Brevet FR3081078A1 — publié le 20191115

Description Titre de l'invention : PROCÉDÉ DE GÉNÉRATION DE CARTES DE PROBABILITÉ PRÉDICTIVES D'ÉLÉMENTS DE RÉSEAUX D'HYDROCARBURES CONTEXTE [0001] L'invention concerne généralement la génération de cartes de probabilité. Plus spéci- fiquement, l'invention concerne un procédé permettant de générer des cartes de probabilité prédictives illustrant la présence potentielle d'éléments de réseaux d'hydrocarbures à un emplacement géographique à partir de modèles de systèmes terrestres. [0002] Lors de la prospection d'hydrocarbures dans les bassins de zones ou de régions pionnières, il est important de pouvoir prédire avec un certain degré de fiabilité la présence et la qualité des éléments de réseaux d'hydrocarbures. Traditionnellement, les modèles de systèmes terrestres sont utilisés pour faciliter ces prévisions en générant des prévisions catégoriques de type « oui » ou « non » concernant la présence d'éléments de réseaux d'hydrocarbures. En d'autres termes, la solution apportée par ces procédés revient à donner comme instruction à l'opérateur de « forer à cet endroit » afin d'atteindre des roches-mères. Ces procédés traditionnels omettent souvent de prendre en compte les incertitudes liées aux données entrées dans le modèle et aux simulations des systèmes terrestres. Puisque ces procédés ne tiennent pas compte de ces incertitudes, les prévisions formulées fournissent à l'opérateur un degré de précision fictif. De plus, les prévisions catégoriques de type « oui » ou « non » ne sont pas compatibles avec le degré de précision permis par la technique de modélisation. Brève description des dessins [0003] Des modes de réalisation illustratifs de la présente invention sont décrits en détail ci- dessous en référence aux dessins joints, qui sont incorporés ici à titre de référence, et dans lesquels : [0004] [fig.1] est le logigramme d'un procédé de génération d'une carte de probabilité finale, selon un mode de réalisation de l'invention ; [0005] [fig.2] est un logigramme présentant des exemples de paramètres utilisés pour prédire une caractéristique d'intérêt, selon un mode de réalisation de l'invention ; [0006] [fig.3] est un tableau représentant des intervalles formés à partir d'un exemple de paramètre utilisé dans le procédé de [FIG. 1], selon un mode de réalisation de l'invention ; [0007] [fig.4] est une représentation graphique illustrant la pondération, en fonction des pa- ramètres, des cartes de probabilité initiales afin de générer une carte de probabilité 2 simulée, selon un mode de réalisation de l'invention ; et [0008] [fig.5] est une représentation graphique illustrant une combinaison de cartes de pro- babilité simulées afin de générer une carte de probabilité finale, selon un mode de réalisation de l'invention. [0009] Les figures illustrées ne sont présentées qu'à titre d'exemples ; elles n'ont pas pour objet d'imposer de restriction explicite ou implicite quant à l'environnement, l'architecture, la conception ou le processus dans lesquels différents modes de réalisation peuvent être mis en oeuvre. Description des modes de réalisation [0010] Dans la description détaillée suivante des modes de réalisation illustratifs, il est fait référence aux dessins joints, qui font partie intégrante des présentes. Ces modes de réalisation sont décrits de manière suffisamment détaillée pour permettre à l'homme du métier de mettre en pratique l'objet décrit, étant entendu que d'autres modes de réalisation peuvent être utilisés et que des modifications structurelles, mécaniques, électriques et chimiques logiques peuvent être apportées sans s'écarter de l'esprit ni de la portée de l'invention. Afin d'éviter des détails superflus pour permettre à l'homme du métier de mettre en pratique les modes de réalisation décrits ici, la description peut omettre certaines informations connues de l'homme du métier. La description détaillée suivante ne doit donc pas être envisagée de manière restrictive, la portée des modes de réalisation illustratifs étant définie uniquement par les revendications jointes. [0011] Sauf indication contraire expresse du contexte, telles qu'employées ici, les formes au singulier « un », « une » et « le » ou « la » sont destinées à inclure également les formes au pluriel. On comprendra en outre que les termes « comprennent » et/ou « comprenant », lorsqu'ils sont employés dans la présente description et/ou les revendications, indiquent la présence de caractéristiques, d'étapes, d'opérations, d'éléments et/ou de composantes présentés, mais n'excluent pas la présence ou l'ajout d'un(e) ou de plusieurs autres caractéristiques, étapes, opérations, éléments, composantes et/ou ensembles de ceux-ci. De plus, les étapes et les composantes décrites dans les modes de réalisation et les figures sont purement illustratives et n'impliquent pas que la présence d'une étape ou d'une composante donnée soit requise aux fins d'un mode de réalisation revendiqué. [0012] La présente invention concerne des cartes de probabilité, et en particulier des procédés de génération de cartes de probabilité prédictives d'éléments de réseaux d'hydrocarbures. La présente invention concerne des procédés améliorés de génération et d'affichage des cartes prédictives. Dans certains modes de réalisation, les cartes de probabilité prédictives représentent graphiquement la probabilité d'observer une caractéristique d'intérêt à des emplacements géographiques illustrés. Divers paramètres sont 3 utilisés pour générer les cartes de probabilité prédictives ainsi obtenues. Les procédés décrits ici peuvent être appropriés pour prédire la présence d'une caractéristique d'intérêt dans le domaine de la prospection d'hydrocarbures. On comprendra cependant que les procédés décrits ici s'appliquent également aux prévisions relatives à la présence de caractéristiques géologiques à des fins non liées à la prospection d'hydrocarbures. [0013] Tel qu'employé ici, le terme « caractéristique d'intérêt » désigne une caractéristique susceptible d'influer sur la présence d'hydrocarbures exploitables. La caractéristique d'intérêt peut être une roche-mère, une roche susceptible de recouvrir un piège pétrolifère (roche-couverture), la présence d'un réservoir d'hydrocarbures ou d'autres caractéristiques susceptibles d'influer sur la probabilité de trouver des hydrocarbures dans une zone géographique donnée. [0014] En se référant à [fig.1], celle-ci est le logigramme d'un procédé 100 permettant de générer une carte de probabilité finale indiquant graphiquement la distribution probable d'une caractéristique d'intérêt pour la prospection d'hydrocarbures. Initialement, au bloc 102, les paramètres modélisés et les données d'entrée du modèle sont définis pour la caractéristique d'intérêt pour laquelle on souhaite générer une carte de probabilité. Les paramètres modélisés et les données d'entrée du modèle peuvent être collectivement appelés « paramètres modélisés ». [0015] Les paramètres modélisés peuvent varier en fonction de la caractéristique d'intérêt spécifique à représenter dans la carte de probabilité finale. Une caractéristique d'intérêt peut être prédite au moyen d'un ensemble de paramètres modélisés, tels que les températures moyennes annuelles, le sens et la force des courants océaniques, la pluviométrie moyenne annuelle, la température moyenne du mois le plus froid, la température moyenne du mois le plus chaud, la profondeur de l'eau, l'apport sédimentaire annuel moyen, le nombre de saisons avec remontée d'eaux profondes et les teneurs moyennes de l'eau en oxygène, ou toute combinaison de ceux-ci, à un emplacement géographique. Les prévisions des caractéristiques d'intérêt peuvent s'appuyer sur un petit nombre de paramètres modélisés (quatre, par ex.), ou sur douze ou treize paramètres modélisés, voire plus. Les paramètres du modèle peuvent être prescrits ou déterminés par le biais d'un apprentissage automatique ou d'une analyse en composantes principales. En outre, les caractéristiques d'intérêt peuvent inclure la présence de dépôts éoliens, d'évaporites, de charbons, de karst, de pergélisol, la conservation des matières organiques, la productivité marine, la présence de roches-mères marines, de carbonates tropicaux ou toute autre caractéristique pouvant présenter un intérêt pour la prospection d'hydrocarbures. [0016] Au bloc 104, les valeurs des paramètres modélisés peuvent être classées en in- tervalles de données. Les intervalles de données peuvent chacun représenter une plage 4 de valeurs du paramètre modélisé associée à une probabilité de présence de la caractéristique d'intérêt. Les valeurs de probabilité peuvent être affectées aux différents intervalles de données au bloc 106. Les valeurs de probabilité peuvent être une représentation numérique de la probabilité d'observer une caractéristique d'intérêt à un emplacement géographique en fonction de la valeur du paramètre modélisé. Par exemple, une température moyenne modélisée comprise entre 20 °C et 22 °C au cours d'une période de référence (le début du Jurassique, par ex.) peut indiquer que la présence d'une caractéristique d'intérêt dans une zone géographique est probable (probabilité d'environ 75 %, par ex.), tandis qu'une température moyenne modélisée supérieure à 22 °C au cours de la période de référence peut indiquer que la présence d'une caractéristique d'intérêt dans une zone géographique est hautement probable (probabilité proche de 100 %, par ex.). Chaque paramètre modélisé peut inclure plusieurs intervalles de données. Dans un mode de réalisation, les intervalles de données peuvent inclure un intervalle de données « hautement probable » (probabilité d'environ 100 %, par ex.), un intervalle de données « probable » (probabilité d'environ 75 %, par ex.), un intervalle de données « possible » (probabilité d'environ 50 %, par ex.), un intervalle de données « improbable » (probabilité d'environ 25 %, par ex.) et un intervalle de données « hautement improbable » (probabilité d'environ 0 %, par ex.). Les intervalles de données peuvent être déterminés en fonction de points de données connus, ou par le biais d'un apprentissage automatique ou d'une analyse en composantes principales. [0017] De la même manière qu'avec les intervalles de données, une valeur « d'exclusion » peut également être définie au bloc 108. Autrement dit, un paramètre modélisé peut présenter une plage de valeurs donnée, pour laquelle la présence de la caractéristique d'intérêt est tout simplement exclue. Par exemple, dans un mode de réalisation, une température moyenne modélisée supérieure à 30 °C pendant une période donnée, à un emplacement géographique donné, peut avoir pour conséquence qu'il ne sera pas possible d'observer une caractéristique d'intérêt à cet emplacement géographique. La valeur d'exclusion d'un paramètre peut également être établie à l'aide de points de données connus, ou par apprentissage automatique ou analyse en composantes principales. [0018] À l'aide des valeurs du paramètre modélisé et des intervalles de données auxquels ont été affectées les valeurs du paramètre modélisé, on génère au bloc 110 une carte de probabilité initiale pour chaque paramètre modélisé. Par exemple, la carte de probabilité initiale peut indiquer les emplacements géographiques correspondant à chaque intervalle de données auquel ont été affectées les valeurs du paramètre. Dans un mode de réalisation comprenant cinq intervalles de données et une valeur d'exclusion, la carte de probabilité initiale peut comprendre six nuances différentes, pour indiquer les emplacements géographiques correspondant à chaque intervalle de données et à la valeur d'exclusion du paramètre modélisé. En variante, la carte de probabilité peut être affichée au moyen d'une gradation continue, sans intervalles de données. [0019] Une fois que les cartes de probabilité initiales ont été générées pour chaque paramètre modélisé, des facteurs de pondération en fonction des paramètres sont appliqués au bloc 112 à chacune des cartes de probabilité initiales. Le facteur de pondération prend en compte les paramètres susceptibles d'influer plus fortement que les autres sur la probabilité d'observer la caractéristique d'intérêt. Les facteurs de pondération peuvent être prescrits ou déterminés par le biais d'un apprentissage automatique ou d'une analyse en composantes principales. [0020] Au bloc 114, les cartes de probabilité pondérées de chaque paramètre sont combinées et normalisées pour générer une carte de probabilité simulée. La carte de probabilité simulée représente graphiquement la probabilité d'observer une caractéristique d'intérêt en fonction de tous les paramètres modélisés. Tout comme la carte de probabilité initiale, la carte de probabilité simulée peut également contenir un certain nombre de nuances de couleurs, qui correspondent aux intervalles de données et aux valeurs d'exclusion définis aux blocs 106 et 108, respectivement. [0021] Au bloc 116, d'autres modèles de sensibilité sont exécutés pour générer des cartes de probabilité simulées supplémentaires. Les autres modèles de sensibilité peuvent être identiques aux blocs 102 à 114, mais peuvent prendre en compte des écarts de sensibilité tels que des taux variables de dioxyde de carbone atmosphérique. D'autres incertitudes peuvent également être modélisées, telles que le rayonnement solaire, la configuration orbitale, la paléobathymétrie et l'apport sédimentaire. [0022] Au bloc 118, des facteurs de pondération peuvent être attribués à chacune des cartes de probabilité simulées générées au bloc 116. Les facteurs de pondération peuvent être prescrits ou affectés par le biais d'un apprentissage automatique ou d'une analyse en composantes principales. À titre d'exemple, certaines cartes de probabilité simulées peuvent être connues comme étant plus précises que d'autres, en fonction des données effectivement observées en présence de la caractéristique d'intérêt. En conséquence, l'influence de ces cartes de probabilité à degré de précision accru sur une carte de probabilité finale peut être supérieure. [0023] Au bloc 120, les cartes de probabilité simulées pondérées sont combinées pour générer une carte de probabilité finale. La carte de probabilité finale indique la probabilité d'observer une caractéristique d'intérêt à un emplacement géographique en fonction de chacune des simulations effectuées pour les ensembles de paramètres modélisés. En raison des mouvements tectoniques qui ont eu lieu depuis la période de référence à laquelle se rapportent les paramètres modélisés, les emplacements sur la carte de probabilité finale peuvent être mis en correspondance avec les emplacements géographiques actuels au bloc 122. Par exemple, dans un modèle prenant pour période 6 de référence le Jurassique - époque à laquelle l'océan Atlantique n'existait pas - les emplacements seraient reportés sur une carte actuelle incluant l'océan Atlantique. Ce type de mise en correspondance peut être utilisé de nos jours par souci de commodité dans la prospection d'hydrocarbures. [0024] [fig.2] est un logigramme 200 illustrant des paramètres modélisés 204 à 212 utilisés pour prédire un emplacement d'une caractéristique d'intérêt 202. Les paramètres modélisés 204 à 212 peuvent être un ensemble de conditions environnementales historiques observées à un emplacement géographique. Dans un mode de réalisation, une caractéristique d'intérêt peut être prédite en fonction de trois ou quatre paramètres modélisés 204 à 212, tandis que dans d'autres modes de réalisation, une caractéristique d'intérêt peut être prédite en fonction de douze paramètres modélisés 204 à 212, voire plus. Comme indiqué dans l'illustration, la caractéristique d'intérêt 202 peut être la présence de roches-mères. Les valeurs du paramètre modélisé 204 indiquant une profondeur d'eau, du paramètre modélisé 206 indiquant une profondeur de couche de mélange, du paramètre modélisé 208 indiquant une vitesse verticale, du paramètre modélisé 210 indiquant une concentration d'oxygène et du paramètre modélisé 212 indiquant une contrainte de cisaillement au niveau du lit peuvent toutes être utilisées pour prédire la présence d'une caractéristique d'intérêt 202, à savoir la présence d'une roche-mère. Les paramètres modélisés 204 à 212 pour la caractéristique d'intérêt 202 peuvent être identifiés au bloc 102 du procédé 100 pour générer une carte de probabilité finale indiquant une distribution probable de la caractéristique d'intérêt 202. [0025] En se référant à présent à [fig.3], celle-ci est un tableau 300 représentant les in- tervalles de données définis pour un exemple de paramètre modélisé utilisé dans le procédé 100. Une colonne 302 relative aux intervalles de données indique les plages de valeurs d'un exemple de paramètre modélisé. Comme indiqué dans l'illustration, les intervalles de données définis pour l'exemple de paramètre modélisé comprennent les plages inférieures à 20, de 20 à 22, de 22 à 24, de 24 à 26, supérieures à 26 et supérieures à 30. Ces valeurs peuvent représenter une valeur de température ou toute autre mesure de paramètre modélisé utilisable. Une colonne 304 relative aux impacts indique la probabilité de la présence d'une caractéristique d'intérêt dans les intervalles de données de la colonne 302 relative aux intervalles de données. Comme indiqué dans l'illustration, la colonne 304 relative aux impacts comprend les probabilités suivantes : « hautement probable », « probable », « possible », « improbable », « hautement improbable » et « impossible ». [0026] Chacun des impacts de la colonne 304 relative aux impacts peut se voir attribuer des valeurs de probabilité dans une colonne 306 relative aux valeurs appliquées. La valeur de probabilité appliquée dans la colonne 306 relative aux valeurs appliquées peut être une représentation numérique d'un pourcentage de probabilité de la présence de la ca- 7 ractéristique d'intérêt et des plages spécifiées pour les intervalles de données présentés dans la colonne 302 relative aux intervalles de données. Comme indiqué dans l'illustration, les valeurs peuvent se situer dans la plage allant de 0 à 1, 0 représentant une probabilité hautement improbable (probabilité d'environ 0 %, par ex.) et 1 une probabilité hautement probable (probabilité d'environ 100 %, par ex.). Des valeurs intermédiaires peuvent également être utilisées pour les intervalles de données « probable », « possible » et « improbable » (par ex., 0,75, 0,5 et 0,25, respectivement). [0027] Dans certains modes de réalisation, un intervalle de données « impossible » peut être défini. Comme indiqué dans l'illustration, l'intervalle de données « impossible » est atteint lorsque la valeur de l'exemple de paramètre est supérieure à 30. Dans ce cas, cette plage de valeurs indique qu'une caractéristique d'intérêt ne sera jamais observée lorsque les valeurs du paramètre modélisé se situent dans l'intervalle de données « impossible ». La valeur appliquée dans la colonne 306 relative aux valeurs appliquées est indiquée comme « valeur d'exclusion », ce qui correspond à une probabilité nulle de la caractéristique d'intérêt dans la carte de probabilité finale. Cela diffère de l'intervalle de données « hautement improbable » en ce que l'intervalle de données « impossible » exclut la possibilité que la caractéristique d'intérêt soit observée dans une zone géographique, indépendamment de ce que peuvent indiquer les autres paramètres modélisés. En revanche, un emplacement géographique avec une valeur de paramètre dans l'intervalle de données « hautement improbable » peut toujours inclure une caractéristique d'intérêt lorsque les autres paramètres indiquent une probabilité élevée de présence de la caractéristique d'intérêt dans la zone géographique. La colonne 302 relative aux intervalles de données, la colonne 304 relative aux impacts et la colonne 306 relative aux valeurs appliquées peuvent toutes être définies aux blocs 104 à 108 du procédé 100 décrit ci-dessus en référence à [fig.1]. La définition des valeurs associées au tableau 300 peut résulter d'informations collectées à partir d'emplacements connus, d'un apprentissage automatique et/ou d'une analyse en composantes principales. [0028] [fig.4] est une représentation graphique 400 illustrant la pondération, en fonction des paramètres, des cartes de probabilité initiales 402A à 402G afin de générer une carte de probabilité simulée 404. Comme expliqué en détail ci-dessus par référence à [FIG. 1], les valeurs pondérées des paramètres permettent de générer les cartes de probabilité initiales 402A à 402G. Comme indiqué dans l'illustration, chacune des cartes de probabilité initiales 402A à 402G est pondérée davantage en fonction de l'impact de chaque paramètre modélisé sur la probabilité d'observer la caractéristique d'intérêt. À titre d'exemple, la température peut jouer un rôle plus important que la profondeur de l'eau dans un mode de réalisation. En conséquence, la carte de probabilité initiale 402E peut représenter la température et inclure une valeur de pondération de 4, tandis que la 8 carte de probabilité initiale 402C peut représenter la profondeur d'eau et inclure une valeur de pondération de 1. [0029] Les cartes de probabilité initiales 402A à 402G sont pondérées, combinées et nor- malisées pour générer la carte de probabilité simulée 404. La carte de probabilité simulée 404 représente graphiquement une probabilité d'observer une caractéristique d'intérêt, en fonction des paramètres modélisés utilisés pour générer les cartes de probabilité initiales 402A à 402G. Bien que sept paramètres modélisés soient utilisés pour générer les cartes de probabilité initiales 402A à 402G et la carte de probabilité simulée 404, plus ou moins de paramètres modélisés peuvent également être utilisés pour générer la carte de probabilité simulée 404 sans sortir de la portée de la présente invention. La carte de probabilité simulée peut être affichée pour une représentation précise de la Terre à une période donnée, telle que le début du Jurassique, ou d'autres modes de réalisation peuvent désagencer/réagencer la carte de probabilité simulée 404 en une représentation géographique actuelle de la Terre. [0030] Dans un mode de réalisation, une caractéristique d'intérêt peut être influencée par des ensembles de paramètres qui exercent chacun un contrôle mutuellement exclusif sur la prévision de la caractéristique d'intérêt. Par exemple, dans la prévision de la distribution des roches-mères, la productivité biologique, la conservation des matières organiques et la dilution des matières organiques par des sédiments non organiques exercent chacune un contrôle mutuellement exclusif sur la prévision. En conséquence, tous les paramètres modélisés qui ont un effet sur la productivité biologique sont considérés séparément des autres paramètres modélisés qui ont un effet sur la conservation des matières organiques ou sur la dilution des matières organiques par des sédiments non organiques. Une pondération supplémentaire peut ensuite être appliquée à chacun des ensembles (productivité biologique, conservation des matières organiques et dilution des matières organiques) en fonction des ensembles plus ou moins susceptibles d'avoir un effet sur la caractéristique d'intérêt. La pondération supplémentaire peut être prescrite ou déterminée par apprentissage automatique ou analyse en composantes principales. [0031] Si l'on se réfère à présent à [fig.5], celle-ci est une représentation graphique 500 illustrant une combinaison de cartes de probabilité simulées 404A à 404C, utilisée pour générer une carte de probabilité finale 502. Comme expliqué ci-dessus par référence au bloc 116 du procédé 100, plusieurs simulations peuvent être exécutées pour générer plusieurs cartes de probabilité simulées 404A à 404C tenant compte des écarts de sensibilité du modèle. Par exemple, les cartes de probabilité simulées 404A à 404C peuvent chacune représenter la probabilité d'observer une caractéristique d'intérêt lorsque différents taux de dioxyde de carbone atmosphérique sont pris en compte pendant la période de référence à laquelle se rapportent les paramètres modélisés. 9 D'autres incertitudes peuvent également être modélisées pour générer les différentes cartes de probabilité simulées 404A à 404C. [0032] Une fois que les cartes de probabilité simulées 404A à 404C ont été générées, celles- ci peuvent être pondérées en fonction d'une probabilité que les conditions relatives à une simulation spécifique soient observées au cours de la période de référence. Par exemple, une simulation intégrant un taux de dioxyde de carbone atmosphérique plus élevé que celui d'une simulation intégrant les taux de dioxyde de carbone actuels peut peser davantage lors de la combinaison des cartes de probabilité simulées 404A à 404C. Les coefficients de pondération peuvent être basés sur des données connues, sur un apprentissage automatique ou sur une analyse en composantes principales. En combinant les cartes de probabilité simulées pondérées 404A à 404C, la carte de probabilité finale 502 représente graphiquement la probabilité d'observer une caractéristique d'intérêt donnée à un emplacement géographique. [0033] Puisque la période de référence utilisée pour modéliser les paramètres modélisés peut inclure une géographie différente de la géographie actuelle, les probabilités illustrées sur la carte de probabilité finale 502 peuvent être rattachées à la géographie actuelle dans une carte de probabilité basée sur la géographie actuelle 504. La carte de probabilité basée sur la géographie actuelle 504 permet de mettre en oeuvre directement le procédé 100 décrit ci-dessus dans les flux de travail de prospection existants. En outre, la carte de probabilité basée sur la géographie actuelle 504 représente graphiquement la probabilité d'observer une caractéristique d'intérêt facile à interpréter par une équipe de prospection entière, et non uniquement une poignée d'experts. [0034] Les exemples de méthodologies décrits ici peuvent être mis en oeuvre par un système comprenant un circuit de traitement ou un produit de programme informatique comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par au moins un processeur, amènent le processeur à exécuter l'une quelconque des méthodologies décrites ici. [0035] Les modes de réalisation décrits ci-dessus ont été présentés à des fins d'illustration et pour permettre à l'homme du métier de mettre en pratique l'invention, mais celle-ci n'est pas destinée à être exhaustive ou limitée aux formes décrites. De nombreuses modifications et variations non substantielles apparaîtront à l'homme du métier sans sortir du cadre ni de l'esprit de l'invention. Par exemple, bien que les logigrammes décrivent des processus en série, certain(e)s des étapes/processus peuvent être exécuté(e)s en parallèle ou hors séquence, ou combiné(e)s en un(e) seul(e) étape/processus. La portée des revendications est destinée à couvrir généralement les modes de réalisation décrits et toute modification de ce type. De plus, les clauses suivantes représentent des modes de réalisation supplémentaires de l'invention et doivent être considérées dans le cadre de l'invention : [0036] Clause 1 : un support lisible par ordinateur et non transitoire comprenant un ensemble d'instructions qui, en fonctionnement, amènent un processeur à : déterminer au moins un paramètre modélisé d'une caractéristique d'intérêt dans le domaine de la prospection d'hydrocarbures ; attribuer une valeur de probabilité à chaque paramètre modélisé de l'au moins un paramètre modélisé ; générer une carte de probabilité initiale pour chaque paramètre modélisé de l'au moins un paramètre modélisé ; attribuer un facteur de pondération à chaque paramètre modélisé de l'au moins un paramètre modélisé ; et combiner les cartes de probabilité initiales à l'aide du facteur de pondération de chaque paramètre modélisé de l'au moins un paramètre modélisé afin de générer une première carte de probabilité simulée. [0037] Clause 2 : le support lisible par ordinateur selon la clause 1, comprenant des ins- tructions qui, en fonctionnement, amènent le processeur à : générer une deuxième carte de probabilité simulée ; appliquer un premier facteur de pondération de simulation à la première carte de probabilité simulée et un deuxième facteur de pondération de simulation à la deuxième carte de probabilité simulée ; et générer une carte de probabilité finale sur la base d'une combinaison pondérée de la première carte de probabilité simulée et de la deuxième carte de probabilité simulée. [0038] Clause 3 : le support lisible par ordinateur selon la clause 1 ou 2, dans lequel la première carte de probabilité simulée et la deuxième carte de probabilité simulée sont générées sur la base de différentes sensibilités du modèle. [0039] Clause 4 : le support lisible par ordinateur selon au moins l'une des clauses 1 à 3, dans lequel les sensibilités du modèle sont basées sur les taux de dioxyde de carbone atmosphérique. [0040] Clause 5 : le support lisible par ordinateur selon au moins l'une des clauses 1 à 4, comprenant des instructions qui, en fonctionnement, amènent le processeur à : mettre en correspondance les emplacements sur la carte de probabilité finale et les emplacements géographiques actuels. [0041] Clause 6 : le support lisible par ordinateur selon au moins l'une des clauses 1 à 5, dans lequel la première carte de probabilité simulée représente graphiquement une distribution probable de la caractéristique d'intérêt liée à un élément de réseau d'hydrocarbures. [0042] Clause 7 : le support lisible par ordinateur selon au moins l'une des clauses 1 à 6, dans lequel la caractéristique d'intérêt comprend une roche-mère, une roche-couverture, la présence d'un réservoir ou toute combinaison de celles-ci. [0043] Clause 8 : le support lisible par ordinateur selon au moins l'une des clauses 1 à 7, dans lequel l'au moins un paramètre modélisé comprend la température, les courants océaniques, la pluviométrie ou toute combinaison de ceux-ci. [0044] Clause 9 : le support lisible par ordinateur selon au moins l'une des clauses 1 à 8, 11 dans lequel la première carte de probabilité simulée indique un pourcentage de pro- babilité d'observer la caractéristique d'intérêt à un emplacement géographique. [0045] Clause 10 : le support lisible par ordinateur selon au moins l'une des clauses 1 à 9, dans lequel la valeur de probabilité est déterminée par apprentissage automatique ou analyse en composantes principales. [0046] Clause 11 : un ou plusieurs dispositifs de stockage stockant des instructions exé- cutables pour effectuer des opérations comprenant : la détermination d'un ensemble de paramètres modélisés d'une caractéristique d'intérêt dans le domaine de la prospection d'hydrocarbures ; la génération d'une première carte de probabilité simulée sur la base de l'ensemble de paramètres modélisés dans un premier modèle de sensibilité ; la génération d'une deuxième carte de probabilité simulée sur la base de l'ensemble de paramètres modélisés dans un second modèle de sensibilité ; l'attribution d'un premier facteur de pondération à la première carte de probabilité simulée afin de générer une première carte de probabilité simulée pondérée ; l'attribution d'un deuxième facteur de pondération à la deuxième carte de probabilité simulée afin de générer une deuxième carte de probabilité simulée pondérée ; et la combinaison de la première carte de probabilité simulée pondérée et de la deuxième carte de probabilité simulée pondérée afin de générer la carte de probabilité finale. [0047] Clause 12 : les un ou plusieurs dispositifs de stockage selon la clause 11 stockant des instructions comprenant : la mise en correspondance des emplacements sur la carte de probabilité finale et des emplacements géographiques actuels. [0048] Clause 13 : les un ou plusieurs dispositifs de stockage selon la clause 11 ou 12, dans lesquels le premier modèle de sensibilité et le second modèle de sensibilité diffèrent en fonction des concentrations de dioxyde de carbone atmosphérique. [0049] Clause 14 : les un ou plusieurs dispositifs de stockage selon au moins l'une des clauses 11 à 13, dans lesquels la caractéristique d'intérêt comprend une roche-mère, une roche-couverture d'hydrocarbures, la présence d'un réservoir ou toute combinaison de celles-ci. [0050] Clause 15 : les un ou plusieurs dispositifs de stockage selon au moins l'une des clauses 11 à 14, dans lesquels la carte de probabilité finale représente un pourcentage de probabilité d'observer la caractéristique d'intérêt à un emplacement géographique. [0051] Clause 16 : un support lisible par ordinateur et non transitoire comprenant un ensemble d'instructions qui, en fonctionnement, amènent un processeur à : définir des paramètres modélisés qui influent sur la probabilité de la présence d'une caractéristique d'intérêt ; classer les valeurs des paramètres modélisés dans des intervalles de données ; attribuer des représentations numériques de probabilité aux intervalles de données ; générer des cartes de probabilité initiales pour chacun des paramètres modélisés ; appliquer des facteurs de pondération en fonction des paramètres à chacune 12 des cartes de probabilité initiales ; et combiner des cartes de probabilité initiales pondérées afin de générer une première carte de probabilité simulée. [0052] Clause 17 : le support lisible par ordinateur selon la clause 16, dans lequel l'ensemble d'instructions amènent le processeur à : générer une deuxième carte de probabilité simulée ; générer une troisième carte de probabilité simulée ; appliquer un premier facteur de pondération de simulation à la première carte de probabilité simulée, un deuxième facteur de pondération de simulation à la deuxième carte de probabilité simulée, et un troisième facteur de pondération à la troisième carte de probabilité simulée ; et générer une carte de probabilité finale sur la base d'une combinaison pondérée de la première carte de probabilité simulée, de la deuxième carte de probabilité simulée et de la troisième carte de probabilité simulée. [0053] Clause 18 : le support lisible par ordinateur selon la clause 16 ou 17, dans lequel l'ensemble d'instructions amènent le processeur à : mettre en correspondance les emplacements sur la carte de probabilité finale et les emplacements géographiques actuels. [0054] Clause 19 : le support lisible par ordinateur selon au moins l'une des clauses 16 à 18, dans lequel les paramètres modélisés comprennent une température moyenne du mois le plus froid, une température moyenne du mois le plus chaud, une profondeur d'eau, un apport sédimentaire annuel moyen, une vitesse verticale annuelle moyenne, un pic saisonnier de pompage d'Ekman, un nombre de saisons avec pompage d'Ekman, un pic saisonnier de remontée d'eaux profondes, un nombre de saisons avec remontée d'eaux profondes ou une combinaison de ceux-ci. [0055] Clause 20 : le support lisible par ordinateur selon au moins l'une des clauses 16 à 19, dans lequel la représentation numérique de la probabilité comprend un nombre compris entre 0 et 1, la valeur 0 indiquant qu'un scénario est hautement improbable et la valeur 1 indiquant qu'un scénario est hautement probable. [0056] Bien que la présente description fournisse des détails précis concernant la génération de cartes de probabilité prédictives d'éléments de réseaux d'hydrocarbures, il peut être apprécié que la liste des composantes est uniquement illustrative et n'est pas destinée à être exhaustive ou limitée aux formes décrites. D'autres composantes liées aux cartes de probabilité prédictives seront évidentes pour l'homme du métier sans sortir du cadre et de l'esprit de l'invention. En outre, la portée des revendications est destinée à couvrir largement les composantes décrites et toutes les composantes de ce type qui sont évidentes pour l'homme du métier. [0057] Il devrait être évident d'après la description précédente des modes de réalisation illustratifs que des avantages significatifs ont été fournis. Les modes de réalisation illustratifs ne sont pas limités aux seules descriptions et illustrations incluses dans les présentes, et sont au contraire susceptibles de subir divers changements et diverses mo- 13 difications sans s'écarter de l'esprit de l'invention. 14 [Revendication 1] [Revendication 2] [Revendication 3] [Revendication 4] [Revendication 5]