Brevet FR3076567A1 (20190712)

REVENDICATIONS1. Support lisible par ordinateur non transitoire qui inclut des instructions qui sont exécutables par un dispositif de traitement (116) pour : recevoir (402) un ensemble d'enseignement de profils de concentration qui incluent les débits de gaz associés à des attributs ; transformer (404), à l'aide de l'ensemble d'enseignement, un modèle de régression mis en oeuvre par un sous-système d'apprentissage automatique en un modèle de régression de flux de fuite de gaz qui est mis en oeuvre par le sous-système d'apprentissage automatique ; recevoir (406) un sous-ensemble d'attributs mesurés à partir d'un environnement de puits de forage (102) ; et appliquer (408) le sous-ensemble d'attributs au modèle de régression de flux de fuite de gaz pour déterminer d'autres attributs absents du sous-ensemble d'attributs et un débit de gaz estimé pour l'environnement de puits de forage (102).\n<CLM>\1\tSupport lisible par ordinateur non transitoire selon la revendication 1, dans lequel les instructions sont exécutables par le dispositif de traitement (116) pour émettre une commande permettant d'exécuter (410) une action d'atténuation de fuite de gaz basée sur le débit de gaz estimé pour l'environnement de puits de forage (102) se trouvant en dehors d'une plage de débits prédéfinie, l'action d'atténuation de fuite de gaz comprenant une action visant à réduire le débit d'une fuite de gaz dans l'environnement de puits de forage (102).\n<CLM>\1\tSupport lisible par ordinateur non transitoire selon la revendication 2, dans lequel les instructions sont exécutables par le dispositif de traitement (116) pour déterminer le débit de gaz estimé et émettre la commande permettant d'exécuter l'action d'atténuation de fuite de gaz de manière sensiblement simultanée à la réception du sous-ensemble d'attributs mesurés à partir de l'environnement de puits de forage (102).\n<CLM>\1\tSupport lisible par ordinateur non transitoire selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel les instructions sont exécutables par le dispositif de traitement (116) pour inclure le sous-ensemble d'attributs et le débit de gaz estimé correspondant au sous-ensemble d'attributs dans un ensemble d'enseignement ultérieur qui est utilisé pour transformer le modèle de régression de flux de fuite de gaz en un modèle de régression de flux de fuite de gaz ultérieur mis en oeuvre par le sous-système d'apprentissage automatique. 2017-IPM-101816-U1-FR 18\n<CLM>\1\tSupport lisible par ordinateur non transitoire selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel le sous-système d'apprentissage automatique est un réseau neuronal profond ou le modèle de régression est un modèle de régression à processus gaussien. 5\n<CLM>\1\tSupport lisible par ordinateur non transitoire selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel les profils de concentration incluent la vitesse du vent, les profils de concentration des gaz rejetés et les débits de profil de concentration. 10\n<CLM>\1\tSupport lisible par ordinateur non transitoire selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel l'ensemble d'enseignement comprend des débits de fuite de gaz mesurés et des attributs associés.\n<CLM>\1\tSupport lisible par ordinateur non transitoire selon l'une quelconque des revendications 1 15 à 7, dans lequel le support lisible par ordinateur non transitoire est dans un système qui comprend : le dispositif de traitement (116) ; et un port de communication (118) ; le support lisible par ordinateur non transitoire comprenant en outre un module d'analyse 20 de fuite de gaz qui est exécutable par le dispositif de traitement (116) pour : recevoir, par l'intermédiaire du port de communication (118), l'ensemble d'enseignement de profils de concentration ; stocker le modèle de régression de flux de fuite de gaz dans le support lisible par ordinateur non transitoire ; et 25 recevoir, par l'intermédiaire du port de communication (118), le sous-ensemble d'attributs mesurés à partir d'un environnement de puits de forage (102).\n<CLM>\1\tProcédé de détermination d'un débit de gaz estimé pour un environnement de puits de forage (102) comprenant : 30 la réception (402), par un dispositif de traitement (116), d'un ensemble d'enseignement de profils de concentration qui comprend des débits de gaz associés à des attributs ; la transformation (404), par le dispositif de traitement (116) et à l'aide de l'ensemble d'enseignement, d'un modèle de régression mis en oeuvre par un sous-système d'apprentissage automatique en un modèle de régression de flux de fuite de gaz qui est mis en oeuvre par le sous- système d'apprentissage automatique ; 2017-IPM-101816-U1-FR 19 la réception (406), par le dispositif de traitement, d'un sous-ensemble d'attributs mesurés à partir d'un environnement de puits de forage (102) ; et l'application (408), par le dispositif de traitement (116), du sous-ensemble d'attributs au modèle de régression de flux de fuite de gaz pour déterminer d'autres attributs absents du sous- 5 ensemble d'attributs et un débit de gaz estimé pour l'environnement de puits de forage (102).\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 9, comprenant en outre : l'émission, par le dispositif de traitement, d'une commande pour exécuter (410) une action d'atténuation de fuite de gaz sur la base du débit de gaz estimé pour l'environnement de 10 puits de forage (102) se trouvant en dehors d'une plage de débits prédéfinie, l'action d'atténuation de fuite de gaz comprenant une action visant à réduire le débit d'une fuite de gaz dans l'environnement de puits de forage.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 10, dans lequel le débit de gaz estimé est déterminé et la 15 commande pour effectuer l'action d'atténuation de fuite de gaz est émise sensiblement en même temps que la réception du sous-ensemble d'attributs mesurés à partir de l'environnement de puits de forage (102).\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications 9 à 11, comprenant en outre 20 l'inclusion du sous-ensemble d'attributs et du débit de gaz estimé correspondant au sous- ensemble d'attributs dans un ensemble d'enseignement ultérieur qui est utilisé pour transformer le modèle de régression de flux de fuite de gaz en un modèle de régression de flux de fuite de gaz ultérieur mis en oeuvre par le sous-système d'apprentissage automatique. 25\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications 9 à 12, dans lequel le sous-système d'apprentissage automatique est un réseau neuronal profond ou le modèle de régression est un modèle de régression à processus gaussien.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications 9 à 13, dans lequel les profils de 30 concentration incluent la vitesse du vent, les profils de concentration des gaz rejetés et les débits de profil de concentration.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications 9 à 14, dans lequel l'ensemble d'enseignement inclut les débits de fuite de gaz mesurés et les attributs associés. 35