Brevet FR3076567A1 — publié le 20190712

17-IPM-101816-U1-FR 1 [TITRE] DÉTERMINATION D'UN DÉBIT DE FUITE DE GAZ DANS UN ENVIRONNEMENT DE PUITS DE FORAGE Domaine technique La présente invention concerne de manière générale des systèmes et des procédés destinés à être utilisés dans un environnement de système de puits. Plus spécifiquement, mais à titre non limitatif, la présente divulgation concerne la détermination rapide d'un débit de fuite de gaz estimé. Contexte Les rejets accidentels de gaz dangereux, tels que H2S et CO2, présentent des risques élevés pour la santé et la sécurité des personnes, ainsi que des dommages pour l'environnement. Ces dernières années, en raison de normes de sécurité et de pollution de l'air plus strictes, il est devenu plus important d'évaluer la dispersion des gaz dangereux qui ont fui et qui ont été évacués. Ces contaminants se propagent à partir de sources situées dans une installation industrielle ou une ville et peuvent poser des problèmes d'environnement et de sécurité, ainsi que des risques pour la santé des travailleurs ou de la population de la ville. Une évaluation rapide de la quantité de gaz rejetée sur la base des niveaux observés de concentration de gaz ayant fui peut être utilisée pour prévenir de tels dommages. Brève description des dessins [Fig. 1] La figure 1 est un schéma d'un exemple d'environnement de surveillance de flux de gaz comprenant plusieurs sites de surveillance selon un aspect de la divulgation. [Fig. 2] La figure 2 est un schéma d'un exemple d'un système de puits comprenant des capteurs, un dispositif de communication et un dispositif informatique selon un aspect de la divulgation. [Fig. 3] La figure 3 est un schéma fonctionnel d'un exemple d'un dispositif informatique pouvant être utilisé pour exécuter un code de programme afin de déterminer rapidement le débit d'une fuite de gaz selon un aspect de la divulgation. [Fig. 4] La figure 4 est un organigramme décrivant un procédé de réalisation d'estimations en temps réel de débits de fuite de gaz selon un aspect de la divulgation. [DESRIPTION] Description détaillée Certains aspects et caractéristiques concernent la détermination rapide d'un débit d'une fuite de gaz sur la base de profils de concentration mesurés, d'un modèle de régression mis en oeuvre par un sous-système d'apprentissage automatique et d'un sous- 2017-IPM-101816-U1-FR 2 ensemble d'attributs mesurés dans un environnement. Le débit estimé de la fuite de gaz peut être utilisé pour prendre une action adéquate pour remédier à la fuite de gaz en temps réel. L'ensemble d'enseignement de profils de concentration peut inclure des débits de gaz associés à des attributs pertinents. Le sous-ensemble d'attributs mesurés dans l'environnement peut être 5 appliqué au modèle de régression de flux de fuite de gaz pour déterminer d'autres attributs absents du sous-ensemble d'attributs et un débit de gaz estimé dans l'environnement. Une action d'atténuation de fuite de gaz peut être effectuée en réponse au débit de gaz estimé. Il existe des techniques de surveillance modernes basées sur l'absorption d'un faisceau laser par les molécules de contaminant, telles que la détection à distance par le sol 10 GreenLITE TM de Harris Corporation (https://www.harris.com/solution/greenlite-ground-remote- sensing). De telles techniques peuvent balayer des profils 2D de concentration de contaminants dispersés à une altitude fixe du sol dans des zones allant de 100 mètres carrés à 30 kilomètres carrés. Cette technique permet de surveiller des fuites de gaz dans une large plage de situations de tailles variées, notamment de petites plates-formes pétrolières et de grandes zones urbaines. 15 Une représentation cartographique bidimensionnelle de la concentration en CO2 peut être obtenue et analysée par un système de surveillance au laser. La représentation cartographique bidimensionnelle peut présenter les profils de concentration en CO2 mesurés dans une zone. Dans certains exemples, les profils de concentration peuvent être basés sur des simulations numériques détaillées comme alternative aux techniques de surveillance modernes 20 telles qu'un système de surveillance au laser. La répartition des profils de concentration peut être calculée à l'aide de données existantes ou de données produites à partir d'essais sur le terrain dans un environnement intéressant. Les essais sur le terrain dans un environnement peuvent déterminer des informations relatives à une fuite, y compris les débits spécifiés, les emplacements des fuites et les conditions météorologiques pouvant être utilisées pour développer 25 les profils de concentration. Dans certains exemples, les profils de concentration obtenus peuvent être comparés aux résultats de simulations numériques détaillées de la dispersion des gaz qui ont fui telles que décrites dans Lu et al., « CFD Analysis and Field Tests of Gas Leakage on Offshore Facilities », SPE-174102-MS, 2015 pour valider par recoupement les résultats. Ce procédé de 30 détection, comme d'autres procédés existants, peut permettre une mesure efficace des niveaux de gaz qui ont fui, mais ne permet pas une mesure efficace du débit instantané des gaz qui ont fui, un paramètre essentiel pour évaluer l'ampleur des risques pour la santé et les dangers de pollution pour l'environnement. Certains exemples de la présente divulgation surmontent ce problème en déterminant rapidement un débit de gaz estimé et en fournissant une action 35 d'atténuation de fuite correspondante. 2017-IPM-101816-U1-FR 3 Dans certains exemples, les profils de concentration mesurés peuvent être utilisés comme entrées du modèle de régression. Au cours de la phase d'enseignement, le modèle de régression peut établir une relation fonctionnelle entre le débit de fuite et le profil de concentration correspondant. Des simulations numériques et des mesures d'essai sur le terrain 5 supplémentaires dérivées de l'un quelconque des procédés mentionnés ci-dessus ou d'un quelconque procédé de collecte de données similaire peuvent être entrées pour améliorer la précision du modèle de régression par l'intermédiaire d'un apprentissage automatique en ligne (à savoir en temps réel). Lorsqu'ils sont utilisés dans des conditions opérationnelles, certains exemples peuvent fournir des estimations rapides et précises du débit de gaz qui a fui lors de 10 rejets accidentels de gaz. Affiner le modèle de régression en utilisant des entrées et des points de données supplémentaires peut permettre des projections plus précises et facilement disponibles d'un débit de gaz dans un environnement, ce qui peut également permettre une évaluation en ligne des risques pour la santé et l'environnement afin de faciliter des mesures de réponse adéquates. 15 Les profils de concentration peuvent être utilisés pour enseigner un modèle de régression utilisant une régression à processus gaussien (GPR) ou des réseaux neuronaux profonds (DNN). La GPR et le DNN sont des algorithmes d'apprentissage automatique utilisés pour modéliser et prévoir des données dans des relations non linéaires impliquant un certain nombre de variables. Un sous-système d'apprentissage automatique mettant en oeuvre le modèle 20 de régression peut transformer le modèle de régression en un modèle de régression de flux de fuite de gaz en appliquant les profils de concentration dans une GPR ou un DNN. L'application de la GPR ou du DNN peut permettre au modèle de régression de flux de fuite de gaz de projeter un débit de gaz estimé pour l'environnement dans lequel les profils de concentration sont mesurés, ainsi que des valeurs pour les variables relatives aux profils de concentration qui 25 peuvent ne pas être mesurables instantanément ou facilement disponibles. Plus spécifiquement, dans certains exemples, un procédé est fourni pour déterminer rapidement le débit de gaz ayant fui sur la base de profils de concentration mesurés dans la zone d'intérêt. Des calculs plus efficaces et plus précis pour traiter les données de débit de fuite de gaz mesurées peuvent être basées sur la GPR ou le DNN. La GPR peut être enseignée 30 à l'aide de résultats de simulations complexes de dynamique des fluides numérique (CFD) ou d'essais de fuite détaillés combinés à des profils de concentration de gaz bidimensionnels fournis par un système de surveillance au laser. Le système de surveillance au laser seul peut mesurer les profils de concentration requis pour enseigner la GPR. Lors de l'exécution du procédé mettant en oeuvre la GPR, la GPR peut être appliquée et enseignée pour créer un proxy de la CFD, ce qui 35 permet au système de fonctionner en temps réel en s'ajustant lui-même en fonction d'un certain 2017-IPM-101816-U1-FR 4 nombre de variables liées à l'environnement de fuite de gaz. Ce procédé de détermination en temps réel du débit de gaz ayant fui peut résoudre les problèmes rencontrés avec les mesures de CFD classiques mettant en oeuvre des détecteurs pour quantifier directement le champ de concentration, ce qui peut s'avérer inefficace pour déterminer instantanément les fuites de gaz 5 complexes. Dans d'autres exemples, après avoir généré et appliqué le modèle de régression de flux de fuite de gaz, le débit de gaz estimé ainsi obtenu et d'autres attributs (par exemple, des attributs absents du sous-ensemble d'attributs mesurés du monde réel utilisé à l'origine comme entrée), peuvent être utilisés comme entrée dans l'ensemble d'enseignement. 10 Ainsi, la génération d'un modèle de régression peut inclure les résultats de et peut être davantage affinée par une itération précédente du modèle de régression de flux de gaz appliqué à l'origine, créant un modèle de régression de flux de fuite de gaz ultérieur. Le sous-ensemble d'attributs mesurés utilisé à l'origine comme entrée pour le modèle de régression de flux de gaz peut également être utilisé comme entrée dans l'ensemble d'enseignement pour affiner davantage le 15 modèle de régression. Dans certains exemples, une action d'atténuation de fuite peut être fournie sur la base du débit de gaz estimé. Un débit de gaz estimé, par opposition à une simple mesure de la concentration de gaz dans une zone, peut indiquer certaines conditions dans un environnement particulier si le débit de gaz estimé est à des niveaux dangereux ou anormaux à un quelconque 20 moment donné. Par exemple, si un débit de gaz estimé dépasse une valeur seuil particulière, cela peut indiquer une fuite indésirable ou un autre dysfonctionnement dans l'environnement, et des actions appropriées peuvent alors être prises pour réduire, modifier ou éliminer la source de la fuite. Si, dans un autre exemple, le débit de gaz estimé est inférieur à un niveau de débit prévu, cela peut indiquer une voie d'émission obstruée ou un autre dysfonctionnement dans 25 l'environnement, et des actions appropriées peuvent alors être prises pour résoudre le problème et rétablir l'environnement aux conditions de fonctionnement normales. Dans ces scénarios et dans des scénarios supplémentaires pour différents environnements, une action d'atténuation de fuite de gaz peut être effectuée en réponse à un débit de gaz supérieur à une plage de valeurs prédéterminée. 30 Avec l'application d'une GPR ou d'un DNN avancé à un modèle de régression basé sur des profils de concentration de gaz, l'action d'atténuation de fuite de gaz peut être produite sensiblement en même temps que la réception d'un sous-ensemble d'attributs mesurés dans un environnement, puis exécuté (à savoir un modèle de régression de flux de fuite de gaz, créé à partir d'une GPR ou d'un DNN et de profils de concentration, peut recevoir des mesures du 35 monde réel en entrée, puis générer une action d'atténuation de fuite en temps réel). 2017-IPM-101816-U1-FR 5 Ces exemples illustratifs sont donnés pour introduire le lecteur à l'objet général discuté ici et ne sont pas destinés à limiter la portée des concepts décrits. Les sections suivantes décrivent diverses caractéristiques et divers exemples supplémentaires en référence aux dessins dans lesquels des numéros identiques indiquent des éléments identiques, et des 5 descriptions directionnelles sont utilisées pour décrire les aspects illustratifs mais, comme les aspects illustratifs, ne devraient pas être utilisées pour limiter la présente divulgation. La figure 1 représente un schéma d'un environnement de surveillance de flux de gaz 100 comprenant plusieurs sites de surveillance selon un exemple. Dans cet exemple, le réseau 108 peut coupler en communication les dispositifs de communication 106, 114 avec le 10 dispositif informatique 116 pour relayer les informations recueillies par les capteurs 104, 105, 112, 113. Les capteurs 104, 105 situés dans ou autour de l'environnement d'un système de puits 102 et les capteurs 112, 113 situés dans ou autour de l'environnement d'une installation 110 peuvent mesurer et stocker toute information sensorielle nécessaire ou liée aux exemples 15 mentionnés ci-dessus. Les capteurs 104, 105, 112, 113 peuvent être chacun un composant d'un système de surveillance au laser ou analogue, ou un dispositif autonome pouvant transmettre des informations à un système de surveillance de gaz externe pour estimer un débit de gaz et d'autres attributs instantanément non mesurables. Les capteurs 104, 105, 112, 113 peuvent être des capteurs laser ou des capteurs d'absorption de lumière pouvant être placés à une distance d'une 20 source de fuite potentielle, où l'emplacement des capteurs peut définir les frontières de la zone surveillée pour les fuites de gaz. Par exemple, chaque ensemble de capteurs 104, 105, 112, 113 peut inclure deux émetteurs/récepteurs laser ou plus et un ensemble de réflecteurs, répartis sur un périmètre de la zone surveillée, telle qu'une forme rectangulaire. Les capteurs 104, 105, 112, 113 peuvent être utilisés pour mesurer des attributs, y compris des débits de gaz, des niveaux de 25 concentration de gaz et des conditions environnementales, pour mettre en oeuvre l'un quelconque des exemples discutés. Dans cet exemple, les capteurs 104, 105 peuvent être couplés en communication à un dispositif de communication 106 et les capteurs 112, 113 peuvent être couplés en communication à un dispositif de communication 114. Les dispositifs de 30 communication 106, 114 peuvent être situés à proximité de leurs capteurs respectifs 104, 105, 112, 113 ou peuvent être situés à distance. Les capteurs 104, 105, 112, 113 peuvent transmettre des données mesurées à leurs dispositifs de communication respectifs 106, 114. Les dispositifs de communication 106, 114 peuvent être couplés en communication au port de communication 118 du dispositif informatique 116 par l'intermédiaire 35 du réseau 108. Les dispositifs de communication 106, 114 peuvent transmettre toutes les données 2017-IPM-101816-U1-FR 6 mesurées par et reçues des capteurs 104, 105, 112, 113 par l'intermédiaire du réseau 108 au dispositif informatique 116. Le réseau 108 peut être un réseau étendu ou un réseau local. Le port de communication 118 peut recevoir des données envoyées par les dispositifs de communication 106, 114. Le dispositif informatique 116 peut transmettre de manière similaire des demandes 5 d'informations de capteur aux dispositifs de communication 106, 114, à partir desquelles les dispositifs de communication 106, 114 peuvent transmettre des données avec des capteurs respectifs 104, 105, 112, 113 afin de répondre à la demande du dispositif informatique 116. Les données des capteurs 104, 105, 112, 113 reçues par le port de communication 118 peuvent être relayées vers un certain nombre de composants dans le 10 dispositif informatique 116 pour déterminer un débit de gaz estimé, des attributs non mesurables et une action d'atténuation de fuite de gaz. La figure 2 représente un schéma du système de puits 102 de la figure 1 qui comprend les capteurs 104, 105, le dispositif de communication 106 et le dispositif informatique 116 selon un exemple. 15 Le système de puits 102 peut comprendre un puits de forage 202 s'étendant à travers diverses couches de terre. Le puits de forage 202 s'étend à travers une formation souterraine 204 contenant des hydrocarbures. Un puits de forage peut être créé en forant dans la formation souterraine 204 à l'aide de l'ensemble de forage de puits de forage 206, qui peut inclure un train de tiges de forage. L'ensemble de forage de puits de forage 206 peut être entraîné 20 et peut être positionné ou disposé d'une autre manière dans le puits de forage 202 prolongé dans le puits de forage 202 à partir d'un derrick 216 disposé à la surface 212. Le derrick 216 peut inclure le treuil 214 utilisé pour abaisser et élever les composants dans l'ensemble de forage de puits de forage 206. L'ensemble de forage de puits de forage 206 peut comprendre une mèche de forage 210 qui peut être déplacé axialement à l'intérieur d'un puits de forage foré 202. 25 Le puits de forage 202 peut comprendre un gaz 208. Le gaz 208 peut s'écouler dans un espace annulaire placé entre l'ensemble de forage de puits de forage 206 et une paroi du puits de forage 202. Dans certains exemples, le gaz 208 peut fuir du puits de forage 202 ou de zones entourant le puits de forage 202 et atteindre la surface 212 où il peut être détecté par les capteurs 104, 105. Cette détection peut permettre aux capteurs 104, 105 de mesurer des attributs 30 liés au gaz. Les capteurs 104, 105 peuvent être utilisés pour capturer des données liées au gaz concernant l'environnement de puits de forage dans une configuration de diagraphie pendant le forage (« LWD ») ou de mesure pendant le forage (« MWD »). Les capteurs 104, 105 peuvent être situés dans le puits de forage 202, à proximité ou près du derrick 216 au niveau de la surface 212, à une distance du système de puits 35 102 ou à n'importe quel emplacement dans l'environnement approprié pour détecter et mesurer 2017-IPM-101816-U1-FR 7 une fuite de gaz. Les capteurs 104, 105 peuvent être des dispositifs autres que ceux utilisés dans un environnement de puits de forage, et peuvent être n'importe quel type de capteur capable de mesurer des profils de concentration de gaz tels que ceux mis en oeuvre dans les systèmes de surveillance au laser discutés précédemment. Les capteurs 104, 105 peuvent être couplés en 5 communication avec le dispositif de communication 106, qui peut être couplé en communication avec le port de communication 118 du dispositif informatique 116 par l'intermédiaire du réseau 108. L'environnement de communication peut permettre au dispositif informatique 116 de recevoir des mesures liées au gaz provenant des capteurs 104, 105 à l'intérieur ou autour du système de puits 102, qui peuvent être utilisées pour déterminer un débit de gaz estimé. 10 La figure 3 est un schéma de principe d'un dispositif informatique 116 pouvant être utilisé pour exécuter un code de programme pour déterminer rapidement un débit de fuite de gaz selon un exemple. Le dispositif informatique 116 peut comprendre un processeur 302, un bus 304, un port de communication 118 et une mémoire 306. Dans certains exemples, les 15 composants présentés sur la figure 3 (par exemple, le processeur 302, le bus 304, le port de communication 118 et la mémoire 306) peuvent être intégrés dans une seule structure. Par exemple, les composants peuvent être à l'intérieur d'un seul boîtier. Dans d'autres exemples, les composants présentés sur la figure 3 peuvent être répartis (par exemple dans des boîtiers séparés) et en communication électrique les uns avec les autres. 20 Le processeur 302 peut exécuter une ou plusieurs opérations pour mettre en oeuvre certains exemples. Le processeur 302 peut exécuter des instructions stockées dans la mémoire 306 pour réaliser les opérations. Le processeur 302 peut comprendre un dispositif de traitement ou plusieurs dispositifs de traitement. Des exemples non limitatifs du processeur 302 comprennent une matrice de portes programmable par l'utilisateur (« FPGA »), un circuit intégré 25 spécifique à une application (« ASIC »), un microprocesseur, etc. Le processeur 302 peut être couplé en communication à la mémoire 306 par l'intermédiaire du bus 304. La mémoire non volatile 306 peut comprendre un quelconque type de dispositif de mémoire qui conserve les informations stockées lorsqu'il est éteint. Des exemples non limitatifs de la mémoire 306 comprennent une mémoire morte programmable et effaçable 30 électriquement (« EEPROM »), une mémoire flash ou un quelconque autre type de mémoire non volatile. Dans certains exemples, au moins une partie de la mémoire 306 peut comprendre un support à partir duquel le processeur 302 peut lire les instructions. Un support lisible par ordinateur peut comprendre des dispositifs de stockage électroniques, optiques, magnétiques ou autres capables de fournir au processeur 302 des instructions lisibles par ordinateur ou un autre 35 code de programme. Des exemples non limitatifs de support lisible par ordinateur comprennent 2017-IPM-101816-U1-FR 8 (mais sans s'y limiter) un ou des disques magnétiques, une ou des puces de mémoire, une ROM, une mémoire à accès aléatoire (RAM), un ASIC, un processeur configuré, un stockage optique ou un quelconque autre support à partir duquel un processeur informatique peut lire des instructions. Les instructions peuvent comprendre des instructions spécifiques à un processeur 5 générées par un compilateur ou un interpréteur à partir du code écrit dans un quelconque langage de programmation informatique approprié, comprenant, par ex., C, C++, C#, etc. La base de données de profils de concentration 316 peut inclure des profils de concentration contenant des informations relatives aux niveaux de concentration de gaz mesurés ou précalculés, qui peuvent être représentés sous forme de cartes bidimensionnelles. Le port de 10 communication 118 peut être en interface avec la base de données de profils de concentration 316 pour transférer des profils de concentration au dispositif informatique 116. Les profils de concentration reçus par le port de communication 118 peuvent être transmis à la mémoire 306 par l'intermédiaire du bus 304. De même, les informations sensorielles reçues par le port de communication 118 en provenance d'un équipement de détection externe (par exemple, des 15 capteurs 104, 105, 112, 113 comme sur la figure 1) peuvent être transmises à la mémoire 306 par l'intermédiaire du bus 304. La mémoire 306 peut stocker tout profil de concentration reçu et toute information sensorielle reçue. La mémoire 306 peut inclure un code de programme pour le module d'analyse de fuite de gaz 308, le module de construction d'ensemble d'enseignement 310, le module 20 GPR/DNN 312 ou le module d'apprentissage en ligne 314. La figure 4 est un exemple d'organigramme décrivant un procédé permettant de réaliser des estimations en temps réel des débits de fuite de gaz selon un exemple. Au bloc 402, le module de construction d'ensemble d'enseignement 310 reçoit un ensemble d'enseignement de profils de concentration. Un système, qui peut être un système 25 ou un dispositif tel que décrit sur la figure 3, ou un équivalent de celui-ci, peut construire l'ensemble d'enseignement par l'intermédiaire du module de construction d'ensemble d'enseignement 310. Le module de construction d'ensemble d'enseignement peut construire l'ensemble d'enseignement en recueillant des informations relatives aux conditions d'écoulement, telles que la vitesse du vent, les profils de concentration des gaz rejetés et les débits 30 correspondants. Ces informations peuvent être reçues à partir de mesures d'essais sur le terrain, par l'intermédiaire du module d'analyse de fuite de gaz 308, ou à partir de simulations numériques détaillées par l'intermédiaire de la base de données de profils de concentration 316. Le module d'analyse de fuite de gaz 308 peut calculer un débit de gaz estimé et émettre des commandes relatives à une action d'atténuation de fuite de gaz. 35 Au bloc 404, le modèle de régression, stocké dans la mémoire 306, est 2017-IPM-101816-U1-FR 9 transformé en un modèle de régression de flux de fuite de gaz en utilisant l'ensemble d'enseignement précédemment construit. Le système peut transformer le modèle de régression à l'aide de l'ensemble d'enseignement par l'intermédiaire du module de construction d'ensemble d'enseignement 310. La transformation du modèle de régression en un modèle de régression de 5 flux de fuite de gaz peut être basée sur l'application d'une GPR ou d'un DNN. Les algorithmes de GPR ou de DNN peuvent être stockés dans le module de GPR/DNN 312. Les algorithmes de GPR ou de DNN stockés dans le module de GPR/DNN 312 peuvent être mis à jour ou modifiés en continu par le module d'apprentissage en ligne 314. Au bloc 406, le port de communication 118 reçoit des attributs mesurés depuis 10 un environnement de puits de forage. En plus d'un environnement de puits de forage, les attributs peuvent provenir de n'importe quel environnement, y compris des dispositifs de détection de gaz. Au bloc 408, le module de GPR/DNN 312 applique les attributs mesurés au modèle de régression de flux de fuite de gaz pour déterminer (i) les attributs absents de l'ensemble d'attributs mesurés et (ii) un débit de gaz estimé. Le modèle de régression de fuite de 15 gaz peut être mis en oeuvre pour évaluer les conditions du monde réel par l'intermédiaire du module de GPR/DNN 312 en entrant un profil de concentration avec les attributs associés. Le profil de concentration contenant les conditions du monde réel peut être obtenu par l'intermédiaire d'un scanner au laser d'un gaz ayant fui. Le code pour la mise en oeuvre du scanner au laser d'un gaz ayant fui peut être stocké dans le module d'analyse de fuite de gaz 308. 20 L'application du modèle de régression de fuite de gaz à au moins un profil de concentration représentant les attributs mesurés dans le monde réel peut générer une valeur de débit de fuite projetée en ligne (par exemple, un débit de gaz estimé déterminé en temps réel). Au bloc 410, le module d'analyse de fuite de gaz 308 effectue une action d'atténuation de fuite de gaz basée sur le débit de gaz estimé. Le débit de gaz estimé peut être 25 évalué par le module d'analyse de fuite de gaz 308. Un nombre quelconque d'actions d'atténuation de fuite appropriées peut ensuite être fourni ou exécuté par le dispositif informatique 116 pour réduire, modifier ou éliminer une fuite ou une condition indésirable en réponse au débit de gaz estimé. Des exemples d'actions d'atténuation de fuite comprennent la fourniture et l'affichage, par le dispositif informatique 116, d'un message d'alerte ou de 30 commande demandant à un utilisateur de régler les réglages du débit de gaz ou de l'équipement, ou la fourniture, par le dispositif informatique 116, d'une commande à un système de commande couplé en communication qui gère les opérations fonctionnelles de l'environnement de fuite de gaz indiquant au système de commande de modifier les réglages ou l'équipement dans l'environnement. 35 Au bloc 412, le module d'apprentissage en ligne 314 applique les attributs 2017-IPM-101816-U1-FR 10 mesurés et estimés et le débit de gaz estimé à l'ensemble d'apprentissage. Dans le cas de rejets gazeux contrôlés ou d'essais sur le terrain où le débit de fuite correspondant peut être mesuré de manière indépendante et précise, les mesures obtenues peuvent être utilisées pour l'apprentissage en temps réel du modèle de régression et du modèle de régression de flux de fuite de gaz 5 correspondant en ajoutant les données de mesure obtenues, par l'intermédiaire du module d'apprentissage en ligne 314, à l'ensemble d'enseignement initial décrit au bloc 402. En plus des mesures du monde réel obtenues, le débit de gaz estimé et les attributs projetés qui sont incommensurables en temps réel (par exemple, les résultats décrits au bloc 408) peuvent également être utilisés comme entrée pour l'enseignement ultérieur de l'ensemble 10 d'enseignement. Cela peut permettre une amélioration continue des modèles stockés dans le module de construction d'ensemble d'enseignement 310. Dans certains scénarios où les dimensions de la zone de fuite de gaz surveillée sont suffisamment petites ou insignifiantes et les conditions météorologiques sont stables, la répartition du gaz ayant fui peut être considérée comme stationnaire dans les calculs d'évaluation de débit de gaz estimé, ce qui peut simplifier 15 l'application de ce procédé. À titre d'exemple du procédé décrit à la figure 4, des simulations peuvent être effectuées en mettant en oeuvre le procédé mentionné ci-dessus. Des résultats de simulation similaires à ceux de Lu et al., la modélisation de la dispersion du CO2 libéré sur un navire de forage, peuvent être entrés dans l'ensemble d'enseignement du bloc 402. Dans cet exemple, 20 l'enseignement peut inclure 108 profils bidimensionnels (X) de concentration de CO2 calculés pour huit directions et deux vitesses du vent et six emplacements de rejet, pour un débit prescrit (Y). L'algorithme peut être mis en oeuvre dans le code, comme dans Python version 2.7 et dans le processus Gaussien sklearn et les bibliothèques de réseaux neuronaux sklearn. Deux modèles peuvent être envisagés pour la simulation : le DNN avec quatre couches internes et un modèle de 25 GPR avec un noyau RDF. Pour la validation du modèle, les profils de concentration correspondant au gaz rejeté à des emplacements arbitraires dans le domaine peuvent être calculés et utilisés comme entrée (X) dans les modèles. La simulation peut produire les résultats suivants : Les modèles peuvent être utilisés pour une projection rapide en ligne (à savoir 30 en temps réel) des débits de gaz ayant fui en fonction des profils de concentration de gaz fournis. La précision des modèles de DNN appris (par exemple 80 à 85 %) peut être inférieure à celle des modèles basés sur la GPR (par exemple 90 à 95 %). La vitesse d'enseignement d'un modèle de GPR (quelques minutes sur un ordinateur portable) peut être plus rapide que celle d'un enseignement d'un modèle de DNN 35 correspondant. 2017-IPM-101816-U1-FR 11 Selon certains aspects, des systèmes, des dispositifs et des procédés permettant de déterminer rapidement un débit de gaz estimé sont fournis selon un ou plusieurs des exemples suivants : L'exemple 1 est un système comprenant : un dispositif de traitement ; un port 5 de communication ; et un support lisible par ordinateur non transitoire comprenant un modèle de régression et un module d'analyse de fuite de gaz qui est exécutable par le dispositif de traitement pour : recevoir, par l'intermédiaire du port de communication, un ensemble d'enseignement de profils de concentration qui comprend des débits de gaz associés à des attributs ; transformer, à l'aide de l'ensemble d'enseignement, le modèle de régression mis en 10 oeuvre par un sous-système d'apprentissage automatique en un modèle de régression de flux de fuite de gaz qui est mis en oeuvre par le sous-système d'apprentissage automatique ; stocker le modèle de régression de flux de fuite de gaz dans le support lisible par ordinateur non transitoire ; recevoir, par l'intermédiaire du port de communication, un sous-ensemble d'attributs mesurés à partir d'un environnement de puits de forage ; et appliquer le sous-ensemble d'attributs 15 au modèle de régression de flux de fuite de gaz pour déterminer d'autres attributs absents du sous-ensemble d'attributs et un débit de gaz estimé pour l'environnement de puits de forage. L'exemple 2 est le système de l'exemple 1, dans lequel le module d'analyse de fuite de gaz est exécutable par le dispositif de traitement pour émettre, par l'intermédiaire du port de communication, une commande pour exécuter une action d'atténuation de fuite de gaz basée 20 sur le débit de gaz estimé pour l'environnement de puits de forage se trouvant en dehors d'une plage de débits prédéfinie, l'action d'atténuation de fuite de gaz comprenant une action visant à réduire le débit d'une fuite de gaz au niveau de l'environnement de puits de forage. L'exemple 3 est le système de l'exemple 2, dans lequel le module d'analyse de fuite de gaz est exécutable par le dispositif de traitement pour déterminer le débit de gaz estimé 25 et émettre la commande permettant d'exécuter l'action d'atténuation de fuite de gaz sensiblement en même temps que la réception du sous-ensemble d'attributs mesurés à partir de l'environnement de puits de forage. L'exemple 4 est le système de l'exemple 1, dans lequel le module d'analyse de fuite de gaz est exécutable par le dispositif de traitement pour inclure le sous-ensemble d'attributs 30 et le débit de gaz estimé correspondant au sous-ensemble d'attributs dans un ensemble d'enseignement ultérieur utilisé pour transformer le modèle de régression de flux de fuite de gaz en un modèle de régression de flux de fuite de gaz ultérieur mis en oeuvre par le sous-système d'apprentissage automatique. L'exemple 5 est le système de l'exemple 1, dans lequel le sous-système 35 d'apprentissage automatique est un réseau neuronal profond ou le modèle de régression est un 2017-IPM-101816-U1-FR 12 modèle de régression à processus gaus sien. L'exemple 6 est le système de l'exemple 1, dans lequel les profils de concentration incluent la vitesse du vent, les profils de concentration des gaz rejetés et les débits de profil de concentration. 5 L'exemple 7 est le système de l'exemple 1, dans lequel l'ensemble d'enseignement inclut les débits de fuite de gaz mesurés et les attributs associés. L'exemple 8 est un support lisible par ordinateur non transitoire qui inclut des instructions qui sont exécutables par un dispositif de traitement pour : recevoir un ensemble d'enseignement de profils de concentration qui inclut des débits de gaz associés à des attributs ; 10 transformer, à l'aide de l'ensemble d'enseignement, un modèle de régression mis en oeuvre par un sous-système d'apprentissage automatique en un modèle de régression de flux de fuite de gaz mis en oeuvre par le sous-système d'apprentissage automatique ; recevoir un sous-ensemble d'attributs mesurés à partir d'un environnement de puits de forage ; et appliquer le sous-ensemble d'attributs au modèle de régression de flux de fuite de gaz pour déterminer d'autres attributs 15 absents du sous-ensemble d'attributs et un débit de gaz estimé pour l'environnement de puits de forage. L'exemple 9 est le support lisible par ordinateur non transitoire de l'exemple 8, dans lequel les instructions sont exécutables par le dispositif de traitement pour émettre une commande permettant d'exécuter une action d'atténuation de fuite de gaz sur la base du débit de 20 gaz estimé pour l'environnement de puits de forage se trouvant en dehors d'une plage de débits prédéfinie, l'action d'atténuation de fuite de gaz comprenant une action visant à réduire le débit d'une fuite de gaz dans l'environnement de puits de forage. L'exemple 10 est le support lisible par ordinateur non transitoire de l'exemple 9, dans lequel les instructions sont exécutables par le dispositif de traitement pour déterminer le 25 débit de gaz estimé et émettre la commande permettant d'exécuter l'action d'atténuation de fuite de gaz sensiblement en même temps que la réception du sous-ensemble d'attributs mesurés à partir de l'environnement de puits de forage. L'exemple 11 est le support lisible par ordinateur non transitoire de l'exemple 8, dans lequel les instructions sont exécutables par le dispositif de traitement pour inclure le 30 sous-ensemble d'attributs et le débit de gaz estimé correspondant au sous-ensemble d'attributs dans un ensemble d'enseignement ultérieur qui est utilisé pour transformer le modèle de régression de flux de fuite de gaz en un modèle de régression de flux de fuite de gaz ultérieur mis en oeuvre par le sous-système d'apprentissage automatique. L'exemple 12 est le support lisible par ordinateur non transitoire de l'exemple 35 8, dans lequel le sous-système d'apprentissage automatique est un réseau neuronal profond ou le 2017-IPM-101816-U1-FR 13 modèle de régression est un modèle de régression à processus gaussien. L'exemple 13 est le support lisible par ordinateur non transitoire de l'exemple 8, dans lequel les profils de concentration incluent la vitesse du vent, les profils de concentration des gaz rejetés et les débits de profil de concentration. 5 L'exemple 14 est un procédé comprenant : la réception, par un dispositif de traitement, d'un ensemble d'enseignement de profils de concentration qui comprend des débits de gaz associés à des attributs ; la transformation, par le dispositif de traitement et à l'aide de l'ensemble d'enseignement, d'un modèle de régression mis en oeuvre par un sous-système d'apprentissage automatique en un modèle de régression de flux de fuite de gaz mis en oeuvre par 10 le sous-système d'apprentissage automatique ; la réception, par le dispositif de traitement, d'un sous-ensemble d'attributs mesurés à partir d'un environnement de puits de forage ; et l'application, par le dispositif de traitement, du sous-ensemble d'attributs au modèle de régression de flux de fuite de gaz pour déterminer d'autres attributs absents du sous-ensemble d'attributs et un débit de gaz estimé pour l'environnement de puits de forage. 15 L'exemple 15 est le procédé de l'exemple 14, comprenant en outre : l'émission, par le dispositif de traitement, d'une commande pour exécuter une action d'atténuation de fuite de gaz basée sur le débit de gaz estimé pour l'environnement de puits de forage se trouvant en dehors d'une plage de débits prédéfinie, l'action d'atténuation de fuite de gaz comprenant une action visant à réduire le débit d'une fuite de gaz dans l'environnement de puits de forage. 20 L'exemple 16 est le procédé de l'exemple 15, dans lequel le débit de gaz estimé est déterminé et la commande pour effectuer l'action d'atténuation de fuite de gaz est émise sensiblement en même temps que la réception du sous-ensemble d'attributs mesurés à partir de l'environnement de puits de forage. L'exemple 17 est le procédé de l'exemple 14, comprenant en outre l'inclusion 25 du sous-ensemble d'attributs et du débit de gaz estimé correspondant au sous-ensemble d'attributs dans un ensemble d'enseignement ultérieur qui est utilisé pour transformer le modèle de régression de flux de fuite de gaz en un modèle de régression de flux de fuite de gaz ultérieur mis en oeuvre par le sous-système d'apprentissage automatique. L'exemple 18 est le procédé de l'exemple 14, dans lequel le sous-système 30 d'apprentissage automatique est un réseau neuronal profond ou le modèle de régression est un modèle de régression à processus gaus sien. L'exemple 19 est le procédé de l'exemple 14, dans lequel les profils de concentration incluent la vitesse du vent, les profils de concentration des gaz rejetés et les débits de profil de concentration. 35 L'exemple 20 est le procédé de l'exemple 14, dans lequel l'ensemble 2017-IPM-101816-U1-FR 14 d'enseignement inclut les débits de fuite de gaz mesurés et les attributs associés. L'exemple 21 est un support lisible par ordinateur non transitoire qui inclut des instructions qui sont exécutables par un dispositif de traitement pour : recevoir un ensemble d'enseignement de profils de concentration qui inclut des débits de gaz associés à des attributs ; 5 transformer, à l'aide de l'ensemble d'enseignement, un modèle de régression mis en oeuvre par un sous-système d'apprentissage automatique en un modèle de régression de flux de fuite de gaz mis en oeuvre par le sous-système d'apprentissage automatique ; recevoir un sous-ensemble d'attributs mesurés à partir d'un environnement de puits de forage ; et appliquer le sous-ensemble d'attributs au modèle de régression de flux de fuite de gaz pour déterminer d'autres attributs 10 absents du sous-ensemble d'attributs et un débit de gaz estimé pour l'environnement de puits de forage. L'exemple 22 est le support lisible par ordinateur non transitoire de l'exemple 21, dans lequel les instructions sont exécutables par le dispositif de traitement pour émettre une commande permettant d'exécuter une action d'atténuation de fuite de gaz sur la base du débit de 15 gaz estimé pour l'environnement de puits de forage se trouvant en dehors d'une plage de débits prédéfinie, l'action d'atténuation de fuite de gaz comprenant une action visant à réduire le débit d'une fuite de gaz dans l'environnement de puits de forage. L'exemple 23 est le support lisible par ordinateur non transitoire de l'exemple 22, dans lequel les instructions sont exécutables par le dispositif de traitement pour déterminer le 20 débit de gaz estimé et émettre la commande permettant d'exécuter l'action d'atténuation de fuite de gaz sensiblement en même temps que la réception du sous-ensemble d'attributs mesurés à partir de l'environnement de puits de forage. L'exemple 24 est le support lisible par ordinateur non transitoire de l'un quelconque des exemples 21 à 23, dans lequel les instructions sont exécutables par le dispositif 25 de traitement pour inclure le sous-ensemble d'attributs et le débit de gaz estimé correspondant au sous-ensemble d'attributs dans un ensemble d'enseignement ultérieur qui est utilisé pour transformer le modèle de régression de flux de fuite de gaz en un modèle de régression de flux de fuite de gaz ultérieur mis en oeuvre par le sous-système d'apprentissage automatique. L'exemple 25 est le support lisible par ordinateur non transitoire de l'un 30 quelconque des exemples 21 à 24, dans lequel le sous-système d'apprentissage automatique est un réseau neuronal profond ou le modèle de régression est un modèle de régression à processus gaussien. L'exemple 26 est le support lisible par ordinateur non transitoire de l'un quelconque des exemples 21 à 25, dans lequel les profils de concentration incluent la vitesse du 35 vent, les profils de concentration des gaz rejetés et les débits de profil de concentration. 2017-IPM-101816-U1-FR 15 L'exemple 27 est le support lisible par ordinateur non transitoire de l'un quelconque des exemples 21 à 26, dans lequel l'ensemble d'enseignement inclut les débits de fuite de gaz mesurés et les attributs associés. L'exemple 28 est le support lisible par ordinateur non transitoire de l'un 5 quelconque des exemples 21 à 27, dans lequel le support lisible par ordinateur non transitoire est dans un système qui comprend : le dispositif de traitement ; et un port de communication ; le support lisible par ordinateur non transitoire comprenant en outre un module d'analyse de fuite de gaz qui est exécutable par le dispositif de traitement pour : recevoir, par l'intermédiaire du port de communication, l'ensemble d'enseignement de profils de concentration ; stocker le 10 modèle de régression de flux de fuite de gaz dans le support non transitoire lisible par ordinateur ; et recevoir, par l'intermédiaire du port de communication, le sous-ensemble d'attributs mesurés à partir d'un environnement de puits de forage. L'exemple 29 est un procédé comprenant : la réception, par un dispositif de traitement, d'un ensemble d'enseignement de profils de concentration qui comprend des débits de 15 gaz associés à des attributs ; la transformation, par le dispositif de traitement et à l'aide de l'ensemble d'enseignement, d'un modèle de régression mis en oeuvre par un sous-système d'apprentissage automatique en un modèle de régression de flux de fuite de gaz mis en oeuvre par le sous-système d'apprentissage automatique ; la réception, par le dispositif de traitement, d'un sous-ensemble d'attributs mesurés à partir d'un environnement de puits de forage ; et 20 l'application, par le dispositif de traitement, du sous-ensemble d'attributs au modèle de régression de flux de fuite de gaz pour déterminer d'autres attributs absents du sous-ensemble d'attributs et un débit de gaz estimé pour l'environnement de puits de forage. L'exemple 30 est le procédé de l'exemple 29, comprenant en outre : l'émission, par le dispositif de traitement, d'une commande pour exécuter une action d'atténuation de fuite de 25 gaz sur la base du débit de gaz estimé pour l'environnement de puits de forage se trouvant en dehors d'une plage de débits prédéfinie, l'action d'atténuation de fuite de gaz incluant une action visant à réduire le débit d'une fuite de gaz dans l'environnement de puits de forage. L'exemple 31 est le procédé de l'exemple 30, dans lequel le débit de gaz estimé est déterminé et la commande pour effectuer l'action d'atténuation de fuite de gaz est 30 émise sensiblement en même temps que la réception du sous-ensemble d'attributs mesurés à partir de l'environnement de puits de forage. L'exemple 32 est le procédé de l'un quelconque des exemples 29 à 31, comprenant en outre l'inclusion du sous-ensemble d'attributs et du débit de gaz estimé correspondant au sous-ensemble d'attributs dans un ensemble d'enseignement ultérieur qui est 35 utilisé pour transformer le modèle de régression de flux de fuite de gaz en un modèle de 2017-IPM-101816-U1-FR 16 régression de flux de fuite de gaz ultérieur mis en oeuvre par le sous-système d'apprentissage automatique. L'exemple 33 est le procédé de l'un quelconque des exemples 29 à 32, dans lequel le sous-système d'apprentissage automatique est un réseau neuronal profond ou le modèle 5 de régression est un modèle de régression à processus gaussien. L'exemple 34 est le procédé de l'un quelconque des exemples 29 à 33, dans lequel les profils de concentration incluent la vitesse du vent, les profils de concentration des gaz rejetés et les débits de profil de concentration. L'exemple 35 est le procédé de l'un quelconque des exemples 29 à 34, dans 10 lequel l'ensemble d'enseignement inclut les débits de fuite de gaz mesurés et les attributs associés. La description précédente de certains exemples, y compris des 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 divulguées. De nombreuses 15 modifications, adaptations et utilisations de celles-ci apparaîtront à l'homme REVENDICATIONS1. Support lisible par ordinateur non transitoire qui inclut des instructions qui sont exécutables par un dispositif de traitement (116) pour : recevoir (402) un ensemble d'enseignement de profils de concentration qui incluent les débits de gaz associés à des attributs ; transformer (404), à l'aide de l'ensemble d'enseignement, un modèle de régression mis en oeuvre par un sous-système d'apprentissage automatique en un modèle de régression de flux de fuite de gaz qui est mis en oeuvre par le sous-système d'apprentissage automatique ; recevoir (406) un sous-ensemble d'attributs mesurés à partir d'un environnement de puits de forage (102) ; et appliquer (408) le sous-ensemble d'attributs au modèle de régression de flux de fuite de gaz pour déterminer d'autres attributs absents du sous-ensemble d'attributs et un débit de gaz estimé pour l'environnement de puits de forage (102). 2. Support lisible par ordinateur non transitoire selon la revendication 1, dans lequel les instructions sont exécutables par le dispositif de traitement (116) pour émettre une commande permettant d'exécuter (410) une action d'atténuation de fuite de gaz basée sur le débit de gaz estimé pour l'environnement de puits de forage (102) se trouvant en dehors d'une plage de débits prédéfinie, l'action d'atténuation de fuite de gaz comprenant une action visant à réduire le débit d'une fuite de gaz dans l'environnement de puits de forage (102). 3. Support lisible par ordinateur non transitoire selon la revendication 2, dans lequel les instructions sont exécutables par le dispositif de traitement (116) pour déterminer le débit de gaz estimé et émettre la commande permettant d'exécuter l'action d'atténuation de fuite de gaz de manière sensiblement simultanée à la réception du sous-ensemble d'attributs mesurés à partir de l'environnement de puits de forage (102). 4. Support lisible par ordinateur non transitoire selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel les instructions sont exécutables par le dispositif de traitement (116) pour inclure le sous-ensemble d'attributs et le débit de gaz estimé correspondant au sous-ensemble d'attributs dans un ensemble d'enseignement ultérieur qui est utilisé pour transformer le modèle de régression de flux de fuite de gaz en un modèle de régression de flux de fuite de gaz ultérieur mis en oeuvre par le sous-système d'apprentissage automatique. 2017-IPM-101816-U1-FR 18 5. Support lisible par ordinateur non transitoire selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel le sous-système d'apprentissage automatique est un réseau neuronal profond ou le modèle de régression est un modèle de régression à processus gaussien. 5 6. Support lisible par ordinateur non transitoire selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel les profils de concentration incluent la vitesse du vent, les profils de concentration des gaz rejetés et les débits de profil de concentration. 10 7. Support lisible par ordinateur non transitoire selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel l'ensemble d'enseignement comprend des débits de fuite de gaz mesurés et des attributs associés. 8. Support lisible par ordinateur non transitoire selon l'une quelconque des revendications 1 15 à 7, dans lequel le support lisible par ordinateur non transitoire est dans un système qui comprend : le dispositif de traitement (116) ; et un port de communication (118) ; le support lisible par ordinateur non transitoire comprenant en outre un module d'analyse 20 de fuite de gaz qui est exécutable par le dispositif de traitement (116) pour : recevoir, par l'intermédiaire du port de communication (118), l'ensemble d'enseignement de profils de concentration ; stocker le modèle de régression de flux de fuite de gaz dans le support lisible par ordinateur non transitoire ; et 25 recevoir, par l'intermédiaire du port de communication (118), le sous-ensemble d'attributs mesurés à partir d'un environnement de puits de forage (102). 9. Procédé de détermination d'un débit de gaz estimé pour un environnement de puits de forage (102) comprenant : 30 la réception (402), par un dispositif de traitement (116), d'un ensemble d'enseignement de profils de concentration qui comprend des débits de gaz associés à des attributs ; la transformation (404), par le dispositif de traitement (116) et à l'aide de l'ensemble d'enseignement, d'un modèle de régression mis en oeuvre par un sous-système d'apprentissage automatique en un modèle de régression de flux de fuite de gaz qui est mis en oeuvre par le sous- système d'apprentissage automatique ; 2017-IPM-101816-U1-FR 19 la réception (406), par le dispositif de traitement, d'un sous-ensemble d'attributs mesurés à partir d'un environnement de puits de forage (102) ; et l'application (408), par le dispositif de traitement (116), du sous-ensemble d'attributs au modèle de régression de flux de fuite de gaz pour déterminer d'autres attributs absents du sous- 5 ensemble d'attributs et un débit de gaz estimé pour l'environnement de puits de forage (102). 10. Procédé selon la revendication 9, comprenant en outre : l'émission, par le dispositif de traitement, d'une commande pour exécuter (410) une action d'atténuation de fuite de gaz sur la base du débit de gaz estimé pour l'environnement de 10 puits de forage (102) se trouvant en dehors d'une plage de débits prédéfinie, l'action d'atténuation de fuite de gaz comprenant une action visant à réduire le débit d'une fuite de gaz dans l'environnement de puits de forage. 11. Procédé selon la revendication 10, dans lequel le débit de gaz estimé est déterminé et la 15 commande pour effectuer l'action d'atténuation de fuite de gaz est émise sensiblement en même temps que la réception du sous-ensemble d'attributs mesurés à partir de l'environnement de puits de forage (102). 12. Procédé selon l'une quelconque des revendications 9 à 11, comprenant en outre 20 l'inclusion du sous-ensemble d'attributs et du débit de gaz estimé correspondant au sous- ensemble d'attributs dans un ensemble d'enseignement ultérieur qui est utilisé pour transformer le modèle de régression de flux de fuite de gaz en un modèle de régression de flux de fuite de gaz ultérieur mis en oeuvre par le sous-système d'apprentissage automatique. 25 13. Procédé selon l'une quelconque des revendications 9 à 12, dans lequel le sous-système d'apprentissage automatique est un réseau neuronal profond ou le modèle de régression est un modèle de régression à processus gaussien. 14. Procédé selon l'une quelconque des revendications 9 à 13, dans lequel les profils de 30 concentration incluent la vitesse du vent, les profils de concentration des gaz rejetés et les débits de profil de concentration. 15. Procédé selon l'une quelconque des revendications 9 à 14, dans lequel l'ensemble d'enseignement inclut les débits de fuite de gaz mesurés et les attributs associés. 35