FR 3046863 A1 20170721 FR 1662123 A 20161208 1 ESTIMATION DU PARAMÈTRE D'ANISOTROPIE BASÉE SUR LA SEMBLANCE À L'AIDE DE COLLECTIONS D'IMAGES COMMUNES À MIGRATION EN PROFONDEUR ISOTROPE DOMAINE TECHNIQUE La présente divulgation concerne l'estimation du paramètre d'anisotropie, et plus particulièrement, l'estimation du paramètre d'anisotropie basée sur la semblance à l'aide de collections d'images communes à migration en profondeur isotrope. ARRIÈRE-PLAN TECHNOLOGIQUE Certaines formations terrestres présentent une propriété appelée « anisotropie », selon laquelle la vitesse d'ondes acoustiques polarisées dans une direction peut être différente de la vitesse d'ondes acoustiques polarisées dans une autre direction dans la même formation terrestre. L'anisotropie peut survenir du fait de propriétés structurelles intrinsèques de la formation, telles qu'un alignement des grains, une cristallisation, des fractures alignées ou des contraintes inégales. L'anisotropie est particulièrement intéressante pour la mesure de la vitesse d'ondes sismiques P qui se propagent dans les formations terrestres. Les formations souterraines sont souvent anisotropes, ce qui signifie que la vitesse de propagation des ondes acoustiques dépend de la direction de propagation des ondes. Généralement, les formations, même anisotropes, sont relativement isotropes dans le plan horizontal. Cette version particulière d'anisotropie est souvent appelée isotropie transverse verticale (VTI). L'obtention d'images sismiques précises nécessite la prise en compte de ce type d'anisotropie lors de l'étape de migration du traitement des données sismiques. Les méthodes conventionnelles de traitement des données sismiques qui ne prennent pas en compte la présence d'anisotropie résultent généralement en des images souterraines de faible qualité et en un positionnement inexact des réflecteurs qui ne correspond pas avec celui des puits d'hydrocarbures. Au cours des dernières décennies, le traitement sismique a progressivement évolué jusqu'à permettre l'estimation de paramètres d'anisotropie à partir de données sismiques. Le modèle basé sur la VTI constitue un modèle conventionnel pour l'imagerie de profondeur anisotrope dans de nombreuses régions, et la connaissance préalable d'une vitesse verticale et de deux paramètres d'anisotropie de Thomsen E et Ô est essentielle pour produire une image de profondeur précise des données sismiques des ondes P. 3046863 2 En général, l'estimation de paramètres d'anisotropie nécessite habituellement plusieurs itérations de migration en profondeur avant sommation (PSDM), un traitement particulier des données à décalage proche et lointain dans le domaine temporel et vertical, et l'utilisation d'informations non-sismiques. Cependant, l'estimation de paramètres d'anisotropie fiables sur le 5 domaine vertical demeure problématique. Généralement, la création d'un modèle VTI sur le domaine vertical nécessite une contrainte préalable car la résolution de tous les paramètres du modèle à partir des seules données d'ondes P est un processus qui n'est en rien unique, même pour des environnements géologiques stratifiés. Dans certains cas, la vitesse verticale peut être obtenue à partir de sismosondages ou diagraphies de puits aux emplacements des trous de forage, io et de nombreuses approches d'estimation de paramètres d'anisotropie de Thomsen ont été développées sous l'hypothèse que la vitesse verticale peut être connue à l'avance. L'analyse de vitesse de migration tomographique (TMVA) utilise la redondance des collections d'images communes à migration en profondeur (CIG) pour affiner un modèle de vitesse basé sur une minimisation itérative des courbures résiduelles (RMO) après PSDM Un 15 procédé basé sur TMVA a été proposé pour l'estimation de l'anisotropie dans des régions où la vitesse verticale peut être obtenue avec précision à l'emplacement des puits. La tomographie de vitesse de sommation peut être utilisée pour récupérer les paramètres d'anisotropie dans des milieux stratifiés, à condition que des données de puits similaires soient prises en compte. L'approche basée sur TMVA a été développée pour améliorer le modèle VTI factorisé de milieux 20 à blocs, étant donné que la vitesse verticale est une fonction linéaire des coordonnées spatiales et que l'anisotropie est constante dans un bloc. La TMVA peut également être employée pour inverser conjointement les données sismiques et de puits pour multiples paramètres d'un modèle de profondeur VTI locale. Ce n'est qu'avec l'aide d'informations sur le trou de forage que la TMVA d'anisotropie permet la création d'un modèle VTI hétérogène pour imagerie de 25 profondeur qui résout les ambiguïtés existantes. En l'absence de contraintes préalables telles que des données de puits (par ex., des informations liées à un puits de forage pénétrant des strates de formations), la TMVA d'anisotropie ne met à jour que le champ de vitesse verticale, alors qu'il est de pratique courante d'obtenir des estimations initiales des paramètres de Thomsen à l'avance sans tomographie. D'un 30 point de vue pratique, il est souhaitable de créer un champ initial global de paramètres d'anisotropie à l'aide de données sismiques d'ondes P. La TMVA pour milieux isotropes est devenue l'outil de conception conventionnel de modèle de vitesse pour l'imagerie de profondeur sismique. Cependant, il est bien connu que, compte tenu du manque de paramètres d'anisotropie 3046863 3 de Thomsen E et Ô, les données d'anisotropie migrées avec une vitesse mise à jour à partir de la TMVA d'isotropie résultent en des images de profondeur incohérentes. BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS 5 Différents modes de réalisation de la présente divulgation seront plus entièrement compris à partir de la description détaillée donnée plus bas et des dessins accompagnant les différents modes de réalisation de la divulgation. Dans les dessins, les numéros de référence similaires peuvent indiquer des éléments identiques ou d'un fonctionnement similaire. La figure 1 est une représentation schématique montrant une vue en coupe d'un 10 environnement illustratif avec des sources sismiques, des récepteurs sismiques, un puits de forage et un système informatique, selon certains modes de réalisation de la présente divulgation. La figure 2 est un graphique illustrant les fonctions de courbures résiduelles (RMO) avec différentes valeurs de paramètre d'anellipticité ri pour une strate unique horizontale à isotropie transverse verticale (VTI), selon certains modes de réalisation de la présente divulgation. 15 La figure 3 est un graphique illustrant les fonctions RMO avec différents rapports décalage/profondeur pour une strate unique horizontale à VTI, selon certains modes de réalisation de la présente divulgation. La figure 4 est un organigramme de déroulement des opérations d'une analyse de vitesse de courbure normale (NMO) pour créer un modèle de vitesse initiale pour migration en 20 profondeur avant sommation (PSDM) d'isotropie, selon certains modes de réalisation de la présente divulgation. La figure 5 est un organigramme de déroulement des opérations pour une estimation de paramètres d'anisotropie basée sur la semblance (par ex., paramètre d'anellipticité ri), selon certains modes de réalisation de la présente divulgation. 25 La figure 6 montre des graphiques de valeurs résiduelles de profondeur dans des collections d'images à décalage proche et dans des collections d'images à décalage lointain, selon certains modes de réalisation de la présente divulgation. La figure 7 montre des graphiques de volumes de semblance dans le cas de deux horizons différents (strates de formations) pour les valeurs mesurées du paramètre d'anellipticité ri, selon 30 certains modes de réalisation de la présente divulgation. La figure 8 montre des tableaux représentant les paramètres d'anisotropie pour un modèle stratifié horizontalement vrai et des valeurs estimées de paramètres d'anisotropie obtenues en se basant sur le procédé d'estimation basé sur la semblance présenté, selon certains modes de réalisation de la présente divulgation. 3046863 4 La figure 9 est un organigramme d'un procédé d'estimation de paramètres d'anisotropie basée sur la semblance à l'aide de collections d'images communes à migration en profondeur isotrope, selon certains modes de réalisation de la présente divulgation. La figure 10 est un schéma fonctionnel d'un système informatique illustratif dans lequel 5 des modes de réalisation de la présente divulgation peuvent être implémentés. DESCRIPTION DÉTAILLÉE Les modes de réalisation de la présente divulgation concernent un procédé pour l'estimation du paramètre d'anisotropie basée sur la semblance à l'aide de collections d'images 10 communes à migration en profondeur isotrope. Le procédé d'estimation présenté ci-après est motivé en se basant sur l'observation selon laquelle les images de profondeurs incohérentes dues à des données d'anisotropie migrées avec une vitesse mise à jour à partir d'analyses de vitesse de migration tomographique (TMVA) d'isotropie apportent des informations importantes qui peuvent être utilisées pour estimer les paramètres d'anisotropie initiale (par ex., paramètre 15 d'anellipticité initiale ri) à partir de données sismiques d'ondes P. Tandis que la présente divulgation est décrite ici en faisant référence à des modes de réalisation illustratifs pour des applications spécifiques, il devrait être compris que les modes de réalisation ne sont pas limités à ceux mentionnés ici. D'autres modes de réalisation sont possibles, et des modifications peuvent être apportées aux modes de réalisation dans l'esprit et l'étendue des enseignements de la présente 20 et champs supplémentaires dans lesquels les modes de réalisation seraient d'une utilité significative. Dans la présente description détaillée, des références à « un des modes de réalisation », « un mode de réalisation », « un mode de réalisation illustratif », etc., indiquent que le mode de réalisation décrit peut comprendre un trait, une structure ou une caractéristique particulière, mais 25 chaque mode de réalisation ne comprendra pas nécessairement ce trait, cette structure ou cette caractéristique précise. Par ailleurs, ces formulations ne font pas nécessairement référence au même mode de réalisation. De plus, lorsqu'un trait, une structure ou une caractéristique est décrit en relation avec un mode de réalisation, nous estimons que l'implémentation d'un tel trait, structure ou caractéristique en relation avec d'autres modes de réalisation est connue par le 30 spécialiste ordinaire du domaine, que ce soit implicitement décrit ou non. 11 serait également évident pour le spécialiste ordinaire du domaine concerné que les modes de réalisation, tels que décrits ici, peuvent être implémentés dans différents nombreux modes de réalisation de logiciels, de hardware, de firmware, et/ou les entités illustrées dans les figures. Tout code logiciel certain avec le contrôle spécialisé du hardware pour implémenter des modes de réalisation ne limite pas 3046863 5 la description détaillée. Par conséquent, le comportement fonctionnel des modes de réalisation sera décrit étant entendu que les modifications et variations des modes de réalisation sont possibles, compte tenu du niveau de détail présenté ici. La divulgation peut répéter des chiffres et/ou des lettres de référence dans les différents 5 exemples ou figures. Cette répétition a pour but de simplifier et clarifier et n'implique pas en soi une relation entre les différents modes de réalisation et/ou configurations discutées. De plus, les termes relatifs à l'espace, tels que en dessous, sous, inférieur, au-dessus, supérieur, haut du puits, fond du puits, en amont, en aval, entre autres, sont utilisés ici pour faciliter la description pour décrire la relation d'un élément ou d'un trait avec un ou plusieurs autres éléments ou traits comme 10 représenté, la direction vers le haut étant vers le haut de la figure correspondant et la direction vers le bas étant vers le bas de la figure correspondante, la direction du haut du puits étant vers la surface du puits de forage, la direction du fond du puits étant vers le pied du puits de forage. Sauf indication contraire, les termes relatifs à l'espace sont destinés à englober les différentes orientations du dispositif en utilisation ou en activité en complément de l'orientation représentée 15 dans les figures. Par exemple, si un dispositif dans les figures est renversé, les éléments décrits comme étant "sous" ou "en dessous" d'autres éléments ou aspects seront alors orientés "au-dessus" des autres éléments ou traits. Par conséquent, le terme d'exemple "sous" peut englober à la fois l'orientation d'au-dessus et d'en dessous. Le dispositif peut être orienté autrement (tourné de 90 degrés ou selon d'autres orientations) et le descripteur relatif à l'espace utilisé ici peut de 20 même être interprété en conséquence. De plus, même si une figure peut représenter un puits de forage horizontal ou un puits de forage vertical, sauf indication contraire, il devrait être compris par les spécialistes ordinaires du domaine que le dispositif selon la présente divulgation est de manière égale adapté à une utilisation dans les puits de forage ayant d'autres orientations, parmi lesquels les puits de forage 25 verticaux, les puits de forage inclinés, les puits de forage multilatéraux ou autre. De même, sauf indication contraire, même si une figure représente une opération offshore, il devrait être compris par les spécialistes ordinaires du domaine que le dispositif selon la présente divulgation est de manière égale adapté à une utilisation dans les opérations onshore et inversement. De plus, sauf indication contraire, même si une figure représente un puits tubé, il devrait être compris par les 30 spécialistes ordinaires du domaine que le dispositif selon la présente divulgation est de manière égale adapté à une utilisation dans les opérations sur puits non tubés. Les modes de réalisation illustratifs et les procédés liés de la présente divulgation sont décrits ci-dessous dans les figures 1-10 comme ils peuvent être employés pour l'estimation du paramètre d'anisotropie basée sur la semblance à l'aide de collections d'images communes à 3046863 6 migration en profondeur isotrope. De tels modes de réalisation et procédés liés peuvent être mis en pratique, par exemple, en utilisant un système informatique tel que décrit ici. D'autres traits et avantages des modes de réalisation divulgués seront ou deviendront évidents pour le spécialiste ordinaire du domaine après examen des figures et de la description détaillée suivantes. Il est 5 prévu que l'ensemble de ces traits et avantages supplémentaires soit compris dans la portée des modes de réalisation divulgués. De plus, les figures représentées sont uniquement illustratives et ne sont pas destinées à affirmer ou suggérer une quelconque limitation en ce qui concerne l'environnement, l'architecture, la conception, ou le processus dans lequel différents modes de réalisation peuvent être implémentés. 10 Comme les méthodes de traitement des données isotropes conventionnelles introduisent des erreurs pour les données sismiques anisotropes, des techniques robustes pour l'estimation des paramètres d'anisotropie basée sur l'analyse des erreurs prennent plus d'importance. Un procédé d'estimation présenté dans cette divulgation démontre qu'il est possible d'obtenir des estimations des paramètres d'anisotropie (par ex., paramètre d'anellipticité ri) dans le domaine vertical de 15 façon déterministe uniquement à partir des données sismiques des ondes P en utilisant des données d'anisotropie migrées avec une vitesse isotrope inversée par rapport à l'analyse de vitesse de migration (MVA) isotrope. Selon les modes de réalisation de la présente divulgation, un procédé d'estimation du paramètre d'anellipticité ri basée sur la semblance dans le domaine vertical est développé en 20 analysant la courbure résiduelle (RMO) sur les collections d'images communes (CIG) à migration en profondeur isotrope après application de la MVA isotrope. Le procédé présenté pour l'estimation du paramètre d'anellipticité ri est conçu pour la création du modèle d'anellipticité initiale pour la migration en profondeur avant sommation (PSDM) anisotrope et la TMVA anisotrope. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le premier paramètre d'anisotropie de 25 Thomsen E peut être converti analytiquement à partir du paramètre d'anellipticité ri estimé à condition que le second paramètre d'anisotropie de Thomsen Ô ait été prédit à partir de l'étalonnage de la profondeur (par ex., étalonnage non-calé de profondeur). Dans un ou plusieurs modes de réalisation de la présente divulgation, la fonction RMO analytique est établie pour la mesure des valeurs résiduelles de profondeur sur des CIG à 30 migration en profondeur isotrope sans hypothèse d'anisotropie faible. L'analyse de semblance peut ensuite être appliquée à la RMO afin de chercher directement des valeurs efficaces du paramètre d'anellipticité ri. Les valeurs efficaces obtenues du paramètre d'anellipticité peuvent ensuite être converties efficacement en un modèle d'anisotropie intrinsèque dans le domaine vertical. Il est à noter que le déroulement des opérations de la présente divulgation pour créer un 3046863 7 modèle d'anisotropie dans le domaine vertical assure la simplicité de l'analyse de vitesse de courbure normale (NMO) traditionnelle. Basé sur le modèle d'anisotropie intrinsèque obtenu dans le domaine vertical, la PSDM anisotrope et la TMVA anisotrope peuvent être effectuées avec comme résultat des images de profondeur des formations souterraines cohérentes. Certains 5 modes de réalisation illustratifs de la présente divulgation démontrent la capacité du procédé présenté à estimer les paramètres d'anisotropie. La variation de profondeur des événements de réflexion primaire entre les images migrées des différents décalages est connue sous le nom de RMO, qui fournit la source principale d'informations pour l'estimation des paramètres d'anisotropie. Généralement, la RMO est io analysée sur les collections d'images à décalage, l'une des CIG à migration en profondeur, qui peut être générée, par exemple, par PSDM de Kirchhoff. Pour la plupart des données d'ondes P anisotropes, à l'exception du cas d'anisotropie elliptique, la TMVA isotrope met à jour le modèle de vitesse qui optimise uniquement les données à décalage proche et aplatit la CIG à décalage proche. La RMO non nulle observée sur les décalages lointains de CIG est typiquement due au 15 manque d'estimation des paramètres d'anisotropie. L'objectif du procédé d'estimation présenté dans cette divulgation est d'utiliser des RMO à décalage lointain pour l'estimation des paramètres d'anisotropie afin de réduire les erreurs résiduelles dans les collections d'images à décalage. La figure 1 est une représentation schématique montrant une vue en coupe d'un environnement illustratif 100 avec des sources sismiques 102, des récepteurs sismiques 104, un 20 puits de forage 106 et un système informatique 108, selon certains modes de réalisation illustratifs de la présente divulgation. L'énergie (par ex., onde acoustique) 110 d'une ou plusieurs sources sismiques 102 à ou près de la surface se déplace à travers la formation souterraine 112, revient par réflexion de différentes formations souterraines ou caractéristiques géologiques, et est ultérieurement recueillie sous forme de données sismiques à la surface en utilisant les récepteurs 25 de surface 104 ou à l'intérieur du puits de forage 106 en utilisant les récepteurs de puits de forage 114. Pour certains modes de réalisation de la présente divulgation, la formation souterraine 112 peut être anisotrope, c.-à-d., la vitesse de propagation des ondes acoustiques peut dépendre de la direction dans laquelle l'onde acoustique se propage. Selon les modes de réalisation de la présente divulgation, le système informatique 108 30 peut être configuré pour acquérir des données sismiques associées à la formation souterraine 112 à partir des récepteurs de surface 104 et/ou des récepteurs de puits de forage 114 et effectuer une estimation des paramètres d'anisotropie de la formation souterraine 112 comme divulgué dans la présente divulgation et discuté plus en détail plus bas. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le système informatique 108 peut en outre être configuré pour utiliser les paramètres 3046863 8 d'anisotropie estimés de la formation souterraine 112 et effectuer une PSDM anisotrope et une TMVA anisotrope pour la fourniture d'images de profondeur cohérentes et d'un volume de données sismiques précises associés à la formation souterraine 112. Pour certains modes de réalisation, les images de profondeur cohérentes et le volume de données sismiques précises de la 5 formation souterraine 112 obtenus en prenant en compte les paramètres d'anisotropie de la formation souterraine 112 peuvent être utilisés en temps réel pour le forage du puits de forage 106. En général, le procédé présenté pour l'estimation des paramètres d'anisotropie des formations souterraines peut être appliqué pour l'obtention d'images de profondeur des réservoirs d'hydrocarbures cohérentes dans les formations souterraines aboutissant à un forage de puits de io forage plus efficace et à un accroissement de la production d'hydrocarbures. Dans un ou plusieurs modes de réalisation de la présente divulgation, le paramètre d'anellipticité ri, dont l'écart par rapport à zéro indique de l'anisotropie, peut être défini par les premier et second paramètres de Thomsen E et Ô, c.-à-d., 17 = 1+28 - 15 (1) Pour certains modes de réalisation, une vitesse isotrope préférée peut être définie comme étant la vitesse mise à jour à partir de la TMVA isotrope qui enlève les RMO des données d'ondes P à décalage proche. La relation entre une vitesse isotrope préférée et une vitesse NMO anisotrope peut être établie pour les réflexions aplaties (c.-à-d., réflexions avec RMO retiré sur 20 les décalages proches). Le paramètre d'anellipticité ri est lié à la vitesse isotrope préférée par la vitesse NMO anisotrope. De plus, il peut être démontré, en examinant les résultats des inversions réflexion-temps de déplacement par analyse de semblance, que l'approximation non-hyperbolique peut être utilisée pour estimer avec précision les paramètres d'anisotropie. Sous l'hypothèse que la vitesse NMO peut être obtenue par la vitesse isotrope préférée 25 inversée par rapport à la TMVA isotrope, et basée sur l'approximation non-hyperbolique, une fonction RMO analytique peut être établie pour la mesure des valeurs résiduelles de profondeur des collections d'images à décalage générées par la PSDM isotrope de Kirchhoff en appliquant la vitesse isotrope préférée aux données à long décalage, c.-à-d., Z(17, X) = Z 02 4 /7)( 8z02 + 2(1+ 20x2 30 (2) où z désigne la profondeur d'un point d'une image migrée dans une collection d'images à décalage ; zo désigne la profondeur d'un point d'une image migrée à un décalage de zéro ; ri 3046863 9 désigne le paramètre d'anellipticité dans le milieu constant (équivalent), et x désigne le décalage entre une source sismique et un récepteur sismique. La figure 2 illustre un graphique 200 montrant les fonctions RMO pour différentes valeurs de paramètre d'anellipticité ri pour une strate unique horizontale à isotropie transverse 5 verticale (VTI), selon certains modes de réalisation de la présente divulgation. Les fonctions RMO 202, 204 et 206 sont établies en utilisant l'équation (2) pour les valeurs de paramètre d'anellipticité ri de 0,05, 0,10 et 0,15, respectivement. L'axe horizontal dans le graphique 200 représente un rapport décalage/profondeur u, et l'axe vertical dans le graphique 200 représente le pourcentage de RMO défini comme étant le changement de profondeur de réflecteur divisé par la io profondeur de décalage zéro. Il est à noter que la fonction RMO varie rapidement avec l'augmentation du rapport décalage/profondeur u et paramètre d'anellipticité ri. Étant donné qu'un pourcentage de RMO adéquat dans les données peut être utilisé pour résoudre le paramètre d'anellipticité ri (par ex., pourcentage de RMO de 5 %), les rapports décalage/profondeur correspondants (c.-à-d., points sur l'axe horizontal auxquels la ligne 208 liée au pourcentage de 15 RMO de 5 % coupe les fonctions RMO 202, 204, 206) révèlent que le paramètre d'anellipticité ri devrait être estimé sur les données à long décalage (par ex., données dont le rapport décalage/profondeur est supérieur à un). De plus, il ressort également de la figure 2 en comparant les fonctions RMO 202, 204 et 206 que l'estimation d'un paramètre d'anellipticité ri inférieur peut nécessiter des informations de décalages plus longs (c.-à-d., rapport 20 décalage/profondeur plus élevé). Des RMO banals peuvent également être observés sur le graphique 200 sur le décalage proche, par ex., un décalage qui est inférieur ou égal à une profondeur de réflecteur (c.-à-d., rapport décalage/profondeur inférieur à un). Dans un ou plusieurs modes de réalisation, un critère peut être établi pour régler un décalage maximum de données sismiques pour obtenir la vitesse isotrope préférée à partir de la TMVA isotrope. 25 Pour certains modes de réalisation, des données sismiques peuvent être enregistrées sur une plage limitée de décalages. La figure 3 illustre un graphique 300 montrant les fonctions RMO ayant différents rapports décalage/profondeur u pour une strate unique horizontale à VTI, selon certains modes de réalisation illustratifs de la présente divulgation. Le graphique 300 de la figure 3 peut être employé pour examiner comment le paramètre d'anellipticité ri peut être 30 précisément résolu avec l'augmentation de la profondeur de réflecteur. La figure 3 redes sine la figure 2 en termes de rapports décalage/profondeur u différents (par ex., 2,0, 3,0 et 4,0) avec axe horizontal remplacé par le paramètre d'anellipticité ri. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le pouvoir de résolution d'anellipticité peut être défini comme une plage dans laquelle le paramètre d'anellipticité ri peut être précisément résolu comme une fonction d'un rapport 3046863 10 décalage/profondeur u basé sur le même pourcentage de RMO que celui en figure 2 (par ex., pourcentage de RMO de 5 %). Dans la figure 3, une longueur de boîte 302 représente le pouvoir de résolution d'anellipticité pour le rapport décalage/profondeur u de 2,0 ; une longueur de boîte 304 représente le pouvoir de résolution d'anellipticité pour le rapport décalage/profondeur u de 5 3,0 ; et une longueur de boîte 306 représente le pouvoir de résolution d'anellipticité pour le rapport décalage/profondeur u de 4,0. Par conséquent, le pouvoir de résolution d'anellipticité augmente avec l'augmentation de la valeur du rapport décalage/profondeur u. La figure 3 indique que la précision du paramètre d'anellipticité ri estimé diminue avec l'augmentation de la profondeur de réflecteur due à la limitation du décalage. Par exemple, si un rapport 10 décalage/profondeur u moyen de 2,5 est accepté pour l'estimation d'une valeur de paramètre d'anellipticité ri, et si le décalage maximum des données sismiques est de 10 km, alors la profondeur maximum pour une estimation efficace à partir de l'équation (2) peut être de 4 km et les incertitudes augmentent au-delà de cette profondeur. Selon les modes de réalisation de la présente divulgation, un procédé robuste et efficace 15 pour l'estimation des valeurs efficaces de paramètre d'anellipticité ri dans des collections d'images à décalage est basé sur des balayages de semblance informatique comme une fonction du paramètre RMO ri. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, les maxima de la semblance pour chaque profondeur peuvent être choisis qui sont associés avec les estimations des valeurs efficaces du paramètre d'anellipticité ri. Le procédé présenté est stable car l'analyse de semblance 20 est moins sensible aux erreurs de temps de déplacement que le calage de temps de déplacement par moindres carrés. En outre, le procédé d'estimation basée sur la semblance présenté est efficace lorsque la fonction RMO utilisée pour la semblance informatique évalue au plus près les vraies courbures dans la collection d'images à décalage. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, l'équation (2) peut être utilisée pour le calcul de la semblance S d'une collection 25 d'images à décalage, tel que défini par : szo +1/2[f x), x)dxf dz S(7, zo )- zo z+1-1/2/2 fzo 1/2f q 2 (471, x), x)dxdz (3) où z désigne une fonction RMO proposée définie par l'équation (2) ; zo désigne la profondeur d'un point d'une image migrée à un décalage de zéro ; x désigne le décalage entre une 30 source et un récepteur ; q désigne l'amplitude d'une trace dans une collection d'images à décalage ; et 1 désigne la longueur de fenêtre utilisée pour lisser les estimations de spectre de semblance. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, les valeurs efficaces du paramètre 3046863 11 d'anellipticité r i pour différentes profondeurs zo (c.-à-d., champ de valeurs) sont ensuite obtenues à partir des maxima choisis de valeurs de la semblance S définie par l'équation (3). Pour certains modes de réalisation illustratifs, le champ de valeurs de la semblance définie par l'équation (3) peut être généré par les valeurs de balayage du paramètre d'anellipticité r i de, par exemple, -0,05 5 à 0,2. La figure 4 représente un organigramme de déroulement des opérations 400 d'une analyse de vitesse de NMO qui peut être appliqué pour la création d'un modèle de vitesse initiale pour PSDM isotrope, selon certains modes de réalisation illustratifs de la présente divulgation. Le déroulement des opérations 400 débute à 402 par l'extraction de collections de points-milieux 10 communs (CMP) à partir de données sismiques. À 404, un volume de semblance (c.-à-d., un champ de valeurs de semblance) peut être généré en utilisant les collections CMP du bloc 402. À 406, la vitesse de sommation peut être obtenue sur la base du volume de semblance. À 408, la vitesse de sommation peut être convertie en une vitesse d'intervalle en utilisant la conversion de Dix. À 410, la vitesse d'intervalle peut être convertie du domaine temporel au domaine vertical. 15 À 412, un modèle de vitesse d'intervalle peut être obtenu sur la base de la vitesse d'intervalle dans le domaine vertical. La figure 5 représente un organigramme de déroulement des opérations 500 pour une estimation de paramètres d'anisotropie basée sur la semblance (par ex., paramètre d'anellipticité ri) et la création d'un modèle d'anisotropie intrinsèque, selon certains modes de réalisation 20 illustratifs de la présente divulgation. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le déroulement des opérations 500 représente un procédé pour l'estimation d'un champ initial de valeurs du paramètre d'anellipticité r i à partir des données sismiques des ondes P, et ensuite pour la conversion du champ d'anellipticité estimé en un champ de valeurs de paramètre de Thomsen E en utilisant un champ de valeurs de référence du paramètre de Thomsen Ô pour la PSDM 25 anisotrope. Le déroulement des opérations 500 débute à 502 par la génération de collections d'images à décalage lointain à partir de la PSDM isotrope de Kirchhoff qui utilise le modèle de vitesse isotrope préférée. À 504, un volume de semblance (c.-à-d., un champ de valeurs de semblance) peut être généré en utilisant les collections d'images à décalage du bloc 502. À 506, les valeurs efficaces du paramètre d'anellipticité r i (c.-à-d., champ des valeurs efficaces) peuvent 30 être choisies sur la base des maxima du volume de semblance obtenu au bloc 504. À 508, les valeurs efficaces du paramètre d'anellipticité r i choisies au bloc 506 peuvent être converties en valeurs intrinsèques du paramètre d'anellipticité r i dans le domaine vertical en utilisant une inversion de type Dix. À 510, les profondeurs verticales associées avec les valeurs intrinsèques du paramètre d'anellipticité r i peuvent être étalonnées sur la base des informations de puits de 3046863 12 forage disponibles. À 512, un modèle pour le paramètre d'anellipticité intrinsèque ri et paramètres de Thomsen E et 8 (c.-à-d., paramètres d'anisotropie) peut être obtenu. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, les données d'ondes P à décalage proche, c.-à- d., données avec un décalage maximum égal à la profondeur de réflecteur ou un angle de 5 réflexion maximum proche de 30°, peuvent être utilisées pour l'application d'une TMVA isotrope afin d'obtenir la vitesse isotrope préférée qui aplatit les collections d'images à décalage proche produites par PSDM isotrope de Kirchhoff. Puis, les collections d'images à décalage lointain peuvent être générées à partir de la PSDM isotrope de Kirchhoff en utilisant ce modèle de vitesse isotrope préférée. io Pour certains modes de réalisation, l'analyse de semblance présentée ici peut être utilisée pour la mesure automatique de la cohérence des valeurs résiduelles de profondeur dans une collection d'images à décalage. Les équations (2) et (3) peuvent être appliquées pour la génération du volume de semblance au bloc 504 dans le déroulement des opérations 500 représenté dans la figure 5. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, les valeurs efficaces du 15 paramètre d'anellipticité ri peuvent être choisies soit à partir d'un volume de semblance par quadrillage soit à partir d'un volume de semblance basée sur horizon au sens des moindres carrés afin de réduire la capture de bruit. Pour certains modes de réalisation, en présence de zones à fortes variations anisotropes de profondeur, le champ capté de valeurs efficaces du paramètre d'anellipticité ri (c.-à-d., les valeurs 20 efficaces du paramètre d'anellipticité choisies au bloc 506 du déroulement des opérations 500 illustré dans la figure 5) doit être converti en un champ de valeurs intrinsèques du paramètre d'anellipticité ri en appliquant l'inversion de type Dix (c.-à-d., effectuée au bloc 508 du déroulement des opérations 500 illustré dans la figure 5) et par étalonnage de la profondeur (c.-àd., effectué au bloc 510 du déroulement des opérations 500 illustré dans la figure 5) avec l'aide 25 d'informations sur le trou de forage, si disponibles. Cependant, la conversion de type Dix peut résulter en des instabilités dues à l'accumulation d'erreurs avec l'augmentation de la profondeur au cours du processus d'inversion. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le procédé basé sur les moindres carrés peut être appliqué afin de stabiliser la conversion de type Dix. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le paramètre de Thomsen E peut de ce fait être analytiquement 30 converti à partir du paramètre d'anellipticité ri en utilisant l'équation (1) et être limité par (1+2Ô)rimin+Ô REVENDICATIONS1. Procédé implémenté par ordinateur d'estimation des paramètres d'anisotropie, le procédé comprenant : la génération de collections d'images à décalage lointain à partir de données sismiques liées à une formation souterraine migrées selon une migration en profondeur isotrope qui utilise un modèle de vitesse isotrope ; le calcul, sur la base des collections d'images à décalage lointain, d'une pluralité de valeurs de semblance comme une fonction d'un paramètre d'anisotropie de la formation souterraine pour différentes profondeurs et localisations en surface ; le choix de valeurs efficaces de paramètre d'anisotropie de la formation souterraine qui résultent en des maxima de la pluralité de valeurs de semblance pour les différentes profondeurs et localisations en surface ; et l'obtention d'un modèle d'anisotropie de la formation souterraine sur la base des valeurs efficaces du paramètre d'anisotropie. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la migration en profondeur isotrope comprend la migration en profondeur avant sommation (PSDM) isotrope de Kirchhoff. 3. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le modèle de vitesse isotrope comprend une ou plusieurs vitesses obtenues sur la base d'une analyse de vitesse de migration tomographique (TMVA) isotrope. 4. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le paramètre d'anisotropie comprend un paramètre d'anellipticité de la formation souterraine. 5. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre : la conversion des valeurs efficaces du paramètre d'anisotropie en valeurs intrinsèques du paramètre d'anisotropie dans le domaine vertical ; et l'étalonnage des profondeurs verticales de la formation souterraine associées avec les valeurs intrinsèques du paramètre d'anisotropie sur la base d'informations liées à un puits de forage pénétrant la formation souterraine. 3046863 26 6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel la conversion des valeurs efficaces du paramètre d'anisotropie en valeurs intrinsèques du paramètre d'anisotropie est basée sur la conversion de type Dix. 5 7. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'obtention du modèle d'anisotropie de la formation souterraine comprend : l'obtention de valeurs intrinsèques du paramètre d'anisotropie pour les différentes profondeurs et localisations en surface par conversion des valeurs efficaces du paramètre d'anisotropie ; et io la détermination, pour les différentes profondeurs et localisations en surface, des valeurs d'un autre paramètre d'anisotropie de la formation souterraine sur la base des valeurs intrinsèques du paramètre d'anisotropie. 8. Procédé selon la revendication 7, dans lequel : 15 les valeurs intrinsèques du paramètre d'anisotropie comprennent des valeurs intrinsèques du paramètre d'anellipticité de la formation souterraine ; les valeurs de l'autre paramètre d'anisotropie comprennent des valeurs du premier paramètre d'anisotropie de Thomsen de la formation souterraine ; et le modèle d'anisotropie comprend en outre des valeurs d'un second paramètre 20 d'anisotropie de Thomsen de la formation souterraine prédit à partir d'un étalonnage de la profondeur. 9. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre : la réalisation, en utilisant le modèle d'anisotropie, d'une migration en profondeur avec 25 sommation (PSDM) anisotrope sur les données sismiques associées à la formation souterraine pour obtenir un volume sismique de la formation souterraine. 10. Système pour l'estimation des paramètres d'anisotropie, le système comprenant : au moins un processeur ; et 30 une mémoire couplée à un processeur ayant des instructions qui y sont stockées, qui lorsqu'elles sont exécutées par le processeur, font exécuter au processeur des fonctions, dont des fonctions de : 3046863 27 génération de collections d'images à décalage lointain à partir de données sismiques liées à une formation souterraine migrées selon une migration en profondeur isotrope qui utilise un modèle de vitesse isotrope ; calcul, sur la base des collections d'images à décalage lointain, d'une pluralité de valeurs 5 de semblance comme une fonction d'un paramètre d'anisotropie de la formation souterraine pour différentes profondeurs et localisations en surface ; sélection de valeurs efficaces de paramètre d'anisotropie de la formation souterraine qui résultent en des maxima de la pluralité de valeurs de semblance pour les différentes profondeurs et localisations en surface ; et io obtention d'un modèle d'anisotropie de la formation souterraine sur la base des valeurs efficaces du paramètre d'anisotropie. 11. Système selon la revendication 10, dans lequel la migration en profondeur isotrope comprend la migration en profondeur avant sommation (PSDM) isotrope de Kirchhoff. 15 12. Système selon la revendication 10, dans lequel le modèle de vitesse isotrope comprend une ou plusieurs vitesses obtenues sur la base d'une analyse de vitesse de migration tomographique (TMVA) isotrope. 20 13. Système selon la revendication 10, dans lequel le paramètre d'anisotropie comprend un paramètre d'anellipticité de la formation souterraine. 14. Système selon la revendication 10, dans lequel les fonctions réalisées par le processeur comprennent des fonctions de : 25 conversion des valeurs efficaces du paramètre d'anisotropie en valeurs intrinsèques du paramètre d'anisotropie dans le domaine vertical ; et étalonnage des profondeurs verticales de la formation souterraine associées avec les valeurs intrinsèques du paramètre d'anisotropie sur la base d'informations liées à un puits de forage pénétrant la formation souterraine. 30 15. Système selon la revendication 14, dans lequel la conversion des valeurs efficaces du paramètre d'anisotropie en valeurs intrinsèques du paramètre d'anisotropie est basée sur la conversion de type Dix.