Brevet FR3084905A1 — publié le 20200214

Description Titre de l'invention : OPTIMISATION DE L'EXTRACTION AU GAZ DANS UN PUITS DE FORAGE Domaine technique [0001] La présente invention concerne de manière générale l'utilisation de l'extraction arti- ficielle au gaz pour faciliter la production dans des systèmes de puits. Plus précisément, mais de manière non limitative, la présente invention concerne l'ajustement optimisé en temps réel des paramètres d'extraction au gaz pendant la production à partir d'un puits de forage. Technique antérieure [0002] Un puits peut comprendre un puits de forage foré à travers une formation souterraine. La formation souterraine peut comprendre une matrice rocheuse imprégnée par le pétrole à extraire. Le pétrole distribué à travers la matrice rocheuse peut être appelé « réservoir ». Les réservoirs sont souvent modélisés avec des techniques statistiques standard afin de réaliser des prévisions ou de déterminer des valeurs de paramètres pouvant être utilisées dans le forage ou la production pour maximiser le rendement. À titre d'exemple, les équations différentielles partielles appelées équations « pétrole noir » peuvent être utilisées pour modéliser un réservoir sur la base de taux de production et d'autres données de production. [0003] Un procédé permettant d'augmenter la production de pétrole à partir d'un réservoir consiste à utiliser l'extraction artificielle au gaz. L'extraction artificielle au gaz consiste à injecter du gaz dans le train de production, également appelé « tubage de production », pour réduire la densité du fluide, et diminuer ainsi la charge hydrostatique, afin de permettre à la pression du réservoir d'agir plus favorablement sur le pétrole que l'on extrait vers la surface. Cette injection de gaz peut être réalisée en pompant ou en forçant le gaz dans l'espace annulaire situé entre le tubage de production et le tubage du puits, puis dans le tubage de production. Les bulles de gaz se mélangent aux fluides du réservoir, réduisant ainsi la densité globale du mélange et améliorant l'extraction. Brève description des dessins [0004] [fig.l] La Figure 1 est une vue latérale en coupe d'un exemple de réservoir avec une grappe de puits qui comprend un système permettant de créer une extraction artificielle au gaz dans des puits de production selon certains aspects. [0005] [fig.2] La Figure 2 est un schéma fonctionnel d'un dispositif informatique permettant d'ajuster les paramètres d'extraction au gaz selon certains aspects. [0006] [fig.3] La Figure 3 est un logigramme illustrant un processus permettant de 2 commander un système d'extraction au gaz selon certains aspects. [0007] [fig.4] La Figure 4 est une représentation graphique des contours de pression le long des fractures d'un réservoir tel que modélisé selon certains aspects. [0008] [fig.SA-SB] La Figure SA et la Figure 5B sont, respectivement, une représentation schématique des contours de pression de la Figure 4 et une représentation graphique détaillée d'une partie de cette représentation schématique. [0009] [fig.6] La Figure 6 est une courbe représentant l'efficacité de production en fonction du débit d'injection pour l'extraction au gaz pour un exemple de puits et de réservoir selon certains aspects. Description des modes de réalisation [0010] Certains aspects et certaines caractéristiques concernent un système qui améliore, et rend plus efficace, la prévision de valeurs optimisées pour les paramètres ajustahlcs de l'extraction artificielle au gaz, tels que le débit d'injection pour l'extraction au gaz et la taille dc dusc. Les paramètres ajustables peuvent être calculés en prenant en compte les données de réservoir et un modèle de réservoir basé sur la physique ou sur l'apprentissage automatique, ou un modèle de réservoir hybride basé sur la physique et sur l'apprentissage automatique. Les paramètres peuvent être utilisés pour l'ajustement en temps réel et l'automatisation dans un système d'extraction au gaz afin dc maximiser l'efficacité de production. [0011] Lc système selon certains exemples décrits ici peut assurer l'optimisation de l'extraction au gaz au moyen d'une simulation de production en réservoir pour formuler une fonction objectif basée sur la quantité de pétrole produit et le débit dc gaz injecté pour assurer l'extraction artificielle. Les paramètres d'extraction au gaz optimisés peuvent être prédits au moyen d'une optimisation bayésienne (OB). La fonction objectif peut être basée sur des données de production simulées, générées à partir du modèle de réservoir basé sur la physique ou sur l'apprentissage automatique, ou du modèle dc réservoir hybride basé sur la physique et sur l'apprentissage automatique. Le modèle de réservoir peut être utilisé pour générer les données nécessaires à l'optimisation. Les exemples associent le modèle de réservoir avec les paramètres d'extraction au gaz et la minimisation des entrées à l'aide dc l'optimisation bayésienne. L'optimisation bayésienne peut fournir les paramètres d'extraction au gaz pour une optimisation sur le terrain avec plusieurs puits dans une grappe de puits forés dans le même réservoir. [0012] Dans certains exemples, un système comprend un agencement d'alimentation en gaz pour injecter du gaz dans un ou dans plusieurs puits de forage et un dispositif informatique en communication avec l'agencement d'alimentation en gaz. Le dispositif informatique comprend un dispositif de mémoire avec des instructions exécutables par 3 le dispositif informatique pour amener le dispositif informatique à recevoir des données de réservoir associées à un réservoir souterrain dans lequel doivent pénétrer les puits de forage et à simuler la production à l'aide des données de réservoir et à l'aide d'un modèle basé sur la physique ou sur l'apprentissage automatique, ou d'un modèle hybride basé sur la physique et sur l'apprentissage automatique représentant le réservoir souterrain. La simulation de la production fournit les données de production. On réalise une optimisation bayésienne d'une fonction objectif des données de production soumises à des contraintes d'injection de gaz pour générer des paramètres d'extraction au gaz en réponse à la satisfaction des critères de convergence. Les paramètres d'extraction au gaz sont appliqués à l'alimentation en gaz pour ajuster l'injection de gaz dans le ou les puits de forage. [0013] La Figure 1 est une vue en coupe d'un exemple de formation souterraine 100 avec un réservoir 102 exploité au moyen d'une grappe de puits comprenant des puits définis par les puits de forage en grappe 103 et 104. Le système 105 comprend un dispositif informatique 140 disposé à la surface 106 de la formation souterraine 100, ainsi qu'une source de gaz 108 qui, dans cet exemple, est reliée à des dispositifs de mesure et de régulation de débit 110. La source de gaz peut comprendre un compresseur (non représenté). La source de gaz 108 et un dispositif de mesure et de régulation de débit 110 fonctionnent ensemble pour fournir du gaz à un puits et peuvent être appelés ici « système d'alimentation en gaz », « agencement d'alimentation en gaz » ou alimentation en gaz ». Les dispositifs de mesure et de régulation de débit 110 peuvent être reliés à un système de distribution doté de plusieurs sorties de gaz (non représenté) ou faire partie de celui-ci. Le train de tubage de production 112 est disposé dans le puits de forage 103. Le train de tubage de production 114 est disposé dans le puits de forage 104. Il convient de noter que bien que les puits de forage 103 et 104 soient représentés comme des puits de forage verticaux, l'un de ces puits de forage, ou ces deux puits de forage, peuvent en plus ou en variante comporter une section sensiblement horizontale. [0014] Pendant le fonctionnement du système 105 de la Figure 1, le gaz s'écoule vers le fonds de puits depuis l'alimentation en gaz et pénètre dans le tubage de production 112 par l'orifice d'injection 150. Le gaz pénètre également dans le tubage de production 114 par l'orifice d'injection 152. Le gaz retourne à la surface 106 et peut être capté dans le dispositif de stockage de gaz 160 pour être conservé, pour d'autres utilisations, ou pour être recyclé. Le dispositif de stockage de gaz 160 peut comprendre un réservoir de stockage [0015] Toujours en référence à la Figure 1, le dispositif informatique 140 est relié à la source de gaz 108 et aux dispositifs de mesure et de régulation de débit 110 pour ajuster l'alimentation en gaz dans les puits de forage 103 et 104. Le dispositif in- formatique peut également recevoir et stocker des données de réservoir à utiliser dans des simulations de production. Les données de réservoir peuvent être reçues par l'intermédiaire des trains de production au moyen de capteurs (non représentés) qui transmettent des signaux au dispositif informatique 140, à partir de fichiers stockés générés à partir d'une surveillance de réservoir antérieure, ou même par le biais d'une entrée utilisateur. Les données peuvent comprendre des caractéristiques du réservoir 102 telles que la viscosité, la vitesse et la pression du fluide, car ces valeurs varient dans l'espace. Les données associées au réservoir souterrain sont utilisées pour modéliser le réservoir et simuler la production dans le dispositif informatique 140 selon les aspects décrits ici. [0016] La Figure 2 représente un exemple de dispositif informatique 140. Le dispositif in- formatique 140 comprend un dispositif de traitement 202, un bus 204, une interface de communication 206, un dispositif de mémoire 208, un dispositif d'entrée d'utilisateur 224 et un dispositif d'affichage 226. Dans certains exemples, tout ou partie des composants représentés sur la Figure 2 peuvent être intégrés dans une seule et même structure, telle qu'un seul et même boîtier. Dans d'autres exemples, tout ou partie des composants représentés sur la Figure 2 peuvent être répartis (dans des boîtiers séparés) et en communication les uns avec les autres. Le dispositif de traitement 202 peut exécuter une ou plusieurs opérations pour optimiser l'extraction au gaz. Le dispositif de traitement 202 peut exécuter des instructions stockées dans le dispositif de mémoire 208 pour effectuer ces opérations. Le dispositif de traitement 202 peut comprendre un dispositif de traitement ou plusieurs dispositifs de traitement. Des exemples non limitatifs du dispositif de traitement 202 comprennent un réseau de portes programmable (« FPGA »), un circuit intégré spécifique à une application (« ASIC »), un dispositif de microprocesseur, etc. [0017] Le dispositif de traitement 202 représenté sur la Figure 2 est couplé en commu- nication au dispositif de mémoire 208 par l'intermédiaire du bus 204. Le dispositif de mémoire non transitoire 208 peut comprendre tout type de dispositif de mémoire qui conserve les informations stockées lorsqu'il est éteint. Des exemples non limitatifs du dispositif de mémoire 208 comprennent une mémoire morte effaçable et programmable électriquement (« EEPROM »), une mémoire flash ou tout autre type de mémoire non volatile. Dans certains exemples, au moins une partie du dispositif de mémoire 208 peut comprendre un support non transitoire lisible par ordinateur à partir duquel le dispositif de traitement 202 peut lire des instructions. Un support lisible par ordinateur peut comprendre des dispositifs de stockage électroniques, optiques, magnétiques ou autres, capables de fournir au dispositif de traitement 202 des instructions lisibles par ordinateur ou un autre code de programme. Des exemples non limitatifs de support lisible par ordinateur comprennent (sans toutefois s'y limiter) des disques magnétiques, des puces de mémoire, une mémoire morte (ROM), une mémoire vive (« RAM »), un ASTC, 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 comprendre le traitement d'instructions spécifiques à un dispositif, générées par un compilateur ou un interpréteur à partir d'un code écrit dans n'importe quel langage de programmation informatique approprié, notamment C, C++, C#, etc. [0018] Toujours en se référant à l'exemple de la Figure 2, le dispositif de mémoire 208 comprend des valeurs stockées pour des contraintes 220 à utiliser dans l'optimisation de paramètres d'extraction au gaz ajustables. La capacité maximale d'extraction au gaz du système est un exemple de contrainte. Le dispositif de mémoire 208 comprend des instructions de code de programme informatique 209 permettant d'ajuster l'alimentation en gaz des puits d'une grappe de puits. Les instructions permettant d'ajuster l'alimentation en gaz peuvent comprendre une unité de commande donnant une action proportionnelle à l'erreur, à son intégrale et à sa dérivée (PTD). Le dispositif de mémoire 208 dans cet exemple comprend un modèle 212 du réservoir 102 basé sur la physique ou sur l'apprentissage automatique, ou un modèle hybride 212 du réservoir 102 basé sur la physique et sur l'apprentissage automatique. Les données de réservoir 219 sont également stockées dans le dispositif de mémoire 208 et peuvent être utilisées avec le modèle 212 basé sur la physique ou sur l'apprentissage automatique, ou avec le modèle hybride 212 basé sur la physique et sur l'apprentissage automatique, pour exécuter une simulation de production. Les instructions de code de programme de simulation de production 218 sont stockées dans le dispositif de mémoire 208. La simulation de production génère des données de production 214, qui sont également stockées dans le dispositif de mémoire 208. Le dispositif de mémoire 208 dans cet exemple comprend un optirniseur 210. L'optimiseur peut être, par exemple, des instructions de code de programme informatique pour mettre en oeuvre l'optimisation bayésienne d'une fonction objectif des données de production afin de générer des valeurs optimales pour les paramètres d'extraction au gaz ajustables. Les résultats provenant de l'optimiseur peuvent être stockés en tant que valeurs de sortie ajustables 222 dans le dispositif de mémoire 208. L'optimiseur 210 peut optimiser la fonction objectif soumise aux critères de convergence 216 pour générer les valeurs de sortie 222. [0019] Dans certains exemples, le dispositif informatique 140 comprend une interface de communication 206. L'interface de communication 206 peut représenter un ou plusieurs composants qui facilitent une connexion réseau ou facilitent autrement la communication entre des dispositifs électroniques. Les exemples comprennent, sans toutefois s'y limiter, les interfaces câblées telles que Ethernet, USB, IEEE 1394 et/ou 6 les interfaces sans fil telles que IEEE 802.11, Bluctooth, les interfaces de communication en champ proche (NFC), les interfaces RFTD ou les interfaces radio pour l'accès à des réseaux téléphoniques cellulaires (par exemple, émetteurrécepteur/antenne pour accéder à un réseau CDMA, GSM, UMTS ou un autre réseau de communication mobile). [0020] Dans certains exemples, le dispositif informatique 140 comprend un dispositif d'entrée utilisateur 224. Le dispositif d'entrée utilisateur 224 peut représenter un ou plusieurs composants utilisés pour entrer des données. Des exemples du dispositif d'entrée utilisateur 224 peuvent comprendre un clavier, une souris, un pavé tactile, un bouton ou un écran tactile, etc. Dans certains exemples, le dispositif informatique 140 comprend un dispositif d'affichage 226. Des exemples du dispositif d'affichage 226 peuvent comprendre un écran à cristaux liquides (LCD), un téléviseur, un écran d'ordinateur, un écran tactile, etc. Dans certains exemples, le dispositif d'entrée d'utilisateur 224 et le dispositif d'affichage 226 peuvent être un seul et même dispositif, tel qu'un affichage à écran tactile. [0021] La Figure 3 est un logigramme illustrant un processus 300 permettant de commander un système d'extraction au gaz selon certains aspects. Au bloc 302, les données de réservoir 219 sont reçues par le dispositif informatique 140. Au bloc 304, le dispositif de traitement 202 simule la production à l'aide des données de réservoir 219 et du modèle 212 basé sur la physique ou sur l'apprentissage automatique, ou du modèle hybride 212 basé sur la physique et sur l'apprentissage automatique, avec les données de réservoir, pour fournir des données de production 214. Au bloc 306, le dispositif de traitement 202 exécute une optimisation bayésienne d'une fonction objectif des données de production 214 soumises aux contraintes d'injection de gaz 220 et aux critères de convergence 216. Le dispositif de traitement dans cet exemple exécute l'optimisation bayésienne à l'aide de l'opthniseur 210. À titre d'exemples, les critères de convergence peuvent comprendre un nombre maximal d'itérations de l'optimiseur, la convergence dans une tolérance spécifiée par rapport au débit de production maximal, la convergence dans une plage spécifiée d'une valeur minimale de frottement pour le tubage de production, ou une combinaison de tout ou partie de ces critères. Si les critères de convergence sont satisfaits au bloc 308, le dispositif de traitement génère et stocke les paramètres d'extraction au gaz au bloc 310 en tant que valeurs de sortie 222. Si les critères de convergence ne sont pas satisfaits au bloc 308, les itérations de l'optimisation bayésienne se poursuivent au bloc 306. Les paramètres d'extraction au gaz sont appliqués à la source de gaz au bloc 312 pour ajuster l'injection de gaz dans le puits de forage. Dans certains exemples, les paramètres d'extraction au gaz comprennent le débit d'injection de gaz, la taille de duce ou les deux. 7 [0022] Le processus 300 de la Figure 3 utilise l'optimisation bayésienne pour modéliser la production avec des paramètres d'extraction artificielle au gaz optimaux. La production est fonction du débit d'injection de gaz, qui peut être constant ou fonction du temps. Le débit d'injection de gaz optimal est considéré ici comme le débit nécessaire pour maximiser la production et minimiser le frottement dans le tubage de production. La taille de cluse optimale aux fins des exemples décrits ici est la taille nécessaire pour éviter une contre-pression au niveau d'un point de stockage de gaz, par exemple, au niveau du dispositif de stockage de gaz 160 de la Figure 1. [0023] L'exemple de processus représenté sur la Figure 3 peut être utilisé pour prédire les paramètres d'extraction au gaz qui maximisent l'efficacité, en cc sens que les paramètres prévus sont les valeurs qui devraient maximiser la production tout en minimisant les entrées. Étant donné que le pétrole produit détermine les revenus et que le gaz utilisé est un coût variable, ces valeurs peuvent être considérées, du moins dans une certaine mesure, comme les valeurs permettant de maximiser les bénéfices. Par exemple, les bénéfices peuvent être calculés comme suit : [0024] [Math.1] (rprix*(fraction des revenus conservée) - (débit de gaz)*(prix du gaz) 100251 La fraction de revenus conservée à partir d'une grappe de puits donnée serait la fraction résiduelle des revenus après paiement des baux et des coûts d'exploitation. Q est le débit de production de pétrole, qui est fonction de la longueur et de la largeur de la fracture, ainsi que de la conductivité du réservoir tel que modélisé. Ces relations fournissent la fonction objectif utilisée pour l'optimisation bayésienne décrite ici. Une fonction objectif est parfois également appelée « fonction économique ». 100261 L'exemple de processus décrit ici a été utilisé pour un puits avec un modèle de réservoir comprenant 12 couches présentant une perméabilité de 0,002 mD, une porosité de 25 %, une saturation initiale en eau de 0,2, une pression initiale de 3 500 plia, 23 fractures hydrauliques présentant une demi-longueur de 500 pieds, une ouverture de 0,1 pouce, une conductivité de 3 mD au niveau d'une perforation et une porosité de 30 %. La Figure 4 est une représentation graphique 400 des contours de pression le long des 23 fractures, obtenue avec le logiciel de simulation de réservoir Nexus®. La Figure 5A est une représentation schématique 500 des fractures et la Figure 5B est une vue rapprochée d'une partie de la Figure 5A faisant apparaître une grille superposée non structurée. Le débit optimal d'injection de gaz prévu dans ce cas en utilisant l'exemple de processus décrit ici était de 517,55 Mscf/jour. L'optimisation bayésienne a permis de prédire les paramètres optimaux avec neuf observations. L'optimisation bayésienne prévoyait une efficacité maximale qui générerait un bénéfice de 337,44 millions de dollars pour un débit d'injection de gaz optimal de 517,55 Mscf/jour. 8 [0027] La Figure 6 est une courbe 600 représentant le débit de production réel en fonction du débit d'injection de gaz pour le réservoir modélisé comme décrit ci-dessus. L'efficacité est indiquée sur l'axe des y et le débit d'injection d'extraction au gaz est indiqué sur l'axe des x. La courbe 602 illustre la production réelle augmentée par l'extraction au gaz et le point 604 est celui où l'efficacité maximale est atteinte. La prévision réalisée à l'aide de l'optimisation bayésienne est très proche du meilleur débit d'injection de gaz réel. [0028] Sauf indication contraire, il est entendu que, tout au long de la présente description, les termes tels que « traitement », « calcul », « détermination », « opérations » ou autres termes similaires désignent les actions ou les processus d'un dispositif informatique, tels que l'unité de commande ou le dispositif de traitement décrit(c) ici, qui peut manipuler ou transformer des données représentées sous forme de valeurs physiques électroniques ou magnétiques dans des mémoires, des registres ou d'autres dispositifs de stockage d'informations, dispositifs de transmission ou dispositifs d'affichage. L'ordre des blocs de traitement présenté dans les exemples ci-dessus peut être modifié ; par exemple, des blocs peuvent être réordonnés, combinés ou décomposés en sous-blocs. Certains blocs ou processus peuvent être exécutés en parallèle. Telle qu'employée ici, l'expression « configuré(e) pour » se veut ouverte et inclusive, en ce sens qu'elle n'exclut pas que les dispositifs soient configurés pour effectuer des tâches ou des étapes supplémentaires. De plus, telle qu'employée ici, l'expression « basé(e) sur » se veut ouverte et inclusive, en ce sens qu'un processus, une étape, un calcul ou une autre action « basé(e) sur » une ou plusieurs conditions ou valeurs mentionnées peut, en pratique, être basé(e) sur d'autres conditions ou valeurs que celles mentionnées. Les éléments décrits comme « reliés » ou « pouvant être reliés », ou décrits au moyen de termes similaires, peuvent être reliés directement ou par le biais d'éléments intermédiaires. [0029] Telle qu'utilisée ci-dessous, toute référence à une série d'exemples doit être comprise comme une référence à chacun de ces exemples pris isolément (par exemple, « Exemples 1 à 4 » doit être compris comme « Exemple 1, 2, 3 ou 4 »). [0030] Exemple 1. Un système comprend un agencement d'alimentation en gaz pour injecter du gaz dans au moins un puits de forage à proximité du tubage de production pour l'au moins un puits de forage et un dispositif informatique en communication avec l'agencement d'alimentation en gaz. Le dispositif informatique comprend un dispositif de mémoire non transitoire comprenant des instructions exécutables par le dispositif informatique pour amener le dispositif informatique à effectuer des opérations. Les opérations comprennent la réception de données de réservoir associées à un réservoir souten-ain dans lequel doit pénétrer l'au moins un puits de forage, la simulation de la production à l'aide des données de réservoir associées au réservoir souten-ain et à 9 l'aide d'un modèle basé sur la physique, d'un modèle d'apprentissage automatique, ou d'un modèle hybride d'apprentissage automatique basé sur la physique représentant le réservoir souterrain, afin de fournir les données de production, la réalisation d'une optimisation bayésienne d'une fonction objectif des données de production soumises à des contraintes d'injection de gaz et à des critères de convergence pour générer des paramètres d'extraction au gaz et l'application des paramètres d'extraction au gaz à l'agencement d'alimentation en gaz en réponse à la satisfaction des critères de convergence pour ajuster l'injection de gaz dans l'au moins un puits de forage. [0031] Exemple 2. Le système selon l'exemple 1, dans lequel l'au moins un puits de forage comprend plusieurs puits de forage en grappe. Le système comprend en outre un train de tubage de production disposé dans au moins l'un de la pluralité de puits de forage en grappe, un orifice d'injection relié au train de tubage de production pour injecter du gaz en fonds de puits dans le train de tubage de production, et un dispositif de stockage de gaz relié au train de tubage de production. [0032] Exemple 3. Le système selon les exemples 1 à 2, dans lequel les paramètres d'extraction au gaz comprennent le débit d'injection de gaz et la taille de cluse. [0033] Exemple 4. Le système selon les exemples 1 à 3, dans lequel le débit d'injection de gaz est constant. [0034] Exemple 5. Le système selon les exemples 1 à 4, dans lequel le débit d'injection de gaz est fonction du temps. [0035] Exemple 6. Le système selon les exemples 1 à 5, dans lequel les critères de convergence comprennent un nombre maximal d'itérations. [0036] Exemple 7. Le système selon les exemples 1 à 6, dans lequel les critères de convergence comprennent la convergence dans une tolérance spécifiée par rapport à un débit de production maximal et une valeur minimale de frottement pour le tubage de production. [0037] Exemple 8. Un procédé comprend la réception, par un dispositif de traitement, de données de réservoir associées à un réservoir souterrain dans lequel doit pénétrer au moins un puits de forage, la simulation, par le dispositif de traitement, de la production à l'aide des données de réservoir associées au réservoir souterrain et à l'aide d'un modèle basé sur la physique, d'un modèle d'apprentissage automatique, ou d'un modèle hybride d'apprentissage automatique basé sur la physique représentant le réservoir souterrain, afin de fournir les données de production, la réalisation, par le dispositif de traitement, d'une optimisation bayésienne d'une fonction objectif des données de production soumises à des contraintes d'injection de gaz et à des critères de convergence pour générer des paramètres d'extraction au gaz et l'application, par le dispositif de traitement, des paramètres d'extraction au gaz à un agencement d'alimentation en gaz en réponse à la satisfaction des critères de convergence pour ajuster l'injection de gaz dans l'au moins un puits de forage. [0038] Exemple 9. Le procédé selon l'exemple 8, dans lequel l'au moins un puits de forage comprend plusieurs puits de forage en grappe. Au moins l'un des puits de forage comprend un train de tubage de production. Le procédé comprend en outre l'injection de gaz en fonds de puits dans le train de tubage de production, et le captage du gaz au niveau d'un dispositif de stockage de gaz relié au train de tubage de production. [0039] Exemple 10. Le procédé selon les exemples 8 à 9, dans lequel les paramètres d'extraction au gaz comprennent le débit d'injection de gaz et la taille de cluse. [0040] Exemple 11. Le procédé selon les exemples 8 à 10, dans lequel le débit d'injection de gaz est constant. [0041] Exemple 12. Le procédé selon les exemples 8 à 11, dans lequel le débit d'injection de gaz est fonction du temps. [0042] Exemple 13. Le procédé selon les exemples 8 à 12, dans lequel les critères de convergence comprennent un nombre maximal d'itérations. [0043] Exemple 14. Le procédé selon les exemples 8 à 13, dans lequel les critères de convergence comprennent la convergence dans une tolérance spécifiée par rapport à un débit de production maximal et une valeur minimale de frottement pour le tubage de production. [0044] Exemple 15. Un support non transitoire lisible par ordinateur comprend des ins- tructions qui sont exécutables par un dispositif de traitement pour amener le dispositif de traitement à exécuter un procédé. Le procédé comprend la réception de données de réservoir associées à un réservoir souterrain dans lequel doit pénétrer une grappe de puits de forage, la simulation de la production à l'aide des données de réservoir associées au réservoir souterrain et à l'aide d'un modèle basé sur la physique, d'un modèle d'apprentissage automatique, ou d'un modèle hybride d'apprentissage automatique basé sur la physique représentant le réservoir souterrain, afin de fournir les données de production, la réalisation d'une optimisation bayésienne d'une fonction objectif des données de production soumises à des contraintes d'injection de gaz et à des critères de convergence pour générer des paramètres d'extraction au gaz et l'application des paramètres d'extraction au gaz à un agencement d'alimentation en gaz en réponse à la satisfaction des critères de convergence pour ajuster l'injection de gaz dans au moins un puits de forage de la grappe de puits de forage. [0045] Exemple 16. Le support non transitoire lisible par ordinateur selon l'exemple 15, dans lequel les paramètres d'extraction au gaz comprennent le débit d'injection de gaz et la taille de duce. [0046] Exemple 17. Le support non transitoire lisible par ordinateur selon les exemples 15 à 16, dans lequel le débit d'injection de gaz est constant. [0047] Exemple 18. Le support non transitoire lisible par ordinateur selon les exemples 15 à 11 17, dans lequel le débit d'injection de gaz est fonction du temps. [0048] Exemple 19. Le support non transitoire lisible par ordinateur selon les exemples 15 à 18 comprend en outre des instructions qui peuvent être exécutées par un dispositif de traitement pour amener le dispositif de traitement à injecter du gaz en fonds de puits dans un train de tubage de production et à capter le gaz au niveau d'un dispositif de stockage de gaz relié au train de tubage de production. [0049] Exemple 20. Support non transitoire lisible par ordinateur selon les exemples 15 à 19, dans lequel les critères de convergence comprennent au moins l'un d'un nombre maximal d'itérations, de la convergence dans une tolérance spécifiée par rapport à un débit de production maximal et d'une valeur minimale de frottement pour le tubage de production. [0050] La description qui précède de certains exemples, y compris les exemples illustrés, n'a été présentée qu'à des fins d'illustration et de description et n'est pas destinée à être exhaustive ni à limiter l'invention aux formes précises décrites. De nombreuses modifications, adaptations et utilisations de celles-ci apparaîtront au spécialiste du domaine sans sortir de la portée de l'invention. 12 [Revendication 1] [Revendication 2] [Revendication 3] [Revendication 4]