Brevet FR3070179A1 (20190222)

REVENDICATIONS1. Système comprenant : un outil de forage ; et un dispositif informatique en communication avec l'outil de forage, le dispositif informatique incluant un dispositif de mémoire non transitoire comprenant des instructions qui incluent : un modèle de génération de données exécutable par le dispositif informatique pour générer des données synthétiques sur la vitesse de pénétration, le poids sur le trépan et les rotations par minute en utilisant des données en temps réel associées à l'outil de forage, et pour combiner les données synthétiques avec les données en temps réel pour former des données combinées ; un modèle de vitesse de pénétration qui est enseignable en utilisant les données combinées et qui est exécutable par le dispositif informatique pour utiliser une optimisation stochastique pour projeter une valeur pour la vitesse de pénétration par séquence de forage en utilisant des contraintes de plage de valeurs et pour projeter des valeurs correspondantes de poids sur le trépan et de rotations par minute ; et un module de commande qui est exécutable par le dispositif informatique pour guider l'outil de forage en utilisant des valeurs correspondantes d'au moins un du poids sur le trépan ou des rotations par minute.\n<CLM>\1\tSystème selon la revendication 1, dans lequel les données synthétiques incluent des points en dehors d'un domaine des données en temps réel.\n<CLM>\1\tSystème selon la revendication 1, dans lequel au moins un du modèle de génération de données ou du modèle de vitesse de pénétration comprend un modèle linéaire ou un modèle non linéaire.\n<CLM>\1\tSystème selon la revendication 1, dans lequel au moins un du 30 modèle de génération de données ou du modèle de vitesse de pénétration comprend un réseau contradictoire génératif récurrent (RGAN).\n<CLM>\1\tSystème selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel au moins un du modèle de génération de données ou du modèle de vitesse de 13 2017-IPM-101593-Ul-FR pénétration comprend un modèle de réseau neuronal profond incluant une pluralité de couches cachées, chaque couche cachée comprenant une pluralité de noeuds.\n<CLM>\1\tSystème selon la revendication 5, dans lequel le modèle de 5 réseau neuronal profond inclut 17 couches cachées, chacune comprenant 3 noeuds.\n<CLM>\1\tSystème selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel l'optimisation stochastique comprend une optimisation bayésienne et dans lequel l'outil de forage est guidé en commandant l'outil de forage pour obtenir la valeur de la 10 vitesse de pénétration en influençant les valeurs correspondantes du poids sur le trépan et des rotations par minute.\n<CLM>\1\tProcédé d'actionnement d'un outil de forage, le procédé comprenant : 15 la génération de données synthétiques sur la vitesse de pénétration, le poids sur le trépan et les rotations par minute en utilisant des données en temps réel associées à l'outil de forage ; la combinaison de données synthétiques avec les données en temps réel pour former des données combinées ; 20 l'enseignement d'un modèle de vitesse de pénétration en utilisant les données combinées pour produire un modèle de vitesse de pénétration acquis ; la projection d'une valeur de vitesse de pénétration par séquence de forage en utilisant l'optimisation stochastique du modèle de vitesse de pénétration acquis soumis à des contraintes de plage de valeurs ; 25 la projection de valeurs correspondantes de poids sur le trépan et de rotations par minute en utilisant le modèle de vitesse de pénétration acquis ; et le guidage de l'outil de forage en utilisant les valeurs correspondantes d'au moins un du poids sur le trépan et des rotations par minute.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 8, dans lequel les données synthétiques incluent des points en dehors d'un domaine des données en temps réel.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 8, dans lequel le modèle de vitesse de pénétration acquis comprend un modèle linéaire ou un modèle non linéaire. 14 2017-IPM-101593-U1-FR\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 8, dans lequel le modèle de vitesse de pénétration acquis comprend un réseau contradictoire génératif récurrent (RGAN). 5\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 8, dans lequel le modèle de vitesse de pénétration acquis comprend un modèle de réseau neuronal profond incluant une pluralité de couches cachées, chaque couche cachée comprenant une pluralité de noeuds. 10\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications 8 à 12, dans lequel l'optimisation stochastique comprend une optimisation bayésienne et dans lequel l'outil de forage est guidé en commandant l'outil de forage pour obtenir la valeur de la vitesse de pénétration en influençant les valeurs correspondantes du poids sur le trépan 15 et des rotations par minute.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications 8 à 12, comprenant en outre la répétition de l'enseignement du modèle de vitesse de pénétration, la projection de la valeur de la vitesse de pénétration par séquence de forage et la 20 projection des valeurs correspondantes du poids sur le trépan et des rotations par minute pour chacune des profondeurs mesurées d'une pluralité de profondeurs mesurées.\n<CLM>\1\tSupport lisible par ordinateur non transitoire qui inclut des instructions qui sont exécutables par un dispositif de traitement pour amener le dispositif 25 de traitement à exécuter le procédé selon l'une quelconque des revendications 8 à\n<CLM>\1\t15