FR 2481811 A1 19811106 FR 7728389 A 19770921 L'invention concerne des procédés pour étudier des formations terrestres traverses par des sondages. Elle concerne plus particulièrement des traitements de données de diagraphie pour ltétalonnage de mesures de diagraphie et la reconstruction dans un puits d'un paramètre de diagraphie manquant. On fore des sondages dans le sol pour rechercher des formations contenant par exemple des combustibles fossiles, charbon ou hydrocarbures ou des minéraux. Pour localiser et évaluer de telles formations, il est nécessaire d'en déterminer les caractéristiques. Des caractdristiques importantes sont la lithologie ou composition minérale des formations, la structure des grains, la porosité ou volume des pores, le contenu de ces pores et la perméabilité. L'étude de ces caractéristiques des formations est décrite notamment dans le livre de E.J. Lynch intitulé "Formation Evaluation" et publié par Harper and Row en 1962. Pour obtenir des informations sur les caractéristiques des formations traversées par un sondage on utilise des appareils de diagraphie descendus dans le sondage sur un câble. Ces mesures sont enregistrées sur une bande de film ou de papier, ce qui fournit un diagramme en fonction de la profondeur. Les mesures peuvent aussi titre enregistrdes dans une mémoire approprlée. Les appareils d'exploration sont de trois types : électrique, acoustique et nucléaire. Ces techniques sont diorites par exemple dans le livre de Hubert Guyod et Lemay Shane intitulé "Geophysical Well Logging", publié en 1969 pour Hubert Guyot, Houston, Texas. L'interprétation des diagraphies est décrite par exemple dans le livre de S.J. Pirson, intitulé "Handbook for Well Log Analysis", publié par Prentice-Hall en 1963. Bien que la précision des mesures s'améliore progressivement, les techniques d'interprétation modernes créent de nouvelles exigences très astreignantes. Les techniques complexes d'interprétation, telles les techniques d'interprétation pour les sables argileux et pour les lithologies multiples nécessitent une précision qui est plus importante que celle que l'on rencontre après étalonnage sur le terrain des dispositifs de mesure. L'importance de l'étalonnage des diagraphies a été reconnue et différentes techniques ont été mises au point dans ce but. Par exemple, un étalonnage manuel par rapport à des références est décrit dans un article de Cochrane J. E., intitulé "Principles of Log Calibration and their Application to Log Accuracy", publié dans "Journal of Petroleum Technology", en juillet 1966, Cette technique implique un étalonnage en surface, en un, deux ou plusieurs points, au moyen de signaux de référence. L'appareil d'exploration est placé, en surface, dans un environnement dont les caractéristiques sont connues, et les signaux fournis par l'appareil sont enregistrés en un ou plusieurs points de la courbe de réponse. Les différences entre les signaux réels et théoriques sont utilisées pour corriger les mesures dans le sondage. Une technique similaire est décrite dans un article de E.A. Maciula et J.E. Cochrane intitulé "Quantitative Use of Calibration Data to Correct Miscalibrated Well Legs" publié dans "Journal of Petroleum Technology" en juillet 1968, pages 663-670. Cette technique implique l'utilisation de signaux de référence pour déterminer le décalage des mesures par rapport à des mesures précises, et utilise ce décalage pour convertir les mesures en valeurs vraies. Une autre technique est décrite par F.S. Jeffries et E.M. Kemp dans "Computer Reconciliation of Sonic Log and Core Analysis in the Boundary Lake w n Rhrlrth Annual Jogging Symposium Transactions, 23-24 mai 1963, Oklahoma City, Oklahoma, pages IV-I à IV-18. Cette technique implique l'étalonnage de diagraphies acoustiques par comparaison à des informations de porosité obtenues à partir de l'analyse de carottes. Une autre approche pour l'étalonnage de diagraphies utilise l'analyse statistique des mesures. On établit un modèle d'un champ et l'on cherche si un léger décalage pour une diagraphie provenant d'un sondage du champ la ferait mieux correspondre au modèle. Le modèle correspond à une estimation subjective de la lithologie du champ par un spécialiste de l'interprétation. I1 peut titre obtenu à partir de mesures de porosité, comme décrit par J.A. Beurk et al dans "The Mtho-Porosity Cross-Plot" SPWLA, Tenth Annual Jogging Symposium, 25-28 mai 1969, ou sur la base d'autres informations telles des diagraphies dans des sondages du champ.Cette technique nécessite des spécialistes très expérimentés, et implique une grande partie de subjectivité. Cette technique prend en outre beaucoup de temps et son extension à plus de deux ou trois diagraphies est extrèmement difficile. L'invention concerne des procédés pour l'étude des formations traversées par des sondages, et notamment le traitement de données de diagraphie. Plus particulièrement, l'invention concerne l'étalonnage de diagraphies et la reconstitution de diagraphies manquantes. Suivant une caractéristique de l'invention, on crée un modèle statistique dans un champ par les étapes suivantes : produire plusieurs mesures se rapportant respectivement à des caractéristiques différentes des formations traversées par un ou plusieurs sondages du champ; former des groupes de données comprenant respectivement une combinaison définie desdites mesures; et combiner les groupes de données de façon à former un modèle statistique dans le champ. Suivant une autre caractéristique de l'invention, on étalonne des diagraphies obtenues dans un sondage du mame champ, en produisant des mesures similaires provenant de ce sondage et en formant des groupes de données simi laires à partir de ces dernières mesures. Ces nouveaux groupes de données sont combinés statistiquement avec le modèle statistique du champ pour déter- miner des modifications à apporter aux derniers groupes de données pour qu'elles correspondent au modèle du champ. Suivant encore une autre caractéristique de l'invention, on reconstitue une diagraphie manquante en formant des groupes de données similaires pour un sondage du champ, à la différence toutefois que chaque groupe ne contient pas de représentation de la diagraphie cherchée. Ces groupes réduits de données sont combinés statistiquement avec le modèle du champ pour obtenir les mesures représentant la diagraphie manquante. Plus particulièrement, pour obtenir le modèle statistique on produit à chaque niveau d'un ou plusieurs sondages plusieurs mesures représentatives de différentes caractéristiques des formations à ce niveau. Par exeinplen à chaque niveau, les différentes mesures peuvent comporter une diagraphie de neutrons une diagraphie de densité et une diagraphie acoustique On forme ensuite des groupes de données, chaque groupe comprenant les mesures relevées à un niveau donné. Les groupes de données sont combinés statistiquement pour obtenir un modèle statistique du champ. On forme une mémoire tridimensionnelle formée de cases cubiques et dont les dimensions correspondent aux trois mesures.Chaque case de la mémoire a pour adresse une combinaison particulière des trois mesu- rss, et chaque groupe de données peut donc être utilisé comme adresse dune case On examine tous les groupes de données et on met en mémoire dans chaque case le nombre d'occurrences du groupe ayant l'adresse correspondante. Lorsque tous les groupes de données ont été examinés, les cases de la mémoire ridîmen- sionnelle eontiennent des valeurs de comptage dont la distribution constitue le modèle statistique du champ Avant autre utilisées comme adresses, les mesures des groupes de données peuvent titre soumises à un traitement prélimi- naire pour améliorer leur qualité. Des groupes de données qui sont visiblement erronés ou qui sont de qualité douteuse peuvent titre écartés. Lorsque le modèle statistique a été réalisé, on peut étalonner une diagraphie correspondant à une des mesures des groupes de données pour un sondage particulier du mSme champ, en combinant statistiquement des groupes de données similaires obtenus dans ce sondage au modèle réalisé précédemment. Chacun de ces derniers groupes de données est utilisé comme adresse d'une case du modèle. Le contenu de la case ayant cette adresse est inscrit dans un accumulateur central, et les contenus de différentes cases adjacentes du modèle selon la dimension de la diagraphie à étalonner sont inscrits dans des accumulateurs latéraux respectifs. Lorsque tous les groupes de données du sondage particulier ont été examinés, les contenus de l'accumulateur central et des accumulateurs latéraux ont une distribution représentative de la correction d'étalonnage cherchée. En particulier, le décalage par rapport à l'accumula- teur central du pic de la courbe de distribution ainsi obtenue représente la correction d'étalonnage. S'il nty a pas de décalage, la correction d'étalonnage est nulle. Pour reconstituer dans un sondage une diagraphie représentative d'une caractéristique particulière on produit à chaque niveau d'un sondage des groupes de données qui comprennent plusieurs mesures mais ne contiennent évidemment pas de mesure représentative de la earactéristique particulière. Par exemple le groupe de données peut comporter uniquement une mesure de diagraphie neutron et une mesure de densité mais pas de mesure de diagraphie acoustique. La reconstitution de la diagraphie manquante (par exemple la diagraphie acoustique) consiste à combiner statistiquement ces groupes réduits de données, comprenant deux éléments, au modèle à trois éléments précédemment réalisé. Dans ce but, chaque groupe de données à deux éléments est utilisé comme adresse d'une rangée de cases dans la mémoire tridimensionnelle formant le modèle. La rangée est prise le long de la dimension correspondant à la diagraphie manquante. Chacune des cases de la rangée correspond à un groupe de données à trois éléments dont deux éléments sont identiques aux éléments du groupe réduit de données. Les cases de la rangée sont examinées et l'on choisit la case dont le contenu est le plus élevé. La mesure pour la diagraphie manquante est obtenue en remplaçant le groupe réduit de données par celui, à trois éléments, correspondant à l'adresse de la case choisie. Le procédé de l'invention est applicable à des groupes de données multidimensionnels, comprenant quatre mesures ou plus. L'invention sera d'ailleurs mieux comprise à l'aide de la description suivante de plusieurs modes de réalisation donnés à titre d'exemples non limitatifs en référence aux dessins annexés dans lesquels - La figure 1 est un schérna d'un appareil d'exploration composite pour ltétude des formations traversées par un sondage et d'un dispositif pour traiter des signaux de diagraphie pour élaborer un modèle statistique d'un champ, pour étalonner des diagraphies sur la base de ce modèle statistique et pour reconstituer des diagraphies sur la base de ce modèle; - La figure 2 représente les principales étapes d'un procédé pour élaborer un modele statistique d'un champ; - La figure 3 est un schéma d'une mémoire tridimensionnelle représentant un modèle statistique d'un champ;; - La figure 4 représente les principales étapes d'un procédé pour étalonner une diagraphie, - La figure 5 est un schéma d'accumulateurs utilisés dans le procédé de la figure 4; - La figure 6 est un exemple d'utilisation des accumulateurs de la figure 5; - La figure 7 est un graphique obtenu par le procédé de la figure 4; - La figure 8 représente plus en détail des étapes du procédé pour créer un modèle statistique d'un champ; - La figure 9 représente de façon détaillée des étapes du procédé- pour étalonner une diagraphie; - La figure 10 est une variante du mode de réalisation de la figure 9; - La figure 11 représente des étapes d'un procédé pour reconstituer une diagraphie. Les données de diagraphie traitées suivant 1 invention pour étalonner une diagraphie ou reconstituer une diagraphie manquante, sont obtenues à partir d'un appareil du type représenté schématiquement sur la figure 1. En référence à la figure 1, un appareil 10 d'exploration est disposé dans un sondage 12 à ltextrémité d'un table armé 14 multicondueteur qui s'en- roule sur un treuil (non représenté). L'appareil d'exploration 10 comporte une sonde acoustique 16 pour mesurer le temps de transit acoustique de la formation traversée par le sondage 12. Une telle sonde est décrite par exemple dans les brevets américains No. 2.938.592 (C.J. Charske) et No. ).231.041 (F,P. I(okesh). L'appareil d'exploration 10 comprend également une sonde 18 à détection de neutrons comportant une source et un détecteur de rayonnement montés dans un patin 18a pour mesurer la teneur en hydrogène des formationsg et de ce fait leur porosité. Des dispositifs de ce type sont décrits par exemple dans le brevet américain No. 2.769.918 (C.w. Tittle) et dans le brevet français No. 1.583.809 (H. Sherman et J. Tittman). Au lieu de la sonde 18, on peut aussi utiliser une sonde plus classique à émission de neutrons et détection de rayons gamma de capture. L'appareil d'exploration 10 comprend également une sande 20 de mesure de densité ayant un patin 20a qui contient une source et deux détecteurs de rayons gamma. Une sonde de ce type est décrite dans un article de J.S. wahl, J. Tittman, C.W. Johnstone et R.P. Alger, intitulé "Dual Spacing rormation Density Log" et publié dans "Journal of Petroleum Technology" décembre 1964, pages 1411 - 1416; dans un article de J.Tittman et J.S. Wahl, intitulé "The Phystcal Foundations of Formation Density Logging (Gamma-Gamma)" publié dans "Geophysics" en avril 1965, pages 284 - 294; et dans le brevet américain No. 3.321.625 (J.S. Wahl). Pour maintenir l'appareil d'exploration 10 centré dans le sondage, deux organes extensibles 18b et 20b entrant en contact avec la paroi sont respectivement prévus en face des patins 18a et 20a. Un diamétreur peut être combiné aux bras des patins 18a et 20a pour fournir un signal représentatif du diamètre du sondage .12. Pour maintenir centrée la partie supérieure de l'appareil d'exploration 10, on prévoit plusieurs organes d'espacement élastiques 22. Les détecteurs proche et éloigné de la sonde 20 de mesure de densité fournissent des signaux G1 et G2 représentatifs des taux de comptage sur ces détecteurs. Les signaux G1 et G2 sont transmis en surface par le câble 14, et amplifiés respectivement par deux amplificateurs 24 et 26. Les signaux de sortie des amplificateurs 24 et 26 sont appliqués à un calculateur 28 qui calcule la densité apparente p3 des formations.Le signal du diamétreur peut Autre appliqué au calculateur 28 pour Autre utilisé dans le calcul de la densité apparente PB- Le signal p3 est appliqué à une mémoire appropriée 30 coninandée en fonction de la profondeur, par un arbre 32 couplé à une roue 34 entratnée par le cible 14. Le signal fourni par la sonde à neutrons se présente sous la forme d'une série d'impulsions dont le taux de comptage est proportionnel à la teneur en hydrogène, et de ce fait à la porosité des formations. Ce signal N est appliqué, par l'intermédiaire du câble, à un amplificateur 36 dont la sortie est reliée à un calculateur de porosité 38 qui convertit le taux de comptage N en un signal continu proportionnel à la porosité ssN. Un calculateur de porosité 38 est décrit dans le brevet français No. 1.583.809 mentionné cidessus. Le signal de porosité N est appliqué à une mémoire 40 entratnée par l'arbre 32. La mémoire 40 est similaire à la mémoire 30 et fonctionne de manière à recaler en profondeur le signal de porosité et le signal de densité. Les mesures de temps de transit #t fournies par la sonde acoustique 16 sont appliquées, par l'intermédiaire du câble 14, à un amplificateur 42, dont la sortie est reliée à une mémoire 44 similaire aux mémoires 30 et 40. La mémoire 44 entraRnée par l'arbre 32 recale en profondeur les signaux acoustiques par rapport aux signaux de densité et aux signaux de porosité "neutron". Les trois signaux de mesure sont appliqués respectivement à des convertisseurs analogique-numérique 46, 48 et 50 pour être convertis en signaux numériques puis appliqués à un émetteur 52 pour être transmis, par l'intermédiaire d'une liaison 54, en un endroit où s'effectue le traitement. Les signaux regus par un récepteur 56 peuvent être appliqués à un corrélateur de profondeur 58 pour établir une corrélation de profondeur plus fine pour chaque niveau du sondage 12 entre les diverses mesures. Si on le désire, le signal de sortie du corrélateur de profondeur 58 peut autre appliqué à un dispositif de traitement préliminaire 60 pour effectuer, par exemple, un décalage de zéro préliminaire ou une multiplication d'échelle par un facteur connu. Le signal de sortie du dispositif de traitement préliminaire 60 est constitué par des groupes de trois valeurs appelés groupes de données.Chaque groupe est une combinaison des trois mesures (neutron, acoustique et densité) relevées au meme niveau du sondage 12 Par exemple, il peut y avoir un groupe de données tous les 15 cm le long du sondage 12. Les groupes de données sont mémorisés dans une mémoire 62 classique à tambour, à bande ou à disque. Deux sondages 12 ou plus se trouvant dans le même champ peuvent être explorés de la manière décrite ci-dessus, et les groupes de données qui en proviennent mémorisés dans la mémoire 62. Les groupes de données sont ensuite traités sous la commande d'une unité centrale de traitement 64 pour fournir un modèle statistique du champ, et ce modèle statistique est mémorisé dans une mémoire 66.La mémoire 66 peut titre une mémoire classique à tores magnétiques, à tam bour ou à disque Lorsqu'une diagraphie provenant d'un soniage donné 12 se trouvant dans le même champ doit autre étalonnée, des groupes de données mémori- sés dans la mémoire 62 sont combinés avec le modèle statistique de la mémoire 66 afin de déterminer le décalage nécessaire pour amener cette diagraphie en conformité statistique avec le modèle. Le résultat de cette détermination peut autre affiché sur un dispositif d'affichage 68 qui peut titre une imprimante classique de calculateur.Sous le contrôle de l'unité centrale 64 on peut alors effectuer le décalage d'étalonnage ainsi obtenu -pour la diagraphie concernée. L'étalonnage d'une diagraphie concerne provenant d'un champ donné comprend donc deux phases principales ç former un modèle statistique du champ en combinant un certain nombre de diagraphies relevées dans des sondages du mAeme champ; et combiner la diagraphie qui doit astre étalonnée avec le modèle statistique pour déterminer la correction nécessaire pour amener cette diagra- phie en conformité avec le modèle du champ.Le procédé de l'invention est basé sur le principe général selon lequel un analyste qui compare des diagraphies à un modèle a priori d'un champ, et trouve qu'un léger décalage apporté à une diagraphie la rend conforme à ce modèle a priori, suppose que ce décalage correspond à une erreur d'étalonnage (erreur de zéro ou d'échelle). Le modèle statist que d'un champ obtenu selon l'invention correspond à ce principe général, mais stappl que dans des cas où il serait impossible ou peu plausible pour un analyste de traiter les données disponibles dans un champ. En outre le procédé de l'invention élimine l'erreur humaine et la subjectivité de l'analyste. L'exemple décrit comprend trois diagraphies de porosité. Le procédé de l'invention est également applicable à d'autres diagraphies et en nombre différent, par exemple deux ou quatre, ou plus. On suppose qu'il existe une probabilité a priori de trouver un groupe particulier de trois mesures de porosité. C'est-à-dire que pour chaque groupe de mesures il existe une fonction de probabilité n(. pB. At) P(N PB- At) = ~ N n étant le nombre d'occurrences du groupe particulier de mesures et N le nombre total. On suppose ensuite qu'une erreur d'étalonnage dans une des diagraphies décale les groupes dans lesquels se trouve cette mesure vers une position de probabilité plus faible. Pour un nouveau sondage du champ, il existe une fonction de probabilité correspondante, et la probabilité à chaque niveau peut servir de mesure de la conformité entre les groupes de mesures du nouveau sondage et le modèle a priori.Ensuite, on peut effectuer l'étalonnage en maximisant la probabilité par une recherche systématique autour d'un point initial. Le choix d'une probabilité a priori est une phase critique. Il y a peu de chances de trouver une fonction de probabilité universelle pour toutes les conditions de diagraphie. MAeme s'il était possible d'en trouver une, ce serait une fonction assez plate et peu intéressante car on a besoin d'une fonction présentant des variations importantes. Cependant, pour un certain champ, et même probablement pour un certain type de sédiments, une telle fonction de probabilité doit exister et permettre l'étalonnage. Un procédé pour obtenir une fonction de probabilité consiste à sélectionner un ensemble de diagraphies relevées dans de bonnes conditions dans un champ et à compter le nombre d'occurrences de chaque combinaison de trois mesures. La probabilité est le rapport du nombre d'occurrences au nombre total de groupes de données. Toutes les combinaisons minérales normalement rencontrées dans le champ doivent de préférence être incluses dans l'ensemble de diagraphies, mais ce n'est pas absolument nécessaire. De petites erreurs d'étalonnage peuvent aplatir légèrement la fonction de probabilité, mais n'affectent pas ses principales propriétés. Des petits écarts de profondeur entre les diagraphies aplatiront également un peu la fonction.La fonction de probabilité peut être améliorée progressivement en incorporant de nouvelles informations provenant de nouvelles diagraphies dans le même champ. Un sondage traversant de nouveaux minéraux ne posera pas de problème dans la mesure où une grande partie de ce sondage correspond à la lithologie courante. Les principales etapes du procédé pour la création d'un modèle sta distique d'un champ sont représentées sur la figure 2, ce procédé pouvant être mis en oeuvre par un programme d1ordinateur. L'ordinateur peut comporter l'unité de traitement centrale 64 représentée sur la figure 1 ainsi que les mémoires 62 et 66 et le dispositif d'affichage 68. Un exemple de machine appropriée est un ordinateur numérique universel IBM 360/65 de configuration classique et comporte une mémoire à tores de 512 K octets. En référence à la figure 2, la première étape pour établir un modèle statistique d'un champ consiste (bloc 70) à lire un groupe de données constitué par trois mesures de porosité relevées à un niveau donné d'un sondage du champ. Le groupe de données est examiné (bloc 72) pour déterminer si chacune des mesures se trouve dans des limites définies. Une mesure qui sort anormalement dune plage raisonnable de valeurs est probablement erronée et doit ètre élimi- née. Par conséquent, si la réponse au bloc 72 est NON, on revent à l'étape 70 pour lire un autre groupe de données. Les groupes de données qui ne se trouvent pas dans les limites définies dans l'étape 72 sont ainsi écartés. Si la réponse au bloc 72 est OUI, on calcule (bloc 74) une adresse de case correspondant à la combinaison particulière de mesures constituant le groupe de données. Le modèle statistique peut être représenté par une mémoire tridimensionnelle constituée par des cases cubiques dont chacune correspond à une combinaison particulière des trois mesures de porosité. Une telle mémoire est représentée sur la figure 3 avec chaque case identifiée par trois chiffres choisis entre O et 3. Dans l'exemple représenté, la dimension X de la mémoire peut correspondre à la diagraphie neutron, la dimension Y à la mesure de den sité et la dimension Z à la mesure acoustique. La désignation d'une case peut astre considérée comme son adresse. Les désignations des cases peuvent être données directement en unités de porosité, ou comme des fonctions définies des mesures dans les groupes de données. Après avoir utilisé les trois mesures d'un groupe de données pour calculer l'adresse d'une case, on augmente d'une unité (bloc 76) le contenu de la case ayant cette adresse. Initialement toutes les cases de la mémoire contiennent une valeur nulle ou toute autre valeur arbitraire connue. S'il reste des groupes de données (bloc 78), on revient à l'étape 0 pour examiner le groupe suivant de données. S'il n'en reste pas, on imprime une liste de distribution (bloc 80) par le dispositif d'affichage 68 (figure 1). En général, la plupart des cases de la mémoire sont vides. En fait la mémoire tridimensionnelle représentée sur la figure 3 peut être simulée sur une mémoire bidimensionnelle telle la mémoire rapide (à tores) 66 de la figure 1. Le seul fait important est que sa capacité soit suffisante pour contenir autant d'emplacements de mots que de cases dans la mémoire tridimensionelle. Le nombre nécessaire d'emplacements est le nombre maximal possible de groupes différents de données. Par exemple, s'il existe 50 valeurs possibles pour chacune des trois mesures, la mémoire 66 doit comporter au moins 125.000 emplacements (c'est-à-dire 50 x 50 x 50). Lorsque toutes les données provenant d'un ou plusieurs sondages ont été traitées, la mémoire 66 contient des informations qui représentent un modèle statistique du champ. Ce modèle statistique peut être utilisé pour étalonner une diagraphie provenant d'un sondage du meme champ suivant le processus représenté sur la figure 4. En référence å la figure 4, les étapes 82, 84 et 86 sont respective- ment les mêmes que les étapes 70, 72 et 74 de la figure 2, excepté que les groupes de données contiennent maintenant une mesure b étalonner. Par exemple, chaque groupe de données traité dans les étapes 82, 84 et 86 contient une mesure de diagraphie neutron à étalonner. On lit un groupe de données (bloc 82) provenant de la mémoire 62, et si les données sont comprises entre des limites définies (bloc 84) ce bloc n'est pas éliminé et on l'utilise (bloc 86) pour calculer une adresse de case comme dans l'étape 74. Le contenu de la case dont l'adresse vient d'autre calculée est lu de façon non destructive (bloc 88) et on l'inscrit dans un accumulateur appelé accumulateur "central". L'accumulateur central peut Autre un registre, ou simplement un emplacement de mémoire dans lequel on conserve la somme du contenu des cases dont les adresses sont calculées les unes après les autres. Dans le bloc 90, on lit le contenu des différentes cases adjacentes selon la dimension de la diagraphie à étalonner (par exemple la diagraphie neutron) et l'on inscrit respectivement ce contenus dans plusieurs accumulateurs appelés accumulateurs "latéraux". La fiGure 5 représente un accumulateur central 100, deux accumulateurs droits 102 et 104 appelés "+ 1" et " 2" et deux accumulateurs gauches 106 et 108 appelés "- 1" et "- 2". L'accumulateur central 100 reçoit le contes nu de la case dont l'adresse est calculée dans 3 'étape 86. Les accumulateurs droits 102 et îo4 reçoivent le contenu des cases immédiatement adjacentes dans le sens positif suivant la direction correspondant à la diagraphie à talonner, et les accumulateurs gauches 106 et 108 le contenu des cases imme diatement adjacentes dans le sens négatif.D'autres accumulateurs latéraux peuvent être ajoutés avec une fonction similaire. En fait, un mode de réalisation particulier de l'invention utilise cinq accumulateurs gauches et cinq droits. La figure 6 représente un exemple dans lequel la case dont on a trouvé l'adresse dans l'étape 86 est la case (2, 3, 1). Le contenu de cette case est inscrit dans l'accumulateur central 100. La case immédiatement adjacente suivant la dimension de la diagraphie à étalonner (c'est-à-dire suivant la dimension & est la case (3, 3, 1) et son contenu est inscrit dans l'accumulateur 102. De même le contenu de la case (1, 3, 1) qui précède immédiatement la case (2, 3, 1) est ajouté au contenu de l'accumulateur gauche 106 et le contenu de la case (0, 3, 1) est inscrit dans l'accumulateur latéral 108. On a supposé aussi que le groupe de données suivant avait pour adresse (2, 1, O). Lorsque tous les groupes de onnées ont été examinés (bloc 92), on forme une courbe de distribution (bloc 94) à l'aide des contenus des accumula- teurs. La courbe de distribution est une représentation du contenu des accumulateurs en fonction de leur distance à l'accumulateur central. Un exemple de courbe de distribution est représenté sur la figure 7 dans laquelle le numéro des accumulateurs est porté horizontalement et leur contenu verticalement.En réalité, est porté en ordonnée le rapport en pourcentage du contenu de chaque accumulateur au contenu total des différents accumulateurs L'accumulateur central 100 de la figure 5 est désigné par 0000 sur la figure 7, l'accumulateur gauche 106 est désigné par - 001, l'accumulateur gauche 108 est désigné par - 002, etc, 1 t accumulateur droit 102 est désigné par 0001 sur la figure 7, l'accumulateur droit 104 est désigné par 0002, etc. La ligne désignée par "probabilité" sur la figure 7 donne, au-dessus de l'accumulateur correspondant, le rapport de son contenu au total de tous les accumulateurs, et la ligne supé- rieure désignée par "contenus cumulés" donne les contenus réels des accumula- teurs respectifs. On peut tracer une courbe 110 des contenus en pourcents des accumulateurs par rapport à leurs positions. Le maximum llOa de cette courbe 110, a, par rapport à l'accumulateur central, une position décalée qui indique la correction d'étalonnage à effectuer pour amener la diagraphie étudiée en conformité avec le modèle statistique du champ. Dans l'exemple de la figure 7, le sommet de la courbe 110 est décalé vers la gauche de 1,61 case.Ceci signifie qu'un décalage de zéro correspondant à 1,61 case sur l'échelle de porosité de la mémoire doit autre appliqué à chaque mesure de porosité #N. En référence de nou veau à la figure 4, on détermine le sommet de la courbe 110 (bloc 94) puis le décalage de ce sommet par rapport à l'accumulateur central (bloc 96) et l'on étalonne la diagraphie N à l'aide du décalage ainsi obtenu (bloc 98). On peut prévoir une étape d'impression (bloc 100) pour tracer par exemple le graphique de la figure 7. Un étalonnage similaire peut évidemment Autre réalisé pour la diagraphie de densité ou pour la diagraphie acoustique. Lorsqu'on calcule l'adresse d'une case, les cases adjacentes dont les contenus sont lus et inscrits dans les accumulateurs latéraux sont disposées suivant la dimension de la diagraphie à étalonner dans la mémoire de la figure 3. Un mode de réalisation spécifique de 11 étape concernant la création d'un modèle statistique du champ est représenté en détail sur la figure 8. Ce procédé peut titre mis en oeuvre sous la forme d'un programme pour un ordinateur numérique universel, comme le modèle IBM 360/65 avec une mémoire à tores de 512 K octets. Tout d'abord, un ou plusieurs sondages du champ Ont été explorés et des groupes de données ont été mémorisés dansa mémoire 62. Dans certains cas, un seul sondage du champ peut titre suffisant mais il est préférable de disposer de groupes de données provenant de plusieurs sondages, par exemple trois ou quatre. I1 est aussi préférable de disposer de groupes de données raisonnable- ment fiables, par exemple dont on a vérifié manuellement l'4talonnage. En référence à la figure 8, on définit des limites pour chacune des trois diagraphies de porosité (bloc 112). Comme on l'a vu ci-dessus, on élimine ainsi des mesures erronées. Par exemple, pour un champ particulier les mesures doivent être comprises entre - 0,10 et + 0,40 unité de porosité, les mesures de densité entre 1 et 3,5 et les mesures acoustiques At entre 50 et 150. On lit un groupe de données dans la mémoire 62 (bloc 114) et l'on détermine (bloc 116) si un décalage de zéro préliminaire a été spécifié. Si c'est le cas, chaque mesure d'une diagraphie déterminée est décalée (bloc 118). On examine ensuite (bloc 120) si une modification préliminaire d'échelle a été spécifiée. Si c'est le cas, cette modification est effectuée (bloc 122). On détermine ensuite (bloc 124) si le groupe de données (après éventuel décalage de zéro ou modification d'échelle) se trouve dans des limites définies. Si le groupe de données ne se trouve pas dans les limites définies, on cherche s'il existe d'autres groupes de données (bloc 126) auquel cas on examine le groupe de données suivant. Si le groupe de données se trouve dans les limites définies, on convertit chaque groupe de données (bloc 128) pour obtenir un groupe de trois nombres entiers (X, Y, Z). Par exemple, à la plage de variation de chaque diagraphie on associe une suite de nombres entiers allant de O à 49. Ainsi, si les groupes de données contiennent des mesures de diagraphie neutron comprises entre - 0,10 et + 0,40 unités de porosité, le nombre entier 0 est associé aux mesures de - 0,10 à -0,09, tette dernière étant exclue. Le nombre entier 1 est associé aux mesures de - 0,09 à - 0,08, cette dernière valeur étant exclue et ainsi de suite. De même, si la densité varie entre 1,00 et 3,50, les nombres 0, 1, 2 ete. seront associés aux mesures 1,00 à 1,05, 1,05 à 1,10, 1,10 à 1,15 etc.Les mesures acoustiques seront découpées de la même façon. Chaque groupe de données est ainsi représenté par trois nombres entiers (X, Y, Z) compris entre 0 et 49. Par exemple, le groupe de données (- 0,10; 1; 50) correspond à l'ensemble (0, 0, O), le groupe de données ( - 0,05; 3; 100) à l'ensemble (5, 40, 25) et le groupe de données ( + 0,40; 3,5; 149) à l'ensemble (49, .49, 49). Dans l'opération suivante (bloc 130) on utilise les trois nombres entiers obtenus précédemment pour calculer une adresse de case correspondant au groupe de données examiné. Par exemple, si chaque nombre entier est compris entre O et 49, il faut 125.000 adresses pour avoir une adresse correspondant à chaque ensemble de trois entiers (c'est à-dire 50 x 50 x 50 adresses de cases). Si la mémoire 66 de la figure 1 (par exemple la mémoire à tores d'un calculateur numérique universel) comporte au moins 125 K emplacements de mots numérotés séquentiellement, une adresse de case CA peut être calculée par la formule suivante CA = X + 50Y + 2500Z Ainsi, 11 ensemble (O, 0, 0) correspond à l'adresse 0, l'ensemble (1, 1, O) à l'adresse 51, et l'ensemble (1, 1, 1) à l'adresse 2551. Dans l'étape 132, le contenu de la case dont on a calculé l'adresse est augmenté d'une unité. Après étape 132, on lit le groupe de données suivant stil reste de tels troupes dans la mémoire 62. Lorsque tous les groupes de données du premier sondage ont été traités, on examine s'il existe des groupes de données supplémentaires provenant d'un autre sondage (bloc 134) auquel cas on les lit dans le bloc 114. Si la réponse au bloc 134 est NON on passe à l'étape 136 qui consiste à imprimer une liste de distribution du modèle statistique.Un exemple de liste de distribution est donné dans le tableau 1 ci-dessous dans lequel la colonne désignée par "classe" indique le contenu des cases de la mémoire, la colonne désignée par "fréquence d'occurrences" indique la nombre de cases ayant le contenu indiqué dans la première colonne, et les deux colonnes suivantes portent des légendes qui s'expliquent d'elles-mêmes. Tableau 1 Fréquence Liste des fréquence Classe d'occurrences fréquences cumulative (C) (F) (C x F) 0 121430 0 0 1 1953 1953 1953 2 780 1560 3513 3 413 1239 4752 4 281 1124 5876 5 205 1025 6901 6 133 793 7699 7 106 742 8441 8 82 656 9097 9 79 711 9808 10 46 460 10268 11 45 495 10763 12 46 552 11315 13 27 351 11666 14 24 336 12002 15 19 285 12287 16 17 272 12550 17 11 187 12746 18 12 216 12962 19 8 152 13114 20 10 200 13314 21 3 63 13377 22 2 44 13421 23 @ 6 O 138 13559 24 3 72 13631 25 2 60 13681 26 5 130 13311 27 1 27 13838 28 1 28 13366 29 3 87 13953 31 1 31 13984 32 1 32 14016 33 1 33 14049 34 1 34 14063 36 2 72 14155 41 1 41 14196 La figure 9 représente un mode de réalisation détaillé de l'étape du procédé concernant l'etalonnage d'ldne diagraphie Les dix premières opérations représentées par les blocs 138, 140, 142, 144, 146, 148, 150, 152, 154, 156 correspondent respectivement aux opérations 112, 114, 116, 118, 120, 122, 124, 126, 128, 130 de la figure 8 La seule différence réside dans le fait que les groupes de données examinées maintenant contiennent une mesure d'une diagra- phie à étalonner On supposera par exemple que l'on veut étalonner la diagraphie å neutrons Apres le bloc 156, on lit le contenu de la case dont l'adresse vient d'être calculée et on l'ajoute au contenu d'un accumulateur central (bloc 158). L'accumulateur central peut être un registre du calculateur numérique ou simplement un emplacement de mémoire. On calcule aussi (bloc 160) dix adresses supplémentaires par l'expres- sion: CA = X1 + 50Y + 2500Z X1 = X + D avec# D = - 5, -4, ... - 1, 1, 2, ... 5 Par exemple, si l'adresse calculée dans le bloc 156 est 20, les dix cdresses supplémentaires sont respectivement 15, 16, 17, 18, 19, 21, 22, 23, 24 et 25 Les contenus des cases ayant les adresses ainsi calculées sont ajouté (bloc 162) aux contenus des accumulateurs latéraux respectifs pris dans l'ordre croissant On détermine (bloc 152) s'il reste des groupes de données pour le même sondage et si la réponse est OUI, on revient au bloc 140 pour lire le groupe de données suivant.S'il ne reste plus de groupes de données, on détermine la fonction représentant le numéro des accumulateurs par rapport à leur contenu (bloc 164), c'est-à-dire une fonction du type représenté sur la figure 7. On détermine le sommet de la courbe ainsi obtenue (bloc 166), comme sur la figure 7, et le décalage du sommet de cette courbe par rapport à l'accumulateur central (bloc 168). On calcule le décalage de zéro (bloc 170) en unités de diagraphie, en effectuant l'opération im@rse du bloc 154. Dans l'exemple de la figure 7, le décalage du sommet de la courbe est de - 1,61 case qui correspond à un décalage de zéro de O, 0,0161 unité de porosité pour la diagraphie à neutrons. On imprime ensuite (bloc 172) un histogramme représentant la fonction déterminée précédemment et les valeurs calculées dans les blocs 168 et 170. La diagraphie particulière (c'est-à-dire la diagraphie à neutrons) peut être étalonnée (bloc 174) en ajoutant algébriquement à chaque mesure le décalage de zéro calculé. Si une autre diagraphie doit être étalonnée (bloc 176) on recommence au bloc 140 afin-d'étalonner cette autre diagraphie dans les groupes de données. Si la diagraphie de densité doit être étalonnée, les adresses calculées dans l'opération 160 sont obtenues d'après la formule suivante CA = X + 50Y' + 2500Z Y' = Y + D avec# D = - 5, -4, ... - 1, 1, 2, ... 5 Ces adresses correspondent à des cases adjacentes dans la direction de la diagraphie à étalonner. Une technique similaire est utilisable pour étalonner la diagraphie acoustique. Lorsqu'on souhaite étalonner plus d'une diagraphie, le procédé peut être modifié de la façon représentée sur la figure 10. En particulier, si l'on souhaite étalonner chacune des trois diagraphies, l'étape 158 de la figure 9 est suivie simultanément ou séquentiellement par les étapes 160a, 160b et 160c. L'étape 160a correspond exactement à l'opération 160 de la la figure 9. L1étape 16Ob est destinée à l'étalonnage de la diagraphie de densité et impli- que le calcul des adresses pour les cases adjacentes suivant la dimension de cette diagraphie de densité. L'étape 160c est destinée à étalonner la diagra phie acoustique. Les cases adjacentes sont prises suivant la dimension de cette diagraphie acoustique. Pour chaque étalcnnage il existe un ensemble de dix accumulateurs latéraux. in outre, dans le bloc 154 on détermine trois fonctions différentes traitées séparément dans les étapes suivantes. L'invention est applicable à des groupes de données comprenant plus de trois mesures différentes avec par exemple une mesure de résistivité en plus. Le modèle statistique est alors à quatre dimensions. Un tel modèle sta- tistique peut être inscrit dans une mémoire à tores bidimensionnelle en calculant les adresses des cases par une expression de la forme CA = X + aY + bZ + cR a,b,c étant des constantes entières et X, Y, Z et R étant les mesures converties en nombres entiers. Si les nombres entiers représentant chaque mesure sont compris entre O et 24, le modèle statistique à quatre dimensions nécessite une mémoire à 590.625 emplacements.Si on assigne un octet à chaque emplacement, une mémoire à tores de 512 K octets est suffisanteh Si on assigne un mot de deux octets à chaque case, il faut une mémoire à tores de 10024 K octets. I1 y a des cas où certaines diagraphies dans un sondage sont de conne qualité mais où une diagraphie particulière est de mauvaise qualité ou inexistante. L'invention permet de reconstruire une diagraphie manquante ou de mauvaise qualité à l'aide d'autres diagraphies dans ce même sondage et au moyen d'un modèle statistique du champ dans lequel se trouve le sondage. Un mode de réalisation particulier de cette technique est représenté sur la figure 11. Au préalable, on suppose qu'on a réalisé un modèle statistique du champ comme décrit en référence à la figure 8, et que l'on dispose d'au moins deux diagraphies provenant du sondage particulier pour lequel il manque une diagraphie. Par exemple, pour un sondage donné, on dispose des diagraphies neutron et de densité, mais la diagraphie acoustique manque. Pour reconstruire cette dernière, on forme des groupes de données qui ne comportent que deux éléments, à savoir une mesure de neutron et une mesure de densité. On effectue ensuite une série d'opérations similaires à celles des bloos 138 à 154 de la figure 9, la seule différence étant que les groupes de données ne comportent que deux éléments au lieu de trois. Dans l'exemple cité chaque groupe de données est remplacé par deux nombres entiers (X, Y). Ces deux nombres entiers sont utilisés (bloc 178) pour calculer des adresses de cases suivant l'expression : CA = X + 50Y + 2500Z avec Z = 0, 1, 2, .... 49 on obtient ainsi 50 adresses de cases, c'est-à-dire une rangée de cases suivant la dimension de la diagraphie manquante. Les contenus de ces 50 cases sont examinés (bloc 180) pour déterminer la case dont le contenu est le plus élevé. Cette case a une adresse dont le troisième élément (qui est un entier compris entre O et 49) est retransformé en unités de mesure acoustiques. La valeur ainsi obtenue, exprimée en unités acoustiques, est combinée (bloc 184), avec les deux autres éléments du groupe de données lus dans l'étape 140 pour former un groupe de données à trois éléments- (N PB At). Ce groupe de données à trois éléments est mémorisé (bloc 186) dans une mémoire appropriée, et on recommence au bloc 140 pour lire un autre groupe de données à deux éléments. A chaque groupe de données à deux éléments d'un sondage, on associe ainsi un troisième élément qui représente la diagraphie manquante. On peut utiliser ur autre mode de réalisation du procédé pour reconstruire une diagraphie manquante, afin de déterminer une caractéristique de formations traversees par m sondage lorsque cette caractéristique ne peut pas être obtenue à partir de données provenant de ee sondage. C'est le cas, par exemple, lorsque le nombre de diagraphies relevées dans le sondage est trop faible. Dans un exemple de cet autre mode de réalisation, on suppose que la caractéristique devant être reconstruite dans le sondage est la porosité des formations, et que l'on dispose dans ce sondage d'une diagraphie acoustique At et d'une diagraphie de rayons gamma GR.Dans un ou plusieurs autres sondages du champ le nombre de diagraphies est suffisant pour calculer la porosité , niveau par niveau, en traitant les données de diagraphie suivant un procédé bien connu, tel que celui décrit dans le brevet français No. 2.102.380. On remarquera que la caractéristique que l'on cherche peut avoir été obtenue dans un autre sondage du champ à partir de sources autres que des diagraphies telles que des analyses de carottes, des résultats de tests ou des données de production. On peut par exemple déterminer la perméabilité des formations à partir d'analyses de carottes. On dispose aussi de diagraphies acoustiques et de rayons gamma dans les sondages du champ pour lesquels la porosité PI a été calculée. Dans ce mode de réalisation, on crée un modèle statistique du champ comme décrit en référence à la figure 8, excepté que les groupes de données lus comportent les trois éléments ( At, GR) dans l'étape 114, et que seuls deux éléments (At, GR) sont utilisés pour calculer une adresse de case dans le bloc 130. Dans l'étape 132, deux nombres sont mémorisés dans chaque case. Comme décrit ci-dessus, un premier nombre est augmenté d'une unité pour chaque groupe et est représentatif du nombre total n de groupes de données introduit dans la case.Un second nombre est augmenté de la valeur de porosité et est représentatif du total ## des valeurs de porosité introduites dans la case. Lorsque toutes les données ont été traitées, le nombre total ou second nombre est divisé par le premier nombre dans chaque case pour fournir la valeur moyenne i/n de sorte qve le modèle statistique peut être représenté par une mémoire bidimensionnelle de cases, charrue case contenant la voleur moyenne de pl correspondant à une adresse spécifique (At, GRt. Pour déterminer des valeurs de la caractéristique # à chaque niveau du so@dage étudié e forme des roupes de on e provenant dit sondage, comme décrit en se référant à la figure 9 mi@ à part ue les groupes de données ne contiennent respectivement que da@@léments. à s@voir une mesure acoustique #t et une mesure de rayons gamma GR correspondant au même niveau du sondage étudié.Les étapes suivantes sont les mêmes que les blocs 138 à 154 de la a figure 9, la seule différence étant que les groupes de données ne comportent que deux éléments comme dans le procédé décrit ci-dessus pour recons titure une diagraphie manquante, à l'opposé des trois éléments des groupes de données utilisés dans le procédé illustré sur la figure 9. Après l'étape 154 les groupes de données utilisés pour déterminer la caractéristique # sont constitués par deux nombres entiers.Dans l'exemple donné ici, chaque groupe de données est converti en une paire de nombres entiers (X, Y) qui est utilisée pour calculer une adresse de case suivant l'expression : CA = X + 50Y Le contenu (moyenne de #) de la case dont l'adresse a été calculée dans l'étape précéd@nte est lu de façon non destructive et est pris en tant que valeur de la caractéristique corrospondant au groupe de données examiné (#t, GR). On revient à la première opération pour lire un autre groupe de données à deux éléments. Une fois que ce processus a été répété pour tous les groupes de données à deux éléments provenant du sondage considéré, on obtient une liste de valeurs de la porosité # de la formation, niveau par niveau. Ces valeurs peuvent être enregistrées sous la forme d'une diagraphie de porosité calculée pour le sondage con@erné on fonction de la profondeur. Comme on l'a vu ci-dessus, le modèle statistique du champ peut être créé à l'aide de cases pessédant des adresses à trois dimensions ou plus, la moyenne de la valeur caractéristique étant calculée pour chaque case. Les groupes de données réduits comportent alers un nombre d'éléments égal au n@mbre de dimensions pour calsuer une adresse de case. REVENDICATION 1. Procédé de traitement automatique de données de diagraphie pour l'étude de formations traversées par des sondages, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes : produire plusieurs paramètres respectivement repré sentatifs de plusieurs caractéristiques des forinatons pour au moins des sections de sondage traversant lesdites formations dans un champ; former des premiers groupes de données comprenant chacun une combinaison définie desdits paramètres; combiner au moins une certaine partie desdits groupes de données pour former un modèle statistique des formations traversées; et combiner des deurièmes groupes de données provenant d'un sondage dans le même champ avec ledit modèle statistique pour déterminer quelle modification doit être apportée auxdits deuxièmes groupes de données pour les amener en conformité statistique avec ledit modèle statistique. 2. Procédé de traitement suivant la revendication 1, caractérisé en ce que lesdits groupas de données comprennent des valeurs desdits paramètres prises à différents niveaux d'un soniage. 3. Procédé de traitement suivant la revendication 2, caractérisé en ce que les groupes de données comprennent cha@un des valeurs desdits paramètres prises au même niveau d'un sondage. 4. Procédé de traitement suivant la revendication 3, caractériré en ce que l'étape de combiner les groupes de donn@es pour former un modble statisti que comprend l'opération de former une distribution statistique du nombre d'occurrences desdites cambinaisons définies de paramètres. 5. Procédé de traitement suivant la revendication 4, caractérisé en ce que l'étape de combiner les groupes de donnéss pour former un modèle statisti que comprend les opérations suivantes S foyer une mémoire multidimension- nelle de cases dont chaque dimension correspond à l'un des différents paramètres inclus dans un groupe de données, et dont chaque case correspond à une combinaison définie desdits paramètres;; et mémoriser dans chacune des cases le nombre d'occurrences des groupes de données comprenant la combi- naison des paramètres correspondant à cette case afin de former ladite distribution statistique et ainsi le modèle statistique. 6. Procédé de traitement suivant l'une des revendications 4 et 5, caractérisé en ce qu'il comprend 17étape de convertir chacun des paramètres eonstituant un groupe de données en un nombre entier. 7. Procédé de traitement suivant l'une des revendications 4 à 6, caractérisé en ce qu'il comprend l'étape de traiter préalablement les groupes de données pour en améliorer la qualité. 8. Procédé de traitement suivant la revendication 7, caractérisé en ce que ledit traitement préalable comprend l'opération d'appliquer un décalage de zéro à au moins un paramètre sélectionné dans au moins plusieurs groupes de données. 9. Procédé de traitement suivant l'une des revendications 7 et 8, caractérisé en ce que ledit traitement préalable comprend l'opération de modifier l'échelle par un facteur de multiplication donné d'au moins un des paramè tres dans au moins plusieurs groupes de données. 10. Procédé de traitement suivant l'une des revendications 1 à 9, caractérisé en oe que l'étape de combinaison des deuxièmes groupes de données aivee le modèle statistique comprend les opérations suivantes former des deuxièmes groupes de données provenant dudit sondage; cha cun des deuxièmes groupes de données comprenant les mêmes paramètres que lesdits premiers groupes de données; et, combiner les deuxièmes groupes de données avec le modèle statistique pour déterminer une correction d'étalonnage à apporter à au moins l'un desdits paramètres pour amener les deuxièmes groupes de données en conformi té statistique avec le modèle statistique. 11. Procédé de traitement suivant les revendications 5 et 10 prises en combi naison, caractérisé en ce que l'étape de combiner les groupes de données avec le modèle statistique comprend les opérations suivantes disposer d'un accumulateur central et de plusieurs accumulateurs latéraux; pour chaque deux sème groupe de données provenant dudit sondage dans le même champ, inscrire dans l'accumulateur central le contenu de la ase correspondant à la combinaison de paramètres constituant ledit troupe de données, et inscrire dans chacun des accumulateurs latéraux les contenus respectifs des cases adjacentes suivant une dimension définie; et déte@miner le sommet d'une courbe correspondant à position desdits accumulateurs en fonction ze leur contenu, et déterminer le décalage dudit sommet par sport à l'accumulateur central pour obtenir une correction d'étalonnage -ui doit être anport4e aux deuxièmes groupes de données pour les amener en conformité statistique avec le modèle statistique. l9. Procédé de traitement suivant l'une des revendications 10 et 11, caractéri sé en ce que l'étape de combinaison des deuxièmes groupes de données com prend une conversion en nombre entier de chacun des paramètres constituant un deuxième groupe de données. 13. Procédé de traitement suivant l'une des revendications 10 à 12, caractérisé en ce qu'il comprend l'étape de soumettre les deuxièmes groupes de données a un traitement préalable avant ladite étape de combinaison. 14. Procédé de traitement suivant la revendication 13, caractérisé en ce que ledit traitement préalable comprend l'opération d'appliquer un décalage de zéro ou une modification d'échelle à au moins un paramètre sélectionné dans plusieurs des deuxièmes groupes de données. 15. Procédé de traitement suivant l'une des revendications 1 à 9, caractérisé en ce que l'étape de combinaison des deuxièmes groupes de données avec le modèle statistique comprend les opérations suivantes former des deuxièmes groupes de données à partir dudit sondage, cha que deuxième groupe de données étant formé par une combinaison réduite des paramètres des premiers groupes de données desquels est enlevé un paramètre manquant; et combiner les deuxièmes groupes de données réduits avec le modèle statistique pour fournir, pour chacun des deuxièmes groupes de données, une valeur dudit paramètre manquant afin de reconstruire une diagraphie manquante dans ledit sondage. 16. Procédé de traitement suivant les revendications 5 et 15 prises en combi naison, caractérisé en ce que l'opération de combinaison des groupes dé données réduits comprend pou chaque deuxième groupe de données les opéra tions suivantes : définir plusieurs cases qui correspondent a la combinaison réduite de paramètres du groupe de données t qui se trouvent suivant la dimension du paramètre manquant; déterminer la case ayant le contenu le plus élevé; et remplacer le groupe de données réduit par le groupe de données corres pondant à la case ayant le contenu le plus élevé, afin de fournir ledit paramètre manquant de cette case pour reconstruire la diagraphie manquante. 17. Procédé de traitement selon la revendication 15, caractérisé en ce que l'étape de combinaison des premiers groupes de données pour former un modèle statistique comprend les opérations suivantes : former une mém@ire multidimensionnelle de cases dont chaque dimension correspond à l'un des paramètres de la combinaison réduite des deuxièmes groupes de données et dont chaque case correspond à une combinaison réduite définie desdits paramètres comprise dans un premier groupe de données; et mémoriser dans chacune des cases un optimum statistique du paramètre manquant pour les groupes de données comprenant la combinaison réduite définie de paramètres correspondant à cette case afin de former ledit modè le statistique. 18. Pr@cédé de traitement solen la revendication 17, caractérisé on ce que l'étape de combinaison des deuxièmes groupes de données avec le modèle statistique comprand les opérations suivantes pour chaque deuxième groupe de données : définir dans le modèle statistique une case qui correspond à la combinaison réduite de paramètres du deuxième groupe de donnèes; et lire le contenu de la case ainsi définie pour fournir ladite valeu@ du paramètre manquant afin de reconstruire la diagraphie manquante. 19. Procédé de traitement selon l'une des revendication 15 à 18, caractérisé on ce que l'étepe de produire plusiours paramètres représentatifs de carac téristiques des formations comprand l'opération de combiner une pluralité de mesures de diagraphie 10 long desdites sections de sondage pour obtenir au moins l'un desdits paramètres.