Brevet FR3029663A1 — publié le 20160610

DOMAINE DE LA DIVULGATION [0001] La présente divulgation concerne généralement des systèmes et des procédés pour déterminer des pétro-faciès non linéaires en utilisant un partitionnement de tracé croisé. Plus particulièrement, la présente divulgation concerne la détermination de pétro-faciès non linéaires en utilisant un partitionnement de tracé croisé pour définir des frontières de pétro-faciès qui distinguent les pétro-faciès par apparence et/ou composition en utilisant des techniques systématiques et automatisés d'analyse de données. ARRIERE-PLAN [0002] L'identification de types de roche, également appelés pétro-faciès, en tant que procédé de caractérisation de réservoir est indispensable pour la prédiction précise de production d'hydrocarbure à partir de réservoirs en subsurface. L'identification de pétro-faciès est un procédé essentiel pour l'augmentation d'échelle pore-carotte, qui est une partie du procédé combiné de caractérisation de réservoir et d'analyse prédictive (simulation). L'augmentation d'échelle pore-carotte fait référence au procédé de l'attribution de propriétés de conductivité pétro-physiques et hydrauliques, déterminées à partir de mesures à l'échelle du pore, à une carotte, qui serait typiquement utilisé pour décrire des types de roche en subsurface dans les cellules de grille d'un modèle de simulation de réservoir. Les pétro-faciès sont utilisés conjointement avec les propriétés disparates pétro-physiques et/ou hydrauliques pour caractériser spatialement un comportement d'écoulement à phases multiples dans les cellules de la grille géo-cellulaire 3D. Typiquement, ces pétro-faciès sont obtenus en utilisant des données obtenues auparavant d'attribut sismique, de diagraphie de forage et d'analyse de carotte, qui sont analysées sur un graphique de corrélation selon les propriétés disparates pétro-physiques et/ou hydrauliques. La pratique standard est de tracer des points de données pertinents (par 3029663 2 exemple perméabilité et porosité) dans un graphique de corrélation et de définir des grappes de données en utilisant une relation linéaire. Cette pratique non seulement limite l'analyse à des relations linéaires, mais elle représente également un processus de sélection qui exige beaucoup de travail de l'utilisateur. Par conséquent, cette pratique entrave l'utilisation de méthodologies 5 de catégorisation quantitatives et automatisées qui faciliteraient la caractérisation de réservoir simplifiée. PRESENTATION Dans un ou plusieurs mode(s) de réalisation de la présente divulgation, un procédé pour prédire une production d'hydrocarbure d'un réservoir en subsurface en déterminant des pétro-faciès non 10 linéaires comprend : le partitionnement d'un graphique de corrélation en utilisant une fréquence de données de points de données dans le graphique de corrélation et un processeur informatique ; et le repartitionnement du graphique de corrélation par un parmi 15 l'affinage d'une ou de plusieurs partitions dans le graphique de corrélation en utilisant une fréquence de données de points de données dans une fenêtre d'investigation dans le graphique de corrélation et la modification d'une ou de plusieurs partitions dans le graphique de corrélation en utilisant une analyse de sensibilité de points de données dans une 20 région préfinie à accroître et une région préfinie à réduire. 3029663 3 Dans un ou plusieurs mode(s) de réalisation de la présente divulgation, le procédé comprenant en outre : la détermination d'un minimum de fréquence de données et d'une localisation au sein d'une plage Y±AY et d'une plage X±AX du tracé croisé ; 5 le calcul d'une ou plusieurs partitions à l'intérieur du graphique de corrélation en utilisant le minimum de fréquence de données et chaque localisation respective ; la détermination d'un maximum de fréquence de données et d'une localisation au sein d'une plage Y±AY et d'une plage X±AX de chaque région dans le graphique de corrélation formé par le ou les partitions calculées ; 10 la localisation d'un terme source pour chaque région dans le graphique de corrélation en utilisant le maximum de fréquence de données et chaque localisation respective ; et le partitionnement du graphique de corrélation en utilisant le terme source pour chaque région respective dans le graphique de corrélation. 15 Dans un ou plusieurs mode(s) de réalisation de la présente divulgation, la fenêtre d'investigation est créée dans le graphique de corrélation en utilisant un terme source pour une région sélectionnée dans le graphique de corrélation en tant que centre et des dimensions prédéterminées. Dans un ou plusieurs mode(s) de réalisation de la présente divulgation, le procédé comprend en 20 outre : 3029663 4 la détermination d'une fréquence de données de points de données dans chaque cellule d'une matrice inscrite dans le graphique de corrélation ; la connexion de chaque cellule de matrice inscrite avec une fréquence de données qui satisfait à un critère de partition de pétro-faciès à une cellule de matrice inscrite 5 contiguë avec une fréquence de données qui satisfait au critère de partition de pétro- faciè s ; la définition de chaque région de pétro-faciès et de chaque partition de pétro-faciès formées par les cellules de matrice inscrite connectées en utilisant un identifiant de nom et d'indice unique ; et 10 la projection de chaque région de pétro-faciès définie et chaque partition de pétro- faciès définie de la matrice inscrite sur le graphique de corrélation en utilisant chaque identifiant de nom et d'indice respectif. Dans un ou plusieurs mode(s) de réalisation de la présente divulgation, le procédé comprend en outre : 15 la connexion de cellules isolées dans la matrice inscrite avec une partition de pétro-faciès comprenant les cellules de matrice inscrite connectées en appliquant une valeur de condition de cellule connectée. Dans un ou plusieurs mode(s) de réalisation de la présente divulgation, le procédé comprend en outre : 20 l'ajout de cellules isolées dans la matrice inscrite sur des cellules formant une région de pétro-faciès en appliquant une valeur de condition de cellule connectée. 3029663 5 Dans un ou plusieurs mode(s) de réalisation de la présente divulgation, le procédé comprend en outre l'affinage de chaque partition dans le graphique de corrélation qui intersecte la fenêtre d'investigation en réorientant chaque partition à intersection pour qu'elle soit tangente à un côté de la fenêtre d'investigation que la partition à intersection intersecte. 5 Dans un ou plusieurs mode(s) de réalisation de la présente divulgation, le procédé comprend en outre : la mesure d'une distance entre chaque point de données dans la région à réduire et une partition commune entre la région à réduire et la région à accroître ; et la normalisation de chaque distance. 10 Dans un ou plusieurs mode(s) de réalisation de la présente divulgation, le procédé comprenant en outre l'attribution d'une distance normalisée de seuil prédéterminée à chaque distance normalisée qui ne satisfait pas à la distance normalisée de seuil prédéterminée. Dans un ou plusieurs mode(s) de réalisation de la présente divulgation, un dispositif support de programme non transitoire supportant tangiblement des instructions exécutables par ordinateur, 15 est pour prédire une production d'hydrocarbure d'un réservoir en subsurface en déterminant des pétro-faciès non linéaires, les instructions étant exécutables pour mettre en oeuvre un procédé selon l'un quelconque des modes de réalisation de la présente divulgation. Dans un ou plusieurs mode(s) de réalisation de la présente divulgation, un dispositif support de programme non transitoire supportant tangiblement des instructions exécutables par ordinateur, 20 est pour prédire une production d'hydrocarbure d'un réservoir en subsurface en déterminant des pétro-faciès non linéaires, les instructions étant exécutables pour mettre en oeuvre : 3029663 6 le partitionnement d'un graphique de corrélation en utilisant une fréquence de données de points de données dans le graphique de corrélation ; et le repartitionnement du tracé croisé par un parmi l'affinage d'une ou de plusieurs partitions dans le graphique de corrélation en utilisant une fréquence de données de points 5 de données dans une fenêtre d'investigation dans le graphique de corrélation et la modification d'une ou de plusieurs partitions dans le graphique de corrélation en utilisant une analyse de sensibilité de points de données dans une région préfinie à accroître et une région préfinie à réduire. Dans un ou plusieurs mode(s) de réalisation de la présente divulgation, le dispositif comprend en 10 outre : la détermination d'un minimum de fréquence de données et d'une localisation au sein d'une plage Y±AY et d'une plage X±AX du graphique de corrélation; le calcul d'une ou de plusieurs partitions à l'intérieur du graphique de corrélation en utilisant le minimum de fréquence de données et chaque localisation respective ; 15 la détermination d'un maximum de fréquence de données et d'une localisation au sein d'une plage Y±AY et d'une plage X±AX de chaque région dans le graphique de corrélation formé par la ou les partitions calculées ; la localisation d'un terme source pour chaque région dans le graphique de corrélation en utilisant le maximum de fréquence de données et chaque localisation 20 respective ; et 3029663 7 le partitionnement du graphique de corrélation en utilisant le terme source pour chaque région respective dans le graphique de corrélation. Dans un ou plusieurs mode(s) de réalisation de la présente divulgation, le dispositif comprend en outre : 5 la détermination d'une fréquence de données de points de données dans chaque cellule d'une matrice inscrite dans le graphique de corrélation ; la connexion de chaque cellule de matrice inscrite avec une fréquence de données qui satisfait à un critère de partition de pétro-faciès à une cellule de matrice inscrite contiguë avec une fréquence de données qui satisfait au critère de partition de pétro- 1 0 faciès ; la définition de chaque région de pétro-faciès et de chaque partition de pétro-faciès formées par les cellules de matrice inscrite connectées en utilisant un identifiant de nom et d'indice unique ; et la projection de chaque région de pétro-faciès définie et de chaque partition de 15 pétro-faciès définie de la matrice inscrite sur le graphique de corrélation en utilisant chaque identifiant de nom et d'indice respectif. Dans un ou plusieurs mode(s) de réalisation de la présente divulgation, le dispositif comprend en outre : la connexion de cellules isolées dans la matrice inscrite avec une partition de 20 pétro-faciès comprenant les cellules de matrice inscrite connectées en appliquant une valeur de condition de cellule connectée. 3029663 8 Dans un ou plusieurs mode(s) de réalisation de la présente divulgation, le dispositif comprend en outre : l'ajout de cellules isolées dans la matrice inscrite sur des cellules formant une région de pétro-faciès en appliquant une valeur de condition de cellule connectée. 5 Dans un ou plusieurs mode(s) de réalisation de la présente divulgation, la fenêtre d'investigation est créée dans le graphique de corrélation en utilisant un terme source pour une région sélectionnée dans le graphique de corrélation en tant que centre et des dimensions prédéterminées. Dans un ou plusieurs mode(s) de réalisation de la présente divulgation, le dispositif comprend en 10 outre l'affinage de chaque partition dans le graphique de corrélation qui intersecte la fenêtre d'investigation en réorientant chaque partition à intersection pour qu'elle soit tangente à un côté de la fenêtre d'investigation que la partition à intersection intersecte. Dans un ou plusieurs mode(s) de réalisation de la présente divulgation, le dispositif comprend en outre : 15 la mesure d'une distance entre chaque point de données dans la région à réduire et une partition commune entre la région à réduire et la région à accroître ; et la normalisation de chaque distance. Dans un ou plusieurs mode(s) de réalisation de la présente divulgation, le dispositif comprend en outre l'attribution d'une distance normalisée de seuil prédéterminée à chaque distance normalisée 20 qui ne satisfait pas à la distance normalisée de seuil prédéterminée. 3029663 9 Dans un ou plusieurs mode(s) de réalisation de la présente divulgation, un dispositif support de programme non transitoire supportant tangiblement des instructions exécutables par ordinateur est pour prédire une production d'hydrocarbure d'un réservoir en subsurface en déterminant des pétro-faciès non linéaires, les instructions étant exécutables pour mettre en oeuvre : 5 le partitionnement d'un graphique de corrélation en utilisant une fréquence de données de points de données dans le graphique de corrélation ; le repartitionnement du graphique de corrélation en modifiant une ou plusieurs partitions dans le graphique de corrélation en utilisant une analyse de sensibilité de points de données dans une région préfinie à accroître et une région préfinie à réduire ; 10 la mesure d'une distance entre chaque point de données dans la région à réduire et une partition commune entre la région à réduire et la région à accroître ; et la normalisation de chaque distance. Dans un ou plusieurs mode(s) de réalisation de la présente divulgation, le dispositif comprend en outre l'attribution d'une distance normalisée de seuil prédéterminée à chaque distance normalisée 15 qui ne satisfait pas à la distance normalisée de seuil prédéterminée. BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS [0001] La présente divulgation est décrite ci-dessous en références aux dessins joints sur lesquels des éléments similaires sont référencés avec des numéros de référence similaires, et sur lesquels : 20 [0002] la figure 1 est un organigramme illustrant un mode de réalisation d'un procédé pour mettre en oeuvre la présente divulgation ; 3029663 10 [0003] la figure 2 est un organigramme illustrant un mode de réalisation d'un procédé pour réaliser l'étape 104 sur la figure 1 ; [0004] la figure 3 est un organigramme illustrant un mode de réalisation d'un procédé pour réaliser l'étape 112 sur la figure 1 ; 5 [0005] la figure 4 est un organigramme illustrant un mode de réalisation d'un procédé pour réaliser l'étape 110 sur la figure 1 ; [0006] la figure 5 est un graphique de corrélation illustrant la porosité et la saturation en pétrole pour l'utilisation en tant qu'entrée dans l'étape 101 de la figure 1 ; [0007] la figure 6 est un graphique de corrélation partitionné illustrant un partitionnement 10 de Voronoi dans l'étape 106 de la figure 1 ; [0008] la figure 7 est un graphique de corrélation partitionné illustrant un partitionnement des matrices des voisins riches dans l'étape 112 de la figure 1 ; [0009] la figure 8 est un graphique de corrélation partitionné illustrant l'analyse de sensibilité dans l'étape 116 de la figure 1 ; 15 [0010] la figure 9 est un graphique de corrélation repartitionné illustrant une carte modifiée de pétro-faciès en conséquence de l'étape 116 sur la figure 1 ; [0011] la figure 10 est un balayage horizontal illustrant un graphique de corrélation sur la figure 5 illustrant l'étape 202 sur la figure 2 ; [0012] la figure 11 est un balayage vertical illustrant un graphique de corrélation sur la 20 figure 5 illustrant l'étape 202 sur la figure 2 ; [0013] la figure 12 représente les minima de fréquence de données pour le balayage horizontal sur la figure 10 illustrant l'étape 204 sur la figure 2 ; [0014] la figure 13 représente les minima de fréquence de données pour le balayage vertical sur la figure 11 illustrant l'étape 204 sur la figure 2 ; 3029663 11 [0015] la figure 14 est le graphique de corrélation sur la figure 5 illustrant quatre (4) régions A à D en conséquence de l'étape 206 sur la figure 2 ; [0016] les figures 15 et 16 illustrent un balayage vertical et un balayage horizontal illustratifs de la région A sur la figure 14, respectivement ; 5 [0017] les figures 17 et 18 illustrent un balayage vertical et un balayage horizontal illustratifs de la région B sur la figure 14, respectivement ; [0018] les figures 19 et 20 illustrent un balayage vertical et un balayage horizontal illustratifs de la région C sur la figure 14, respectivement ; [0019] les figures 21 et 22 illustrent un balayage vertical et un balayage horizontal 10 illustratifs de la région D sur la figure 14, respectivement ; [0020] la figure 23 est le graphique de corrélation sur la figure 14 illustrant un terme source dans chaque région A à D en conséquence de l'étape 214 sur la figure 2 ; [0021] la figure 24 est le graphique de corrélation sur la figure 5 illustrant une matrice inscrite créée en conséquence de l'étape 304 sur la figure 3 ; 15 [0022] la figure 25 est la matrice inscrite de la figure 24 illustrant la fréquence de données des points de données dans chaque cellule en conséquence de l'étape 306 sur la figure 3 ; [0023] la figure 26 est un graphique de corrélation partitionné illustrant la projection des quatre (4) régions de pétro-faciès et la partition de pétro-faciès sur le graphique de corrélation sur la figure 5 en conséquence de l'étape 316 sur la figure 3 ; 20 [0024] la figure 27 est une fenêtre d'investigation illustrative pour le graphique de corrélation sur la figure 5 illustrant l'étape 404 sur la figure 4 ; [0025] la figure 28 illustre l'agrandissement de la fenêtre d'investigation sur la figure 27 en conséquence de l'étape 412 sur la figure 4 ; x [0026] la figure 29 est un graphique de corrélation repartitionné illustrant une ou 3029663 12 plusieurs partitions affinées à partir du tracé croisé sur la figure 6 en conséquence de l'étape 116 sur la figure 4 ; [0027] la figure 30 est un schéma de principe illustrant un mode de réalisation d'un système informatique pour mettre en oeuvre la présente divulgation. 5 DESCRIPTION DÉTAILLÉE DES MODES DE RÉALISATION PRÉFÉRÉS [0028] La présente divulgation résout une ou plusieurs insuffisances de l'art antérieur en proposant des systèmes et des procédés pour déterminer des pétro-faciès non linéaires en utilisant un partitionnement de graphique de corrélation pour définir des frontières de pétrofaciès qui distinguent les pétro-faciès par apparence et/ou composition en utilisant des 10 techniques systématiques et automatisées d'analyse de données. [0029] Dans un mode de réalisation, la présente divulgation inclut un procédé pour prédire une production d'hydrocarbure d'un réservoir en subsurface en déterminant des pétrofaciès non linéaires, qui comprend : i) le partitionnement d'un graphique de corrélation en utilisant une fréquence de données de points de données dans le graphique de corrélation et un 15 processeur informatique ; et ii) le repartitionnement du graphique de corrélation par un parmi l'affinage d'une ou de plusieurs partitions dans le graphique de corrélation en utilisant une fréquence de données de points de données dans une fenêtre d'investigation dans le graphique de corrélation et la modification d'une ou de plusieurs partitions dans le graphique de corrélation en utilisant une analyse de sensibilité de points de données dans une région préfinie 20 à accroître et une région préfinie à réduire. [0030] Dans un autre mode de réalisation, la présente divulgation inclut un dispositif support de programme non transitoire supportant tangiblement des instructions exécutables par ordinateur pour prédire une production d'hydrocarbure d'un réservoir en subsurface en déterminant des pétro-faciès non linéaires, les instructions étant exécutables pour mettre en 3029663 13 oeuvre : i) le partitionnement d'un graphique de corrélation en utilisant une fréquence de données de points de données dans le graphique de corrélation ; et ii) le repartitionnement du graphique de corrélation par un parmi l'affinage d'une ou de plusieurs partitions dans le graphique de corrélation en utilisant une fréquence de données de points de données dans une fenêtre 5 d'investigation dans le graphique de corrélation et la modification d'une ou de plusieurs partitions dans le graphique de corrélation en utilisant une analyse de sensibilité de points de données dans une région préfinie à accroître et une région préfinie à réduire. [0031] Dans encore un autre mode de réalisation, la présente divulgation inclut un dispositif support de programme non transitoire supportant tangiblement des instructions 10 exécutables par ordinateur pour prédire une production d'hydrocarbure d'un réservoir en subsurface en déterminant des pétro-faciès non linéaires, les instructions étant exécutables pour mettre en oeuvre : i) le partitionnement d'un graphique de corrélation en utilisant une fréquence de données de points de données dans le graphique de corrélation ; ii) le repartitionnement du graphique de corrélation en modifiant une ou plusieurs partitions dans le graphique de 15 corrélation en utilisant une analyse de sensibilité de points de données dans une région préfinie à accroître et une région préfinie à réduire ; iii) la mesure d'une distance entre chaque point de données dans la région à réduire et une partition commune entre la région à réduire et la région à accroître ; et iv) la normalisation de chaque distance. [0032] Le sujet de la présente divulgation est décrit avec spécificité, cependant, la 20 description elle-même n'est pas prévue pour limiter la portée de la divulgation. Le sujet, ainsi, pourrait également être réalisé d'autres manières, pour inclure différentes étapes ou combinaisons d'étapes, similaires à celles décrites dans les présentes, conjointement avec d'autres technologies présentes ou futures. En outre, bien que le terme « étape » puisse être utilisé dans les présentes pour décrire différents éléments de procédés utilisés, le terme ne doit 3029663 14 pas être interprété comme impliquant un quelconque ordre particulier parmi ou entre diverses étapes décrites dans les présentes, sauf indication contraire expresse, dans la description, limitant à un ordre particulier. Bien que la présente divulgation puisse être appliquée dans l'industrie pétrolière et gazifière, elle n'est pas limitée à celle-ci et peut également être appliquée dans 5 d'autres industries pour atteindre des résultats similaires. Description de procédé [0033] La description suivante inclut des procédés automatisés pour déterminer des pétro-faciès non linéaires en utilisant un partitionnement de graphique de corrélation pour définir des frontières de pétro-faciès qui distinguent les pétro-faciès par apparence et/ou 10 composition. Les procédés décrits dans les présentes permettent également le traitement par lots de multiples projets de détermination de pétro-faciès simultanément. [0034] En faisant à présent référence à la figure 1, un organigramme d'un mode de réalisation d'un procédé 100 pour mettre en oeuvre la présente divulgation est illustré. [0035] Dans l'étape 101, un graphique de corrélation de séries de propriétés de roche et 15 de fluide est automatiquement entré ou peut être entré en utilisant l'interface client et/ou l'interface vidéo, décrite davantage en référence à la figure 30. Les séries de propriétés de roche et de fluide sont obtenues à partir d'une grille géo-cellulaire 3D et peuvent inclure des propriétés statiques pétro-physiques, de roche, et des propriétés dynamiques de fluide, respectivement, créées avec une variable de propriété indépendante attribuée à l'axe X du 20 graphique de corrélation et une variable de propriété dépendante attribuée à l'axe Y du graphique de corrélation. Un graphique de corrélation illustratif est illustré sur la figure 5 pour la porosité et la saturation en pétrole. Chaque point dans le graphique de corrélation représente un point de données qui est stocké dans une cellule spécifique de la grille géo-cellulaire 3D. [0036] Dans l'étape 102, le procédé 100 détermine si un terme source est requis en 3029663 15 fonction de la technique de partitionnement préférée en utilisant l'interface client et/ou l'interface vidéo, décrite davantage en référence à la figure 30. Si un terme source n'est pas requis, alors le procédé 100 passe à l'étape 112 et réalise un partitionnement des matrices des voisins riches. Autrement, le procédé 100 passe à l'étape 104 pour se préparer pour le 5 partitionnement de Voronoi. [0037] Dans l'étape 104, une ou plusieurs termes sources sont localisés pour chaque région dans le graphique de corrélation de l'étape 101. Un mode de réalisation d'un procédé pour réaliser cette étape est décrit davantage en référence à la figure 2. [0038] Dans l'étape 106, le partitionnement de Voronoi est réalisé en utilisant le ou les 10 termes sources localisés pour chaque région respective dans le graphique de corrélation de l'étape 104 et des techniques bien connues dans l'art pour générer une ou plusieurs partitions dans le graphique de corrélation. Un partitionnement de Voronoi illustratif du tracé croisé sur la figure 5 est illustré sur la figure 6 pour la porosité et la saturation en pétrole. Chaque terme source 602 dénote une région séparée dans le graphique de corrélation qui est séparée d'une 15 autre région dans le graphique de corrélation par une partition 604. D'autres exemples de partitionnement de Voronoi incluent la création de mosaïques cartographiques à partir de photographies satellites dans la cartographie, ou la modélisation de territoires d'animaux, dans la zoologie. [0039] Dans l'étape 108, le procédé 100 détermine si la/les partition(s) générée(s) dans 20 l'étape 106 doivent être affinées en fonction de la précision de la géométrie et/ou de la connectivité des partitions. Si la/les partition(s) ne doivent pas être affinées, alors le procédé 100 passe à l'étape 114. Autrement, le procédé 100 passe à l'étape 110 pour affiner la/les partition(s). [0040] Dans l'étape 110, la/les partition(s) générée(s) dans l'étape 106 sont affinées. Un mode de réalisation d'un procédé pour réaliser cette étape est décrit davantage en référence à la 3029663 16 figure 4. [0041] Dans l'étape 112, un partitionnement des matrices des voisins riches est réalisé en utilisant le graphique de corrélation de l'étape 101 pour générer une ou plusieurs partitions dans le graphique de corrélation. Un mode de réalisation d'un procédé pour réaliser cette étape est 5 décrit davantage en référence à la figure 3. [0042] Dans l'étape 114, le procédé détermine si une analyse de sensibilité de la/des partition(s) générées dans l'étape 106, 110, ou 112 est requise en fonction de la précision de la localisation de chaque partition en utilisant l'interface client et/ou l'interface vidéo décrite davantage en référence à la figure 30. Si une analyse de sensibilité n'est pas requise, alors le 10 procédé 100 se termine. Autrement, le procédé 100 passe à l'étape 116 pour réaliser une analyse de sensibilité. [0043] Dans l'étape 116, une analyse de sensibilité est réalisée sur la/les partition(s) générée(s) dans l'étape 106, 110, ou 112 en utilisant des techniques bien connues dans l'art pour modifier la localisation d'une partition. En utilisant les résultats de l'étape 112 à titre d'exemple, 15 l'analyse de sensibilité est réalisée sur la localisation et la géométrie de régions d'interrogation prédéfinies et une partition commune dans le graphique de corrélation partitionné (par exemple une région à accroître, une région à réduire et une partition commune). Sur la figure 7, par exemple, les résultats de l'étape 112 sont illustrés dans un graphique de corrélation partitionné avec une région préfinie à réduire (A), une région préfinie à accroître (C), et une partition 20 commune 702. La distance entre des points de données dans la région à réduire et la partition commune est mesurée et normalisée par rapport à la distance mesurée la plus importante dans la région à réduire. Ainsi, une distance de 0 est la localisation de la partition commune et 1 peut représenter le point de données le plus éloigné de la partition commune. Optionnellement, une distance normalisée de seuil prédéterminée peut être attribuée à la région à réduire. Sur la 3029663 17 figure 8, les lignes tiretées dans le graphique de corrélation partitionné de la figure 7 illustrent la technique, cependant, elles ne sont pas normalement représentées. Le résultat est un graphique de corrélation repartitionné dans lequel au moins une carte modifiée de pétro-faciès est créée avec une partition modifiée. Sur la figure 9, par exemple, le graphique de corrélation partitionné 5 de la figure 7 est représenté, sauf que la partition 702 est modifiée par rapport à sa position sur la figure 7. Le graphique de corrélation repartitionné peut être utilisé dans l'attribution de conductivité hydraulique selon des propriétés pétro-physiques de pétro-faciès qui existent dans une simulation de réservoir numérique. Les résultats de simulation de réservoir numérique peuvent être validés en comparant des volumes de production et des débits fluidiques de la 10 simulation de réservoir numérique à des volumes de production et des débits fluidiques réels. Les résultats de simulation de réservoir numérique en utilisant les étapes 106, 110 et/ou 112 peuvent être validés de la même manière. [0044] La/les partition(s) qui résultent des étapes 106, 110, 112 et 116 représentent des frontières de pétro-faciès entre des régions dans le graphique de corrélation. Le graphique de 15 corrélation partitionné peut être utilisé dans une simulation de réservoir numérique sans considération de variabilité des pétro-faciès définis. Les résultats de simulation de réservoir numérique générés en conséquence de l'application d'un graphique de corrélation repartitionné dans l'étape 116 permettent également une comparaison aux résultats de simulation de réservoir numérique générés en conséquence de l'application d'un graphique de corrélation partitionné à 20 partir des étapes 106, 110 et/ou 112. [0045] En faisant à présent référence à la figure 2, un organigramme d'un mode de réalisation d'un procédé 200 pour réaliser l'étape 104 sur la figure 1 est illustré. Le procédé 200 localise des termes sources à l'intérieur de grappes de données disparates pour fournir des partitions orthogonales initiales de pétro-faciès. 3029663 18 [0046] Dans l'étape 202, une fréquence de données des points de données à l'intérieur du tracé croisé de l'étape 101 est déterminée en réalisant un balayage horizontal et un balayage vertical du tracé croisé en utilisant des techniques bien connues dans l'art, une valeur d'axe ±AY prédéterminée autour d'une ligne de balayage centrale Y (où Y et AY sont des nombres réels) 5 pour le balayage horizontal et une valeur d'axe ±AX prédéterminée autour d'une ligne de balayage centrale X (où X et AX sont des nombres réels) pour le balayage vertical. La fréquence de données est déterminée au sein de la plage Y±AY pour le balayage horizontal et de la plage X±AX pour le balayage vertical. Un balayage horizontal et un balayage vertical illustratifs du graphique de corrélation sur la figure 5 sont illustrés sur les figures 10 et 11, respectivement. 10 [0047] Dans l'étape 204, les minima de fréquence de données au sein de la plage Y±AY et de la plage X±AX de l'étape 202, et leur localisation respective, sont déterminés et enregistrés en utilisant des techniques bien connues dans l'art. La localisation de minima de fréquence de données le long des lignes de balayage représente la localisation d'une partition verticale ou horizontale à appliquer. Les minima de fréquence de données pour le balayage horizontal sur la 15 figure 10 et le balayage vertical sur la figure 11 sont illustrés par les flèches sur les figures 12 et 13 au sein de la plage X±AX et de la plage Y±AY, respectivement. [0048] Dans l'étape 206, une ou plusieurs partitions dans le graphique de corrélation sont calculées en utilisant la localisation enregistrée des minima de fréquence de données au sein de la plage Y±AY et de la plage X±AX de l'étape 204. Comme les partitions sont verticales ou 20 horizontales, elles s'intersecteront dans le graphique de corrélation pour former des frontières initiales de pétro-faciès entre des régions dans le graphique de corrélation de la figure 5, par exemple, comme cela est illustré par les quatre (4) régions partitionnées A à D sur la figure 14. [0049] Dans l'étape 210, une fréquence de données des points de données à l'intérieur de chaque région du graphique de corrélation formé par la/les partition(s) calculées dans l'étape 206 3029663 19 avec un minimum de deux points de données est déterminée en réalisant un balayage horizontal et un balayage vertical de chaque région en utilisant des techniques bien connues dans l'art, une valeur d'axe ±4Y prédéterminée autour d'une ligne de balayage centrale Y (où Y et 4Y sont des nombres réels) pour le balayage horizontal et une valeur d'axe ±4X prédéterminée autour d'une 5 ligne de balayage centrale X (où X et 4X sont des nombres réels) pour le balayage vertical. La fréquence de données est déterminée au sein de la plage Y±4Y pour le balayage horizontal et de la plage X±4X pour le balayage vertical. [0050] Dans l'étape 212, les maxima de fréquence de données au sein de la plage Y±4Y et de la plage X±4X pour chaque région de l'étape 210, et leur localisation respective, sont 10 déterminés et enregistrés en utilisant des techniques bien connues dans l'art. Par conséquent, une ligne est générée dans la région correspondant à la localisation des maxima de fréquence de données au sein de la plage Y±4Y et une autre ligne est générée dans la région correspondant à la localisation des maxima de fréquence de données au sein de la plage X±4X. Un balayage vertical et un balayage horizontal illustratifs de chaque région non balayée A-D sur la figure 14 15 sont illustrés sur les figures 15 et 16, respectivement, pour la région A, figures 17 et 18, respectivement, pour la région B, figures 19 et 20, respectivement, pour la région C, et figures 21 et 22, respectivement, pour la région D. Le maximum global sur chaque ligne est défini en tant que terme source et, si plus d'un maximum est détecté, la moyenne du balayage peut être réalisée sur les multiples maxima pour déterminer un maximum moyen, comme cela 20 est illustré par la ligne moyenne 2202 sur la figure 22. [0051] Dans l'étape 214, un terme source est localisé pour chaque région balayée dans le graphique de corrélation. La localisation de chaque terme source dans une région balayée respective est l'intersection de chaque ligne dans la région formée par la localisation des maxima de fréquence de données au sein de la plage Y±4Y et de la plage X±4X de l'étape 212. La 3029663 20 localisation de chaque terme source pour une région balayée respective dans le graphique de corrélation est renvoyée à l'étape 106 sur la figure 1. Sur la figure 23, par exemple, la localisation du terme source pour chaque région balayée A à D sur la figure 14 est illustrée par les points sources 2302. 5 [0052] En faisant à présent référence à la figure 3, un organigramme d'un mode de réalisation d'un procédé 300 pour réaliser l'étape 112 sur la figure 1 est illustré. Le procédé 300 identifie des groupes de pétro-faciès dans un graphique de corrélation de données pétrophysiques, mais ne nécessite pas l'identification d'un terme source. [0053] Dans l'étape 302, des dimensions de cellules matricielles (par exemple nombre 10 de cellules matricielles dans des dimensions X et Y du graphique de corrélation de l'étape 101), un critère de partition de pétro-faciès et une valeur de condition de cellule connectée sont définies en utilisant l'interface client et/ou l'interface vidéo décrite davantage en référence à la figure 30. Un critère de région de pétro-faciès est implicitement défini par le critère de partition de pétro-faciès. Si, par exemple, le critère de partition de pétro-faciès est un quelconque 15 nombre entier relatif, y compris deux ou moins, alors le critère de région de pétro-faciès est tous les nombres entiers relatifs supérieurs à deux. Le critère de partition de pétro-faciès et la valeur de condition de cellule connectée sont définis en termes d'une valeur de nombre entier relatif. La valeur de condition de cellule connectée peut être un quelconque nombre entier relatif d'un à huit, étant donné que la géométrie de chaque cellule est un quadrilatère. 20 [0054] Dans l'étape 304, une matrice inscrite est créée dans le graphique de corrélation de l'étape 101 en utilisant les dimensions de cellules matricielles de l'étape 302 et des techniques bien connues dans l'art pour créer une matrice inscrite. Une matrice inscrite illustrative pour le graphique de corrélation sur la figure 5 est illustrée sur la figure 24. [0055] Dans l'étape 306, la fréquence de données des points de données dans chaque 3029663 21 cellule de la matrice inscrite créée dans l'étape 304 est déterminée en comptant les points de données dans la plage XY (X n REVENDICATIONS1. Procédé automatisé, caractérisé en ce qu'il est pour prédire une production d'hydrocarbure d'un réservoir en subsurface en déterminant des pétro-faciès non linéaires, le 5 procédé comprenant : le partitionnement d'un graphique de corrélation de séries de propriétés de roche et de fluide, en utilisant une fréquence de données de points de données dans le graphique de corrélation et un processeur informatique ; et le repartitionnement du graphique de corrélation par un parmi 10 l'affinage d'une ou de plusieurs partitions dans le graphique de corrélation en utilisant une fréquence de données de points de données dans une fenêtre d'investigation dans le graphique de corrélation et la modification d'une ou de plusieurs partitions dans le graphique de corrélation en utilisant une analyse de sensibilité de points de données dans une 15 région préfinie à accroître et une région préfinie à réduire, dans lequel la ou les partitions qui résultent du partitionnement et du repartitionnement représentent des frontières de pétro-faciès entre des régions dans le graphique de corrélation. 2. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre : 20 la détermination d'un minimum de fréquence de données et d'une localisation au sein d'une plage Y±AY et d'une plage X±AX du tracé croisé ; 3029663 31 le calcul d'une ou plusieurs partitions à l'intérieur du graphique de corrélation en utilisant le minimum de fréquence de données et chaque localisation respective ; la détermination d'un maximum de fréquence de données et d'une localisation au sein d'une plage Y±AY et d'une plage X±AX de chaque région dans le graphique de corrélation formé par le ou les partitions calculées ; la localisation d'un terme source pour chaque région dans le graphique de corrélation en utilisant le maximum de fréquence de données et chaque localisation respective ; et le partitionnement du graphique de corrélation en utilisant le terme source pour chaque région respective dans le graphique de corrélation. 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel la fenêtre d'investigation est créée dans le graphique de corrélation en utilisant un terme source pour une région sélectionnée dans le graphique de corrélation en tant que centre et des dimensions prédéterminées. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, comprenant en outre : la détermination d'une fréquence de données de points de données dans chaque cellule d'une matrice inscrite dans le graphique de corrélation ; la connexion de chaque cellule de matrice inscrite avec une fréquence de données qui satisfait à un critère de partition de pétro-faciès à une cellule de matrice inscrite contiguë avec une fréquence de données qui satisfait au critère de partition de pétro- faciès ; 3029663 32 la définition de chaque région de pétro-faciès et de chaque partition de pétro-faciès formées par les cellules de matrice inscrite connectées en utilisant un identifiant de nom et d'indice unique ; et la projection de chaque région de pétro-faciès définie et chaque partition de pétro- 5 faciès définie de la matrice inscrite sur le graphique de corrélation en utilisant chaque identifiant de nom et d'indice respectif. 5. Procédé selon la revendication 4, comprenant en outre : la connexion de cellules isolées dans la matrice inscrite avec une partition de pétro-faciès comprenant les cellules de matrice inscrite connectées en appliquant une 10 valeur de condition de cellule connectée. 6. Procédé selon la revendication 4 ou 5, comprenant en outre : l'ajout de cellules isolées dans la matrice inscrite sur des cellules formant une région de pétro-faciès en appliquant une valeur de condition de cellule connectée. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, comprenant en outre 15 l'affinage de chaque partition dans le graphique de corrélation qui intersecte la fenêtre d'investigation en réorientant chaque partition à intersection pour qu'elle soit tangente à un côté de la fenêtre d'investigation que la partition à intersection intersecte. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, comprenant en outre : la mesure d'une distance entre chaque point de données dans la région à réduire et 20 une partition commune entre la région à réduire et la région à accroître ; et 3029663 33 la normalisation de chaque distance. 9. Procédé selon la revendication 8, comprenant en outre l'attribution d'une distance normalisée de seuil prédéterminée à chaque distance normalisée qui ne satisfait pas à la distance normalisée de seuil prédéterminée. 5 10. Dispositif support de programme non transitoire supportant tangiblement des instructions exécutables par ordinateur, caractérisé en ce que le dispositif est pour prédire une production d'hydrocarbure d'un réservoir en subsurface en déterminant des pétro-faciès non linéaires, les instructions étant exécutables pour mettre en oeuvre un procédé automatisé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9. 10