Brevet FR3140647A1 — publié le 20240412

L’invention concerne un procédé pour prédire une diagraphie au-delà de la profondeur du trépan de forage d’un puits. A partir d’au moins une courbe d’apprentissage de la diagraphie acquise dans un puits d’apprentissage de profondeur supérieure à celle du trépan mise en correspondance avec une courbe de la diagraphie acquise dans le puits, on construit un modèle pour prédire la diagraphie dans le puits au moyen d’une méthode d’apprentissage automatique supervisé. Pour chaque courbe d’apprentissage, on construit une courbe d’apprentissage composée formée par la portion de la courbe d’apprentissage mise en correspondance avec la courbe du puits jusqu’au trépan, et par la portion de la courbe d’apprentissage mise en correspondance avec les autres courbes d’apprentissage au-delà du trépan. On prédit les valeurs de la diagraphie dans le puits au-delà de la profondeur du trépan en appliquant le modèle aux courbes d’apprentissage composées. Figure 3A à publier Procédé pour prédire une diagraphie pendant le forage d’un puits La présente invention concerne notamment le domaine du géoguidage (en anglais ‘Geosteering’) qui vise à guider les opérations de forage d’un puits dans une formation souterraine, en fonction de résultats de mesures (généralement des mesures diagraphiques et sismiques) réalisées en temps réel. Plus précisément, l’invention concerne un procédé pour prédire les valeurs d’une diagraphie dans un puits au-delà du trépan, simultanément au forage de ce puits, en vue notamment de guider le forage du puits au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits, en fonction de la prédiction des valeurs de la diagraphie. Le géoguidage consiste à orienter en temps réel la direction d’un puits de forage, à partir d’un plan initial, déterminé à partir d’un modèle des structures de la formation souterraine construit en amont, et de mesures diagraphiques réalisées pendant le forage. Ainsi, dans le processus de forage d'un trou de forage, le géoguidage consiste à ajuster la position du trou de forage (angles d'inclinaison et d'azimut) à la volée, pour atteindre une ou plusieurs cibles géologiques. Dans le domaine de l’exploration pétrolière, l'objectif est généralement d’orienter la direction du puits vers une zone de la formation souterraine comportant des hydrocarbures. Dans les zones matures, le géoguidage peut être utilisé pour maintenir un puits de forage dans une section particulière d'un réservoir afin de minimiser les percées de gaz ou d'eau et de maximiser la production économique du puits. Le géoguidage nécessite la construction en amont d’un modèle de la formation souterraine, appelée aussi modèle géologique. Ces modèles, bien connus et largement utilisés dans l’industrie pétrolière, se doivent d'être représentatif des limites des couches géologiques ainsi que des roches constitutives de ces couches. Ce type de maquette du sous-sol est le plus souvent représenté sur un ordinateur, par un maillage ou grille, généralement tridimensionnel, chaque maille étant caractérisée par une ou plusieurs propriétés pétrophysiques (faciès, porosité, perméabilité, etc). La construction d’un tel modèle, qui doit notamment refléter la géométrie des limites de couches géologiques, nécessite au moins une interprétation d'une image sismique, obtenues à la suite d’une acquisition sismique et d’un traitement sismique. Le remplissage des mailles en valeurs nécessite aussi des techniques d’analyse à la fois de données sismiques (par exemple via une inversion stratigraphique) et de données diagraphiques (par exemple les diagraphies de rayons gamma, soniques, de densité apparente, les diagraphies électriques ou les diagraphies d'imagerie du puits). Ainsi l’obtention d’un modèle géologique est une étape très longue et nécessite l’intervention de plusieurs experts. Pendant que le trou de forage est foré conformément aux informations déduites du modèle géologique, de nouvelles informations géologiques sont recueillies au moyen d’outils diagraphiques. Généralement, une configuration classique d’outils descendus dans un puits comprend des capteurs directionnels et d'inclinaison, ainsi qu'un outil de diagraphie de radioactivité naturelle (« gamma-ray logging tool »). D'autres mesures classiques sont la densité de neutrons, la sismique prospective, les mesures de pression de fond de puits (« downhole pressure »). Les mesures réalisées pendant le forage montrent généralement quelques différences par rapport à ce qui est attendu du modèle. Le modèle géologique est alors mis à jour avec les nouvelles informations géologiques, ainsi que le plan de puits pour atteindre les cibles géologiques corrigées. Les documents suivants seront cités au cours de la description : Berg, C. R., & Newson, A. C. (2013, August). Geosteering using true stratigraphic thickness. In SPE/AAPG/SEG Unconventional Resources Technology Conference. OnePetro. Lallier, F., Caumon, G., Borgomano, J., Viseur, S., & Antoine, C. (2009). Dynamic time warping for stochastic stratigraphic well correlation. Search and Discovery Article, 40473. Naville, C., Serbutoviez, S., Throo, A., Vincké, O., & Cecconi, F. (2004). Seismic while drilling (SWD) techniques with downhole measurements, introduced by IFP and its partners in 1990-2000. Oil & Gas Science and Technology, 59(4), 371-403. Sakoe, H., & Chiba, S. (1978). Dynamic programming algorithm optimization for spoken word recognition. IEEE transactions on acoustics, speech, and signal processing, 26(1), 43-49. Song, F., & Toksoz, M. N. (2009). Model-guided Geosteering for Horizontal Drilling. Massachusetts Institute of Technology. Earth Resources Laboratory. Wang, Z. (2017). Integrated geosteering workflow for optimal well trajectory. Doctoral dissertation, Memorial University of Newfoundland. Les méthodes de géoguidage connaissent un essor important ces dernières années. On connait notamment le document (Berg et Newson, 2013) qui décrit une méthode de géoguidage permettant de n’utiliser que des diagraphies de radioactivité naturelle (dites diagraphies de Gamma-Ray). En effet, cette méthode consiste à comparer une diagraphie de Gamma-Ray dans un puits horizontal à la diagraphie correspondante dans un puits vertical voisin (le pilote). Selon cette méthode, l'enregistrement diagraphique à partir du puits horizontal est comprimé et/ou inversé jusqu'à ce que l'enregistrement ainsi déformé puisse être mis en correspondance au mieux avec l'enregistrement dans le puits pilote. La compression est nécessaire parce que des intervalles stratigraphiques relativement petits dans le puits pilote seront traversés sur des distances beaucoup plus grandes dans le puits horizontal. L'inversion est aussi nécessaire car le forage peut couvrir un intervalle stratigraphique donné de bas en haut comme de haut en bas. Le facteur d’échelle ayant permis la mise en correspondance des deux enregistrements est directement lié à l’inclinaison du puits horizontal. Toutefois, si cette méthode ne nécessite que peu de données en entrée, cette méthode s’appuie, comme dans toute technique de géoguidage connue, sur des mesures diagraphiques réelles, mesurées à la volée, qui ne sont valables strictement que jusqu’au trépan. On connait également le document (Wang, 2017) qui concerne une méthodologie de géoguidage intégré pour déterminer une trajectoire de puits optimale, combinant des algorithmes géostatistiques, des mesures diagraphiques en cours de forage, et des méthodes de simulation de réservoir. Plus précisément l’'objectif de cette technique intégrée est d'explorer un processus de mise à jour relativement rapide pour l’exploration de champs pétroliers sans structure complexe. Il présente une procédure d'utilisation de réalisations géostatistiques pour piloter le processus de forage et optimiser la trajectoire du puits par rapport aux performances de production. Les réalisations statistiques du réservoir sont mises à jour avec les données diagraphiques en cours de forage tout au long du processus de forage. Toutefois, comme dans toutes les techniques de géoguidage connues, cette méthode s’appuie sur des mesures diagraphiques réelles, qui ne sont disponibles que jusqu’à la profondeur du trépan. On connait aussi le document (Naville et al., 2004), qui concerne la sismique en cours de forage. Cette technique permet, entre autres, d’imager devant l’outil de forage en utilisant le bruit du trépan comme source sismique. Il est donc possible grâce à cette technique de connaitre, en amont du trépan, des changements pouvant impacter le plan de puits initial. Toutefois, cette méthode présente l’inconvénient de nécessiter a minima un système d’enregistrements sismiques, d’une part des échos venant des formations géologiques devant l’outil, et d’autre part des vibrations du trépan lui-même de manière à éliminer en post-traitement la signature de cette source sismique pour affiner l’imagerie. Cette technique est donc plus lourde de mise en œuvre que des méthodes basées sur de simples diagraphies. On connait aussi le document (Song et Toksoz, 2009) qui décrit une méthode qui s’apparente à la sismique en cours de forage mais qui utilisent de vraies sources sismiques au lieu des bruits du trépan. Cette technique présente donc l’inconvénient de nécessiter à la fois des sources et capteurs sismiques sur le terrain, mais requiert également un traitement sismique qui peut être important. La présente invention permet de pallier ces inconvénients. En effet, le procédé selon l’invention vise à prédire des valeurs d’une diagraphie au-delà de la profondeur du trépan de forage d’un puits, valeurs qui peuvent être directement exploitées par des méthodes de géoguidage classiques, au lieu des valeurs réellement mesurées de la diagraphie mais jusqu’à la profondeur du trépan uniquement. Les prédictions devant le trépan peuvent permettre de repérer, à l’avance et pendant le forage, les futurs changements de lithologie (par exemple le passage de la couverture argileuse au réservoir) qui sont des informations importantes pouvant être immédiatement utilisées comme donnée d’entrée de tout procédé de géoguidage. La présente invention concerne un procédé pour prédire, pendant le forage d’un puits dans une formation souterraine, les valeurs d’une diagraphie au-delà de la profondeur du trépan de forage dudit puits, notamment en vue de guider le forage dudit puits au-delà de la profondeur dudit trépan de forage dudit puits en fonction de ladite prédiction. Ledit procédé est caractérisé en ce qu’on réalise au moins les étapes suivantes : A. on acquiert une courbe d’apprentissage de ladite diagraphie en fonction de la profondeur dans au moins un puits d’apprentissage, au moyen d’un outil diagraphique, ladite profondeur dudit puits d’apprentissage s’étendant au-delà de la profondeur du trépan de forage dudit puits ; B. on acquiert une courbe de ladite diagraphie en fonction de la profondeur dans ledit puits, au moyen dudit outil diagraphique, ladite deuxième courbe étant acquise jusqu’à ladite profondeur du trépan de forage dudit puits ; C. pour chacune desdites courbes d’apprentissage de ladite diagraphie, on met en correspondance, jusqu’à ladite profondeur du trépan de forage dudit puits, ladite courbe d’apprentissage de ladite diagraphie acquise dans ledit puits d’apprentissage avec ladite courbe de ladite diagraphie acquise dans ledit puits, au moyen d’une méthode de recherche de similarité entre des signaux enregistrés selon des échelles différentes ; D. on construit un modèle pour prédire ladite diagraphie dans ledit puits au moyen d’une méthode d’apprentissage automatique supervisé que l’on entraine sur une base d’apprentissage comprenant lesdites courbes d’apprentissage de ladite diagraphie mises en correspondance jusqu’à ladite profondeur du trépan de forage dudit puits avec ladite courbe acquise dans ledit puits, ainsi que ladite courbe de ladite diagraphie en fonction de la profondeur dans ledit puits ; E. de manière optionnelle, si une pluralité de courbes d’apprentissage de ladite diagraphie ont été acquises, on met en correspondance lesdites courbes d’apprentissage entre elles au moyen de ladite méthode de recherche de similarité entre des signaux enregistrés selon des échelles différentes ; F. pour chacune desdites courbes d’apprentissage, on construit une courbe d’apprentissage composée de ladite diagraphie, formée d’une part par la portion de ladite courbe d’apprentissage de ladite diagraphie mise en correspondance avec ladite courbe de ladite diagraphie jusqu’à la profondeur dudit trépan, et d’autre part par la portion de ladite courbe d’apprentissage, optionnellement mise en correspondance avec lesdites autres courbes d’apprentissage lorsqu’une pluralité de courbes d’apprentissage de ladite diagraphie ont été acquises, pour les profondeurs au-delà de ladite profondeur dudit trépan ; et G. on prédit lesdites valeurs de ladite diagraphie dans ledit puits au moins au-delà de ladite profondeur dudit trépan de forage dudit puits en appliquant ledit modèle pour prédire ladite diagraphie dans ledit puits construit à l’étape D) auxdites courbes d’apprentissage composées. Selon une mise en œuvre de l’invention, ladite méthode de recherche de similarité entre des signaux enregistrés selon des échelles différentes peut être la méthode de déformation temporelle dynamique. Selon une mise en œuvre de l’invention, ladite diagraphie peut être une diagraphie de radioactivité naturelle. Selon une mise en œuvre de l’invention, ladite méthode d’apprentissage automatique supervisé peut être choisie parmi la liste suivante : la méthode de forêt aléatoire, les arbres de décision extrêmement aléatoires, et l’amplification de gradient. Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut répéter les étapes B) à G) pour une succession de profondeurs dudit trépan de forage du puits. L’invention concerne en outre un procédé de géoguidage du forage d’un puits, dans lequel, pour chaque profondeur d’une succession de profondeurs dudit trépan de forage dudit puits : a) on prédit des valeurs d’une diagraphie au-delà de ladite profondeur du trépan de forage dudit puits au moyen du procédé pour prédire, pendant le forage d’un puits dans une formation souterraine, les valeurs d’une diagraphie au-delà de la profondeur dudit trépan de forage dudit puits tel que décrit ci-dessus ; b) on détermine une direction du forage dudit puits pour des profondeurs au-delà de la profondeur dudit trépan de forage dudit puits, en fonction au moins desdites valeurs de ladite diagraphie prédites au-delà de la profondeur du trépan de forage dudit puits. En outre, l’invention concerne un produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, comprenant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre des étapes C) à G) du procédé tel que décrit ci-dessus, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. D'autres caractéristiques et avantages du procédé selon l'invention, apparaitront à la lecture de la description ci-après d'exemples non limitatifs de réalisation, en se référant aux figures annexées et décrites ci-après. Liste des figures La et la présentent des courbes de la radioactivité naturelle en fonction de la profondeur mesurées respectivement dans un puits d’apprentissage et dans un puits cible. La illustre une mise en correspondance des évènements homologues des courbes des figures 1A et 1B détectés au moyen d’une méthode de recherche de similarité entre des signaux enregistrés selon des échelles différentes. La et la présentent la différence entre les courbes des figures 1A et 1B, respectivement avant et après mise en correspondance des évènements homologues. La , la et la présentent des courbes de diagraphie de radioactivité naturelle mesurées respectivement dans un puits cible et dans deux puits d’apprentissage. La présente une courbe de diagraphie de radioactivité naturelle prédite par le modèle selon l’invention dans le puits cible de la , ainsi une courbe de diagraphie de radioactivité naturelle réellement mesurée dans ce puits cible. La présente la différence entre les deux courbes de la . L’invention concerne un procédé pour prédire, pendant le forage d’un puits dans une formation souterraine, les valeurs d’une diagraphie au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits, notamment en vue de guider le forage du puits en fonction de la prédiction. Selon l’invention et tel que cela sera décrit plus précisément ci-après, la prédiction des valeurs d’une diagraphie est réalisée pour un puits, dit par la suite « puits cible », à un instant d’avancée de l’outil de forage dans ce puits, autrement dit à une profondeur du trépan de forage du puits. L’objectif est de prédire les valeurs d’une diagraphie, qui a été mesurée jusqu’à la profondeur du trépan de forage du puits cible, au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits cible. Comme cela sera décrit ci-après, cette prédiction est réalisée à partir d’une courbe de la diagraphie mesurée dans le puits cible jusqu’à la profondeur du trépan, et à partir d’au moins une courbe de la même diagraphie mesurée dans un autre puits de la formation souterraine, appelé par la suite « puits d’apprentissage », s’étendant au-delà de la profondeur du trépan. Ainsi, le procédé selon l’invention vise à prédire des valeurs d’une diagraphie dans un puits cible, au-delà de la profondeur du trépan, à partir de diagraphies mesurées dans des puits d’apprentissage s’étendant au-delà de la profondeur du trépan. De manière très préférée, le ou les puits d’apprentissage traversent la même formation souterraine que le puits cible. Alternativement, un puits d’apprentissage peut traverser un analogue géologique de la formation souterraine. De manière générale, une diagraphie résulte d’une mesure réalisée à l'aide d’un outil diagraphique (ou encore une sonde) se déplaçant dans un puits. Le résultat d’une mesure diagraphique est une courbe représentative des variations d’une caractéristique d'une formation géologique en fonction de la profondeur dans le puits. Parmi les diagraphies, on peut citer par exemple les diagraphies de rayons gamma, les diagraphies soniques, les diagraphies de densité apparente, les diagraphies électriques ou les diagraphies d'imagerie du puits. Selon une mise en œuvre préférée de l’invention, la diagraphie prédite peut être la diagraphie de radioactivité naturelle, dite diagraphie Gamma-Ray ou encore diagraphie GR. Les diagraphies GR mesurent la radioactivité naturelle dans les formations souterraines. Elles peuvent être utilisées pour identifier les lithologies et pour corréler les intervalles en profondeur d’un puits à un autre. Les grès et les carbonates dépourvus d’argile ont de faibles concentrations de matières radioactives et donnent de faibles réponses GR. À mesure que la teneur en argile augmente, la réponse GR augmente en raison de la concentration de matières radioactives dans les argiles. La prédiction de la réponse Gamma-ray dans un puits devant l’outil de forage peut donc permettre d’informer à l’avance des futurs changements de lithologie (par exemple le passage d’une couverture argileuse à un réservoir). Cela peut permettre de réduire les risques et les couts de forage et d’améliorer le placement du puits. A noter que le procédé selon l’invention peut s’appliquer à toute diagraphie indifféremment. La diagraphie GR est ici préférée en raison de son fort potentiel pour le géoguidage. Le procédé selon l’invention comporte au moins les étapes suivantes : 1) Acquisition d’une courbe d’apprentissage de la diagraphie dans au moins un puits d’apprentissage 2) Acquisition d’une courbe de la diagraphie dans le puits cible 3) Mise en correspondance de chaque courbe d’apprentissage avec la courbe du puits cible jusqu’à la profondeur du trépan de forage du puits cible 4) Construction d’un modèle pour prédire la diagraphie dans le puits cible 5) Mise en correspondance des courbes d’apprentissage entre elles (Option) 6) Construction d’une courbe d’apprentissage de la diagraphie composée 7) Prédiction de la diagraphie dans le puits cible au-delà de la profondeur du trépan Le procédé selon l’invention est mis en œuvre pour une profondeur du trépan de forage du puits. Selon une mise en œuvre de l’invention qui sera plus largement décrite ci-après, l’étape 1) peut être réalisée une seule fois, au préalable, et les étapes 2) à 7) du procédé peuvent être répétées au fur et à mesure du forage du puits cible, par exemple pour une succession de profondeurs du trépan de forage du puits. Selon une mise en œuvre de l’invention, dans le cas où plusieurs diagraphies sont mesurées dans le puits cible, on peut répéter, à une profondeur de trépan donnée, les étapes 1) à 7) du procédé selon l’invention pour chaque diagraphie de la pluralité de diagraphies que l’on souhaite prédire, en vue de prendre en compte la pluralité de diagraphies prédites notamment pour guider le forage du puits au-delà de la profondeur du trépan. Le procédé selon l’invention comprend des étapes mises en œuvre par des moyens informatiques (un ordinateur), notamment les étapes 3) à 7). Les moyens informatiques peuvent comprendre des moyens de traitement des données (un processeur) et des moyens de stockage de données (une mémoire), ainsi qu’une interface d’entrée et de sortie pour saisir des données et restituer les résultats du procédé. Selon un mode de réalisation de l’invention, les étapes 2) à 7) peuvent être réalisées en temps réel pendant une opération de forage, de manière à pouvoir éventuellement mettre en œuvre un géoguidage de forage de puits. Les étapes du procédé selon l’invention sont détaillées ci-après. 1) Acquisition d’une courbe d’apprentissage de la diagraphie dans au moins un puits d’apprentissage Au cours de cette étape, on acquiert une courbe d’apprentissage de la diagraphie d’intérêt en fonction de la profondeur dans au moins un puits d’apprentissage, au moyen d’un outil diagraphique. Cette acquisition peut être réalisée pendant le forage du puits d’apprentissage ou après que le puits d’apprentissage ait été foré. Selon l’invention, un puits d’apprentissage est un puits dont la profondeur s’étend au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits cible (de préférence au-delà d’au moins 10 mètres, de manière très préférée au-delà d’au moins 20 mètres), afin de prédire la diagraphie pour des profondeurs allant au-delà de la profondeur du trépan. Il est bien clair qu’une courbe d’apprentissage acquise dans un puits d’apprentissage selon l’invention comprend des valeurs de la diagraphie pour des profondeurs allant au-delà de la profondeur du trépan du puits cible. Le procédé selon l’invention requiert au moins un puits d’apprentissage, de préférence au moins 2, de manière très préférée au moins 5. L’invention est particulièrement configurée pour être pertinente dès la phase d’exploration pétrolière, lors de laquelle peu de puits sont disponibles. Il est bien clair que la prédiction de la diagraphie sera d’autant plus fiable que le nombre de puits d’apprentissage sera grand. Il est bien clair que les courbes d’apprentissage de la diagraphie d’intérêt peuvent avoir des échelles de profondeur qui sont distinctes entre elles, mais aussi de l’échelle de profondeur de la courbe de diagraphie mesurée dans le puits cible. En effet, les couches géologiques d’une formation souterraine sont rarement planes et horizontales. De plus, l’épaisseur des couches géologiques peut varier latéralement. Ainsi, l’enregistrement d’une diagraphie correspondant à des valeurs mesurées en fonction de la profondeur, une valeur représentative d’un même évènement géologique (par exemple une limite de couches géologiques) peut ne pas être nécessairement à la même profondeur dans un puits que dans un autre. 2) Acquisition d’une courbe de la diagraphie dans le puits cible Au cours de cette étape, on acquiert une courbe de la diagraphie d’intérêt en fonction de la profondeur dans le puits cible, au moyen de l’outil diagraphique ayant été utilisé lors de l’étape 1). Il est bien clair qu’il ne s’agit pas nécessairement strictement du même outil, mais bien de tout outil apte à la mesure de cette même diagraphie. Selon l’invention, la courbe de la diagraphie est acquise jusqu’à la profondeur du trépan de forage du puits cible, sachant que l’on souhaite justement prédire la diagraphie au-delà de la profondeur du trépan. Comme discuté ci-dessus, la courbe de la diagraphie enregistrée dans le puits cible peut avoir une échelle de profondeur distincte de l’échelle de profondeur des courbes d’apprentissage. Autrement dit, une valeur représentative d’un même évènement géologique (par exemple une limite de couches géologiques) peut ne pas être nécessairement à la même profondeur dans le puits cible que dans le ou les puits d’apprentissage. 3) Mise en correspondance de chaque courbe d’apprentissage avec la courbe du puits cible jusqu’à la profondeur du trépan de forage du puits cible Au cours de cette étape, on met en correspondance chaque courbe d’apprentissage avec la courbe mesurée dans le puits cible jusqu’à la profondeur du trépan de forage du puits, au moyen d’une méthode de recherche de similarité entre des signaux enregistrés selon des échelles différentes. Autrement dit, cette étape vise à mettre en correspondance les évènements d’une courbe mesurée dans un puits d’apprentissage avec les évènements homologues de la courbe mesurée dans le puits cible, jusqu’à la profondeur du trépan de forage du puits cible. Il est bien clair qu’on obtient alors une courbe d’apprentissage dont les évènements sont mis à l’échelle de la courbe mesurée dans le puits cible. Autrement dit, la mise en correspondance est réalisée en considérant la courbe mesurée dans le puits cible comme référence. Les figures 1A à 1E illustrent le principe de cette mise en correspondance. Plus précisément, les figures 1A et 1B présentent respectivement une courbe C1 et une courbe C2 de la mesure de la radioactivité naturelle GR en fonction de la profondeur Z, la courbe C1 ayant été mesurée dans un puits d’apprentissage et la courbe C2 ayant été mesurée dans le puits cible. On peut observer que les courbes C1 et C2 présentent des évènements homologues, mais décalés le long de l’axe des abscisses. La illustre, via des traits gris, une mise en correspondance des évènements homologues des courbes C1 et C2 détectés au moyen d’une méthode de recherche de similarité entre des signaux enregistrés selon des échelles différentes (en l’espèce la méthode de déformation temporelle dynamique décrite plus bas). On peut observer que si certains évènements homologues ont été enregistrés à des profondeurs très proches (traits gris essentiellement verticaux), d’autres évènements homologues ont été enregistrés à des profondeurs éloignées (traits gris obliques). Les figures 1D et 1E présentent la différence entre les courbes C1 et C2, respectivement avant et après mis en correspondance. On peut observer sur ces figures que la différence entre les courbes C1 et C2 est clairement moins importante après la mise en correspondance qu’avant la mise en correspondance. Plus précisément, l’écart type de la différence entre les courbes C1 et C2 passe de 16% à moins de 4% de l’amplitude maximale de la mesure de la radioactivité naturelle GR, après mise en correspondance. Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut utiliser la méthode de Déformation Temporelle Dynamique (connue sous l’acronyme DTW pour ‘Dynamic Time Warping’ en anglais) pour réaliser la mise en correspondance. Cette méthode a été décrite pour la première fois dans le document (Sakoe et Chiba, 1978). Par soucis de de clarté, il est possible d’utiliser une simple analogie acoustique pour avoir une idée pratique de la DTW. Considérons deux chanteurs, l’un plutôt bon et l’autre plutôt médiocre. Ce dernier chante ‘faux’ et ne respecte ni le rythme (suite des intervalles de temps entre les notes chantées), ni la tonalité (hauteur absolue des notes), ni le tempo (vitesse d’exécution) de la chanson. Face à deux enregistrements de la même chanson par ces deux chanteurs, une oreille, même peu entrainée, décèlera sans peine une certaine similarité et surtout plusieurs différences entre ces enregistrements. La DTW non seulement quantifie d’une façon précise la différence entre ces enregistrements, mais surtout met automatiquement en correspondance temporelle les évènements homologues observés dans ces deux enregistrements. Il est bien clair également que cette technique, bien qu’appelée déformation temporelle dynamique, peut être appliquée à tout signal dont l’axe des abscisses est différent du temps, en l’espèce dont l’axe des abscisses correspond à la profondeur. Le document (Sakoe et Chiba, 1978) décrit la mise en œuvre originelle de la méthode DTW de la manière décrite ci-après. Soient X(i) et Y(j) deux signaux (ici temporels, mais la technique peut être appliquée à tout signal) à mettre en correspondance. On définit la fonction C(i,j) représentant la densité de cout (en anglais ‘Cost density function’) de la mise en correspondance (« warping » en anglais) pour un couple (i,j) par : sachant que les premiers éléments sont donnés par les relations : . La fonction de mise en correspondance (en anglais ‘Warping Function’) des indices i et j homologues des signaux X et Y respectivement, est définie de la manière suivante : soit N le nombre d’échantillons des signaux X et Y. On part de l’hypothèse que les couples de points (X(1), Y(1)) et (X(N), Y(N)) sont les premiers et derniers points homologues respectivement. Puis, en partant du N ème point homologue, le (N-1) ème couple de points homologues est celui dont la fonction densité de cout correspond à , et ainsi de suite de manière récurrente. Ainsi le (i-1) ème couple de points homologues est celui qui correspond au et ainsi de suite jusqu’au premier couple de points (X(1), Y(1)). A partir de la fonction de correspondance, on détermine par exemple un signal Y mis en correspondance avec le signal X. Il est bien clair que l’on peut utiliser tout perfectionnement de cette technique. Alternativement, on peut utiliser la méthode de recherche de similarité entre des signaux enregistrés selon des échelles différentes d’écrite dans le document (Lallier et al., 2009), qui concerne une déclinaison de la méthode de DTW appliquée à la corrélation des horizons géologiques entre les puits. Cette méthode se distingue de la méthode de (Sakoe et Chiba, 1978) non seulement par le fait que les courbes considérées sont en profondeur et non en temps, mais surtout par le fait qu’elle utilise une technique stochastique de corrélations stratigraphiques de puits, le but étant de générer automatiquement plusieurs ensembles possibles de corrélations de puits tenant compte des interprétations faites le long des trajectoires de puits. En pratique, la probabilité de corrélation de chaque marqueur stratigraphique et l'intervalle identifié le long du chemin du puits est calculé à l'aide : - d’informations disponibles sur le puits interprété (par exemple la paléobathymétrie, la lithologie), - de quelques lignes de corrélation de référence provenant de limites stratigraphiques claires de premier ordre, - d’un scénario sédimentologique sur la zone étudiée, - de concepts sédimentologiques jugés applicables. En utilisant ces probabilités, plusieurs ensembles possibles de corrélations de puits sont générés de manière stochastique dans une version modifiée de l’algorithme DTW de (Sakoe et Chiba, 1978). 4) Construction d’un modèle pour prédire la diagraphie dans le puits cible Au cours de cette étape, on construit un modèle pour prédire la diagraphie dans le puits cible, au moyen d’une méthode d’apprentissage automatique supervisé (en anglais ‘Supervised Machine Learning’) que l’on entraine sur une base d’apprentissage comprenant : - la ou les courbes d’apprentissage mises en correspondance, jusqu’à ladite profondeur du trépan de forage du puits, avec la courbe de la diagraphie mesurée dans le puits cible. Ces courbes correspondent aux données d’entrée de la méthode d’apprentissage automatique supervisé lors de cette phase d’entrainement ; - la courbe mesurée dans le puits cible. Cette courbe correspond à la sortie à reproduire par la méthode d’apprentissage automatique supervisé lors de cette phase d’entrainement. Ainsi, au cours de cette étape, on entraine une méthode d’apprentissage automatique supervisé sur les courbes mesurées dans les puits d’apprentissage, après que ces courbes ont été mises en correspondance avec la courbe mesurée dans le puits cible, afin que le modèle permette de prédire les valeurs de la diagraphie dans le puits cible. On obtient ainsi un modèle pour prédire la diagraphie dans le puits cible. Il est bien clair ici qu’il s’agit ici d’un problème de régression, puisqu’on détermine des valeurs d’une variable continue (la mesure diagraphique). Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut utiliser l’une quelconque des méthodes suivantes en tant que méthode d’apprentissage automatique supervisé : la méthode de forêt aléatoire (en anglais ‘Random Forest’), les arbres de décision extrêmement aléatoires (en anglais ‘Extremly Random Trees’), l’amplification de gradient (en anglais ‘Gradient Boosting’), la machine à vecteurs de support (en anglais ‘Support Vector Machine’), le modèle linéaire généralisé (en anglais ‘General Linearized Model’), le modèle additif généralisé (en anglais ‘Generalized Additive Model’) ou le réseau de neurones à propagation avant (en anglais ‘Feedforward Artificial Neural Network’) pour l’apprentissage profond (en anglais ‘Deep Learning’). Ces méthodes sont très simples de mise en œuvre, même pour un non expert, notamment car elles ne nécessitent que peu de paramètres : le temps de calcul maximal (typiquement quelques minutes suffisent, par exemple 200 secondes), et la répartition entre les données qui seront utilisées véritablement pour l’apprentissage et les données qui seront utilisées pour la validation de l’apprentissage (typiquement 80% et 20% respectivement). Selon une mise en œuvre préférée de l’invention, la méthode d’apprentissage automatique supervisé peut être choisie parmi la liste suivante : la méthode de forêt aléatoire, les arbres de décision extrêmement aléatoires, et l’amplification de gradient. Il s’est en effet avéré que pour un certain nombre d’exemples d’application sur lesquels le procédé selon l’invention a été mis en œuvre, les trois méthodes précitées se sont classées le plus souvent parmi les plus performantes en termes de fiabilité de la prédiction. Selon une mise en œuvre très préférée de l’invention, on peut utiliser la méthode d’amplification de gradient. En effet, il s’est avéré que pour les exemples d’application sur lesquels le procédé selon l’invention a été mis en œuvre, cette méthode était statistiquement celle qui aboutit le plus souvent aux meilleures prédictions. L’amplification de gradient utilise deux concepts, à savoir l’apprentissage automatique ensembliste (en anglais ‘Ensemble Machine Learning’) et le renforcement de l’apprentissage automatique (en anglais ‘Machine Learning Boosting’). Dans l’apprentissage automatique ensembliste les modèles d’apprentissage sont ajustés aux données individuellement ou combinés dans un ensemble. L’ensemble est une combinaison de modèles individuels simples qui créent ensemble un nouveau modèle plus puissant. Par ailleurs le renforcement de l’apprentissage automatique est une méthode particulière de création d’ensembles de la manière suivante. Tout d’abord cela commence par l’ajustement aux données d’un modèle initial (par exemple par régression linéaire ou arbre de décision). Puis le modèle suivant est construit de manière à rendre plus précise la prédiction des cas où le premier modèle fonctionne mal. La combinaison de ces deux modèles est meilleure que l’un ou l’autre des deux modèles précédents pris séparément. Ce processus dit de renforcement est répété plusieurs fois, chaque modèle successif essayant de corriger les lacunes dans les prédictions des modèles combinés précédents. Enfin, l’amplification de gradient est un type particulier de renforcement de l’apprentissage automatique. Le principe général repose sur le fait que le meilleur modèle suivant possible, lorsqu’il est combiné avec les modèles précédents, minimise l’erreur globale de prédiction. La dénomination ‘amplification de gradient’ vient du fait que les résultats cibles pour chaque cas sont définis en fonction du gradient de l’erreur par rapport à la prédiction. Plus précisément, chaque nouveau modèle fait un pas dans la direction qui minimise l’erreur de prédiction, dans l’espace des prédictions possibles pour chaque cas d’apprentissage. 5) Mise en correspondance des courbes d’apprentissage entre elles (Option) Cette étape est optionnelle et ne sera mise en œuvre que si on a acquis une pluralité de courbes d’apprentissage de la diagraphie. Au cours de cette étape optionnelle, on met en correspondance les courbes d’apprentissage entre elles, au moyen d’une méthode de recherche de similarité entre des signaux enregistrés selon des échelles différentes. Autrement dit, au cours de cette étape, si on dispose de plusieurs puits d’apprentissage et si une courbe de diagraphie a été enregistrée dans chacun de ces puits d’apprentissage, on met en correspondance les courbes enregistrées pour chacun de ces puits. En effet, chaque courbe de diagraphie a sa propre échelle, du fait que les couches géologiques ne sont pas planes, horizontales, et isométriques latéralement. Pour la mise œuvre de cette étape, on peut utiliser la technique de Déformation Temporelle Dynamique décrite ci-dessus ou encore la technique décrite dans le document (Lallier, 2009) précité pour mettre en correspondance les courbes d’apprentissage enregistrées pour chacun des puits d’apprentissage. Avantageusement, la mise en correspondance est réalisée en choisissant comme référence le puits d’apprentissage dont la distance au puits cible est la plus faible, de préférence dont la distance au puits cible est la plus faible au niveau de la profondeur du trépan de forage du puits cible. Cela permet que les courbes d’apprentissage soient mises en correspondance entre elles avec, en principe (en fonction de la stratigraphie), le moins de différence d’échelle par rapport à la courbe acquise dans le puits cible. 6) Construction d’une courbe d’apprentissage de la diagraphie composée Au cours de cette étape, pour chacune des courbes d’apprentissage, on construit une courbe d’apprentissage de la diagraphie composée, formée d’une part par la portion de la courbe d’apprentissage mise en correspondance avec la courbe jusqu’à la profondeur du trépan, et d’autre part par une portion de la courbe d’apprentissage, optionnellement mise en correspondance avec les autres courbes d’apprentissage lorsqu’une pluralité de courbes d’apprentissage de la diagraphie ont été acquises, pour les profondeurs au-delà de la profondeur du trépan. Autrement dit, pour chaque puits d’apprentissage, on construit une courbe composée, dont la partie au-dessus de la profondeur du trépan correspond à la courbe mesurée dans ce puits d’apprentissage et mise en correspondance avec la courbe mesurée dans le puits cible, et dont la partie en-dessous de la profondeur du trépan correspond : si une seule courbe d’apprentissage de la diagraphie a été acquise : à la partie de la courbe mesurée dans ce puits d’apprentissage pour les profondeurs au-delà de la profondeur du trépan, si plusieurs courbes d’apprentissage de la diagraphie ont été acquises : à la partie de la courbe mesurée dans ce puits d’apprentissage et mise en correspondance avec les autres courbes d’apprentissage. A l’issue de cette étape, on obtient pour chaque puits d’apprentissage une courbe d’apprentissage composée, en cohérence avec le puits cible au-dessus du trépan, et en cohérence avec les éventuels autres puits en-dessous du trépan. 7) Prédiction de la diagraphie dans le puits cible au-delà de la profondeur du trépan Au cours de cette étape, on prédit les valeurs de la diagraphie dans le puits cible, au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits, en appliquant le modèle pour prédire la diagraphie construit à l’étape 4) aux courbes d’apprentissage composées construites à l’étape 6). Autrement dit, on applique le modèle de régression construit à l’étape 4) aux courbes d’apprentissage composées construites à l’étape 6), qui comprennent des valeurs de la diagraphie au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits cible, de manière à prédire des valeurs de la diagraphie dans le puits cible au-delà de de la profondeur du trépan de forage du puits cible. On obtient ainsi une courbe de la diagraphie d’intérêt prédite dans le puits cible comprenant des valeurs au moins pour les profondeurs allant au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits cible. Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut prédire la diagraphie d’intérêt dans le puits cible au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits cible, mais aussi pour des profondeurs en deçà de la profondeur du trépan de forage du puits cible. Cela peut permettre de vérifier la qualité du modèle construit à l’étape 4) dans la partie en deçà de la profondeur du trépan de forage du puits cible, en comparant les valeurs de la diagraphie prédite à celles de la diagraphie mesurée. Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut prédire la diagraphie d’intérêt dans le puits cible uniquement au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits cible. Cela permet de réduire le temps d’exécution du procédé selon l’invention, et ainsi de fournir une courbe de diagraphie prédite plus rapidement, ce qui est avantageux dans un objectif de géoguidage du forage du puits cible en temps réel. Ainsi, le procédé selon l’invention permet de prédire les valeurs d’une diagraphie dans le puits cible au moins au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits. Le procédé peut être avantageusement mis en œuvre simultanément au forage de ce puits, en vue de guider le forage du puits au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits, en fonction de la prédiction des valeurs de la diagraphie. En effet, les méthodes de géoguidage selon l’art antérieur utilisent des valeurs réelles de la diagraphie, mesurées jusqu’à la profondeur du trépan uniquement, alors que le procédé selon l’invention détermine des valeurs prédites de la diagraphie au-delà de la profondeur du trépan, qui peuvent donc être directement exploitées par des méthodes de géoguidage. Selon une mise en œuvre de l’invention, l’étape 1) peut être réalisée une seule fois, et les étapes 2) à 7) au fur et à mesure du forage du puits cible, par exemple pour une succession de profondeurs. Cela permet d’affiner au fur et à mesure la prédiction de la diagraphie pour les profondeurs les plus grandes dans le puits cible, au fur et à mesure que les mesures de la diagraphie réalisées dans le puits cible progressent en profondeur avec l’avancée du forage. Selon une mise en œuvre de l’invention, les étapes 2) à 7) du procédé peuvent être répétées pour une succession de profondeurs du trépan de forage du puits, par exemple tous les 10m, de préférence tous les 5m, de manière préférée tous les 1m. Alternativement, les étapes 2) à 7) du procédé peuvent être répétées pour une succession de pas de temps au cours du forage du puits cible, par exemple toutes les 60 minutes, de préférence toutes les 30 minutes, de manière préférée toutes les 10 minutes, ces durées étant prédéfinies en fonction de la vitesse d’avancement du forage du puits (typiquement entre 1,5m/heure et 15m/heure). A noter que pour les exemples d’application sur lesquels le procédé selon l’invention a été mis en œuvre, le temps d’exécution des étapes 3) à 7) a été de l’ordre de l’ordre de 3 minutes sur un processeur de type Intel(R) Xeon(R) CPU E5-1620 v3 @ 3.50GHz (Mémoire RAM 16,0 Go), ce qui est nettement en deçà de la durée d’avancée classique de l’outil de forage sur quelques mètres : la prédiction de la diagraphie peut donc se faire quasi en temps réel. L’invention concerne en outre un procédé de géoguidage du forage d’un puits, dans lequel, pour chaque profondeur d’une succession de profondeurs du trépan de forage dudit puits : a) on prédit des valeurs d’une diagraphie au-delà de la profondeur du trépan de forage dudit puits au moyen du procédé pour prédire, pendant le forage d’un puits dans une formation souterraine, les valeurs d’une diagraphie au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits tel que décrit ci-dessus ; b) on détermine la direction du forage du puits pour des profondeurs au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits, en fonction au moins des valeurs de la diagraphie prédites au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits. L’homme du métier a parfaite connaissance des moyens pour réaliser l’étape b) ci-dessus puisque, dans le domaine du géoguidage, il détermine la direction du forage du puits à partir de courbes de diagraphies réellement mesurées, alors que dans le cas d’espèce, il suffit de considérer les courbes de diagraphie prédites selon l’invention en complément. Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut appliquer, lors l’étape b), la technique décrite dans le document (Berg et Newson, 2013) déjà précité, et qui concerne une méthode de géoguidage permettant de n’utiliser que des diagraphies Gamma-ray, mais en utilisant les courbes de diagraphie prédites selon l’invention au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits et non pas seulement les courbes de diagraphies réellement mesurées. Selon une autre mise en œuvre de l’invention, on peut alternativement appliquer la technique décrite dans le document (Wang, 2017) déjà précité, et qui concerne une méthodologie de géoguidage intégré combinant des algorithmes géostatistiques, des techniques de diagraphie en cours de forage et des méthodes de simulation de réservoir. Selon cette mise en œuvre, la méthode décrite dans le document (Wang, 2017) peut être appliquée en utilisant les courbes de diagraphie prédites selon l’invention au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits, et non pas seulement les courbes de diagraphies réellement mesurées. Selon une mise en œuvre de l’invention, à l’étape b) on détermine au moins les angles d'inclinaison et d'azimut de la trajectoire du puits pour des profondeurs s’étendant entre 10 et 20 m au-delà de la profondeur du trépan, pour chaque profondeur du trépan de forage du puits de la succession de profondeurs du trépan de forage du puits. Les caractéristiques et avantages du procédé selon l’invention apparaitront plus clairement à la lecture de l’exemple d'application ci-après. Plus précisément, le procédé selon l’invention a été appliqué à une formation souterraine se situant dans l’offshore de l’Ouest australien, plus précisément dans le bassin du Nord Carnarvon, considéré comme le principal bassin d'hydrocarbures d'Australie. La présente une courbe de diagraphie de radioactivité naturelle GR mesurée dans un puits cible, noté T par la suite (courbe notée T dans la ). Le puits cible traverse une colonne d'huile de 6 mètres dans les grès du groupe Barrow. Ce puits traverse en outre des sables aquifères, avec une fine colonne d'huile, des marnes et des schistes. On dispose de deux puits d’apprentissage notés Li (i=1 à 2), qui sont respectivement distants d’environ 3.5 km et 8 km du puits cible T. Les figures 2B et 2C présentent les courbes de diagraphie de radioactivité naturelle GR mesurées respectivement dans le puits L1 et dans le puits L2 (courbes notées L1 et L2 dans les figures 2B et 2C). On dispose de valeurs de radioactivé naturelle pour des profondeurs s’étendant au moins jusqu’à 3200m : 3277m pour le puits cible T, 3295m pour le puits L1, et 3200m pour le puits L2. A des fins d’illustration de la fiabilité du procédé selon l’invention, on va chercher à prédire les valeurs de la diagraphie GR pour des profondeurs s’étendant au-delà de 3100m, et on va contrôler la qualité de la prédiction au moyen de la courbe de diagraphie GR réellement mesurée dans le puits cible T pour des profondeur allant de 3100 à 3200m. Autrement dit, à des fins de validation du procédé selon l’invention, on applique le procédé selon l’invention en considérant que la profondeur du trépan de forage dans le puits cible est 3100m. Conformément à l’étape 3) décrite ci-dessus, les courbes GR des puits L1 et L2 sont mises en correspondance avec la courbe GR du puits cible T jusqu’à la profondeur de 3100m, au moyen de la méthode décrite dans le document (Sakoe et Chiba, 1978) précité. Par ailleurs, le procédé selon l’invention est mis en œuvre au moyen de la méthode d’amplification de gradient (en anglais ‘Gradient Boosting’) en tant que méthode d’apprentissage automatique supervisé. L’entrainement de cette méthode d’apprentissage automatique est réalisé sur les courbes GR des puits L1 et L2 mises en correspondance avec la courbe GR du puits cible T jusqu’à la profondeur de 3100m, ainsi que sur la courbe GR du puits cible T. On obtient ainsi un modèle pour prédire une diagraphie (ici une diagraphie GR) dans le puits cible T, conformément à l’étape 4) décrite ci-dessus. Puis, selon l’étape 5) décrite ci-dessus, les courbes GR des puits L1 et L2 sont mises en correspondance entre elles, en prenant comme référence le puits L1 qui est le puits d’apprentissage le plus proche du puits cible T. Conformément à l’étape 6) décrite ci-dessus, des courbes d’apprentissage composées sont générées pour les puits d’apprentissage L1 et L2, formées par la portion des courbes GR de ces puits jusqu’à la profondeur de 3100m après leur mise en correspondance avec le puits cible T, et par la portion des courbes GR des puits L1 et L2 au-delà de la profondeur de 3100m après leur mise en correspondance entre eux. Le modèle pour prédire une diagraphie dans le puits cible construit selon l’étape 4) est alors appliqué aux courbes d’apprentissage composées construites telles que décrit ci-dessus à l’étape 6). La présente la courbe GRP qui est la courbe GR prédite par le modèle, ainsi que la courbe GRM qui est la courbe GR réellement mesurée, et la présente la différence entre ces deux courbes. On peut observer que la courbe prédite GRP est parfaitement cohérente avec la courbe réellement mesurée GRM de 3100 m à 3200 m, soit jusqu’à une profondeur de 100m au-delà de la profondeur jusqu’à laquelle le modèle a été entrainé (profondeur du trépan dans le procédé selon l’invention). En effet, dans cette gamme de profondeur, l’erreur quantifiée par l’écart-type de la différence entre courbe GR prédite par le modèle selon l’invention et la courbe GR réellement mesurée est inférieure à 2% de l’amplitude maximale de la courbe GR réellement mesurée. Au-delà de 3200m, les erreurs augmentent sensiblement, et dépassent 10% en moyenne de l’amplitude maximale de la mesure GR réelle. Ainsi, l’application du procédé selon l’invention a permis de prédire de manière fiable une diagraphie (ici une diagraphie GR) au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits, sur une centaine de mètres. Cela est très avantageux car, pour des vitesses classiques d’avancée du forage, typiquement entre 1,5 m/heure et 15 m/heure, cela correspond à plus de 6 heures de forage pour atteindre cette limite. Or le temps de calcul du procédé selon l’invention est nettement inférieur, typiquement de l’ordre de quelques minutes. Aussi, il est possible de relancer le procédé selon l’invention au fur et mesure de l’avancée de l’outil de forage, et de mettre à jour le modèle dès que les nouvelles mesures de diagraphie sont disponibles. Ainsi l’actualisation de la prédiction de la diagraphie peut se faire quasiment en temps réel. Alternativement, il peut être suffisant de mettre à jour le modèle de prédiction d’une diagraphie et de prédire une nouvelle diagraphie au moyen de ce modèle de prédiction mis à jour de préférence au moins tous les 10 m, ou de manière très préférée tous les 5 m d’avancée de l’outil de forage dans le puits cible. Ainsi, la présente invention permet de prédire des réponses diagraphiques à des profondeurs non encore atteintes par le forage, typiquement à des distances pluridécamétriques devant le trépan pendant le forage, en vue notamment de guider le forage jusqu’à de telles distances à partir de ces prédictions, et non pas uniquement à partir des mesures réelles, comme selon l’art antérieur. Procédé pour prédire, pendant le forage d’un puits dans une formation souterraine, les valeurs d’une diagraphie au-delà de la profondeur du trépan de forage dudit puits, notamment en vue de guider le forage dudit puits au-delà de la profondeur dudit trépan de forage dudit puits en fonction de ladite prédiction, caractérisé en ce qu’on réalise au moins les étapes suivantes : on acquiert une courbe d’apprentissage de ladite diagraphie en fonction de la profondeur dans au moins un puits d’apprentissage, au moyen d’un outil diagraphique, ladite profondeur dudit puits d’apprentissage s’étendant au-delà de la profondeur du trépan de forage dudit puits ; on acquiert une courbe de ladite diagraphie en fonction de la profondeur dans ledit puits, au moyen dudit outil diagraphique, ladite deuxième courbe étant acquise jusqu’à ladite profondeur du trépan de forage dudit puits ; pour chacune desdites courbes d’apprentissage de ladite diagraphie, on met en correspondance, jusqu’à ladite profondeur du trépan de forage dudit puits, ladite courbe d’apprentissage de ladite diagraphie acquise dans ledit puits d’apprentissage avec ladite courbe de ladite diagraphie acquise dans ledit puits, au moyen d’une méthode de recherche de similarité entre des signaux enregistrés selon des échelles différentes ; on construit un modèle pour prédire ladite diagraphie dans ledit puits au moyen d’une méthode d’apprentissage automatique supervisé que l’on entraine sur une base d’apprentissage comprenant lesdites courbes d’apprentissage de ladite diagraphie mises en correspondance jusqu’à ladite profondeur du trépan de forage dudit puits avec ladite courbe acquise dans ledit puits, ainsi que ladite courbe de ladite diagraphie en fonction de la profondeur dans ledit puits ; de manière optionnelle, si une pluralité de courbes d’apprentissage de ladite diagraphie ont été acquises, on met en correspondance lesdites courbes d’apprentissage entre elles au moyen de ladite méthode de recherche de similarité entre des signaux enregistrés selon des échelles différentes ; pour chacune desdites courbes d’apprentissage, on construit une courbe d’apprentissage composée de ladite diagraphie, formée d’une part par la portion de ladite courbe d’apprentissage de ladite diagraphie mise en correspondance avec ladite courbe de ladite diagraphie jusqu’à la profondeur dudit trépan, et d’autre part par la portion de ladite courbe d’apprentissage, optionnellement mise en correspondance avec lesdites autres courbes d’apprentissage lorsqu’une pluralité de courbes d’apprentissage de ladite diagraphie ont été acquises, pour les profondeurs au-delà de ladite profondeur dudit trépan ; et on prédit lesdites valeurs de ladite diagraphie dans ledit puits au moins au-delà de ladite profondeur dudit trépan de forage dudit puits en appliquant ledit modèle pour prédire ladite diagraphie dans ledit puits construit à l’étape D) auxdites courbes d’apprentissage composées. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ladite méthode de recherche de similarité entre des signaux enregistrés selon des échelles différentes est la méthode de déformation temporelle dynamique. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite diagraphie est une diagraphie de radioactivité naturelle. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite méthode d’apprentissage automatique supervisé est choisie parmi la liste suivante : la méthode de forêt aléatoire, les arbres de décision extrêmement aléatoires, et l’amplification de gradient. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel on répète les étapes B) à G) pour une succession de profondeurs dudit trépan de forage du puits. Procédé de géoguidage du forage d’un puits, dans lequel, pour chaque profondeur d’une succession de profondeurs dudit trépan de forage dudit puits : on prédit des valeurs d’une diagraphie au-delà de ladite profondeur du trépan de forage dudit puits au moyen du procédé pour prédire, pendant le forage d’un puits dans une formation souterraine, les valeurs d’une diagraphie au-delà de la profondeur dudit trépan de forage dudit puits selon l’une des revendications précédentes ; on détermine une direction du forage dudit puits pour des profondeurs au-delà de la profondeur dudit trépan de forage dudit puits, en fonction au moins desdites valeurs de ladite diagraphie prédites au-delà de la profondeur du trépan de forage dudit puits. Produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, comprenant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre des étapes C) à G) du procédé selon l'une des revendications précédentes, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.