Brevet FR3090728A1 — publié le 20200626

Description Titre de l'invention : UTILISATION DE DONNÉES DE CAPTEURS DISTRIBUÉS POUR CONTRÔLER L'EFFICACITÉ DE GRAPPE EN FOND DE PUITS Domaine technique 100011 La présente invention concerne de manière générale des dispositifs destinés à être utilisés dans des puits de forage. Plus spécifiquement, mais à titre non limitatif, cette invention concerne l'utilisation de données de capteurs distribués pour déterminer et contrôler l'efficacité de grappe en fond de puits. Contexte 100021 Un puits tel qu'un puits de pétrole ou de eai peut comprendre un puits de forage foré à travers une formation souterraine. Le puits de forage peut comprendre des perforations. Du fluide peut être injecté à travers les perforations pour créer des fractures dans la formation souterraine dans un procédé appelé fracturation hydraulique. Les fractures peuvent permettre aux hydrocarbures de s'écouler depuis la formation souterraine dans le puits de forage, à partir duquel les hydrocarbures peuvent être extraits. L'efficacité de grappe peut se référer à l'uniformité de la répartition de fluide de boue entre les grappes de perforations. Une efficacité de grappe inefficace peut impliquer qu'une grappe de perforations reçoit la plus grande partie du fluide de bouc, tandis qu'une autre grappe de perforations en reçoit très peu. Mesurer ou prévoir l'efficacité de grappe peut être difficile, car la mesure directe en temps réel peut ne pas être possible et les modèles prédictifs peuvent impliquer de nombreuses variables avec plusieurs hypothèses qui peuvent ne pas s'appliquer à un puits de forage particulier. Brève description des dessins [0003] [fie.11 est une vue en coupe d'un exemple de puits qui comprend un système de pompage de boue ou de matériau de déviation dans un puits de forage selon un exemple de la présente invention. [0004] [fig.21 est un schéma de principe d'un système de pompage de boue ou de matériau de déviation dans un puits de forage selon un exemple de la présente invention. [0005] [fig.3] est un exemple d'organigramme d'un procédé de pompage de boue ou de matériau de déviation dans un puits de forage selon un exemple de la présente invention. [0006] [fig.4] est un graphique du débit de boue par rapport à différentes plages de pro- fondeurs détectées par un système de détection acoustique distribué selon un exemple de la présente invention. [0007] W8.51 est une illustration graphique d'un modèle qui peut être utilisé dans un 2 système de pompage de matériau dans un puits de forage selon un exemple de la présente invention. [0008] [fig.6] est une illustration graphique d'un autre modèle qui peut être utilisé dans un système de pompage de matériau dans un puits de forage selon un exemple de la présente invention. [0009] [fig.7] est une illustration graphique supplémentaire du modèle de la figure 6 qui est utilisé dans le système de pompage de matériau dans un puits de forage selon un exemple de la présente invention. Description détaillée [0010] Certains aspects et certaines caractéristiques de la présente invention concernent la détermination d'une efficacité de grappe d'une opération de fracturation hydraulique dans un puits de forage en utilisant des données de détection acoustique distribuée (DAS) et/ou des données de détection de température distribuée (DTS), des capteurs de variables de surface pour détecter des données de surface, et un sous-système d'apprentissage automatique pour utiliser les données afin de prédire l'efficacité de grappe. Sur la base de l'efficacité de grappe prédite, l'opération de fracturation hydraulique peut être modifiée ou contrôlée ou planifiée d'une autre manière. [0011] Une DAS ou une DTS peut comprendre des capteurs répartis dans un puits de forage ou un câble à fibres optiques capable de détecter des conditions dans le fond de puits en différents points du câble à fibres optiques. Les données détectées peuvent être transmises à un sous-système à la surface du puits de forage pour analyse et interprétation. Les exemples de données détectées comprennent la température, la pression, le débit de fluide et d'autres caractéristiques de l'environnement dans le puits de forage. Les données peuvent être détectées et communiquées au sous-système sensiblement en temps réel de sorte que les conditions actuelles dans un puits de forage puissent être déterminées. Les capteurs de variables de surface peuvent inclure un ou plusieurs capteurs positionnés à la surface du puits de forage ou à proximité de celle-ci pour détecter des données à la surface, telles que la pression de surface, le débit de fluide de surface, la vitesse de l'agent de soutènement, l'espacement des grappes et l'emplacement de l'étape. [0012] Un exemple du sous-système d'apprentissage automatique est un algorithme d'apprentissage automatique de réseau neuronal profond récurrent (DRNN) ou d'une autre mémoire à court et long terme (LSTM) qui peut utiliser les données des capteurs répartis et des capteurs de variables de surface pour prédire une efficacité de grappe pour le puits de forage. Dans un exemple, des données d'apprentissage sont créées à partir d'un sous-ensemble des données reçues et un modèle temporel est généré pour le DRNN. Les valeurs temporelles des données de surface et des données détectées dis- 3 trihuées sont entrées dans le modèle et une efficacité de grappe est générée. L'efficacité de grappe peut être utilisée pour contrôler un sous-système de pompage de houe qui est doté d'un contrôle de flux et d'un contrôle de direction en déterminant la quantité de houe à pomper et la vitesse de pompage de la bouc dans le puits de forage pour l'opération de fracturation pendant la stimulation. En combinant les observations de données de surface et les données de fond de puits, l'efficacité de grappe peut être mieux prédite et les opérations de stimulation peuvent être contrôlées avec succès, en prenant des décisions en temps réel pour modifier la conception de l'achèvement ou pour pomper le matériau de dérivation et la quantité de matériau de dérivation à pomper en fond de puits. [0013] Des exemples illustratifs sont donnés afin de présenter au lecteur l'objet général décrit 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 désignent des éléments identiques, et des descriptions directionnelles sont utilisées pour décrire les aspects illustratifs mais, tout comme les aspects illustratifs, ne doivent pas être utilisées pour limiter la présente invention. [0014] La figure 1 est un schéma en coupe partielle d'un puits 100 comportant des couches 104a, 104h, 104e et 104d dans une zone de production. Les couches 104a-d peuvent être des parties adjacentes d'une formation souterraine à travers laquelle un puits de forage 102 est formé. Les couches 104a-d peuvent chacune avoir une composition différente. Chaque couche peut être traitée différemment en ce qui concerne le placement de matériau et, dans cette mesure, un procédé de placement de matériau pour un puits 100 peut être considéré comme un procédé « à plusieurs étages » en ce que chaque fois qu'un changement de caractéristiques de fracturation se produit pendant le placement de matériau en raison des couches multiples, un autre étage du procédé de placement de matériau peut être atteint. Le puits 100 peut également comprendre un dispositif informatique 110, une pompe 120 et des capteurs de fond de puits 130. Les capteurs de fond de puits 130 peuvent faire partie d'une DAS ou d'une DTS pouvant collecter, en temps réel, des données concernant l'environnement dans le puits 100. Est également inclus un capteur de surface 140, qui peut détecter la pression, les débits et d'autres données à la surface du puits 100. Bien qu'un capteur de surface 140 soit représenté, plusieurs capteurs de surface 140 peuvent être utilisés. [0015] Le dispositif informatique 110 peut contrôler dynamiquement un programme de pompage pour la boue à pomper dans le puits 100 par la pompe 120, par exemple pour stimuler le puits 100. Le dispositif informatique 110 peut déterminer la pression spécifique et la vitesse de pompage spécifique d'une boue à pomper dans le puits de forage 102. Le dispositif informatique 110 peut recevoir des données des capteurs de fond de puits 130 et du capteur de surface 140 et utiliser les données pour déterminer lune efficacité de grappe pour le puits 100 qui est utilisée pour contrôler la pompe 120 en termes de quantité de bouc pompée et de vitesse de pompage de la bouc. [0016] Dans certains exemples, le dispositif informatique 110 peut être utilisé pour contrôler le placement d'un matériau de déviation. Un matériau de déviation peut être un fluide (par exemple, du poly(acide lactique)) pour réduire temporairement la perméabilité dans une couche. Le matériau de déviation injecté dans la formation souterraine peut être, par exemple, un polymère dégradable. Des exemples de différents matériaux polymères dégradables qui peuvent être utilisés comprennent, mais sans s'y limiter, les polysaccharides ; les lignosulfonates ; les chitines ; les chitosans ; les protéines ; les matières protéiniques ; les alcools gras ; les esters gras ; les sels d'acides gras ; les polyesters aliphatiques ; les poly(lactides) ; les poly(glycolidcs) ; les poly(s-caprolactones) ; le polyoxyméthylène ; les polyuréthanes ; les poly(hydroxyhutyrates) ; les poly(anhydrides) ; les polycarbonates aliphatiques ; les polymères polyvinyliques ; les polymères à base d'acrylique ; les poly(acides aminés) ; le poly(acide aspartique) ; les poly(oxydes d'alkylène) ; les poly(oxydes d'éthylène) ; les polyphosphazènes ; les poly(orthoesters) ; les poly(hydroxycster éthers) ; les polyéther-esters ; les amides de polyester ; les polyamides ; les polyhydroxyalcanoates ; les poly(téréphtalates d'éthylène) ; les poly(téréphtalates de butylène) ; les poly(naphtalénates d'éthylène) et les copolymères, mélanges, dérivés ou combinaisons de ceux-ci Mais divers exemples de la présente invention ne sont pas destinés à être limités à ceux-ci et ces autres types de matériaux de déviation peuvent également être utilisés. À un certain étage, la quantité de matériau de déviation placé dans le puits de forage peut être supérieure ou inférieure à celle d'autres étages. Dans certains exemples, le dispositif informatique 110 peut être utilisé pour contrôler de manière similaire le placement du fluide de fracturation hydraulique. Dans des exemples supplémentaires ou alternatifs, le dispositif informatique 110 peut optimiser le programme de pompage de sorte qu'il faut moins de temps ou moins de matériau pour obtenir un résultat souhaité. [0017] Dans certains aspects, la pompe 120 peut être positionnée à la surface du puits 100 pour pomper un fluide dans le puits de forage 102. La pompe 120 peut être couplée en communication avec le dispositif informatique 110 pour recevoir des instructions du dispositif informatique 110. Dans des aspects supplémentaires ou alternatifs, le puits 100 peut comprendre une ou plusieurs pompes. [0018] Les capteurs de fond de puits 130 peuvent être positionnés dans le puits de forage 102 pour mesurer des pressions moyennes et des débits moyens à chaque étage et pour communiquer ces données à la surface. Le puits 100 peut comprendre un puits de forage multilatéral comportant un nombre quelconque d'alésages latéraux, chacun traversant un nombre quelconque de couches. Dans certains exemples, le puits de forage peut comprendre un tubage en ciment. Le puits de forage peut être dans n'importe quelle phase, y compris l'installation, l'achèvement, la stimulation et la production. Dans certains aspects, un puits de forage peut avoir un seul capteur de fond de puits. [0019] La figure 2 est un schéma de principe d'un exemple d'un système 200 de contrôle d'une pompe dans le temps selon certains aspects. Dans certains exemples, les composants représentés à la figure 2 (par exemple, le dispositif informatique 110 et la source d'énergie 220 peuvent être intégrés dans une structure unique. Par exemple, les composants peuvent se trouver à l'intérieur d'un seul boîtier. Dans d'autres exemples, les composants représentés à la figure 2 peuvent être distribués (par exemple, dans des boîtiers séparés) et en communication électrique les uns avec les autres. [0020] Le système 200 comprend un dispositif informatique 110. Le dispositif informatique 110 peut comprendre un processeur 204, une mémoire 207 et un bus 206. Le processeur 204 peut exécuter une ou plusieurs opérations pour obtenir des données associées au puits de forage et contrôler une pompe 120 pour placer un matériau, tel qu'une houe, dans le puits de forage. Le processeur 204 peut exécuter des instructions stockées dans la mémoire 207 pour réaliser les opérations. Le processeur 204 peut comprendre un dispositif de traitement ou plusieurs dispositifs de traitement. Des exemples non limitatifs du processeur 204 comprennent une matrice de portes programmable par l'utilisateur (« FPGA »), un circuit intégré spécifique à l'application (« ASIC »), un microprocesseur, etc. [0021] Le processeur 204 peut être couplé en communication à la mémoire 207 par l'intermédiaire du bus 206. La mémoire non volatile 207 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 207 comprennent une mémoire morte programmable et effaçable électriquement (« EEPROM »), une mémoire flash ou un quelconque autre type de mémoire non-volatile. Dans certains exemples, au moins une partie de la mémoire 207 peut comprendre un support non transitoire à partir duquel le processeur 204 peut lire les instructions. Un support non transitoire lisible par ordinateur peut comprendre des dispositifs de stockage électronique, optique, magnétique ou d'autres dispositifs de stockage qui peuvent fournir au processeur 204 des instructions lisibles par ordinateur ou un autre code de programme. Des exemples non limitatifs de support lisible par ordinateur comportent (mais sans s'y limiter) un ou plusieurs disques magnétiques, une ou plusieurs puces de mémoire, une ROM, une mémoire vive (« RAM »), un ASIC, un processeur configure', un stockage optique ou tout autre support depuis lequel un processeur informatique peut lire des instructions. Les instructions peuvent comporter des instructions spé- 6 cifiques à un processeur générées par un compilateur ou un interpréteur depuis le code écrit dans un quelconque langage de programmation informatique approprié, y compris, par exemple, C, C++, C#, etc. [0022] Dans certains exemples, la mémoire 207 peut inclure des instructions de programme informatique 210 pour l'exécution d'un module d'apprentissage automatique de la mémoire à court et long terme (LSTM) DRNN ou d'un autre type de réseau neuronal profond et récurrent. Les instructions 210 peuvent être utilisables pour appliquer le DRNN à des données de puits de forage et de surface associées au puits de forage et contrôler la pompe en réponse à une valeur prédite d'une variable de réponse. Dans certains exemples, la mémoire 207 peut inclure des valeurs de variables stockées 212 et des données stockées 213, telles que des données de surface et des données de puits de forage provenant de capteurs 140, 130, respectivement. [0023] Le système 200 peut comprendre une source d'énergie 220. La source d'énergie 220 peut être en communication électrique avec le dispositif informatique 110. Dans certains exemples, la source d'énergie 220 peut comprendre une batterie ou un câble électrique (par exemple, une ligne câblée). Dans certains exemples, la source d'énergie 220 peut comprendre un générateur de signal à courant alternatif. Le système 200 reçoit une entrée des capteurs de fond de puits 130 et du capteur de surface 140. Le système 200 dans cet exemple comprend également une interface d'entrée/sortie 232. L'interface d'entrée/sortie 232 peut se connecter à un clavier, à un dispositif de pointage, à un écran et à d'autres dispositifs d'entrée/sortie d'ordinateur. Un opérateur peut fournir une entrée en utilisant l'interface d'entrée/sortie 232. Tout ou partie de l'interface d'entrée/sortie 232 peut être localisée localement ou à distance par rapport au reste du système 200. [0024] Au cours d'une étape du processus de stimulation d'un puits stimulé, de la boue peut être pompée par la pompe 120 située en haut de la tête de puits. Les aspects physiques et techniques impliqués peuvent être complexes et les données peuvent parfois être incertaines et bruyantes. L'utilisation d'un DRNN peut résoudre les variations non linéaires dans le temps et dans l'espace. Le DRNN peut prédire une efficacité de grappe dans une opération de pompage de boue en fonction des données de surface d'un capteur de surface et des données de puits de forage d'un ou de plusieurs capteurs de fond de puits, tels qu'une DAS ou une DTS. Le DRNN peut être formé à l'aide des données d'apprentissage d'un sous-ensemble de données reçues des capteurs (par exemple, en fonction du temps ou basées sur une autre variable) avec des efficacités de grappe connues, ou à partir de données reçues d'un autre puits que celui dans lequel le DRNN formé sera appliqué. [0025] La figure 3 est un exemple d'organigramme d'un procédé 300 peimettant de prédire une efficacité de grappe et de contrôler une pompe pour pomper la boue dans un puits 7 de forage. Certains exemples peuvent comprendre plus, moins ou différents blocs que ceux illustrés sur la figure 3. Les blocs illustrés sur la figure 3 peuvent être mis en oeuvre en utilisant, par exemple, le dispositif informatique illustré sur la figure 1 et sur la figure 2. [0026] Au bloc 302, un dispositif informatique avec un modèle DRNN formé reçoit des données de surface détectées par un capteur de surface à une surface d'un puits de forage. Les données de surface peuvent inclure une pression de boue pompée dans un puits de forage et un débit de la bouc pompée dans le puits de forage. Le capteur de surface peut être un capteur de débit et peut comprendre différents composants, tels qu'un composant permettant de mesurer le débit et un autre composant, tel qu'un composant piézoélectrique, permettant de mesurer la pression. Le dispositif informatique peut recevoir les données de surface en étant couplé en communication au capteur de surface. Les données de surface peuvent être associées à une étape de pompage dans laquelle la pompe fonctionne. [0027] Au bloc 304, le dispositif informatique reçoit des données de fond de puits d'un ou de plusieurs capteurs de fond de puits, tels que des capteurs faisant partie d'une DAS ou d'une DTS. Par exemple, les capteurs de fond de puits peuvent faire partie d'un câble à fibres optiques ou être mis en oeuvre par un câble à fibres optiques qui est positionné dans le puits de forage et est capable de détecter des données concernant l'environnement en fond de puits en différentes positions du puits de forage. Les données de fond de puits peuvent inclure les débits et les pressions de l'écoulement de boue en différentes positions du puits de forage, ainsi que les emplacements des fractures dans le puits de forage. Les données de fond de puits peuvent inclure d'autres types de données, telles que des données détectées acoustiquement représentant une structure physique de l'environnement du puits de forage en différentes positions dans le puits de forage. Le dispositif informatique peut être couplé en communication aux capteurs de fond de puits, par exemple via un couplage de fibre optique au câble à fibres optiques de la DAS ou de la DTS. [0028] Au bloc 306, le dispositif informatique utilise les données de surface et les données de fond de puits comme entrées du DRNN formé et détermine une efficacité de grappe pour le puits de forage associée à certains paramètres opérationnels de la pompe, tels que la pression et le débit du pompage de boue. L'efficacité de grappe peut correspondre à la répartition uniforme de l'écoulement de boue entre les grappes de perforations dans le puits de forage et l'efficacité de grappe produite peut représenter un écoulement de boue uniforme et réparti pouvant être obtenu entre les fractures dans le puits de forage, ce qui permet une plus grande efficacité de production si la boue ou le matériau de déviation est pompé selon les paramètres opérationnels. [0029] Au bloc 308, le dispositif informatique envoie une commande à la pompe pour 8 fonctionner selon les paramètres opérationnels prévus par le dispositif informatique, ce qui conduira à une efficacité de grappe élevée. La pompe peut être couplée en communication au dispositif informatique pour recevoir la commande et peut modifier les paramètres opérationnels en fonction de la commande. En réponse au changement des paramètres opérationnels de la pompe, la pompe peut être considérée comme fonctionnant dans une étape de pompage ultérieure et le procédé peut revenir au bloc 302 pour répéter le procédé pour l'étape de pompage suivante. [0030] La figure 4 est un graphique 400 des pourcentages de débit de bouc par plage de pro- fondeurs détectée par des capteurs de fond de puits faisant partie d'un système DAS. Le graphique 400 indique qu'un pourcentage de débit de bouc est le plus élevé dans la plage de profondeurs 1 et dans la plage de profondeurs 3 et plus faible dans les autres plages de profondeurs. Pour une efficacité de grappe, le pourcentage d'écoulement de bouc détecté à différentes plages de profondeur serait idéalement identique ou similaire. Le débit de houe détecté peut être utilisé avec des données de surface par un dispositif informatique doté d'un DRNN pour déterminer les paramètres opérationnels de la pompe afin d'obtenir une meilleure efficacité de grappe que celle indiquée sur la figure 4. [0031] La figure 5 est une illustration graphique d'un exemple de DRNN qui est une LSTM 500 pouvant être utilisé pour contrôler les opérations de pompage d'une boue ou d'un matériau de déviation dans un puits de forage. La LSTM 500 n'utilise pas de couches convolutionnelles. Le modèle peut fournir un procédé de prévision en plusieurs étapes pour les données spatio-temporelles fournies par le capteur de surface et les capteurs de fond de puits. La LSTM 500 peut fournir une structure de réseau pour les données spatio-temporelles qui tient compte des caractéristiques spatio-temporelles des données en fournissant une forte corrélation entre les voisins locaux. La structure de la LSTM est configurée par les données de surface et les données de fond de puits pour former une structure basée sur des transitions d'état à état. Le réseau peut être régularisé en spécifiant un nombre d'unités cachées dans la LSTM pour éviter le sur-ajustement ou le sous-ajustement des données de surface. Le sur-ajustement des données se produit lorsqu'un modèle correspond presque parfaitement aux données et que le modèle est compliqué. Cela signifie généralement que le modèle correspond au bruit des données. Le modèle a un biais faible et une variance élevée. Au contraire, un sous-ajustement se produit lorsque le modèle est trop simple pour s'adapter aux données, d'où un biais élevé et une faible variance. Le modèle prédictif doit équilibrer le sur-ajustement et le sous-ajustement des données. Cela peut être déterminé par la performance du modèle sur les données d'apprentissage et de test. [0032] Le réseau à chacun des points 502, 504 et 506 peut être une représentation apprise qui prend en compte les caractéristiques du puits de forage en relation avec le 9 placement de la bouc. Le réseau à des points futurs 508, 510 et 512 est une représentation prédite qui prend en compte ces caractéristiques. [0033] La figure 6 est une illustration graphique d'un DRNN qui est un réseau LSTM 600 avec des couches convolutivcs. Les convolutions sont utilisées à la fois pour les connexions d'entrée à état et d'état à état. En utilisant des couches convolutionnelles, l'état final, représenté par la couche 602, peut avoir un grand champ réceptif. La figure 7 illustre comment les couches convolutionnelles 700 sont utilisées pour prédire les propriétés de puits de forage. Une entrée 702 est utilisée dans un réseau de codage comprenant les couches 704 et 706. Un réseau de prédiction configure avec les données de surface en temps réel et comprenant des couches convolutionnelles 708 et 710 produit une prédiction, 712. [0034] Selon certains aspects, des systèmes, des dispositifs et des procédés de placement à plusieurs étages d'un matériau dans un puits de forage sont fournis selon un ou plusieurs des exemples suivants : [0035] L'exemple 1 est un système comprenant : une pompe en communication fonc- tionnelle avec un puits de forage à plusieurs étages, pour pomper de la bouc ou un matériau de déviation dans le puits de forage ; un capteur de surface pouvant être positionné à une surface du puits de forage pour détecter des données de surface concernant la pompe ; un système de capteur de fond de puits pouvant être positionné dans le puits de forage pour détecter des données de fond de puits concernant un environnement du puits de forage ; et un dispositif informatique pour communiquer avec la pompe, le capteur de surface et le système de capteur de fond de puits, le dispositif informatique pouvant fonctionner pour : recevoir les données de surface du capteur de surface ; recevoir les données de fond de puits du système de capteur de fond de puits ; appliquer les données de surface et les données de fond de puits à un réseau neuronal à mémoire à court et long terme (LSTM) afin de produire une efficacité de grappe prédite associée aux paramètres opérationnels de la pompe ; et contrôler la pompe en utilisant les paramètres opérationnels pour atteindre l'efficacité de grappe prédite. [0036] L'exemple 2 est le système de l'exemple 1, dans lequel le réseau neuronal LSTM est un réseau neuronal profond récurrent (DRNN) formé à l'aide d'un sous-ensemble des données de surface et des données de fond de puits. [0037] L'exemple 3 est le système de l'exemple 1, dans lequel les données de surface com- prennent une pression de pompe provenant de la pompe et un débit de boue ou de matériau de déviation. [0038] L'exemple 4 est le système de l'exemple 1, dans lequel le système de capteur de fond de puits est un système de détection acoustique distribué ou un système de détection de température distribué mis en oeuvre par un câble à fibres optiques. [0039] L'exemple 5 est le système de l'exemple 1, dans lequel les données de fond de puits comprennent un pourcentage de débit à différentes plages de profondeurs dans le puits de forage. [0040] L'exemple 6 est le système de l'exemple 1, dans lequel l'efficacité de grappe re- présente une mesure de l'uniformité de la répartition de la bouc ou du matériau de déviation entre les grappes de perforations du puits de forage. [0041] L'exemple 7 est le système de l'exemple 1, dans lequel le dispositif informatique est utilisable pour contrôler la pompe en utilisant les paramètres opérationnels pour atteindre l'efficacité de grappe prédite sensiblement en temps réel par rapport à la réception des données de surface et des données de fond de puits. [0042] L'exemple 8 est un procédé comprenant : la réception de données de surface depuis un capteur de surface positionné à une surface d'un puits de forage pour détecter des données de surface concernant une pompe ; la réception de données de fond de puits depuis un système de capteur de fond de puits disposé dans le puits de forage pour détecter les données de fond de puits concernant un environnement du puits de forage ; l'application des données de surface et des données de fond de puits à un réseau neuronal à mémoire à court et long terme (LSTM) afin de produire une efficacité de grappe prédite associée aux paramètres opérationnels de la pompe ; et le contrôle de la pompe en utilisant les paramètres opérationnels pour atteindre l'efficacité de grappe prédite. [0043] L'exemple 9 est le procédé de l'exemple 8, dans lequel le réseau neuronal LSTM est un réseau neuronal profond récurrent (DRNN) formé à l'aide d'un sous-ensemble des données de surface et des données de fond de puits. [0044] L'exemple 10 est le procédé de l'exemple 8, dans lequel les données de surface com- prennent une pression de pompe provenant de la pompe et un débit de boue ou de matériau de déviation. [0045] L'exemple 11 est le procédé de l'exemple 8, dans lequel le système de capteur de fond de puits est un système de détection acoustique distribué ou un système de détection de température distribué mis en oeuvre par un câble à fibres optiques. [0046] L'exemple 12 est le procédé de l'exemple 8, dans lequel les données de fond de puits comprennent un pourcentage de débit à différentes plages de profondeurs dans le puits de forage. [0047] L'exemple 13 est le procédé de l'exemple 8, dans lequel l'efficacité de grappe re- présente une mesure de l'uniformité de la répartition de la boue ou du matériau de déviation entre les grappes de perforations du puits de forage. [0048] L'exemple 14 est le procédé de l'exemple 8, dans lequel le contrôle de la pompe en utilisant les paramètres opérationnels pour atteindre l'efficacité de grappe prédite comprend le contrôle de la pompe sensiblement en temps réel par rapport à la réception des données de surface et des données de fond de puits. 11 [0049] L'exemple 15 est un support non transitoire lisible par ordinateur qui inclut des ins- tructions exécutables par un dispositif de traitement pour amener le dispositif de traitement à effectuer des opérations comprenant : la réception de données de surface depuis un capteur de surface positionné à une surface d'un puits de forage pour détecter des données de surface concernant une pompe ; la réception de données de fond de puits depuis un système de capteur de fond de puits disposé dans le puits de forage pour détecter les données de fond de puits concernant un environnement du puits de forage ; l'application des données de surface et des données de fond de puits à un réseau neuronal à mémoire à court et long terme (LSTM) afin de produire une efficacité de grappe prédite associée aux paramètres opérationnels de la pompe ; et le contrôle de la pompe en utilisant les paramètres opérationnels pour atteindre l'efficacité de grappe prédite. [0050] L'exemple 16 est le support non transitoire lisible par ordinateur de l'exemple 15, dans lequel le réseau neuronal LSTM est un réseau neuronal récurrent profond (DRNN) formé à l'aide d'un sous-ensemble des données de surface et des données de fond de puits. [0051] L'exemple 17 est le support non transitoire lisible par ordinateur de l'exemple 15, dans lequel les données de surface comprennent une pression de pompe provenant de la pompe et un débit de boue ou de matériau de déviation, dans lequel les données de fond de puits comprennent un pourcentage de débit à différentes plages de profondeurs dans le puits de forage. [0052] L'exemple 18 est le support non transitoire lisible par ordinateur de l'exemple 15, dans lequel le système de capteur de fond de puits est un système de détection acoustique distribué ou un système de détection de température distribué mis en oeuvre par un câble à fibres optiques. [0053] L'exemple 19 est le support non transitoire lisible par ordinateur de l'exemple 15, dans lequel l'efficacité de grappe représente une mesure de l'uniformité de la répartition de la boue ou du matériau de déviation entre les grappes de perforations du puits de forage. [0054] L'exemple 20 est le support non transitoire lisible par ordinateur de l'exemple 15, dans lequel l'opération de contrôle de la pompe en utilisant les paramètres opérationnels pour atteindre l'efficacité de grappe prédite comprend le contrôle de la pompe sensiblement en temps réel par rapport à la réception des données de surface et des données de fond de puits. [0055] 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 seront évidentes pour l'homme du 12 métier sans sortir du cadre de l'invention. 13