utilisée pour les distributions D et T1. Considérons une base de données de paires d'entrées-sorties dont les entrées pour chaque échantillon d'huile comprend des amplitudes de distribution T2 (Â;), des températures (Ti), des pressions (P;) et des rapports gaz/huile (gor;), et les viscosités de sortie correspondantes (Ili). La viscosité d'un échantillon de brut qui n'est pas dans la base de données peut être prédite à l'aide de équation: N II A À1 II2 (T T1)2 (P P1)2 (gor gorj)2 E wi exp( 2) É exp( 2) . exp( 2) . exp( 2) j=1 20 26T 26p 26g 17 = (8) N II A Aj II2 (T T) 2 (P Pj)2 (gor gorj)2 E exp( 2).eXp( 2).exp( 2).eXp( 2) j=1 2oj 26T 26p 26g La viscosité d'une huile brute peut être prédite à l'aide de l'Eq. 8 et des amplitudes de distribution T2 (Â), de la température (T), de la pression (P) et du rapport gaz/huile (gor) mesurés. Le rapport gaz/huile peut aussi être prédit, pourvu que l'on ait une base de données des mesures qui offrent le gor en sortie. Un outil d'échantillonnage des fluides d'un sondage équipé de capteurs de pression et de température et d'un capteur RMN, comme à la Figure 1, fournit les mesures nécessaires pour prédire la viscosité à l'aide de l'Eq. 8. Le rapport gaz/huile est disponible dans cet exemple puisque l'outil d'échantillonnage est aussi équipé d'un analyseur optique des fluides (OFA) pour la mesure de la densité optique du brut en fonction de la longueur d'onde dans l'infrarouge proche. La précision des prédictions effectuées par l'Eq. 8 dépend de la disponibilité d'une base de données ayant de nombreuses mesures d'entrée des huiles brutes. Les poids et largeurs de l'Eq. 8 peuvent être déterminés à partir de la minimisation d'une fonction de coût. Remarquer que seules les amplitudes de distribution T2, et non les temps de relaxation, figurent à l'Eq. 8. L'équation ne dépend pas des amplitudes à condition que toutes les amplitudes de l'équation appartiennent au même intervalle de valeurs T2 (par exemple, de 0,1 à 10.000 ms). L'équation 8 est facilement généralisée si la base de données comprend également d'autres mesures. Par exemple, si en plus des amplitudes dedistribution T2, la base de données comprend les distributions D et TI, alors les vecteurs d'amplitude pour ces mesures apparaîtront comme des facteurs gaussiens supplémentaires à l'Eq. 8. La Figure 5 illustre un organigramme d'une routine de contrôle d'un ou de plusieurs processeurs, en surface et/ou en fond de trou, conformément à une réalisation de l'invention. Certaines des étapes seront, a priori, effectuées à distance à partir du site de forage. Le bloc 510 représente l'acquisition d'une base de données de mesures d'entrée-sortie (x, pi), un exemple de routine utilisable pour l'acquisition de cette base de données étant décrit en plus amples détails de pair avec l'organigramme des Figures 6A et 6B. Aux Figures 6A et 6B, des mesures sont effectuées sur des échantillons d'huile de préférence brute, et les valeurs des mesures sont stockées dans la base de données avec les conditions des mesures. Typiquement, bien que pas nécessairement, les mesures seront effectuées dans un laboratoire dénommé "laboratoire PVT". II est entendu que la base de données peut être compilée et ajoutée sur une période prolongée de manière à augmenter le volume des données qu'elle contient. Dans cet exemple, chaque échantillon d'huile est mesuré au laboratoire, à plusieurs combinaisons de températures et pressions différentes, les mesures comprenant, par exemple, des mesures RMN et optiques, et la viscosité comme propriété de "sortie" du fluide. Il est entendu, cependant, que différentes autres mesures peuvent être effectuées (par ex. soniques, rayons X, résistivité, optiques, infrarouges proches, infrarouges, acoustiques, soniques, hyperfréquences, etc.) de pair avec d'autres propriétés de "sortie" du fluide acquises (par ex. composition par CG, pression de point de bulle, facteur volumétrique de fond, composition SARA (Saturés, Aromatiques, Résines, Asphaltènes), etc.). À la Figure 6, le bloc 605 représente l'initialisation avec le premier échantillon à tester, et les blocs 610 et 615 respectivement représentent l'initialisation avec les premières température et pression à tester. La mesure et le stockage de l'échantillon courant à la pression et température courantes sont alors mis en oeuvre, comme représenté par les blocs 620, 625, 630 et 635. Le bloc 620 représente la mise en oeuvre d'une mesure par un capteur, telle une densité optique, et le bloc 625 représente la mise en oeuvre de mesures RMN, qui peuvent être traitées pour obtenir les distributions TI, T2, et/ou D. Le bloc 630 représente la mise en oeuvre d'une mesure de viscosité. Le bloc 635 représente le stockage de la valeur mesurée de la viscosité dans la base de données (comme valeur de "sortie") de pair avec les valeurs RMN et de densité optique mesurées, et les valeurs courantes de la pression et de la température. Un test (bloc de décision 640) est effectué pour savoir si la dernière température a été traitée. Si ce n'est pas le cas, la prochaine température est déterminée (bloc 648) et les mesures sont effectuées et stockées, et la boucle 647 continue jusqu'à ce que toutes les températures d'un intervalle prédéterminé aient été considérées. Un test (bloc de décision 650) est alors effectué pour savoir si la dernière pression a été traitée. Si ce n'est pas le cas, la prochaine pression est déterminée (bloc 655), la température est ré-initialisée (bloc 657) et la boucle 659 (avec la sous-boucle 647) continue, jusqu'à ce que toutes les combinaisons de pression et de température dans les intervalles prédéterminés aient été utilisées. Un test (bloc de décision 660) est alors effectué pour savoir si le dernier échantillon a été testé. Si ce n'est pas le cas, le prochain échantillon est alors prélevé pour être testé (bloc 670), la procédure retourne au bloc 610 et la boucle 665 continue jusqu'à ce que tous les échantillons aient été testés, et une phase de la base de données est compilée. En se référant de nouveau à la Figure 5, en utilisant la base de données, une fonction radiale de mappage, F(i), est construite (bloc 520) conformément à l'équation (3). Une fonction de coût est alors construite (bloc 525) avec F(z;) et ;, comme dans l'équation (5). La fonction de coût est minimisée (bloc 530) pour déterminer les paramètres optima, tels les poids et les largeurs. Le bloc 540 représente le placement du dispositif d'essai de la formation 100 à une profondeur d'intérêt dans le sondage (par ex. dans une zone contenant probablement des hydrocarbures) et le bloc 545 représente la pose du dispositif et le soutirage du fluide de la formation dans la conduite d'écoulement. Comme il est bien connu dans l'art, un essai préliminaire peut être effectué avant de soutirer le fluide à tester. Les blocs 551, 552 et 553 représentent la prise des mesures sur les fluides soutirés dans le dispositif d'essai de la formation. En particulier, le bloc 551 représente la prise des mesures de température et de pression, le bloc 552 représente la prise des mesures RMN, par exemple en utilisant l'appareil RMN de la conduite d'écoulement de la Figure 2, et le bloc 552 représente la prise des mesures optiques, par exemple avec I'OFA décrit ci-dessus. Le bloc 560 représente le traitement des mesures RMN, de façon connue, pour obtenir les distributions TI, T2 et/ou D (coefficient de diffusion). Le bloc 570 représente le traitement des données optiques, de façon connue, pour obtenir le rapport gaz/huile (gor). Ensuite, comme représenté par le bloc 580, une propriété du fluide (viscosité dans cet exemple) est déterminée d'après =F(z); dans cet exemple, l'équation (8) étant utilisée pour déterminer la viscosité en fonction des amplitudes de distribution T2, de la température, de la pression et du gor, à l'aide de la base de données et des poids et paramètres de largeur optima déterminés. Le processus peut être répété selon les besoins, par exemple à d'autres profondeurs pour produire un relevé de la propriété déterminée 590. Pour illustrer la prédiction de viscosité avec un exemple simple qui utilise des données synthétiques, considérons une base de données d'apprentissage d'entrées-sorties composée d'entrées qui sont des distributions gaussiennes synthétiques T2. Celles-ci correspondent auÂ; de l'Eq. 8. Les sorties de la base de données d'apprentissage sont les viscosités (Ili) calculées à partir de la moyenne logarithmique utilisée à l'Eq. 6. Dans cet exemple, les huiles sont des huiles mortes pour lesquelles gor= 0 et la fonction, f(gor), de l'Eq. 3 est égale à un. Pour tester la prédiction de la viscosité, une série de validations (c-à-d., d'essais) des distributions gaussiennes synthétiques T2 a été utilisée. Les distributions d'apprentissage et d'essai sont illustrées à la Figure 7. Remarquer que les données d'apprentissage et d'essai ont différentes formes (positions et largeurs). Les données d'apprentissage et d'essai sont supposées être aux mêmes température et pression. La Figure 8 illustre la viscosité prédite pour chaque distribution d'essai à partir de l'Eq. 8 par rapport à la viscosité réelle calculée par l'Eq. 6. La méthode de prédiction de la viscosité des présentes utilisant les amplitudes de distribution T2 peut également être appliquée directement aux distributions D ou T,. Une base de données des distributions D ou T, et les viscosités mesurées correspondantes serait utilisée pour construire des équations analogues à l'Eq. 8. La prédiction de la viscosité a également été testée avec une base de données des distributions T2 et des viscosités mesurées correspondantes acquises sur une série de 16 échantillons d'huile morte à une température de 30 C à la pression atmosphérique. Les viscosités mesurées sont indiquées au Tableau 1. Les distributions T2 mesurées correspondantes sont illustrées aux Figures 9A-P, respectivement. Tableau 1: Viscosités mesurées de 16 huiles mortes Échantillon Viscosité mesurée (cP) 1 6,30 2 13,9 3 16,4 4 746,0. 5,09 6 6,36 7 6,52 8 656,0 9 5,42 8,47 11 980,0 12 15,5 13 8,46 14 116,0 132,0 16 91,2 Remarquer que les échantillons 10 et 13 ont des viscosités mesurées quasiment identiques, mais que leurs distributions T2 ont des moyennes logarithmiques très différentes. Par exemple, l'échantillon 10 a une moyenne de 174 ms alors que l'échantillon 13 a une moyenne de 279 ms. Ces deux échantillons illustrent un inconvénient évident de la méthode de l'art antérieur (voir Eq. 6) pour prédire la viscosité d'une huile à partir de mesures des distributions RMN T2. La Figure 10 représente la prédiction de la viscosité utilisant la fonction radiale. La viscosité de chaque échantillon a été prédite à partir d'une base de données composée des 15 autres échantillons. Il est évident que les prédictions de la viscosité par la fonction radiale s'accordent bien avec les valeurs mesurées. Les viscosités des échantillons du Tableau 1 ont également été estimées à partir des moyennes logarithmiques des distributions T2 représentées à la Figure 9. Une valeur a = 9,558 a été utilisée pour le paramètre de corrélation de l'Eq. 6. La comparaison entre les viscosités prédites à partir des moyennes logarithmiques et les viscosités mesurées est représentée à la Figure 11. Il est évident d'après les Fig. 10 et 11 que les viscosités prédites en utilisant la technique des présentes correspondent beaucoup mieux aux viscosités mesurées que celles prédites d'après les moyennes logarithmiques. Un avantage supplémentaire de la technique des présentes par rapport aux Eq. 6 et 7 pour la prédiction de la viscosité apparaît quand les mesures sont effectuées à des températures et pressions élevées sur des huiles brutes. Une réalisation des présentes détermine la composition moléculaire d'échantillons d'hydrocarbures soutirés des formations terrestres. La prédiction de la composition molaire des huiles brutes à partir de mesures RMN à l'aide de l'interpolation de la fonction radiale peut être interprétée comme la construction du mappage non-linéaire entre une entrée vectorielle (par ex., distribution T,, T2 ou D) et une sortie vectorielle (composition moléculaire) étant donné une série d'exemples d'entrées-sorties (données). L'exemple suivant utilise les distributions T2 pour illustrer la technique, bien qu'il soit entendu que la même méthodologie puisse être appliquée aux distributions D et TI. Considérons une base de données de paires d'entrées-sorties dont les entrées pour chaque échantillon d'huile sont composées des amplitudes de distribution T2 (;1.) des températures (Ti), des pressions (P;) et des rapports gaz/huile (gon) , et les compositions moléculaires de sortie correspondantes (Mi). La composition moléculaire d'un échantillon de brut qui n'est pas dans la base de données peut être prédite à l'aide de l'équation: N II A-A. II2 (T -T1)2 (P-Pj)2 (gor-gorj)2 wj exp( a)Éexp( 2)Éexp( z) exp( 2) j=1 2o- 26T 26p 26g M = L'équation 9 diffère seulement légèrement de l'Eq. 8 utilisée pour l'estimation de la viscosité. La différence réside dans le fait que les sorties et les poids prédits sont des vecteurs. La composition moléculaire prédite (M) est un vecteur à n dimensions dont les éléments sont, par exemple, les fractions molaires correspondant aux différents poids moléculaires ou nombres de carbone des constituants du brut. Les poids et les largeurs des fonctions radiales peuvent être déterminés par minimisation d'une fonction de coût ayant la même forme que celle de l'Eq. 5. L'approximation NWRE, c-à-d., avec w; =M, , peut être utilisée comme une estimation initiale du vecteur de poids. La Figure 12A compare les courbes des compositions moléculaires prédites et réelles pour des données simulées. Les compositions moléculaires utilisées pour les sorties des données d'apprentissage ont été calculées d'après les distributions gaussiennes d'entrée T2à l'aide d'une équation d'un modèle physique simple, à savoir: N II A-Aj II2 (T -Tj)2 (P-Pi) 2 (gor-gorj) 2 E exp( z).eXP( z)exp( 2)'exp( a) j=1 26j 2oT top 26g (9) T0.8 2,1 T2,1 est le Mme component de l'ensemble de valeurs également espacées (sur une échelle logarithmique) des temps de relaxation pour les données d'apprentissage et d'essai d'entrée. Les compositions moléculaires réelles tracées aux Fig. 12b1-16, respectivement, ont également été calculées d'après l'Eq. 10 en utilisant les distributions d'essai T2. L'exemple précédent compare les courbes des compositions moléculaires prédites et réelles pour des données simulées. Cet exemple illustre les résultats de la prédiction des compositions moléculaires de 16 huiles mortes d'après leurs distributions T2 mesurées représentées aux Fig. 9. La base de données était composée de paires d'entrées-sorties de distributions T2 mesurées et de compositions moléculaires mesurées par chromatographie en phase gazeuse (CG). Pour chaque échantillon, la composition moléculaire a été prédite à partir de sa distribution T2, en utilisant l'approximation NWRE, après avoir tout d'abord retiré cet échantillon de la base de données, puis en prédisant sa composition moléculaire à partir des 15 autres paires d'entrées-sorties dans la base de données. Les compositions prédites sont comparées aux compositions du liquide vaporisé (c-à-d., l'huile morte) obtenues par CG. Les résultats sont illustrés aux Fig. 12b1-16, respectivement. Remarquer l'excellente correspondance générale entre les compositions prédites par RMN et celles obtenues par CG. Ces résultats auraient tendance à s'améliorer en augmentant la taille et la diversité (par ex., ajouter davantage d'huiles visqueuses) de la base de données. M 1 _ 100 T2} (10) La technique des présentes peut aussi être appliquée directement au données temporelles RMN au lieu d'utiliser des quantités calculées telles que les distributions T2 et D. C'est-à-dire que, par exemple, les échos de spin de Carr-Purcell-Meiboom-Gill (CPMG), à partir desquels les distributions T2 de la Figure 12b ont été calculés, peuvent être utilisés comme les entrées dans la base de données. Ensuite, les compositions peuvent être prédites, par exemple, directement à partir des données temporelles CPMG. Ceci s'ensuit logiquement, puisque les distributions T2 de la Figure 9 ont été calculées à partir des données CPMG. Par conséquent, l'information concernant la composition de l'huile doit aussi être contenue dans les données CPMG. Les distributions T2 illustrées à la Figure 9 ont été calculées à partir des 16.000 échos de spin recueillis pour chaque échantillon d'huile du Tableau 1. Les distributions T2 ont été calculées à l'aide de la méthode du "traitement de fenêtrage" décrite au Brevet U.S. 5.291.137, qui enseigne que les données des échos de spin RMN peuvent être comprimées, sans perte d'information, en un nombre relativement petit de sommes de fenêtrage. Dans ce cas, les 16.000 échos ont été comprimés en 16 sommes de fenêtrage. Les 16 sommes de fenêtrage ont été utilisées pour calculer les distributions T2 pour chaque échantillon d'huile à l'aide de la méthode de traitement du Brevet -317. Les 16 sommes de fenêtrage ou les 16.000 échos doivent contenir au moins autant d'information sur les compositions de l'huile que les distributions T2. Les sommes de fenêtrage divisées par le nombre d'échos dans chaque fenêtre sont illustrées aux Figures 13A-P, respectivement. Celles-ci sont dénommées sommes de fenêtrage normalisées. Les compositions de l'huile prédites d'après les sommes de fenêtrage normalisées pour chaque échantillon à l'aide de la technique des présentes sont illustrées aux Figures 14A-P, respectivement. II convient de noter que les compositions prédites des Figures 14A-P sont essentiellement identiques aux compositions de la Figure 12b qui ont été prédites à partir des distributions T2. Il est évident que les compositions pourraient également être prédites à partir des échos de spin non comprimés. Il est aussi évident que, bien que des données CPMG aient été utilisées dans cet exemple pour illustrer la prédiction de la composition, d'autres séquences RMN, telles des séries d'échos de spin pondérées pour tenir compte de la diffusion, peuvent aussi être utilisées pour prédire les compositions. Ce qui précède s'est concentré principalement sur l'utilisation de mesures RMN pour prédire les propriétés du fluide. La méthode de la fonction radiale peut être appliquée à d'autres mesures (c-à-d., non RMN) pour lesquelles il existe un motif reconnaissable dans le mappage qui associe les mesures aux propriétés du fluide. Par exemple, des mesures de la densité optique des huiles brutes en fonction de la longueur d'onde sont effectuées dans l'infrarouge proche. La densité optique (Do) est un vecteur à n dimensions dans lequel n est le nombre de longueurs d'onde mesurées par le spectromètre optique. La densité optique d'un faisceau de radiations monochromatiques (longueur d'onde unique) est donnée par (Skoog et West, Fundamentals of Analytical Chemistry, p. 505 511) Do - log p =aÉcÉb. (11) où Po et P sont les puissances incidente et transmise d'un faisceau de radiations qui a traversé b centimètres d'un milieu absorbant qui contient c moles par litre d'une substance absorbante ayant une absorptivité molaire égale à a. L'égalité de droite est dénommée loi de Beer. Conformément à une autre réalisation des présentes, la prédiction des propriétés fluidiques des huiles brutes à partir de mesures non RMN à l'aide de l'interpolation de la fonction radiale peut être interprétée comme la construction du mappage non-linéaire entre une entrée vectorielle (par ex., Do) et une sortie vectorielle ou scalaire (par ex., composition ou rapport gaz/huile) étant donné une série d'exemples d'entrées-sorties (données). Considérons une base de données de paires d'entrées-sorties dont les entrées pour chaque échantillon d'huile sont composées, par exemple, des mesures de densité optique (Do; , i =1,2, , n), des températures (Ti), des pressions (P;) et des compositions moléculaires de sortie correspondantes (M; ). La composition moléculaire d'un échantillon de brut qui n'est pas dans la base de données peut être prédite à l'aide de l'équation: N I+Do Do,i II 2 (T Ti)2 (P Pj)2 E exp( 2).exp( a).exp( 2) j=1 261 20T 26p Les vecteurs de poids et les largeurs de la fonction radiale optima sont déterminés en minimisant une fonction de coût qui est la somme des carrés des N II Da -0,j 112 (T Tj) 2 (P P.)2 E wi exp( 2).eXp( 2)-exp( a) j=1 2o. 20 20 M= (12) différences entre les compositions moléculaires prédites par l'Eq. 12 et celles contenues dans la base de données de l'ensemble d'apprentissage. Bien que l'exemple précédent utilisait des mesures infrarouges de la densité optique, il est entendu que d'autres mesures, y compris optiques, rayons X, acoustiques, hyperfréquences, infrarouges proches, infrarouges, soniques, résistivité, etc., peuvent également être utilisées, pourvu que (1) il existe une base de données de paires d'entrées-sorties pour une vaste gamme d'huiles, et (2) il existe une corrélation entre les entrées et les sorties. La méthode peut aussi être appliquée pour la prédiction des propriétés pétrophysiques du réservoir telles que perméabilité, saturations de fluide, porosité, fluide lié, etc., à partir d'une base de données qui est composée, par exemple, de diagraphies de puits, analyses de carottes et mesures d'échantillonnage des fluides. Comme indiqué ci-dessus, de multiples mesures peuvent être utilisées pour construire la fonction de mappage. Des mesures de densité optique et RMN, par exemple, peuvent par conséquent être combinées pour prédire la composition moléculaire. La combinaison de deux ou plusieurs mesures ajoute une information supplémentaire qui peut améliorer l'exactitude des propriétés prédites du réservoir. REVENDICATIONS: 1. Une méthode pour déterminer une propriété des fluides dans les formations adjacentes à un sondage terrestre, constituée des étapes de: production, à partir de mesures effectuées sur une multiplicité d'échantillons de fluides, d'une base de données de valeurs d'apprentissage stockées des propriétés des fluides associées à des valeurs d'apprentissage stockées des mesures des fluides; dérivation, à partir de ladite base de données, des paramètres d'une fonction radiale; dérivation de valeurs mesurées des fluides de formation; et détermination, à l'aide de l'interpolation de la fonction radiale, de ladite propriété des fluides de formation à partir des valeurs dans ladite base de données, desdits paramètres et desdites valeurs mesurées des fluides de formation dérivées. 2. La méthode telle que définie par la revendication 1, selon laquelle ladite étape de dérivation, à partir de ladite base de données, des paramètres de la fonction radiale, est composée de la production d'une fonction de mappage de la fonction radiale; la production d'une fonction de coût utilisant les valeurs de la base de données et la fonction de mappage; et la minimisation de ladite fonction de coût pour déterminer lesdits paramètres. 3. La méthode telle que définie à la revendication 1, selon laquelle lesdits paramètres sont les poids et les largeurs. 4. La méthode telle que définie par la revendication 3, selon laquelle lesdits paramètres de poids sont déterminés à partir de vecteurs de sortie dérivés à partir de ladite base de données. 5. La méthode telle que définie par la revendication 1, selon laquelle ladite étape de dérivation des valeurs mesurées des fluides de formation est composée de la dérivation de valeurs mesurées de la résonance magnétique nucléaire à partir d'un fluide échantillonné à partir desdites formations. 6. La méthode telle que définie par la revendication 5, selon laquelle ladite étape de dérivation des valeurs mesurées des fluides de formation est composée de plus de la dérivation de valeurs mesurées pour la température dudit fluide de la formation. 7. La méthode telle que définie par la revendication 5, selon laquelle ladite étape de dérivation des valeurs mesurées des fluides de formation est composée de plus de la dérivation de valeurs mesurées pour la pression dudit fluide de la formation. 8. La méthode telle que définie par la revendication 5, selon laquelle ladite étape de dérivation des valeurs mesurées des fluides de formation est composée de plus de la dérivation de valeurs mesurées pour le rapport gaz/huile dudit fluide de la formation. 9. La méthode telle que définie par la revendication 1, 5 ou 8, selon laquelle ladite propriété des fluides de formation correspond à la viscosité des fluides de la formation. 10. La méthode telle que définie par la revendication 1, selon laquelle ladite propriété des fluides de formation correspond au rapport gaz/huile des fluides de la formation. 11. La méthode telle que définie par la revendication 1, selon laquelle ladite propriété des fluides de formation correspond à la composition moléculaire des fluides de formation. 12. La méthode telle que définie par la revendication 1, selon laquelle ladite propriété des fluides de formation correspond à la densité des fluides de la formation. 13. La méthode telle que définie par la revendication 1, selon laquelle ladite propriété des fluides de formation correspond à la pression de point de bulle des fluides de la formation. 14. La méthode telle que définie par la revendication 1, selon laquelle ladite propriété des fluides de formation correspond au facteur de volume de la formation pétrolifère des fluides de la formation. 15. La méthode telle que définie par la revendication 1, selon laquelle ladite propriété des fluides de formation correspond au SARA. 16. La méthode telle que définie par la revendication 1, selon laquelle ladite étape de dérivation des valeurs mesurées des fluides de formation est composée de la dérivation de mesures optiques à partir d'un fluide échantillonné à partir desdites formations. 17. La méthode telle que définie par la revendication 1, selon laquelle ladite étape de dérivation des valeurs mesurées des fluides de formation est composée de la dérivation des mesures du rapport gaz/huile à partir d'un fluide échantillonné à partir desdites formations. 18. La méthode telle que définie par la revendication 1, selon laquelle ladite étape de dérivation des valeurs mesurées des fluides de formation est composée de la dérivation de valeurs mesurées de la résonance magnétique nucléaire à l'aide d'un dispositif de diagraphie par résonance magnétique nucléaire dans ledit sondage. 19. La méthode telle que définie par la revendication 5, selon laquelle ladite étape de dérivation des valeurs mesurées de la résonance magnétique nucléaire à l'aide d'un dispositif de diagraphie par résonance magnétique nucléaire dans ledit sondage est composée du soutirage du fluide du sondage, et de la dérivation desdites valeurs mesurées de la résonance magnétique nucléaire à partir de mesures effectuées sur le fluide soutiré du sondage. 20. La méthode telle que définie par la revendication 1, selon laquelle ladite étape de production, à partir de mesures d'une multiplicité d'échantillons de fluide, d'une base de données de valeurs d'apprentissage stockées des propriétés des fluides associées aux valeurs d'apprentissage stockées des mesures des fluides, comprend la production d'une base de données de valeurs d'apprentissage stockées de la viscosité des fluides associées aux valeurs d'apprentissage stockées de la résonance magnétique nucléaire des fluides, et selon laquelle ladite étape de dérivation des valeurs mesurées des fluides de formation comprend la dérivation des valeurs mesurées de la résonance magnétique nucléaire à partir du fluide échantillonné dans lesdites formations, et selon laquelle ladite étape de détermination de ladite propriété des fluides de la formation est constituée de la détermination de la viscosité des fluides de la formation. 21. La méthode telle que définie par la revendication 2 ou 4, selon laquelle ladite étape de production, à partir de mesures d'une multiplicité d'échantillons de fluide, d'une base de données de valeurs d'apprentissage stockées des propriétés des fluides associées aux valeurs d'apprentissage stockées des mesures des fluides, comprend la production d'une base de données de valeurs d'apprentissage stockées de la viscosité des fluides associées aux valeurs d'apprentissage stockées de la résonance magnétique nucléaire des fluides, et selon laquelle ladite étape de dérivation des valeurs mesurées des fluides de formation comprend la dérivation des valeurs mesurées de la résonance magnétique nucléaire à partir du fluide échantillonné dans lesdites formations, et selon laquelle ladite étape de détermination de ladite propriété des fluides de la formation comprend la détermination de la viscosité des fluides de la formation. 22. La méthode telle que définie par la revendication 1, selon laquelle ladite propriété des fluides de la formation est représentée par un vecteur ayant une pluralité de dimensions. 23. La méthode telle que définie par la revendication 1 ou 21, selon laquelle lesdites valeurs mesurées du fluide sont représentées par un vecteur ayant une pluralité de dimensions. 24. La méthode telle que définie par la revendication 1, composée de plus de la répétition des étapes de ladite méthode pour les valeurs mesurées du fluide de la formation dérivées à différentes profondeurs dudit sondage, et de la production d'un relevé de ladite propriété telle que déterminée auxdites différentes profondeurs. 25. La méthode telle que définie par la revendication 1, selon laquelle ladite propriété des fluides de la formation correspond à la composition moléculaire. 26. Une méthode pour déterminer une propriété des fluides des formations adjacentes à un sondage terrestre qui ont été soutiré dans un dispositif de diagraphie dans le sondage, composé des étapes de: production, à l'avance, à partir de mesures effectuées sur une multiplicité d'échantillons de fluide, d'une base de données de valeurs d'apprentissage stockées des propriétés du fluide associées à des valeurs d'apprentissage stockées des mesures du fluide; dérivation, à partir de ladite base de données, des paramètres d'une fonction radiale; dérivation, à partir de mesures effectuées sur lesdits fluides qui ont été soutiré dans ledit dispositif de diagraphie, de valeurs mesurées du fluide de la formation; et détermination, à l'aide de l'interpolation de la fonction radiale, de ladite propriété des fluides de la formation à partir des valeurs dans ladite base de données, desdits paramètres et desdites valeurs mesurées des fluides de formation dérivées. 27. La méthode telle que définie par la revendication 26, selon laquelle ladite étape de dérivation des valeurs mesurées des fluides de formation est composée de la dérivation de valeurs mesurées de la résonance magnétique nucléaire à partir d'un fluide échantillonné à partir desdites formations. 28. La méthode telle que définie par la revendication 26, selon laquelle ladite propriété des fluides de la formation correspond à la viscosité des fluides de la formation. 29. La méthode telle que définie par la revendication 26, selon laquelle ladite propriété des fluides de la formation correspond à la composition moléculaire des fluides de la formation. 30. La méthode telle que définie à la revendication 26, selon laquelle lesdits paramètres sont les poids et les largeurs. 31. La méthode telle que définie par la revendication 26, selon laquelle ladite propriété des fluides de la formation correspond à la SARA des fluides de la formation. 32. Une méthode pour déterminer une propriété des fluides dans les formations adjacentes à un sondage terrestre à partir d'une base de données de valeurs d'apprentissage stockées des propriétés des fluides, composée des étapes de: dérivation, à partir de ladite base de données, des paramètres d'une fonction radiale; dérivation de valeurs mesurées des fluides de formation; et détermination, à l'aide de l'interpolation de la fonction radiale, de ladite propriété des fluides de la formation à partir des valeurs dans ladite base de données, desdits paramètres et desdites valeurs mesurées du fluide de la formation dérivées.