Brevet FR3070179A1 — publié le 20190222

17-IPM-101593-Ul-FR OPTIMISATION DE LA VITESSE DE PÉNÉTRATION POUR LES PUITS DE FORAGE UTILISANT L'APPRENTISSAGE PAR MACHINE Domaine technique La présente invention concerne de manière générale des dispositifs destinés à être utilisés dans des systèmes de puits. Plus spécifiquement, mais non à titre de limitation, cette invention concerne la commande en boucle fermée automatisée en temps réel d'un outil de forage pendant le forage d'un puits de forage. Contexte Un puits (par exemple, un puits de pétrole ou de gaz) inclut un puits foré à travers une formation souterraine. Les conditions à l'intérieur de la formation souterraine où le trépan de forage passe lorsque le puits de forage est en cours de forage changent continuellement. Par exemple, la formation à travers laquelle un puits de forage est foré exerce une force variable sur le trépan de forage. Cette force variable peut être due au mouvement de rotation du trépan de forage, au poids appliqué sur le trépan de forage et aux caractéristiques de frottement de chaque strate de la formation. Un trépan de forage peut traverser de nombreuses matières différentes (par exemple la roche, le sable, le schiste, l'argile, etc.) au cours de la formation du puits de forage et des ajustements en fonction de divers paramètres de forage sont parfois effectués pendant le processus de forage par un opérateur de forage pour tenir compte de changements observés. Brève description des dessins la FIG. 1 est une vue en coupe d'un exemple de système de puits qui inclut un système de guidage d'un outil de forage selon certains aspects. la FIG. 2 est un diagramme schématique d'un système de guidage d'un outil de forage selon certains aspects. la FIG. 3 est un diagramme schématique d'un système informatique de guidage d'un outil de forage selon certains aspects. la FIG. 4 est un exemple d'un organigramme d'un processus de guidage d'un outil de forage selon certains aspects. 1 2017-IFM-101593-U1-FR la FIG. 5 est un graphique comparant les valeurs réelles et projetées de la vitesse de pénétration en utilisant un modèle de vitesse de pénétration non linéaire selon certains aspects. la FIG. 6 est un graphique comparant les valeurs réelles et projetées de 5 la vitesse de pénétration en utilisant un modèle de vitesse de pénétration du réseau neuronal profond selon certains aspects. la FIG. 7 est un tableau illustrant des données combinées incluant des données synthétiques et en temps réel selon certains aspects. 10 Description détaillée Certains aspects et certaines caractéristiques se rapportent à un processus qui améliore et rend plus efficace la projection de la vitesse de pénétration optimale (ROP) et des paramètres de réglage optimal, tels que le poids sur le trépan (WOB) et les rotations par minute (RPM), pour les opérations de forage. Les paramètres 15 de réglage optimal peuvent être calculés et les paramètres peuvent être utilisés pour la commande en boucle fermée en temps réel et l'automatisation d'un outil de forage. Des paramètres de réglage optimal pour l'optimisation du forage peuvent être prédits par l'utilisation d'un modèle de génération de données pour produire des données synthétisées sur la base de la physique du modèle, d'un modèle de ROP, 20 d'une acquisition de modèle et de l'optimisation stochastique. Les données synthétiques peuvent être combinées avec des données en temps réel pour extrapoler les données dans l'espace variable du WOB et des RPM. Les données peuvent être utilisées pour enseigner un modèle. Le modèle acquis peut être utilisé dans un optimiseur pour fournir une ROP optimisée. Cette information peut être utile pour conseiller, en temps réel, les 25 paramètres de réglage optimal pour le forage. Un procédé d'actionnement d'un outil de forage selon certains aspects inclut la génération de données synthétiques sur la vitesse de pénétration (ROP), le poids sur le trépan (WOB) et les rotations par minute (RPM) en utilisant des données en temps réel associées à l'outil de forage et en combinant les données synthétiques avec les 30 données en temps réel pour former des données combinées. Les données combinées sont utilisées pour enseigner un modèle de ROP et produire un modèle de ROP acquis. Une valeur de ROP vitesse de pénétration est projetée en utilisant l'optimisation stochastique du modèle de ROP acquis. Les valeurs correspondantes du WOB et des RPM sont également projetées en utilisant le modèle de ROP acquis. Les valeurs du 2 2017-IPM-101593-U1-FR WOB et des RPM sont commandées pour guider un outil de forage. Les exemples d'un modèle de ROP comprennent un modèle non linéaire, un modèle linéaire, un modèle de réseau contradictoire génératif récurrent (RGAN) et un modèle de réseau neuronal profond. 5 La FIG. 1 est une vue latérale en coupe d'un exemple de système de puits 100 selon certains aspects. Le système de puits 100 inclut un puits de forage 102 s'étendant à travers une formation souterraine 104 contenant des hydrocarbures. Dans cet exemple, le puits de forage 102 est vertical, mais dans d'autres exemples, le puits de forage 102 peut, en plus ou en variante, être horizontal ou dévié. 10 Dans cet exemple, le puits de forage 102 inclut une colonne de tubage 106 (par exemple, une colonne métallique) s'étendant dans la formation souterraine 104 à partir de la surface de puits 108. La colonne de tubage 106 peut fournir un conduit par lequel des fluides de formation, tels que des fluides de production produits à partir de la formation souterraine 104, peuvent se déplacer du puits de forage 102 vers la surface du 15 puits 108. Dans d'autres exemples, le puits de forage 102 peut ne pas présenter de colonne de tubage 106. Le puits de forage 102 peut inclure un outil de forage 114 pour prolonger le puits de forage 102. Des outils supplémentaires peuvent également être inclus, tels qu'un outil de sécurité, un outil de soupape, un outil de compactage, un outil de 20 surveillance, un outil de test de formation, un outil de diagraphie en cours de forage ou toute combinaison de ces outils. Dans certains exemples, un outil est déployé dans le puits de forage 102 en utilisant un câble métallique 110, un câble lisse ou un tube enroulé, qui peut être enroulé autour d'un treuil 118 ou d'une poulie à la surface du puits 108. Le système de puits 100 comprend également un dispositif informatique 25 112. Le dispositif informatique 112 peut être positionné à la surface du puits 108 ou ailleurs (par exemple, hors site). Le dispositif informatique 112 peut être en communication avec l'outil de forage 114, un capteur ou un autre dispositif électronique. Par exemple, le dispositif informatique 112 peut avoir une interface de communication pour transmettre des informations à et recevoir des informations d'une autre interface de 30 communication 116 de l'outil de forage 114. Dans certains exemples, le dispositif informatique 112 peut recevoir des informations provenant du fond (ou d'ailleurs) en temps sensiblement réel, ce que l'on peut appeler des données en temps réel. Les données en temps réel peuvent inclure des informations relatives au système de puits 100. Par exemple, l'outil de forage 114 peut 3 2017-IPM-101593-U1-FR diffuser des données en temps réel au dispositif informatique 112, où les données en temps réel incluent des informations sur l'orientation ou l'emplacement de l'outil de forage 114 dans le puits de forage 102, ou la ROP, le WOB ou les RPM pour l'outil de forage 114 à travers le puits de forage 102. Le dispositif informatique 112 peut utiliser les 5 données en temps réel au moins en partie pour enseigner un modèle de ROP qu'un opérateur de puits peut utiliser pour déterminer un ou plusieurs paramètres réglables pour effectuer une opération dans le système de puits 100. Par exemple, le dispositif informatique 112 peut utiliser les données en temps réel pour enseigner un modèle qui peut être optimisé pour fournir une ROP prédite pour l'outil de forage 114 à travers la 10 formation souterraine 104 et des paramètres réglables prédits à appliquer à l'outil de forage 114. Un exemple plus spécifique du dispositif de calcul 112 est décrit plus en détail ci-dessous par rapport à la FIG. 3. La FIG. 2 est un diagramme schématique d'un exemple d'un système 200 pour guider un outil de forage le long du trajet projeté 202 d'un puits de forage étant 15 prolongé par l'outil de forage. Le système 200 comprend un optimiseur 204 qui peut être exécuté par un processeur pour commander l'outil de forage connecté en appliquant une optimisation stochastique en utilisant des données en temps réel reçues à chaque itération, 206a, 206b et 206c. Chaque itération correspond à une séquence de forage et des séquences de forage se produisent à une pluralité de profondeurs mesurées. 20 L'optimiseur 204 peut être soumis à des contraintes de plage dictées par des contraintes d'ingénierie. Les contraintes de plage peuvent provenir, par exemple, de résonances perturbatrices dans le train de tiges de forage à certaines RPM et qui doivent être évitées. En outre, la vitesse de pénétration de l'outil de forage ne doit pas dépasser celle qui crée la quantité maximale de débris qui peut être retirée du puits de forage par pompage du 25 fluide pendant une durée spécifiée. L'optimiseur 204 produit des valeurs de paramètres réglables qui peuvent être appliquées à l'outil de forage en optimisant un modèle de ROP 212. L'optimiseur 204 et le modèle de ROP 212 sont, dans cet exemple, inclus dans le dispositif informatique 112 de la FIG. 1. De tels paramètres réglables incluent la vitesse du trépan (ici en unités de RPM) 220 et le WOB 222. 30 La FIG. 3 représente un schéma de principe d'un dispositif informatique 112 selon un exemple. Le dispositif informatique 112 inclut un dispositif de traitement 302, un bus 304, une interface de communication 306, un dispositif de mémoire non transitoire 308, un dispositif d'entrée utilisateur 324 et un dispositif d'affichage 326. Dans certains exemples, certains ou tous les composants représentés sur la FIG. 3 peuvent 4 2017-IPM-101593-U1-FR être intégrés dans une structure unique, telle qu'un boîtier unique. Dans d'autres exemples, certains ou tous les composants représentés sur la FIG. 3 peuvent être répartis (par exemple, dans des boîtiers séparés) et en communication les uns avec les autres. 5 Le dispositif de traitement 302 peut exécuter une ou plusieurs opérations pour optimiser les paramètres de commande d'un outil de forage. Le dispositif de traitement 302 peut exécuter des instructions stockées dans le dispositif de mémoire 308 pour effectuer les opérations. Le dispositif de traitement 302 peut inclure un ou plusieurs dispositifs de traitement. Des exemples non limitatifs du dispositif de traitement 10 302 comprennent un réseau de portes programmable par l'utilisateur (« FPGA »), un circuit intégré spécifique à l'application (« ASIC »), un dispositif de microprocesseur, etc. Le dispositif de traitement 302 est couplé de manière communicative au dispositif de mémoire 308 via le bus 304. Le dispositif de mémoire non volatile 308 peut inclure n'importe quel type de dispositif de mémoire qui conserve les informations 15 stockées lorsqu'il est mis hors tension. Des exemples non limitatifs du dispositif de mémoire 308 incluent une mémoire morte programmable électriquement effaçable (« EEPROM »), une mémoire flash, ou tout autre type de mémoire non volatile. Dans certains exemples, au moins une partie du dispositif de mémoire 308 peut inclure un support à partir duquel le dispositif de traitement 302 peut lire des instructions. Un support 20 lisible par ordinateur non transitoire peut inclure des dispositifs de stockage électroniques, optiques, magnétiques ou autres, capables de fournir au dispositif de traitement 302 des instructions lisibles par ordinateur ou un autre code de programme. Des exemples non limitatifs d'un support lisible par ordinateur non transitoire incluent (mais sans s'y limiter) un ou plusieurs disque(s) magnétique(s), une ou plusieurs puce(s) 25 de mémoire, une mémoire morte (ROM), une mémoire vive (« RAM »), un ASIC, un dispositif de traitement configuré, un stockage optique ou tout autre support à partir duquel un dispositif de traitement informatique peut lire des instructions. Les instructions peuvent inclure le traitement d'instructions spécifiques au dispositif générées par un compilateur ou un interpréteur à partir d'un code écrit dans un langage de programmation 30 informatique approprié, y compris, par exemple, C, C ++, C #, etc. Dans l'exemple de la FIG. 3, le dispositif de mémoire 308 inclut des données en temps réel 310. Les données en temps réel 310 peuvent être communiquées au dispositif informatique 112 à partir d'un ou de plusieurs outils ou capteurs de puits positionnés dans un ou plusieurs puits de forage. Le dispositif de mémoire 308 inclut 5 2017-IPM-101593-Ul-FR également un module de conditionnement de données 311 qui peut conditionner ou filtrer les données en temps réel 310 avant que les données en temps réel 310 ne continuent d'être traitées. Le dispositif de mémoire 308 inclut un modèle de génération de données 312. Le modèle de génération de données 312 peut être une application logicielle pour 5 générer des données synthétiques destinées à être utilisées dans l'optimisation des paramètres de commande d'un puits de forage. Les données créées par le modèle de génération de données 312 peuvent être stockées en tant que données synthétiques 314 dans le dispositif de mémoire 308. Le dispositif de mémoire 308 inclut des données combinées 316, qui peuvent être une combinaison des données synthétiques 314 et des 10 données en temps réel 310. Un exemple des données combinées 316 est représenté sous forme de graphique sur la FIG. 7, dans lequel « WOBRPM » est le produit du WOB et des RPM. En continuant avec la FIG. 3, le dispositif de mémoire 308 comprend le modèle de ROP 212, également représenté sur la FIG. 2. Le modèle de ROP 212 peut 15 être une application logicielle permettant d'optimiser une vitesse de pénétration pour une opération de forage. Les données générées à partir du modèle de génération de données 312 peuvent être utilisées pour enseigner le modèle de ROP 212. Dans certains exemples, le modèle de génération de données 312 et le modèle de ROP 212 sont chacun un modèle de réseau neuronal profond avec trois couches cachées et dix-sept 20 noeuds dans chacune des couches choisies. Le modèle de génération de données et le modèle de ROP peuvent, dans d'autres exemples, être linéaires, non linéaires ou un modèle de RGAN. Dans un exemple, un modèle non linéaire peut être utilisé pour l'exemple de données sur la FIG. 5. Dans un autre exemple, le modèle de réseau neuronal profond peut être utilisé pour l'exemple de données sur la FIG. 6. 25 En plus ou en variante, le dispositif de mémoire 308 inclut l'optimiseur 204, également représenté à la FIG. 2. L'optimiseur 204 peut être une application logicielle destinée à effectuer une optimisation bayésienne stochastique d'une fonction d'objectif de ROP construite pour obtenir des valeurs optimales de paramètres réglables tels que le poids sur le trépan (WOB) ou les rotations par minutes (RPM). Les résultats 30 de l'optimiseur peuvent être stockés en tant que valeurs de sortie 322 dans le dispositif de mémoire 308. Les sorties peuvent être appliquées à un outil de forage par le module de commande 340, qui est exécutable par le dispositif de traitement pour guider l'outil de forage. 6 2017-IPM-101593-U1-FR Dans certains exemples, le dispositif informatique 112 inclut une interface de communication 306. L'interface de communication 306 peut représenter un ou plusieurs composant(s) qui facilitent une connexion réseau ou facilitent autrement la communication entre des dispositifs électroniques. Les exemples incluent, mais sans s'y 5 limiter, des interfaces filaires telles que Ethernet, USB, IEEE 1394 et/ou des interfaces sans fil telles que IEEE 802.11, Bluetooth, des interfaces de communication en champ proche (NFC), des interfaces RFID ou des interfaces radio pour l'accès aux réseaux téléphoniques cellulaires (par exemple, émetteur-récepteur/antenne pour accéder à un réseau CDMA, GSM, UMTS ou à un autre réseau de communication mobile). 10 Dans certains exemples, le dispositif informatique 112 inclut un dispositif d'entrée utilisateur 324. Le dispositif d'entrée utilisateur 324 peut représenter un ou plusieurs composant(s) utilisé(s) pour entrer des données. Des exemples du dispositif d'entrée d'utilisateur 324 peuvent inclure un clavier, une souris, un pavé tactile, un bouton ou un affichage à écran tactile, etc. 15 Dans certains exemples, le dispositif informatique 112 comprend un dispositif d'affichage 326. Le dispositif d'affichage 326 peut représenter un ou plusieurs composant(s) utilisé(s) pour afficher des données. Des exemples du dispositif d'affichage 326 peuvent comprendre un affichage à cristaux liquides (LCD), une télévision, un moniteur d'ordinateur, un écran tactile, etc. Dans certains exemples, le dispositif d'entrée 20 utilisateur 324 et le dispositif d'affichage 326 peuvent être un seul et même dispositif, tel qu'un écran tactile. En utilisant des données de terrain en temps réel pour générer des données synthétiques et enseigner le modèle de ROP, et en optimisant les prédictions à partir du modèle de ROP en utilisant des contraintes de plage, les opérations de 25 commande de forage peuvent être améliorées. La FIG. 4 est un exemple d'un organigramme d'un processus 400 pour le guidage automatique en temps réel d'un outil de forage pendant la formation ou l'extension d'un puits de forage en optimisant les prédictions à partir du modèle de ROP décrit à la FIG. 2 et la FIG. 3. Au niveau du bloc 402 du processus 400, le dispositif de traitement 302 génère des données synthétiques 30 314 concernant la vitesse de pénétration, le poids sur le trépan et les rotations par minute en utilisant un modèle de génération de données de réseau non linéaire, linéaire, de RGAN ou neuronal profond. Le modèle de génération de données 312 a la capacité d'utiliser des données en temps réel comme entrées et le modèle est finalement enseigné (acquis). Un exemple de modèle de génération de données de réseau neuronal profond 7 2017-IPM-101593-U1-FR est un modèle à mémoire à court terme (LSTM). Un exemple de modèle non linéaire est un modèle qui prend la forme suivante : ROP = K(WOB * RPM)" K étant une constante. 5 Au bloc 404 du processus 400, les données synthétiques 314 et les données en temps réel 310 sont combinées par le dispositif de traitement 302 pour former des données combinées 316 pour la ROP, le WOB et les RPM. La combinaison des données synthétiques et en temps réel permet une acquisition et une optimisation avec des données plus étendues que ce qui est possible par l'utilisation exclusive de données 10 en temps réel, car il n'est pas toujours possible d'obtenir des données en temps réel sur le domaine variable en un laps de temps raisonnable. Il est possible dans certaines situations que les valeurs optimales n'existent pas dans le domaine des données en temps réel obtenues. Dans un tel cas, les valeurs optimales peuvent être trouvées dans les données synthétiques puisque les données synthétiques incluent des points 15 correspondant à des valeurs variables en dehors du domaine des données en temps réel. La combinaison de données en temps réel avec des données synthétiques garantit que les valeurs optimales seront dans la plage des données disponibles. Au bloc 406 de la FIG. 4, les données générées dans le bloc 404 sont utilisées pour enseigner au modèle de ROP une fonction objective nécessaire à 20 l'optimisation. Le dispositif de traitement 302 enseigne le modèle de ROP 212 en utilisant les données combinées 316 pour l'acquisition. Comme dans le cas du modèle de génération de données, le modèle de ROP 212 peut être non linéaire, linéaire, organisé comme un modèle de RGAN, un modèle de réseau neuronal profond tel qu'un modèle LSTM. Dans certains exemples, un modèle de réseau neuronal profond inclut plusieurs 25 couches cachées et chaque couche cachée inclut une pluralité de noeuds. Dans un exemple, un modèle de réseau neuronal profond avec 3 couches cachées et 17 noeuds dans chacune de ces couches est utilisé. Toujours en référence à la FIG. 4, au bloc 408, le dispositif de traitement 302 optimise de manière stochastique le modèle de ROP entraîné pour projeter une 30 valeur de ROP pour une séquence de forage en profondeur. Dans un exemple, l'optimisation bayésienne est utilisée. Une fonction d'objectif de ROP est construite par le dispositif de traitement 302 et est utilisée au bloc 409 pour produire des valeurs optimales du WOP et des RPM correspondant à la ROP projetée. Au bloc 410, l'outil de forage 114 est commandé par le dispositif de traitement 302 pour obtenir la valeur 8 2017-IPM-101593-U1-FR projetée de la ROP en influençant les RPM et le WOB. Si le puits de forage est encore en cours de formation au bloc 412 et qu'une autre séquence de forage est nécessaire pour une profondeur supplémentaire, le traitement revient au bloc 402 et le processus décrit ci-dessus est répété. En cas contraire, le processus 400 poursuit ses opérations 5 de forage, d'achèvement ou de production au niveau du bloc 414. La FIG. 5 est un exemple de graphique 500 comparant les valeurs réelles et prédites de la vitesse de pénétration en utilisant un modèle de ROP non linéaire selon certains aspects. Les valeurs réelles sont indiquées par la ligne 502 et les valeurs prédites sont indiquées par la ligne 504. 10 La FIG. 6 est un exemple de graphique 600 comparant les valeurs réelles et prédites de la vitesse de pénétration en utilisant un modèle de réseau neuronal profond avec trois couches cachées et 17 noeuds dans chacune des couches. Dans cet exemple, un taux d'apprentissage de 0,0002 et un optimiseur d'impulsion ont été choisis. Les valeurs prédites et réelles du modèle sont montrées ci-dessous, mais sont presque 15 indiscernables à l'exception de la zone comprise entre la séquence 5000 et la séquence 6000. Dans cette zone, les valeurs projetées les plus élevées sont supérieures aux valeurs réelles d'un certain écart 602. La FIG. 7 est un tableau 700 illustrant des exemples de données combinées selon certains aspects. Les exemples de données synthétiques 702 et les 20 exemples de données en temps réel 704 sont combinés comme décrits ci-dessus pour enseigner le modèle non linéaire abordé. WOBRPM est le produit de WOB * RPM. Selon certains aspects, des systèmes, des dispositifs et des procédés d'optimisation de ROP pour commander un outil de forage sont fournis selon un ou plusieurs des exemples suivants. Tel qu'utilisée ci-dessous, toute référence à une série 25 d'exemples doit être comprise comme une référence à chacun de ces exemples de façon disjonctive (par exemple, les « exemples 1-4 » doivent être compris comme « les exemples 1, 2, 3 ou 4 »). Exemple n°1 : Un système comprend un outil de forage et un dispositif informatique en communication avec l'outil de forage. Le dispositif informatique inclut un 30 dispositif de mémoire non transitoire comprenant des instructions qui comprennent un modèle de génération de données exécutable par le dispositif informatique pour générer des données synthétiques sur la vitesse de pénétration, le poids sur le trépan et les rotations par minute par l'utilisation de données en temps réel associées à l'outil de forage, et pour combiner les données synthétiques avec les données en temps réel pour 9 2017-IPM-101593-U1-FR former des données combinées. Les instructions incluent également un modèle de vitesse de pénétration qui peut être enseigné par l'utilisation de données combinées et qui est exécutable par le dispositif informatique pour utiliser une optimisation stochastique afin de projeter une valeur de vitesse de pénétration par séquence de forage en utilisant 5 des contraintes de plage de valeurs, et pour projeter des valeurs correspondantes de poids sur le trépan et de rotations par minute. Les instructions incluent également un module de commande qui est exécutable par le dispositif informatique pour guider l'outil de forage par l'utilisation de valeurs correspondantes d'au moins un élément parmi le poids sur le trépan et les rotations par minute. 10 Exemple n°2 : Système selon l'exemple 1, dans lequel les données synthétiques incluent des points en dehors d'un domaine des données en temps réel. Exemple n°3 : Système selon le ou les exemple(s) 1 ou 2, dans lequel au moins un du modèle de génération de données ou du modèle de vitesse de pénétration comprend un modèle linéaire ou un modèle non linéaire. 15 Exemple n°4 : Système selon le ou les exemple(s) 1 à 3, dans lequel au moins un élément parmi le modèle de génération de données ou le modèle de vitesse de pénétration comprend un réseau contradictoire génératif récurrent (RGAN). Exemple n°5 : Système selon le ou les exemple(s) 1 à 4, dans lequel au moins un du modèle de génération de données ou du modèle de vitesse de 20 pénétration comprend un modèle de réseau neuronal profond incluant une pluralité de couches cachées, chaque couche cachée comprenant une pluralité de noeuds. Exemple n°6 : Système selon le ou les exemple(s) 1 à 5, dans lequel le modèle de réseau neuronal profond inclut 17 couches cachées, chacune comprenant 3 noeuds. 25 Exemple n°7 : Système selon le ou les exemple(s) 1 à 6, dans lequel l'optimisation stochastique comprend une optimisation bayésienne et dans lequel l'outil de forage est guidé en commandant l'outil de forage pour obtenir la valeur de la vitesse de pénétration en influençant les valeurs correspondantes du poids sur le trépan et des rotations par minute. 30 Exemple n°8 : Procédé d'actionnement d'un outil de forage, le procédé inclut la génération des données synthétiques sur la vitesse de pénétration, le poids sur le trépan et les rotations par minute en utilisant des données en temps réel associées à l'outil de forage, et la combinaison des données synthétiques avec les données en temps réel pour former des données combinées. Le procédé consiste également à enseigner 10 2017-IPM-101593-U1-FR un modèle de vitesse de pénétration utilisant les données combinées pour produire un modèle de vitesse de pénétration acquis, projetant une valeur de vitesse de pénétration par séquence de forage en utilisant une optimisation stochastique du modèle de vitesse de pénétration acquis soumis à des contraintes de plage de valeurs, projetant les valeurs 5 correspondantes du poids sur le trépan et des rotations par minute en utilisant le modèle de vitesse de pénétration acquis, et guidant l'outil de forage en utilisant les valeurs correspondantes d'au moins un du poids sur le trépan ou des rotations par minute. Exemple n°9 : Procédé selon l'exemple 8, dans lequel les données synthétiques incluent des points en dehors d'un domaine des données en temps réel. 10 Exemple n°10: Procédé selon le ou les exemple(s) 8 ou 9, dans lequel le modèle de vitesse de pénétration acquis comprend un modèle linéaire ou un modèle non linéaire. Exemple n°11 : Procédé selon le ou les exemple(s) 8 à 10, dans lequel le modèle de vitesse de pénétration acquis comprend un réseau contradictoire génératif 15 récurrent (RGAN). Exemple n°12: Procédé selon le ou les exemple(s) 8 à 11, dans lequel le modèle de vitesse de pénétration acquis comprend un modèle de réseau neuronal profond incluant une pluralité de couches cachées, chaque couche cachée comprenant une pluralité de noeuds. 20 Exemple n°13: Procédé selon le ou les exemple(s) 8 à 12, dans lequel le modèle de réseau neuronal profond inclut 17 couches cachées, chacune comprenant 3 noeuds. Exemple n°14: Procédé selon le ou les exemple(s) 8 à 13, dans lequel l'optimisation stochastique comprend une optimisation bayésienne et dans lequel l'outil 25 de forage est guidé en commandant l'outil de forage pour obtenir la valeur de la vitesse de pénétration en influençant les valeurs correspondantes du poids sur le trépan et des rotations par minute. Exemple n°15: Procédé selon le ou les exemple(s) 8 à 14, comprenant en outre la répétition de l'enseignement du modèle de la vitesse de pénétration, la 30 projection de la valeur de la vitesse de pénétration par séquence de forage et la projection des valeurs correspondantes du poids sur le trépan et des rotations par minute pour chacune des profondeurs mesurées d'une pluralité de profondeurs mesurées. 11 2017-IPM-101593-U1-FR Exemple n°16 : Support non transitoire lisible par ordinateur qui inclut des instructions qui sont exécutables par un dispositif de traitement pour amener le dispositif de traitement à exécuter le procédé selon le ou les exemple(s) 8 à 15. La description précédente de certains exemples, y compris des 5 exemples illustrés, a été présentée uniquement à des fins d'illustration et de description et n'est pas destinée à être exhaustive ou à limiter l'invention aux formes précises décrites. L'expert en la matière identifiera de nombreuses modifications, adaptations et utilisations de celles-ci sans sortir du cadre de l'invention. REVENDICATIONS1. Système comprenant : un outil de forage ; et un dispositif informatique en communication avec l'outil de forage, le dispositif informatique incluant un dispositif de mémoire non transitoire comprenant des instructions qui incluent : un modèle de génération de données exécutable par le dispositif informatique pour générer des données synthétiques sur la vitesse de pénétration, le poids sur le trépan et les rotations par minute en utilisant des données en temps réel associées à l'outil de forage, et pour combiner les données synthétiques avec les données en temps réel pour former des données combinées ; un modèle de vitesse de pénétration qui est enseignable en utilisant les données combinées et qui est exécutable par le dispositif informatique pour utiliser une optimisation stochastique pour projeter une valeur pour la vitesse de pénétration par séquence de forage en utilisant des contraintes de plage de valeurs et pour projeter des valeurs correspondantes de poids sur le trépan et de rotations par minute ; et un module de commande qui est exécutable par le dispositif informatique pour guider l'outil de forage en utilisant des valeurs correspondantes d'au moins un du poids sur le trépan ou des rotations par minute. 2. Système selon la revendication 1, dans lequel les données synthétiques incluent des points en dehors d'un domaine des données en temps réel. 3. Système selon la revendication 1, dans lequel au moins un du modèle de génération de données ou du modèle de vitesse de pénétration comprend un modèle linéaire ou un modèle non linéaire. 4. Système selon la revendication 1, dans lequel au moins un du 30 modèle de génération de données ou du modèle de vitesse de pénétration comprend un réseau contradictoire génératif récurrent (RGAN). 5. Système selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel au moins un du modèle de génération de données ou du modèle de vitesse de 13 2017-IPM-101593-Ul-FR pénétration comprend un modèle de réseau neuronal profond incluant une pluralité de couches cachées, chaque couche cachée comprenant une pluralité de noeuds. 6. Système selon la revendication 5, dans lequel le modèle de 5 réseau neuronal profond inclut 17 couches cachées, chacune comprenant 3 noeuds. 7. Système selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel l'optimisation stochastique comprend une optimisation bayésienne et dans lequel l'outil de forage est guidé en commandant l'outil de forage pour obtenir la valeur de la 10 vitesse de pénétration en influençant les valeurs correspondantes du poids sur le trépan et des rotations par minute. 8. Procédé d'actionnement d'un outil de forage, le procédé comprenant : 15 la génération de données synthétiques sur la vitesse de pénétration, le poids sur le trépan et les rotations par minute en utilisant des données en temps réel associées à l'outil de forage ; la combinaison de données synthétiques avec les données en temps réel pour former des données combinées ; 20 l'enseignement d'un modèle de vitesse de pénétration en utilisant les données combinées pour produire un modèle de vitesse de pénétration acquis ; la projection d'une valeur de vitesse de pénétration par séquence de forage en utilisant l'optimisation stochastique du modèle de vitesse de pénétration acquis soumis à des contraintes de plage de valeurs ; 25 la projection de valeurs correspondantes de poids sur le trépan et de rotations par minute en utilisant le modèle de vitesse de pénétration acquis ; et le guidage de l'outil de forage en utilisant les valeurs correspondantes d'au moins un du poids sur le trépan et des rotations par minute. 9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel les données synthétiques incluent des points en dehors d'un domaine des données en temps réel. 10. Procédé selon la revendication 8, dans lequel le modèle de vitesse de pénétration acquis comprend un modèle linéaire ou un modèle non linéaire. 14 2017-IPM-101593-U1-FR 11. Procédé selon la revendication 8, dans lequel le modèle de vitesse de pénétration acquis comprend un réseau contradictoire génératif récurrent (RGAN). 5 12. Procédé selon la revendication 8, dans lequel le modèle de vitesse de pénétration acquis comprend un modèle de réseau neuronal profond incluant une pluralité de couches cachées, chaque couche cachée comprenant une pluralité de noeuds. 10 13. Procédé selon l'une quelconque des revendications 8 à 12, dans lequel l'optimisation stochastique comprend une optimisation bayésienne et dans lequel l'outil de forage est guidé en commandant l'outil de forage pour obtenir la valeur de la vitesse de pénétration en influençant les valeurs correspondantes du poids sur le trépan 15 et des rotations par minute. 14. Procédé selon l'une quelconque des revendications 8 à 12, comprenant en outre la répétition de l'enseignement du modèle de vitesse de pénétration, la projection de la valeur de la vitesse de pénétration par séquence de forage et la 20 projection des valeurs correspondantes du poids sur le trépan et des rotations par minute pour chacune des profondeurs mesurées d'une pluralité de profondeurs mesurées. 15. Support lisible par ordinateur non transitoire qui inclut des instructions qui sont exécutables par un dispositif de traitement pour amener le dispositif 25 de traitement à exécuter le procédé selon l'une quelconque des revendications 8 à 12. 15