Brevet FR3069330A1 — publié le 20190125

17-IPM-100997-Ul-FR MODÉLISATION DE GISEMENT BASÉE SUR L'APPRENTISSAGE PROFOND DOMAINE TECHNIQUE La présente description concerne généralement la modélisation de gisements comprenant la modélisation tridimensionnelle (« 3D ») de gisements basée sur l'apprentissage profond. CONTEXTE Les modèles géologiques peuvent être utilisés pour représenter des volumes souterrains de la terre. Dans certains systèmes de modélisation géologique, un volume souterrain peut être divisé en une grille constituée de cellules ou de blocs et les propriétés géologiques peuvent être définies ou prédites pour les cellules ou les blocs. BRÈVE DESCRIPTION DES FIGURES La figure 1 illustre un schéma fonctionnel d'un exemple de procédé d'apprentissage profond pour développer des modèles de gisement statique en 3D à échelle réelle, et un procédé d'apprentissage et un procédé de prédiction conformément à certains modes de réalisation. La figure 2A illustre un organigramme d'un exemple de procédé pour la prédiction de la propriété pétrophysique et la classification des faciès conformément à certains modes de réalisation. La figure 2B illustre un organigramme d'un exemple de procédé permettant 20 d'afficher un modèle de gisement en 3D à l'aide de données provenant des journaux de puits conformément à certains modes de réalisation. La figure 3 illustre des représentations schématiques d'un exemple de modèles de variogramme sphérique pour un variogramme vertical et un variogramme horizontal conformément à certains modes de réalisation. 25 La figure 4 est un schéma qui illustre une subdivision dans une région d'intérêt en couches utilisant l'étendue d'un variogramme vertical conformément à certains modes de réalisation. 1 2017-IPM-100997-Ul-FR La figure 5 illustre un schéma d'un exemple d'architecture d'un réseau neuronal profond (DNN) utilisé pour la prédiction de la propriété pétrophysique conformément à certains modes de réalisation. Dans une ou plusieurs implémentations, le DNN peut être une variable explicative d'un réseau acyclique profond (également souvent appelé un réseau neuronal acyclique 5 ou un perceptron multicouche). La figure 6 illustre un schéma d'un exemple d'architecture d'un DNN utilisé pour la classification des faciès conformément à certains modes de réalisation. Dans une ou plusieurs implémentations, le DNN peut être un classificateur de réseau acyclique profond (également souvent appelé un réseau neuronal acyclique ou un perceptron multicouche). 10 La figure 7 illustre une vue en perspective d'un exemple de représentation en nuage de points d'un résultat d'un modèle pour une propriété pétrophysique (par ex., la porosité) conformément à certains modes de réalisation. La figure 8 illustre une vue en perspective d'un exemple de représentation en nuage de points d'un résultat d'un modèle pour la classification de faciès conformément à certains 15 modes de réalisation. La figure 9 illustre un schéma d'un ensemble de composants généraux d'un exemple de dispositif informatique conformément à certains modes de réalisation. La figure 10 illustre un schéma d'un exemple d'un environnement pour implémenter des aspects conformément à certains modes de réalisation. Dans une ou plusieurs implémentations, tous les composants illustrés dans chaque figure ne seraient pas nécessaires, et une ou plusieurs implémentations peuvent comprendre des composants additionnels qui ne sont pas illustrés dans une figure. Des variations au niveau de l'agencement et du type de composants peuvent être apportées sans s'écarter de l'esprit ou de la portée de la présente divulgation. Des composants supplémentaires, des composants différents ou un nombre plus petit de composants peut être utilisé dans le cadre de la portée de la présente divulgation. 2 2017-IPM-100997-Ul-FR DESCRIPTION DÉTAILLÉE La description détaillée présentée ci-dessous est destinée à être une description de diverses implémentations et elle n'est pas destinée à représenter seulement les implémentations dans lesquelles la technologie décrite peut être pratiquée. Comme le comprendront les spécialistes du 5 domaine, les implémentations décrites peuvent être modifiées de diverses façons différentes, sans s'écarter de la portée de la présente divulgation. Par conséquent, les figures et la description doivent être considérées comme étant de nature illustrative et non pas restrictive. La modélisation des volumes géologiques est utilisée dans diverses industries et domaines technologiques. Un des objectifs d'une telle modélisation est d'organiser les informations 10 existantes sur un volume géologique et de prédire la nature et la distribution des attributs descriptifs et/ou des valeurs quantitatives à l'intérieur du volume géologique, facilitant ainsi les études et les actions relatives à ces volumes. La modélisation peut être réalisée de différentes façons, comme par exemple, en générant des cartes ou des sections de volume directement à partir des informations. Une carte peut se rapporter à une projection bidimensionnelle d'une surface plane horizontale d'une 15 représentation de caractéristiques d'un volume. Une section peut également se rapporter à une représentation graphique du volume projeté sur un plan vertical coupant le volume. La modélisation d'un volume géologique peut être basée sur l'assemblage des données connues ou conceptuelles, des données extrapolées et des données interpolées à travers tout le volume modélisé. Une fois le modèle construit, des affichages tels que des cartes, des coupes transversales et des informations 20 statistiques peuvent être dérivées du modèle. La modélisation de la croûte terrestre, y compris la génération de carte et de section, implique des relations géologiques et géophysiques complexes et plusieurs types de données et d'observations. Les volumes géologiques des roches ou des volumes sédimentaires sont d'un intérêt particulier, étant donné que le gaz et le pétrole, les dépôts de minéraux et les eaux 25 souterraines se trouvent généralement dans des dépôts sédimentaires, qui sont généralement dans des gisements poreux tels que des dépôts clastiques, sécrétés et/ou précipités. De tels dépôts existent généralement en couches (par ex., strates, lits) formées sur des périodes de temps géologiques par divers processus physiques, chimiques et biologiques. Les dépôts ont pu être formés par des rivières déposant des sédiments à l'intérieur de leurs canaux ou de leurs deltas, par des sédiments transportés par le vent, par l'action des vagues et de la mer, par l'action des marées, par la précipitation à partir d'une solution, par des sécrétions par des organismes vivants ou par d'autres mécanismes. Les dépôts 3 2017-IPM-100997-Ul-FR ont pu être modifiés par l'exposition aux intempéries, l'érosion, la diagenèse, l'enfouissement et/ou un mouvement structural. Une formation ou une couche actuelle de roches ou de dépôts sédimentaires a été originellement déposée sur une surface de dépôt (par ex., ligne temporelle) qui été soit 5 essentiellement horizontale soit à un angle ou une pente (par ex., pente de dépôt) par rapport à un plan horizontal (par ex., le niveau de la mer). La couche déposée pourrait avoir subi de vastes changements dans la position et la configuration au cours du temps. Des forces d'enfouissement, de compaction, de distorsion, un mouvement latéral et vertical, les intempéries, etc., ont pu entraîner la fracturation, la faille, le pliage, le cisaillement de la formation ou une modification importante de 10 celle-ci. Un volume géologique peut être une relation complexe de couches de roche qui peuvent se prolonger des milliers de pieds en dessous de la surface de la terre dans le manteau terrestre. Un volume géologique donné peut impliquer de nombreuses couches de sédiments superposées, qui ont été originellement déposées sur une surface de dépôt horizontale ou en pente et qui auraient pu être ultérieurement inclinées, fracturées, pliées, percées, retournées, faillées, modifiées, érodées ou 15 autrement modifiées de différentes façons. Des efforts importants sont réalisés lors de l'étude d'un quelconque volume géologique donné pour obtenir autant de données que possible sur le volume. Même si plusieurs puits peuvent être creusés, et de nombreux relevés géologiques réalisés, il est une pratique fréquente d'interpoler et d'extrapoler des données importantes à travers tout le volume. Cependant, 20 l'interprétation par interpolation et extrapolation manuelle des données est fastidieuse, chronophage, et peut être sujette à des erreurs de logique. Elle pourrait également être difficile parce que les couches géologiques, les strates ou les lits peuvent ne pas se trouver l'un au-dessus de l'autre dans des séquences propres, cohérentes, horizontales et latéralement étendues. Les formations varient dans leur étendue latérale et leur position et attitude spatiale et l'interpolation et l'extrapolation 25 doivent prendre ceux-ci en compte. Pour résoudre au moins certains des paramètres susmentionnés, la modélisation géologique peut comprendre des techniques pour le « maillage » en trois dimensions (par ex., « maillage en 3D »). Le maillage, dans un exemple, se rapporte à la division d'une région souterraine en cellules, pavages ou une forme de maille, dans laquelle des propriétés ou paramètres ou attributs 30 pétrophysiques (par ex., la lithologie, la porosité, la saturation en eau, la perméabilité, la densité, le rapport pétrole/eau, les informations géologiques, les paléodonnées, etc.) sont attribués à chaque 4 2017-IPM-100997-Ul-FR cellule. Chaque volume géologique d'intérêt peut ainsi être modélisé par un jeu de cellules. Dans un volume géologique en trois dimensions pour le maillage en 3D, chacune des cellules a une forme respective qui peut être un cube, un polygone à volume régulier, un polygone à volume irrégulier, un ellipsoïde, un volume à courbe irrégulière, une pébimaille ou une quelconque autre forme en trois 5 dimensions. Cependant, la création de tels modèles à l'aide des grilles en 3D peut être techniquement difficile et laborieuse. Un modèle utilisant une maille peut également avoir une ou des contraintes géométriques en ce que le modèle pourrait être déficient dans la représentation du volume géologique étant donné que l'agencement des cellules peut être une représentation grossière du 10 volume. En particulier, la présente position des couches d'une séquence géologique se trouve rarement dans une orientation parfaitement horizontale. Même si les couches sédimentaires sont normalement formées sur une surface de dépôt qui est essentiellement horizontale ou sur une surface en pente, cette condition persiste rarement après une période importante de temps géologique. Par conséquent, on peut faire varier un motif ou style stratigraphique à l'intérieur des séquences et il peut 15 être sensiblement différent et pourrait ne pas être précisément modélisé à l'aide de l'approche de maillage pour le volume géologique. En comparaison à la discussion précédente, les modes de réalisation décrits ici sont sans maillage, et, par conséquent, procurent plusieurs avantages, tels que l'évitement des exigences en matière informatique et matériels impliquées dans la création et le stockage d'une 20 maille immense pour la modélisation géologique. La technologie de la présente invention utilise des modèles de réseau neuronal profond d'une ou de plusieurs distributions de points à l'intérieur d'un volume géologique, appelé un nuage de points. La représentation en nuage de points peut fournir une représentation à résolution très élevée d'un modèle de gisement, dans lequel le modèle de gisement peut se rapporter à un modèle informatique d'un gisement de pétrole qui peut être utilisé, 25 dans certains exemples, pour améliorer l'estimation des réserves, prendre des décisions concernant le développement du champ, prédire la production future, le placement de puits supplémentaires et l'évaluation de scénarios alternatifs de la gestion des gisements. Grâce à l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage profond appliqués dans les modes de réalisation décrits ici, il est possible d'avoir une implémentation d'architecture répartie de tels modes de réalisation afin d'obtenir une 30 performance hautement optimisée. La technologie de la présente invention, comme il est décrit plus en détail ici, formule une simulation de faciès du type de roche sous forme d'un problème de 5 2017-IPM-100997-U1 -FR classification à l'aide de propriétés pétrophysiques simulées, établissant ainsi une relation directe entre les propriétés pétrophysiques simulées et le faciès. L'intelligence artificielle (IA) est un domaine technique avec des applications pratiques et des thèmes de recherche actifs, comprenant ceux qui sont appliqués à des problèmes du 5 monde réel (par ex., la reconnaissance d'images ou d'objets, la reconnaissance de la voix, la robotique, la conduite automatisée, la finance, etc.). Une source de difficultés dans certaines applications d'intelligence artificielle du monde réel peut être des facteurs de variations qui peuvent influencer chaque pièce de données unique qui est observée. Un dispositif ou une machine informatique utilisant des techniques d'IA pourrait par conséquent avoir de la difficulté à extraire 10 des caractéristiques de niveau élevé ou abstrait à partir des données brutes. Les algorithmes d'apprentissage profond peuvent résoudre cette difficulté en fragmentant un mappage souhaité compliqué en une série de mappages simples, chacun étant décrit par une couche différente d'un modèle. Les implémentations de la présente technologie décrivent une méthode de 15 modélisation de gisement statique basée sur les algorithmes d'apprentissage profond. Plus spécifiquement, les implémentations décrites ici reçoivent, comme entrée, un nuage de points avec des propriétés spatiales, qui sont utilisées pour fournir une prédiction des propriétés, et classer des points de données en godets qui représentent des faciès respectifs. Un nuage de points tel que décrit ici peut être un jeu de points de données dans un système de coordonnées, tel que les coordonnées X, 20 Y, et Z dans un système de coordonnées en trois dimensions, ou un jeu de points de données dans un quelconque autre système de coordonnées. Un nuage de points pour un modèle géologique peut correspondre à un volume géologique. Les données du nuage de points peuvent se rapporter à des données organisées de sorte qu'une ou plusieurs coordonnées spatiales (par ex., emplacements) de chaque point dans un nuage de points soient comprises avec les autres données apparentées à ce 25 point. Dans le cas de la modélisation géologique, chaque nuage de points peut comprendre des données de nuage de points pour une ou plusieurs propriétés pétrophysiques ou d'autres attributs pour un volume géologique donné, tels que des données géomécaniques et géochimiques. Tel qu'il est décrit dans les présents modes de réalisation, les données du nuage de points, dérivées d'un ou de plusieurs journaux de puits, peuvent être utilisées pour développer des 30 modèles de gisement statique en 3D. Dans un exemple, de tels modèles de gisement statique en 3D peuvent être utilisés pour fournir une description statique du gisement avant la production. Les 6 2017-IPM-100997-Ul-FR procédés permettant de développer un modèle de gisement statique en 3D à échelle réelle sont illustrés dans un organigramme de la figure 1 décrit plus en détail ci-dessous. Les modes de réalisation décrits plus en détail ici utilisent un réseau neuronal profond formé pour prédire une propriété pétrophysique (par ex., la porosité, la lithologie, la 5 saturation en eau, la perméabilité, la densité, le rapport pétrole/eau, les informations géologiques, les paléodonnées, etc.) au niveau des points dans un nuage de points, et l'utilisation de cette propriété pétrophysique prédite comme entrée dans un second réseau neuronal profonds formé pour prédire des faciès au niveau des points. La description suivante couvre des exemples d'étapes allant du prétraitement des données d'entrée provenant des journaux de puits, l'apprentissage des réseaux 10 neuronaux profonds susmentionnés et l'utilisation des réseaux neuronaux profonds susmentionnés pour respectivement prédire la propriété pétrophysique et le faciès. Même si à des fins d'explication, la prédiction d'une propriété pétrophysique est décrite ici, il est compris que la présente technologie peut prédire une quelconque propriété mappable de volume approprié (par ex., des propriétés géochimiques, des propriétés géomécaniques, etc.). 15 La figure 1 illustre un schéma fonctionnel d'un exemple de procédé d'apprentissage profond 100 pour développer des modèles de gisement statique en 3D à échelle réelle, un procédé d'apprentissage 125 et un procédé de prédiction 150. Tous les procédés illustrés ne seraient pas nécessaires, cependant, et une ou plusieurs implémentations peuvent comprendre des composants additionnels qui ne sont pas illustrés dans la figure. Des variations au niveau de 20 l'agencement et du type de procédés peuvent être apportées sans s'écarter de l'esprit ou de la portée des revendications décrites ici. La « diagraphie » de puits de pétrole peut décrire la collecte d'informations concernant les propriétés des formations terrestres traversées par un puits de forage pour des opérations de forage et de production de pétrole. Par exemple, dans un procédé de diagraphie de 25 puits de pétrole câblé, une sonde est descendue dans le trou de forage après qu'une partie ou la totalité du puits ait été creusé, et elle est utilisée pour déterminer certaines propriétés des formations traversées par le trou de forage. Dans un exemple, diverses propriétés des formations terrestres sont mesurées et corrélées avec la position de la sonde dans le trou de forage, lorsque la sonde est remontée vers le haut du trou. Ces propriétés peuvent être stockées dans un ou plusieurs journaux de 30 puits. 7 2017-IPM-100997-Ul-FR Dans un mode de réalisation tel qu'illustré, le procédé d'apprentissage profond 100 utilise des journaux de puits comme données d'entrée 103. Dans un exemple, les journaux de puits fournissent une ou plusieurs propriétés pétrophysiques, faciès, et d'autres attributs apparentés le long de la trajectoire des puits. Ces propriétés disponibles dans les journaux de puits sont utilisées 5 pour faire l'apprentissage d'un réseau neuronal profond (DNN) 110, tel que le réseau profond acyclique, pour prédire les propriétés pétrophysiques au niveau d'un emplacement aléatoire dans une région d'intérêt éloignée de l'emplacement des puits. Dans un mode de réalisation, le DNN 110 utilisé pour la prédiction des faciès dans un classificateur de réseau neuronal profond qui utilise les propriétés disponibles dans les 10 journaux de puits pour faire l'apprentissage d'un classificateur afin de prédire les faciès basé sur les valeurs de propriété pétrophysique disponibles, telles que la porosité, la perméabilité, etc. , au niveau d'un emplacement donné dans la région d'intérêt. Dans le présent contexte, un faciès peut décrire un corps de roche avec des caractéristiques spécifiées. D'autres détails pour le développement du modèle de gisement statique en 3D à l'aide d'algorithmes d'apprentissage 15 profondsont décrits dans la figure 2 ci-dessous. Initialement, les données d'entrée 103 sont lues à partir d'un ou de plusieurs journaux de puits. Un journal de puits peut comprendre des données correspondant à au moins une propriété pétrophysique (par ex., la porosité, la lithologie, la saturation en eau, la perméabilité, la densité, le rapport pétrole/eau, les informations géochimiques, les paléodonnées, etc.) le long de la 20 trajectoire d'un puits donné utilisé pour le forage de puits de pétrole. Dans un autre exemple, les données d'entrée 103 peuvent également comprendre d'autres caractéristiques d'entrée et/ou de données conceptuelles avancées (par ex., fournie par un géoscientifique basée sur des connaissances et l'expérience préalables) comme il est décrit plus en détail ci-dessous. Les données provenant des journaux de puits sont ensuite prétraitées à l'aide d'une 25 ou de plusieurs techniques. Dans un exemple, un mappage de coordonnées UVW 105 des coordonnées XYZ (par ex., cartésiennes) est réalisé afin d'éliminer les discontinuités dans les données dans les directions horizontales découlant des failles, ou des creux importants et des plis présents dans l'espace structurel actuel. D'autres détails du mappage des coordonnées UVW et d'autres techniques de prétraitement sont présentés dans la description de la figure 2 ci-dessous. 8 2017-IPM-100997-Ul-FR Au cours d'un procédé d'apprentissage 125, on fait l'apprentissage d'un DNN 107 (par ex., un réseau profond acyclique) pour la modélisation d'une propriété pétrophysique et du DNN 110 pour la modélisation de faciès. D'autres détails de l'apprentissage du DNN 107 pour la modélisation de la propriété pétrophysique et du DNN 110 pour la modélisation de faciès sont 5 présentés plus en détail dans la figure 2 ci-dessous. À la suite de l'apprentissage et du test des DNN pour la prédiction de la propriété pétrophysique et de la classification de faciès, au cours d'un procédé de prédiction 150, un nombre prédéfini de points aléatoires est généré dans la région d'intérêt en 3D englobant les journaux de puits (par ex., ci-après appelé « nuage de points aléatoire »). Un DNN formé 107 pour la prédiction 10 de la propriété pétrophysique est utilisé pour prédire une propriété pétrophysique au niveau de chaque point dans le nuage de points aléatoire. À la suite de la disponibilité des propriétés pétrophysique prédites, le DNN 110 est utilisé pour prédire le faciès au niveau de chaque point dans le nuage de points aléatoire basé sur la propriété pétrophysique prédite au niveau de chaque point. D'autres discussions sur la prédiction de la propriété pétrophysique et la prédiction de faciès utilisant 15 la propriété pétrophysique prédite sont présentées dans la figure 2 ci-dessous. La discussion suivante décrit, plus en détail, des exemples d'organigrammes pour un procédé réalisant une prédiction de propriété pétrophysique et de classification de faciès, et l'affichage d'un modèle de gisement en 3D. Les modes de réalisation décrits plus en détail ici utilisent un réseau neuronal profond formé pour prédire une propriété pétrophysique (par ex., la 20 porosité, la lithologie, la saturation en eau, la perméabilité, la densité, le rapport pétrole/eau, les informations géologiques, les paléodonnées, etc.) au niveau des points dans un nuage de points, et l'utilisation de cette propriété pétrophysique prédite comme entrée dans un second réseau neuronal profonds formé pour prédire des faciès au niveau des points. En particulier, la description suivante couvre des étapes allant du prétraitement des données d'entrée provenant des journaux de puits, de 25 l'apprentissage des réseaux neuronaux profonds susmentionnés et l'utilisation des réseaux neuronaux profonds susmentionnés pour respectivement prédire la propriété pétrophysique et le faciès au niveau des points dans un nuage de points. La figure 2A illustre conceptuellement un organigramme d'un exemple de procédé 200 pour la prédiction de la propriété pétrophysique et la classification de faciès. Même si 30 cette figure, aussi bien que d'autres illustrations de procédé contenues dans cette divulgation, peut décrire les étapes fonctionnelles dans une séquence donnée, les procédés ne sont pas nécessairement 9 2017-IPM-100997-Ul-FR limités à cet ordre donné ou aux étapes illustrées. Les diverses étapes illustrées dans cette figure et dans d'autres figures peuvent être modifiées, réarrangées, réalisées en parallèle ou adaptées de diverses façons. En outre, il doit être compris que certaines étapes ou séquences d'étapes peuvent être ajoutées à ou omises du procédé, sans s'écarter de la portée des divers modes de réalisation. Le 5 procédé 200 peut être implémenté par un ou plusieurs dispositifs ou systèmes informatiques dans certains modes de réalisation. Au niveau du bloc 202, des données d'entrée sont reçues. Dans un exemple, les données d'entrée comprennent des informations associées à un ou plusieurs journaux de puits dans une région d'intérêt, et la région d'intérêt correspond à un volume géologique. Les informations 10 comprises dans les données d'entrée peuvent comprendre des coordonnées cartésiennes (par ex., les coordonnées XYZ) correspondant aux emplacements dans la région d'intérêt. Dans un exemple, les journaux de puits fournissent une ou plusieurs propriétés pétrophysiques, faciès, et d'autres attributs apparentés le long de la trajectoire des puits. Ces propriétés disponibles dans les journaux de puits sont utilisées pour faire l'apprentissage d'un réseau neuronal profond pour prédire les propriétés 15 pétrophysiques au niveau d'un emplacement aléatoire dans une région d'intérêt éloignée de l'emplacement des puits. Dans un autre exemple, les données d'entrée 103 peuvent également comprendre d'autres caractéristiques d'entrée et/ou de données conceptuelles avancées (par ex., fournie par un géoscientifique basée sur des connaissances et l'expérience préalables) comme il est décrit plus en détail ci-dessous. 20 Les données d'entrée provenant des journaux de puits sont ensuite prétraitées à l'aide d'une ou de plusieurs techniques suivantes. Au niveau du bloc 204, un mappage des coordonnées cartésiennes de chaque point sur les coordonnées UVW et/ou d'autres prétraitements sont réalisés sur les données d'entrée reçues. Tel que discuté ici, un mappage UVW est réalisé pour fournir une représentation différente 25 (par ex., un espace « boîte à chaussures » ou « plat ») du système stratigraphique originel. Un mappage de coordonnées UVW des coordonnées XYZ (par ex., cartésiennes) est réalisé afin d'éliminer les discontinuités dans les données dans les directions horizontales découlant des failles, ou des creux importants et des plis présents dans l'espace structurel actuel. Une représentation de substitution du système stratigraphique originel, appelé un espace «boîte à chaussures» ou «plat» 30 décrite par les coordonnées de transformation UVW, est générée. On peut en faire l'approximation en utilisant un algorithme d'aplatissement lorsque des failles et des plis sont présents. Si les données 10 2017-IPM-100997-Ul-FR d'entrée ont des couches stratigraphiques presque horizontalement alignées, la génération de la représentation de substitution dans les coordonnées UVW pourrait ne pas être requise et les coordonnées cartésiennes originelles peuvent être utilisées pour le développement du modèle. Dans le cas où la conversion UVW est initialement réalisée, les calculs maintiennent une représentation 5 UVW à travers les procédés d'apprentissage et de prédiction, et un nuage de points généré avec une ou plusieurs propriétés prédites peut être rétro-mappé sur les coordonnées XYZ à partir des coordonnées UVW. Les faciès sont traités comme des classes et la prédiction des faciès est formulée sous forme d'un problème de classification dans au moins certains modes de réalisation décrits ici. 10 Dans certains cas, le nombre de points de données appartenant à un ou plusieurs faciès peut être significativement plus élevé ou plus faible que les autres faciès entraînant un déséquilibre de population (par ex., une quantité de calcaire est plus élevée qu'une quantité de grès basée sur les données provenant d'un journal de puits). Pour faire l'apprentissage d'un classificateur DNN pour classer les faciès, une technique de sur-échantillonnage de minorité synthétique (SMOTE) peut être 15 utilisée pour équilibrer la distribution de population d'échantillon d'apprentissage à travers les différents faciès. Dans un cas dans lequel un ou plusieurs faciès dominent les données d'apprentissage et d'autres faciès se produisent rarement, le déséquilibre de population peut affecter de façon négative l'apprentissage du classificateur DNN. Par conséquent, dans le cadre du prétraitement au niveau du bloc 204, il est important d'assurer un équilibre de population à travers 20 les classes de faciès à l'aide de la technique SMOTE avant de faire l'apprentissage du classificateur de faciès DNN. Même si la technique SMOTE est mentionnée, il est compris qu'une quelconque technique de sur-échantillonnage ou de sous-échantillonnage appropriée peut être utilisée tout en restant dans la portée de la présente technologie. Par exemple, une technique d'échantillonnage synthétique adaptative (par ex., un algorithme ADASYN) peut être utilisée pour le sur- 25 échantillonnage, ou une technique de sous-échantillonnage aléatoire peut être utilisée pour équilibrer la distribution des classes en enlevant de façon aléatoire un échantillon de classe majoritaire. Dans une ou plusieurs implémentations, au cours du prétraitement au niveau du bloc 204, la normalisation des données d'entrée et de sortie peut être réalisée de sorte que les valeurs pour différents variables d'entrée et de sortie se trouvent dans la fourchette acceptable pour assurer 30 la stabilité numérique. 11 2017-IPM-100997-Ul-FR Au niveau du bloc 206, un variogramme vertical et un variogramme horizontal d'une propriété pétrophysique dans chaque intervalle stratigraphique de la région d'intérêt est déterminé. Des exemples de variogrammes sont présentés plus en détail par rapport à la figure 3 ci-dessous. À noter qu'à la place des variogrammes, d'autres modèles spatiaux comprenant des modèles 5 à points multiples, des vecteurs explicites et des modèles spatiaux avec divers azimuts peuvent être appliqués. Au niveau du bloc 208, en utilisant au moins les variogrammes vertical et horizontal, une caractéristique d'entrée est déterminée pour fournir un premier réseau neuronal profond (DNN), tel qu'un réseau profond acyclique, pour prédire une propriété pétrophysique (par 10 ex., la porosité, la lithologie, la saturation en eau, la perméabilité, la densité, le rapport pétrole/eau, les informations géochimiques, les paléodonnées, etc.). Dans un exemple, afin de déterminer la caractéristique d'entrée, la région d'intérêt peut être divisée en couches en utilisant l'étendue d'un variogramme vertical donné. D'autres détails de cette approche sont décrits dans la figure 4 ci-dessous. D'autres types de (avancés) caractéristiques d'entrée sont également décrits plus en détail 15 ci-dessous. Au niveau du bloc 210, les données d'entrée reçues sont divisées en un ensemble de données d'apprentissage, un ensemble de données de validation et un ensemble de données de test. L'ensemble de données d'apprentissage, l'ensemble de données de validation et l'ensemble de données de test peuvent être des sous-ensembles mutuellement exclusifs des données d'entrée 20 reçues. Dans un exemple, l'ensemble de données d'entrée et de sortie est randomisé et divisé en ensembles de données d'apprentissage, de validation et de test. Les données correspondant à un nombre prédéfini de puits sont maintenues séparées pour valider et tester la performance (par ex., la précision) des DNN formés. Même si trois ensembles de données différents pour les données d'apprentissage, 25 de test et de validation sont présentés ci-dessus, dans au moins un mode de réalisation, pour un ensemble fixe donné de variable d'entrée, des ensembles de données d'échantillonnage différents (et mutuellement exclusifs) peuvent être pris en utilisant un algorithme de validation croisée à k blocs. Dans l'algorithme de validation croisée à k blocs, l'échantillon originel est partitionné aléatoirement en k sous-échantillons de taille égale. Parmi les k sous-échantillons, un sous-échantillon unique est 30 retenu comme données de validation pour tester le modèle, et les k - 1 sous échantillons restants sont utilisés comme données d'apprentissage. Le procédé de validation croisée est ensuite répété k 12 2017-IPM-100997-Ul-FR fois (par ex., les « blocs ») avec chacun des sous échantillons k utilisés exactement une fois comme données de validation. Le k résulte des plis et peut ensuite être moyenné pour produire une estimation unique. Un avantage de l'algorithme de validation croisée à k blocs par rapport à un sous-échantillonnage aléatoire répété peut être le fait que toutes les observations sont utilisées à la fois 5 pour l'apprentissage et la validation, et chaque observation est utilisée pour la validation exactement une fois. Dans certains exemples, une validation croisée de 10 fois peut être utilisée, mais en général k peut être un paramètre non fixé. Dans un exemple de validation croisée à 10 blocs, les données d'entrée peuvent être divisées en 10 ensembles de données différents et mutuellement exclusifs. L'un des 10 10 ensembles de données divisés peut être sélectionné pour être l'ensemble de données de validation, et les neuf (9) ensembles de données restant sont utilisées pour l'apprentissage. Au niveau du bloc 212, en utilisant la caractéristique d'entrée, le premier DNN est formé pour prédire une valeur de la propriété pétrophysique au niveau d'un ou des emplacements arbitraires dans la région d'intérêt. L'apprentissage du premier DNN utilise les ensembles de données 15 d'apprentissage, de validation et de test (comme il est décrit plus en détail ici) pour minimiser l'écart quadratique moyen des valeurs de propriété prédites et des valeurs de propriété observées. Dans un exemple, un DNN avec une architecture prédéfinie est formé de sorte que l'erreur de prédiction sur l'ensemble de données de validation (par ex., des puits sélectionnés à des fins de validation) soit minimisée. Pour l'apprentissage du DNN pour la modélisation de la propriété pétrophysique, un 20 écart-type (RMSE) des valeurs de propriété prédites et des valeurs de propriétés observées est minimisé. Même si le RMSE est mentionné, il est compris qu'une quelconque technique appropriée pour la mesure de l'erreur peut être utilisée, par ex., l'écart moyen (MAE), le pourcentage d'écart moyen absolu (MAPE), l'écart calibré absolu moyen (MASE), l'écart moyen (ME) et le pourcentage d'écart moyen (MPE), etc. Les attributs spécifiques au domaine et/ou des paramètres spécifiques aux 25 domaines peuvent également être utilisés. Dans encore un autre exemple, un coefficient de corrélation croisée peut être utilisé en association avec le RMSE. Au niveau du bloc 214, après l'apprentissage du premier DNN, un second DNN, tel qu'un réseau profond acyclique, est formé pour classer un type de faciès au niveau du ou des emplacements arbitraires dans la région d'intérêt. Les propriétés qui sont disponibles dans les 30 journaux de puits peuvent être utilisées pour former le second DNN. Dans un exemple, au cours de l'apprentissage, l'entropie croisée basée sur les faciès prédits et les faciès observés est minimisée. 13 2017-IPM-100997-Ul-FR Le premier DNN et le second DNN ne sont pas autorisés à accéder les données de test (par ex., restants invisibles au cours de l'étape d'apprentissage dans les blocs 212 et 214). Une fois l'apprentissage terminé avec une minimisation raisonnable de l'erreur de validation, la performance du DNN formé peut être mesurée sur les données provenant des puits mises de côté 5 pour le test (par ex., l'ensemble de données de test mentionné ci-dessus). Au niveau du bloc 216, un nuage de points aléatoire est généré dans la région d'intérêt. Le nuage de points aléatoire comprend de multiples points déterminés aléatoirement correspondant à différents emplacements dans la région d'intérêt. Au niveau du bloc 218, pour chaque point dans le nuage de points aléatoire, une 10 valeur de la propriété pétrophysique au niveau du point est prédite à l'aide du premier DNN formé. Ainsi, des valeurs respectives (prédites) de la propriété pétrophysique au niveau des points correspondants aux différents emplacements dans la région d'intérêt sont fournies. Même si la prédiction d'une propriété pétrophysique est décrite ici, il est compris que la présente technologie peut prédire une quelconque propriété mappable de volume approprié (par ex., des propriétés 15 géochimiques, des propriétés géomécaniques, etc.) pour chaque point dans le nuage de points aléatoire. Au niveau du bloc 220, la classification de faciès est réalisée, à l'aide du second DNN formé, sur les points dans le nuage de points aléatoire. Des valeurs respectives de la classification de faciès au niveau des points correspondant aux différents emplacements dans la 20 région d'intérêt sont fournies. Au niveau du bloc 222, un second nuage de points, représentant un modèle de gisement en 3D de la région d'intérêt, est généré à l'aide d'au moins des valeurs respectives de la propriété pétrophysique et/ou de la classification de faciès. Plus spécifiquement, le second nuage de points comprend et/ou représente des informations correspondant aux valeurs respectives de la 25 propriété pétrophysique et/ou de la classification de faciès pour chaque point dans le second nuage de points. Le second nuage de points peut ensuite être utilisé pour afficher un modèle de gisement en 3D de la région d'intérêt. Dans un autre exemple, deux nuages de points distincts peuvent être fournis. Un premier nuage de points peut être généré à l'aide des valeurs de la propriété pétrophysique provenant du nuage de points aléatoire, et un second nuage de points peut être généré 30 à l'aide des valeurs de la classification de faciès provenant du nuage de points aléatoire. 14 2017-IPM-100997-Ul-FR La figure 2B illustre un organigramme d'un exemple de procédé 250 permettant d'afficher un modèle de gisement en 3D à l'aide de données provenant des journaux de puits. Le procédé 250 peut être implémenté par un ou plusieurs dispositifs ou systèmes informatiques dans certains modes de réalisation. Plus spécifiquement, le procédé 250 représente des opérations qui 5 peuvent être réalisées pour un dispositif au système informatique côté-client pour recevoir et afficher un modèle de gisement en 3D généré par le procédé 200 décrit en référence à la figure 2A ci-dessus. Au niveau du bloc 252, les données d'entrée comprenant les informations correspondant à un ou plusieurs journaux de puits dans une région d'intérêt sont envoyées (par ex., 10 vers un serveur exécutant les instructions réalisant le procédé 200). Au niveau du bloc 254, un nuage de points est reçu comprenant des informations correspondant à au moins une propriété pétrophysique et/ou une classification de faciès. Au niveau du bloc 256, basé sur au moins les informations comprises dans le nuage de points, un modèle de gisement en 3D peut être fourni pour l'affichage. Des exemples de tels modèles sont présentés plus en détail ci-dessous par rapport aux 15 figures 7 et 8. La discussion suivante concerne des variogrammes, qui ont été présentés ci-dessus en relation avec la figure 2A et utilisés pour déterminer, en partie, une caractéristique d'entrée pour le DNN pour la prédiction de la propriété pétrophysique (qui est présenté plus en détail ci-dessous dans les figures 3 et 4). Dans un exemple d'approche géostatistique, un demi-variogramme 20 (également appelé un «variogramme») d'une propriété Z peut être défini sous forme de l'équation suivante (1) : v, [WU y(h)+ h) - Z(u))2],... 2n(h) E dans laquelle n(h) représente le nombre de paires qui sont séparées par la distance h (également appelé retard). 25 À la lumière de l'équation (1), considérant la variation d'une propriété Z le long d'un puits à la fois, le variogramme vertical yv(h) peut être calculé sous forme de l'équation suivante (2) : 1 y(h) = 2n(h)En(h)E[(Z(Z + h) - Z(z))2],... 15 2017-IPM-100997-Ul-FR dans laquelle z est la profondeur mesurée le long de la trajectoire d'un puits vertical (ou horizontal). Le yv(h) final est obtenu en accumulant les histogrammes provenant des puits individuels et en calculant le variogramme réel (par ex., pour chaque intervalle stratigraphique 5 géologique séparément). Dans un exemple, les variogrammes expérimentaux calculés à l'aide de l'équation (1) sont ajustés à l'aide d'une expression analytique telle qu'un modèle de variogramme sphérique. D'autres modèles de variogramme pourraient être utilisés comprenant des modèles nichés (intégration de multiples modèles). La figure 3 illustre des représentations schématiques d'exemples de modèles de 10 variogramme sphérique pour un variogramme vertical 300 et un variogramme horizontal 350 conformément à certains modes de réalisation (qui ont été précédemment mentionnés dans le bloc 206 dans la figure 2A). Dans la figure 3, I-, représente l'étendue du variogramme vertical. La valeur indique la séparation verticale à partir d'un point donné sur lequel les données sont corrélées ; l'étendue du variogramme. Au-delà de l'étendue de corrélation, les données ne sont pas corrélées. 15 En utilisant la séparation rv, l'étendue de profondeur verticale de la région d'intérêt est subdivisée en couches verticalement empilées (tel que démontré dans la figure 4 décrit ci-dessous). Les points dans chacune de ces couches peuvent être considérés pour le calcul du variogramme horizontal yx(h) à l'aide de l'équation suivante (3) : Y H (h) = 277±(h)En(h)E [(Z (r + - Z (r))2],... 20 dans laquelle r représente la représentation en 2D des points donnés dans le plan horizontal. Le yx(h) final est obtenu en accumulant les histogrammes à partir des couches horizontales et en calculant le variogramme réel. Semblable au variogramme vertical 300, la figure 3 illustre une représentation schématique d'un exemple de variogramme horizontal 350 qui entraîne une estimation du rH, qui 25 représente la distance euclidienne dans un plan horizontal au-delà duquel les corrélations dans les valeurs de la propriété s'évanouissent. La figure 4 est un schéma 400 qui illustre un exemple de subdivision dans une région d'intérêt 405 en couches utilisant l'étendue d'un variogramme vertical. Comme il a été précédemment mentionné dans le bloc 208 de la figure 2A, cette subdivision de la région d'intérêt 16 2017-IPM-100997-Ul-FR peut être utilisée pour déterminer, en partie, une caractéristique d'entrée pour le DNN pour prédire une propriété pétrophysique. Comme il a été précédemment discuté, en utilisant la séparation rv correspondant à l'étendue du variogramme vertical, l'étendue de la profondeur verticale dans la région d'intérêt 405 est subdivisée en couches verticalement empilées (tel qu'illustré par les lignes 5 pointillées horizontales dans la figure 4). Les puits verticaux 410, 411, 412, 415, 416 et 417 sont considérés comme des puits voisins dans la région d'intérêt 405. Les points noirs et les flèches de recouvrement dans une ou plusieurs couches 435, 437 et/ou 440 illustrent l'utilisation des valeurs de propriété respectives au niveau des puits avoisinants pour la prédiction de la propriété au niveau du point 450 éloigné des puits. Après le calcul des variogrammes vertical et horizontal et la subdivision 10 de la région d'intérêt en couches verticales empilées, la prochaine étape consiste à former une caractéristique d'entrée pour la modélisation de la propriété pétrophysique (par ex., le premier DNN présenté ci-dessus). La caractéristique d'entrée pour chaque point d'échantillon dans l'apprentissage de l'ensemble de données (par ex., un sous-ensemble de l'ensemble de données observé ou saisie) est basée sur les points avoisinants situés au niveau des puits avoisinants les plus proches. Dans un 15 exemple, les dimensions de la matrice de pondération pour la première couche cachée sont dépendantes du nombre de caractéristiques (n) dans l'entrée. Par conséquent, n doit être fixé avant le début de l'apprentissage dans un tel exemple. Pour chaque point sur le puits avoisinant, les attributs suivants peuvent être considérés pour formuler la caractéristique d'entrée : prop = Valeur de la propriété pétrophysique au niveau du point voisin 20 proph = Estimation grossière de la propriété basée sur le variogramme horizontal (prop + \12yH(c1,3,)) propv = Estimation grossière de la propriété basée sur le variogramme vertical (prop + \/2yv(c/z)) dans lequel, 25 dxy = La distance euclidienne à partir d'un point voisin dans la direction horizontale yx(dxy) = La demi-variance horizontale au niveau de la distance dxy = La séparation verticale à partir du point voisin yv(dz) = La demi-variance verticale au niveau de la séparation dz 30 Des caractéristiques semblables peuvent être obtenues le long de chaque puits le long de deux ou plusieurs points décalés en haut et en bas par une profondeur sx rv, dans laquelle s est un petit nombre tel que s = 0,075. Dans un exemple, la contribution de la caractéristique d'entrée à partir d'un point avoisinant au niveau du puits i peut être décrite par l'équation suivante (4) : 17 2017-IPM-100997-Ul-FR = (propi,proph,i,prop',i,propi+E, pro p h prop',i+E, propi_E, dans laquelle (i + s) et (i - s) sont les points obtenus en décalant le point avoisinant i le long de la trajectoire du puits par une profondeur sx I-, vers le haut et vers le bas. 5 Les estimations de la propriété au niveau des points (i + s) et (i - s) sont obtenues par une interpolation du réseau neuronal à régression généralisée (GRNN). Un nombre prédéfini de points voisins les plus proches (Nnbr) basé sur les distances calculées est considéré pour la formulation de la caractéristique. Dans un exemple, chaque ligne dans la matrice de caractéristiques de base pour un exemple tel qu'illustré dans la figure 4 comprend 9 x Nnbr de caractéristiques, et 10 sémantiquement représenté comme R = F2. . . FNnbr]. Un sous-ensemble sélectionné aléatoirement ou un lot de lignes de caractéristique d'entrée formé en se basant sur l'ensemble de données d'apprentissage est passé pour former le DNN pour la prédiction de la propriété pétrophys igue. La définition de caractéristique illustrée par l'équation (4) précédente peut 15 représenter un jeu basique des caractéristiques d'entrée qui peut être utilisée pour faire l'apprentissage du premier DNN (qui a été précédemment mentionné dans le bloc 208 de la figure 2A). En outre, comme il est également mentionné dans le bloc 208 de la figure 2A, les caractéristiques avancées additionnelles suivantes peuvent également être considérées dans la 20 caractéristique d'entrée pour la simulation des propriétés pétrophysiques dans laquelle d'autres types de données (par ex., à part de celles provenant des journaux de puits,) sont utilisées comme une caractéristique d'entrée. D'abord, des données d'anisotropie peuvent être considérées comme une caractéristique avancée. Dans ce cas, le variogramme horizontal calculé par l'équation (3) n'explique 25 pas l'anisotropie. Les modèles de variogramme anisotropique, par ex., sont utiles pour la capture des variations spatiales dépendantes de la direction dans les propriétés pétrophysiques. Un modèle de variogramme anisotropique fournit des informations sur la variabilité spatiale le long de son axe majeur et de son axe mineur de variation. Si un modèle de variogramme anisotropique est disponible, la caractéristique proph est divisée en deux composants propb,majeur et propb,nuneur 18 2017-IPM-100997-Ul-FR représentant des estimations grossières de la propriété le long de l'axe majeur et de l'axe mineur de la variation, respectivement. En outre, la continuité spatiale et les données de modèle de tendance peuvent être considérées comme une caractéristique avancée. La continuité spatiale et les modèles de tendance de 5 fond sont également considérés comme des caractéristiques d'entrée. En outre, les données de la stratigraphie géomécanique peuvent être considérées comme une caractéristique avancée. Les informations obtenues sur le modèle de stratigraphie géomécanique, basé sur le champ de contrainte, sont également considérées comme faisant partie de la caractéristique d'entrée. 10 Les données de stratigraphie géomécanique (chimiostratigraphie) peuvent être considérées comme une caractéristique avancée. La stratigraphie géochimique, qui fournit une stratigraphie détaillée basée sur la géochimie de la roche, est également considérée comme faisant partie de la caractéristique d'entrée. Les données de la stratigraphie sismique peuvent être considérées comme une 15 caractéristique avancée. Dans cet exemple, un modèle en 3D développé en se basant sur les données sismiques est également considéré comme faisant partie de la caractéristique d'entrée. Les données de la chronostratigraphie peuvent être considérées comme une caractéristique avancée. Dans cet exemple, un modèle chronostratigraphique est également considéré comme faisant partie de la caractéristique d'entrée. 20 Des cartes de l'environnement sédimentaire peuvent être considérées comme une caractéristique avancée. Dans cet exemple, les cartes interprétées de la lithologie et de l'environnement sédimentaire sont également considérées comme faisant partie de la caractéristique d'entrée. Les données de la stratigraphie de séquence peuvent être considérées comme une 25 caractéristique avancée. Dans cet exemple, un modèle en 3D développé en se basant sur les données d'affleurement, de puits, sismiques et d'autres données géologiques est également considéré comme faisant partie de la caractéristique d'entrée. 19 2017-IPM-100997-Ul-FR Les données géodynamiques et tectoniques peuvent également être considérées comme une caractéristique avancée. Dans cet exemple, les informations géodynamiques et tectoniques qui fournissent des informations sur l'historique de déformation et cinématique du sous-sol sont également considérées comme faisant partie de la caractéristique d'entrée. 5 Les données paléoclimatiques et les cartes dérivées de risque de survenue peuvent être considérées comme une caractéristique avancée. Dans cet exemple, les données dérivées des simulations numériques des conditions atmosphériques, océaniques et des marées dans le passé géologique, et les cartes dérivées déterminant le risque de survenue des éléments des systèmes pétrolifères sont également considérées comme faisant partie de la caractéristique d'entrée. 10 Il est compris que d'autres types de caractéristiques avancées peuvent être utilisés comme caractéristiques d'entrée en sus de celles présentées ci-dessus. Par exemple, des données conceptuelles peuvent être fournies par un géoscientifique en se basant sur ses connaissances et expériences antérieures. Dans un exemple, un modèle stratigraphique de séquence d'une région d'intérêt peut être utilisé et un géoscientifique peut fournir une ou plusieurs caractéristiques d'entrée 15 supplémentaires basé sur ses connaissances antérieures concernant l'emplacement d'un type de roche donné sans avoir à utiliser les données sismiques. Le géoscientifique peut donc avoir une connaissance des tendances concernant la façon dont une propriété pétrophysique peut changer à travers différents emplacements de couches de roche dans la région d'intérêt. Tel que présenté ici, un réseau neuronal profond tel qu'un réseau profond 20 acyclique, peut être implémenté pour faire l'approximation d'une fonction f. Les modèles à cet égard sont appelés modèles acycliques parce que les informations passent à travers la fonction qui est évaluée à partir d'une entrée x, à travers un ou plusieurs calculs intermédiaires utilisés pour définir f et finalement vers une sortie y. Les réseaux neuronaux profonds (DNN) sont appelés des réseaux parce qu'ils peuvent être représentés en reliant ensemble différentes fonctions. Un modèle de DNN 25 peut être représenté sous la forme d'un graphique représentant la façon dont les fonctions sont reliées ensemble à partir d'une couche d'entrée, à travers une ou plusieurs couches cachées et finalement vers une couche de sortie, et chaque couche peut avoir un ou plusieurs noeuds. En outre, même si un réseau neuronal profond tel que le réseau profond acyclique est présenté dans les exemples de la présente invention, il est compris que d'autres types de réseaux 30 neuronaux peuvent être utilisés par la présente technologie. Par exemple, un réseau neuronal 20 2017-IPM-100997-Ul-FR convolutif, un réseau de rétroaction de régulation, un réseau fonctionnel à base radiale, un réseau neuronal récurrent, un réseau neuronal modulaire, un réseau neuronal à apprentissage instantané, un réseau neuronal impulsionnel, un réseau de rétroaction de régulation, un réseau neuronal dynamique, un réseau neuro-flou, un réseau de production de motif compositionnel, un réseau de mémoire et/ou 5 un quelconque autre type approprié de réseau neuronal peut être utilisé. La figure 5 illustre un schéma d'un exemple d'architecture d'un réseau neuronal profond (DNN) 500, tel que le réseau profond acyclique, utilisé pour la prédiction de la propriété pétrophysique (qui a été précédemment mentionné comme le premier DNN dans la figure 2A). Tous les composants illustrés ne seraient pas nécessaires, cependant, et une ou plusieurs implémentations 10 peuvent comprendre des composants additionnels qui ne sont pas illustrés dans la figure. Des variations au niveau de l'agencement et du type de composants peuvent être apportées sans s'écarter de l'esprit ou de la portée des revendications décrites ici. Des composants additionnels, des composants différents ou moins de composants peut être utilisé. La caractéristique d'entrée, formée comme précédemment décrit, est transférée à 15 une couche d'entrée. La couche d'entrée transfert les valeurs d'entrée aux couches cachées N empilées totalement connectées, dont chacune possède Nnceuds nombre de noeuds. Il est compris que toutes les couches cachées peuvent avoir le même nombre de noeuds, ou le nombre de noeuds peut varier d'une couche cachée à une autre. Dans un exemple, les noeuds dans les couches cachées utilisent une fonction d'activation tangentielle hyperbole pour réaliser les transformations non linéaires sur la 20 somme pondérée des valeurs à partir de la couche précédente. Une fonction d'activation peut être utilisée au niveau d'une couche cachée pour calculer des valeurs de sortie pour les valeurs transférées à partir de la couche précédente. Même si l'exemple précédent utilise la fonction d'activation tangentielle hyperbole (tanh), d'autres fonctions d'activation peuvent être utilisées et se trouver toujours à 25 l'intérieur de la portée de la présente technologie. Par exemple, une ou plusieurs autres fonctions d'activation spécifiques des géosciences peuvent être utilisées à la place de la fonction tanh. En outre, une fonction d'activation personnalisée peut être utilisée. Une fonction d'activation spécifique de domaine peut également être utilisée. En outre, une fonction d'activation utilisant une étape unitaire (par ex., seuil), des techniques sigmoïdes, linéaires par morceaux et/ou gaussiennes peuvent 30 être utilisées. Même à des fins d'illustration plusieurs couches cachées sont illustrées dans la figure 21 2017-IPM-100997-Ul-FR 5, il est compris que le nombre de couches cachées supporté par l'architecture du DNN 500 peut comprendre un quelconque nombre approprié de couches cachées. Suivant les couches cachées dans la figure 5, une couche de sortie linéaire avec un noeud résume les activations provenant de la dernière couche cachée pour fournir une valeur de 5 propriété estimée au niveau du point en 3D représenté par la ligne de caractéristique. L'étape d'apprentissage optimise les poids et les biais dans la couche cachée et la couche de sortie de sorte que l'erreur d'estimation entre les valeurs de propriété estimées et les valeurs de propriété observées provenant du ou des journaux de puits peuvent être minimisées. L'estimation d'erreur peut être le RMSE, ou un RMSE composite et une corrélation croisée, ou certains autres paramètres d'erreur 10 spécifique aux géosciences. Afin d'éviter un surapprentissage au cours de l'apprentissage, la régularisation de l'erreur d'estimation est réalisée en se basant sur les L2-norme de poids dans les couches cachées sont ajoutés au RMSE. Un procédé d'optimisation applique ensuite un algorithme de réduction de gradient stochastique (ou un quelconque autre algorithme d'optimisation approprié), qui peut utiliser 15 une ou plusieurs techniques d'optimisation itératives et/ou utiliser un petit sous-ensemble de l'ensemble ou du lot de données d'apprentissage avec des échantillons d'apprentissage Nint choisis de façon aléatoire à un moment. Les variances calculées en se basant sur les demi-variogrammes horizontaux et verticaux sont compris dans la caractéristique d'entrée. Le procédé d'optimisation peut optimiser les poids et les biais associés avec les demi-variances verticale et horizontale, et 20 d'autres caractéristiques d'entrée de sorte qu'une erreur des estimations de la propriété par rapport aux valeurs de la propriété observées peut être minimisée. Le procédé d'apprentissage décrit ici peut non seulement minimiser l'erreur dans les estimations de la propriété, mais peut également incorporer une variance spatiale des propriétés, tel que décrit par les équations (2) et (3) susmentionnées. 25 Le procédé d'apprentissage global comprend également l'optimisation des hyperparamètres. Ces hyperparamètres comprennent des hyperparamètres spécifiques à un algorithme d'apprentissage automatisé, par ex., la vitesse d'apprentissage (a) et les paramètres possibles pour la décomposition de la vitesse d'apprentissage, la taille du lot (m), les paramètres de régularisation (À), Ncachés, Nnoeuds, etc., et les hyperparamètres spécifiques à la géoscience, par ex. 30 ,Nnbr, s etc. Un exemple du jeu d'hyperparamètres est a=0,000125, m=352, À=0,0000525, Ncaché=5, Nnoeuds-{108, 72, 48, 32, 21{, Nnbr=8 (c. -à-d. , 72 caractéristiques d'entrée), s=0,075. 22 2017-IPM-100997-U1 -FR Suite à l'achèvement de l'apprentissage qui peut être déterminé par l'erreur d'estimation sur l'ensemble de données de validation passant en dessous d'une valeur seuil, l'ensemble de données de test est utilisé pour déterminer la performance du DNN formé sur des journaux de puits non vus (par ex., qui n'ont pas été utilisés pour l'apprentissage). Le DNN formé 5 fournit la capacité de prédire les valeurs de la propriété pétrophysique au niveau des points en 3D aléatoires dans la région d'intérêt en se basant sur les points voisins les plus proches. La figure 6 illustre un schéma d'un exemple d'architecture d'un DNN 600, tel qu'un réseau profond acyclique, utilisé pour la classification de faciès (qui a été précédemment mentionné comme le second DNN dans la figure 2A). Tous les composants illustrés ne seraient pas 10 nécessaires, cependant, et une ou plusieurs implémentations peuvent comprendre des composants additionnels qui ne sont pas illustrés dans la figure. Des variations au niveau de l'agencement et du type de composants peuvent être apportées sans s'écarter de l'esprit ou de la portée des revendications décrites ici. Des composants additionnels, des composants différents ou moins de composants peut être utilisé. 15 Dans au moins un mode de réalisation, les propriétés pétrophysiques (par ex., la porosité, la lithologie, la saturation en eau, la perméabilité, la densité, le rapport pétrole/eau, les informations géochimiques, les paléodonnées, etc. ), étroitement apparentées au type de faciès sont utilisées pour classer un point donné dans un journal de puits (ou au niveau d'un emplacement aléatoire) comme correspondant à un type donné de faciès. De telles propriétés pétrophysiques 20 peuvent être appelées des propriétés de guidage de faciès. La caractéristique d'entrée pour la classification de faciès peut comprendre les coordonnées cartésiennes (x, y, z) d'un point et les propriétés de guidage de faciès de ce point. Dans un exemple, le DNN 600 a une couche d'entrée et des couches empilées cachées avec une fonction d'activation non linéaire (par ex., unité linéaire rectifiée « ReLU »), suivie 25 d'une couche de sortie linéaire. Le nombre de noeuds dans la couche de sortie pour la classification de faciès est égal au nombre de classes de faciès dans un exemple. Les valeurs obtenues à partir des noeuds de la couche cachée avec la fonction d'activation ReLU sont assujetties à un abandon avec une probabilité de 0,5 pour éviter le surapprentissage. En outre, la régularisation des poids de la couche cachée est réalisée pour éviter le suréchantillonnage. Les valeurs transformées provenant de 30 la couche de sortie, également appelées logits, sont passés dans une fonction softmax (par ex., fonction exponentielle normalisée). Pour un ensemble de données contenant K faciès avec des 23 2017-IPM-100997-Ul-FR valeurs de sortie provenant de la couche de sortie identifiée par / = (/1, /2... /K), la fonction softmax peut être définie sous forme de l'équation (5) suivante : eli a(li) = elk Vj E [1, 5 Dans un mode de réalisation, la fonction softmax fournit une probabilité qu'un point d'échantillon donné appartient à un faciès donné. Les valeurs de faciès observées sont transformées en des valeurs codées « one-hot » suivant le principe du « gagnant rafle tout » (par ex., dans lequel les noeuds dans une couche entrent en compétition les uns avec les autres pour l'activation, et seulement le noeud avec l'activation la plus élevée reste actif alors que tous les autres 10 noeuds sont désactivés). Les étiquettes de faciès dans le format codé « one-hot » contiennent des indicateurs binaires, qui sont 1 pour indiquer la présence d'un faciès spécifique au niveau d'un emplacement et autrement 0. Dans le présent contexte, le codage « one-hot » peut se rapporter à un groupe de bits parmi lesquels les combinaisons valides des valeurs sont seulement celles avec un bit unique élevé (1) et tous les autres sont faibles (0). Comme exemple, pour un ensemble de données 15 contenant 3 faciès, les valeurs codées « one-hot » pour les 3 faciès peuvent être le faciès 1 (1, 0, 0), le faciès 2 (0, 1, 0) et le faciès 3 (0, 0, 1). Comme exemple, les probabilités de sortie softmax peuvent ensuite être évaluées contre les valeurs codées « one-hot » des étiquettes de faciès au niveau du point d'échantillon pour calculer la perte d'entropie croisée C donnée par l'équation suivante (6) : C = - 7÷-,Ene,i[L; in(y1) + (1 - L1) ln(1 - 20 dans laquelle K représente le nombre de faciès dans les données d'entrée, et L sont les valeurs codées « one-hot » pour le faciès observé et y représente la probabilité que la sortie appartienne à un faciès donné calculé à l'aide de la fonction softmax. La régularisation de la perte d'entropie croisée calculée peut être réalisée en 25 ajoutant L2-normes de poids dans les couches cachées à la perte d'entropie croisée C. Les hyperparamètres apparentés à l'apprentissage automatisé restent semblables à ceux définis dans la section précédente pour la modélisation de la propriété pétrophysique décrite ci-dessus en référence à la figure 5. Un exemple d'un jeu d'hyperparamètres est a=0,0002 (avec la décomposition exponentielle basée sur la vitesse de décomposition de 0,86 appliquée à chaque 1000 itérations 30 d'apprentissage), m=256, 2=0,05, Ncaché=3, Nnoeuds={1024, 512, 256}. Un classificateur DNN 24 2017-IPM-100997-Ul-FR suffisamment formé minimise la perte d'entropie croisée C et il est donc ultérieurement utilisé pour prédire le faciès au niveau d'un quelconque point en 3D aléatoire dans la région d'intérêt à l'aide des propriétés guidées par le faciès pré-calculé au niveau de ce point en 3D aléatoire. La figure 7 illustre une vue en perspective d'un exemple de représentation en 5 nuage de points 700 d'une sortie d'un modèle pour une propriété pétrophysique (par ex., la porosité) (par ex., correspondant au premier DNN dans la figure 2A) conformément à certains modes de réalisation. Tel qu'illustré, l'exemple de représentation en nuage de points 700 est une représentation graphique d'un nuage de points avec 500 000 points. Les différentes couleurs dans la figure 7 correspondent à différentes valeurs respectives pour la propriété pétrophysique. Il est compris que le 10 nombre de points dans le nuage de points est donné à des fins d'illustration seulement, et le développement d'un modèle avec un nombre de points significativement plus grand peut être possible dans une implémentation d'architecture de mémoire répartie de la présente technologie. La figure 8 illustre une vue en perspective d'un exemple de représentation en nuage de points 800 d'une sortie d'un modèle pour la classification (par ex., correspondant au second 15 DNN dans la figure 2A) conformément à certains modes de réalisation. Tel qu'illustré, l'exemple de représentation en nuage de points 800 est une représentation graphique d'un nuage de points avec 500 000 points. Les différentes couleurs dans la figure 8 correspondent à différentes valeurs respectives pour le type de faciès. En outre, il est compris que le nombre de points dans le nuage de points est donné à des fins d'illustration seulement, et le développement d'un modèle avec un 20 nombre de points significativement plus grand peut être possible dans une implémentation d'architecture de mémoire répartie de la présente technologie. Les modes de réalisation décrits ici soutiennent le calcul dans un environnement informatique réparti, qui peut comprendre une mémoire partagée répartie. Dans au moins un mode de réalisation, l'architecture DNN décrite ici peut être hautement évolutive et bien performer dans un 25 système basé sur une architecture informatique répartie. La figure 9 illustre un schéma d'un ensemble de composants généraux d'un exemple de dispositif informatique 900. Dans cet exemple, le dispositif informatique 900 comprend un processeur 902 permettant d'exécuter des instructions qui peuvent être stockées dans un dispositif ou élément de mémoire 904. Le dispositif informatique 900 peut comprendre plusieurs types de 30 mémoire, de stockage de données ou de supports de stockage non transitoire lisibles par ordinateur, 25 2017-IPM-100997-Ul-FR tel qu'un premier stockage de données pour des instructions de programme pour l'exécution par le processeur 902, un stockage distinct pour les images ou les données, une mémoire amovible pour partager des informations avec d'autres dispositifs, etc. Le dispositif informatique 900 peut généralement comprendre certains types 5 d'éléments d'affichage 906, tels qu'un écran tactile ou un afficheur à cristaux liquides (LCD). Tel que discuté, le dispositif informatique 900 dans plusieurs modes de réalisation comprendra au moins un élément d'entrée 910 qui peut recevoir une entrée classique provenant d'un utilisateur. Cette entrée classique peut comprendre, par ex., un bouton-poussoir, un pavé tactile, un écran tactile, une roulette, une manette, un clavier, une souris, un pavé numérique, ou un quelconque autre dispositif 10 ou élément de ce type avec lequel un utilisateur peut saisir une commande dans le dispositif. Dans certains modes de réalisation, cependant, un tel dispositif informatique 900 peut ne pas comprendre une quelconque touche, et peut être commandé seulement à travers une combinaison de commandes visuelle et auditive, de sorte qu'un utilisateur puisse commander le dispositif informatique 900 sans être en contact direct avec le dispositif informatique 900. Dans certains modes de réalisation, de 15 dispositif informatique 900 de la figure 9 peut comprendre un ou plusieurs éléments d'interface de réseau 908 pour communiquer sur différents réseaux, tel que le Wi-Fi, le Bluetooth, la RF, et les systèmes de communication sans fil est sur fil. Le dispositif informatique 900 dans plusieurs modes de réalisation peut communiquer avec un réseau, tel que l'Internet, et peut être en mesure de communiquer avec d'autres dispositifs informatiques de ce type. 20 Tel que présentées ici, différentes approches peuvent être implémentées dans divers environnements conformément aux modes de réalisation décrits. Par exemple, la figure 10 illustre un schéma d'un exemple d'un environnement 1000 pour implémenter des aspects conformément à divers modes de réalisation. Comme il sera compris, même si un environnement basé client-serveur est utilisé à des fins d'explication, différents environnements peuvent être 25 utilisés, le cas échéant, pour implémenter divers modes de réalisation. Le système comprend un dispositif client électronique 1002, qui peut comprendre un quelconque dispositif approprié qui peut fonctionner pour envoyer et recevoir des requêtes, des messages ou des informations sur un réseau approprié 1004 et renvoyer des informations à un utilisateur du dispositif. Des exemples de tels dispositifs clients comprennent des ordinateurs personnels, des téléphones cellulaires, des dispositifs 30 de messagerie portable, des ordinateurs portables, des boîtiers décodeurs, des assistants numériques personnels, des lecteurs de livres électroniques, etc. 26 2017-IPM-100997-Ul-FR Le réseau 1004 peut comprendre un quelconque réseau approprié, comprenant l'intranet, l'Internet, un réseau cellulaire, un réseau local ou un quelconque autre réseau de ce type ou une combinaison de ceux-ci. Le réseau 1004 pourrait être un réseau « push », un réseau « pull », ou une combinaison de ceux-ci. Dans un réseau « push », un ou plusieurs serveurs poussent des 5 données vers le dispositif client. Dans un réseau « pull », un ou plusieurs des serveurs envoient des données au dispositif client lors d'une requête pour les données par le dispositif client. Les composants utilisés pour un tel système peuvent dépendre au moins en partie sur le type de réseau et/ou l'environnement choisi. Les protocoles et les composants pour communiquer à travers un tel réseau sont bien connus et ne seront pas discutées ici en détail. Le calcul sur le réseau 1004 peut être 10 activé à travers des connexions sur fil ou sans fil et des combinaisons de celles-ci. Dans cet exemple, le réseau comprend l'Internet, étant donné que l'environnement comprend un serveur 1006 pour recevoir des requêtes et servir du contenu en réponse à celles-ci, même si pour d'autres réseaux, un dispositif alternatif ayant la même utilité pourrait être utilisé, comme il serait apparent à un homme du métier. Le serveur 1006 peut stocker et fournir des modèles DNN pour prédire une propriété 15 pétrophysique et une classification de faciès tel qu'il est décrit ci-dessus. Dans un exemple, le serveur 1006 peut exécuter une ou plusieurs applications comprenant celles écrites à l'aide de TensorFlow et/ou d'autres banques de logiciel d'apprentissage automatisé pour exécuter des modèles DNN. Un ou plusieurs du dispositif client dans la figure 10 peuvent communiquer avec le serveur 1006 afin d'exécuter les modèles DNN pour générer des modèles de gisements statiques en 3D 20 conformément aux modes de réalisation décrits ici. Le serveur 1006 comprendra généralement un système d'exploitation qui fournit des instructions de programme exécutables pour l'administration générale et le fonctionnement de ce serveur et comprendra généralement un support lisible par ordinateur stockant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un processeur du serveur, permettent au serveur de réaliser ses 25 fonctions prévues. Des implémentations appropriées pour le système d'exploitation et la fonctionnalité générale des serveurs sont connues ou disponibles dans le commerce et sont facilement implémentées par des hommes du métier, particulièrement à la lumière de la présente divulgation. L'environnement dans un mode de réalisation est un environnement informatique 30 réparti utilisant plusieurs systèmes et composants informatiques qui sont reliés entre eux à travers des liaisons informatiques, utilisant un ou plusieurs réseaux informatiques ou connexions directes. 27 2017-IPM-100997-Ul-FR Cependant, il sera compris par les hommes du métier qu'un tel système pourrait fonctionner aussi bien dans un système ayant un plus petit nombre ou un plus grand nombre de composants que ceux illustrés dans la figure 10. Par conséquent, l'illustration du système 1000 dans la figure 10 doit être prise comme étant de nature illustrative et non pas limitante à la portée de la divulgation. 5 Tel que présentés ci-dessus, les divers modes de réalisation peuvent être implémentés dans une grande variété d'environnement de fonctionnement, qui, dans certains cas, peuvent comprendre un ou plusieurs ordinateurs d'utilisateur, dispositif informatique ou dispositif de traitement qui peuvent être utilisés pour faire fonctionner un quelconque nombre d'applications. Les dispositifs d'utilisateur ou de client peuvent comprendre un quelconque nombre d'ordinateurs 10 personnels polyvalents, tels que des ordinateurs de bureau ou portable exécutant un système d'exploitation standard, aussi bien que des dispositifs cellulaires, sans fil et portatifs exécutant des logiciels mobiles et qui peuvent supporter un certain nombre de protocoles de réseautage et de messagerie. Un tel système peut également comprendre un certain nombre de postes de travail exécutant un quelconque d'une diversité de systèmes d'exploitation disponibles dans le commerce et 15 d'autres applications à des fins telles que le développement et la gestion des bases de données. Ces dispositifs peuvent également comprendre d'autres dispositifs électroniques, tels que des terminaux factices, des clients légers et d'autres dispositifs capables de communiquer à travers un réseau. La plupart des modes de réalisation utilisent au moins un réseau pour supporter les communications utilisant une diversité de protocoles disponibles dans le commerce, 20 tels que TCP/IP, FTP, UPnP, NFS et CIFS. Le réseau peut, par ex., être un réseau local, un réseau étendu, un réseau privé virtuel, l'Internet, l'intranet, l'extranet, un réseau de téléphone public, un réseau infrarouge, un réseau sans fil, ou une quelconque combinaison de ceux-ci. Le ou les serveurs peuvent également être capables d'exécuter des programmes ou des scripts en réponse à des requêtes provenant des dispositifs d'utilisateur, comme, 25 par ex., en exécutant une ou plusieurs applications qui peuvent être implémentées sous forme d'un ou de plusieurs scripts ou programmes écrits dans un quelconque langage de programmation, tel que Java®, C, C# ou C++, ou un quelconque langage de script, tel que Perl, Python ou TCL, ou des combinaisons de ceux-ci. Le ou les serveurs peuvent également comprendre des serveurs de bases de données, comprenant, sans limitation, ceux disponibles dans le commerce proposés par Oracle®, 30 Microsoft®, Sybasee et IBM®. 28 2017-IPM-100997-Ul-FR Les supports de stockage et d'autres supports non transitoires lisibles par ordinateur pour contenir un code, ou des parties d'un code, peuvent comprendre un quelconque support de stockage utilisé dans le domaine, tel que, sans limitation, des supports volatils et non volatils, amovibles et non amovibles implémentés dans un quelconque procédé ou technologie pour 5 le stockage des informations telles que des instructions lisibles par ordinateur, des structures de données, des modules de programme, ou d'autres données, comprenant une RAM, ROM, EEPROM, une mémoire flash ou d'autres technologies de mémoire, un CD-ROM, un DVD ou un autre stockage optique, des cassettes magnétiques, une bande magnétique, un disque de stockage magnétique ou d'autres dispositifs de stockage magnétique, ou un quelconque autre support qui peut 10 être utilisé pour stocker les informations souhaitées et auxquels un dispositif du système peut avoir accès. En se basant sur la divulgation et les enseignements fournis ici, un homme du métier développera d'autres façons et/ou aux procédés pour implémenter les divers modes de réalisation. Divers exemples des aspects de la divulgation sont décrits ci-dessous comme des clauses de commodité. Ceux-ci sont fournis sous forme d'exemples, et ne limitent pas la présente 15 technologie. Clause 1. Un procédé comprenant : la réception des données d'entrée comprenant des informations associées à un ou plusieurs journaux de puits dans une région d'intérêt ; la détermination, basée au moins en partie sur les données d'entrée, d'une caractéristique d'entrée associée à un premier réseau neuronal profond (DNN) permettant de prédire une valeur 20 d'une propriété au niveau d'un emplacement à l'intérieur de la région d'intérêt ; l'apprentissage, a l'aide des données d'entrée et basé au moins en partie sur la caractéristique d'entrée, du premier DNN, et la prédiction, à l'aide du premier DNN, de la valeur de la propriété au niveau d'un emplacement dans la région d'intérêt. Clause 2. Le procédé selon la clause 1, comprenant également : 25 l'apprentissage d'un second DNN pour classer un type de faciès au niveau d'un emplacement dans la région d'intérêt en se basant au moins en partie sur la valeur prédite de la propriété au niveau de l'emplacement dans la région d'intérêt. Clause 3. Le procédé selon la clause 2, comprenant également : la prédiction, à l'aide du premier DNN, des valeurs de la propriété pour une pluralité de points d'un nuage de 30 points, chacun de la pluralité de points correspondant à un emplacement différent dans la région 29 2017-IPM-100997-Ul-FR d'intérêt ; et la classification, à l'aide du second DNN, des types de faciès pour la pluralité de points du nuage de points basée au moins en partie sur les valeurs prédites de la propriété pour la pluralité de points dans le nuage de points. Clause 4. Le procédé selon la clause 3, comprenant également : la génération, 5 à l'aide des valeurs de la propriété et des types de faciès pour la pluralité de points du nuage de points, d'un second nuage de points représentant la région d'intérêt. Clause 5. Le procédé selon la clause 1, dans lequel la détermination, basée au moins en partie sur les données d'entrée, la caractéristique d'entrée comprend également : la détermination d'un variogramme vertical et d'un variogramme horizontal d'une propriété dans 10 chaque intervalle stratigraphique de la région d'intérêt basé au moins en partie sur les données d'entrée ; et la détermination, basée au moins en partie sur les variogramme vertical et horizontal, de la caractéristique d'entrée pour la fourniture au premier DNN. Clause 6. Le procédé selon la clause 5, comprenant également : la division, à l'aide du variogramme vertical, de la région d'intérêt en une pluralité de couches, dans laquelle la 15 caractéristique d'entrée est basée sur une pluralité de points avoisinants choisis à partir d'au moins une couche provenant de la pluralité des couches. Clause 7. Le procédé selon la clause 1, comprenant également : la génération d'un nuage de points dans la région d'intérêt, le nuage de points comprenant une pluralité de points correspondant à différents emplacements dans la région d'intérêt. 20 Clause 8. Le procédé selon la clause 1, dans lequel la région d'intérêt correspond à un volume géologique, et le premier DNN comprend un réseau profond cyclique. Clause 9. Le procédé selon la clause 3, comprenant également : le mappage d'un jeu de coordonnées correspondant à chaque point de la pluralité de points dans la région d'intérêt, le jeu de coordonnées étant dans un premier système de coordonnées, vers un second jeu de 25 coordonnées dans un second système de coordonnées, dans lequel le premier système de coordonnées comprend un système de coordonnées cartésiennes et le second système de coordonnées comprend un système de coordonnées UVW. Clause 10. Le procédé selon la clause 1, comprenant également : la génération, à l'aide des données d'entrée reçues, d'un ensemble de données d'apprentissage, d'un ensemble de 30 2017-IPM-100997-Ul-FR données de validation et d'un ensemble de données de test, dans lequel l'ensemble de données d'apprentissage, l'ensemble de données de validation et l'ensemble de données de test sont des sous-ensembles mutuellement exclusifs des données d'entrée reçues. Clause 11. Le procédé selon la clause 1, dans lequel la propriété comprend au 5 moins une d'une propriété pétrophysique, d'une propriété géochimique ou d'une propriété géomécanique. Clause 12. Un système comprenant :au moins un processeur ; est une mémoire comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par l'au moins un processeur, permettent à l'au moins un processeur de : recevoir des données d'entrée comprenant des informations associées 10 à un ou plusieurs journaux de puits dans une région d'intérêt ; déterminer, en se basant au moins en partie sur les données d'entrée, une caractéristique d'entrée associée à un premier réseau neuronal profond (DNN) pour prédire une valeur d'une propriété pétrophysique au niveau d'un emplacement à l'intérieur de la région d'intérêt ; prédire, à l'aide du premier DNN, les valeurs d'une propriété pétrophysique pour une pluralité de points d'un nuage de points, chacun de la pluralité de points 15 correspondant à un emplacement différent dans la région d'intérêt ; et classer, à l'aide du second DNN, les types de faciès pour la pluralité de points du nuage de points en se basant au moins en partie sur les valeurs prédites des propriétés pétrophysique pour la pluralité de points du nuage de points. Clause 13. Le système selon la clause 12, dans lequel les instructions permettent 20 également à l'au moins un processeur de : générer, à l'aide des valeurs de la propriété pétrophysique et des types de faciès pour la pluralité de points du nuage de points, un second nuage de points représentant la région d'intérêt. Clause 14. Le système selon la clause 12, dans lequel la détermination, en se basant au moins en partie sur les données d'entrée, de la caractéristique d'entrée comprend 25 également : la détermination d'un variogramme vertical et d'un variogramme horizontal d'une propriété pétrophysique dans la région d'intérêt basé au moins en partie sur les données d'entrée ; et la détermination, basée au moins en partie sur les variogrammes vertical et horizontal, de la caractéristique d'entrée pour la fourniture au premier DNN. Clause 15. Le système selon la clause 14, dans lequel les instructions permettent 30 également à l'au moins un processeur de : diviser, à l'aide du variogramme vertical, la région 31 2017-IPM-100997-Ul-FR d'intérêt en une pluralité de couches, dans laquelle la caractéristique d'entrée est basée sur une pluralité de points avoisinants choisis à partir d'au moins une couche provenant de la pluralité des couches. Clause 16. Le système selon la clause 12, dans lequel les instructions permettent 5 également à l'au moins un processeur de : générer un nuage de points dans la région d'intérêt, le nuage de points comprenant une pluralité de points correspondant à différents emplacements dans la région d'intérêt. Clause 17. Le système selon la clause 12, dans lequel les instructions permettent également à l'au moins un processeur de : mapper un jeu de coordonnées correspondant à chaque 10 point de la pluralité de points dans la région d'intérêt, le jeu de coordonnées étant dans un premier système de coordonnées, vers un second jeu de coordonnées dans un second système de coordonnées, dans lequel le premier système de coordonnées comprend un système de coordonnées cartésiennes et le second système de coordonnées comprend un système de coordonnées UVW. Clause 18. Le système selon la clause 12, dans lequel les instructions permettent 15 également à l'au moins un processeur de : générer, à l'aide des données d'entrée reçues, d'un ensemble de données d'apprentissage, d'un ensemble de données de validation et d'un ensemble de données de test, dans lequel l'ensemble de données d'apprentissage, l'ensemble de données de validation et l'ensemble de données de test sont des sous-ensembles mutuellement exclusifs des données d'entrée reçues. 20 Clause 19. Le système selon la clause 12, dans lequel la propriété pétrophysique comprend la porosité, la lithologie, la saturation en eau, la perméabilité, la densité, le rapport pétrole/eau, les informations géochimiques, les paléodonnées ou la saturation en eau. Clause 20. Support non transitoire lisible par ordinateur comprenant des instructions stockées sur celui-ci qui, lorsqu'elles sont exécutées par au moins un dispositif 25 informatique, permet à l'au moins un dispositif informatique à: envoyer des données d'entrée à un serveur, les données d'entrée comprenant les informations associées à un ou plusieurs journaux de puits dans une région d'intérêt, la région d'intérêt correspondant à un volume géologique, dans lequel les valeurs d'une propriété pétrophysique pour une pluralité de points d'un nuage de points, chacun de la pluralité de points correspondant à un emplacement différent dans la région d'intérêt, est 30 déterminé à l'aide d'un premier réseau neuronal profond (DNN), dans lequel, en se basant au moins 32 2017-IPM-100997-Ul-FR en partie sur les valeurs de la propriété pétrophysique pour la pluralité de points du nuage de points, les types de faciès pour la pluralité de points du nuage de points sont déterminés à l'aide d'un second DNN ; recevoir à partir du serveur, un second nuage de points correspondant à la région d'intérêt, le second nuage de points comprenant des informations pour au moins les propriétés pétrophysiques et 5 la classification de faciès de chaque point compris dans le second nuage de points ; et fournir pour l'affichage un modèle de gisement en 3D basé sur les informations provenant du second nuage de points. Une référence à un élément au singulier n'est pas destinée à signifier «un et seulement un» sauf en cas de mention spécifique, mais plutôt « un ou plusieurs ». Par exemple, 10 « un » module peut décrire un ou plusieurs modules. Un élément précédé de « un », « une », « le/la » ou « ledit/ladite » n'exclut pas, sans autres contraintes, l'existence d'autres éléments semblables. Les en-têtes et les sous-titres, s'il y en a, sont utilisés pour des raisons de commodité seulement et ne limitent pas l'invention. Le mot « par exemple » est utilisé pour signifier un exemple ou une illustration. Dans la mesure où le terme « comprend », «a », ou etc., est d'utilisé, 15 un tel terme est destiné à être inclusif dans une façon semblable au terme «inclure» étant donné que « inclure » est interprété lorsqu'il est utilisé comme un mot transitionnel dans une revendication. Les termes relationnels tels que « premier » et « second », etc., peuvent être utilisés pour distinguer une entité ou une action d'une autre sans nécessairement nécessiter ou impliquer une quelconque relation ou ordre réel de ce type entre de telles entités ou actions. 20 Les phrases telles que : un aspect, l'aspect, un autre aspect, certains aspects, un ou plusieurs aspects, une implémentation, l'implémentation, une autre implémentation, certaines implémentations, une ou plusieurs implémentations, un mode de réalisation, le mode de réalisation, un autre mode de réalisation, certains modes de réalisation, un ou plusieurs modes de réalisation, une configuration, la configuration, une autre configuration, certaines configurations, une ou 25 plusieurs configurations, la présente technologie, la divulgation, la présente divulgation, d'autres variations de ceux-ci, etc. , sont utilisées pour des raisons de commodité et n'impliquent pas qu'une divulgation se rapportant à une/de telle(s) phrase(s) est/sont essentielle(s) à la présente technologie ou qu'une telle divulgation s'applique à toutes les configurations de la présente technologie. Une divulgation se rapportant à une/de telle(s) phrase(s) peut/peuvent s'appliquer à toutes les 30 configurations, ou une ou plusieurs configurations. Une divulgation se rapportant à une/de telle(s) phrase(s) peut/peuvent fournir un ou plusieurs exemples. Une phrase telle qu'un aspect ou certains 33 2017-IPM-100997-Ul-FR aspects peut se rapporter à un ou plusieurs aspects et vice versa, et ceci s'applique de façon semblable aux phrases précédentes. Une phrase « au moins l'un de » qui précède une série d'éléments, avec les termes « et » ou « ou » pour séparer l'un quelconque de ces éléments, modifie la liste dans son intégralité, 5 plutôt que chaque membre de la liste. La phrase « au moins l'un de » ne nécessite pas la sélection d'au moins un élément ; au lieu de cela, la phrase permet une signification qui comprend au moins l'un de l'un quelconque des éléments et/ou au moins l'un d'une combinaison des éléments et/ou au moins l'un de chacun des éléments. Comme exemple, chacune des phrases « au moins l'un de A, B et C» ou « au moins l'un de A, B ou C» décrivent seulement A, seulement B ou seulement C; une 10 quelconque combinaison de A, B et C et/ou au moins l'un de chacun de A, B et C. Il est compris que l'ordre ou la hiérarchie spécifique des étapes, opérations ou procédés divulgués est une illustration des exemples d'approches. Sauf en cas de mention spécifique, il est compris que l'ordre ou la hiérarchie spécifique des étapes, opérations procédés peut être réalisée dans un ordre différent. Certaines des étapes, opérations ou procédés peuvent être réalisés 15 simultanément. Les revendications de procédé ci-jointes, s'il y en a, présentent des éléments des diverses étapes, opérations ou procédés dans un exemple d'ordre, et ne sont pas destinées à être limitées à l'ordre ou à la hiérarchie spécifique présentée. Ceux-ci peuvent être réalisées dans un ordre en série, linéaire, en parallèle ou dans un ordre différent. Il doit être compris que les instructions, les opérations et les systèmes décrits peuvent généralement être intégrés ensemble dans 20 un produit logiciel/matériel unique ou regroupés dans de multiples produits logiciel/matériel. Dans un aspect, un terme « couplé » ou un terme semblable peut décrire un couplage direct. Dans un autre aspect, un terme « couplé » ou un terme semblable peut décrire un couplage indirect. Les termes tels que « en haut », « en bas », « devant », « à l'arrière », « latéral », 25 « horizontal », « vertical », etc., décrivent un cadre de référence arbitraire, plutôt que le cadre de référence gravitationnelle ordinaire. Par conséquent, un terme peut se prolonger vers le haut, vers le bas, diagonalement ou horizontalement dans un cadre de référence gravitationnel. Cette divulgation est fournie pour permettre à un quelconque spécialiste du domaine de pratiquer les divers aspects décrits ici. Dans certains cas, des structures et des 30 composants bien connus sont illustrés sous forme d'organigrammes afin d'éviter d'obscurcir les 34 2017-IPM-100997-Ul-FR concepts de la présente technologie. Cette divulgation fournit divers exemples de la présente technologie, et la présente technologie n'est pas limitée à ces exemples. Diverses modifications de ces aspects seront évidentes aux spécialistes du domaine, et les principes décrits ici peuvent être appliqués à d'autres aspects. 5 Tous les équivalents structuraux et fonctionnels aux éléments des divers aspects décrits à travers la divulgation qui sont connus ou qui seront connus dans l'avenir aux spécialistes du domaine sont expressément incorporés ici à titre de référence et sont destinés à être englobés par les revendications. En outre, aucun élément divulgué ici ne s'adresse au public indépendamment du fait qu'une telle divulgation est explicitement décrite dans les revendications. 10 Aucun élément revendiqué ne peut être interprété selon les dispositions de l'article 35 U. S. C. §112, 6e paragraphe, sauf si l'élément est explicitement décrit à l'aide de la phrase « moyen pour » ou, dans le cas d'une revendication de procédé, l'élément est décrit à l'aide de la phrase « étape pour ». Le titre, l'arrière-plan, une brève description des figures, l'abrégé et les figures sont par la présente incorporés dans la divulgation et sont fournis comme des exemples illustratifs de 15 la divulgation, et non pas comme des descriptions restrictives. Ceux-ci sont soumis avec l'idée qu'ils ne serviront pas à limiter le champ d'application ou la signification des revendications. En outre, dans la description détaillée, on peut voir que la description fournit des exemples illustratifs et les diverses caractéristiques sont regroupées ensemble dans diverses implémentations dans le but de simplifier la divulgation. Le procédé de divulgation ne doit pas être interprété comme reflétant une 20 intention que l'objet revendiqué nécessite d'autres caractéristiques qui sont expressément décrits dans chaque revendication. Au lieu de cela, comme le reflète les revendications, l'objet inventif se trouve dans moins que toutes les caractéristiques d'une configuration ou d'une opération unique divulguée. Par la présente, les revendications sont incorporées dans la description détaillée, chaque revendication étant autonome comme un objet séparément revendiqué. 25 Les revendications ne sont pas destinées à être limitées aux aspects décrits ici, mais doivent être accordées à l'intégralité en cohérence avec le langage des revendications et pour englober tous les équivalents légaux. Néanmoins, aucune des revendications n'est destinée à adopter l'objet qui ne satisfait pas les exigences de la loi sur les brevets applicable, et qui ne doit pas non plus être interprétée d'une telle façon. 2017-IPM-100997-Ul-FR REVENDICATIONSCe qui est revendiqué est : 1. Procédé comprenant : la réception des données d'entrée comprenant des informations associées à un ou plusieurs journaux de puits dans une région d'intérêt ; la détermination, basée au moins en partie sur les données d'entrée, d'une caractéristique d'entrée associée à un premier réseau neuronal profond (DNN) permettant de prédire une valeur d'une propriété au niveau d'un emplacement à l'intérieur de la région d'intérêt ; l'apprentissage, à l'aide des données d'entrée et basé au moins en partie sur la première caractéristique d'entrée, du premier DNN; et la prédiction, à l'aide du premier DNN, de la valeur de la propriété au niveau de l'emplacement dans la région d'intérêt. 2. Procédé selon la revendication 1, comprenant également : l'apprentissage d'un second DNN pour classer un type de faciès au niveau d'un emplacement dans la région d'intérêt en se basant au moins en partie sur la valeur prédite de la propriété au niveau de l'emplacement dans la région d'intérêt éventuellement comprenant également : la prédiction, à l'aide du premier DNN, des valeurs de la propriété pour une pluralité de points d'un nuage de points, chacun de la pluralité de points correspondant à un emplacement différent dans la région d'intérêt ; et la classification, à l'aide du second DNN, des types de faciès pour la pluralité de points du nuage de points basée au moins en partie sur les valeurs prédites de la propriété pour la pluralité de points dans le nuage de points. 3. Procédé selon la revendication 2, comprenant également : la génération, à l'aide des valeurs de la propriété et des types de faciès pour la pluralité de points du nuage de points, d'un second nuage de points représentant la région d'intérêt et/ou le mappage d'un jeu de coordonnées correspondant à chaque point de la pluralité de points dans la région d'intérêt, le jeu de coordonnées étant dans un premier système de coordonnées, vers un second jeu de coordonnées dans un second système de coordonnées, dans lequel le premier 36 2017-IPM-100997-Ul-FR système de coordonnées comprend un système de coordonnées cartésiennes et le second système de coordonnées comprend un système de coordonnées UVW. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel la 5 détermination, basée au moins en partie sur les données d'entrée, de la caractéristique d'entrée comprend également : la détermination d'un variogramme vertical et d'un variogramme horizontal d'une propriété dans chaque intervalle stratigraphique de la région d'intérêt basée au moins en partie sur les données d'entrée ; et 10 la détermination, basée au moins en partie sur les variogrammes vertical et horizontal, de la caractéristique d'entrée pour la fourniture au premier DNN éventuellement, comprenant également : la division, à l'aide du variogramme vertical, de la région d'intérêt en une pluralité de couches, dans laquelle la caractéristique d'entrée est basée sur une pluralité de points avoisinants 15 choisis à partir d'au moins une couche provenant de la pluralité des couches. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, comprenant également : la génération d'un nuage de points dans la région d'intérêt, le nuage de points 20 comprenant une pluralité de points correspondant à différents emplacements dans la région d'intérêt. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel la région d'intérêt correspond à un volume géologique, et le premier DNN comprend un réseau profond cyclique. 25 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, comprenant également : la génération, à l'aide des données d'entrée reçues, d'un ensemble de données 30 d'apprentissage, d'un ensemble de données de validation et d'un ensemble de données de test, dans lequel l'ensemble de données d'apprentissage, l'ensemble de données de validation et l'ensemble de données de test sont des sous-ensembles mutuellement exclusifs des données d'entrée reçues. 37 2017-IPM-100997-Ul-FR 8. Système comprenant : au moins un processeur ; et une mémoire comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par l'au 5 moins un processeur, permettent à l'au moins un processeur de : recevoir des données d'entrée comprenant des informations associées à un ou plusieurs journaux de puits dans une région d'intérêt ; déterminer, en se basant au moins en partie sur les données d'entrée, d'une caractéristique d'entrée associée à un premier réseau neuronal profond (DNN) permettant de 10 prédire une valeur d'une propriété pétrophysique au niveau d'un emplacement à l'intérieur de la région d'intérêt ; prédire, à l'aide du premier DNN, des valeurs de la propriété pétrophysique pour une pluralité de points d'un nuage de points, chacun de la pluralité de points correspondant à un emplacement différent dans la région d'intérêt ; et 15 classer, à l'aide du second DNN, des types de faciès pour la pluralité de points du nuage de points en se basant au moins en partie sur les valeurs prédites des propriétés pétrophysiques pour la pluralité de points dans le nuage de points. 9. Système selon la revendication 8, dans lequel les instructions permettent 20 également à l'au moins un processeur de réaliser le procédé de l'une quelconque des revendications 2 à 7. 10. Support non transitoire lisible par ordinateur comprenant des instructions stockées sur celui-ci qui, lorsqu'elles sont exécutées par au moins un dispositif informatique, permet 25 à l'au moins un dispositif informatique à: envoyer des données d'entrée à un serveur, les données d'entrée comprenant des informations associées à un ou plusieurs journaux de puits dans une région d'intérêt, et la région d'intérêt correspond à un volume géologique, dans lequel les valeurs d'une propriété pétrophysique pour une pluralité de points 30 d'un nuage de points, chacun de la pluralité de points correspondant à un emplacement différent dans la région d'intérêt, sont déterminées à l'aide du premier réseau neuronal profond (DNN), 38 2017-IPM-100997-Ul-FR en se basant au moins en partie sur les valeurs de la propriété pétrophysique pour la pluralité de points du nuage de points, les types de faciès pour la pluralité de points du nuage de points sont déterminés à l'aide d'un second DNN ; recevoir, à partir du serveur, un second nuage de points correspondant à la région 5 d'intérêt, le second nuage de points comprenant des informations pour au moins les propriétés pétrophysiques et la classification de faciès de chaque point compris dans le second nuage de points ; et fournir pour l'affichage un modèle de gisement en 3D basé sur les informations provenant du second nuage de points. 10 39