Brevet FR3120087A1 — publié le 20220826

La présente invention concerne un procédé de sélection, pour au moins une formation souterraine comportant des hydrocarbures, d’une technique d’exploitation de ladite formation souterraine, parmi une liste prédéfinie de techniques d’exploitation possibles, caractérisé en ce qu’il comprend la mise en œuvre par des moyens de traitements de données (21) d’un équipement client (2), d’étapes de : Obtention d’une valeur d’au moins un paramètre statique descriptif de propriétés physiques de ladite formation souterraine ; Calcul, pour chaque technique d’exploitation de ladite liste prédéfinie, d’un score d’adéquation de cette technique d’exploitation avec ladite formation souterraine en fonction de la valeur obtenue de l’au moins un paramètre statique descriptif de propriétés physiques de ladite formation souterraine ; Estimation, pour chaque technique d’exploitation de ladite liste prédéfinie, d’une valeur au cours du temps d’au moins un paramètre dynamique descriptif de l’exploitation de ladite formation souterraine lorsque cette technique d’exploitation est mise en œuvre ; Calcul, pour chaque technique d’exploitation de ladite liste prédéfinie, d’un score global de cette technique d’exploitation en fonction des scores d’adéquation, des valeurs dudit paramètre dynamique descriptif de l’exploitation de ladite formation souterraine, et d’au moins une ontologie caractérisant lesdites techniques d’exploitation ; Sélection d’au moins ladite technique d’exploitation de ladite formation souterraine présentant le score global maximum. Figure pour l’abrégé : Fig. 2 Procédé de sélection, pour au moins une formation souterraine comportant des hydrocarbures, d’une technique d’exploitation de ladite formation souterraine DOMAINE TECHNIQUE GENERAL La présente invention concerne le domaine de l’exploitation d’hydrocarbures contenus dans une formation souterraine, plus particulièrement un procédé de sélection d’une technique d’exploitation de ladite formation souterraine ETAT DE L’ART Les champs pétroliers sont habituellement exploités durant trois phases successives. Phase I : déplétion naturelle / Phase II : waterflood (injection d’eau) / Phase III : IOR ou EOR (en français : “récupération tertiaire”). La phase I dite de récupération primaire, consiste à extraire, via un puits dit de production, le pétrole présent dans le réservoir par l’effet de surpression régnant naturellement au sein du réservoir. Il s’agit ainsi d’une « déplétion naturelle ». Cette récupération primaire ne permet d’accéder qu’à une faible quantité du pétrole contenu dans le réservoir, de l’ordre de 10 à 15% tout au plus. Pour permettre de poursuivre l’extraction quand la pression du réservoir devient insuffisante pour déplacer le pétrole encore en place, en phase II dite de récupération secondaire, on injecte un fluide (ré-injection de l'eau produite diluée ou non, injection d'eau de mer ou de rivière, par exemple) au sein du réservoir, en vue d'exercer au sein du réservoir une surpression propre à entraîner le pétrole vers le ou les puits de production. Une technique usuelle dans ce cadre est l'injection d'eau (désignée également par le terme anglais « waterflooding »), dans laquelle de grands volumes d'eau sont injectés sous pression dans le réservoir via des puits injecteurs. L'eau injectée entraîne une partie du pétrole qu'elle rencontre et le pousse vers un ou plusieurs puits producteurs. Les méthodes secondaires de production telles que l’injection d'eau ne permettent toutefois d’extraire qu’une partie relativement faible des hydrocarbures en place (typiquement de l’ordre de 30%). Ce balayage partiel est dû notamment au piégeage de l’huile par les forces capillaires, aux différences de viscosité et de densité existant entre le fluide injecté et les hydrocarbures en place, ainsi qu’à des hétérogénéités à des échelles micro- ou macroscopiques (échelle des pores et aussi échelle du réservoir). Pour essayer de récupérer le reste du pétrole, qui demeure dans les formations souterraines à l’issue de la mise en œuvre des méthodes primaires et secondaires de production, la phase III dite de récupération tertiaire (connue sous l’acronyme « EOR », correspondant à « Enhanced Oil Recovery »), propose un ensemble de techniques impliquant l’injection de produits ayant pour vocation de physiquement améliorer la récupération. Parmi ces produits, on peut citer des additifs tels que des tensio-actifs ou d’autres surfactants, des polymères tels que le polyacrylamide hydrolysé, du gaz tel que du CO 2 , etc. La difficulté consiste néanmoins à choisir la stratégie optimale d’EOR parmi toutes celles possibles pour une formation souterraine donnée. On se base aujourd’hui généralement sur un processus dit de "screening" (ou balayage en français) qui consiste en une analyse multi-critères pour déterminer une stratégie optimale d'EOR. Toutefois, ces méthodes sont souvent limitées car elles reposent sur des modèles analytiques ou simplifiées (modèles numériques approchés, dits aussi "modèles proxy"), visant à approximer un taux de récupération additionnel. De plus, un tel processus ignore les effets dus à l’incertitude introduite par d’autres facteurs tels que la performance dans une géologie et un milieu hétérogène incertains, l’accessibilité, le risque d’injecter dans des zones ayant été bien balayées par la phase II, des problèmes d’injectivité, le prix du baril et son évolution etc., dus à un manque de données. Si on consulte un schéma de développement habituellement utilisé, on s’aperçoit que de nombreuses réponses risquent d’arriver trop tard, ou bien que certains problèmes ne soient explorés qu’après des efforts coûteux, par manque d’anticipation, en ignorant des expertises ou des informations, considérées comme initialement « floues ». Ainsi, il serait souhaitable de disposer d’un nouvel outil plus performant et plus universel de sélection, pour au moins une formation souterraine comportant des hydrocarbures, d’une technique d’exploitation de ladite formation souterraine. PRESENTATION DE L’INVENTION Ainsi, la présente invention concerne selon un premier aspect un procédé de sélection, pour au moins une formation souterraine comportant des hydrocarbures, d’une technique d’exploitation de ladite formation souterraine, parmi une liste prédéfinie de techniques d’exploitation possibles, caractérisé en ce qu’il comprend la mise en œuvre par des moyens de traitements de données d’un équipement client, d’étapes de : Obtention d’une valeur d’au moins un paramètre statique descriptif de propriétés physiques de ladite formation souterraine à partir de mesures fournies depuis au moins un capteur ; Calcul, pour chaque technique d’exploitation de ladite liste prédéfinie, d’un score d’adéquation de cette technique d’exploitation avec ladite formation souterraine en fonction de la valeur obtenue de l’au moins un paramètre statique descriptif de propriétés physiques de ladite formation souterraine ; Estimation, pour chaque technique d’exploitation de ladite liste prédéfinie, d’une valeur au cours du temps d’au moins un paramètre dynamique descriptif de l’exploitation de ladite formation souterraine lorsque cette technique d’exploitation est mise en œuvre ; Calcul, pour chaque technique d’exploitation de ladite liste prédéfinie, d’un score global de cette technique d’exploitation en fonction des scores d’adéquation, des valeurs dudit paramètre dynamique descriptif de l’exploitation de ladite formation souterraine, et d’au moins une ontologie caractérisant la mise en œuvre desdites techniques d’exploitation Sélection d’au moins ladite technique d’exploitation de ladite formation souterraine présentant le score global maximum. Selon des caractéristiques avantageuses et non-limitatives : Ladite liste prédéfinie de techniques d’exploitation possibles comprend au moins une technique d’injection de CO2 miscible, une technique d’injection de polymère, et une technique d’injection de surfactant. Ledit paramètre dynamique descriptif de l’exploitation de ladite formation souterraine est un taux de récupération desdits hydrocarbures de ladite formation. L’étape (c) comprend, pour chaque technique d’exploitation de ladite liste prédéfinie, la construction en fonction de la valeur obtenue de l’au moins un paramètre statique descriptif de propriétés physiques de ladite formation souterraine d’une courbe linéaire par morceaux représentant au cours du temps le taux de récupération desdits hydrocarbures de ladite formation lorsque cette technique d’exploitation est mise en œuvre. Ledit paramètre statistique descriptif de propriétés physiques de ladite formation souterraine est choisi parmi une profondeur, une température, une porosité, une perméabilité, une hétérogénéité, une saturation résiduelle en hydrocarbures, une épaisseur de zone d’hydrocarbures, une viscosité d’hydrocarbures, un taux d’argile, une salinité, de ladite formation souterraine. L’étape (e) comprend l’exploitation desdits hydrocarbures de ladite formation en mettant en œuvre des infrastructures relatives à ladite technique d’exploitation sélectionnée. Ledit problème de sélection d’une technique d’exploitation en un système hiérarchique est préalablement décomposé par Analyse Hiérarchique des Processus, AHP, au moyen de ladite ontologie ; l’étape (d) comprenant l’agrégation, pour calculer le score global d’une technique d’exploitation, des scores d’adéquation et des valeurs dudit paramètre dynamique descriptif de l’exploitation de ladite formation souterraine conformément audit système hiérarchique en utilisant une méthode d’aide à la décision multicritères, telle que Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution, TOPSIS. Ledit système hiérarchique comprend une pluralité de facteurs, et éventuellement des sous-facteurs desdits facteurs, du problème de sélection d’une technique d’exploitation dont au moins un facteur de propriétés physiques de ladite formation souterraine et un facteur d’exploitation de ladite formation souterraine, l’étape (d) comprenant la construction d’au moins une matrice de jugement comparant deux à deux entre eux les facteurs ou les sous-facteurs d’un facteur, puis le calcul à partir de la ou les matrices de jugement de pondérations à appliquer à chaque score d’adéquation et chaque paramètre dynamique descriptif de l’exploitation de ladite formation souterraine. Le procédé comprend une étape préalable (a0) de construction de ladite ontologie caractérisant lesdites techniques d’exploitation par des moyens de traitement d’un serveur connecté audit équipement client. Le procédé est également un procédé de sélection d’au moins une formation souterraine parmi un ensemble prédéfini de formations souterraines comportant des hydrocarbures, comprenant la mise en œuvre des étapes (a) à (c) pour chaque formation souterraine dudit ensemble prédéfini, l’étape (d) comprenant le calcul, pour chaque couple d’une formation souterraine dudit ensemble prédéfini et d’une technique d’exploitation de ladite liste prédéfinie, d’un score global de ce couple en fonction des scores d’adéquation, des valeurs dudit paramètre dynamique descriptif de l’exploitation de chaque formation souterraine, et d’au moins une ontologie caractérisant lesdites techniques d’exploitation ; et l’étape (e) comprenant la sélection d’au moins ledit couple présentant le score global maximum. Selon un deuxième et un troisième aspects, l’invention concerne un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon le premier aspect de sélection, pour au moins une formation souterraine comportant des hydrocarbures, d’une technique d’exploitation de ladite formation souterraine ; et un moyen de stockage lisible par un équipement informatique sur lequel un produit programme d’ordinateur comprend des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon le premier aspect de sélection, pour au moins une formation souterraine comportant des hydrocarbures, d’une technique d’exploitation de ladite formation souterraine. PRESENTATION DES FIGURES D’autres caractéristiques, buts et avantages de l’invention ressortiront de la description qui suit, qui est purement illustrative et non limitative, et qui doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : la représente une architecture pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention ; la illustre les étapes d’un mode de réalisation préféré d’un procédé de sélection d’une technique d’exploitation d’une formation souterraine comportant des hydrocarbures selon l’invention ; la représente un mode de réalisation préféré de l’étape (b) d’un procédé de sélection d’une technique d’exploitation d’une formation souterraine comportant des hydrocarbures selon l’invention ; la représente un mode de réalisation préféré de l’étape (c) d’un procédé de sélection d’une technique d’exploitation d’une formation souterraine comportant des hydrocarbures selon l’invention ; la représente un exemple de courbe continue par morceau d’un paramètre dynamique descriptif de l’exploitation de ladite formation souterraine lorsqu’une technique d’exploitation est mise en œuvre ; la représente un mode de réalisation préféré d’une première partie de l’étape (d) d’un procédé de sélection d’une technique d’exploitation d’une formation souterraine comportant des hydrocarbures selon l’invention ; la représente un mode de réalisation préféré d’une deuxième partie de l’étape (d) d’un procédé de sélection d’une technique d’exploitation d’une formation souterraine comportant des hydrocarbures selon l’invention ; la représente un mode de réalisation préféré d’une étape préalable (a0) d’un procédé de sélection d’une technique d’exploitation d’une formation souterraine comportant des hydrocarbures selon l’invention. DESCRIPTION DETAILLEE Principe de l’invention En référence à la , l’invention propose un procédé de sélection, pour au moins une formation souterraine F1 comportant des hydrocarbures, d’une technique d’exploitation de ladite formation souterraine, parmi une liste prédéfinie de techniques d’exploitation possibles. De manière préférée, on a même un ensemble prédéfini de formations souterraines F1, F2, F3 comportant des hydrocarbures, et le procédé est également un procédé de sélection d’au moins une formation souterraine F1, F2, F3 parmi ledit ensemble prédéfini de formations souterraines F1, F2, F3 comportant des hydrocarbures. De manière résumée, on comprendra que le présent procédé est un procédé de sélection d’une formation souterraine F1, F2, F3 comportant des hydrocarbures et/ou d’une technique d’exploitation de ladite formation souterraine F1, F2, F3. Dans la suite de la présente description, on prendra l’exemple d’une seule formation souterraine F1, et on expliquera ensuite comment étendre au cas d’un ensemble prédéfini de formations souterraines F1, F2, F3. Comme expliqué, on suppose que ladite formation souterraine F1 a subi une phase préalable d’exploitation desdits hydrocarbures de ladite formation conformément à une technique d’injection d’eau (Phase II – elle-même après une phase d’exploitation par déplétion naturelle – Phase I), et l’objectif est ultimement d’exploiter encore lesdits hydrocarbures de ladite formation en mettant en œuvre des infrastructures relatives à ladite technique d’exploitation sélectionnée. De manière préférée, ladite liste prédéfinie de techniques d’exploitation possibles comprend les techniques dites d’EOR, i.e. au moins une technique d’injection de CO2 miscible, une technique d’injection de polymère, et une technique d’injection de surfactant. Le présent procédé ne propose en soi aucune nouvelle technique d’exploitation et l’homme du métier pourra utiliser toute technique EOR connue. Il peut naturellement y avoir plusieurs techniques de chaque type, par exemple plusieurs techniques d’injection de polymère, différant par le polymère et/ou les modalités d’injection. De manière générale on supposera qu’on a K techniques d’exploitation candidates dans la liste prédéfinie. L’invention peut être résumée à la mise en œuvre d’une méthodologie qui s’articule autour de plusieurs étapes cognitives, permettant la quantification de critères de choix de telle ou telle technique d’exploitation. La sortie principale est un score attribué aux techniques par rapport à différents « facteurs de décision », préalablement hiérarchisés. Le nombre de facteurs considérés peut varier de un à plusieurs dizaines, selon que l’on souhaite une évaluation focalisée ou au contraire intégrée. Comme le représente la , on suppose qu’on a au moins une formation souterraine F1, F2, F3 comportant des hydrocarbures, équipée d’au moins un capteur 10 pour l’acquisition de données relatives à ladite formation souterraine F1. Le procédé est mis en œuvre grâce à un système décisionnel, couplé à cette ou ces formation souterraine F1, F2, F3 (et plus précisément les capteurs 10). Le système se compose essentiellement d’au moins un équipement client 2 comprenant des moyens de traitement de données 21 tels qu’un processeur, des moyens de stockage de données 22 tel qu’une mémoire (par exemple un disque dur) stockant une base de données de référence sur laquelle on reviendra plus loin. L’équipement 2 est typiquement un poste de travail, en particulier pourvu d’une interface d’entrée et de sortie pour restituer les résultats du procédé (et le cas échéant définir la technique d’exploitation de ladite formation souterraine à implémenter). L’équipement client 2 est connecté directement ou indirectement aux capteurs 10, par exemple par un réseau du type internet. En complément, le système décisionnel comprend en outre avantageusement un serveur 1 lui-même connecté audit équipement client 2, à nouveau par un réseau du type internet. Comme l’on verra plus loin, le serveur 1 comprend également des moyens de traitement de données 11 tels qu’un processeur et des moyens de stockage de données 12, et permet la construction d’une ontologie caractérisant lesdites techniques d’exploitation. Procédé En référence à la , le présent procédé est mis en œuvre par les moyens de traitement de données 21 de l’équipement client 2 et commence par une étape (a) (appelée « scraping ») d’obtention d’une valeur d’au moins un paramètre statique descriptif de propriétés physiques de ladite formation souterraine, et de manière préférée une pluralité (on supposera qu’on a N paramètres statiques considérés). Par paramètre statique descriptif de propriétés physiques de ladite formation souterraine, on entend des grandeurs physiques appelées « données réservoir » qui sont sensiblement invariantes dans le temps et permettent de caractériser de manière unique ?la nature d’une formation souterraine et les comparer entre elles. De manière non limitative, chaque paramètre statique descriptif de propriétés physiques de ladite formation souterraine est choisi parmi une profondeur, une largeur, une température, une porosité, une perméabilité, une hétérogénéité, une saturation résiduelle en hydrocarbures, une épaisseur de zone d’hydrocarbures, une viscosité d’hydrocarbures, un taux d’argile, une lithologie (grés, carbonates, etc), une salinité, de ladite formation souterraine, etc. Chaque paramètre est obtenu à partir de mesures fournies au moyen dudit au moins un capteur 10, en en particulier la valeur du paramètre peut être directement être mesurée par le capteur 10 (c’est le cas de la profondeur par exemple) ou bien calculée à partir de mesures réalisées par le capteur 10 (c’est le cas de la saturation résiduelle par exemple). Si les mesures sont légèrement variables dans le temps, on peut prendre une valeur moyenne à partir d’une série temporelle (ce qui est le cas de la température notamment). De manière pratique, on a généralement une base de données de valeurs de paramètres statiques descriptifs de propriétés physiques dudit ensemble de formations souterraines stockée par les moyens de stockage de données 22, complétée au fur et à mesure à partir des mesures fournies depuis le ou les capteurs 10, et l’étape (a) consiste à extraire les N valeurs d’intérêt de ladite base. Dans une étape (b), illustrée plus en détail par la , on calcule, pour chaque technique d’exploitation de ladite liste prédéfinie, un score d’adéquation de cette technique d’exploitation avec ladite formation souterraine en fonction de la valeur obtenue de l’au moins un paramètre statique descriptif de propriétés physiques de ladite formation souterraine. A noter que l’étape (b) n’oblige pas à utiliser chaque paramètre statique obtenu à l’étape (a), certains peuvent être mis de côté et utilisés seulement pour les étapes (c) ou (d). L’étape (b) comprend typiquement d’une comparaison de chaque valeur d’un paramètre statique considéré avec au moins une valeur seuil (préférentiellement deux : un seuil bas et un seuil haut) associée à chaque technique d’exploitation, puis la pondération des résultats de toutes les comparaisons de sorte à obtenir ledit score d’adéquation. Chaque seuil est ainsi un « critère d’applicabilité » de ladite technique d’exploitation. Lesdites valeurs seuils sont avantageusement celles observée dans plusieurs cas existants d’exploitations EOR ayant ou non été fructueux, et peuvent également être renseignés dans des bases de données dédiées (une par technique d’exploitation possible), également stockées par les moyens de stockage 22. L’homme du métier pourra en outre prendre des critères d’applicabilité de la littérature (voir par exemple les documents : Taber, J. J., Martin, F. D., and Seright, R. S. 1997a. EOR Screening Criteria Revisited—Part 1: “ Introduction to Screening Criteria and Enhanced Recovery Field Projects ”, SPE Res Eval & Eng 12 (3): 189–198. SPE-35385-PA; Taber, J.J., Martin, F.D., Seright, R.S., 1996. “ EOR screening criteria revisited . Proceedings of the SPE/DOE Tenth Symposium on Improved Oil Recovery”, April 21–24, 1996, held at Tulsa, Oklahoma, U.S.A. (SPE 35385); Kang PS, Jong-Se Lim JS, and Chun Huh C., “ Screening Criteria and Considerations of Offshore Enhanced Oil Recovery ” MDPI – Energy; et Akanji L., Sandrea R. “ A Neuro-Fuzzy Approach to Screening Reservoir Candidates for EOR ”, Advances in Petroleum Exploration and Development Vol. 12, No. 1, 2016, pp. 1-14 DOI:10.3968/8743). Dans l’exemple de la , les RPi avec 1≤i≤N sont les valeurs des N paramètres statiques descriptifs de propriétés physiques de ladite formation souterraine. On voit que sur une boucle on teste chaque paramètre (i allant de 1 à N), en comparant sa valeur avec les deux valeurs de seuils CRmin et CRmax. On comprend ici qu’on a autant de seuils (et donc de comparaison) que de techniques d’exploitation possibles. Plus précisément, on a en pratique des seuils CRmin j et CRmax j avec 1≤j≤K, où K est le nombre de techniques d’exploitation de ladite liste prédéfinie. Si, pour une technique, la valeur du paramètre statique RP i se trouve entre ces valeurs min. et max, la possibilité d’application est indiquée par un score élémentaire S i de 1, sinon 0 (i.e. S i est à valeurs binaires). Le score d’adéquation de cette technique d’exploitation est alors calculé comme la combinaison linéaire des scores élémentaires S i par des poids W i (entre 0 et 1), avec la formule ∑ i (S i *W i ). Comme expliqué avant, on a un score d’adéquation par technique d’exploitation. A noter que les poids Wi sont des « facteurs de confiance » traduisant la certitude en la valeur du paramètre statique descriptif de propriétés physiques de ladite formation souterraine correspondant (un paramètre manquant de base statistique solide est considéré comme incertain). Ils sont ainsi propres aux paramètres statiques et donc communs à toutes les techniques d’exploitation (contrairement aux seuils et donc aux scores élémentaires). Ces facteurs de confiance peuvent être prédéterminés (et stockés à nouveau dans une base), mais également calculés à la volée en analysant la base des valeurs des paramètres statiques, voire être directement saisis par l’utilisateur (d’où le « input » dans la ). Par défaut la valeur des poids Wi peut être mise à 1 (certitude maximale), et on peut ne pas les utiliser (i.e. directement sommer les scores élémentaires Si). Chaque score d’adéquation peut au final être normalisé, pour arriver à une valeur entre 0 et 1. Afin qu’une éligibilité de la technique EOR soit validée, le score d’adéquation de la technique doit éventuellement être supérieur à un plancher tel que 0.5. De plus les scores correspondants peuvent (le cas échéant pour les techniques éligibles), être classés et donc à-priori offrir un critère au décideur pour choisir les méthodes pour lesquelles une étude plus approfondie aura lieu. A noter qu’on ne sera pas limité au mode de réalisation de la (comparaison avec des seuils), et on pourra par exemple avoir une évaluation des critères en maximisant les distances avec des valeurs de référence, ou encore le calcul d’un polynôme dont les coefficients sont prédéterminés. Dans une étape (c), on estime, pour chaque technique d’exploitation de ladite liste prédéfinie, une valeur au cours du temps d’au moins un paramètre dynamique descriptif de l’exploitation de ladite formation souterraine lorsque cette technique d’exploitation est mise en œuvre. En d’autres termes, un critère additionnel cette fois dynamique peut être utilisé, afin de mieux caractériser les choix et l’évaluation finale des techniques d’extraction candidates. En effet, la technique EOR à choisir doit non seulement être en adéquation avec la nature de la formation souterraine, mais également s’avérer pertinente sur la durée. Ledit paramètre dynamique descriptif de l’exploitation de ladite formation souterraine est à ce titre préférentiellement un taux de récupération desdits hydrocarbures de ladite formation (en fonction du temps). On peut en complément utiliser d’autres paramètres dynamiques, notamment un temps de percée (temps auxquels sont détectées au niveau des puits producteurs les premières traces du fluide injecté, tel que eau, traceurs, etc.). On comprend que la où les paramètres statiques sont des paramètres « exogènes » à l’exploitation de la formation souterraine, c’est-à-dire propres à la formation, et subis, par opposition aux paramètres dynamiques qui sont « endogènes », i.e. dont la valeur est une conséquence de l’exploitation. Ainsi la valeur de paramètres statiques « exogènes » est une « cause » de l’état de l’exploitation, i.e. influant sur la valeur du ou des paramètres endogènes, d’où l’idée du présent procédé de venir raffiner le résultat de l’étape (b) avec le ou les paramètres dynamiques. Les relations permettant une estimation de la valeur du paramètre dynamique sont typiquement des régressions multiples (surface de réponse) obtenues à partir d’une série de simulations, dont les données d’entrée couvrent une large statistique des propriétés réservoir ainsi que des conditions d’injection de ces produits dans des applications champ. Les régressions sont exprimées en termes de critères de similitude, estimées ou calculées, à partir des valeurs des paramètres statiques descriptifs de propriétés physiques de ladite formation souterraine. Un exemple de procédure de calcul est schématisé dans la . Comme l’on voit, on utilise à nouveaux lesdites valeurs des paramètres statiques descriptifs de propriétés physiques de ladite formation souterraine, notamment extraites depuis la base de données ad hoc. Cette fois, on travaille avantageusement sur des « nombres adimensionnels » notés DM dérivés des valeurs des paramètres statiques descriptifs de propriétés physiques de ladite formation souterraine. De manière générale, les paramètres dynamiques peuvent être ainsi issus d'une surface de réponse (régression) donnée par l’équation : paramètre = a 1 *(DM 1 ) + a 2 *(DM 2 ) +…. a n *(DM n ). Le nombre de « Nombres adimensionnels » dépend de la technique d’exploitation. Et ce sont les coefficients a 1 , a 2 , a n qui sont obtenus par régression suite à une série de simulations (à noter qu’ils peuvent être prédéfinis dans le cadre du présent procédé, mais on va montrer comment les calculer). De manière connue, un nombre adimensionnel, ou critère de similitude permet de comparer des échelles, ou d’appliquer des résultats de la surface de réponse (ex. taux de récupération) à une formation souterraine qui possède un nombre adimensionnel similaire. L’homme du métier pourra se référer aux documents - Wood, Derek: “ A Screening Model for CO2 Flooding and Storage in Dipping Gulf Coast Reservoirs Based on Dimensionless Groups ” The University of Texas at Austin, M.S. thesis, 2006, - Chang, H. L., Zhang, Z. Q., Wang, Q. M. et al. 2006. « Advances in Polymer Flooding and Alkaline/Surfactant/Polymer Processes as Developed and Applied in the People’s Republic of China » . J Pet Technol 58 (2): 84–89. SPE-89175-MS - et Rai, K, Russell, T.J., Lake, L.W., Delshad, M., « Oil-Recovery Predictions for Surfactant Polymer Flooding », SPE ATCE, New Orleans, Louisiana USA, 4-7 October 2009, SPE 124001. Avantageusement les nombres adimensionnels sont générés (dimensional analysis ou inspectional analysis of process équations) pour chaque technique d’exploitation et pour chaque formation souterraine. Chaque nombre adimensionnel est construit à partir d’une une combinaison de paramètres statiques. Par exemple le nombre adimensionnel dit « Aspect Ratio » est donné par la formule L/A(Kz/Kx) 1/2 ) où L=longueur A=largeur Kz = perméabilité verticale et Kx = perméabilité horizontale de la formation, le nombre adimensionnel « ratio de pendage » est donné par la formule L/H*tan(α), où α est le pendage, et le « temps adimensionnel » sur lequel on reviendra plus loin. A noter que certains paramètres statiques peuvent être directement des nombres adimensionnels (comme la saturation). On suppose qu’on dispose d’une part de nombres adimensionnels « de référence » pour une pluralité de formations souterraines connues (ces nombres adimensionnels de référence peuvent également être prédéterminés) et d’autre part de nombres adimensionnels « candidats » pour la formation souterraine sur laquelle on met en œuvre le présent procédé. Pour les nombres adimensionnels de référence, on peut calculer des valeurs min, max, moyennes, et normaliser toutes les valeurs (la normalisation est typiquement calculée en soustrayant de la valeur du nombre adimensionnel la différence entre la valeur min. et max. de la base et divisant le tout par la moitié de la différence entre la valeur min. et max. de la base). Partant de là, on peut faire des simulations de réservoir (avantageusement jusqu’à plus de 600 simulations) au moyen d'un simulateur de réservoir sur la base des valeurs de référence, en supposant qu’on connaisse ou qu’on puisse modéliser les évolutions associées dans le temps du paramètre dynamique (par exemple on connait des taux de récupération « de référence »). L’idée est d’estimer sur la base de toutes les valeurs de référence les coefficients a 1 , a 2 , a n évoqués avant qui permettent de lier correctement les nombres adimensionnels de référence et les paramètres statiques de référence. Si le calcul des valeurs « candidates » de DM est impossible à cause du manque de données réservoir (les paramètres statiques), la possibilité est offerte de soit choisir dans une base de données la valeur du nombre adimensionnel (entre un min et un max), soit de laisser l’utilisateur le saisir. De manière préférée, l’étape (c) comprend alors (toujours pour chaque technique d’exploitation de ladite liste prédéfinie) la construction d’une courbe linéaire par morceaux représentant au cours du temps la valeur dudit paramètre dynamique descriptif de l’exploitation de ladite formation souterraine lorsque cette technique d’exploitation est mise en œuvre. Ladite courbe peut être définie en fonction des coefficients a 1 , a 2 , a n évoqués avant et des nombres adimensionnels candidats, il suffit que l’on ait? des paramètres adimensionnels soit fonction du temps, et notamment soit un temps adimensionnel, voir plus bas. Par exemple, dans le cas où le paramètre dynamique est un taux de récupération,une courbe de récupération linéaire par morceaux est générée, voir . La génération de cette courbe nécessite avantageusement 4 points pour chaque réservoir, à partir des coefficients estimés. Ces points sont préférentiellement : le point de coordonnées (t D0 ; 0) où t D0 est le temps de percée du fluide à injecter dans ladite technique d’exploitation (CO2, polymère ou surfactant), on comprend que la récupération est nulle tant que l’on n’a pas commencé à injecter. les points de coordonnées (t D1 ; R D1 ), (t D2 ; R D2 ) et (t D3 ; R D3 ), où les temps t D1 , t D2 et t D 3 sont des temps adimensionnels arbitraires tels que 0.8, 1 et 1.2, et RD 1 , RD 2 et RD 3 sont les taux de récupération estimés correspondants. Entre ces points la récupération est considérée comme linéaire (approximations obtenues à partir des courbes générées par simulation lors de l’établissement des régressions multiples). Le temps adimensionnel ici s’entend par rapport à un temps pour atteindre « 1 HCPV », c’est-à-dire une injection d’un volume de fluide égal à 100% du volume du réservoir (HCPV signifie « hydrocarbon pore volume »). Cela explique pourquoi on peut avoir des temps adimensionnels supérieurs à 1, i.e. on a injecté plus d’1 HCPV de fluide EOR. Cette approche est considérée comme réaliste dans la mesure ou la plupart des projets industriels dépassent rarement 1 HCPV. A partir de là, dans une étape (d) principale, sur laquelle se base essentiellement la prise de décision finale, on calcule, toujours pour chaque technique d’exploitation de ladite liste prédéfinie, un score global de cette technique d’exploitation en fonction des scores d’adéquation, des valeurs dudit paramètre dynamique descriptif de l’exploitation de ladite formation souterraine, et d’au moins une ontologie caractérisant lesdites techniques d’exploitation. De manière générale, l’étape (d) se fait préférentiellement en deux sous-étapes (d1) et (d2) : dans l’étape (d1), représentée par la , ledit problème de sélection d’une technique d’exploitation est préalablement décomposé en un système hiérarchique par Analyse Hiérarchique des Processus, AHP, au moyen de ladite ontologie, de scores à calculer, des score finaux élémentaires, et dans l’étape (d2), représentée par la , on a l’agrégation, pour calculer le score global d’une technique d’exploitation, des scores finaux élémentaires en utilisant une méthode d’aide à la décision multicritères, telle que la méthode TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution). On va commencer par définir cette notion d’ontologie caractérisant lesdites techniques d’exploitation. Par « ontologie », on entend l’ensemble structuré des termes et concepts représentant le sens d’un champ d'informations, en l’espèce celui desdites techniques d’exploitation.. Plus précisément, il s’agit de pouvoir représenter la connaissance préalable sur l’exploitation des réservoirs par une desdites techniques EOR par une cartographie ontologique. Ainsi, l’ontologie liste et définit en particulier une pluralité de facteurs, et éventuellement des sous-facteurs desdits facteurs, du problème de sélection d’une technique d’exploitation. Avantageusement, on a au moins un facteur de propriétés physiques de ladite formation souterraine et un facteur d’exploitation de ladite formation souterraine (correspondant directement aux paramètres statiques et dynamiques), mais on peut en avoir davantage comme représenté sur la (avec leurs sous-facteurs) : facteur économique réserves géologiques temps de retour sur investissement couts prix des hydrocarbures dépréciation facteur d’exploitation (production dynamics) performances de production performances d’injection ratio de production d’eau (water cut) prix des hydrocarbures maintien de la pression facteur de propriétés physiques (formation.fluid properties) les différents paramètres statiques facteur de simulation numérique taux de production d’hydrocarbures récupération d’hydrocarbures performances de production d’eau performances de pression facteur de risque analogie géologique de formation souterraine stabilité du prix des hydrocarbures dégâts structurels sur la formation fréquence de renouvellement des infrastructures incertitude sur les données d’entrée de simulation facteur « flou » (fuzzy) disponibilité de l’injection de fluide HSE Législation et réglementation Acceptation publique Impact sur l’emploi L’invention ne sera bien entendu pas limitée à cette liste de facteurs et sous-facteurs. A noter que l’utilisateur peut avoir la capacité d’éditer ces facteurs/sous-facteurs. La méthode AHP (analyse hiérarchique des processus) est une technique structurée pour organiser et analyser des décisions complexes, basée sur les mathématiques et la psychologie. Elle a notamment des applications en prise de décision, et s’avère particulièrement adaptée dans le cadre du présent procédé, une fois que l’on dispose des divers scores d’adéquation, et valeurs dudit paramètre dynamique descriptif de l’exploitation de ladite formation souterraine. Plutôt que de prescrire une décision « exacte », AHP aide à trouver celle convenant le mieux à la compréhension du problème. Elle fournit un cadrage complet et rationnel de structuration d'une prise de décision, de représentation et d'évaluation des éléments, afin de les relier aux objectifs et d'évaluer les solutions de rechange. AHP commence par décomposer la problématique devant aboutir à une décision en une hiérarchie de sous-problèmes de plus en plus facilement restreints pour pouvoir être analysés de façon indépendante, ce qui est possible grâce à l’ontologie en se basant sur lesdits facteurs ou sous-facteurs. Les éléments de la hiérarchie peuvent se rapporter à un aspect de la décision, à un problème matériel ou immatériel, soigneusement mesuré ou estimé, bien ou mal compris, tout en se rapportant à une prise de décision. Une fois que la hiérarchie est construite, ses différents éléments peuvent être évalués systématiquement en les comparant les uns aux autres, deux à la fois, en ce qui concerne leur impact sur un élément au-dessus d'eux dans la hiérarchie. Ainsi, dans la première sous-étape (d1), le problème de sélection d’une technique d’exploitation est repris et retravaillé conformément à l’ontologie en utilisant AHP. A ce titre, ledit système hiérarchique comprend comme expliqué une pluralité desdits facteurs, et éventuellement des sous-facteurs desdits facteurs, du problème de sélection d’une technique d’exploitation, et l’étape (d1) comprend la construction d’au moins une matrice de jugement comparant deux à deux entre eux les facteurs ou les sous-facteurs d’un facteur, puis le calcul à partir de la ou les matrices de jugement de pondération à appliquer à chaque score d’adéquation et chaque paramètre dynamique descriptif de l’exploitation de ladite formation souterraine, de sorte à obtenir desdits scores finaux élémentaires. L’idée est d’évaluer les différents éléments hiérarchiques en ce qui concerne leur impact sur les facteurs supérieurs dans la hiérarchie. Comme l’on voit sur la , l’étape (d1) commence par une formulation des buts du processus de décision, en particulier : “Quelle est la meilleure technique d’exploitation de ladite liste prédéfinie à sélectionner pour ladite formation souterraine, toutes considérations confondues ?”. Le jugement de la pertinence de tel ou tel facteur se fait en remplissant une “matrice de jugement” (dite table de Saaty), selon un système de notation directement issu de la méthode d’analyse AHP. Cette notation est un système allant de 1 à 9. La signification de cette notation est la suivante : 1 : Les deux activités (facteurs ou sous-facteurs) contribuent également à l’objectif donné. 3 : Une activité est légèrement favorisée par rapport à l’autre basé sur le jugement et l’expérience 5 : Une activité est fortement favorisée par rapport à l’autre basé sur le jugement et l’expérience 7 : Une activité est très fortement favorisée par rapport à l’autre (démontré par quelques cas d’application) 9 : Une activité évidemment favorisée par rapport à l’autre (démontré par de nombreux cas d’application) 2,4,6,8 : Valeurs intermédiaires 1/2, 1/3, ¼, etc. : L’inverse des affirmations précédentes La « matrice de jugement » compare deux à deux les facteurs/sous-facteurs entre eux en formant toutes les combinaisons possibles (c’est une matrice carrée). Ensuite des coefficients de pondération des différents facteurs/sous-facteurs peuvent être obtenus à partir de cette matrice. Par exemple, supposons qu’on ne prend que les 6 facteurs suivants A1 – Facteur économique A2 - Facteur de propriétés physiques A3 - facteur d’exploitation A4 – Facteur de simulation A5 – Facteur de risques A6 - Facteur flou On peut par exemple obtenir la matrice suivante : A1 A2 A3 A4 A5 A6 A1 1 3 2 5 4 7 A2 0,33333333 1 1 2 2 4 A3 0,5 1 1 4 5 6 A4 0,2 0,5 0,25 1 3 4 A5 0,25 0,5 0,2 0,33333333 1 4 A6 0,14285714 0,25 0,16666667 0,25 0,25 1 Naturellement, chaque élément diagonal vaut 1, et par exemple la notation A1/A6 vaut 7 car il est évident que le facteur économique est très fortement favorisé par rapport au facteur flou. A l’opposé, on considère que les facteurs de propriétés physiques et d’exploitation contribuent à parts égales à l’objectif donné d’où la notation A2/A3 qui vaut 1. On répète que cette matrice et les valeurs de ces cases peuvent, une fois que le choix des facteurs et sous-facteurs est terminé, être déduites de l’ontologie de manière connue pour l’homme du métier.Il a été montré qu'on peut définir dans le cadre de l’AHP une échelle d’évaluation qui mesure l’importance ou la différence d’un élément sur un autre. Les premiers calculs de la méthode AHP vont porter sur le calcul du vecteur des coefficients de jugement à partir des valeurs de la matrice de jugement, c’est à dire les poids relatifs de chaque facteur (dans la méthode AHP, on parle également de « vecteur de priorités »). La formule appliquée est la suivante : Coefficient de jugement (Poids du facteur) = somme des lignes normalisées / nombre de facteur Avec la même formule, le vecteur des coefficients de jugement des sous-facteurs est calculé pour chaque facteur. Ce vecteur est ensuite pondéré par le poids du facteur, et ainsi de suite récursivement. On obtient ainsi les poids de chaque facteur et des sous-facteurs qui interviendront dans la pondération des vecteurs des coefficients de jugement des alternatives calculées avec la même formule mathématique. Une option dans les résultats de sortie est proposée pour évaluer la cohérence des données. Ce test permet de contrôler la saisie des valeurs dans les tableaux de comparaison. En effet si le facteur A1 est par exemple évalué 2 fois plus important que le facteur A2, et A2 est jugé 3 fois plus important que A3, et A3 4 fois plus important que A1, alors le test permettra de dire qu’il y a une incohérence dans les données. On la mesure avec 2 paramètres : l’indice de cohérence (IC) et le ratio de cohérence (RC). Pour obtenir la cohérence moyenne on multiplie d’abord la matrice de comparaison avec son vecteur des coefficients qui nous donne ainsi un nouveau vecteur, qui devrait être un vecteur des composantes principales (eigenvalues) si la cohérence était parfaite, i.e. être proportionnel au vecteur des coefficients. Ainsi, si l’on divise le vecteur produit obtenu par le coefficient du vecteur de l’élément de la même ligne, la moyenne de ce vecteur normé donne la cohérence moyenne, qui correspond à la valeur propre λ. La formule de calcul pour l’indice de cohérence est la suivante : IC = (cohérence moyenne) - nombre d’éléments / (nombre d’éléments -1), où le nombre d’éléments est le nombre de colonnes ou de lignes de la matrice. La formule pour le calcul du ratio de cohérence est donnée par : RC = Indice de cohérence / cohérence aléatoire. On note que les cohérences aléatoires dépendent uniquement du nombre d’éléments et sont connues, et on a par exemple 1.12 si N=6 comme dans notre exemple. Si le ratio de cohérence est inférieur ou égal à 0.1 alors l’évaluation est jugée cohérente. Si on reprend l’exemple précédent, la matrice normalisée est : A1 A2 A3 A4 A5 A6 A1 0,41216879 0,48 0,433213 0,39735099 0,26229508 0,26923077 A2 0,1373896 0,16 0,2166065 0,1589404 0,13114754 0,15384615 A3 0,2060844 0,16 0,2166065 0,31788079 0,32786885 0,23076923 A4 0,08243376 0,08 0,05415162 0,0794702 0,19672131 0,15384615 A5 0,1030422 0,08 0,0433213 0,02649007 0,06557377 0,15384615 A6 0,05888126 0,04 0,03610108 0,01986755 0,01639344 0,03846154 Le vecteur des coefficients de jugement est alors : 0,37570977 0,15965503 0,24320163 0,10777051 0,07871225 0,03495081 Le produit de la matrice et du vecteur est alors 2,43943534 1,04086201 1,62505969 0,69948038 0,47683428 0,21569169 Et on obtient la cohérence moyenne 6.40232613. Enfin, IC= 8.05% et RC=7.18% Sans rentrer dans le détail, on peut faire exactement le même travail à l’échelle des sous-facteurs d’un facteur et obtenir un « sous-secteur » de coefficients de jugement, qui peut être multiplié par le coefficient de jugement du facteur dont ils sont les sous-facteurs (par exemple 0.16 pour les sous-facteurs du facteur de propriétés physiques). Jusque-là, on n’utilise en pratique que l’ontologie (et pas les valeurs de scores/paramètres obtenus aux étapes (b) et (c)), de sorte qu’à moins que l’utilisateur modifie la liste de facteurs/sous-facteurs, la ou les matrices de jugement peuvent être pré-calculées. Cependant, les étapes (b) et (c) peuvent influencer également, de manière indépendantes, l’analyse. On va à présent prendre en compte ces matrices de jugement pour pondérer chaque score d’adéquation et chaque paramètre dynamique descriptif de l’exploitation de ladite formation souterraine. Il est en effet possible de juger plus précisément les différents sous-facteurs selon une grille de pertinence propre (notant par exemple de 1 à 5 chaque sous-facteur en ce qui concerne son impact vis-à-vis de la technique d’exploitation concernée), associée à chaque technique d’exploitation et permettant de les comparer, et fonction d’un ou plusieurs paramètres. A nouveau, on peut avoir un ou plusieurs seuils en particulier également définis dans des bases de données dédiées. Un score « élémentaire » (car propre à un facteur, et pas encore global) est obtenu en faisant la somme des produits entre le coefficient de jugement du facteur, le coefficient de jugement de chaque sous-facteur, et la note assignée pour chaque sous-facteur. Ainsi, par exemple si on prend le facteur propriétés physiques et ses 10 sous-facteur, les trois exemples de techniques d’exploitation prises en comptes “reçoivent” un score élémentaire égal de 3.2683. En détail, on a : Facteur coefficient Sous-facteur coefficient CO2 polymère surfactant A2 Propriétés physiques 0,16 Profondeur 0,017 2 2 2 Température 0,262 4 4 4 Porosité 0,16 3 3 3 Perméabilité 0,089 3 3 3 Saturation résiduelle 0,061 3 3 3 Hétérogénéité 0,149 2 2 2 Epaisseur 0,0001 3 3 3 densité API 0,016 3 3 3 Viscosité 0,037 2 2 2 taux d'argile 0,05 4 4 4 Salinité 0,159 4 4 4 Score 3,2683 3,2683 3,2683 On retrouve la valeur 0.16 évoquée avant. Les coefficients des sous-facteurs sont obtenus par la matrice de jugement propre, et pour chaque technique on a une grille de scores. A noter qu’on pourrait récursivement procéder de la sorte avec des éventuels « sous-sous-facteurs ». On peut ainsi obtenir, pour chaque facteur et pour chaque technique de ladite liste prédéfinie de techniques d’exploitation ledit score élémentaire, et les mettre sous la forme d’une matrice « globale » telle que : A1 A2 A3 A4 A4 A6 CO2 2,846 3,26 2,56 2,792 3,7 3,429 Polymère 2,923 3,26 3,16 3,125 3,45 3,19 Surfactant 2,436 3,26 3,24 3,792 3,6 2,71 La deuxième partie (étape d2) de la décision finale consiste à agréger lesdits scores élémentaires « mono-facteurs » en un score global « multi-facteurs ». Elle utilise la technique de préférence par comparaison à une solution idéale (TOPSIS - “Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution”) qui est une analyse multicritères de décision. Cette méthode compare un ensemble de solutions en identifiant des pondérations pour chaque critère (i.e. chaque facteur), la normalisation de scores pour chaque critère, et en calculant la distance géométrique entre chaque alternative et l'alternative idéale, qui est le meilleur score de chaque critère. Une hypothèse forte de la méthode TOPSIS est que les critères sont assignés de façon monotone croissante ou décroissante. L’avantage de cette méthode est qu’elle permet des compromis entre les critères, où un mauvais résultat à un critère peut être minimisé par un bon résultat dans un autre critère. Cela donne une forme plus réaliste de la modélisation que les méthodes non compensatoires, qui incluent ou excluent des solutions alternatives. La méthode TOPSIS peut être directement mise en œuvre sur la matrice globale présentée ci-avant, mais alternativement l’étape (d2) est préférentiellement conforme à la , et comprend elle-même avantageusement une analyse AHP comparant les techniques d’exploitation de la liste deux à deux sur la base des scores élémentaires. En d’autres termes, on reconstruit pour chaque facteur une nouvelle matrice de jugement, de sorte à obtenir pour chaque technique et chaque facteur un coefficient de jugement (ou plutôt un vecteur de coefficients de jugement pour chaque facteur, lesquels on peut agréger en une matrice globale), de la même manière qu’à l’étape précédente. Pour chaque matrice de jugement, les notations 1/9 à 9 sont attribuées sur la base d’une comparaison des scores élémentaires des différentes techniques pour le facteur associé à la matrice. Par exemple, on voit que pour le facteur A2 de propriétés physiques de la formation on a le même score de 3.26 pour les trois techniques. La matrice de jugement de ce facteur n’a par conséquent que des 1 (et ainsi le vecteur de coefficients de jugement a toutes des valeurs également à 0.333). Si on prend par contre le facteur A6 flou, les scores sont bien plus disparates (3.429, 3.19 et 2.71) de sorte qu’on aura une matrice dans laquelle les notations CO2/polymère et polymère/surfactant valent 2 car le premier a un score légèrement supérieur au deuxième pour ce facteur, et la notation CO2/surfactant vaut 3 car la technique CO2 a un score largement supérieur à la technique surfactant pour ce facteur, d’où une matrice de jugement : CO2 Polymère Surfactant CO2 1 2 3 Polymère 0,5 1 2 Surfactant 0,3333333 0,5 1 Le vecteur des coefficients de jugement est alors : 0,54 0,3 0,16 On peut alors constituer à partir de tous les vecteurs de coefficients de jugement une nouvelle matrice globale et la normaliser. Ainsi, dans l’exemple de 6 facteurs en colonnes et 3 techniques en lignes (on comprend qu’elle est juste basculée par rapport à la matrice globale de la fin de l’étape (d1)), on a les valeurs suivantes : A1 A2 A3 A4 A4 A6 CO2 0,47029356 0,57735027 0,25073566 0,25073566 0,84623284 0,84623284 Polymère 0,84623284 0,57735027 0,47029356 0,47029356 0,25073566 0,47029356 Surfactant 0,25073566 0,57735027 0,84623284 0,84623284 0,47029356 0,25073566 L’idée est alors de multiplier chaque valeur de la matrice normalisée par le coefficient de jugement du facteur correspondant tel qu’obtenu à l’étape (d1) (par exemple 0.16 pour le facteur A2 de propriété physiques), de sorte à obtenir une matrice dite « pondérée normalisée » : A1 A2 A3 A4 A4 A6 CO2 0,17871155 0,09237604 0,06017656 0,02758092 0,06769863 0,02538699 Polymère 0,32156848 0,09237604 0,11287045 0,05173229 0,02005885 0,01410881 Surfactant 0,09527955 0,09237604 0,20309588 0,09308561 0,03762348 0,00752207 La décision se sert alors des valeurs maximales et minimales de la matrice pondérée normalisée (ou bien de la simple matrice globale, si on ne souhaite pas faire la deuxième AHP) conformément au principe de TOPSIS. On peut alors, pour chaque technique, calculer les distances euclidiennes S j + et S j - aux solutions extrêmes (idéale et non idéale), avec les formules S j + = [∑ i (V i j -V i + )²] 0.5 et S j - = [∑ i (V i j -V i - )²] 0.5 , ainsi que l’index de performance, P j = S j - / (S j + + S j - ) en tant que score global. En effet, plus le PI est haut, plus grande est la performance de la méthode. Dans notre exemple, on obtient les scores globaux suivants : Si+ Si- Pi Rang CO2 0,21246819 0,0976688 0,31792148 3 polymère 0,11070767 0,23367694 0,67853479 1 surfactant 0,22897847 0,15819245 0,40858558 2 De sorte que l’on peut sélectionner la deuxième technique d’exploitation. A ce titre, le procédé se termine par une étape de sélection d’au moins ladite technique d’exploitation de ladite formation souterraine présentant le score global maximum. Alors, l’étape (e) comprend avantageusement l’exploitation desdits hydrocarbures de ladite formation en mettant en œuvre des infrastructures relatives à ladite technique d’exploitation sélectionnée, de manière connue de l’homme du métier. Multi-formations souterraines De manière préférée, on a comme expliqué un ensemble prédéfini de formations souterraines comportant des hydrocarbures, et on peut faire une double sélection. Le procédé devient également un procédé de sélection d’au moins une formation souterraine parmi un ensemble prédéfini de formations souterraines comportant des hydrocarbures, i.e. un procédé de sélection d’au moins un couple d’une formation souterraine parmi un ensemble prédéfini de formations souterraines comportant des hydrocarbures et d’une technique d’exploitation de ladite formation souterraine (parmi la liste prédéfinie). L’idée est de mettre en œuvre les étapes (a) à (c) pour chaque formation souterraine dudit ensemble prédéfini, et ainsi l’étape (d) peut comprendre le calcul, pour chaque couple d’une formation souterraine dudit ensemble prédéfini et d’une technique d’exploitation de ladite liste prédéfinie, d’un score global de ce couple en fonction des scores d’adéquation, des valeurs dudit paramètre dynamique descriptif de l’exploitation de chaque formation souterraine, et d’au moins une ontologie caractérisant lesdites techniques d’exploitation. Enfin l’étape (e) comprend la sélection d’au moins ledit couple présentant le score global maximum. A noter que dans ce mode de réalisation il est possible que ladite liste prédéfinie ne contienne qu’une technique d’exploitation EOR (ce qui n’aurait aucun sens s’il n’y avait qu’une formation souterraine), le but est ainsi de sélectionner la meilleure formation où appliquer cette technique. Construction de l’ontologie De manière préférée, le procédé comprend une étape préalable (a0) de construction de ladite ontologie caractérisant lesdites techniques d’exploitation par des moyens de traitement 11 du serveur 1 connecté audit équipement client 2 (et sa transmission à l’équipement client 2 pour mise en œuvre du procédé). Cette étape de construction peut être très antérieure au procédé de sélection en lui-même. On répète que par « ontologie », on entend l’ensemble structuré des termes et concepts représentant le sens d’un champ d'informations, en l’espèce celui desdites techniques d’exploitation. Cette étape (a0) peut être mise en œuvre de n’importe quelle façon connue de l’homme du métier, mais avantageusement, en référence à la , la construction de l’ontologie implique de : charger un « modèle » méthodologique préétabli concernant les aspects EOR à partir d’une liste de tâches pertinentes (ex. laboratoire, simulation, installations de surface, optimisation, incertitudes, etc.) avec le glossaire respectif de concepts et de “langage opérationnel”. En cela l’opération peut être assimilée à un “diagramme d’influence” au sens large ; ou charger un glossaire général de concepts et de “langage opérationnel”. Produit programme d’ordinateur Selon un deuxième et un troisième aspect, l’invention concerne un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon le premier aspect de sélection, pour au moins une formation souterraine comportant des hydrocarbures, d’une technique d’exploitation de ladite formation souterraine, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur ; et un moyen de stockage lisible par un équipement informatique sur lequel on trouve ce produit programme d’ordinateur. Procédé de sélection, pour au moins une formation souterraine comportant des hydrocarbures, d’une technique d’exploitation de ladite formation souterraine, parmi une liste prédéfinie de techniques d’exploitation possibles, caractérisé en ce qu’il comprend la mise en œuvre par des moyens de traitements de données (21) d’un équipement client (2), d’étapes de : Obtention d’une valeur d’au moins un paramètre statique descriptif de propriétés physiques de ladite formation souterraine à partir de mesures fournies depuis au moins un capteur (10) ; Calcul, pour chaque technique d’exploitation de ladite liste prédéfinie, d’un score d’adéquation de cette technique d’exploitation avec ladite formation souterraine en fonction de la valeur obtenue de l’au moins un paramètre statique descriptif de propriétés physiques de ladite formation souterraine ; Estimation, pour chaque technique d’exploitation de ladite liste prédéfinie, d’une valeur au cours du temps d’au moins un paramètre dynamique descriptif de l’exploitation de ladite formation souterraine lorsque cette technique d’exploitation est mise en œuvre ; Calcul, pour chaque technique d’exploitation de ladite liste prédéfinie, d’un score global de cette technique d’exploitation en fonction desdits scores d’adéquation, des valeurs dudit paramètre dynamique descriptif de l’exploitation de ladite formation souterraine, et d’au moins une ontologie caractérisant la mise en œuvre desdites techniques d’exploitation ; Sélection d’au moins ladite technique d’exploitation de ladite formation souterraine présentant le score global maximum. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ladite liste prédéfinie de techniques d’exploitation possibles comprend au moins une technique d’injection de CO2 miscible, une technique d’injection de polymère, et une technique d’injection de surfactant. Procédé selon l’une des revendications 1 et 2, dans lequel ledit paramètre dynamique descriptif de l’exploitation de ladite formation souterraine est un taux de récupération desdits hydrocarbures de ladite formation. Procédé selon la revendication 3, dans lequel l’étape (c) comprend, pour chaque technique d’exploitation de ladite liste prédéfinie, la construction en fonction de la valeur obtenue de l’au moins un paramètre statique descriptif de propriétés physiques de ladite formation souterraine d’une courbe linéaire par morceaux représentant au cours du temps le taux de récupération desdits hydrocarbures de ladite formation lorsque cette technique d’exploitation est mise en œuvre. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel ledit paramètre statistique descriptif de propriétés physiques de ladite formation souterraine est choisi parmi une profondeur, une température, une porosité, une perméabilité, une hétérogénéité, une saturation résiduelle en hydrocarbures, une épaisseur de zone d’hydrocarbures, une viscosité d’hydrocarbures, un taux d’argile, une lithologie, une salinité, de ladite formation souterraine. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel l’étape (e) comprend l’exploitation desdits hydrocarbures de ladite formation en mettant en œuvre des infrastructures relatives à ladite technique d’exploitation sélectionnée. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel ledit problème de sélection d’une technique d’exploitation en un système hiérarchique est préalablement décomposé par Analyse Hiérarchique des Processus, AHP, au moyen de ladite ontologie ; l’étape (d) comprenant l’agrégation, pour calculer le score global d’une technique d’exploitation, des scores d’adéquation et des valeurs dudit paramètre dynamique descriptif de l’exploitation de ladite formation souterraine conformément audit système hiérarchique en utilisant une méthode d’aide à la décision multicritères, telle que Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution, TOPSIS. Procédé selon la revendication 7, dans lequel ledit système hiérarchique comprend une pluralité de facteurs, et éventuellement des sous-facteurs desdits facteurs, du problème de sélection d’une technique d’exploitation dont au moins un facteur de propriétés physiques de ladite formation souterraine et un facteur d’exploitation de ladite formation souterraine, l’étape (d) comprenant la construction d’au moins une matrice de jugement comparant deux à deux entre eux les facteurs ou les sous-facteurs d’un facteur, puis le calcul à partir de la ou les matrices de jugement de pondérations à appliquer à chaque score d’adéquation et chaque paramètre dynamique descriptif de l’exploitation de ladite formation souterraine. Procédé selon l’une des revendication 1 à 8, comprenant une étape préalable (a0) de construction de ladite ontologie caractérisant lesdites techniques d’exploitation par des moyens de traitement (11) d’un serveur (1) connecté audit équipement client (2). Procédé selon l’une des revendication 1 à 9, également de sélection d’au moins une formation souterraine parmi un ensemble prédéfini de formations souterraines comportant des hydrocarbures, comprenant la mise en œuvre des étapes (a) à (c) pour chaque formation souterraine dudit ensemble prédéfini, l’étape (d) comprenant le calcul, pour chaque couple d’une formation souterraine dudit ensemble prédéfini et d’une technique d’exploitation de ladite liste prédéfinie, d’un score global de ce couple en fonction des scores d’adéquation, des valeurs dudit paramètre dynamique descriptif de l’exploitation de chaque formation souterraine, et d’au moins une ontologie caractérisant lesdites techniques d’exploitation ; et l’étape (e) comprenant la sélection d’au moins ledit couple présentant le score global maximum. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon l’une des revendications 1 à 10 de sélection, pour au moins une formation souterraine comportant des hydrocarbures, d’une technique d’exploitation de ladite formation souterraine, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Moyen de stockage lisible par un équipement informatique sur lequel un produit programme d’ordinateur comprend des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon l’une des revendications 1 à 10 de sélection, pour au moins une formation souterraine comportant des hydrocarbures, d’une technique d’exploitation de ladite formation souterraine.