Brevet FR3132320A1 — publié le 20230804

L’invention concerne des procédés, des systèmes informatiques et des supports lisibles par machine pour détecter des points d’entrée de sable en fond de puits. Un dispositif informatique reçoit une sortie de détection de sable d’un outil de détection de sable de produit et une forme d’onde de série chronologique brute correspondant à une entrée de l’outil de détection de sable de produit. Sur la base de la sortie de détection de sable, au moins un point d’entrée de sable en fond de puits est détecté à une profondeur de diagraphie. En réponse à la détection de l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits, le dispositif informatique extrait un sous-ensemble de caractéristiques sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute. Le dispositif informatique détermine si la détection est un vrai positif ou un faux positif sur la base du sous-ensemble extrait des caractéristiques et d’un classificateur de forêt aléatoire entraîné. Une action corrective est exécutée concernant l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits en réponse à la détermination du fait que la détection est le vrai positif. DÉTECTION ET CORRECTION DE FAUSSES CLASSIFICATIONS POSITIVES À PARTIR D’UN OUTIL DE DÉTECTION DE SABLE DE PRODUIT Contexte La classification des séries chronologiques joue un rôle important dans l’industrie pétrolière et gazière ainsi que dans de nombreuses autres disciplines comme la reconnaissance vocale, la finance et la médecine. En règle générale, les techniques de classification des séries chronologiques peuvent être divisées en approches basées sur les caractéristiques et basées sur la distance. Dans les approches basées sur les caractéristiques, une procédure d’extraction de caractéristiques est effectuée avant une phase de classification, tandis que les approches basées sur la distance n’ont pas de phase d’extraction de caractéristiques en raison des distances appropriées définies à travers lesquelles la phase de classification est effectuée. Dans les approches basées sur la distance, les distances peuvent être calculées sur une représentation brute ou réduite ou sur des coefficients décomposés (par exemple la transformée de Fourier) d’une série chronologique. Cependant, les performances des approches basées sur la distance dépendent fortement de la qualité de l’alignement des séries chronologiques. Les signaux de l’outil de détection de sable de produit (PSDT) ont une faible caractéristique structurelle car les événements d’injection de sable et un certain nombre de sables impactants, ainsi que de nombreux autres facteurs dans un environnement de fond de puits, sont assez aléatoires. Par conséquent, les approches basées sur la distance peuvent ne pas fonctionner efficacement pour détecter les occurrences d’entrée de sable en fond de puits. Dans les approches basées sur les caractéristiques, on peut analyser des caractéristiques telles que, par exemple, la moyenne, la variance, le maximum, le minimum, l’entropie, la densité spectrale de puissance, les coefficients de Fourier, la fonction d’autocorrélation, etc., qui capturent des statistiques de signaux qui identifient une certaine classe. Un avantage principal des approches basées sur les caractéristiques est la représentation compacte d’un signal. Cependant, étant donné que les signaux du monde réel ont tendance à ne pas être stationnaires en raison d’un certain nombre de facteurs imprévisibles, de nombreuses autres caractéristiques peuvent être nécessaires pour capturer un contenu informatif. Par conséquent, la formulation et la sélection des caractéristiques sont très importantes lors de l’utilisation d’approches basées sur les caractéristiques. L’utilisation d’une transformée en ondelettes est une autre approche pour exploiter les caractéristiques de la structure temporelle. En utilisant une transformée en ondelettes, une forme d’onde de série chronologique peut être séparée en composants « signal » et « bruit », qui peuvent être utilisés pour obtenir des caractéristiques plus informatives à des fins de classification. Étant donné que les formes d’onde PSDT à un point d’entrée d’injection de sable présentent des modèles spécifiques, la transformée en ondelettes peut être utilisée pour formuler certaines caractéristiques. L’utilisation d’une approche contemporaine d’apprentissage profond pour la classification de séries chronologiques, qui pourrait être considérée comme une approche d’apprentissage automatique basée sur les caractéristiques, peut être une bonne approche pour détecter les points d’entrée de sable en fond de puits. Cependant, cette approche nécessiterait un ensemble de données volumineux et bien étiqueté et des ressources informatiques matérielles et logicielles complémentaires. Un modèle de classification peut facilement être trouvé dans la littérature, comme, par exemple, le voisin k le plus proche, les machines à vecteurs de support, les arbres de décision, la forêt aléatoire, la régression logistique et les réseaux de neurones profonds. Bien que ces procédés puissent fonctionner différemment, la sélection de ces procédés pour une approche basée sur les caractéristiques est principalement une recherche par quadrillage. Résumé Des modes de réalisation de l’invention peuvent fournir un procédé pour détecter des points d’entrée de sable en fond de puits. Un dispositif informatique reçoit une sortie de détection de sable d’un outil de détection de sable de produit et une forme d’onde de série chronologique brute correspondant à une entrée de l’outil de détection de sable de produit. Le dispositif informatique détecte au moins un point d’entrée de sable en fond de puits à une profondeur de diagraphie sur la base de la sortie de détection de sable de l’outil de détection de sable de produit. En réponse à la détection de l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits, le dispositif informatique extrait un sous-ensemble de caractéristiques sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute. Le dispositif informatique détermine si la détection de l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits est un vrai positif ou un faux positif sur la base du sous-ensemble extrait des caractéristiques et d’un classificateur de forêt aléatoire entraîné. En réponse à la détermination du fait que la détection est le vrai positif, une action corrective est exécutée concernant l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits. Dans un mode de réalisation, le procédé peut présenter l’entraînement d’un classificateur de forêt aléatoire pour produire le classificateur de forêt aléatoire entraîné. L’entraînement du classificateur de forêt aléatoire présente le dispositif informatique sélectionnant au hasard les caractéristiques sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute pour produire le sous-ensemble des caractéristiques. Le dispositif informatique détermine quelles caractéristiques appariées du sous-ensemble de caractéristiques ont une probabilité moyenne de détection plus élevée que d’autres des caractéristiques appariées sur la base de l’utilisation d’un ensemble d’entraînement des caractéristiques et des résultats de point d’entrée de sable connus. Le dispositif informatique construit le classificateur de forêt aléatoire entraîné sur la base de plusieurs arbres de décision, dont chacun est basé sur une paire respective des caractéristiques appariées du sous-ensemble de caractéristiques ayant la probabilité moyenne de détection la plus élevée. Dans un mode de réalisation, le procédé peut présenter l’élimination, par le dispositif informatique, comme candidats pour le sous-ensemble de caractéristiques, des caractéristiques avec une seule valeur unique, des caractéristiques avec une amplitude de corrélation supérieure à 0,9 par rapport à une autre des caractéristiques, et des caractéristiques qui ne contribuent pas à une importance cumulative d’au moins 0,9. La sélection aléatoire des caractéristiques sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute pour produire le sous-ensemble des caractéristiques présente la sélection aléatoire du sous-ensemble de caractéristiques parmi les caractéristiques non éliminées en tant que candidats pour le sous-ensemble de caractéristiques. Dans un mode de réalisation, le procédé peut présenter la détermination, par le dispositif informatique, d’une probabilité de détection de point d’entrée de sable sur la base d’arbres de décision formés à partir de chaque caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques appariée avec une autre caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques. Le dispositif informatique détermine une probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable de chacun des arbres de décision qui apparie un même sous-ensemble de caractéristiques à chaque caractéristique respective différente des caractéristiques de sous-ensemble. Le dispositif informatique peut ensuite déterminer lequel des arbres de décision qui apparie la même caractéristique des sous-ensembles de caractéristiques avec chaque caractéristique respective différente du sous-ensemble de caractéristiques a une probabilité moyenne la plus élevée de détection de point d’entrée de sable. Une paire du sous-ensemble de caractéristiques est sélectionnée pour les arbres de décision du classificateur de forêt aléatoire entraîné à partir de la même caractéristique des sous-ensembles de caractéristiques et chacune des caractéristiques différentes du sous-ensemble de caractéristiques pour les arbres de décision ayant la probabilité moyenne la plus élevée de détection de point d’entrée de sable. Dans un mode de réalisation du procédé, la sortie de l’outil de détection de sable de produit est plus susceptible de rapporter un faux positif concernant la détection de point d’entrée de sable en fond de puits qu’un vrai positif. Dans un mode de réalisation, le procédé peut présenter la création, par le dispositif informatique, d’une transformée en ondelettes de la forme d’onde de série chronologique brute. Une partie de bruit de la transformée en ondelettes est extraite et au moins certaines des caractéristiques sont extraites sur la base de la partie de bruit de la transformée en ondelettes. Dans un mode de réalisation du procédé, les caractéristiques extraites peuvent présenter des caractéristiques de domaine de fréquence, des caractéristiques de base et des caractéristiques basées sur des ondelettes. Des modes de réalisation de l’invention peuvent également proposer un système informatique pour détecter des points d’entrée de sable en fond de puits. Le système informatique présente au moins un processeur et une mémoire connectée à l’au moins un processeur. La mémoire présente des instructions pour configurer le système informatique afin d’effectuer des opérations. Selon les opérations, une sortie de détection de sable d’un outil de détection de sable de produit et une forme d’onde de série chronologique brute correspondant à une entrée de l’outil de détection de sable de produit sont reçues. Au moins un point d’entrée de sable en fond de puits est détecté à une profondeur de diagraphie sur la base de la sortie de détection de sable de l’outil de détection de sable de produit. En réponse à la détection de l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits, un sous-ensemble de caractéristiques est extrait sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute. Sur la base du sous-ensemble extrait des caractéristiques et d’un classificateur de forêt aléatoire entraîné, on détermine si la détection de l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits est un vrai positif ou un faux positif. Une action corrective concernant l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits est exécutée en réponse à la détermination du fait que la détection de l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits est le vrai positif. Des modes de réalisation de l’invention peuvent en outre fournir un support lisible par machine non transitoire sur lequel sont enregistrées des instructions pour un processeur d’un dispositif informatique afin d’effectuer des opérations. Selon les opérations, une sortie de détection de sable d’un outil de détection de sable de produit et une forme d’onde de série chronologique brute correspondant à une entrée de l’outil de détection de sable de produit sont reçues. Au moins un point d’entrée de sable en fond de puits à une profondeur de diagraphie est détecté sur la base de la sortie de détection de sable de l’outil de détection de sable de produit. En réponse à la détection de l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits, un sous-ensemble de caractéristiques est extrait sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute. Le fait que la détection de l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits est un vrai positif ou un faux positif est déterminé sur la base du sous-ensemble extrait des caractéristiques et d’un classificateur de forêt aléatoire entraîné. En réponse à la détermination du fait que la détection d’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits à la profondeur de diagraphie est le vrai positif, une action corrective concernant l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits est exécutée. Il sera apprécié que ce résumé vise simplement à introduire certains aspects des présents procédés, systèmes et supports, qui sont décrits plus en détail et/ou revendiqués ci-dessous. En conséquence, ce résumé n’est pas destiné à être limitatif. Les dessins en annexe, qui sont incorporés et font partie de cette description, illustrent des modes de réalisation des présents enseignements et, conjointement avec la description, servent à expliquer les principes des présents enseignements. Dans les figures : La illustre un exemple d’un système qui présente divers composants de gestion pour gérer divers aspects d’un environnement géologique, selon un mode de réalisation. La est un organigramme qui illustre un exemple de processus, selon un mode de réalisation, pour déterminer si un point d’entrée de sable en fond de puits détecté par un outil de détection de sable de produit est un vrai positif ou un faux positif. La illustre un exemple d’ensemble de caractéristiques qui peuvent être envisagées pour une utilisation avec des arbres de décision d’un classificateur de forêt aléatoire pour détecter si un point d’entrée de sable détecté est un vrai positif ou un faux positif, selon un mode de réalisation. La et la illustrent en outre certains exemples de caractéristiques de base qui peuvent être envisagées pour une utilisation avec des arbres de décision d’un classificateur de forêt aléatoire selon un mode de réalisation. La illustre un exemple de fonction ondelette mère « db2 » selon un mode de réalisation. La est un organigramme d’un exemple de processus qui peut être exécuté par un dispositif informatique, selon un mode de réalisation, pour éliminer certaines des caractéristiques en tant que candidats pour un sous-ensemble de caractéristiques à considérer pour une utilisation avec les arbres de décision d’un classificateur de forêt aléatoire, et pour sélectionner le sous-ensemble de caractéristiques à utiliser avec les arbres de décision du classificateur de forêt aléatoire. La est un tableau montrant des exemples de probabilités de détection d’un point d’entrée de sable en fond de puits pour des paires de caractéristiques du sous-ensemble de caractéristiques envisagées pour une utilisation avec des arbres de décision d’un classificateur de forêt aléatoire, selon un mode de réalisation. La illustre une vue schématique d’un système informatique, selon un mode de réalisation. Procédé de détection de points d’entrée de sable en fond de puits, le procédé comprenant : la réception (202), par un dispositif informatique, d’une sortie de détection de sable d’un outil de détection de sable de produit et d’une forme d’onde de série chronologique brute correspondant à une entrée de l’outil de détection de sable de produit ; la détection (206), par le dispositif informatique, d’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits à une profondeur de diagraphie sur la base de la sortie de détection de sable de l’outil de détection de sable de produit ; en réponse à la détection (206) de l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits, la réalisation : de l’extraction (208), par le dispositif informatique, d’un sous-ensemble de caractéristiques sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute, du fait de déterminer (210), par le dispositif informatique, si la détection (206) de l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits est un vrai positif ou un faux positif sur la base du sous-ensemble extrait des caractéristiques et d’un classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné, et d’une action corrective concernant l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits en réponse à la détermination (210) du fait que la détection est le vrai positif. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre : l’entraînement d’un classificateur de forêt aléatoire (RFC) pour produire le classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné, l’entraînement comprenant en outre : la sélection aléatoire (604), par le dispositif informatique, des caractéristiques sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute pour produire le sous-ensemble des caractéristiques ; la détermination, par le dispositif informatique, des caractéristiques appariées du sous-ensemble de caractéristiques qui ont une probabilité moyenne de détection plus élevée que d’autres des caractéristiques appariées sur la base de l’utilisation d’un ensemble d’entraînement des caractéristiques et des résultats de point d’entrée de sable connus ; et la construction (610), par le dispositif informatique, du classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné sur la base d’une pluralité d’arbres de décision, chacun des arbres de décision étant basé sur une paire respective des caractéristiques appariées du sous-ensemble de caractéristiques ayant la probabilité moyenne de détection la plus élevée. Procédé selon la revendication 2, comprenant en outre : l’élimination (602), par le dispositif informatique, comme candidats pour le sous-ensemble de caractéristiques, des caractéristiques avec une seule valeur unique, des caractéristiques avec une amplitude de corrélation supérieure à 0,9 par rapport à une autre des caractéristiques, et des caractéristiques qui ne contribuent pas à une importance cumulative d’au moins 0,9, dans lequel : la sélection aléatoire (604) des caractéristiques sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute pour produire le sous-ensemble des caractéristiques comprend en outre : la sélection aléatoire du sous-ensemble de caractéristiques parmi les caractéristiques non éliminées en tant que candidats pour le sous-ensemble de caractéristiques. Procédé selon la revendication 2, comprenant en outre : la détermination (606), par le dispositif informatique, d’une probabilité de détection de point d’entrée de sable sur la base d’arbres de décision formés à partir de chaque caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques appariée avec une autre caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques ; la détermination (608), par le dispositif informatique, d’une probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable de chacun des arbres de décision qui apparie un même sous-ensemble de caractéristiques à chaque caractéristique respective différente des sous-ensembles de caractéristiques ; la détermination, par le dispositif informatique, du groupe d’arbres de décision qui apparie la même caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques avec chaque caractéristique différente respective du sous-ensemble de caractéristiques qui a une probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable la plus élevée ; et la sélection, par le dispositif informatique, d’une paire du sous-ensemble de caractéristiques pour les arbres de décision du classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné sur la base du groupe d’arbres de décision qui apparie la même caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques avec chacune des caractéristiques différentes respectives des sous-ensembles de caractéristiques ayant la probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable la plus élevée. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre : la création, par le dispositif informatique, d’une transformée en ondelettes de la forme d’onde de série chronologique brute ; l’extraction, par le dispositif informatique, d’une partie de bruit de la forme d’onde en ondelettes ; et l’extraction, par le dispositif informatique, d’au moins certaines des caractéristiques sur la base de la partie de bruit de la transformée en ondelettes. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les caractéristiques extraites comprennent des caractéristiques de domaine de fréquence, des caractéristiques de base et des caractéristiques basées sur des ondelettes. Système informatique (800) pour détecter des points d’entrée de sable en fond de puits, le système informatique (800) comprenant : au moins un processeur (804) ; et une mémoire (806) connectée à l’au moins un processeur (804), dans lequel la mémoire (806) présente des instructions pour configurer le système informatique (800) pour effectuer des opérations comprenant : la réception (202) d’une sortie de détection de sable d’un outil de détection de sable de produit et d’une forme d’onde de série chronologique brute correspondant à une entrée de l’outil de détection de sable de produit ; la détection (206) d’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits à une profondeur de diagraphie sur la base de la sortie de détection de sable de l’outil de détection de sable de produit ; en réponse à la détection (206) de l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits, la réalisation : de l’extraction (208) d’un sous-ensemble de caractéristiques sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute, du fait de déterminer (210) si la détection (206) de l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits est un vrai positif ou un faux positif sur la base du sous-ensemble extrait des caractéristiques et d’un classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné, et d’une action corrective concernant l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits en réponse à la détermination (210) du fait que la détection est le vrai positif. Système informatique (800) selon la revendication 7, dans lequel les opérations comprennent en outre : l’entraînement d’un classificateur de forêt aléatoire (RFC) pour produire le classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné, l’entraînement comprenant en outre : la sélection aléatoire (604) des caractéristiques sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute pour produire le sous-ensemble des caractéristiques ; la détermination des caractéristiques appariées du sous-ensemble de caractéristiques qui ont une probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable plus élevée que d’autres des caractéristiques appariées sur la base de l’utilisation d’un ensemble d’entraînement des caractéristiques et des résultats de point d’entrée de sable connus ; et la construction (610), par le système informatique (800), du classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné sur la base d’une pluralité d’arbres de décision, dont chacun est basé sur une paire respective des caractéristiques appariées du sous-ensemble de caractéristiques ayant la probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable la plus élevée. Système informatique (800) selon la revendication 8, dans lequel les opérations comprennent en outre : l’élimination (602), comme candidats pour le sous-ensemble de caractéristiques, des caractéristiques avec une seule valeur unique, des caractéristiques avec une amplitude de corrélation supérieure à 0,9 par rapport à une autre des caractéristiques, et des caractéristiques qui ne contribuent pas à une importance cumulative d’au moins 0,9, dans lequel : la sélection aléatoire (604) des caractéristiques sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute pour produire le sous-ensemble des caractéristiques comprend en outre : la sélection aléatoire du sous-ensemble de caractéristiques parmi les caractéristiques non éliminées en tant que candidats pour le sous-ensemble de caractéristiques. Système informatique (800) selon la revendication 8, dans lequel les opérations comprennent en outre : la détermination (606) d’une probabilité de détection de point d’entrée de sable sur la base d’arbres de décision formés à partir de chaque caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques appariée avec une autre caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques ; la détermination (608) d’une probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable de chacun des arbres de décision qui apparie un même sous-ensemble des sous-ensembles de caractéristiques à chaque caractéristique respective différente des sous-ensembles de caractéristiques ; la détermination du groupe d’arbres de décision qui apparie la même caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques avec chaque caractéristique différente respective du sous-ensemble de caractéristiques qui a une probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable la plus élevée ; et la sélection d’une paire du sous-ensemble de caractéristiques pour les arbres de décision du classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné sur la base du groupe d’arbres de décision qui apparie la même caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques avec chacune des caractéristiques différentes respectives des sous-ensembles de caractéristiques ayant la probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable la plus élevée. Système informatique (800) selon la revendication 7, dans lequel les opérations comprennent en outre : la création d’une transformée en ondelettes de la forme d’onde de série chronologique brute ; l’extraction d’une partie de bruit de la forme d’onde en ondelettes ; et l’extraction d’au moins certaines des caractéristiques sur la base de la partie de bruit de la transformée en ondelettes. Système informatique (800) selon la revendication 7, dans lequel le classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné comprend des classificateurs d’arbre de décision avec une profondeur maximale de 4. Support non transitoire lisible par machine sur lequel sont enregistrées des instructions pour un processeur d’un dispositif informatique afin d’effectuer des opérations comprenant : la réception (202) d’une sortie de détection de sable d’un outil de détection de sable de produit et d’une forme d’onde de série chronologique brute correspondant à une entrée de l’outil de détection de sable de produit ; la détection (206) d’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits à une profondeur de diagraphie sur la base de la sortie de détection de sable de l’outil de détection de sable de produit ; en réponse à la détection (206) de l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits, la réalisation : de l’extraction (208) d’un sous-ensemble de caractéristiques sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute, du fait de déterminer (210) si la détection (206) de l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits est un vrai positif ou un faux positif sur la base du sous-ensemble extrait des caractéristiques et d’un classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné, et d’une action corrective concernant l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits en réponse à la détermination (210) du fait que la détection est le vrai positif. Support non transitoire lisible par machine selon la revendication 13, dans lequel les opérations comprennent en outre : l’entraînement d’un classificateur de forêt aléatoire (RFC) pour produire le classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné, l’entraînement comprenant en outre : la sélection aléatoire (604) des caractéristiques sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute pour produire le sous-ensemble des caractéristiques ; la détermination des caractéristiques appariées du sous-ensemble de caractéristiques qui ont une probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable plus élevée que d’autres des caractéristiques appariées sur la base de l’utilisation d’un ensemble d’entraînement des caractéristiques et des résultats de point d’entrée de sable connus ; et la construction (610), par le dispositif informatique, du classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné sur la base d’une pluralité d’arbres de décision, dont chacun est basé sur une paire respective des caractéristiques appariées du sous-ensemble de caractéristiques ayant la probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable la plus élevée. Support non transitoire lisible par machine selon la revendication 14, dans lequel les opérations comprennent en outre : l’élimination (602), comme candidats pour le sous-ensemble de caractéristiques, des caractéristiques avec une seule valeur unique, des caractéristiques avec une amplitude de corrélation supérieure à 0,9 par rapport à une autre des caractéristiques, et des caractéristiques qui ne contribuent pas à une importance cumulative d’au moins 0,9, dans lequel : la sélection aléatoire (604) des caractéristiques sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute pour produire le sous-ensemble des caractéristiques comprend en outre : la sélection aléatoire du sous-ensemble de caractéristiques parmi les caractéristiques non éliminées en tant que candidats pour le sous-ensemble de caractéristiques. Support non transitoire lisible par machine selon la revendication 14, dans lequel les opérations comprennent en outre : la détermination (606) d’une probabilité de détection de point d’entrée de sable sur la base d’arbres de décision formés à partir de chaque caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques appariée avec une autre caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques ; la détermination (608) d’une probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable de chacun des arbres de décision qui apparie un même sous-ensemble des sous-ensembles de caractéristiques à chaque caractéristique respective différente des sous-ensembles de caractéristiques ; la détermination du groupe d’arbres de décision qui apparie la même caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques avec chaque caractéristique différente respective du sous-ensemble de caractéristiques qui a une probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable la plus élevée ; et la sélection d’une paire du sous-ensemble de caractéristiques pour les arbres de décision du classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné sur la base du groupe d’arbres de décision qui apparie la même caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques avec chacune des caractéristiques différentes respectives des sous-ensembles de caractéristiques pour les arbres de décision ayant la probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable la plus élevée. Support non transitoire lisible par machine selon la revendication 14, dans lequel le classificateur de forêt aléatoire entraîné comprend des classificateurs d’arbre de décision avec une profondeur maximale de 4.