Brevet FR3073555A1 — publié le 20190517

17-IPM-101598-U1 -FR 1 DÉTECTION AUTOMATIQUE DE TENDANCE ANORMALE DE DONNÉES DE FORAGE EN TEMPS RÉEL POUR LA PREVENTON DES RISQUES DOMAINE TECHNIQUE La présente invention concerne la détection et l'analyse de tendance anormale, et plus particulièrement la détection et l'analyse de tendance anormale pour l'analyse de données de forage en temps réel, par exemple dans des applications d'exploration et de récupération d'hydrocarbures. CONTEXTE La détection et la prévention de comportements, de conditions ou de risques anormaux au cours d'une opération d'hydrocarbures fournissent un environnement sûr et efficace pour la récupération des hydrocarbures. La présente description concerne de manière générale une détection et une analyse de tendance anormale pour des données de forage en temps réel, par exemple des données de forage associées à un hydrocarbure, telles qu'une application d'exploration, de production ou de récupération de pétrole et de gaz. Lors d'une opération de forage spécifique, la prévention des risques est nécessaire pour assurer une opération de forage sûre et efficace. Les systèmes actuels de prévention des risques de forage sont généralement des modèles à base physique. Ces modèles à base physique ont beaucoup de limites au niveau de l'application, telles que : (a) les modèles physiques nécessitent habituellement des données d'entrée de haute qualité, (b) les modèles physiques reposent sur des hypothèses spécifiques avec un champ d'application limité, et (c) des systèmes basés sur des modèles physiques exigent habituellement des coûts de calcul importants. L'optimisation d'une détection de tendance anormale est nécessaire pour fournir une analyse de tendance efficace et efficiente, par exemple pour prévenir des risques dans les opérations d'exploration, de récupération et de forage d'hydrocarbures. Les modèles actuels basés sur les données présentent également plusieurs inconvénients. Par exemple, les opérations d'hydrocarbures peuvent comprendre un ou plusieurs capteurs disposés sur ou autour d'un équipement ou sur un site. Les données provenant de ces capteurs peuvent contenir beaucoup de bruit, de sorte que les données ne sont pas facilement analysées ou ne fournissent pas une information utile pour détecter ou prévenir un risque lors d'une opération d'hydrocarbures. Par exemple, les données peuvent contenir un bruit tel qu'une tendance ne peut pas être déterminée, dans la mesure où l'analyse des données ne fournit pas une tendance indiquant un comportement anormal, mais représente plutôt une tendance indiquant le bruit. De plus, les procédés actuels de détection d'un comportement, d'une condition ou d'un 2017-IPM-101598-U1 -FR 2 5 risque anormal reposent sur une différence entre une valeur de pic et une valeur prédite. Cette valeur prédite peut ne pas être fiable et fournir ainsi une information inexacte. Ainsi, la détection fiable d'un comportement, d'une condition ou d'un risque anormal pour une opération d'hydrocarbures est nécessaire. La présente invention fournit une telle détection fiable en appliquant des modèles spécifiques à des données de séries 10 chronologiques pour obtenir une valeur de probabilité qui produit une information fiable pour une analyse de tendance anormale. BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS La figure 1 est un graphique illustrant deux indicateurs de coup en temps réel calculés à partir de données de forage en temps réel, selon un ou plusieurs aspects de la présente 15 description. La figure 2 est un graphique illustrant un procédé de détection de tendance à la hausse anormale en temps réel, selon un ou plusieurs aspects de la présente description. La figure 3 est un graphique illustrant un procédé de détection de tendance à l'accélération d'un ralentissement en temps réel, selon un ou plusieurs aspects de la présente 20 description. La figure 4 est un diagramme illustrant un exemple de système de détection de tendance anormale, selon un ou plusieurs aspects de la présente description. La figure 5 est un diagramme illustrant un exemple de système de traitement d'informations, selon un ou plusieurs aspects de la présente description. 25 La figure 6 illustre un exemple de système d'analyse de tendance anormale selon un ou plusieurs aspects de la présente invention. La figure 7 est un organigramme pour une analyse de tendance anormale de données selon un ou plusieurs aspects de la présente invention. La figure 8 est un organigramme pour détecter une tendance anormale dans 30 une opération de forage utilisant des données en temps réel selon un ou plusieurs aspects de la présente invention. La figure 9 illustre un exemple de système d'analyse de tendance anormale selon un ou plusieurs aspects de la présente invention. La figure 10 illustre un exemple de système d'analyse de tendance anormale 35 selon un ou plusieurs aspects de la présente invention. La figure 11 illustre un diagramme schématique d'un exemple d'un environnement de détection de tendance anormale selon un ou plusieurs aspects de la présente invention. 2017-IPM-101598-U1 -FR 3 5 Bien que des modes de réalisation de cette description aient été illustrés et décrits et soient définis en référence à des exemples de modes de réalisation de la description, de telles références n'impliquent pas une limite sur la description, et aucune limite de la sorte ne doit être déduite. L'objet décrit est susceptible de modifications, d'altérations et d'équivalents considérables en termes de forme et de fonction, comme cela apparaîtra à l'homme du métier et 10 présentant l'avantage de cette description. Les modes de réalisation discutés et décrits de cette description sont uniquement des exemples et ne couvrent pas totalement le cadre de la description. Dans une ou plusieurs mises en oeuvre, tous les composants représentés sur chaque figure peuvent ne pas être requis, et une ou plusieurs mises en oeuvre peuvent inclure des 15 composants supplémentaires non représentés sur une figure. Des variations dans l'agencement et le type des composants peuvent être faites sans sortir du cadre de la description en question. Des composants supplémentaires, des composants différents ou des composants moins nombreux peuvent être utilisés dans le cadre de la description en question. 20 DESCRIPTION DÉTAILLÉE Des modes de réalisation illustratifs de la présente description sont décrits en détail ici. Dans un souci de clarté, toutes les caractéristiques d'une mise en oeuvre réelle ne sont pas décrites dans cette description. On notera, bien sûr, que dans le développement d'un quelconque mode de réalisation réel, de nombreuses décisions spécifiques de mise en oeuvre 25 doivent être prises pour atteindre les objectifs de mise en oeuvre spécifiques, tels que la conformité aux contraintes liées au système et aux activités, qui peuvent varier d'une mise en oeuvre à l'autre. En outre, on comprendra qu'un tel effort de développement pourrait être complexe et fastidieux, mais constituerait néanmoins une entreprise de routine pour l'homme du métier ayant l'avantage de la présente description. En outre, les exemples suivants ne doivent en 30 aucun cas être lus pour limiter ou définir le cadre de la description. Pour une quelconque ou plusieurs opérations d'exploration, de service, de production ou toute combinaison de celles-ci dans un réservoir ou un site identifié, des données de forage peuvent être obtenues. Ces données peuvent être obtenues par un système de traitement d'informations en temps réel et stockées dans une base de données interne ou externe au système 35 de traitement d'informations. Pour une opération ou un site donné, un système de prévention des risques de forage ou un système de détection de tendance anormale peut être nécessaire pour assurer une opération de forage sûre et efficace, par exemple pour une opération de forage, d'exploitation, de service, de production ou de récupération d'hydrocarbures associée à un puits, 2017-IPM-101598-U1-FR 4 5 un réservoir ou un site. Les modèles à base physique actuels pour la détection de tendance anormale sont généralement ou principalement à base physique et présentent plusieurs limitations au niveau de l'application. Par exemple, les modèles à base physique actuels de prévention des risques de forage nécessitent une entrée de données de haute qualité, tous les modèles physiques reposant sur des hypothèses spécifiques avec un champ d'application limité et 10 des coûts de calcul importants. Les puits, également appelés puits de forage, sont forés pour atteindre du pétrole souterrain et d'autres hydrocarbures souterrains. Des informations ou des données associées à une opération d'hydrocarbures sont obtenues, par exemple, pendant ou après l'opération de forage ou les deux. Ces informations ou ces données peuvent concerner des 15 paramètres, des conditions ou les deux associés à la surface, au fond de trou ou aux deux. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, des unités matérielles et logicielles modulaires peuvent être couplées de manière communicative à un ou plusieurs capteurs, commandes ou les deux qui sont couplés directement ou indirectement à un équipement au-dessus ou au-dessous de la surface sur un site tel qu'un site d'opération d'hydrocarbures. Un ou plusieurs paramètres associés à une 20 opération d'hydrocarbures, tels qu'une opération de forage, peuvent être enregistrés en temps réel à n'importe quel intervalle de temps (par exemple, un laps de temps prédéfini ou prédéterminé, un laps de temps aléatoire ou tout autre intervalle de temps) ou à n'importe quel intervalle de profondeur. Ces informations peuvent englober, par exemple, des données associées à toute opération sur un site, y compris, mais sans s'y limiter, des informations associées à une tour de 25 forage ou à tout autre équipement sur un site, des caractéristiques d'une ou plusieurs formations terrestres traversées par le puits de forage, la taille ou la configuration du puits de forage, un ou plusieurs facteurs environnementaux (tels qu'un ou plusieurs parmi la température, l'humidité, la libération de gaz, de vapeur, de fluides ou d'autres matériaux et tous les autres facteurs). La collecte d'informations relatives aux conditions à la surface et au fond de trou, communément 30 appelée « diagraphie de données », peut être réalisée par plusieurs procédés décrits ci-dessous. Les données ou les informations collectées sur un site peuvent être utilisées dans un ou plusieurs modes de réalisation, pour détecter, prévenir ou les deux, un ou plusieurs comportements, conditions ou risques anormaux (appelés collectivement conditions anormales). Dans un quelconque ou plusieurs modes de réalisation, une ou plusieurs conditions anormales 35 peuvent comprendre un quelconque ou plusieurs parmi un coup de formation, un blocage de tuyau de forage, une perte de circulation du fluide de forage, un gonflement du puits de forage, une défaillance du puits de forage, un à-coup, un gauchissement du train de tiges de forage, ou toute autre condition anormale. Par exemple, un coup de formation (« coup ») est l'écoulement indésirable de fluide de formation dans un puits de forage lorsque la pression hydrostatique du 2017-IPM-101598-U1 -FR 5 5 puits de forage est inférieure à la pression interstitielle de la formation. La détection, le contrôle ou les deux d'un coup de formation sont nécessaires pour éviter de nuire à l'environnement avoisinant ou au personnel, par exemple en raison d'une éruption. Un coup peut être observé par un opérateur de forage ou par un ingénieur utilisant un ou plusieurs indicateurs de coup. Toutefois, de tels indicateurs de coup peuvent être difficiles à appliquer et peuvent nécessiter une 10 expérience de terrain importante de la part du personnel pour déterminer si un coup s'est produit. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, une détection de tendance anormale robuste et fiable dans des données en temps réel est fournie. Tout d'abord, la tendance en temps réel est définie. Deuxièmement, une ou plusieurs techniques de lissage, une analyse de probabilité ou les deux sont appliquées pour tenir compte des tendances anormales locales résultant des fluctuations et 15 des données aberrantes dans les données réelles. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, un système de détection de tendance anormale destiné à détecter un ou plusieurs risques peut permettre une opération de forage sûre et efficace, étant donné que l'un quelconque du ou des risques peut être évité. Plusieurs indicateurs peuvent être définis, y compris un premier, un deuxième, un troisième et un 20 quatrième indicateur. Les indicateurs sont utilisés pour identifier des tendances anormales dans une analyse de tendance. Un ou plusieurs seuils peuvent être définis. Lorsqu'une analyse de tendance indique qu'un seuil a été atteint ou dépassé, une alarme peut être déclenchée. La présente description fournit un ou plusieurs modes de réalisation pour un système de prévention des risques de forage ou un système de détection de tendance anormale 25 qui permet de détecter une tendance de données anormale automatiquement en temps réel. Un quelconque ou plusieurs modes de réalisation présentent un algorithme général de détection de tendance anormale pour une analyse de données de forage en temps réel, qui peut être incorporé dans un système de gestion de forage, un système de surveillance de données en temps réel, tout autre système de prévention des risques ou toute combinaison de ceux-ci. Dans un ou plusieurs 30 modes de réalisation, le système de prévention des risques de forage prend en compte une ou plusieurs incertitudes dans les données en temps réel telles que les fluctuations et les valeurs éloignées, de sorte que les données en temps réel provenant, par exemple, d'une tour de forage, peuvent être directement traitées. Comme le système de prévention des risques de forage selon un ou plusieurs aspects de la présente description est basé sur des données, aucune limite n'est 35 imposée au champ d'application physique et le système fournit également une approche simple et rapide pour prévenir des risques de forage. Ainsi, le système de prévention des risques de forage peut être utilisé de manière efficace et efficiente dans tout système d'alerte en temps réel pour la prévention des risques et la gestion du forage. 2017-IPM-101598-U1 -FR 6 5 Les techniques de mesure des conditions ou des paramètres opératoires à la surface et en fond de trou et le mouvement et la position d'un ensemble de forage en même temps que le forage du puits, peuvent être appelées techniques de « mesure en cours de forage » ou « MWD » comme mentionné ici. La mesure des propriétés de la formation par un système MWD donné (par exemple, comme illustré sur la figure 6), pendant le forage d'un puits de forage 10 dans une formation souterraine, peut améliorer la rapidité de réception des données de mesure et, par conséquent, être utilisée par des mises en oeuvre décrites ici pour détecter une condition anormale, telle qu'un coup de formation, pendant l'opération de forage. Des techniques similaires, se concentrant davantage sur la mesure des paramètres de formation du type associé à des outils filaires, ont été appelées techniques de « diagraphie en cours de forage » ou « LWD ». 15 Bien que des distinctions entre la MWD et la LWD puissent exister, les termes et LCF sont souvent utilisés indifféremment. Aux fins d'explication dans cette description, le terme journal de données de forage sera utilisé, étant entendu que le terme MCF englobe les mesures de surface, les techniques de MWD et de LWD. Afin de faciliter une meilleure compréhension de la présente l'invention, les 20 exemples suivants de certains modes de réalisation sont donnés. En aucun cas, les exemples suivants doivent être interprétés comme limitant, ou définissant, le cadre de l'invention. Un ou plusieurs modes de réalisation de la présente description peuvent être applicables à tout type d'opération de forage, y compris, mais sans s'y limiter, une opération d'exploration, de service ou de production pour tout type de site de puits ou d'environnement de réservoir, y compris les 25 environnements souterrains et sous-marins. Selon un ou plusieurs aspects de la présente description, un système de traitement d'informations ou un équipement informatique peut être nécessaire. Pour les besoins de cette description, un système de traitement d'informations peut comprendre tout instrument ou agrégat d'instruments utilisables pour calculer, classer, traiter, transmettre, recevoir, récupérer, 30 créer, commuter, stocker, enregistrer, afficher, manifester, détecter, enregistrer, reproduire, manipuler, ou utiliser toute forme d'information, de renseignement ou de données à des fins commerciales, scientifiques, de contrôle ou autres. Par exemple, un système de traitement d'informations peut être un ordinateur personnel, un dispositif de stockage en réseau ou tout autre dispositif approprié et peut varier en termes de taille, de forme, de performance, de fonctionnalité 35 et de prix. Le système de traitement d'informations peut comprendre une mémoire vive (RAM), une ou plusieurs ressources de traitement telles qu'une unité centrale de traitement (CPU) ou une logique de commande de matériel ou de logiciel, une mémoire morte (MOR) ou tout autre type de mémoire non volatile. Des composants additionnels du système de traitement d'informations peuvent comprendre un ou plusieurs lecteurs de disque, un ou plusieurs ports de réseau pour la 2017-IPM-101598-U1-FR 7 5 communication avec des dispositifs externes aussi bien que divers dispositifs d'entrée et de sortie (1/0), tel qu'un clavier, une souris et un écran vidéo. Le système de traitement d'informations peut également comprendre un ou plusieurs bus pouvant transmettre des communications entre les divers composants matériels. Le système de traitement d'informations peut également comprendre une ou plusieurs unités d'interface capables de transmettre un ou plusieurs signaux à 10 un contrôleur, à un actionneur ou à un dispositif similaire. Pour les besoins de cette description, un support lisible par ordinateur d'un système de traitement d'informations peut comprendre tout instrument ou agrégat d'instruments qui peut retenir des données et/ou des instructions pour une période de temps. Les supports lisibles par ordinateur peuvent englober, par exemple, sans limitation, des supports de stockage 15 tels qu'un dispositif de stockage à accès direct (par exemple, un lecteur de disque dur ou un lecteur de disquettes), un dispositif de stockage à accès séquentiel (par exemple, un lecteur de bande), un disque compact (CD), une mémoire morte sur CD (CD-ROM), un disque vidéo numérique (DVD), le « CLOUD », une mémoire vive (RAM), une mémoire morte (ROM), une mémoire morte programmable effaçable électriquement (EEPROM), une mémoire flash, une 20 mémoire biologique, une mémoire d'acide désoxyribonucléique (ADN) ou moléculaire ou toute combinaison de ceux-ci, ainsi que supports de communication tels que des fils, des fibres optiques, des micro-ondes, des ondes radio et d'autres supports électromagnétiques et/ou optiques, et/ou toute combinaison de ceux-ci. Selon un ou plusieurs modes de réalisation de la présente description, deux 25 problèmes de détection de tendance anormale dans les données en temps réel sont résolus. Le premier consiste à définir la tendance en temps réel. Le second consiste à appliquer les techniques de lissage et l'analyse des probabilités pour prendre en compte les tendances anormales locales résultant de fluctuations et de valeurs éloignées (ou valeurs aberrantes) dans les données réelles. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, un quelconque ou plusieurs 30 indicateurs de tendance définis, par exemple, les quatre indicateurs de tendance définis ci- dessous, peuvent être utilisés ou appliqués dans un système de détection de tendance anormale automatique en temps réel. Des données de forage réelles ou en temps réel, par exemple des données de forage provenant d'une tour de forage offshore, peuvent être utilisées avec un ou plusieurs algorithmes appliqués dans un système d'alarme en temps réel pour la détection de 35 coup selon un ou plusieurs modes de réalisation. La figure 1 illustre un enregistrement en temps réel de deux indicateurs majeurs (indicateurs de coup ou indicateurs de tendance) pour un coup de gaz lors d'opérations de forage en rotation. Un indicateur, par exemple, un premier indicateur de coup, est nommé FPG (groupe de paramètres de flux), qui intègre des paramètres liés à un flux tels que ou y 2017-IPM-101598-U1 -FR 8 5 compris, mais sans s'y limiter, le flux entrant, la pressions de tuyau ascendant (SPP) et le flux sortant. L'autre indicateur, par exemple, un deuxième indicateur de coup, est nommé DPG (groupe de paramètres de forage), qui intègre un ou plusieurs paramètres liés au forage, y compris, mais sans s'y limiter, le taux de pénétration (ROP), la vitesse de rotation (RPM) et le poids sur mèche (WOB). En cas de coup, le FPG présentera une tendance à la hausse anormale 10 (comme indiqué par la ligne continue du FPG), et le DPG présentera une tendance à l'accélération du ralentissement (comme indiqué par la ligne continue du DPG). Les lignes en pointillés pour les graphiques de FPG et de DPG indiquent les modèles les mieux adaptés. L'axe des x représente le temps au format Jour:Heure:Minutes. L'axe des y pour le FPG représente des gallons par minute (GPM) et l'axe des y pour le DPG est sans dimension. 15 La figure 2 illustre que, pour une détection de tendance à la hausse anormale, le DMA est calculé en temps réel sur la base des données de FPG. Le croisement à la hausse des valeurs MA crée une valeur DMA positive, indiquant que le FPG augmente récemment ou indiquant une tendance à la hausse récente du FPG tracée pour un intervalle de temps ou une période spécifié. Deux tailles de fenêtre sont utilisées, par exemple une taille de fenêtre d'une 20 minute (illustrée par la ligne MA 1 min) et une taille de fenêtre de trois minutes (illustrée par la ligne MA 3 min). Les flèches en pointillés sur le graphique de FPG de la figure 2 indiquent une tendance à la hausse. La ligne en pointillés sur le graphique de FPG indique une tendance à la hausse. La ligne continue sur le graphique de FPG indique une normalisation ou un lissage des données. L'axe des x représente le temps au format Jour:Heure:Minutes. L'axe des y pour le FPG 25 représente des gallons par minute (GPM) et l'axe des y pour le DPG est sans dimension. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, un seuil peut être appliqué pour définir, déclencher ou indiquer autrement l'alarme pour la détection de coup. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, un seuil peut être défini, prédéterminé ou prédéfini pour un quelconque ou plusieurs indicateurs de tendance basés, au moins en partie, sur des données ou des informations 30 historiques, des entrées définies par l'utilisateur, un ou plusieurs critères associés à un site ou opération de forage, tout autre facteur ou critère, ou toute combinaison de ceux-ci. La figure 3 est un graphique illustrant le procédé de détection de tendance à l'accélération du ralentissement en temps réel. Une telle détection de tendance peut être automatique ou manuelle. La valeur MK du DPG est d'abord calculée avec une taille de fenêtre, 35 par exemple de cinq minutes (illustrée par la ligne MK 5 min), en temps réel. Ensuite, les valeurs MAK en temps réel sont calculées à partir de MK pour une taille de fenêtre, par exemple, d'environ une minute (illustrée par la ligne MAK 1 min) et de trois minutes (illustrée par la ligne MAK 3 min), respectivement. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, une taille de fenêtre peut être basée sur les critères ou facteurs pour une opération de forage donnée et peut être toute 2017-IPM-101598-U1 -FR 9 5 plage de temps. La valeur DMAK est finalement calculée. Un croisement à la baisse de la valeur MKA crée une valeur DMAK négative, indiquant que les données ont récemment augmenté à une vitesse plus lente que par le passé ou à une vitesse plus lente qu'une vitesse historique. Cette tendance à la baisse peut indiquer une condition anormale. Les flèches pleines sur la figure 3 indiquent la tendance du DPG au cours de la série chronologique illustrée. Les flèches en 10 pointillés du graphique de DPG indiquent les tendances locales à la baisse et à la hausse. Les deux flèches en pointillés depuis le graphique DMAK jusqu'au tracé de DPG indiquent à quel moment la valeur DMAK devient négative, à savoir qu'une tendance locale à la baisse et à la hausse du DPG est détectée. Un seuil peut être appliqué pour définir l'alarme pour la détection de coup. Un seuil peut être défini, prédéterminé ou prédéfini sur la base, au moins en partie, de 15 données ou d'informations historiques, d'entrées définies par l'utilisateur, d'un ou plusieurs critères associés à un site ou à une opération de forage, de tout autre facteur ou de critère ou toute combinaison de ceux-ci. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, une alarme peut être déclenchée sur la base, au moins en partie, d'une analyse de tendance telle qu'illustrée sur l'une quelconque 20 ou plusieurs des figures 1 à 3. Le déclenchement d'une alarme peut comprendre la représentation d'une condition d'alarme, par exemple, représentant une condition d'alarme telle qu'illustrée sur les figures 1 à 3 sur un affichage d'un système de traitement d'informations, la communication qu'une condition d'alarme s'est produite à un ou plusieurs systèmes de traitement d'informations y compris, mais sans s'y limiter, un serveur, un ordinateur, un ordinateur portable, une tablette, 25 un dispositif cellulaire, ou tout autre dispositif électronique émettant une alarme, tout autre procédé de notification d'une alarme ou toute combinaison de ceux-ci. La figure 4 est un diagramme illustrant un exemple de système de détection de tendance anormale 400, selon un ou plusieurs aspects de la présente description. Le système de détection de tendance anormale 400 peut comprendre un ou plusieurs systèmes de traitement 30 d'informations 402. Un système de traitement d'informations 402 peut être couplé à un affichage 410, une source 406 et une base de données 408. L'affichage 410 peut afficher une information, par exemple toute analyse de tendance anormale, à un utilisateur. Le système de traitement d'informations 402 peut être situé à proximité ou à distance de la source 406. La source 406 peut être n'importe quel appareil de forage y compris, mais sans s'y limiter, une tour de forage telle 35 qu'une tour de forage associée à une opération d'hydrocarbures telle que l'exploration, la récupération ou la production. La source 406 peut être située sur un site de forage souterrain ou offshore/sous-marin. Le système de traitement d'informations 402 peut recevoir des données de forage 412 de la source 406. La source 406 peut transmettre des données de forage 412 au système de traitement d'informations 402 directement, indirectement, avec ou sans fil ou toute 2017-IPM-101598-U1 -FR 10 5 combinaison de ceux-ci. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, la source 406 peut transmettre des données de forage 412 en temps réel au système de traitement d'informations 402. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le système de traitement d'informations 402 peut demander des données de forage 412 à partir de la source 406, recevoir automatiquement des données de forage 412 de la source 406 ou de toute combinaison de ceux-ci. La base de données 10 408 peut être située localement ou à distante du système de traitement d'informations 402. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le système de traitement d'informations 402 comprend une base de données 408. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, un autre système de traitement d'informations 402 comprend une base de données 408. La base de données 408 peut stocker toutes informations ou toutes données reçues par le système de traitement d'informations 402, 15 par exemple des données de forage 412, stocker toutes informations ou toutes données historiques associées à la source 406 ou toute autre source d'informations ou de données, stocker toute analyse de tendance actuelle ou historique réalisée ou déterminée par le système de traitement d'informations 402, stocker toute analyse de tendance historique associée à tout site de forage à partir de toute source, dispositif informatique, dispositif de stockage, autre collecteur 20 d'informations ou toute combinaison de ceux-ci. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, un quelconque ou plusieurs systèmes de traitement d'informations 402 peuvent comprendre un module 404. Le module 404 peut comprendre un matériel, un logiciel ou toute combinaison de ceux-ci pour réaliser un quelconque ou plusieurs aspects de la présente description, y compris, mais sans s'y limiter, 25 définir un quelconque ou plusieurs indicateurs de tendance, traiter les données de forage 412 reçues de la source 404, stocker des données de forage 412 reçues de la source 406, envoyer, réceptionner ou les deux, des données de forage 412 vers/de la base de données 408, réaliser un ou plusieurs calculs, par exemple, les équations 1 à 5, appliquer un quelconque ou plusieurs des indicateurs de tendance définis pour déterminer une détection automatique en temps réel de 30 tendance anormale comme discuté pour les figures 1 à 3, définir un seuil, déterminer si un seuil a été atteint, dépassé, non atteint, ou toute combinaison de ceux-ci, fournir une information à un affichage 410 associé à une analyse de tendance, par exemple une quelconque ou plusieurs illustrations telles que représentées sur les figures 1-3, appliquer une ou plusieurs techniques de lissage, réaliser une analyse de probabilité et fournir une interface pour communiquer sur divers 35 réseaux, tels que des systèmes de communication Wi-Fi, Bluetooth, RF, filaires ou sans fil. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le système de traitement d'informations 402 n'est pas couplé à la source 406 et détecte ou détermine plutôt une ou plusieurs tendances anormales basées, au moins en partie, sur des données hors ligne. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le système de traitement d'informations 402 peut détecter ou déterminer une ou 2017-IPM-101598-U1-FR 11 5 plusieurs tendances anormales basées, au moins en partie, sur des données en ligne ou des données en temps réel, des données hors ligne ou les deux. La figure 5 est un diagramme illustrant un exemple de système de traitement d'informations 500, selon un ou plusieurs aspects de la présente description. Le système de traitement d'informations 402 de la figure 4 peut prendre une forme similaire au système de 10 traitement d'informations 500 ou inclure un ou plusieurs composants du système de traitement d'informations 500. Tout système de traitement d'informations et tout composant discuté qui comprend un processeur peut prendre une forme similaire au système de traitement d'informations 500 ou inclure un ou plusieurs composants du système de traitement d'informations 500. Un processeur ou une unité centrale de traitement (CPU) 501 du système de 15 traitement d'informations 500 est couplé de manière communicative à un hub de contrôleur de mémoire (MCH) ou à un pont nord 502. Le processeur 501 peut englober, par exemple, un microprocesseur, un microcontrôleur, un processeur de signal numérique (DSP), un circuit intégré à application spécifique (ASIC) ou tout autre circuit numérique ou analogique configuré pour interpréter, exécuter des instructions de programme, des données opératoires ou toute 20 combinaison de ceux-ci. Le processeur (CPU) 501 peut être configuré pour interpréter et exécuter des instructions de programme ou d'autres données récupérées et stockées dans n'importe quelle mémoire telle que la mémoire 503 ou le disque dur 507. Les instructions de programme ou d'autres données peuvent constituer des parties d'un logiciel ou d'une application permettant d'exécuter un ou plusieurs procédés décrits ici. La mémoire 503 peut englober une 25 mémoire morte (ROM), une mémoire vive (RAM), une mémoire à semi-conducteurs ou une mémoire sur disque. Chaque module de mémoire peut comprendre n'importe quel système, dispositif ou appareil configuré pour conserver des instructions de programme, des données de programme ou les deux pendant une période de temps (par exemple, un support informatique non transitoire lisible par ordinateur). Par exemple, des instructions provenant d'un logiciel ou 30 d'une application peuvent être extraites et stockées dans la mémoire 503, par exemple une mémoire non transitoire, pour être exécutées par le processeur 501. Des modifications, des additions ou des omissions peuvent être apportées à la Figure 5 sans s'écarter du cadre de la présente description. Par exemple, la figure 5 montre une configuration particulière de composants du système de traitement d'informations 500. 35 Cependant, toute configuration appropriée de composants peut être utilisée. Par exemple, des composants du système de traitement d'informations 500 peuvent être mis en oeuvre en tant que composants physiques ou logiques. De plus, dans certains modes de réalisation, une fonctionnalité associée à des composants du système de traitement d'informations 500 peut être mise en oeuvre dans des circuits ou des composants à usage spécial. Dans d'autres modes de 2017-IPM-101598-U1 -FR 12 5 réalisation, une fonctionnalité associée à des composants du système de traitement d'informations 500 peut être mise en oeuvre dans des circuits ou composants universels configurables. Par exemple, des composants du système de traitement d'informations 500 peuvent être mis en oeuvre par des instructions de programme d'ordinateur configurées. Le hub de contrôleur de mémoire (MCH) 502 peut comprendre un contrôleur 10 de mémoire pour diriger des informations vers ou depuis divers composants de mémoire de système dans le système de traitement d'informations 500, tel qu'une mémoire 503, un élément de stockage 506 et un disque dur 507. Le hub de contrôleur de mémoire 502 peut être couplé à la mémoire 503 et à une unité de traitement graphique (GPU) 504. Le hub de contrôleur de mémoire 502 peut également être couplé à un hub de contrôleur d'I/0 (ICH) ou à un pont sud 15 505. Le hub de contrôleur dl/0 505 est couplé à des éléments de stockage du système de traitement d'informations 500, comprenant un élément de stockage 506, qui peut comprendre une ROM flash comprenant un système d'entrée/sortie de base (BIOS) du système informatique. Le hub de contrôleur d'I/0 505 est également couplé au disque dur 507 du système de traitement d'informations 500. Le hub de contrôleur d'I/0 505 peut également être couplé à une puce Super 20 I/O 508, elle-même couplée à plusieurs des ports d'I/0 du système informatique, y compris le clavier 509 et la souris 510. La souris 510 peut, dans un ou plusieurs modes de réalisation, comprendre un ou plusieurs éléments d'entrée pouvant recevoir une entrée classique d'un utilisateur. Cette entrée conventionnelle peut comprendre, par exemple, un bouton poussoir, un pavé tactile, un écran tactile, une molette, une manette, un clavier, une souris, un pavé numérique 25 ou tout autre dispositif ou élément par lequel un utilisateur peut entrer une commande dans le dispositif. Dans certains modes de réalisation, le dispositif client 1102 et le serveur 1106 de la figure 11 peuvent comprendre un système de traitement d'informations 500 avec au moins un processeur et un dispositif de mémoire couplé au processeur qui contient un ensemble 30 d'instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées, entraînent la réalisation de certaines actions du processeur. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, un système de traitement d'informations 500 peut comprendre au moins un processeur et un dispositif de mémoire couplé au processeur qui contient un ensemble d'instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées, entraînent la réalisation de certaines actions du processeur. Dans n'importe quel mode de réalisation, le système de 35 traitement d'informations peut comprendre un support non transitoire lisible par ordinateur qui stocke une ou plusieurs instructions où la ou les instructions lorsqu'elles sont exécutées, entraînent la réalisation de certaines actions du processeur. Tel qu'utilisé ici, un système de traitement d'informations peut inclure tout instrument ou agrégat d'instruments utilisable pour calculer, classer, traiter, transmettre, recevoir, récupérer, créer, commuter, stocker, afficher, 2017-IPM-101598-U1-FR 13 5 manifester, détecter, enregistrer, reproduire, manipuler ou utiliser toute forme d'information, de renseignement ou de données à des fins commerciales, scientifiques, de contrôle ou autres. Par exemple, un système de traitement d'informations peut être un terminal d'ordinateur, un dispositif de stockage en réseau ou tout autre dispositif approprié et peut varier en termes de taille, de forme, de performance, de fonctionnalité et de prix. Le système de traitement 10 d'informations 500 peut comprendre une mémoire vive (RAM), une ou plusieurs ressources de traitement telles qu'une unité centrale de traitement (CPU) ou une logique de commande de matériel ou de logiciel, une mémoire morte (ROM) ou tout autre type de mémoire non volatile. Des composants additionnels du système de traitement d'informations peuvent comprendre un ou plusieurs lecteurs de disques, un ou plusieurs ports de réseau pour la communication avec des 15 dispositifs externes aussi bien que divers dispositifs d'I/O, tel qu'un clavier, une souris et un écran vidéo. Le système de traitement d'informations 500 peut également comprendre un ou plusieurs bus servant à transmettre des communications entre les différents composants matériels. La figure 6 illustre un exemple de système d'analyse de tendance anormale 20 selon un ou plusieurs aspects de la présente invention, y compris un environnement ou un site de forage 100 pour le forage d'un puits, également appelé puits de forage. Comme représenté, une plate-forme de forage 2 supporte une tour de forage 4 comportant un bloc mobile 6 pour lever et abaisser un train de tiges de forage 8. Une tige carrée 10 soutient le train de tiges de forage 8 lorsqu'il est abaissé par l'intermédiaire d'une table rotative 12. Une mèche de forage 14 est 25 entraînée par un moteur de fond de trou et/ou une rotation du train de tiges de forage 8. Lorsque la mèche 14 tourne, elle crée un puits de forage 16 qui traverse diverses formations 18. Une pompe 20 fait circuler un fluide de forage à travers un tuyau d'alimentation 22 vers la tige carrée 10, à travers l'intérieur du train de tiges de forage 8, à travers des orifices de la mèche de forage 14, de retour vers la surface (par exemple, des zones accessibles sans pénétrer dans le puits de 30 forage), par l'intermédiaire d'un anneau autour du train de tiges de forage 8 et dans une fosse de rétention 24. Le fluide de forage transporte les débris du puits de forage dans la fosse 24. Les opérations de diagraphie de données peuvent être effectuées pendant les opérations de forage. Dans un exemple, le forage peut être effectué en utilisant un train de tuyaux de forage raccordés ensemble pour former le train de tiges de forage 8 qui est descendu à 35 travers la table rotative 12 dans le puits de forage. La tour de forage 100 à la surface supporte le train de tiges de forage 8, lorsque le train de tiges de forage 8 est utilisé pour forer un puits de forage pénétrant dans la région souterraine. L'entraînement supérieur fait tourner la mèche terminale du train de tiges de forage sans avoir recours à une tige carrée et une table rotative. L'obturateur anti-éruption est une ou plusieurs vannes installées à la tête du puits pour empêcher 2017-IPM-101598-U1-FR 14 5 la fuite de pression soit dans l'espace annulaire entre le tubage et le tuyau de forage, soit dans un trou ouvert (par exemple, un trou sans tuyau de forage) pendant les opérations de forage ou d'achèvement. La pompe à boue est une grande pompe à piston alternatif utilisée pour faire circuler la boue (fluide de forage) sur une tour de forage. Les fosses à boue sont une série de réservoirs ouverts, généralement constitués de plaques d'acier, à travers lesquelles la boue de 10 forage est recyclée pour permettre au sable et aux sédiments de se déposer. Des additifs sont mélangés à la boue dans la fosse et le liquide y est stocké temporairement avant d'être réintroduit dans le puits. Les compartiments de la fosse à boue sont également appelés fosses vibrantes, fosses de décantation et fosses d'aspiration, en fonction de leur objectif principal. Dans un exemple, le train de tiges de forage 8 peut comprendre, par exemple, une tige carrée, un tuyau de 15 forage, un ensemble de trou de fond et/ou d'autres composants. L'ensemble de trou de fond sur le train de tiges de forage 8 peut comprendre des colliers de forage, des tours de forage, un ou plusieurs outils de diagraphie et d'autres composants. Les outils de diagraphie de données de forage peuvent comprendre des capteurs de pression, des capteurs de mesure d'écoulement, des capteurs de charge, à la pompe à boue, un train de tiges de forage, une fosse à boue, un 20 obturateur anti-éruption ; des outils de mesure au cours du forage (MWD) ; outils de diagraphie au cours du forage (LWD) ; et d'autres. Comme représenté sur la figure 6, un ou plusieurs instruments de MWD sont intégrés dans un outil de diagraphie 26 situé à proximité de la mèche 14. Lorsque la mèche 14 prolonge le puits de forage à travers les formations 18, l'outil de diagraphie 26 collecte 25 simultanément des mesures ou des données relatives à diverses propriétés de formation, ainsi que la position de la mèche et diverses autres conditions de forage, paramètres de forage ou les deux. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, l'outil de diagraphie 26 peut prendre la forme d'un collier de forage (par exemple, une tubulure à paroi épaisse qui fournit du poids et de la rigidité pour faciliter le procédé de forage) qui est placé près de la mèche de forage 14. Un télémètre 30 auxiliaire 28 (par exemple un émetteur-récepteur) peut être couplé à l'outil de diagraphie 26 pour transférer des mesures de l'outil de diagraphie 26 vers un émetteur-récepteur de surface 30, pour recevoir des commandes de l'émetteur-récepteur de surface 30 ou les deux. De plus, dans un ou plusieurs modes de réalisation, des capteurs ou transducteurs 110 sont situés à l'extrémité inférieure du train de tiges de forage 8. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, les capteurs 35 110 peuvent être situés à n'importe quel endroit le long du train de tiges de forage 8, par exemple, disposés au niveau, sur ou autour de l'outil de diagraphie 26 ou d'un collier 112. Pendant qu'une opération de forage est en cours, un ou plusieurs capteurs 110 peuvent surveiller en continu un ou plusieurs paramètres de forage, une ou plusieurs conditions de formation, tout autre paramètre ou condition de fond de trou ou toute combinaison de ceux-ci et transmettre des 2017-IPM-101598-U1 -FR 15 5 informations ou des données correspondantes à un détecteur de surface (par exemple, l'émetteur- récepteur de surface 30, une installation de diagraphie 120, un système de traitement d'informations 130 ou tout autre dispositif de collecte de données) par une certaine forme de télémétrie. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, l'installation de diagraphie 120 peut comprendre un système de traitement d'informations 130. Une ou plusieurs parmi une 10 installation de diagraphie 120 et un système de traitement d'informations 130 peuvent être situés dans un environnement de forage 100 ou à distance de celui-ci. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, l'installation de diagraphie 120, le système de traitement d'informations 130 ou les deux peuvent être couplés de manière communicative directement ou indirectement au dispositif de télémétrie 28, à l'outil de diagraphie 26, aux capteurs 110 ou à toute combinaison de ceux-ci. 15 Une ou plusieurs conditions anormales peuvent survenir pendant une opération d'hydrocarbures, y compris, mais sans s'y limiter, une opération de forage, un procédé d'achèvement ou les deux. Une telle condition anormale peut être un coup de formation (« coup »). Un coup peut survenir lorsque le fluide (par exemple un liquide ou un gaz) dans un réservoir 118 d'une formation 18 pénètre prématurément dans une partie d'un puits de forage 16, 20 par exemple dans un espace annulaire du puits de forage 16. Une pression de puits de forage suffisante doit être exercée sur la formation 18 pour empêcher les fluides de formation de pénétrer prématurément dans le puits de forage 18. La pression de puits de forage représente la pression exercée par un fluide en raison de la force de gravité, de la pression externe, du frottement ou de toute combinaison de ceux-ci. Si la pression exercée par le fluide n'est pas 25 suffisante, un coup peut se produire. La détection d'un coup aussi tôt que possible peut réduire le risque d'éruption, réduire la difficulté de contrôler le puits, augmenter le temps de productivité et l'efficacité d'une opération dans un environnement de forage 100, prévenir une défaillance d'équipement provoquée par une pression élevée pendant le contrôle du puits, et améliorer la marge de sécurité 30 pour une opération d'hydrocarbures. Cependant, un ou plusieurs indicateurs de coup peuvent être difficiles à analyser et peuvent nécessiter une vaste expérience de terrain pour détecter avec précision un coup. Un ou plusieurs indicateurs de coup peuvent englober, mais sans s'y limiter, une augmentation du débit (par exemple, un flux sortant est supérieur à un flux entrant), une augmentation du volume de la fosse, une diminution de la pression de la pompe (par exemple, 35 diminution de la pression du tuyau de support), un changement de poids du train de tiges (par exemple, une diminution du poids sur la mèche), une rupture de forage (par exemple, une augmentation soudaine du taux de pénétration) ou toute combinaison de ceux-ci. Un ou plusieurs modes de réalisation fournissent une détection robuste et précoce de conditions anormales, par exemple une détection de coup, en utilisant par exemple un 2017-IPM-101598-U1-FR 16 5 paramètre de forage, par exemple un exposant d qui est basé au moins en partie sur des données de mesure en temps réel obtenues par une diagraphie de données de surface, des techniques de MWD, des techniques de LWD ou toute combinaison de ceux-ci, un ou plusieurs indicateurs de coup ou toute combinaison de ceux-ci. Telles qu'utilisées ici, les données « en temps réel » se réfèrent à des données qui sont mesurées pendant qu'une opération de forage a lieu 10 simultanément et des mesures de l'opération de forage simultanée sont utilisées par l'algorithme de détection de coup précoce et robuste. Une pluralité d'indicateurs de tendance pour une détection de coup robuste et précoce peut être déterminée sans utiliser d'équipement spécialisé supplémentaire pendant une opération de forage. La discussion suivante décrit, de manière plus détaillée, des exemples 15 d'organigrammes pour un procédé de détection de coup précoce et robuste lors d'une opération de forage et un procédé qui détecte une opération de forage utilisant au moins en partie des données de forage en temps réel, et des exemples de diagramme illustrant une détection de coup basée sur des indicateurs de tendance déterminés. La figure 7 est un organigramme pour un procédé d'analyse de tendance 20 anormale 200 de données selon un ou plusieurs aspects de la présente invention. En particulier, le procédé d'analyse de tendance anormale 200 fournit une détection de coup précoce et robuste utilisant des données de forage en temps réel. Une quelconque ou plusieurs étapes du procédé 200 peuvent être mises en oeuvre par un ou plusieurs systèmes de traitement d'informations, tels qu'un processeur 638 décrit sur la figure 9, un système de traitement d'informations 500 décrit 25 sur la figure 5, ou toute combinaison de ceux-ci. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, une quelconque ou plusieurs étapes de la figure 7 peuvent être réalisées conjointement (par exemple après avoir détecté qu'une opération de forage est en cours) avec l'une quelconque ou plusieurs des étapes de la figure 8 pour détecter une opération de forage en cours d'exécution. On comprendra cependant 30 que tout traitement effectué dans le procédé 200 par n'importe quel composant approprié décrit ici peut se produire uniquement en haut de trou, uniquement en fond de trou, ou au moins une partie des deux (par exemple, comme un procédé réparti). Lorsqu'une opération de forage active est détectée, une détection de coup précoce et robuste peut être effectuée de manière dynamique ou adaptative en utilisant des 35 données en temps réel, des données sensiblement en temps réel ou toutes autres données appropriées. Si un coup est détecté, un événement d'alarme lié à l'opération de forage est activé ou déclenché. Un événement d'alarme peut consister à déclencher une alarme, à faire clignoter des sources lumineuses, à envoyer un ou plusieurs messages de notification au personnel concerné, à un système de traitement d'informations à toute combinaison de ceux-ci, à initialiser 2017-IPM-101598-U1 -FR 17 5 une opération d'arrêt ou un procédé de désactivation ou à toutes autres étapes ou à toute combinaison de ceux-ci. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, lors de la réception ou de la notification d'un événement d'alarme, une quelconque ou plusieurs actions pour contrôler le coup et pour éviter une perte de contrôle du puits, telles que la suspension temporaire de l'opération de forage, peuvent être effectuées. 10 Au bloc 201, des données de forage en temps réel sont reçues. Au bloc 202, un ou plusieurs paramètres de forage peuvent être extraits des données de forage en temps réel reçues du bloc 201. Le ou les paramètres de forage peuvent englober, mais sans s'y limiter, un taux de pénétration (ROP), un poids sur mèche (WOB), un nombre de tours par minute (RPM) du train de tiges de forage ou toute combinaison de ceux-ci. Le graphique de DPG de la figure 3 15 peut être produit sur la base, au moins en partie, d'un quelconque ou de plusieurs paramètres de forage. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, les données de forage en temps réel, correspondant aux données obtenues sur une période de temps donnée, sont reçues d'un outil de diagraphie 26 (par exemple, installé sous forme d'une partie d'un ensemble de fond de trou ou d'un train de tiges de forage comme décrit ci-dessus sur la figure 6) lors d'une opération de 20 forage. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, les données de forage en temps réel peuvent être stockées dans une mémoire d'un système de traitement d'informations (par exemple, la mémoire 503 du système de traitement d'informations 500 de la figure 5) et accessibles depuis la mémoire pour le traitement. Le ou les paramètres de forage qui sont obtenus pendant une opération de forage peuvent se rapporter à un ensemble donné de paramètres pour des parties 25 opératoires de l'ensemble de forage (par exemple, la mèche de forage 14, le train de tiges de forage 8, tout autre composant sur un site ou toute combinaison ceux-ci). Par exemple, l'extraction de paramètres de forage peut nécessiter l'obtention du paramètre de forage à partir d'un courant de données en temps réel. Un ou plusieurs paramètres de coup peuvent être calculés pour une détection de coup sur la base, au moins en partie, des paramètres de forage extraits ou 30 des données en temps réel du courant de données en temps réel. Les paramètres de forage peuvent être extraits sur la base, au moins en partie, du traitement de la fréquence et du bruit des données. Le courant de données en temps réel peut comprendre une quelconque ou plusieurs mesures ou données associées à une quelconque ou plusieurs opérations de forage, y compris mais sans s'y limiter, la température, la pression, l'écoulement de fluide et une quelconque ou 35 plusieurs opérations de forage et un quelconque ou plusieurs paramètres opératoires, y compris mais sans s'y limiter, la vitesse de forage, la vitesse de rotation du train de tiges de forage, la charge au crochet, le WOB ou tout autre paramètre opératoire. Au bloc 204, une ou plusieurs valeurs aberrantes associées au ou aux paramètres de forage ou au ou aux indicateurs de coup peuvent être supprimées pour produire 2017-IPM-101598-U1-FR 18 5 des données de détection de coup précoce (EKD) 205 nettoyées (par exemple, filtrées). Dans un ou plusieurs modes de réalisation, un ou plusieurs critères physiques correspondant à une plage de valeurs attendues pour un quelconque ou plusieurs du ou des paramètres de forage ou du ou des indicateurs de coup peuvent être utilisés pour supprimer une valeur aberrante. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, un paramètre de poids sur mèche (WOB) d'une valeur de 20 000 10 livres (soit environ 9 071,85 kilogrammes) dans une opération de forage donnée peut ne pas être une valeur raisonnable compte tenu des critères physiques associés à l'environnement de forage, à une région souterraine ou aux deux, tels que la résistance de la roche, et peut être retiré des données de forage en temps réel 201 en tant que valeur aberrante. La résistance de la roche peut correspondre à une résistance intrinsèque d'une formation donnée qui comprend de la roche, qui 15 peut être basée sur la composition, le procédé ou à la fois le dépôt et la compaction de la formation. Une valeur de WOB suffisante est utilisée pour surmonter la résistance de la roche, ainsi qu'une mèche de forage qui est capable de fonctionner sous ce WOB utilisé. Un autre critère physique peut inclure la porosité où une valeur de ROP peut être plus élevée dans une formation rocheuse plus poreuse que dans une formation rocheuse de faible porosité, de sorte 20 qu'une faible valeur de ROP peut être considérée comme une valeur aberrante pour une formation hautement poreuse. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, une valeur aberrante pour le paramètre de forage ROP peut être rejetée lorsqu'une valeur particulière pour le paramètre de forage de ROP indique une valeur de ROP beaucoup plus grande ou petite que celle attendue compte tenu d'un ou de plusieurs autres paramètres de forage (par exemple, 25 lorsque le RPM ou le WOB augmente en valeur, le ROP peut augmenter proportionnellement en valeur). Le procédé 200 détermine une valeur d'un paramètre de forage de détection de coup. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, un indicateur de détection de coup en temps réel est basé, au moins en partie, sur le paramètre de forage de détection de coup. Dans un ou 30 plusieurs modes de réalisation, le paramètre de forage de détection de coup est un paramètre de forage pour une pluralité d'indicateurs de tendance qui peut être utilisé pour identifier une formation de pression anormale et pour prédire une pression interstitielle anormale. Les coups lors du forage sont causés dans de nombreux cas par une pénétration dans des zones de pression anormales. En conséquence, une pluralité d'indicateurs de tendance peut jouer le rôle de bon 35 indicateur pour une détection de coups lors du forage. Selon un ou plusieurs modes de réalisation, au bloc 206, un ou plusieurs indicateurs de tendance peuvent être définis ou sont déterminés. Bien qu'il soit facile d'inspecter visuellement la tendance des données, la quantification de la tendance est une tâche non triviale. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, quatre indicateurs de tendance sont introduits pour 2017-IPM-101598-U1 -FR 19 5 définir la tendance des données en temps réel, par exemple des données en temps réel associées à une opération de forage d'hydrocarbures. Le premier indicateur est la différence de moyenne de déplacement des données d'origine. Par exemple, dans un ou plusieurs modes de réalisation, on peut déterminer quatre indicateurs de tendance qui définissent la tendance pour les données de forage en temps réel reçues du bloc 201. Un premier indicateur peut indiquer une différence de 10 moyenne de déplacement des données de forage en temps réel reçues du bloc 201. Le premier indicateur peut être déterminé comme indiqué dans l'équation 1. Les valeurs Mitzt et MA,8,t sont des valeurs moyennes de déplacement à l'instant t avec une longueur de fenêtre de a et [3, respectivement. DMA = - (Équation 1) 15 DMA est la moyenne de déplacement différentielle, t est un point temporel discret dans une série temporelle, MA est une moyenne de déplacement, a est une première plage ou une première durée d'une fenêtre de données où a,t définit une première fenêtre temporelle et ,e est une seconde plage ou une seconde durée d'une fenêtre de données où fi,t définit une seconde fenêtre temporelle. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, la première fenêtre et la 20 seconde fenêtre peuvent être basées, au moins en partie, sur un taux d'échantillonnage, un facteur ou une condition environnemental à mesurer (par exemple, une vitesse de forage où a et ,e peuvent être relativement grands, un débit où les données sont lisses et la fréquence des données est beaucoup plus élevée, ce qui aboutit à un a et un ,e relativement faibles) des données de forage en temps réel reçues du bloc 201. Une valeur positive pour DMA indique une tendance à 25 la hausse et une valeur négative de DMA indique une tendance à la baisse. Le deuxième indicateur est la pente ou indique la pente d'une régression linéaire de déplacement, MKt. La valeur de MKt représente directement une ou plusieurs tendances locales des données en temps réel, des valeurs positives représentant des tendances positives et des valeurs négatives représentant une tendance négative ou plutôt une valeur 30 positive pour MKt indique une tendance positive, tandis qu'une valeur négative pour MKt représente une tendance négative. La valeur de MKt représente directement les tendances locales des données de forage en temps réel reçues au bloc 201. Les données obtenues d'un forage, par exemple, à partir d'une tour de forage, peuvent être bruyantes. Habituellement, les valeurs de MKt peuvent être encore très grossières et non applicables à l'analyse de tendance. Par exemple, 35 les données associées à un site d'hydrocarbures, par exemple, l'environnement de forage ou le site 100 de la figure 6, peuvent être si bruyantes que la valeur de MKt ne s'applique pas à une analyse de tendance. Une deuxième étape de lissage est recommandée pour éliminer l'effet des fluctuations locales dues au bruit. La technique de lissage peut suivre un algorithme de moyenne 2017-IPM-101598-U1 -FR 20 5 de déplacement pondérée ou un troisième indicateur décrit comme suit où n représente la longueur de la fenêtre de déplacement. Un troisième indicateur de tendance MAKI représente une tendance moyenne sur une échelle de temps plus longue définie par n, la longueur de la fenêtre de temps de déplacement. A la fois le signe et la valeur absolue de MAKI représentent la tendance des 10 données. MAKI peut être déterminé comme indiqué dans l'équation 2, l'équation 3 et l'équation 4. W 1 + exp 2 - 0.5 + n - r- 0.1 J (Équation 2) où wi,t représente la moyenne de déplacement pondérée, i est un point dans la fenêtre de temps de déplacement t et n est la longueur de la fenêtre. = t -fl + 1, t - n + 2, t (Équation 3) MAK- - * M 15 E: Ykr (Équation 4) Le quatrième indicateur de tendance est défini comme étant la différence de la moyenne de la pente de déplacement (DMAKt) et peut être déterminé comme indiqué dans l'équation 5. DMAK = MAJÇ, - MA Kp,t ( a REVENDICATIONS1. Procédé de détection d'une tendance anormale dans une opération de forage comprenant- la réception de données de forage en temps réel comprenant une pluralité de 10 paramètres de forage mesurée pendant une opération de forage ; la détermination d'un ou de plusieurs indicateurs de tendance sur la base, au moins en partie, des données de forage en temps réel reçues, dans lequel la détermination du ou des indicateurs de tendance comprend : la détermination d'un premier indicateur de tendance, dans lequel le premier 15 indicateur de tendance comprend une moyenne de déplacement des données de forage en temps réel ; la détermination d'un deuxième indicateur de tendance, dans lequel le deuxième indicateur de tendance comprend une pente de régression linéaire de déplacement ; la détermination d'un troisième indicateur de tendance, dans lequel le 20 troisième indicateur de tendance comprend une tendance moyenne ; et la détermination d'un quatrième indicateur de tendance, dans lequel le quatrième indicateur de tendance comprend une différence de moyenne de la pente de déplacement ; la détermination d'une analyse de tendance basée, au moins en partie, sur le ou 25 les indicateurs de tendance ; et le déclenchement d'une alarme basé, au moins en partie, sur un seuil et l'analyse de tendance. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la détermination du premier indicateur comprend la détermination : 30 de DMAt = MAa,t - MAp,t, (a 3. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la détermination du deuxième indicateur comprend la détermination de MKt, où MKt représente une ou plusieurs tendances locales des données de forage reçues, et dans lequel des valeurs positives représentent 35 des tendances positives et des valeurs négatives représentent des tendances négatives. 4. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la détermination du 2017-IPM-101598-U1-FR 39 troisième indicateur comprend la détermination : %vit * MAKt = Ei wi ,t ,OÙ %va = + exp [ 2i - 0.5 + -t 0 ,ou i = t - n + 1, t - n + t , et où n définit une échelle de temps. 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel la détermination du 10 quatrième indicateur de tendance comprend la détermination de DMAKt = MAKa,t -MAKE3,t (a 6. Support de stockage non transitoire lisible par ordinateur stockant une ou plusieurs instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur, amènent le processeur à : 15 recevoir des données de forage en temps réel ; déterminer un ou plusieurs indicateurs de tendance sur la base, au moins en partie, des données de forage reçues en temps réel, dans lequel la détermination du ou des indicateurs de tendance comprend : la détermination d'un premier indicateur de tendance, dans lequel le premier 20 indicateur de tendance comprend une moyenne de déplacement des données de forage en temps réel ; la détermination d'un deuxième indicateur de tendance, dans lequel le deuxième indicateur de tendance comprend une pente de régression linéaire de déplacement ; la détermination d'un troisième indicateur de tendance, dans lequel le 25 troisième indicateur de tendance comprend une tendance moyenne ; et la détermination d'un quatrième indicateur de tendance, dans lequel le quatrième indicateur de tendance comprend une différence de moyenne de la pente de déplacement ; la détermination d'une analyse de tendance basée, au moins en partie, sur le ou 30 les indicateurs de tendance ; et le déclenchement d'une alarme basé, au moins en partie, sur un seuil et l'analyse de tendance. 7. Support lisible par ordinateur selon la revendication 6, dans lequel la détermination du premier indicateur comprend la détermination : 35 de DMAt = MAa,t - MAp,t, (a 8. Support lisible par ordinateur selon la revendication 6, dans lequel la détermination du deuxième indicateur comprend la détermination de MKt, où MKt représente une ou plusieurs tendances locales des données de forage reçues, et dans lequel des valeurs positives représentent des tendances positives et des valeurs négatives représentent des tendances négatives. 9. Support lisible par ordinateur selon la revendication 6, dans lequel la détermination du troisième indicateur comprend la détermination de : %vit * MKi.t MAKt = Ei où %va = + exp [ 2i - 0.5 + 0 ,ou i = t - n + 1, t - n + t , et où n définit une échelle de temps. 10. Support lisible par ordinateur selon la revendication 9, dans lequel la détermination du quatrième indicateur de tendance comprend la détermination de DMAKt = -MAKI3,t (ct 11. Système de traitement d'informations comprenant- une mémoire ; un processeur couplé à la mémoire, dans lequel la mémoire comprend une ou plusieurs instructions exécutables par le processeur pour : recevoir des données de forage en temps réel ; déterminer un ou plusieurs indicateurs de tendance sur la base, au moins en partie, des données de forage reçues en temps réel, dans lequel la détermination du ou des indicateurs de tendance comprend : la détermination d'un premier indicateur de tendance, dans lequel le premier 30 indicateur de tendance comprend une moyenne de déplacement des données de forage en temps réel ; la détermination d'un deuxième indicateur de tendance, dans lequel le deuxième indicateur de tendance comprend une pente de régression linéaire de déplacement ; la détermination d'un troisième indicateur de tendance, dans lequel le 35 troisième indicateur de tendance comprend une tendance moyenne ; et 2017-IPM-101598-U1-FR 41 5 la détermination d'un quatrième indicateur de tendance, dans lequel le quatrième indicateur de tendance comprend une différence de moyenne de la pente de déplacement ; la détermination d'une analyse de tendance basée, au moins en partie, sur le ou les indicateurs de tendance ; et 10 le déclenchement d'une alarme basé, au moins en partie, sur un seuil et l'analyse de tendance. 12. Système de traitement d'informations selon la revendication 11, dans lequel la détermination du premier indicateur comprend la détermination : de DMAt = MAa,t - MAp,t, (a 13. Système de traitement d'informations selon la revendication 11, dans lequel la détermination du deuxième indicateur comprend la détermination de MKt, où MKt représente une ou plusieurs tendances locales des données de forage reçues, et dans lequel des valeurs positives représentent des tendances positives et des valeurs négatives représentent des 20 tendances négatives. 14. Système de traitement d'informations selon la revendication 11, dans lequel la détermination du troisième indicateur comprend la détermination : Eiwit* relKit MAKt = ,OÙ %vit = 1 1 + exp 2i - 0.5 + -t [ 0 25 i = t - Il + 1, t - n + 2, ... t , et où n définit une échelle de temps. 15. Système de traitement d'informations selon la revendication 14, dans lequel la détermination du quatrième indicateur de tendance comprend la détermination de DMAKt = MAKa,t -MAKE3,t (a