Brevet FR3139915A1 — publié le 20240322

La présente invention concerne le domaine technique des détections de failles sismiques, et met en œuvre un procédé et un appareil servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement, un procédé et un appareil d’interprétation pour les failles de décrochement. Le procédé servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement comprend les étapes consistant à : recevoir des données sismiques et des informations de diagraphie ; déterminer des images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les données sismiques ; ajuster les images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les informations de diagraphie et les lois d’évolution géologique en vue d’obtenir des images topologiques spatiales de faille de décrochement ; considérer les données de profil sismique dans les données sismiques comme étant une entrée, considérer les informations d’étiquette des images topologiques spatiales de faille de décrochement comme étant une sortie, construire des échantillons d’apprentissage en fonction des données de profil sismique et des images topologiques spatiales correspondantes de faille de décrochement, et construire un modèle de réseau de neurones en se basant sur l’entrée et sur la sortie ; et effectuer l’apprentissage du modèle de réseau de neurones au moyen des échantillons d’apprentissage, et considérer un modèle de réseau de neurones entraîné par apprentissage comme étant un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement. Selon les modes de réalisation de la présente invention, les problèmes de faible précision de détection et de reconnaissance de failles de petite taille et de la lourde charge de travail des interpréteurs sismiques sont résolus. Fig. 1 PROCÉDÉ ET APPAREIL SERVANT À ÉTABLIR UN MODÈLE D’INTERPRÉTATION POUR LES FAILLES DE DÉCROCHEMENT, ET PROCÉDÉ ET APPAREIL D’INTERPRÉTATION POUR LES FAILLES DE DÉCROCHEMENT La présente invention concerne le domaine technique des détections de failles sismiques, et en particulier un procédé et un appareil servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement, et un procédé et un appareil d’interprétation pour les failles de décrochement. ETAT DE LA TECHNIQUE ANTERIEURE Cette section a pour objet de fournir des informations de base ou un contexte pour des modes de réalisation de la présente invention exposée dans les revendications. La description des présentes ne doit pas être admise comme étant l’état de la technique simplement parce qu’elle est incluse dans cette section. En tant que strate la plus importante à des fins d’exploration et de développement, la formation carbonatée est affectée par des contraintes régionales de compression et de torsion, et un grand nombre de failles de décrochement sont développées dans celle-ci. Différents segments de failles de décrochement avec différentes caractéristiques ou les mêmes caractéristiques ont des différences évidentes en termes de contrôle de réservoir, et ils ont un effet positif sur la reconstruction du réservoir carbonaté et le remplissage de pétrole et de gaz. Mais en même temps, il y a également des impacts négatifs de destruction des conditions de préservation de condensation, et de communication avec l’eau de fond du champ pétrolifère et puis de réduction de l’efficacité de développement du champ pétrolifère. En raison du fait que la faille de décrochement a les caractéristiques comme quoi le déplacement de la faille à la verticale est faible ou même n’est pas reconnaissable, les structures de la formation des deux côtés de la faille sont considérablement changées, et les failles associées sont complexes, il y a une grande incertitude quant à l’interprétation de la faille de décrochement dans des roches carbonatées. Actuellement, le procédé d’interprétation pour les failles de décrochement comprend principalement deux types, l’analyse et l’interprétation de failles de décrochement manuellement et par intelligence artificielle, respectivement. Basé sur le traitement de données sismiques ou sur l’analyse manuelle de l’imagerie d’attributs sismiques, ce procédé est très coûteux en termes de temps et de travail et il y a les inévitables erreurs personnelles. Les procédés existants d’interprétation pour les failles par intelligence artificielle ne caractérisent que les failles de grande taille par le biais d’attributs sismiques, et ne peuvent pas réaliser une détection et reconnaissance de précision pour les failles de petite taille, ceci aboutissant de ce fait à une forte ambiguïté et incertitude d’interprétation, et ayant tendance à rater ou à mal détecter des failles. De plus, de nombreuses interprétations manuelles sont requises à des fins d’intervention pour compléter les corrections et les filtrations, et la charge de travail manuel reste élevée. Par conséquent, il est urgent de mettre en œuvre un procédé d’interprétation intelligent pour les failles de décrochement en vue de résoudre les problèmes de faible précision de détection et de reconnaissance de failles de petite taille et de lourde charge de travail de caractérisation des interpréteurs sismiques. En raison de la faible précision de détection et de reconnaissance de failles de petite taille et de la lourde charge de travail de caractérisation des interpréteurs sismiques, cette solution est proposée pour surmonter ou pour résoudre au moins partiellement les problèmes ci-dessus. Selon un aspect, les modes de réalisation de la présente invention ont pour objet de mettre en œuvre un procédé servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement, comprenant les étapes consistant à : recevoir des données sismiques et des informations de diagraphie ; déterminer des images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les données sismiques ; ajuster les images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les informations de diagraphie et les lois d’évolution géologique en vue d’obtenir des images topologiques spatiales de faille de décrochement ; considérer les données de profil sismique dans les données sismiques comme étant une entrée, considérer les informations d’étiquette des images topologiques spatiales de faille de décrochement comme étant une sortie, construire des échantillons d’apprentissage en fonction des données de profil sismique et des images topologiques spatiales correspondantes de faille de décrochement, et construire un modèle de réseau de neurones en se basant sur l’entrée et sur la sortie ; et effectuer l’apprentissage du modèle de réseau de neurones au moyen des échantillons d’apprentissage, et considérer un modèle de réseau de neurones entraîné par apprentissage comme étant un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement. Par ailleurs, l’étape consistant à déterminer des images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les données sismiques comprend les étapes consistant à : déterminer des attributs sismiques et des particularités de réflexion sismique en se basant sur les données sismiques ; déterminer des attributs sismiques sensibles en se basant sur les particularités de réflexion sismique conjointement avec deux modes d’analyse d’attributs sismiques en termes d’attributs de profil et d’attributs de tranche ; et déterminer des images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les attributs sismiques sensibles et les particularités de réflexion sismique. Par ailleurs, l’étape consistant à ajuster les images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les informations de diagraphie et les lois d’évolution géologique en vue d’obtenir des images topologiques spatiales de faille de décrochement comprend les étapes consistant à : obtenir des informations pétro-physiques correspondantes en se basant sur les informations de diagraphie ; obtenir des résultats d’analyse de structures géologiques qui correspondent par les informations pétro-physiques correspondantes en se basant sur les lois d’évolution géologique ; et ajuster les images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les résultats d’analyse de structures géologiques qui correspondent en vue d’obtenir les images topologiques spatiales de faille de décrochement. Par ailleurs, le modèle de réseau de neurones est construit par un réseau de neurones UNet++ ; et des paramètres dans le modèle de réseau de neurones sont entraînés par apprentissage et optimisés au moyen d’un optimiseur d’estimation de moment de type adaptatif. Par ailleurs, l’étape consistant à entraîner par apprentissage le modèle de réseau de neurones au moyen des échantillons d’apprentissage comprend les étapes consistant à : utiliser les échantillons d’apprentissage et le modèle de réseau de neurones pour construire une fonction de perte comme dans l’équation suivante : où, désigne les données de profil sismique ayant été entrées dans le modèle, désigne une matrice de probabilités obtenue par le traitement de par le biais du modèle de réseau de neurones, désigne des informations d’étiquette d’une image topologique spatiale de faille de décrochement correspondant aux données de profil sismique, désigne une sommation de tous les éléments dans une matrice , désigne un nombre de profils sismiques, désigne un nombre total de profils sismiques, et est un coefficient d’équilibrage ; et effectuer l’apprentissage du modèle de réseau de neurones en se basant sur les échantillons d’apprentissage et la fonction de perte. Par ailleurs, l’étape consistant à entraîner par apprentissage le modèle de réseau de neurones au moyen des exemples d’apprentissage comprend les étapes consistant à : diviser les échantillons d’apprentissage en un ensemble d’apprentissage et un ensemble de validation ; entraîner par apprentissage le modèle de réseau de neurones au moyen de l’ensemble d’apprentissage ; entrer respectivement des données de profil sismique dans l’ensemble de validation dans le modèle de réseau de neurones entraîné par apprentissage ; calculer une précision en se basant sur des résultats de sortie du modèle et sur des images topologiques spatiales de faille de décrochement dans l’ensemble de validation ; et réentraîner par apprentissage le modèle de réseau de neurones si la précision est inférieure à un seuil réglé, sinon compléter l’apprentissage du modèle de réseau de neurones. Selon un autre aspect, les modes de réalisation de la présente invention mettent par ailleurs en œuvre un appareil servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement, comprenant : un module de réception configuré pour recevoir des données sismiques et des informations de diagraphie ; un module de construction d’images initiales de caractérisation de faille de décrochement configuré pour déterminer des images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les données sismiques ; un module de construction d’images topologiques spatiales de faille de décrochement configuré pour ajuster les images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les informations de diagraphie et les lois d’évolution géologique en vue d’obtenir des images topologiques spatiales de faille de décrochement ; un module de construction de modèle de réseau de neurones configuré pour considérer les données de profil sismique dans les données sismiques comme étant une entrée, considérer les informations d’étiquette des images topologiques spatiales de faille de décrochement comme étant une sortie, construire des échantillons d’apprentissage en fonction des données de profil sismique et des images topologiques spatiales correspondantes de faille de décrochement, et construire un modèle de réseau de neurones en se basant sur l’entrée et sur la sortie ; et un module d’apprentissage de modèle de réseau de neurones configuré pour entraîner par apprentissage le modèle de réseau de neurones au moyen des échantillons d’apprentissage, et considérer un modèle de réseau de neurones entraîné par apprentissage comme étant un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement. En se basant sur le même concept de l’invention, les modes de réalisation de la présente invention mettent par ailleurs en œuvre un procédé d’interprétation pour les failles de décrochement, comprenant les étapes consistant à : recevoir des données sismiques d’un puits à des fins d’analyse ; et entrer les données de profil sismique dans les données sismiques dans un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement qui est entraîné par apprentissage dans le procédé selon l’un quelconque des modes de réalisation ci-dessus, en vue d’obtenir des images de la faille de décrochement. Selon un autre aspect, les modes de réalisation de la présente invention mettent par ailleurs en œuvre un appareil d’interprétation pour les failles de décrochement, comprenant : un module de réception configuré pour recevoir des données sismiques d’un puits à des fins d’analyse ; et un module d’interprétation configuré pour entrer les données de profil sismique dans les données sismiques dans un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement qui est entraîné par apprentissage dans le procédé selon l’un quelconque des modes de réalisation ci-dessus, en vue d’obtenir des images de la faille de décrochement. Selon un autre aspect, les modes de réalisation de la présente invention mettent par ailleurs en œuvre un dispositif informatique, comprenant une mémoire, un processeur, et un programme informatique stocké dans la mémoire, et quand il est exécuté par le processeur, le programme informatique met en œuvre des instructions du procédé décrit dans l’un quelconque des modes de réalisation mentionnés ci-avant. Selon un autre aspect, les modes de réalisation de la présente invention mettent par ailleurs en œuvre un support de stockage informatique dans lequel un programme informatique est stocké, et quand il est exécuté par un processeur d’un dispositif informatique, le programme informatique met en œuvre des instructions du procédé mentionné ci-avant. Une ou plusieurs solutions techniques selon les modes de réalisation de la présente invention ont au moins les effets techniques suivants. Dans les modes de réalisation de la présente invention, des images initiales de caractérisation de faille de décrochement sont obtenues en se basant sur les données sismiques, puis des images topologiques spatiales de faille de décrochement sont obtenues par l’amélioration des images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur des informations de diagraphie et des lois d’évolution géologique, de manière à obtenir des résultats d’interprétation pour les failles de décrochement de précision, et les images topologiques spatiales de faille de décrochement correspondent aux données de profil sismique dans les données sismiques. Ensuite, les données de profil sismique dans les données sismiques sont considérées comme étant une entrée et les informations d’étiquette des images topologiques spatiales de faille de décrochement sont considérées comme étant une sortie ; des échantillons d’apprentissage sont construits en fonction des données de profil sismique et des images topologiques spatiales correspondantes de faille de décrochement ; un modèle de réseau de neurones est construit en se basant sur l’entrée et sur la sortie ; une fois que le modèle de réseau de neurones a été entraîné par apprentissage au moyen des échantillons d’apprentissage, un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement finit par être obtenu, modèle qui effectue automatiquement une interprétation de précision de la faille de décrochement par un petit nombre d’échantillons d’apprentissage, pour de ce fait résoudre les problème de faible précision de détection et de reconnaissance de failles de petite taille et de lourde charge de travail de caractérisation des interpréteurs sismiques. La description ci-dessus n’est qu’une vue d’ensemble des solutions techniques de certains modes de réalisation de la présente invention. Afin de comprendre plus clairement les moyens techniques de certains modes de réalisation de la présente invention, la mise en œuvre peut être effectuée en fonction du contenu de la présente invention, et afin de rendre les objectifs, les particularités et les avantages ci-dessus et autres de certains modes de réalisation de la présente invention plus évidents et plus compréhensibles, les mises en œuvre spécifiques de certains modes de réalisation de la présente invention sont illustrées ci-dessous. Afin d’illustrer plus clairement les solutions techniques dans les modes de réalisation de la présente invention ou dans l’état de la technique, une brève description des dessins pour les modes de réalisation sera donnée ci-dessous. Bien entendu, les dessins dans la description suivante illustrent simplement certains modes de réalisation de la présente invention, et ceux du métier peuvent dériver d’autres dessins à partir de ceux-ci sans aucun effort créatif. Dans les dessins : illustre un diagramme de flux d’un procédé servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement selon certains modes de réalisation de la présente invention ; illustre un diagramme schématique de données sismiques 3D partielles d’une zone de travail selon certains modes de réalisation de la présente invention ; illustre un diagramme de flux de détermination d’images initiales de caractérisation de faille de décrochement selon certains modes de réalisation de la présente invention ; illustre un diagramme schématique de profils sismiques originaux en ligne 75 selon certains modes de réalisation de la présente invention ; illustre un diagramme schématique de tranches à attributs cohérents de niveau horizon T74 selon certains modes de réalisation de la présente invention ; illustre un diagramme schématique de tranches à attributs cohérents de niveau horizon T76 selon certains modes de réalisation de la présente invention ; illustre un diagramme schématique de tranches à attributs cohérents de niveau horizon T80 selon certains modes de réalisation de la présente invention ; illustre un diagramme schématique de particularités d’événements représentées dans une position marquée par un cadre dans la selon certains modes de réalisation de la présente invention ; illustre un autre diagramme schématique de particularités d’événements représentées dans une position marquée par un cadre dans la selon certains modes de réalisation de la présente invention ; illustre un diagramme schématique de structures de failles de décrochement et de distribution de failles de profils en ligne selon certains modes de réalisation de la présente invention ; illustre un diagramme schématique de structures de failles de décrochement et de distribution de failles de profils en ligne transversale selon certains modes de réalisation de la présente invention ; illustre un diagramme schématique d’un processus consistant à déterminer des attributs sensibles sismiques en se basant sur des particularités de réflexion sismique selon certains modes de réalisation de la présente invention ; illustre un diagramme de flux d’un processus consistant à déterminer des images topologiques spatiales de faille de décrochement selon certains modes de réalisation de la présente invention ; illustre un diagramme schématique d’images topologiques spatiales de faille de décrochement et de données de profil d’amplitude sismique d’origine selon certains modes de réalisation de la présente invention ; illustre un diagramme schématique de structure d’un réseau de neurones UNet++ selon certains modes de réalisation de la présente invention ; illustre un diagramme de flux d’apprentissage d’un modèle de réseau de neurones selon certains modes de réalisation de la présente invention ; illustre un autre diagramme de flux d’apprentissage d’un modèle de réseau de neurones selon certains modes de réalisation de la présente invention ; illustre un diagramme de flux d’un procédé d’interprétation pour les failles de décrochement selon certains modes de réalisation de la présente invention ; illustre un diagramme de blocs de structure d’un appareil servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement selon certains modes de réalisation de la présente invention ; illustre un diagramme de blocs de structure d’un appareil d’interprétation pour les failles de décrochement selon certains modes de réalisation de la présente invention ; et illustre un diagramme de blocs de structure d’un dispositif informatique selon certains modes de réalisation de la présente invention. DESCRIPTION DETAILLEE Numéros de référence 151 : module de réception ; 152 : module de construction d’images initiales de caractérisation de faille de décrochement ; 153 : module de construction d’images topologiques spatiales de faille de décrochement ; 154 : module de construction de modèle de réseau de neurones ; 155 : module d’apprentissage de modèle de réseau de neurones ; 161 : module de réception ; 162 : module d’interprétation ; 1702 : dispositif informatique ; 1704 : processeur ; 1706 : mémoire ; 1708 : mécanisme d’entraînement ; 1710 : interface d’entrée/sortie ; 1712 : dispositif d’entrée ; 1714 : dispositif de sortie ; 1716 : dispositif de présentation ; 1718 : interface utilisateur graphique ; 1720 : interface de réseau ; 1722 : liaison de communication ; 1724 : bus de communication. Afin que ceux du métier puissent mieux comprendre les solutions techniques de la présente invention, les solutions techniques dans certains modes de réalisation de la présente invention seront décrites clairement et entièrement ci-dessous en référence aux dessins dans les modes de réalisation de la présente invention. Bien entendu, celles décrites ne sont qu’une partie, plutôt que la totalité, des modes de réalisation de la présente invention. En se basant sur certains modes de réalisation de la présente invention, tout autre mode de réalisation obtenu par ceux de compétence ordinaire dans l’art sans aucun effort créatif doivent se trouver dans les limites de la portée de protection de la présente invention. Il faut noter que les termes « premier », « deuxième » et termes similaires dans la description et dans les revendications de la présente invention et des dessins susdits sont utilisés pour distinguer des objets similaires et non pas nécessairement pour décrire un ordre particulier ou une préséance particulière. Il faut comprendre que les données ainsi utilisées peuvent être échangées dans des circonstances appropriées de telle sorte que les modes de réalisation de la présente invention décrits dans les présentes peuvent être mis en œuvre dans un ordre autre que ceux illustrés ou décrits dans les présentes. En outre, les termes « comporter », « comprendre », « avoir » et toute variante de ceux-ci sont destinés à couvrir toutes les inclusions non exclusives. Par exemple, un processus, un procédé, un appareil, un produit ou un dispositif, qui comprend une série d’étapes ou d’unités, n’est pas nécessairement limité à ceux dont la liste est dressée de manière explicite, mais peuvent comprendre d’autres étapes ou unités qui ne figurent pas expressément dans la liste ou qui ne sont pas inhérents au processus, au procédé, à l’appareil, au produit ou au dispositif. Les procédés existants d’interprétation pour les failles de décrochement ne caractérisent que les failles de grande taille par le biais d’attributs sismiques, et ne peuvent pas réaliser une détection et reconnaissance de précision pour les failles de petite taille, ceci aboutissant de ce fait à une forte ambiguïté et incertitude d’interprétation, et ayant tendance à rater ou à mal détecter les failles. De plus, de nombreuses interprétations manuelles sont requises à des fins d’intervention pour compléter les corrections et les filtrations, et la charge de travail manuel reste élevée. En raison de la faible précision de détection et de reconnaissance de failles de petite taille et la lourde charge de travail des interpréteurs sismiques, cette solution est proposée pour surmonter ou pour résoudre au moins partiellement les problèmes ci-dessus. En référence à la , certains modes de réalisation de la présente invention mettent en œuvre un procédé servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement. La présente invention fournit les étapes d’exécution du procédé tel qu’il est décrit dans les modes de réalisation ou dans les diagrammes de flux, mais un plus grand ou plus petit nombre d’étapes d’exécution peuvent être inclus en fonction du travail de routine ou non créatif. Tout ordre d’exécution des étapes dont la liste est dressée dans les modes de réalisation n’est que l’un de nombreux ordres d’exécution des étapes et ne représente pas un ordre d’exécution unique. Dans le cas de figure d’un système réel ou d’un produit formant appareil réel, les étapes peuvent être exécutées dans l’ordre ou de manière simultanée en fonction du procédé illustré dans les modes de réalisation ou les dessins. De manière spécifique, tel qu’il est illustré sur la , le procédé peut comprendre les étapes consistant à : S100 : recevoir des données sismiques et des informations de diagraphie ; S200 : déterminer des images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les données sismiques ; S300 : ajuster les images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les informations de diagraphie et les lois d’évolution géologique en vue d’obtenir des images topologiques spatiales de faille de décrochement ; S400 : considérer les données de profil sismique dans les données sismiques comme étant une entrée, considérer les informations d’étiquette des images topologiques spatiales de faille de décrochement comme étant une sortie, construire des échantillons d’apprentissage en fonction des données de profil sismique et des images topologiques spatiales correspondantes de faille de décrochement, et construire un modèle de réseau de neurones en se basant sur l’entrée et sur la sortie ; S500 : effectuer l’apprentissage du modèle de réseau de neurones au moyen des échantillons d’apprentissage, et considérer un modèle de réseau de neurones entraîné par apprentissage comme étant un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement. Dans les modes de réalisation de la présente invention, des images initiales de caractérisation de faille de décrochement sont obtenues en se basant sur les données sismiques, puis des images topologiques spatiales de faille de décrochement sont obtenues par l’amélioration des images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur des informations de diagraphie et des lois d’évolution géologique, de manière à obtenir des résultats d’interprétation pour les failles de décrochement de précision, et les images topologiques spatiales de faille de décrochement correspondent aux données de profil sismique dans les données sismiques. Ensuite, les données de profil sismique dans les données sismiques sont considérées comme étant une entrée et les informations d’étiquette des images topologiques spatiales de faille de décrochement sont considérées comme étant une sortie ; des échantillons d’apprentissage sont construits en fonction des données de profil sismique et des images topologiques spatiales correspondantes de faille de décrochement ; un modèle de réseau de neurones est construit en se basant sur l’entrée et sur la sortie ; une fois que le modèle de réseau de neurones a été entraîné par apprentissage au moyen des échantillons d’apprentissage, un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement finit par être obtenu, modèle qui effectue automatiquement une interprétation de précision de la faille de décrochement par un petit nombre d’échantillons d’apprentissage, pour de ce fait résoudre les problème de faible précision de détection et de reconnaissance de failles de petite taille et de la lourde charge de travail des interpréteurs sismiques. Dans certains modes de réalisation, les données sismiques reçues peuvent provenir d’institutions de plateforme, telles que des centres d’informations sismiques dans des régions ou pays concernés, et les informations de diagraphie peuvent être des informations, telles que des structures géologiques et des informations hydrologiques, qui peuvent être obtenues et utilisées à des fins d’interprétation géologique. Dans les modes de réalisation de la présente invention, la illustre des données sismiques 3D partielles d’une zone de travail ayant une surface d’origine d’environ 200 kilomètres carrés. Une fois que des données sismiques de migration 3D qui correspondent à la faille de décrochement sont interceptées, une taille correspondante est de 400 Inlines × 400 Crosslines × 448 points d’échantillonnage dans le temps, un intervalle de temps va de 4502 ms à 5400 ms, et un intervalle d’échantillonnage dans le temps est de 2 ms. Tel qu’il est illustré sur la , un système de cisaillement du type haut nord « X » est développé dans la zone de données sismiques 3D partielles de la zone de travail, où la formation est généralement plate, le processus de développement est dominé par le sédiment marin, et des failles de décrochement sont principalement développées, tel qu’il est illustré par la flèche sur la . Et, les failles de décrochement comprennent des failles de multiples niveaux et la structure du système est complexe. Les modes de réalisation de la présente invention se concentrent principalement sur l’interprétation de précision de faille de la faille No. 5 (à savoir la faille sur la ) parmi les failles de décrochement. les informations d’étiquette des images topologiques spatiales de faille de décrochement peuvent, par exemple, comprendre une partie ou la totalité des images topologiques spatiales de faille de décrochement. En référence à la , dans certains modes de réalisation, l’étape consistant à déterminer des images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les données sismiques peut comprendre les étapes consistant à : S210 : déterminer des attributs sismiques et des particularités de réflexion sismique en se basant sur les données sismiques ; S220 : déterminer des attributs sismiques sensibles en se basant sur les particularités de réflexion sismique conjointement avec deux modes d’analyse d’attributs sismiques en termes d’attributs de profil et d’attributs de tranche ; S230 : déterminer des images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les attributs sismiques sensibles et les particularités de réflexion sismique. De manière spécifique, tout d’abord, les données sismiques reçues sont prétraitées, et une décomposition spectrale est effectuée par une transformée en ondelettes entretenues et par une transformée en ondelettes entretenues de temps-fréquence pour obtenir les données sismiques dans différents domaines fréquentiels, entre-temps, les données sismiques dans un domaine angulaire sont divisées par décomposition angulaire. Divers attributs sismiques, tels que la cohérence et la courbure, sont extraits en se basant sur les données sismiques prétraitées. L’attribut sismique est une mesure des caractéristiques géométriques, cinématiques, dynamiques et statistiques des données sismiques. L’attribut sismique peut également être compris comme étant une caractéristique servant à décrire et à quantifier les données sismiques, et il s’agit d’un sous-ensemble de toutes les informations se trouvant dans les données sismiques d’origine. Actuellement, les attributs sismiques sont principalement classifiés en attributs d’amplitude, attributs de fréquence, attributs de temps et attributs de géométrie. Les attributs d’amplitude comprennent une amplitude quadratique moyenne, une amplitude absolue moyenne, une amplitude de crête maximum, une amplitude de crête moyenne, une amplitude de creux maximum, une amplitude de creux moyenne et une énergie moyenne. Les attributs de fréquence comprennent principalement une fréquence instantanée moyenne, une fréquence instantanée quadratique moyenne, une largeur de réflexion, etc. Les attributs de temps comprennent principalement une cohérence, un angle d’inclinaison, un angle d’azimut, une courbure, etc. Les attributs d’amplitude sont généralement utilisés pour une interprétation de lithologie sismique et une prédiction de réservoir. Les attributs de fréquence se retrouvent principalement dans la propagation d’ondes sismiques, le spectre de fréquences change du fait de l’atténuation, l’absorption et la diffusion géométrique de la formation. Les attributs de fréquence sont d’importants facteurs de référence pour l’épaisseur du réservoir, et la diffusion, l’absorption et l’atténuation des ondes sismiques, et les attributs de temps sont d’importants facteurs de référence à des fins d’analyse de structure. Il existe des algorithmes matures servant à extraire les attributs sismiques. Par exemple, l’algorithme de corps cohérent de troisième génération peut être utilisé pour extraire les attributs cohérents. L’algorithme de corps cohérent de troisième génération est basé sur un algorithme à structure de valeurs propres qui a besoin de calculer une valeur propre d’une matrice de covariance, et a les avantages de haute résolution et de forte capacité d’élimination du bruit. Tel qu’il est illustré sur la , le profil sismique original en ligne 75 est sélectionné, il comprend trois horizons T74, T76 et T80 ayant différentes profondeurs. Les résultats illustrés dans les figures 5a, 5b et 5c peuvent être obtenus une fois que les tranches à attributs cohérents sont extraites en provenance des trois horizons T74, T76 et T80 ayant différentes profondeurs. On peut voir que les tranches à attributs cohérents de différents horizons ont une netteté plutôt différente parce que les failles sont influencées par l’environnement sédimentaire environnant. L’horizon T74 est un événement intense où la distorsion et la dislocation sont évidentes, et les attributs cohérents présentent une morphologie de faille très claire, à savoir, la caractérisation de limite des failles de grande échelle est cohérente et complète, il n’y a pas d’interférence excessive d’informations de fond autour des failles, les failles secondaires associées sont relativement fracturées, et l’effet de détection intérieure est légèrement médiocre. Les réflexions d’événements au niveau des positions de failles dans les horizons T76 et T80 sont désordonnées, les distorsions sont anormales et peu cohérentes, les informations de fond dans les attributs cohérents sont confuses, les limites des failles de grande taille ne sont pas claires, les informations intérieures sont interrompues et confuses, et la détection est vague. De manière similaire, des résultats d’extraction d’attributs sismiques correspondants peuvent être obtenus en se basant sur d’autres algorithmes d’extraction d’attributs sismiques. Dans certains modes de réalisation, les particularités de réflexion sismique peuvent montrer des caractéristiques de changement des attributs sismiques tel que l’événement, la forme d’onde et l’amplitude sismique à différentes fréquences. La illustre des particularités d’événements représentées dans une position marquée par un cadre dans la à basse fréquence, et la illustre des particularités d’événements représentées dans une position marquée par un cadre à haute fréquence. En comparant la et la , on peut voir que le signal d’événement est plus fort à basse fréquence. Il y a trois dislocations d’événements évidentes dans la partie inférieure de la , et les limites de failles de grande taille des deux côtés sont claires. Toutefois, tel qu’il est illustré sur la , à haute fréquence, le nombre d’événements au niveau de la même position augmente de manière évidente, des bifurcations et des fusionnements apparaissent, et les parties intermédiaires des failles de grande taille des deux côtés peuvent être déterminées comme étant des failles de petite taille. Les particularités de réflexion sismique des profils sismiques à diverses fréquences sont variées, et les morphologies de distribution des failles sont différentes. Par conséquent, les situations de distribution des failles devraient être obtenues par une analyse complète des particularités de réflexion sismique à différentes fréquences. Par ailleurs, étant donné qu’il y a actuellement des centaines d’attributs sismiques, trop d’attributs augmenteront la charge de calcul, et il y a recoupement et redondance d’informations parmi les attributs sismiques, ceci affectant le résultat de prédiction de failles. Par conséquent, il est nécessaire de déterminer les attributs sismiques sensibles à la réflexion de la faille de décrochement pour améliorer la précision de prédiction des failles de décrochement. Dans certains modes de réalisation, les attributs sismiques peuvent être analysés du point de vue de deux perspectives, à savoir, les tranches et les profils. Par exemple, dans les figures 5a, 5b et 5c, des tranches à attributs cohérents sont extraites en provenance de trois horizons T74, T76 et T80 ayant différentes profondeurs respectivement, de manière à analyser les attributs sismiques du point de vue des tranches. Les figures 7a et 7b illustrent des configurations de structures et des distributions de failles de décrochement sur des profils en ligne et en linge transversale, respectivement, dans lesquels des points d’interruption sont des positions saillantes correspondantes sur les profils de failles extraits des tranches à attributs sismiques, et des positions de cadre marquées indiquent des plages de distribution de failles. On peut voir que des structures de failles de décrochement sur le profil en ligne sont évidentes avec de riches caractéristiques et des positions fixes et concentrées, et des structures de failles de décrochement sur le profil en ligne sont distribuées de manière désordonnée et vague. Afin de réduire l’erreur du résultat de prédiction, le profil en ligne transversale est sélectionné comme étant le profil principal à des fins de prédiction dans le mode de réalisation de la présente invention, et entre-temps, la construction de la structure topologique spatiale de failles de décrochement sur le profil en ligne est soumise à des contraintes de ligne de connexion de points d’interruption en utilisant les points d’interruption en ligne transversale, de manière à assurer plus encore la précision de caractérisation des failles de décrochement. Par ailleurs, les attributs sismiques sensibles peuvent être déterminés en filtrant les attributs sismiques obtenus en se basant sur les particularités de réflexion sismique en utilisant les deux modes d’analyse des attributs sismiques en termes d’attributs de profil et d’attributs de tranche. Tel qu’il est illustré sur la , au cours du processus consistant à déterminer les attributs sensibles sismiques en se basant sur les particularités de réflexion sismique, les attributs sensibles sismiques des failles de différentes échelles peuvent être déterminés en analysant l’amplitude instantanée, la courbure positive maximum, et les tranches à attributs cohérents de l’horizon T74 dans le profil Inline 180 conjointement avec les particularités de réflexion sismique qui correspondent au profil, de manière à mieux reconnaître les failles de petite taille. Une fois que les attributs sismiques sensibles sont déterminés, il est possible d’observer les différences d’imagerie des failles de décrochement de grande et de moyenne échelle, en particulier de petite échelle à différentes fréquences en se basant sur la combinaison de profil, de tranche et de cube sismiques. Entre-temps, les caractéristiques de distribution de la structure géologique spatiale tridimensionnelle sont contrôlées pour compléter les caractérisations des failles principales et les zones de failles secondaires marginales et internes de celles-ci, les zones d’écrasement et autres structures micro-géologiques, et optimisent par ailleurs les résultats de caractérisation en se basant sur différentes amplitudes de failles de décrochement et la distorsion et la perturbation de la forme d’onde avec le changement de la morphologie de faille, etc. tel qu’il est indiqué par les particularités de réflexion sismique, pour de ce fait obtenir les images initiales de caractérisation de faille de décrochement. En référence à la , dans certains modes de réalisation, l’étape consistant à ajuster les images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les informations de diagraphie et les lois d’évolution géologique en vue d’obtenir des images topologiques spatiales de faille de décrochement peut comprendre les étapes consistant à : S310 :obtenir des informations pétro-physiques correspondantes en se basant sur les informations de diagraphie ; S320 : obtenir des résultats d’analyse de structures géologiques qui correspondent par les informations pétro-physiques correspondantes en se basant sur les lois d’évolution géologique ; S330 : ajuster les images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les résultats d’analyse de structures géologiques qui correspondent en vue d’obtenir les images topologiques spatiales de faille de décrochement. De manière spécifique, les informations de diagraphie peuvent être des informations, telles que des structures géologiques et des informations hydrologiques, qui peuvent être obtenues et utilisées à des fins d’interprétation géologique. Les informations pétro-physiques se rapportant à la zone de faille de décrochement peuvent être obtenues à partir des informations de diagraphie. En se basant sur les lois d’évolution géologique (y compris, mais de façon non limitative, des mécanismes dynamiques, géométriques, cinématiques et géologiques formés dans les failles de décrochement), les résultats correspondants de l’analyse de la structure géologique peuvent être obtenus par les informations pétro-physiques correspondantes. La structure géologique fait référence à la morphologie laissée par la déformation ou le déplacement de strates rocheuses ou de masses rocheuses sous l’effet de contraintes internes et externes de la terre. En utilisant les résultats correspondants de l’analyse de la structure géologique, les images initiales de caractérisation de faille de décrochement obtenues précédemment peuvent être optimisées et ajustées en vue d’obtenir les images topologiques spatiales de faille de décrochement. Tel qu’il est illustré sur la , les images topologiques spatiales de faille de décrochement ayant différents types de ramification finissent par être obtenues par des processus d’interprétation correspondants des figures 3 et 9 pour les données de profil d’amplitude sismique d’origine. Dans certains modes de réalisation, le modèle de réseau de neurones est construit par un réseau de neurones UNet++ ; et des paramètres dans le modèle de réseau de neurones sont entraînés par apprentissage et optimisés au moyen d’un optimiseur d’estimation de moment de type adaptatif. De manière spécifique, le diagramme de structure du réseau de neurones UNet++ est illustré sur la , comprenant une couche de suréchantillonnage, une couche de sous-échantillonnage, et une couche de saut de connexion permettant de réaliser une superposition des dimensions de canaux. L’optimiseur d’estimation de moment de type adaptatif est un algorithme d’optimisation d’une fonction de type objectif aléatoire basée sur un gradient de premier ordre, et est utilisé à des fins de mise à jour de manière itérative du poids du réseau de neurones en se basant sur les données d’apprentissage. L’optimiseur d’estimation de moment de type adaptatif a les avantages d’une mise en œuvre simple, d’une haute efficacité de calcul et de faibles exigences en matière de capacité de stockage, et convient à des fins d’optimisation concernant les paramètres et les données de grande échelle. En référence à la , dans certains modes de réalisation, l’étape consistant à entraîner par apprentissage le modèle de réseau de neurones au moyen des échantillons d’apprentissage comprend les étapes consistant à : S510 : utiliser les échantillons d’apprentissage et le modèle de réseau de neurones pour construire une fonction de perte comme dans l’équation suivante : où, désigne les données de profil sismique ayant été entrées dans le modèle, désigne une matrice de probabilités obtenue par le traitement de par le biais du modèle de réseau de neurones, désigne des informations d’étiquette d’une image topologique spatiale de faille de décrochement correspondant aux données de profil sismique, désigne une sommation de tous les éléments dans une matrice , désigne un nombre de profils sismiques, désigne un nombre total de profils sismiques, et est un coefficient d’équilibrage. S520 : effectuer l’apprentissage du modèle de réseau de neurones en se basant sur les échantillons d’apprentissage et la fonction de perte. De manière spécifique, les échantillons d’apprentissage sont les données de profil sismique dans les données sismiques et les images topologiques spatiales de faille de décrochement. La détection traditionnelle de failles adopte souvent une fonction de perte d’entropie croisée, qui présente certaines limitations en raison de la proportion extrêmement faible de failles dans les données. Afin d’atténuer les proportions déséquilibrées des échantillons positifs et négatifs dans le processus de détection de failles, les modes de réalisation de la présente invention adoptent l’entropie croisée équilibrée pour la fonction de perte du modèle, où est un coefficient d’équilibrage permettant de contrôler les poids des échantillons positifs et négatifs dans la perte totale. Dans les modes de réalisation de la présente invention, étant donné que les échantillons positifs (failles) représentent une petite proportion dans l’ensemble des échantillons, et en combinaison avec les tests expérimentaux, finit par être réglé à 0,75. Le modèle de réseau de neurones peut être entraîné par apprentissage en se basant sur les échantillons d’apprentissage et sur la fonction de perte. En référence à la , dans certains modes de réalisation, le procédé servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement peut comprendre les étapes consistant à : S610 : diviser les échantillons d’apprentissage en un ensemble d’apprentissage et un ensemble de validation ; S620 : entraîner par apprentissage le modèle de réseau de neurones au moyen de l’ensemble d’apprentissage ; S630 : entrer respectivement des données de profil sismique dans l’ensemble de validation dans un modèle de réseau de neurones entraîné par apprentissage ; S640 : calculer une précision en se basant sur des résultats de sortie du modèle et sur des images topologiques spatiales de faille de décrochement dans l’ensemble de validation ; S650 : réentraîner par apprentissage le modèle de réseau de neurones si la précision est inférieure à un seuil réglé, sinon compléter l’apprentissage du modèle de réseau de neurones. De manière spécifique, les échantillons d’apprentissage comprennent les données de profil sismique dans les données sismiques et les images topologiques spatiales de faille de décrochement. Les échantillons d’apprentissage sont divisés en un ensemble d’apprentissage et un ensemble de validation. Étant donné le coût en termes de temps que représente la réalisation manuelle d’étiquette de profils et les rapports classiques en termes d’apprentissage profond, un rapport entre l’ensemble d’apprentissage et l’ensemble de vérification est de 10:1 dans les modes de réalisation de la présente invention. Une fois que le modèle de réseau de neurones a été entraîné par apprentissage avec l’ensemble d’apprentissage, les données de profil sismique dans l’ensemble de validation sont entrées respectivement dans le modèle de réseau de neurones entraîné par apprentissage, et la précision est calculée en se basant sur les résultats sortis du modèle et les images topologiques spatiales de faille de décrochement dans l’ensemble de validation. Étant donné que les résultats finaux de prédiction, à savoir, les résultats sortis du modèle, constituent un graphe de probabilité, qui montre que la valeur de probabilité de chaque point dans le graphe des résultats finaux de prédiction est entre 0 et 1. Au fur et à mesure que la valeur de probabilité approche du 1, la possibilité que le point correspondant soit une faille augmente, et au fur et à mesure que la valeur de probabilité approche du 0, la possibilité que le point correspondant soit une faille diminue. Le graphe de probabilité peut être divisé avec un seuil de 0,5 pour obtenir un graphe binaire ne contenant que 0 et 1, de telle sorte que la précision peut être calculée avec les images topologiques spatiales de faille de décrochement. La formule de la précision est : où Acc désigne la précision, TP indique que l’image topologique spatiale de faille de décrochement est un exemple positif, et le résultat de sortie du modèle est également un exemple positif ; TN indique que l’image topologique spatiale de faille de décrochement est un exemple négatif, et le résultat de sortie du modèle est également un exemple négatif ; FP indique que l’image topologique spatiale de faille de décrochement est un exemple négatif, et le résultat de sortie du modèle est un exemple positif ; FN indique que l’image topologique spatiale de faille de décrochement est un exemple positif, et le résultat de sortie du modèle est un exemple négatif ; l’exemple positif indique que la valeur est de 1, et l’exemple négatif indique que la valeur est de 0. TP , TN , FP et FN dans la précision peuvent être calculés à partir de la Table 1 : Table 1 : Table de calcul de TP , TN , FP et FN Valeur prédite = 1 (Sortie du modèle) Valeur prédite = 0 (Sortie du modèle) Valeur vraie = 1 (Image topologique spatiale de faille de décrochement) TP FN Valeur vraie = 0 (Image topologique spatiale de faille de décrochement) FP TN Le modèle de réseau de neurones est réentraîné par apprentissage si la précision est inférieure à un seuil réglé, sinon l’apprentissage du modèle de réseau de neurones est complété. Dans les modes de réalisation de la présente invention, le seuil est réglé dans la plage de 90 % ±5 % compte tenu du fait d’empêcher la possibilité que la précision du résultat de prédiction diminue dans une certaine mesure en raison de l’existence de profils individuels avec de grandes différences dans les données sismiques. En se basant sur le même concept de l’invention, en référence à la , dans certains modes de réalisation, le procédé d’interprétation pour les failles de décrochement peut comprendre les étapes consistant à : S710 : recevoir des données sismiques d’un puits à des fins d’analyse ; S720 : entrer les données de profil sismique dans les données sismiques dans un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement qui est entraîné par apprentissage dans le procédé décrit dans l’un quelconque des modes de réalisation mentionnés ci-dessus, en vue d’obtenir des images de la faille de décrochement. En correspondance avec le procédé ci-dessus servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement, certains modes de réalisation de la présente invention mettent par ailleurs en œuvre un appareil servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement. En référence à la , dans certains modes de réalisation, l’appareil servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement peut comprendre : un module de réception 151 configuré pour recevoir des données sismiques et des informations de diagraphie ; un module de construction d’images initiales de caractérisation de faille de décrochement 152 configuré pour déterminer des images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les données sismiques ; un module de construction d’images topologiques spatiales de faille de décrochement 153 configuré pour ajuster les images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les informations de diagraphie et les lois d’évolution géologique en vue d’obtenir des images topologiques spatiales de faille de décrochement ; un module de construction de modèle de réseau de neurones 154 configuré pour considérer les données de profil sismique dans les données sismiques comme étant une entrée, considérer les informations d’étiquette des images topologiques spatiales de faille de décrochement comme étant une sortie, construire des échantillons d’apprentissage en fonction des données de profil sismique et des images topologiques spatiales correspondantes de faille de décrochement, et construire un modèle de réseau de neurones en se basant sur l’entrée et sur la sortie ; et un module d’apprentissage de modèle de réseau de neurones 155 configuré pour entraîner par apprentissage le modèle de réseau de neurones au moyen des échantillons d’apprentissage, et considérer un modèle de réseau de neurones entraîné par apprentissage comme étant un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement. En se basant sur le même concept de l’invention, en correspondance avec le procédé ci-dessus servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement, certains modes de réalisation de la présente invention mettent par ailleurs en œuvre un procédé d’interprétation pour les failles de décrochement. En référence à la , dans certains modes de réalisation, l’appareil d’interprétation pour les failles de décrochement peut comprendre : un module de réception 161 configuré pour recevoir des données sismiques d’un puits à des fins d’analyse ; un module d’interprétation 162 configuré pour entrer les données de profil sismique dans les données sismiques dans un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement qui est entraîné par apprentissage dans le procédé décrit dans l’un quelconque des modes de réalisation mentionnés ci-dessus, en vue d’obtenir des images de la faille de décrochement. Pour faciliter la description, l’appareil ci-dessus est décrit comme étant divisé en différentes unités basées sur ses fonctions et décrites respectivement. Bien sûr, les fonctions des différentes unités peuvent être réalisées dans les mêmes un ou plusieurs logiciels et/ou matériels quand la présente invention est mise en œuvre. Il faut noter que les informations d’utilisateur (y compris, mais de façon non limitative les informations se rapportant au dispositif de l’utilisateur, les informations personnelles de l’utilisateur, etc.) et les données (y compris, mais de façon non limitative les données à des fins d’analyse, les données stockées, les données affichées, etc.) impliquées dans les modes de réalisation de la présente invention sont toutes des informations et des données admises à des fins d’utilisation par l’utilisateur et entièrement autorisées par toutes les parties. Les modes de réalisation de la présente invention mettent par ailleurs en œuvre un dispositif informatique. Tel qu’il est illustré sur la , dans certains modes de réalisation de la présente invention, le dispositif informatique 1702 peut comprendre un ou plusieurs processeurs 1704, tels qu’une ou plusieurs unités centrales de traitement (UCT) ou des processeurs graphiques (PG), et chaque unité de traitement peut mettre en œuvre un ou plusieurs fils de matériel. Le dispositif informatique 1702 peut par ailleurs comprendre une mémoire quelconque 1706 configurée pour stocker n’importe quel type d’informations telles que des codes, des réglages, des données, etc. Dans un mode de réalisation spécifique, un programme informatique est stocké dans la mémoire 1706 et est en mesure d’être exécuté sur le processeur 1704, et quand il est exécuté par le processeur 1704, le programme informatique peut mettre en œuvre des instructions d’un procédé selon l’un quelconque des modes de réalisation ci-dessus. Sans limitation, par exemple, la mémoire 1706 peut comprendre l’un quelconque ou des combinaisons de n’importe quel type de mémoire RAM (mémoire vive), n’importe quel type de mémoire ROM (mémoire morte), un dispositif à mémoire flash, un disque dur, un disque optique, etc. De manière plus générale, n’importe quelle mémoire peut utiliser n’importe quelle technologie servant à stocker des informations. Par ailleurs, n’importe quelle mémoire peut fournir une conservation volatile ou non volatile des informations. Par ailleurs, n’importe quelle mémoire peut représenter un composant fixe ou amovible du dispositif informatique 1702. Dans un cas de figure où le processeur 1704 exécute des instructions associées stockées dans une mémoire quelconque ou des combinaisons de mémoires, le dispositif informatique 1702 peut effectuer n’importe quelle opération des instructions associées. Le dispositif informatique 1702 comprend par ailleurs un ou plusieurs mécanismes d’entraînement 1708 (par ex., un mécanisme d’entraînement de disque dur, un mécanisme d’entraînement de disque optique, etc.) en interaction avec n’importe quelle mémoire. Le dispositif informatique 1702 peut par ailleurs comprendre une interface d’entrée/sortie (E/S) 1710 configurée pour recevoir différentes entrées (par le biais d’un dispositif d’entrée 1712) et pour fournir différentes sorties (par le biais d’un dispositif de sortie 1714). Un mécanisme de sortie spécifique peut comprendre un dispositif de présentation 1716 et une interface utilisateur graphique (IUG) associée 1718. Dans d’autres modes de réalisation, l’interface d’entrée/sortie (E/S) 1710, le dispositif d’entrée 1712, et le dispositif de sortie 1714 peuvent ne pas être inclus, et le dispositif est uniquement utilisé comme étant un dispositif informatique dans le réseau. Le dispositif informatique 1702 peut par ailleurs comprendre une ou plusieurs interfaces de réseau 1720 configurées pour échanger des données avec d’autres dispositifs par le biais d’une ou de plusieurs liaisons de communication 1722. Un ou plusieurs bus de communication 1724 couplent ensemble les composants décrits ci-dessus. La liaison de communication 1722 peut être mise en œuvre d’une façon quelconque, par exemple, par un réseau local, par un réseau étendu (par ex., le réseau Internet), une connexion point à point, etc., ou par toute combinaison de ceux-ci. La liaison de communication 1722 peut comprendre toute combinaison d’une liaison câblée, d’une liaison sans fil, d’un routeur, d’une fonction de passerelle, d’un serveur de noms, etc. gouvernés par un protocole quelconque ou par une combinaison de protocoles. La présente invention est décrite en référence à un diagramme de flux et/ou un diagramme de blocs du procédé, de l’appareil (système), du support de stockage lisible par ordinateur et du produit programme informatique selon les modes de réalisation de la présente invention. Il faut apprécier que chaque flux et/ou chaque bloc dans le diagramme de flux et/ou le diagramme de blocs, et les combinaisons des flux et/ou des blocs dans le diagramme de flux et/ou le diagramme de blocs peuvent être mis en œuvre par le biais d’instructions de programme informatique. Les instructions du programme informatique peuvent être mises en œuvre dans un ordinateur universel, un ordinateur spécialisé, un processeur intégré ou un processeur d’un autre dispositif de traitement de données programmable, pour former une machine de telle sorte que les instructions, qui sont exécutées par l’ordinateur ou par le processeur d’un autre dispositif de traitement de données programmable, génèrent un moyen servant à réaliser les fonctions spécifiées dans un ou plusieurs flux dans le diagramme de flux et un ou plusieurs blocs dans le diagramme de blocs. Les instructions du programme informatique peuvent également être stockées dans une mémoire lisible par ordinateur en mesure d’amener l’ordinateur ou d’autres dispositifs de traitement de données programmables à fonctionner d’une façon spécifique, de telle sorte que les instructions stockées dans la mémoire lisible par ordinateur génèrent un article fabriqué comprenant un dispositif d’instructions qui met en œuvre la(les) fonction(s) désignée(s) dans un flux ou une pluralité de flux dans le diagramme de flux et/ou dans un bloc ou une pluralité de blocs dans le diagramme de blocs. Les instructions de ce programme informatique peuvent également être chargées sur un ordinateur ou sur d’autres dispositifs de traitement de données programmables, de telle sorte qu’une série d’étapes d’exécution est exécutée sur l’ordinateur ou sur d’autres dispositifs programmables pour générer le traitement effectué par l’ordinateur, par conséquent les instructions exécutées sur l’ordinateur ou sur d’autres dispositifs programmables fournissent les étapes pour la mise en œuvre de la fonction désignée dans un flux ou une pluralité de flux dans le diagramme de flux et/ou dans un bloc ou une pluralité de blocs dans le diagramme de blocs. Dans une éventuelle configuration, le dispositif informatique comprend un ou plusieurs processeurs (UCT), une interface d’entrée/sortie, une interface de réseau et une mémoire. La mémoire peut comprendre la forme d’une mémoire volatile, d’ une mémoire vive (mémoire RAM) et/ou d’une mémoire non volatile telle qu’une mémoire morte (mémoire ROM) ou une mémoire RAM flash, etc. parmi les supports lisibles par ordinateur. La mémoire est un exemple des supports lisibles par ordinateur. Le support lisible par ordinateur comprend des supports permanents et non permanents, amovibles et non amovibles, qui peuvent effectuer le stockage d’informations dans quelque procédé ou technique que ce soit. Les informations peuvent être des instructions lisibles par ordinateur, des structures de données, des modules de programme ou d’autres données. Un exemple du support de stockage informatique comprend, mais de façon non limitative, une mémoire à changement de phase (mémoire PRAM), une mémoire vive statique (mémoire SRAM), une mémoire vive dynamique (mémoire DRAM), d’autres types de mémoire vive (mémoire RAM), une mémoire morte (mémoire ROM), une mémoire morte effaçable et programmable électriquement (mémoire EEPROM), une mémoire flash ou d’autres techniques de mémoire, un disque compact à mémoire morte (CD-ROM), un disque numérique polyvalent (DVD) ou d’autres stockages optiques, des cassettes à bande magnétique, des disques magnétiques ou autre dispositif de stockage magnétique ou tout autre support de non-transmission, qui peuvent servir à des fins de stockage d’informations accessibles à un dispositif informatique. Selon les définitions dans les présentes, le support lisible par ordinateur ne comprend pas de supports lisibles par ordinateur de type temporaire (supports transitoires), du type signal numérique modulé et onde porteuse. Ceux du métier apprécieront que tout mode de réalisation de la présente invention peut être mis en œuvre sous la forme d’un procédé, d’un système ou d’un produit programme informatique. Par conséquent, la présente invention peut prendre la forme d’un mode de réalisation de type entièrement matériel, d’un mode de réalisation de type entièrement logiciel, ou d’un mode de réalisation combinant logiciel et matériel. En outre, la présente invention peut prendre la forme d’un produit programme informatique mis en œuvre sur un ou plusieurs supports de stockage utilisables sur ordinateur (y compris, mais de façon non limitative, mémoire à disque magnétique, CD-ROM, stockage optique, etc.) contenant dedans des codes de programme utilisables sur ordinateur. Les modes de réalisation de la présente invention peuvent être décrits dans le contexte général des instructions en mesure d’être exécutées sur ordinateur qui sont exécutées par l’ordinateur, par ex., le module de programme. En général, le module de programme comprend une routine, un programme, un objet, un composant, une structure de données, etc. exécutant une tâche particulière ou réalisant un type de données abstrait particulier. Les modes de réalisation de la présente invention peuvent également être mis en pratique dans les environnements informatiques distribués où les tâches sont exécutées par des dispositifs de traitement à distance connectés par le biais d’un réseau de communication. Dans les environnements informatiques distribués, les modules de programme peuvent être situés dans le support de stockage informatique local et distant comprenant le dispositif de stockage. Il faut également comprendre que, dans les modes de réalisation de la présente invention, le terme « et/ou » est uniquement une relation d’association qui décrit les objets associés, indiquant qu’il peut y avoir trois relations. Par exemple, A et/ou B peut signifier que A existe seul, A et B existent tous les deux et B existe seul. De plus, le caractère « / » dans la présente invention indique généralement que les objets associés de manière contextuelle sont dans une relation de type « ou ». Les modes de réalisation dans les présentes sont tous décrits de manière progressive, et les parties identiques ou similaires des modes de réalisation peuvent se référer les unes aux autres. Chaque mode de réalisation met l’accent sur ses distinctions par rapport à d’autres modes de réalisation. En particulier, le mode de réalisation du système est décrit de manière simple étant donné qu’il est sensiblement similaire au mode de réalisation du procédé, et il suffit de se référer aux descriptions du mode de réalisation du procédé pour la partie pertinente. Dans la description de la présente invention, la description des termes de référence « un mode de réalisation », « certains modes de réalisation », « un exemple », « un exemple spécifique » ou « des exemples » et similaires signifie que les particularités, les structures, les matériaux, ou les caractéristiques spécifiques décrits conjointement avec le(s) mode(s) de réalisation ou exemple(s) sont inclus dans au moins un mode de réalisation ou exemple de la présente invention. Dans la présente invention, les expressions schématiques des termes ci-dessus ne visent pas nécessairement le même mode de réalisation ou exemple. En outre, les particularités, les structures, les matériaux, ou les caractéristiques spécifiques décrits peuvent être combinés dans l’un quelconque ou plusieurs modes de réalisation ou exemples de manière appropriée. De plus, ceux du métier peuvent combiner différents modes de réalisation ou exemples décrits dans la présente invention et des particularités de ceux-ci s’il n’y a pas de contradiction entre eux. Ces modes décrits ci-dessus sont simplement des modes de réalisation de la présente invention, plutôt que des limitations à la présente invention. Pour ceux du métier, la présente invention a pour objet de couvrir toute modification ou variation. Toute modification, substitution équivalente, amélioration, etc. qui sont faites dans l’esprit et le principe de la présente invention doivent se trouver dans les limites de la portée des revendications de la présente invention. Procédé servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement, comportant les étapes consistant à : recevoir des données sismiques et des informations de diagraphie ; déterminer des images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les données sismiques ; ajuster les images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les informations de diagraphie et les lois d’évolution géologique en vue d’obtenir des images topologiques spatiales de faille de décrochement ; considérer les données de profil sismique dans les données sismiques comme étant une entrée, considérer les informations d’étiquette des images topologiques spatiales de faille de décrochement comme étant une sortie, construire des échantillons d’apprentissage en fonction des données de profil sismique et des images topologiques spatiales correspondantes de faille de décrochement, et construire un modèle de réseau de neurones en se basant sur l’entrée et sur la sortie ; et effectuer l’apprentissage du modèle de réseau de neurones au moyen des échantillons d’apprentissage, et considérer un modèle de réseau de neurones entraîné par apprentissage comme étant un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement. Procédé servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement selon la revendication 1, dans lequel l’étape consistant à déterminer des images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les données sismiques comporte les étapes consistant à : déterminer des attributs sismiques et des particularités de réflexion sismique en se basant sur les données sismiques ; déterminer des attributs sismiques sensibles en se basant sur les particularités de réflexion sismique conjointement avec deux modes d’analyse d’attributs sismiques en termes d’attributs de profil et d’attributs de tranche ; et déterminer des images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les attributs sismiques sensibles et les particularités de réflexion sismique. Procédé servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement selon la revendication 1, dans lequel l’étape consistant à ajuster les images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les informations de diagraphie et les lois d’évolution géologique en vue d’obtenir des images topologiques spatiales de faille de décrochement comporte les étapes consistant à : obtenir des informations pétro-physiques correspondantes en se basant sur les informations de diagraphie ; obtenir des résultats d’analyse de structures géologiques qui correspondent par les informations pétro-physiques correspondantes en se basant sur les lois d’évolution géologique ; et ajuster les images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les résultats d’analyse de structures géologiques qui correspondent en vue d’obtenir les images topologiques spatiales de faille de décrochement. Procédé servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement selon la revendication 1, dans lequel le modèle de réseau de neurones est construit par un réseau de neurones UNet++ ; et des paramètres dans le modèle de réseau de neurones sont entraînés par apprentissage et optimisés au moyen d’un optimiseur d’estimation de moment de type adaptatif. Procédé servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement selon la revendication 1, dans lequel l’étape consistant à entraîner par apprentissage le modèle de réseau de neurones au moyen des échantillons d’apprentissage comporte les étapes consistant à : utiliser les échantillons d’apprentissage et le modèle de réseau de neurones pour construire une fonction de perte comme dans l’équation suivante : où, désigne les données de profil sismique ayant été entrées dans le modèle, désigne une matrice de probabilités obtenue par le traitement de par le biais du modèle de réseau de neurones, désigne des informations d’étiquette d’une image topologique spatiale de faille de décrochement correspondant aux données de profil sismique, désigne une sommation de tous les éléments dans une matrice , désigne un nombre de profils sismiques, désigne un nombre total de profils sismiques, et est un coefficient d’équilibrage ; et effectuer l’apprentissage du modèle de réseau de neurones en se basant sur les échantillons d’apprentissage et la fonction de perte. Procédé servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement selon la revendication 1, dans lequel l’étape consistant à entraîner par apprentissage le modèle de réseau de neurones au moyen des exemples d’apprentissage comporte les étapes consistant à : diviser les échantillons d’apprentissage en un ensemble d’apprentissage et un ensemble de validation ; entraîner par apprentissage le modèle de réseau de neurones au moyen de l’ensemble d’apprentissage ; entrer respectivement des données de profil sismique dans l’ensemble de validation dans un modèle de réseau de neurones entraîné par apprentissage ; calculer une précision en se basant sur des résultats de sortie du modèle et sur des images topologiques spatiales de faille de décrochement dans l’ensemble de validation ; et réentraîner par apprentissage le modèle de réseau de neurones si la précision est inférieure à un seuil réglé, sinon compléter l’apprentissage du modèle de réseau de neurones. Procédé d’interprétation pour les failles de décrochement, comportant les étapes consistant à : recevoir des données sismiques d’un puits à des fins d’analyse ; et entrer les données de profil sismique dans les données sismiques dans un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement qui est entraîné par apprentissage dans le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, en vue d’obtenir des images de la faille de décrochement. Appareil servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement, comportant : un module de réception configuré pour recevoir des données sismiques et des informations de diagraphie ; un module de construction d’images initiales de caractérisation de faille de décrochement configuré pour déterminer des images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les données sismiques ; un module de construction d’images topologiques spatiales de faille de décrochement configuré pour ajuster les images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les informations de diagraphie et les lois d’évolution géologique en vue d’obtenir des images topologiques spatiales de faille de décrochement ; un module de construction de modèle de réseau de neurones configuré pour considérer les données de profil sismique dans les données sismiques comme étant une entrée, considérer les informations d’étiquette des images topologiques spatiales de faille de décrochement comme étant une sortie, construire des échantillons d’apprentissage en fonction des données de profil sismique et des images topologiques spatiales correspondantes de faille de décrochement, et construire un modèle de réseau de neurones en se basant sur l’entrée et sur la sortie ; et un module d’apprentissage de modèle de réseau de neurones configuré pour entraîner par apprentissage le modèle de réseau de neurones au moyen des échantillons d’apprentissage, et considérer un modèle de réseau de neurones entraîné par apprentissage comme étant un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement. Appareil d’interprétation pour les failles de décrochement, comportant : un module de réception configuré pour recevoir des données sismiques d’un puits à des fins d’analyse ; et un module d’interprétation configuré pour entrer les données de profil sismique dans les données sismiques dans un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement qui est entraîné par apprentissage dans le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, en vue d’obtenir des images de la faille de décrochement. Dispositif informatique, comportant une mémoire, un processeur, et un programme informatique stocké dans la mémoire, dans lequel, quand il est exécuté par le processeur, le programme informatique met en œuvre des instructions du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7.