FR 3035723 A1 20161104 FR 1652314 A 20160318 ESTIMATION DE PARAMÈTRE ANISOTROPE À PARTIR DE DONNÉES VSP AUTONOMES UTILISANT UNE ÉVOLUTION DIFFÉRENTIELLE Contexte [0001] La compréhension de la structure et des propriétés des formations géologiques est importante pour une grande diversité d'applications dans la gestion, la surveillance et la réhabilitation des puits et des réservoirs. Les dispositifs de mesure peuvent réaliser des mesures dans un trou de forage ou une formation (c.-à-d., des mesures de fond de puits) afin de fournir des données de diagraphie acoustique et des données sismiques du trou de forage pour aider à atteindre cette compréhension. Des efforts continuels sont orientés vers l'obtention de diagraphie acoustique plus efficace et plus précise. Brève description des figures [0002] La figure 1 illustre un environnement de relevé sismique conformément à certains modes de réalisation. [0003] La Figure 2 illustre un agencement d'interfaces géologiques et de sources sismiques sur une surface de la terre, avec des récepteurs dans le trou de forage dévié et des rayons de connexion qui relient les sources et les récepteurs. [0004] La Figure 3 est un organigramme illustrant un flux de travail utilisant une évolution différentielle et un traçage de rayon anisotrope pour extraire des paramètres anisotropes conformément à certains modes de réalisation. [0005] La Figure 4 illustre un tableau des temps de tir entre cinq sources sismiques et six récepteurs sismiques conformément à certains modes de réalisation. [0006] La Figure 5 illustre un organigramme d'un algorithme de l'évolution différentielle conformément à certains modes de réalisation. [0007] La figure 6 illustre des paramètres modèles et un vecteur de solution conformément à certains modes de réalisation. [0008] La Figure 7 illustre la génération d'une population mutante à partir d'une population mère conformément à certains modes de réalisation. [0009] La Figure 8 illustre la génération d'une population d'essai et une population fille conformément à certains modes de réalisation. 1 3035723 [0010] La figure 9 est un organigramme d'un exemple de procédé conformément à divers modes de réalisation. [0011] La Figure 10 est un organigramme d'un système informatique permettant d'implémenter certains modes de réalisation. 5 [0012] La Figure 11 est un diagramme d'un mode de réalisation d'un câble métallique. [0013] La Figure 12 est un diagramme d'un mode de réalisation d'un système de plate-forme de forage. [0014] La Figure 13 illustre les profils de vélocité de la meilleure solution et de la vraie solution pour illustrer la précision de certains modes de réalisation. 10 [0015] La Figure 14 illustre les profils epsilon de la meilleure solution et de la vraie solution pour illustrer la précision de certains modes de réalisation. [0016] La Figure 15 illustre les profils delta de la meilleure solution et de la vraie solution pour illustrer la précision de certains modes de réalisation. [0017] La Figure 16 illustre des données synthétiques bruitées et des données générées 15 conformément à certains modes de réalisation pour illustrer la précision de certains modes de réalisation. Description détaillée [0018] Afin de résoudre certains des défis susmentionnés, aussi bien que d'autres, des 20 dispositifs, systèmes et procédés sont décrits ici pour utiliser l'évolution différentielle permettant d'estimer les paramètres anisotropes des formations géologiques. [0019] Les systèmes et les procédés divulgués sont mieux compris lorsqu'ils sont décrits dans un contexte d'utilisation illustrative. Par conséquent, la Figure 1 montre un environnement de relevé sismique illustratif, dans lequel les récepteurs sismiques 102 sont 25 dans un agencement espacé à l'intérieur d'un trou de forage 103 pour détecter les ondes sismiques. Tel qu'il est démontré, les récepteurs 102 peuvent être fixés en place par des ancres 104 afin de faciliter la capture des ondes sismiques. L'environnement de la Figure 1 est simplement un exemple illustratif. Dans différents modes de réalisation, les récepteurs 102 peuvent faire partie d'un train d'outil de diagraphie câblé (voir la Figure 11) ou un train 30 d'outil de diagraphie en cours de du forage (LWD) (voir la Figure 12). En outre, les récepteurs communiquent de façon sans fil ou sur fil avec une unité d'acquisition de 2 3035723 données 106 au niveau de la surface 105, où l'unité d'acquisition des données 106 reçoit, traite ou stocke des données de signal sismique recueillies par les récepteurs 102. [0020] Les géomètres déclenchent une source d'énergie sismique 108 (par ex., un camion vibrateur) au niveau d'une ou de plusieurs positions pour émettre des ondes d'énergie 5 sismique qui se propagent à travers une formation sous la surface 110. De telles ondes se réfractent à travers de et se réfléchissent sur des discontinuités d'impédance acoustique pour atteindre les récepteurs 102, qui numérisent et enregistrent les signaux sismiques reçus. Les récepteurs 102 en même temps ou chacun à son tour, communiquent leurs données de signal sismique respectif à l'unité d'acquisition des données 106, qui stocke les 10 données de signal sismique recueillies pour une analyse ultérieure afin d'identifier. Des discontinuités illustratives comprennent des failles, des limites entre les lits de formation et les limites entre les fluides de formation. Les discontinuités peuvent apparaître sous forme de tâches lumineuses dans la représentation de la structure souterraine qui est dérivée des données du signal sismique. 15 [0021] Le modèle souterrain illustratif de la Figure 1 comprend trois couches de formation relativement plates L1, L2 et L3 et deux couches de formation plongeantes L4 et L5 de composition variante et donc de vitesses variantes d'ondes sismiques. À l'intérieur de la formation, la vitesse des ondes sismiques peut être isotrope (c.-à-d., la même dans toutes les directions) ou anisotrope. En raison de la structure étagée des roches sédimentaires, 20 une isotropie transverse est courante dans les formations anisotropes. En d'autres termes, la vitesse des ondes sismiques dans les formations anisotropes est la même dans chaque direction horizontale, mais elle est différente pour les ondes sismiques voyageant dans la direction verticale. On doit cependant noter que l'activité géologique peut modifier les orientations de la formation, transformant une formation isotrope transversalement 25 verticale (VTI) en une formation isotrope transversalement inclinée (TTI). Dans la Figure 1, la troisième couche plate L3 est VTI, alors que la première couche de formation plongeante L4 est TTI. Dans au moins certains modes de réalisation, la technique d'analyse de l'anisotropie divulguée détermine les paramètres anisotropes pour un modèle VTI. [0022] La configuration du relevé illustré dans la Figure 1 correspond à une configuration de 30 relevé de profilage sismique vertical (VSP), où les positions pour la ou les sources de surface 108 et les récepteurs de fond de puits 102 (par ex., tel qu'il est illustré dans l'exemple d'environnement de la Figure 1) sont utilisés pour interpréter les données du relevé 3 3035723 sismique recueillies. Les systèmes et les procédés conformes à divers modes de réalisation estiment les paramètres du milieu transversalement isotrope à partir des arrivées des ondes P directes dans une configuration VSP autonome semblable à celle illustrée dans la Figure 1 dans laquelle de multiples sources 108 sont utilisées. 5 [0023] Les opérateurs peuvent utiliser les procédés et les appareils décrits ici pour estimer les paramètres anisotropes à intervalle moyen si on assume que le dessous de la surface est transversalement isotrope avec un axe de symétrie verticale (par ex., une formation VTI décrite précédemment ici) ou lorsque l'axe de symétrie est incliné par rapport à la verticale (par ex., formation TTI). En utilisant de telles estimations, les opérateurs peuvent ensuite 10 générer des images souterraines basées sur les données VSP. Certains systèmes disponibles peuvent générer une image VSP autonome en utilisant un modèle de vélocité obtenu à partir de l'analyse d'autres formes de données telles que des diagraphies sismiques de surface et des puits environnants. Cependant, les procédés conformes aux divers modes de réalisation, qui créent des modèles de vélocité locale, peuvent générer ou permettre la 15 génération d'images VSP enrichies ou améliorées. [0024] Dans les systèmes disponibles, et dans les systèmes selon les modes de réalisation, les récepteurs sismiques collectent des données de relevé sismique, comprenant des données d'arrivée directes et réfléchies correspondant aux tirs provenant d'au moins une source 108 avec différents décalages. Dans au moins certains modes de réalisation, une 20 inversion est réalisée utilisant simultanément les données d'arrivée directes et réfléchies collectées afin de déterminer les paramètres anisotropes, y compris les paramètres epsilon (E) et delta (5) de Thomsen, et Vp0, pour les couches d'un modèle ayant des couches VTI et des couches TTI. Vp0 représente la vitesse d'une onde P le long d'un axe de symétrie, et e et 8 sont également mesurés le long de l'axe de symétrie. 25 [0025] Un algorithme de traçage de rayon anisotrope (ART) peut générer des données semblables à celles illustrées dans la Figure 2. La Figure 2 illustre un agencement d'interfaces géologiques 200, 202, 204, 206, 208 et 210 et de sources sismiques 108 sur une surface 105 de la terre, avec des récepteurs 102 dans le trou de forage dévié et des rayons de connexion qui relient les sources 108 et les récepteurs 102. On assume que le modèle 30 illustré dans la Figure 2 possède trois couches VTI (par ex., les trois couches supérieures de la Figure 2) et trois couches TTI (les trois couches inférieures de la Figure 2). Des procédés 4 3035723 et des appareils conformes à divers modes de réalisation implémentent un algorithme d'optimisation évolutionnaire appelé Évolution Différentielle (DE), en association à un algorithme ART, pour extraire les paramètres anisotropes ( Vp0, E ,6 ) à partir des temps de trajet de la première arrivée de l'onde P qui peuvent être créés en se basant sur les rayons 5 reçus au niveau des récepteurs 102. [0026] La Figure 3 est un organigramme illustrant un flux de travail 300 utilisant une évolution différentielle (DE) et un traçage de rayon anisotrope (ART) pour extraire des paramètres anisotropes conformément à certains modes de réalisation. Un processeur, par ex. un processeur à l'intérieur de l'unité d'acquisition des données 106 ou un autre 10 processeur (par ex., un processeur 1020 (Figure 10)), peut exécuter une ou plusieurs opérations dans le flux de travail 300. [0027] Le flux de travail 300 commence au niveau de l'opération 302, le processeur 1020 (Figure 10) générant un modèle étagé. Le modèle étagé peut être à deux dimensions (2D) même si des modes de réalisation ne sont pas limitées à des modèles en 2D. Dans certains 15 modes de réalisation, le processeur 1020 peut générer le modèle étagé en dérivant des interfaces géologiques à partir d'autres données, par ex., des images de la profondeur sismique en surface. Dans certains modes de réalisation, le processeur 1020 peut interpréter ces images de la profondeur sismique afin de générer le modèle étagé. Dans certains modes de réalisation, le processeur 1020 peut générer un modèle de vélocité 20 tomographique à partir de la version des données du temps de trajet sismique en surface. Dans certains modes de réalisation, on peut fournir au processeur 1020 un modèle étagé ou récupéré d'un modèle étagé à partir d'un stockage, par ex. une mémoire 1035 (Figure 10). [0028] Le flux de travail 300 avance dans l'opération 304 lorsque le processeur 1020 prépare un tableau ou un jeu de tableaux reliant les temps de trajet de la source au 25 récepteur. Par ex., un tableau conforme à certains modes de réalisation peut comprendre un temps de trajet entre un certain nombre de récepteurs 102 et un certain nombre de sources sismiques 108 (Figures 1 et 2). Étant donné qu'un environnement de mesure sismique peut avoir un nombre quelconque de récepteurs 102 et de sources 108, un nombre quelconque de temps de trajet peut être capté entre des récepteurs 102 et les 30 sources 108. Un exemple de tableau est illustré dans la Figure 4. Tel qu'illustré, le temps de trajet de la source et le récepteur entre un récepteur et une source peut être exprimé sous 5 3035723 forme de T.,y, où x représente le numéro du récepteur 102 et y représente le numéro de la source 108. [0029] En se référant encore à la Figure 3, l'exemple de procédé continu avec l'opération 306 avec le processeur 1020 estimant des valeurs initiales pour les paramètres anisotropes 5 V0, s , 8) pour au moins une couche (par ex., chaque couche) dans un modèle étagé. Ces valeurs initiales peuvent être utilisées par l'algorithme DE, décrit plus en détail plus tard ici en référence à la Figure 5. [0030] Dans certains modes de réalisation, le processeur 1020 peut estimer les valeurs initiales en utilisant des estimations de divers paramètres de modèle provenant d'autres 10 sources de données telles que, par ex., des acquisitions pré-empilement sismiques en surface ou des données des puits environnants. Ces estimations et d'autres estimations disponibles de paramètres de modèles peuvent ne pas procurer suffisamment de précision pour plusieurs cas d'utilisation par l'opérateur. Par conséquent, des modes de réalisation décrits ici appliquent une extraction de paramètre anisotrope basée sur le VSP utilisant les 15 estimations disponibles et d'autres calculs selon les procédés décrits ici. [0031] Lors du fonctionnement 308, le processeur 1020 prépare un fichier de surcharge des propriétés de la couche pour lesquelles il n'y a pas d'inversion. En exécutant l'opération 308, le processeur 1020 peut éliminer les couches surchargées de l'analyse afin de simplifier les calculs pour améliorer la vitesse de calcul des autres opérations conformément à divers 20 modes de réalisation. [0032] En fonctionnement 310, le processeur 1020 exécute une modélisation prospective pour déterminer si certaines combinaisons source/récepteur doivent être éliminées ou pas, et pour stocker un choix initial de paramètres de rayon. [0033] En fonctionnement 312, le processeur 1020 définit des limites supérieures et 25 inférieures sous forme de limites de la recherche de paramètres modèles afin de procurer une fourchette de valeur pour certains ou tous les paramètres de modèles. Les limites supérieures et inférieures peuvent être de nature probabiliste, et basées sur des données sismiques précédemment générées. Un exemple de limites de recherche de paramètre modèle est illustré dans la Figure 13 (élément 1306), la Figure 14 (élément 1406) et la Figure 30 15 (élément 1506). Le processeur 1020 fournira ces limites de recherche sous forme d'entrée à l'algorithme DE. Par ex., prenons 12 paramètres de modèle, (3 paramètres de 6 3035723 modèle pour chacune des 4 couches d'un modèle), le processeur 1020 défini une fourchette supérieure et inférieure pour chacun de ces 12 paramètres. Comme il sera compris, une fourchette plus petite peut entraîner une convergence correspondante améliorée ou plus rapide et un temps de calcul réduit, comparativement aux grandes fourchettes pour les 5 valeurs du paramètre anisotrope. [0034] Lors du fonctionnement 314, le processeur 1020 défini des paramètres d'algorithme d'inversion. Dans des modes de réalisation, l'algorithme d'inversion comprend un algorithme d'optimalisation globale. Dans des modes de réalisation, l'algorithme d'inversion comprend un DE même si les modes de réalisation ne sont pas limités à celui-ci. Le 10 processeur 1020 implémente un algorithme DE (ou un autre algorithme de perturbation, un algorithme génétique ou un algorithme d'inversion) pour minimiser ou réduire le mésappariements entre les premiers temps de trajet d'arrivée de l'onde P mesurés et les temps de trajet qui ont été calculés à travers le modèle étagé utilisant l'ART. Des erreurs peuvent être introduites dans les temps de trajet observés par des décalages au niveau des 15 positions des géophones, ou des erreurs générées par des procédés manuels lors de la sélection des temps de trajet à partir des enregistrements au niveau de la surface. En minimisant cette différence entre les données observées et synthétiques (utilisant, par ex., une fonction d'erreur ou une fonction objective), divers modes de réalisation peuvent générer des paramètres de milieux étagés plus réalistes (par ex., réels). Dans certains 20 modes de réalisation, le processeur 1020 peut générer un modèle de couche révisé basé sur le mésappariement minimisé et les paramètres réels du milieu étagé. [0035] Les procédés d'optimisation globale sont utilisés dans divers modes de réalisation parce que, lors de l'inversion des données bruitées, la topographie de la fonction d'erreur qui est minimisée peut être suffisamment compliquée pour que les schémas d'inversion 25 locale ne puissent pas atteindre l'optimum global. Les paramètres pour les DE peuvent comprendre le nombre de générations (par ex., le nombre de populations filles qui doit être généré à partir d'une population mère), la possibilité de croisement, et la taille de l'étape DE même si les modes de réalisation ne sont pas limités à ceux-ci. Le DE permet d'avoir des résultats plus précis que les algorithmes génétiques disponibles au moins parce que le DE 30 démontre des propriétés de convergence améliorées relativement aux algorithmes génétiques disponibles. En outre, le DE peut-être moins gourmand en informatique que les algorithmes génétiques disponibles étant donné que moins de paramètres sont utilisés dans 7 3035723 le DE, et que, également, la vitesse de calcul peut être augmentée étant donné que le DE peut plus facilement être mis en parallèle que d'autres algorithmes génétiques. [0036] La Figure 5 illustre un organigramme d'un algorithme DE 500 conformément à certains modes de réalisation. Un processeur, tel que le processeur 1020 (Figure 10) peut 5 exécuter une ou plusieurs opérations de l'algorithme DE 500, afin de perturber des paramètres modèles et de rééxécuter des calculs, décrits plus loin ici, des modèles et des solutions candidate, jusqu'à ce qu'un critère de terminaison soit rencontré. Le processeur 1020 peut accéder à ou récupérer des résultats des opérations d'un flux de travail 300 (Figure 3), pour une utilisation dans l'exécution de l'algorithme DE 500 de la Figure 5. 10 [0037] L'algorithme DE 500 commence au niveau de l'opération 502 avec la récupération par le processeur 1020 des interfaces de modèles étagés en 2D et les données disponibles apparentées au modèle étagé en 2D. Le modèle étagé en 2D peut être le même modèle ou un modèle semblable que le modèle étagé en 2D généré lors de l'opération 302 (Figure 3). Les paramètres de modèles peuvent comprendre des valeurs pour les paramètres 15 anisotropes pour une ou plusieurs des couches pour décrire les propriétés de chaque couche. Par ex., dans les modes de réalisation dans lesquels le modèle étagé en 2D comprend 4 couches, les paramètres du modèle peuvent comprendre 12 valeurs, représentatives de 3 paramètres anisotropes (Vp0, c ,8) pour chaque couche. Ces paramètres de modèles sont perturbés par le DE comme il est décrit ici afin de minimiser les 20 différences entre les données réelles du temps de trajet et les données de temps de trajet synthétiquement générées qui ont été générées par l'algorithme de traçage de rayon ART, précédemment décrit. [0038] La Figure 6 Illustre un exemple de tableau 600 de données sur lequel des algorithmes conformément à divers modes de réalisation peuvent être implémentés. Dans des modes 25 de réalisation, le processeur 1020 déterminera, en utilisant un DE, une solution, ou une pluralité de telles solutions, qui illustre les vraies valeurs efficaces pour les paramètres anisotropes au niveau de chaque couche d'une formation d'intérêt. Une solution peut être exprimée mathématiquement sous forme d'un vecteur 602, avec des valeurs 12, ou une valeur pour chacun des paramètres illustrés dans le tableau 600. Avec des valeurs pour 30 quatre couches, tel qu'il est illustré, il sera compris qu'un modèle d'une formation peut comprendre un quelconque nombre de couches, et que des nombres augmentés (une 8 3035723 épaisseur diminuée) des couches peuvent entraîner un temps de calcul augmenté. Dans certains exemples dans lesquels les propriétés changent de façon importante à l'intérieur de la formation physique, un nombre augmenté de couches dans le modèle peut améliorer ou augmenter la précision, même si la vitesse de calcul est réduite. 5 [0039] En revenant à la Figure 5, l'algorithme DE 500 continue avec l'opération 504 avec le processeur 1020 évaluant des solutions, en calculant l'erreur pour les solutions respectives, l'erreur étant basée sur les différences entre les données réelles de temps de trajet et les temps de trajet calculés générés par l'ART pour une solution et une structure étagée donnée. Le DE est un algorithme évolutionnaire et utilise une population x , avec une taille 10 de population NP de solutions, une solution comprenant des paramètres anisotropes, comprenant l'a et le 6 de Thomsen , et Vp0, pour les couches du modèle en 2D. Par ex., une solution peut comprendre des valeurs semblables à celles illustrées dans la Figure 6, et une population peut comprendre plusieurs de ces solutions. [0040] L'algorithme DE 500 continue avec l'opération 506 lorsque, pour une génération G, 15 le processeur 1020 trouve la ou les solutions qui seront acceptées et transmises à la génération suivante. Dans des modes de réalisation, le processeur 1020 recherchera des solutions avec des limites définies pour chaque paramètre de modèle. La définition des limites de recherche est guidé par la solution supposée initiale obtenue tel qu'il est décrit plus loin. 20 [0041] Dans certains modes de réalisation, le processeur 1020 peut imposer des contraintes de lissage en appliquant un algorithme de lissage. Un exemple d'un algorithme de lissage peut comprendre l'ajout d'un terme de pénalité à des valeurs de fonction objectives pour lesquelles une valeur de paramètres modèle correspondante satisfait ou dépasse une valeur limite. Dans certains modes de réalisation, le terme de pénalité sera ajouté lorsque deux ou 25 plusieurs valeurs de paramètre modèle se trouvent à une distance seuil de la limite de recherche correspondante. Comme autre exemple, dans certains modes de réalisation, le processeur 1020 peut ajouter un terme de pénalité à la valeur objective pour une solution qui produit des synthétiques qui démontrent un décalage DC par rapport aux données réelles observées pour un quelconque récepteur utilisé dans le procédé d'inversion. Un 30 décalage DC dans ce contexte se rapporte à un décalage systématique du niveau du signal (données de temps de trajet) en comparaison à un niveau de base, qui peut être défini par 9 3035723 le niveau des données/signal réel de temps de trajet. Ce dernier terme de pénalité peut également décourager ou défavoriser les solutions qui démontrent une bonne correspondance globale avec les données réelles lorsque tous les récepteurs sont pris en compte ensemble tout en ayant des mésappariements lorsque chaque récepteur est jugé 5 séparément. [0042] Dans certains modes de réalisation, et comme c'est le cas en général pour les problèmes géophysiques, une solution supposée initiale peut être disponible. Par conséquent, dans des modes de réalisation, le processeur 1020 génère une supposition initiale pour les valeurs pour les paramètres anisotropes, en se basant sur des données VSP 10 disponibles générées à partir d'autres sources comme des mesures sismiques en surface ou à proximité des puits. Le processeur 1020 peut utiliser une solution supposée initiale pour générer une population initiale pour le DE 500 en ajoutant des chiffres aléatoires à la supposition initiale, le processeur 1020 générant ces chiffres aléatoires en se basant sur différents types de distribution de probabilité. Alors que l'algorithme DE 50 peut 15 déterminer la solution optimale globale indépendante du choix de la population initiale, il sera compris qu'un bon choix de la population initiale entraîne une convergence plus rapide, et donc un résultat plus rapide et moins gourmand en informatique. [0043] En revenant à la Figure 5, lors du fonctionnement 508, le processeur 1020 utilise la ou les solutions choisies au niveau de l'opération 506 afin de générer des solutions 20 mutantes et des solutions d'essai en utilisant des opérations analogues à la mutation et au croisement dans les algorithmes génétiques disponibles. Cependant, le DE utilise des représentations de chiffres réels des paramètres de modèle individuel dans le vecteur de solution, et donc les opérations de DE sont différentes des algorithmes génétiques disponibles au moins parce que les algorithmes génétiques disponibles utilisent des 25 représentations bitmap des paramètres dans le vecteur de solution, parmi d'autres différences. [0044] Le processeur 1020 génère des solutions NP mutantes, en sélectionnant trois membres de population distincte avec des indices (ri,r2,r3) pour chaque i dans (1 ... NP), et dans lequel les indices (ri ,r2,r3) sont différents de i . En utilisant trois solutions tirées 30 de façon aléatoire (xri,x,2,x,,3) et une taille F de l'étape DE (de l'opération 314 (Figure 3)), une solution mutante y, est générée comme suit : 10 3035723 = xr1+F(xr2-xr3) (1) [0045] Dans certains modes de réalisation, les valeurs de F se situeront entre 0 et 2, et le processeur 1020 peut faire varier le F pour une quelconques ou toutes les solutions y, et à l'intérieur des générations. L'Équation (1) est répétée NP fois, pour générer une population 5 mutante de la taille NP. [0046] La Figure 7 illustre la génération d'une population mutante à partir d'une population mère conformément à certains modes de réalisation. Une population mère 702 comprend des solutions NP. L'Équation (1) utilise trois solutions aléatoires parmi les solutions NP pour générer une population mutante 704. Cependant, les modes de réalisation ne sont pas 10 limités à un quelconque nombre de solutions aléatoires. [0047] Dans certains modes de réalisation, le processeur 1020 peut perturber de façon aléatoire le F selon un schéma de gigue dans lequel le F est perturbé de façon aléatoire pour un paramètre modèle dans un calcul de solution mutante dans une ou plusieurs des générations. En utilisant un schéma de gigue, le processeur 1020 peut converger vers 15 l'optimum global avec détails de populations plus petites, ce qui pourrait réduire la dépense informatique en cas d'inversion utilisant des problèmes avancés gourmands en informatique tels que l'ART. [0048] Le processeur 1020 peut utiliser l'équation (2) pour implémenter la gigue, même si des modes de réalisation ne sont pas limitées à un schéma ou une équation de gigue 20 particulière : V i,J = Xbest(i,j)± (Fnewi,.l)(xr2,.l - xr3 (2) où xbes, représente le meilleur membre de la population de la population déjà générée à partir des opérations précédentes, dans laquelle i représente le numéro de la couche et j représente l'indice du paramètre pour la couche i, et dans laquelle Fnew est définit selon : 25 Fnew = F +0.0001* rand (3) où rand est un chiffre aléatoire. [0049] En revenant à la Figure 5, lors du fonctionnement 510, une fois que le processeur 1020 forme une population mutante y , le processeur 1020 génère une population de solutions d'essai u de la taille NP. Ce procédé est comparable au croisement dans les 30 algorithmes génétiques disponibles. Le processeur 1020 accède à une vitesse de croisement 11 3035723 DE (CR) (qui peut être fourni à l'opération 314 (Figure 3)) pour générer la population des solutions d'essais u de la taille NP selon : = v , si rand 5_ CR sinon tty = (4) où rand représente un numéro aléatoire, qui peut avoir une distribution uniforme entre 0 5 et 1, généré pour chaque paramètre de modèle dans la solution, et dans laquelle i représente le numéro de la couche dans le modèle et j représente l'indice du paramètre de modèle pour la couche / du modèle. [0050] Lors du fonctionnement 512, à la suite de la génération des solutions d'essais u , le processeur 1020 va générer une population fille pour la prochaine génération. Afin de 10 générer une population fille, le processeur 1020 compare la population d'essai et la population mère en se basant sur leurs valeurs objectives correspondantes. Les valeurs objectives sont apparentées à l'erreur entre les données réelles et les données synthétiques, qui ont été précédemment décrits ici, générées par un modèle donné. Dans certains modes de réalisation, les paramètres de modèle peuvent être utilisés pour ajouter 15 des valeurs de pénalité afin d'assurer la régularité des solutions. Pour chaque solution dans la population fille, la meilleure solution entre les solutions qui sont comparées est choisie et ce procédé continue jusqu'à ce que toutes les cases de la population fille soient remplies. [0051] Le processeur 1020 génère chaque population fille subséquente en sélectionnant des membres de la population, en se basant sur des valeurs objectives de fonction, à partir 20 d'une population fille séquentiellement précédente (ou, par ex., la population mère initiale si la population fille qui est générée est la première population fille) et une population d'essai. Dans certains modes de réalisation, pour augmenter la vitesse de la durée du calcul, les fonctions objectives peuvent être évaluées en parallèle, étant donné qu'une telle évaluation est indépendante pour chaque solution et donc le calcul est parallèle de façon 25 embarrassante. Alors que d'autre calculs, par ex. des calculs apparentés aux Équations (1) et (4) peuvent être réalisés en parallèle, ces autres calculs peuvent ne pas affecter la vitesse de calcul dans la mesure ou le pourrait l'évaluation de la fonction objective ou la parallélisation ART. [0052] La Figure 8 illustre la génération d'une population d'essai 808 conformément à 30 certains modes de réalisation. Une population mère 702 comprend des solutions NP. Le processeur 1020 utilise les équations (2) et (3) et trois solutions aléatoires parmi les 12 3035723 solutions NP pour générer une population mutante 704. Le processeur 1020 utilise l'Équation (4) pour générer une population d'essai 806. Ensuite, le processeur 1020 compare des fonctions objectives pour chaque solution de la population mère 702 à la fonction objective pour chaque solution de la population d'essai 806, pour générer la 5 population fille 808. Par conséquent, pour chaque membre (Co...CNp_i ) dans la population fille 808, le processeur 1020 compare les valeurs de la fonction objective pour la population mère 702 et la population d'essai 806, et une solution soit de la population mère 702 soit de la population d'essai 806 deviendra un membre dans la nouvelle population fille 808. Ainsi, la population fille 808 peut comprendre divers membres ou solutions provenant de deux 10 autres populations, plutôt que de comprendre seulement une mutation d'une de la population mère 702 ou la population d'essai 806. [0053] En revenant à la Figure 5, lors du fonctionnement 514, le processeur 1020 peut stocker des données représentatives de la population fille à la fin de chaque génération dans une mémoire physique, par ex. la mémoire 1035 (Figure 10). Ce procédé est répété 15 jusqu'à ce que certain ou certains critères de terminaison prédéfinis sont satisfaits lors du fonctionnement 516. De tels critères peuvent comprendre ou être basés sur le nombre de générations ou une valeur de seuil de la fonction objective prédéfinie ou les deux. Les critères ne sont pas limités à ces critères, cependant, et certains modes de réalisation peuvent utiliser d'autres critères de terminaison. 20 [0054] Par conséquent, le DE 500 de la Figure 5 génère une collection de tous les membres de la population sur de multiples générations et, en revenant à la Figure 3, lors du fonctionnement 316, le processeur 1020 collecte ces membres de la population, un membre de la population comprenant une solution composée de valeurs pour les paramètres anisotropes des couches du modèle étagé en 2D provenant de l'opération 302. 25 [0055] Lors du fonctionnement 318, le processeur 1020 choisit les meilleures solutions parmi les prédictions d'erreur stockées et calcule une moyenne et un écart type des paramètres de modèle inversés. Dans des modes de réalisation, le processeur 1020 peut présenter une ou plusieurs solutions afin d'afficher et de recevoir une sélection d'entrée de l'une des solutions. Dans des modes de réalisation, le processeur 1020 peut stocker tous les 30 membres de la population, les générations et les valeurs de fonction objectives, et présenter ceux-ci pour l'affichage, par ex., sous forme de graphique, de sorte qu'un écran 13 3035723 affiche des regroupements de valeurs pour les paramètres modèles. Les solutions peuvent être choisies en se basant sur des tableaux de valeur objective, ou une solution peut être générée en se basant sur une moyenne ou un écart type parmi certains ou tous les membres de la population, comme exemple non limitant. 5 [0056] Les algorithmes conformes à divers modes de réalisation peuvent être exécutés d'une façon fenêtrée de sorte qu'une partie du modèle est inversée à un moment tout en maintenant une surcharge fixe. Deux ou plusieurs couches du modèle peuvent être résolues ensemble pour réduire la complexité de calcul, et pour permettre au processeur 1020 d'apprendre les problèmes, s'il y en a, lors de la résolution du modèle avant de passer 10 à d'autres couches du modèle. [0057] Alors que certains systèmes disponibles peuvent s'inverser pour une couche unique utilisant à chaque fois une approche de dépouillement des couches, les inventeurs ont découvert que l'inversion de quelques couches ensemble réduit l'incertitude dans l'estimation du paramètre anisotrope. En outre, l'inversion de quelques couches ensemble 15 peut augmenter la chance que le processeur 1020 obtienne une solution globale, étant donné que les valeurs des paramètres anisotropes qui peuvent sembler raisonnables pour une couche unique peuvent avoir des effets délétères sur la modélisation du temps de trajet des couches en dessous de cette couche unique. Par ex., des solutions qui peuvent sembler justes sous une approche de couche unique, telle qu'elle est utilisée dans les systèmes 20 disponibles, sera rejetée lorsque le processeur 1020 implémente des procédés conformes à divers modes de réalisation si ces solutions créent des erreurs plus grandes avec les récepteurs dans d'autres couches. [0058] La Figure 9 est un organigramme d'en exemple de procédé 900 permettant d'estimer les paramètres d'une formation géologique conformément à divers modes de réalisation. 25 Certaines opérations de l'exemple de procédé 900 peuvent être implémentées par un processeur 1020. [0059] L'exemple de procédé 900 commence avec l'opération 902, le processeur 1020 générant une population mère 702 (Figures 7 et 8). Chaque membre de la population mère 702 comprend un jeu de paramètres modèles (par ex., une solution) décrivant un modèle 30 étagé de la formation géologique. La population mère peut comprendre des solutions générées selon l'opération 306 (Figure 3), même si des modes de réalisation ne sont pas limitées à celle-ci. Les paramètres modèles comprennent une vitesse de propagation Vo 14 3035723 des ondes acoustiques le long d'un axe de symétrie à l'intérieur de chaque couche respective de la formation géologique, et les paramètres anisotropes e et 8 le long de l'axe de symétrie de chaque couche respective de la formation géologique. [0060] L'exemple de procédé 900 continue avec l'opération 904 avec le processeur 1020 5 exécutant un algorithme de perturbation pour générer des populations filles 808 subséquentes (Figure 8), provenant d'une population mère 702, jusqu'à ce qu'un critère de terminaison soit satisfait lors du fonctionnement 906. Comme il a été précédemment décrit ici, l'algorithme de perturbation peut comprendre un algorithme d'évolution différentielle (DE). 10 [0061] Les populations filles peuvent être générées telles qu'il a été précédemment décrit ici en référence à la Figure 5. Par ex., et comme il a été décrit plus en détail précédemment ici, la génération des populations filles 808 peut comprendre la génération de populations mutantes 704 (Figure 7, et Équation (1)) et des populations d'essais 806 (Figure 8, Équation (4)). Le procédé 900 peut comprendre la fourniture d'une taille d'étape, semblable à 15 l'opération 314 (Figure 3), pour générer une solution mutante DE, semblable à l'opération 508 (Figure 5) pour chaque membre de la population fille 808 généré par l'algorithme DE. Le procédé 900 peut également comprendre la perturbation de la taille d'étape pour chaque paramètre modèle dans chaque solution mutante calculée dans chaque population fille subséquente. Le processeur 1020 peut générer chaque population fille subséquente en 20 choisissant des membres de la population, en se basant sur des valeurs de fonction objective, à partir d'une population fille 808 séquentiellement précédente et une population mutante 704. Le critère de terminaison peut comprendre, comme exemple non-limitant, au moins l'une d'une valeur pour le nombre de populations filles qui a été générée et une valeur seuil correspondant à la fonction objective. Les valeurs de la fonction objective 25 peuvent être déterminées en se basant sur un taux de croisement. [0062] L'exemple de procédé 900 continue avec l'opération de 908, le processeur 1020 proposant une pluralité de solutions, en se basant au moins sur un membre de la population mère 702 et au moins un membre de chaque population fille 808, pour l'affichage. [0063] L'exemple de procédé 900 continue avec l'opération 910, le processeur 1020 30 contrôlant une opération de forage basée sur un modèle étagé révisé qui a été généré en se basant sur une solution choisie de la pluralité des solutions. La solution choisie peut être 15 3035723 générée par le processeur 1020 d'une façon semblable à celle décrite ci-dessus par rapport à l'opération 318 (Figure 3). [0064] La Figure 10 illustre un organigramme des caractéristiques d'un système 1000 conformément à divers modes de réalisation. Le système 1000 peut fournir une 5 recommandation pour des trajets améliorés ou optimisés à travers un raffinement d'une unité d'acquisition de données 106 de mesure apparentées aux paramètres mesurés comme il est décrit ci-dessus. En outre, le système 1000 peut fournir d'autres fonctionnalités décrites ci-dessus en référence aux Figures 1-9. [0065] Le système comprend un processeur 1020. Le système 1000 peut en outre 10 comprendre un contrôleur 1025 et une mémoire 1035. Les outils de mesure 1060 peuvent comprendre des outils de mesure de fond de puits, des outils de diagraphie, etc. la mémoire 1035 peut stocker des données de mesure, les premiers temps d'arrivée de l'onde P, les valeurs de la fonction objective et les solutions pour une population mère initiale, pour des populations filles, pour des populations d'essais, pour des populations mutantes, 15 ou d'autres données quelconques apparentées aux paramètres anisotropes et d'autres paramètres qui ont été précédemment décrits ici. Le processeur 1020 peut accéder aux données de mesure pour réaliser l'une quelconque des opérations décrites ici. [0066] L'unité de communication 1040 peut assurer les communications en surface avec les têtes de puits, les géophones, les outils de mesure, etc., dans les opérations de mesure et 20 de contrôle. De telles communications en surface peuvent comprendre des systèmes sur fil et sans fil. En outre, l'unité de communication 1040 peut assurer les communications de fond de puits lors d'une opération de mesure, même si de telles communications de fond de puits peuvent également être assurées par un autre système quelconque localisé au niveau de ou proche des coordonnées de mesure d'une surface de la terre où la mesure sera 25 effectuée. De telles communications de fond de puits peuvent comprendre un système de télémétrie. [0067] Le système 1000 peut aussi comprendre un bus 1027, le bus 1027 ayant une conductivité électrique parmi les composants du système 1000. Le bus 1027 peut comprendre une adresse de bus, un bus de données et un bus de commande, chacun étant 30 indépendamment configuré. Le bus 1027 peut également utiliser des lignes conductrices courantes pour fournir l'une ou plusieurs d'une adresse, des données ou d'une commande, et le contrôleur 1025 peut réguler l'usage de ces lignes. Le bus 1027 peut comprendre des 16 3035723 instruments pour un réseau de communication. Le bus 1027 peut être configuré de sorte que les composants du système 1000 sont distribués. Une telle distribution peut être agencée entre les composants de surface, les composants de fond de puits et des composants qui peuvent être placés à la surface d'un puits. Par ailleurs, plusieurs de ces 5 composants peuvent être co-localisés, tel que dans un ou plusieurs masses-tiges d'un train de tiges ou faisant partie d'une structure de travail au câble. [0068] Dans divers modes de réalisation, le système 1000 comprend des dispositifs périphériques 1045 qui peuvent comprendre un écran, des dispositifs de saisie par l'utilisateur, une mémoire de stockage et des dispositifs de contrôle, qui peuvent 10 fonctionner en lien avec le processeur 1025 ou la mémoire 1035. Par ex., les dispositifs périphériques 1045 peuvent comprendre un dispositif de saisie par l'utilisateur pour recevoir des entrées de l'utilisateur en réponse à la proposition d'une pluralité de solutions, tel qu'il a été décrit précédemment ici, et des écrans GUI pour l'affichage, par ex., des graphiques d'une pluralité de solutions, de modèles étagés, etc. 15 [0069] Dans un mode de réalisation, le contrôleur 1025 peut être réalisé sous forme d'un ou de plusieurs processeurs. Les dispositifs périphériques 1045 peuvent être programmés pour fonctionner en association avec la ou les unités d'affichage 1055 avec des instructions stockées dans la mémoire 1035 permettant d'implémenter une GUI pour gérer le fonctionnement des composants distribués à l'intérieur du système 1000. Une GUI peut 20 fonctionner en association avec une unité de communication 1040 et le bus 1027. [0070] Dans divers modes de réalisation, un dispositif de stockage non-transitoire, lisible par un ordinateur, peut comprendre des instructions stockées sur celui-ci, qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, amènent l'ordinateur à exécuter des opérations comprenant une ou plusieurs caractéristiques semblables ou identiques à celles décrites par 25 rapport aux procédés et techniques décrits ici. Un dispositif de stockage lisible par ordinateur, ici, est un dispositif physique qui est un dispositif non-transitoire qui enregistre des données représentées par la structure physique au sein du dispositif. Des exemples de dispositifs de stockage lisibles par ordinateur peuvent comprendre, sans limitation, une mémoire 1035 sous la forme d'une mémoire ROM, une mémoire RAM, un dispositif de 30 stockage de disque magnétique, un dispositif de stockage optique, une mémoire flash, et d'autres dispositifs de mémoire électronique, magnétique ou optique, y compris des combinaisons de ceux-ci. 17 3035723 [0071] Un ou plusieurs processeurs tels que, par ex., le processeur 1020, peut fonctionner sur la structure physique de telles instructions. L'exécution de ces instructions déterminées par les structures physiques peut amener l'ordinateur à effectuer des opérations permettant de générer une population mère, chaque membre de la population mère 5 comprenant un jeu de paramètres modèle décrivant un modèle étagé de la formation géologique ; pour exécuter un algorithme de perturbation pour générer des populations filles subséquentes, à partir de la population mère, jusqu'à ce qu'un critère de terminaison soit satisfait ; pour procurer une pluralité de solutions basées sur au moins un membre de la population mère et sur au moins un membre de chaque population fille ; et pour contrôler 10 une opération de forage basée sur un modèle étagé révisé qui a été généré en se basant sur une solution choisie de la pluralité de solutions. [0072] Les instructions peuvent comprendre des instructions pour amener le processeur 1020 à réaliser l'une quelconque, ou une partie, des opérations susmentionnées en parallèle à la réalisation de toute autre opération des opérations susmentionnées. Le processeur 15 1020 peut stocker, dans la mémoire 1035, une partie ou toutes les données provenant des outils de mesure 1060. [0073] Comme il a été précédemment décrit ici, les récepteurs 102 et d'autres équipements sismiques peuvent être utilisés dans un ensemble de diagraphie lors du forage (LWD) ou un outil de diagraphie par câble. La Figure 11 illustre un mode de réalisation d'un système 20 câblé 1100 de l'invention, et la Figure 12 illustre un mode de réalisation d'un système de plate-forme de forage 1200 de l'invention. Ainsi, les systèmes 1110, 1200 comprennent des parties d'un corps d'outils de diagraphie par câble 1770 faisant partie d'une opération de diagraphie, ou d'un outil de fond de trou 1224 ou d'une opération de forage de fond de puits. Ainsi, la Figure 11 illustre un puits au cours des opérations de diagraphie par câble. 25 Dans ce cas, une plate-forme de forage 1104 est munie d'un derrick 1106 qui soutient un palan 1180. [0074] Le forage de puits de pétrole et de gaz est généralement réalisé avec des trains de tuyaux de forage reliés ensemble afin de former un train de forage qui est descendu avec une table tournante 1110 dans un puits de forage ou un trou de forage 103. Ici, on assume 30 que le train de forage a été temporairement enlevé du trou de forage 103 pour permettre à un corps d'outils de diagraphie par câble 1170, tel qu'une sonde, d'être descendu par câble ou par câble de forage 1114 dans le trou de forage 103. Généralement, le corps de l'outil de 18 3035723 diagraphie par câble 1170 est descendu au fond de la région d'intérêt et éventuellement tiré vers le haut avec une vitesse sensiblement constante. [0075] Au cours de la remontée, au niveau d'une série de profondeur, les instruments (par ex., les récepteurs 102) compris dans le corps de l'outil 1170 peuvent être utilisés pour 5 réaliser des mesures sur les formations géologiques souterraines adjacentes au puits de forage 103 (et le corps de l'outil 1170). Les données des mesures peuvent être transmises à une unité d'acquisition de données 106. L'unité d'acquisition des données 106 peut être munie d'équipements électroniques pour divers types de traitement de signal. Des données d'évaluation de la formation semblables peuvent être recueillies et analysées au cours des 10 opérations de forage (par ex., des opérations LWD, et par extension, l'échantillonnage au cours du forage). [0076] Dans certains modes de réalisation, le corps de l'outil 1170 comprend des récepteurs 102 pour la détection des sources sismiques, générées comme il a été décrit précédemment par rapport à la Figure 1, dans une formation souterraine à travers un trou de forage 103. 15 L'outil est suspendu dans le trou de forage par un câble 1114 qui relie l'outil à une unité de commande en surface (par ex., comprenant une station de travail 1118, qui peut également comporter un écran). L'outil peut être déployé dans le trou de forage 103 sur un tube enroulé, un tuyau de forage articulé, une tige de forage, ou toute autre technique de déploiement. 20 [0077] En considérant maintenant la Figure 12, on peut voir la façon dont un système 1200 peut également faire partie d'une plate-forme de forage 1202 localisée à la surface 105 d'un puits 1206. La plate-forme de forage 1202 peut également servir de support à un train de forage 1208. Le train de forage 1208 peut fonctionner pour pénétrer une table tournante 1110 pour forer le trou de forage 103 à travers les formations souterraines 110. Le train de 25 forage 1208 peut comprendre un Kelly 1216, un tuyau de forage 1218, et un ensemble de trou de fond 1220, situé peut-être dans la partie inférieure du tuyau de forage 1218. [0078] L'ensemble de fond de trou 1220 peut comprendre des masses-tiges de forage 1222, un outil de fond de trou 1224, et un trépan de forage 1226. Le trépan de forage 1226 peut fonctionner pour créer un trou de forage 103 en pénétrant la surface 105 et les formations 30 souterraines 110.. L'outil de fond de trou 1224 peut comprendre un quelconque nombre de différents types d'outils, par ex., les outils MWD, les outils LWD, et d'autres. [0079] Au cours des opérations de forage, on peut faire pivoter le train de tiges 1208 19 3035723 (comprenant peut-être un Kelly 1216, la tige de forage 1218 et le module de fond depuis 1220) avec la table tournante 1210. Même s'il n'est pas illustré, en sus de, ou par ailleurs, l'ensemble de fond de trou 1220 peut également être pivoté par un moteur (par ex., un moteur à boue) qui est situé au fond du trou. Les masses-tiges 1222 peuvent être utilisées 5 pour ajouter du poids au trépan de forage 1226. Les masses-tiges 1222 peuvent également fonctionner pour renforcer le module de fond de trou 1220, permettant au module de fond de trou 1220 de transférer le poids ajouté au trépan de forage 1226, et à son tour, pour aider le trépan de forage 1226 à pénétrer la surface 105 et les formations souterraines 110. [0080] Ainsi, on peut voir que dans certains modes de réalisation, les systèmes 1100, 1200 10 peuvent comprendre une masse-tige 1222, un outil de fond de trou 1224, et/ou un corps d'outil de diagraphie par câble 1770 pour loger un ou plusieurs récepteurs 102, semblables à ou identiques aux récepteurs 102 précédemment décrits et illustrés dans la FIG 1. Les composants du système 1000 de la Figure 10 peuvent également être logés par l'outil 1224 ou le corps de l'outil 1170. 15 [0081] Ainsi, dans le cadre de ce document, le terme « logement » peut comprendre un ou plusieurs masses-tiges 1222, un outil de fond de trou 1224 ou un corps d'outils de diagraphie par câble 1170 (comportant tous une parois externe, pour renfermer ou fixer des magnétomètres, capteurs, dispositifs d'échantillonnage de fluide, dispositifs de mesure de la pression, transmetteurs, récepteurs, logiques d'acquisition et de traitement et système 20 d'acquisition de données). L'outil 1224 peut comprendre un outil de fond de trou, tel qu'un outil LWD ou un outil MWD. Le corps de l'outil de travail au câble 1170 peut comprendre un outil de diagraphie par câble, y compris une sonde, par ex., couplée à un câble de diagraphie 1114. Plusieurs modes de réalisation peuvent ainsi être réalisés. [0082] Ainsi, un système 1100, 1200 peut comprendre un corps d'outils de fond de trou, tel 25 qu'un corps d'outils de diagraphie par câble 1170 ou un outil de fond de trou 1224 (par ex., un corps d'outil LWD ou de MWD), et un ou plusieurs récepteurs 102 fixés au corps de l'outil, les récepteurs 102 étant construit et utilisé comme précédemment décrit. [0083] L'un quelconque des composants susmentionnés, par ex. les récepteurs 102, les processeurs 1020, etc., peuvent tous être caractérisés comme des modules ici. De tels 30 modules peuvent comprendre un circuit matériel et/ou un processeur et/ou des circuits de mémoire, des modules et objets de programme logiciel et/ou des micrologiciels, et des combinaisons de ceux-ci, tel que le souhaite l'architecte des systèmes 1000, 1100, 1200 et 20 3035723 comme il se doit pour des implémentations particulières des divers modes de réalisation. Par ex., dans certains modes de réalisation, de tels modules peuvent être compris dans un appareil et/ou un ensemble de simulation de fonctionnement de système, tel qu'un logiciel de simulation de signal électrique, un ensemble de simulation de l'utilisation et de 5 distribution de l'énergie, un ensemble de simulation de la dissipation de l'énergie/de la chaleur, et/ou une combinaison de logiciels et de matériels utilisée pour simuler le fonctionnement de divers modes de réalisation potentiels. [0084] Il doit également être compris que l'appareil et les systèmes des divers modes de réalisation peuvent être utilisés dans des applications autres que des opérations de 10 diagraphie, et ainsi, les divers modes de réalisation ne doivent pas être limités à ces opérations. Les illustrations des systèmes 1000, 1100, 1200 sont destinées à procurer une compréhension générale de la structure des divers modes de réalisation, et elles ne sont pas destinées à être une description complète de tous les éléments et caractéristiques de l'appareil et des systèmes qui pourraient être utilisés dans les structures décrites ici. 15 [0085] Les modes de réalisation susmentionnés utilisent des schémas d'optimisation globaux qui permettent aux producteurs de gaz et de pétrole d'augmenter et d'améliorer la production du gaz et du pétrole en estimant de façon rigoureuse et précise les paramètres du milieu transversalement isotrope à partir des arrivées des ondes P directes lorsque les géophones et les sources se trouvent dans une configuration VSP autonome. Par ex., les 20 systèmes 1000, 1100 et 1200 peuvent générer des profils pour des paramètres anisotropes tels que ceux Figures 13-15. [0086] La Figure 13 illustre les meilleures solutions d'inversion 1302 et la vraie solution 1304 pour illustrer la précision de certains modes de réalisation. Par ex., on peut voir que la meilleure solution d'inversion 1302, qui peut être obtenu en utilisant les procédés tels qu'ils 25 sont décrits ici, sont très proches de la vraie solution 1304. Une meilleure solution d'inversion 1302 peut comprendre, par ex., une solution dans l'une des populations fille 808 ou la population mère 702 comme il a précédemment été décrit en relation aux Figures 3-9. De telles limites 1306 sont également illustrées. Le processeur 1020 peut générer ou accéder à ces limites de recherche selon l'opération 506 (Figure 5), même si les modes de 30 réalisation ne sont pas limités à un procédé donné de définition de telles limites. [0087] De la même façon, la Figure 14 illustre les profils epsilon de la meilleure solution 1402 et de la vraie solution 1404 pour illustrer la précision de certains modes de réalisation. 21 3035723 De telles limites 1406 sont également illustrées. La Figure 15 illustre les profils delta de la meilleure solution 1502 et de la vraie solution 1504 pour illustrer la précision de certains modes de réalisation. De telles limites 1506 sont également illustrées. [0088] La Figure 16 illustre des données synthétiques bruitées (croix dans la Figure 16) et 5 des données générées conformément à certains modes de réalisation (cercles dans la Figure 16) pour illustrer la précision de certains modes de réalisation. La Figure 16 illustre le fait que la méthodologie de l'inversion conforme aux divers modes de réalisation converge précisément vers la solution juste en présence du bruit dans les données et en présence d'une configuration compliquée des sources et des récepteurs dans une surface souterraine 10 latéralement hétérogène avec des effets anisotropes. [0089] D'autres exemples d'appareils, de procédés, un moyen de réaliser les actions, les systèmes ou les dispositifs comprennent, sans limitation : [0090] L'Exemple 1 est un procédé comprenant des opérations dans lesquelles l'un quelconque des appareils, dispositif, système ou parties de ceux-ci peut comprendre des 15 moyens d'exécuter le procédé de l'Exemple 1, et dans lequel le procédé de l'Exemple 1 comprend la génération d'une population mère, chaque membre de la population mère comprenant un jeu de paramètres modèles décrivant un modèle étagé de la formation géologique ; l'exécution d'un algorithme de perturbation pour générer des populations filles subséquentes, à partir de la population mère, jusqu'à ce qu'un critère de terminaison soit 20 satisfait ; la présentation d'une pluralité de solutions basée sur au moins un membre de la population mère et sur au moins un membre de la population fille ; et le contrôle d'une opération de forage basé sur un modèle étagé révisé qui a été généré en se basant sur une solution choisie de la pluralité des solutions. [0091] L'Exemple 2 comprend l'objet de l'Exemple 1, dans lequel l'algorithme de 25 perturbation comprend éventuellement un algorithme de l'évolution différentielle (DE). [0092] L'Exemple 3 comprend l'objet de l'un quelconque des Exemples 1-2, dans lequel le jeu de paramètres modèles comprend éventuellement une vitesse de propagation Vp0 des ondes acoustiques le long d'un axe de symétrie à l'intérieur de chaque couche respective de la formation géologique, et des paramètres anisotropes le long de l'axe de symétrie à 30 l'intérieur de chaque couche respective de la formation géologique, et des paramètres anisotropes le long de l'axe de symétrie de chaque couche respective de la formation 22 3035723 géologique et dans lequel chaque solution dans chaque population mère et population fille comprend des valeurs pour les paramètres modèles pour chaque couche du modèle étagé. [0093] L'Exemple 4 comprend l'objet de l'un quelconque des Exemples 1-3, et comprenant également éventuellement l'utilisation d'une taille d'étape pour générer une solution DE 5 mutantes pour chaque membre de la population fille généré par l'algorithme DE ; et la perturbation la taille de l'étape pour chaque paramètre modèle dans chaque calcul de solution mutante dans chaque population fille subséquente. [0094] L'Exemple 5 comprend l'objet de l'Exemple 4, dans lequel chaque population fille subséquente est optionnellement générée en sélectionnant des membres de la population, 10 basé sur des valeurs de fonction objective, à partir d'une population fille séquentiellement précédente et une population mutante et dans lequel le critère de terminaison comprend au moins l'une d'une valeur pour le nombre de populations filles qui a été généré et une valeur seuil correspondant à la fonction objective. [0095] L'Exemple 6 comprend l'objet de l'Exemple 4, et comprend éventuellement 15 également la génération de solutions d'essais à partir de la population mutante en se basant sur un taux de croisement. [0096] L'Exemple 7 comprend l'objet de l'un quelconque des Exemples 5-6, et comprenant éventuellement également l'application d'un algorithme de lissage en ajoutant un terme de pénalité à des valeurs de fonction objectives pour lesquelles une valeur de paramètres 20 modèle correspondante a satisfait ou a dépassé une valeur limite. [0097] L'Exemple 8 comprend l'objet de l'Exemple 5, et comprenant éventuellement également la génération de valeurs de fonction objectives pour chaque population fille subséquente ; et procurer un affichage des valeurs de fonction objective, de la population mère et d'au moins une population fille. 25 [0098] L'Exemple 9 comprend l'objet de l'un quelconque des Exemples 1-8, et comprend éventuellement également l'accès à des limites de recherche qui limite les valeurs pour le jeu de paramètres modèles et la fourniture des limites de recherche sous forme d'entrée pour l'algorithme DE. [0099] L'Exemple 10 comprend l'objet de l'Exemple 9, dans lequel les limites de recherche 30 sont éventuellement basées sur des mesures sismiques de surface du jeu de paramètres modèles. 23 3035723 [00100] L'Exemple 11 comprend l'objet de l'un quelconque des Exemples 1-10, et comprend éventuellement également la génération d'un modèle étagé initial basé sur les mesures sismiques en surface ; et la génération d'un modèle étagé révisé en minimisant un mésappariements entre les premiers temps de trajet d'arrivée de l'onde P observés et les 5 temps de trajet de l'onde P calculés qui ont été calculés à l'aide d'un algorithme de traçage de rayon (ART) anisotrope. [00101] L'Exemple 12 est un système, qui peut comporter des moyens d'exécution de l'un quelconque des Exemples 1-11 comprenant une source sismique pour l'émission d'une onde sismique dans une formation géologique ; un récepteur sismique configuré pour 10 détecter l'onde sismique et pour générer un signal sismique ; et un processeur pour recevoir des signaux sismiques générés par le récepteur sismique et pour générer une population mère, chaque membre de la population mère comprenant un jeu de paramètres modèles décrivant un modèle étagé de la formation géologique ; l'exécution d'un algorithme de perturbation pour générer des populations filles subséquentes, à partir de la population 15 mère, jusqu'à ce qu'un critère de terminaison soit satisfait ; procurer une pluralité de solutions basée sur au moins un membre de la population mère et sur au moins un membre de chaque population fille et le contrôle d'une opération de forage basé sur un modèle étagé révisé qui a été généré en se basant sur une solution sélectionnée de la pluralité des solutions. 20 [00102] L'Exemple 13 comprend l'objet de l'Exemple 12, et comprend éventuellement également une mémoire pour stocker des données représentatives d'un relevé sismique collecté au-dessus de la formation géologique ; et des données représentatives du modèle étagé. [00103] L'Exemple 14 comprend l'objet de l'un quelconque des Exemples 12-13, et 25 comprend éventuellement également un transmetteur de télémétrie pour fournir des données représentatives d'une onde sismique au processeur. [00104] L'Exemple 15 comprend l'objet de l'un quelconque des Exemples 12-14, et comprend éventuellement également un écran pour afficher la pluralité des solutions. [00105] L'Exemple 16 comprend un support lisible par ordinateur comprenant des 30 instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées sur une machine, amène la machine à exécuter l'une quelconque des fonctions des Exemples 1-15, comprenant la génération d'une population mère, chaque membre de la population mère comprenant un jeu de paramètres 24 3035723 modèles décrivant un modèle étagé de la formation géologique ; pour exécuter un algorithme de perturbation pour générer des populations filles subséquentes, à partir de la population mère, jusqu'à ce qu'un critère de terminaison soit satisfait ; pour procurer une pluralité de solutions basées sur au moins un membre de la population mère et sur au 5 moins un membre de chaque population filles ; et pour contrôler une opération de forage basée sur un modèle étagé révisé qui a été généré en se basant sur une solution choisie de la pluralité de solutions. [00106] L'Exemple 17 comprend l'objet de l'Exemple 16, dans lequel l'algorithme de perturbation comprend éventuellement un algorithme DE. 10 [00107] L'Exemple 18 comprend l'objet de l'un quelconque des Exemples 16-17, dans lequel le jeu de paramètres modèles comprend éventuellement une vitesse de propagation Vp0 des ondes acoustiques le long d'un axe de symétrie à l'intérieur de chaque couche respective de la formation géologique, et des paramètres anisotropes le long de l'axe de symétrie à l'intérieur de chaque couche respective de la formation géologique, et 15 dans lequel chaque solution dans chaque population mère et population fille comprend éventuellement des valeurs pour les paramètres modèles pour chaque couche du modèle étagé. [00108] L'Exemple 19 comprend l'objet de l'un quelconque des Exemples 17-18, et comprenant également éventuellement l'utilisation d'une taille d'étape pour générer une 20 solution DE mutante pour chaque membre de la population fille généré par l'algorithme DE ; et la perturbation de la taille de l'étape pour chaque paramètre modèle dans chaque calcul de solution mutante dans chaque population fille subséquente. [00109] L'Exemple 20 comprend l'objet de l'Exemple 19 et éventuellement également la génération de chaque population fille subséquente en sélectionnant des membres de la 25 population, basé sur des valeurs de fonction objectives, à partir d'une population fille séquentiellement précédente et une population d'essai et dans lequel le critère de terminaison comprend au moins l'une d'une valeur pour le nombre de populations filles qui a été généré et une valeur seuil correspondant à la fonction objective. [00110] Après lecture et compréhension du contenu de cette divulgation, un 30 spécialiste du domaine comprendra la façon dont un programme informatique peut être lancé à partir d'un support lisible par ordinateur dans un système informatique pour exécuter les fonctions définies dans le programme informatique, pour réaliser les procédés 25 3035723 décrits ici. Un homme de métier comprendra également les diverses langues de programmation qui peuvent être utilisées pour créer un ou plusieurs programmes informatiques destinés à implémenter et exécuter les procédés divulgués ici. Par ex., les programmes peuvent être structurés dans un format orienté objet utilisant un langage 5 orienté objet tel que Java ou C#. Dans un autre exemple, les programmes peuvent être structurés dans un format orienté procédure utilisant un langage procédural, tel que l'assemblage ou C. Les composants logiciels peuvent communiquer en utilisant un certain nombre de mécanismes bien connus des hommes de métier, tels que des interfaces de programme d'application ou des techniques de communication interprocessus, y compris 10 des appels de procédure à distance. Les enseignements de divers modes de réalisation ne sont pas limités à un quelconque langage ou environnement de programmation. Ainsi, d'autres modes de réalisation peuvent être réalisés. En outre, des composants logiciels peuvent communiquer avec des bases de données, par ex., des bases de données relationnelles, utilisant les procédures stockées dans les SQL, etc. 15 [00111] Même si des modes de réalisation spécifiques ont été illustrés et décrits ici, il sera apprécié par les spécialistes que tout agencement qui est calculé pour atteindre le même objectif peut être substitué par les modes de réalisation spécifiques illustrés. Divers modes de réalisation utilisent des permutations ou des combinaisons des modes de réalisation décrits ici. Il doit être compris que la description susmentionnée est destinée à 20 être illustrative, et non pas restrictive, et que la phraséologie ou la terminologie utilisée ici l'est dans un but descriptif. Des combinaisons des modes de réalisation susmentionnés, et d'autres modes de réalisation, seront apparentes aux hommes de métier après étude de la description susmentionnée. REVENDICATIONS1. Procédé permettant d'estimer les paramètres d'une formation géologique, le procédé comprenant : la génération d'une population mère, dans lequel chaque membre de la population mère comprend un jeu de paramètres modèles décrivant un modèle étagé de la formation géologique ; l'exécution d'un algorithme de perturbation pour générer des populations filles subséquentes, à partir d'une population mère, jusqu'à ce qu'un critère de terminaison soit satisfait ; la proposition d'une pluralité de solutions, en se basant au moins sur un membre de la population mère et au moins un membre de chaque population fille ; le contrôle d'une opération de forage basé sur un modèle étagé révisé qui a été généré en se basant sur une solution choisie de la pluralité de solutions. 2. Procédé de la revendication 1, dans lequel l'algorithme de perturbation comprend un algorithme de l'évolution différentielle (DE). 3. Procédé de la revendication 2, dans lequel le jeu de paramètres modèles comprend une vitesse de propagation Vpo desondes acoustiques le long d'un axe de symétrie à l'intérieur de chaque couche respective de la formation géologique, et des paramètres anisotropes le long de l'axe de symétrie de chaque couche respective de la formation géologique, et dans lequel chaque solution dans chaque population mère et chaque population fille comprend des valeurs pour les paramètres modèles pour chaque couche du modèle étagé. 4. Procédé de la revendication 2, comprenant également : la fourniture d'une taille d'étape pour générer une solution DE mutante pour chaque membre de la population fille généré par un algorithme DE ; et 27 3035723 une étape de perturbation de la taille d'étape pour chaque paramètre modèle dans chaque solution mutante calculée dans chaque population fille subséquente. 5. Procédé de la revendication 4, dans lequel chaque population fille subséquente est 5 générée en sélectionnant des membres de la population, basé sur des valeurs de fonction objective, à partir d'une population fille séquentiellement précédente et une population mutante et dans lequel le critère de terminaison comprend au moins l'une d'une valeur pour le nombre de populations filles qui a été généré et une valeur seuil correspondant à la fonction objective. 10 6. Procédé de la revendication 5, comprenant également la génération de solutions d'essais à partir de la population mutante en se basant sur un taux de croisement. 7. Procédé de la revendication 6, comprenant également : 15 l'application d'un algorithme de lissage par l'ajout d'un terme de pénalité à des valeurs de fonction objectives pour lesquelles une valeur de paramètre modèle correspondante satisfait ou dépasse une valeur limite. 8. Procédé de la revendication 5, comprenant également : 20 la génération des valeurs de fonction objectives pour chaque population fille subséquente ; et procurer un affichage des valeurs de fonction objective, de la population mère et d'au moins une population fille. 25 9. Procédé de la revendication 1, comprenant également : accéder à des limites de recherche qui limitent les valeurs pour le jeu de paramètres modèles ; et fournir les limites de recherche sous forme d'entrée à l'algorithme DE. 30 10. Procédé de la revendication 9, dans lequel les limites de recherche sont basées sur des mesures sismiques en surface du jeu de paramètres modèles. 28 3035723 11. Procédé de la revendication 1, comprenant également : la génération d'un modèle étagé initial basé sur les mesures sismiques en surface ; et la génération d'un modèle étagé révisé en minimisant un mésappariement entre les premiers temps de trajet d'arrivée de l'onde P observés et les temps de trajet de l'onde P 5 calculés qui ont été calculés à l'aide d'un algorithme de traçage de rayon (ART) anisotrope. 12. Système, comprenant : une source sismique pour l'émission d'une onde sismique dans une formation géologique ; 10 un récepteur sismique configuré pour détecter l'onde sismique et pour générer un signal sismique ; et un processeur pour recevoir des signaux sismiques générés par le récepteur sismique et pour générer une population mère, chaque membre de la population mère 15 comprenant un jeu de paramètres modèles décrivant un modèle étagé de la formation géologique ; exécuter un algorithme de perturbation pour générer des populations filles subséquentes, à partir de la population mère, jusqu'à ce qu'un critère de terminaison soit satisfait ; 20 fournir une pluralité de solutions, en se basant au moins sur un membre de la population mère et au moins un membre de chaque population fille ; et le contrôle d'une opération de forage basé sur un modèle étagé révisé qui a été généré en se basant sur une solution choisie de la pluralité de solutions. 25 13. Système de la revendication 12, comprenant également : une mémoire pour stocker des données représentatives d'un relevé sismique collectées au-dessus de la formation géologique ; les données représentatives d'un modèle étagé. 30 14. Système de la revendication 12, comprenant également : 29 3035723 un transmetteur de télémétrie pour fournir des données représentatives d'une onde sismique au processeur. 15. Système de la revendication 14, comprenant également : 5 un écran pour afficher la pluralité des solutions. 16. Dispositif de stockage non-transitoire lisible par une machine comportant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par une machine, amènent la machine à effectuer des opérations comprenant : 10 la génération d'une population mère, dans lequel chaque membre de la population mère comprend un jeu de paramètres modèles décrivant un modèle étagé de la formation géologique ; l'exécution d'un algorithme de perturbation pour générer des populations filles subséquentes, à partir d'une population mère, jusqu'à ce qu'un critère de terminaison soit 15 satisfait ; la proposition d'une pluralité de solutions, en se basant au moins sur un membre de la population mère et au moins un membre de chaque population fille ; le contrôle d'une opération de forage basé sur un modèle étagé révisé qui a été généré en se basant sur une solution choisie de la pluralité de solutions. 20 17. Dispositif de stockage lisible par une machine de la revendication 16, dans lequel l'algorithme de perturbation comprend un algorithme de l'évolution différentielle (DE). 18. Dispositif de stockage lisible par une machine de la revendication 17, dans lequel le 25 jeu de paramètres modèles comprend une vitesse de propagation Vpo des ondes acoustiques le long d'un axe de symétrie à l'intérieur de chaque couche respective de la formation géologique, et des paramètres anisotropes le long de l'axe de symétrie de chaque couche respective de la formation géologique, et dans lequel chaque solution dans chaque population mère et chaque population fille comprend des valeurs pour les paramètres 30 modèles pour chaque couche du modèle étagé. 30 3035723 19. Dispositif de stockage lisible par une machine de la revendication 17, dans lequel les instructions peuvent amener la machine à exécuter les opérations comprenant : la fourniture d'une taille d'étape pour générer une solution DE mutante pour chaque membre de la population fille généré par un algorithme DE ; et 5 la perturbation de la taille d'étape pour chaque paramètre modèle dans chaque solution mutante calculée dans chaque population fille subséquente. 20. Dispositif de stockage lisible par une machine de la revendication 19, dans lequel les instructions peuvent également amener la machine à exécuter les opérations comprenant : 10 la génération de chaque population fille subséquente en sélectionnant des membres de la population, basé sur des valeurs de fonction objectives, à partir d'une population fille séquentiellement précédente et une population d'essai et dans lequel le critère de terminaison comprend au moins l'une d'une valeur pour le nombre de populations filles qui a été généré et une valeur seuil correspondant à la fonction objective. 15 31