FR 2923855 A1 20090522 FR 0708159 A 20071121 10 La présente invention concerne le domaine de l'exploration et la production de réservoir souterrain. En particulier, l'invention appartient au domaine de l'optimisation de forage à travers une formation souterraine. Elle est notamment relative à une méthodologie permettant la mise à jour, au cours de d'une opération de forage, d'une interprétation structurale de la formation. 15 Une étude d'un réservoir souterrain est principalement composée de trois phases : l'exploration, au cours de laquelle la zone à prospecter est identifiée, les études de géophysique et les forages régionaux sont réalisées. Le cadre de travail du réservoir est ainsi initialisé, ainsi qu'un certain nombre de ses caractéristiques. 20 le développement, au cours duquel de plus en plus de puits doivent être forés pour capturer les caractéristiques du sous sol, de la manière la plus fidèle et la plus réaliste possible. la production, pendant laquelle les compagnies pétrolières s'appuient sur la description du sous-sol et des mesures aux puits, pour définir un plan d'exploitation efficace pour drainer 25 le plus d'hydrocarbure possible jusqu'à l'abandon du champ. 1 État de la technique Pour optimiser la durée et la précision d'un forage afin qu'il atteigne les cibles qui lui sont fixés, il est nécessaire de connaître l'organisation géologique du sous sol : sa structure en terme de couches géologiques et de failles. Cette organisation du sous-sol peut être connue aux alentours du forage par des études antérieures, et par une interprétation d'enregistrements sismiques. Elle est représentable en trois dimensions par une succession de surfaces (interfaces). Chaque surface peut être considérée comme la conséquence d'événements géologiques (par exemple dépôts de sédiments, accidents tectoniques, érosion), que le géologue peut déduire de la configuration qu'il observe. A partir de ses connaissances, le géologue propose, comme première hypothèse, un enchaînement d'événements géologiques. Sur cette base, un premier modèle du sous-sol en trois dimensions est constitué. Ce modèle structural du sous-sol permet alors de déterminer ou modifier les trajectoires des forages en cours ou à venir, de façon à atteindre des cibles (parties du sous-sol ayant une probabilité importante de contenir des hydrocarbures). Lors du forage, des informations plus précises sont obtenues par des capteurs (ou sondes) placés le long de la trajectoire que suit la tête de forage. Elles peuvent être acquises en temps réel, au cours du déroulement du forage par la compagnie en charge de l'acquisition des mesures. Généralement, l'apport de ces nouvelles informations enrichit la connaissance que le géologue avait sur la formation souterraine qu'il explore. En conséquence, il faudrait idéalement remettre à jour le modèle structural du sous-sol, qui a été préalablement construit, ainsi que le plan de forage qui avait été établi sur cette base. Il faudrait donc reconstituer à chaque nouvelle interprétation des données de forage, un nouveau modèle structural. Ceci n'est pas réaliste, car un grand nombre de paramètres restent incertains et il est difficile de décider quand remettre à jour un modèle structural. De plus, les quantités de données traitées et la complexité des calculs numériques nécessaires pour remettre à jour systématiquement le modèle, empêchent de produire de nouveaux modèles en temps réel. On connaît des méthodes pour mettre à jour la géométrie d'un modèle structural du sous-sol au fur et à mesure que le forage progresse. Une telle méthode est décrite par exemple dans le document suivant, qui décrit une technique d'optimisation des forages par Geosteering : 2 Rainaud J.F., et al., "Wog - Weil Optimization by Geosteering: a Pilot Software for Cooperative Modeling on Internet", Oil & Gas Science and Technology - Rev. IFP, Vol. 59 (2004), No. 4, pp. 427-445 Cependant, l'enchaînement proposé selon ces méthodes fournit une phase d'interprétation structurale manuelle (seule la géométrie est mise à jour automatiquement). En effet, les outils de modélisation, actuellement utilisés en exploration/production d'hydrocarbures, sont purement interactifs et ne capturent pas le pourquoi de telle ou telle action. Ceci a pour conséquence une perte de connaissance des raisons explicites de telle ou telle opération. L'interprétation reste ainsi cachée dans le modèle structural, et celui ci ne peut pas être remis à jour aisément. Ainsi, lorsque l'on obtient de nouvelles données de forage, il est souvent nécessaire de reconstruire le modèle du sous-sol depuis le début, c'est-à-dire depuis l'interprétation sous forme d'enchaînement d'événements géologiques. Il apparaît donc important de pouvoir diagnostiquer de façon automatique et en temps réel, des anomalies en cours de forages, de pouvoir rechercher des solutions et, dans le cas où le système ne peut pas résoudre les incompatibilités entre les interprétations à priori et celles qui sont obtenues en cours de forage, de prévenir les experts si et seulement si le système observe une telle incompatibilité. Ainsi, l'objet de l'invention concerne une méthode alternative pour optimiser automatiquement la trajectoire d'un forage à travers une formation géologique souterraine, par une mise à jour en temps réel de l'interprétation structurale de la formation exprimée par un schéma d'évolution géologique. Pour y parvenir, la méthode vérifie la cohérence de l'interprétation structurale de la formation avec l'interprétation de données diagraphiques, au moyen d'un système multiagents. La méthode selon l'invention L'invention concerne donc une méthode pour optimiser la trajectoire d'un forage à travers une formation souterraine constituée de surfaces géologiques, à partir d'un schéma d'évolution géologique résultant d'une interprétation structurale de la formation, et de données 30 diagraphiques acquises au cours dudit forage. La méthode comporte les étapes suivantes :25 - on identifie des surfaces géologiques traversées par la trajectoire dudit forage, au moyen desdites données diagraphiques ; - on met à jour le schéma d'évolution géologique, en assurant la cohérence du schéma d'évolution géologique avec lesdites surfaces géologiques identifiées, au moyen d'un système multi agents comportant un agent pour chacune desdites surfaces géologiques de la formation, chaque agent comportant des moyens de communication avec d'autres agents, de façon à valider et mettre à jour localement des interprétations structurales relatives à la surface à laquelle il est associé ; - on détermine, au moyen du schéma d'évolution géologique ainsi modifié, si la trajectoire du forage doit être modifiée, et, si nécessaire, on modifie la trajectoire du forage. Les données diagraphiques peuvent être acquises en temps réel, et la mise à jour du schéma d'évolution géologique peut également être réalisée en temps réel. Le système multi agents peut comporter un agent spécialisé adapté à fournir des informations relatives auxdites données diagraphiques à chacun desdits agents. Le système multi agents peut également comporter un agent spécialisé adapté à rechercher un circuit dans ledit schéma d'évolution géologique modifié, de façon à valider ledit schéma. D'autres caractéristiques et avantages de la méthode selon l'invention, apparaîtront à la lecture de la description ci-après d'exemples non limitatifs de réalisations, en se référant aux figures annexées et décrites ci-après. 25 Présentation succincte des figures - La figure 1 illustre l'enchaînement du procédé de validation et de mise à jour des interprétations géologiques d'une formation souterraine traversée par un forage. - La figure 2 illustre, à gauche, un exemple de modèle structural en trois dimensions, à droite, le schéma d'évolution géologique (GES) associé.20 - La figure 3 illustre comment les différentes interprétations géologiques influencent la topologie (relation de voisinage) de deux surfaces qui s'intersectent. La figure 4 fournit un exemple d'organisation de surfaces géologiques. - La figure 5 illustre l'architecture, sur deux niveaux, du système multi agents selon 5 l'invention. - La figure 6 montre une coupe verticale d'une scène géologique d'un modèle structural du sous-sol. - Les figures 7 à 10 illustrent l'évolution d'un GES en utilisant le système multi agents selon l'invention pour mettre à jour un GES initial. Description détaillée de la méthode La figure 1 illustre l'enchaînement du procédé de validation et de mise à jour des interprétations géologiques d'une formation souterraine traversée par un forage. Cette méthode comporte les étapes suivantes : 15 1- Interprétation structurale de la formation traversée par le forage (GES) 2- Acquisition de données diagraphiques (DIAG) 3- Vérification de la cohérence entre l'interprétation structurale et les données diagraphiques 4- Validation (VAL) ou suggestion de mise à jour (MAJ) de l'interprétation structurale 20 1- Interprétation structurale de la formation traversée par le forage Définition d'un schéma d'évolution géologique A partir d'informations directes ou indirectes caractérisant la formation, le géologue propose une interprétation structurale de ce sous-sol. Cette interprétation géologique peut être exprimée sous la forme d'une représentation formelle appelée "Schéma d'Évolution 25 Géologique" (Geological Evolution Schema (GES)). Un GES est un graphe acyclique orienté. Ses noeuds correspondent aux différentes surfaces géologiques de la formation souterraine. Les caractéristiques géologiques de chaque surface (e.g. "faille", "horizon on-lap", "horizon érodée", etc.) sont ensuite exprimées sous forme d'attributs, associés à chaque noeud correspondant. La figure 2 illustre, à gauche, un exemple de modèle structural en trois 10 dimensions, à droite, le schéma d'évolution géologique (GES) associé. Le liens entre deux noeuds du GES représente, soit une relation chronologique (e.g. S2 est moins âgée que Si), soit une relation topologique de deux failles s'intersectant (e.g. (Dl s'arrête sur (1)2). Le schéma d'évolution géologique constitue donc les interprétations structurales du géologue, relativement à la formation souterraine étudiée. Construction d'un modèle structural d'une formation souterraine A partir d'un GES, on peut construire une maquette de la formation souterraine. Cette maquette constitue un �modèle structural �. Un modèle structural d'une formation souterraine décrit donc un assemblage de surfaces géologiques. Chaque surface peut être considérée comme la conséquence d'événements géologiques (par exemple dépôts de sédiments, accidents tectoniques, érosion) que le géologue peut déduire de la configuration qu'il observe. Il peut s'agir d'horizons géologiques ou de failles. Pour constituer ce modèle structural de la formation souterraine, le modeleur doit définir la manière dont ces surfaces s'associent. Il doit définir par exemple comment les surfaces se coupent entre elles. Dans un modèle structural de sous-sol, les règles d'intersection dépendent des caractéristiques géologiques des différentes interfaces (comme par exemple : "érodée" ou "on-lap horizons", failles isolées, failles constituant des réseaux de failles) ainsi que de leurs âges relatifs comme illustré en figure 3. Ces éléments sont définis par le géologue dans un schéma d'évolution géologique (GES). Dans le modèle de la figure 2, G, S1 et S2 représentent des horizons stratigraphiques. (D1 et (I)2 représentent des failles sur lesquelles les horizons s'arrêtent. On suppose que des horizons stratigraphiques restent à leurs positions de dépôt. L'horizon G, qui a la position de dépôt la plus basse dans ce modèle, est donc l'horizon le plus âgé. On l'appelle l'horizon de base. L'horizon S2, qui a la position de dépôt la plus haute dans ce modèle, est l'horizon le moins âgé. On l'appelle l'horizon de toit. On considère aussi que tous les horizons stratigraphiques sont plus âgés que les failles (Dl et (I)2, parce qu'elles se sont arrêtées sur ces failles. Lorsqu'un horizon plus âgé (e.g. G) possède une intersection avec un autre horizon moins âgé (e.g. Si), il est qualifié de type "on-lap". Lorsqu'un horizon moins âgé (e.g. S2) possède une intersection avec un autre horizon plus âgé (e.g. S 1), il est qualifié de type "érodée". Les autres horizons sont de type "parallèle". La figure 3 illustre comment les différentes interprétations géologiques influencent la topologie (relation de voisinage) de deux surfaces qui s'intersectent. La partie gauche de cette figure (a) représente les données brutes (un pointé sismique par exemple). Dans la première interprétation (b), B est un horizon du type "érodée", et il est moins âgé que A, donc A s'arrête sur B. En conséquence, les points situés à la droite de l'intersection de ces deux surfaces appartiennent à la surface B. Dans la deuxième interprétation (c), A est un horizon du type on- lap, et il est plus âgé que B, donc B s'arrête sur A. En conséquence, les points situés à la droite de l'intersection de ces deux surfaces appartiennent à la surface A. Un modèle structural d'une formation souterraine constitue donc une représentation physique et concrète des interprétations structurales du géologue, relativement à la formation souterraine étudiée. 2- Acquisition de données diagraphiques Les informations qui arrivent du forage sont issues de diagraphies (� well logs �). Une diagraphie est une mesure réalisée au sein du forage, en fonction de la profondeur. Les données diagraphiques, acquises au cours du forage, sont interprétées de façon à fournir une 15 liste de � marqueurs �. Ce travail est effectué par des géologues. Chacun de ces marqueurs correspond à l'intersection de la trajectoire de forage avec une interface entre deux milieux ayant des caractéristiques géologiques différentes (horizons, failles, ...). L'ordre dans lequel ces marqueurs apparaissent, exprime l'ordre dans lequel la trajectoire de forage rencontre des surfaces caractéristiques de la formation. Cette liste de marqueurs, associée à un forage, peut 20 ainsi être utilisée pour caractériser et contrôler pas à pas, les relations topologiques et chronologiques entre les surfaces géologiques de deux marqueurs adjacents sur la liste. Ces informations diagraphiques interprétées, c'est-à-dire les marqueurs, se doivent d'être strictement cohérentes avec les caractéristiques du GES. 25 3- Contrôle de la cohérence entre l'interprétation structurale et les données diagraphiques Au cours de cette étape, on contrôle la cohérence des relations topologiques (relation de voisinage) et chronologiques du modèle structural avec l'interprétation des données diagraphiques. Plus précisément, on vérifie la cohérence, et l'on modifie le schéma d'évolution géologique pour qu'il y ait cohérence. 30 La figure 4 fournit un exemple d'organisation de surfaces géologiques, résultant d'une succession de périodes de sédimentation. Chacune d'entre elles est limitée par une surface10 d'érosion ou une autre surface on-lap. Selon la formation géologique interprétée sur cette figure 4, les géologues estiment que, quelque soit la polarité (soit de récent ver ancien, soit d'ancien ver récent) de la trajectoire de forage, les marqueurs adjacents au marqueur M ne peuvent être situés que sur les limites figurées en traits plus épais. Si la relation de voisinage entre un marqueur M et un de ses voisins M' ne peut pas être validée, on considère que l'interprétation structurale qui concerne la relation chronologique entre le surface M et la surface M' a besoin d'être mise à jour. Toujours sur la figure 4, on interprète que El et E2 sont des surfaces du type "érodée"; 01, 02 et 03 sont des surfaces du type on-lap, et toutes les autres surfaces sont des surfaces stratigraphiques du type parallèle. La validation et la mise à jour éventuelle du GES qui en découle, doivent suivre le rythme imposé par l'acquisition, qui se fait préférentiellement en temps réel, des informations au cours du forage. Chaque surface géologique est susceptible d'avoir ainsi de nombreuses relations chronologiques et topologiques mutuelles avec d'autres surfaces. Il est donc difficile de prévoir comment un changement des interprétations sur une partie limitée du sous sol se propage vers l'interprétation de la totalité du modèle du sous-sol : la cohérence entre la topologie et les interprétations nécessite un contrôle à la fois localement (c'est à dire parmi toutes les interprétations associées à une surface), mais aussi globalement (c'est à dire parmi les interprétations relatives aux surfaces entre elles). Par conséquent, il est compliqué de proposer une stratégie globale prenant en compte 20 tous les changements possibles lors de l'arrivée de nouvelles informations de forage, et de garder la cohérence de manière permanente sur l'ensemble du modèle structural. Selon l'invention, on décompose le problème global, qui est relatif au modèle structural dans son ensemble, en plusieurs problèmes particuliers, que l'on résout à l'échelle locale. Pour ce faire, on utilise une technique connue des spécialistes, basée sur un système, dit 25 � système multi-agents �. Un tel système d'Intelligence Artificielle Distribuée, est décrit par exemple dans le document suivant : Ferber L.: � Multi-Agent Systems : An Introduction to Distributed Artificial Intelligence �, Addison-Wesley, 1999. On peut également citer le brevet FR 2.787.902, et Ferber J. Drogoul A. : � Using 30 Reactive Multi-agent systems in simulation and Problem Solving. Distributed Artificial Intelligence: Theory and Practice � ECSC-EEC-EAEC, Bruxelles and Luxembourg, pp. 53-80 (1992), qui illustrent les éléments caractéristiques d'un tel système. L'application de la technique des �systèmes multi-agents� au domaine de l'optimisation de la trajectoire d'un forage, nécessite une considération particulière du problème, et une définition précise du système utilisé. Ainsi, selon l'invention, les problèmes particuliers résolus à l'échelle locale sont relatifs à chacune des surfaces du modèle structural. De ce fait, on associe un agent à chacune de ces surfaces. L'ensemble de ces agents constitue un système multi-agents interagissant dans un environnement commun. Selon la technique des systèmes multi- agents on estime que la solution au problème global émerge de l'ensemble des résolutions des sous problèmes particuliers par les agents. Architecture du système multi-agent (SMA) L'architecture d'un système multi-agent est constituée d'un ensemble de modules (programmes), appelés agents. Ces agents sont situés dans un environnement commun et ils interagissent selon une organisation bien définie. L'expertise et l'information d'un agent sont associées à l'entité géologique à laquelle l'agent est associé. Ces entités, dans le domaine de la géologie structurale sont les horizons géologiques et les failles. Pour effectuer ses tâches de validation et de mise à jour, cet agent doit parfois collaborer avec d'autres agents. Selon l'invention, le système multi-agent comporte deux ensembles d'agents, organisés selon deux niveaux (micro et macro), comme l'illustre la figure 5 : Le niveau micro (MI) comporte autant d'agent qu'il existe de surfaces géologiques (horizons, failles, ...). Un agent est associé à une seule surface géologique. Cet agent est adapté à valider et mettre à jour les interprétations de géologie structurale uniquement relative à sa surface. Ces tâches spécifiques du domaine sont accomplies avec l'aide d'une base de connaissance composée d'interprétations attachées à ces entités géologiques. On peut distinguer les agents associés à des horizons géologiques, Horizon Managers (HM), des agents associés à des failles, Fault Managers (FM). Pour ces agents, chacune des interprétations locales reflète une relation chronologique et topologique de la surface géologique à laquelle il est associé vis-à-vis de surfaces géologiques associées à d'autres agents. On considère que deux agents liés par ces relations sont voisins. Pour un objectif de validation et de mise à jour, chaque agent réagit aux modifications qui apparaissent dans son proche voisinage. Les agents ne disposent que d'une information limitée à leur environnement immédiat et ne peuvent agir qu'à l'échelle locale. Pour ces raisons, ils doivent coopérer en échangeant leurs informations. Des interactions entre agents sont ainsi initiées pour répondre à différents objectifs de coopération. Trois types de scénarios peuvent être distingués : • Déléguer une validation : un agent du niveau micro a besoin de valider son voisinage courant en prenant en compte l'information issue du forage. Cette information provient du niveau macro. Si la connaissance locale de cet agent n'est pas suffisante pour remplir cette tâche, il délègue le contrôle à ses voisins actuels. Cette délégation du contrôle continue entre les agents voisins du niveau micro, jusqu'à ce qu'un résultat certain soit atteint, ou qu'il n'y ait plus d'agent à qui déléguer le contrôle. • Proposer un voisin : quand un voisinage est vérifié et déclaré "invalide", il doit être mis à jour. Dans ce cas un agent du niveau micro (jouant le rôle de fournisseur) propose une nouvelle relation de voisinage à un autre agent du niveau micro (jouant le rôle de répondeur). Ce nouveau voisinage est déduit de l'information issue du forage. Les deux agents vérifient alors si, lorsqu'ils intègrent cette nouvelle relation dans leur proche voisinage, cela amène de nouveaux conflits. Si aucun conflit n'est détecté, l'agent fournisseur attend une réponse (accepter ou rejeter) de la proposition envoyée par l'agent fournisseur. Si la proposition est acceptée, la relation de voisinage des deux agents est mise à jour. A l'inverse, si un conflit est détecté, une nouvelle conversation pour gérer le conflit dans le voisinage proche est initiée et commence immédiatement. • Gérer un conflit dans le voisinage proche : quand un conflit est détecté au cours d'un scénario �proposer un voisin �, du coté du fournisseur comme du coté du répondeur, le mode de résolution implique trois agents du niveau micro : l'agent détectant le conflit dans son propre voisinage (jouant le rôle du conflict-holder); l'agent provoquant le conflit (jouant le rôle de conflict-maker); et l'agent capable de résoudre le conflit (jouant le rôle de conflictsolver). Les rôles de conflict-holder et de conflict-maker sont respectivement joués par l'agent fournisseur émettant cette proposition et par l'agent répondeur, ou vice versa. Le rôle de conflict-solver est joué par un voisin "courant" du conflict-holder. C'est par l'intermédiaire de cet agent que le conflit se propage dans le voisinage. Pour gérer ce conflit, le conflict-holder a besoin de connaître les relations chronologiques et topologiques entre les surface géologiques conflict solver et les surfaces géologiques conflict-maker. Or ce n'est pas possible, car il ne dispose pas de cette connaissance. C'est pourquoi il initie une conversation de type Handle Neighboring Conflict, pour envoyer une demande au conflict-solver. Dès qu'il obtient cette réponse il peut prendre en compte le conflit en mettant à jour son voisinage local. Le niveau macro (MA) représente la vue globale du modèle structural. Il est composé de trois agents : - un agent, appelé Drilling Data Manager (DDM), dont le but est de fournir les informations sur la position des marqueurs le long de la trajectoire du forage, et de les transmettre en direction des Horizon Managers ou Fault Managers correspondants. Le Drilling Data Manager doit compléter et distribuer l'information sur les marqueurs obtenus en cours de forage. Pour cela, il a besoin de connaître tous les marqueurs rencontrés lorsque le forage progresse. Cet agent peut être remplacé par d'autres modules permettant de fournir des informations relatives aux données diagraphiques à chacun des agents du niveau micro. -un agent, appelé Earth Model Viewer (EMV), dont le but est de présenter une visualisation du GES correspondant à la description de la totalité du modèle structural. Le Earth Model Viewer présente la vue du GES sur la globalité du modèle du sous sol, qui est en cohérence avec toutes les connaissances des agents du niveau micro du voisinage proche, en temps réel. Cet agent est optionnel. - un agent, appelé Model Checker (MC), dont le but est de valider la qualité de modèle structurale issue de l'auto-organisation des agents. Il valide le modèle final en cherchant un circuit dans le GES. On peut utiliser pour ce faire l'algorithme classique de DAG, bien connu des spécialistes, dédié à la recherche d'un circuit dans un graphe. Selon la technique des � systèmes multi-agents �, un agent est complètement défini par la définition des trois modèles suivants : un modèle de connaissance, un modèle de comportement et un modèle de communication. Les agents sont dotés d'un modèle de connaissance. Il s'agit d'un système de croyances de l'agent sur son environnement, résultat de ses connaissances et de ses raisonnements. Dans le cadre de la géologie structurale, le modèle de connaissance décrit explicitement les expertises de modélisation structurale concernant une surface individuelle. Ce modèle constitue une base de connaissance (connaissance + raisonnement) composée d'interprétations attachées à ces surfaces. - Les agents sont dotés d'un modèle de comportement. Il s'agit d'un système de décision et de planification à plusieurs, qui permet à l'agent de résoudre tous ses problèmes, en utilisant ses connaissances, et de gérer les nouveaux messages à échanger dans l'interaction avec les autres agents, afin d'atteindre son objectif - Les agents sont dotés d'un modèle de communication. Il s'agit d'un système de communication qui permet à l'agent de réagir à la demande de collaboration la plus prioritaire pour lui, afin d'éviter les comportements non désirés dans l'auto-organisation au sein du niveau micro, et pour choisir un bon comportement au bon moment. Selon l'invention, aucune organisation entre les agents situés au niveau micro n'est imposée. Les agents du niveau micro sont donc auto-organisés. On associe à ce mécanisme d'auto organisation un mécanisme de contrôle de comportement dans le modèle de communication, avec lequel l'agent traite ses messages. Ce mécanisme de contrôle est basé sur les concepts suivants : Conversation, Rôle, Agent. 4- Validation ou mise à jour de l'interprétation structurale Le système multi agents, grâce aux informations issues du forage (marqueurs) et fournies par l'agent Drilling Data Manager (DDM), vérifie la cohérence, puis valide ou 20 suggère une mise à jour du GES cohérente avec ces informations. Si une mise à jour du GES est nécessaire, on reconstitue automatiquement le modèle structural du sous sol en partant des surfaces brutes (horizons et failles), et du GES suggéré. Une telle approche est décrite dans Rainaud J.F. (2004) précédemment citée. A partir de ce modèle structural cohérent et de la trajectoire de forage planifiée, on 25 estime des données de forage, que l'on compare à des données de forage réelles. S'il y a discordance, alors la géométrie du modèle structural est remise à jours. L'opération est répétée jusqu'à ce que la géométrie du modèle soit cohérente avec les données de forage. On obtient ainsi un modèle structural dont le GES et la géométrie sont parfaitement cohérents avec les données issues du forage. Le spécialiste peut alors redéfinir, si nécessaire, 30 la trajectoire du forage, de façon à optimiser le temps et la précision du forage pour atteindre la cible. L'invention permet donc de fournir au géologue une information, en temps réel s'il le souhaite, quant à la nécessité de reconstruire ou non, un modèle tridimensionnel de la formation forée, au vu d'informations nouvelles apportées par les sondages. Exemple d'implémentation du système multi agents Le système multi agents selon l'invention comporte cinq types d'agents (figure 5). Ces agents sont : - Les agents situés au niveau micro : Horizon Manger, Fault Manager. Les agent situés au niveau macro: Drilling Data Manager, Earth Model Viewer, 10 Model Checker. Agents du niveau micro Dans le niveau micro, chaque Horizon Manager, ainsi que chaque Fault Manager, est implémenté pour résoudre des problèmes de modélisation structurale liés à une seule surface géologique donnée. On définit alors une classe abstraite, appelé GeoObject Manager, 15 constituant une super classe pour les agents Horizon Manager et Fault Manager. Cette classe abstraite représente le modèle général de tous les agents du niveau micro. L'architecture de GeoObject Manager est composée de trois sous modèles : un modèle de connaissance, un modèle de comportement et un modèle de communication. Modèle de connaissance 20 Selon l'invention, les agents du niveau micro sont associés soit à un horizon soit à une faille. Ils sont donc affectés aux tâches de validation et de mise à jour des interprétations de leur propre surface, afin de respecter les informations de forage. Pour atteindre ce but, le GeoObject Manager a donc besoins : 1) d'enregistrer et représenter les interprétations structurales de sa surface; 25 2) de se doter des expertises qui sont adéquates, mais aussi suffisamment explicites, pour comprendre les informations capturées par des marqueurs de forage, pour valider les interprétations structurales avec les information de ces marqueurs, et pour gérer les nouvelles interprétations tout en tenant compte des informations des marqueurs. Pour cela, on développe un modèle de connaissance avec trois composantes : une ontologie qui décrit des concepts et des relations principaux dans le domaine de la modélisation structurale, - des inférences à la base des règles dans le domaine, et -des procédés de raisonnement pour résoudre les différents problèmes d'un agent. L 'ontologie dans le domaine de la modélisation structurale Dans le domaine de l'intelligence artificielle, l'ontologie est considérée comme un outil de l'ingénierie de connaissance. Elle fournit des moyens pour partager des compréhensions d'un domaine d'intérêt entre les humains et les machines. Une ontologie permet donc de partager et réutiliser les connaissances de ce domaine. Pour développer une ontologie dans le domaine de la géologie structurale, il faut acquérir, puis fournir un vocabulaire commun, contenant des termes du domaine technique, et spécifier les sémantiques de ces termes dans le domaine de la modélisation structurale. Ce vocabulaire permet ensuite à l'agent de facilement formaliser, échanger et comprendre des interprétations structurales. Il existe différentes façons de définir une ontologie. On peut par exemple définir une ontologie en identifiant des concepts et des relations avec le principe de la syntaxe géologique. Selon ce principe, on considère un modèle structural comme un assemblage de surfaces géologiques (horizon et faille). On peut distinguer deux surfaces différentes avec des relations chronologiques (e.g. is-younger-than). Ces relations chronologiques, associées aux caractéristiques de surface (e.g. on-lap horizon, érodé horizon, faille, etc.) permettent de déterminer un motif de topologie de surfaces. Pour décrire les intersections des failles dans un réseau de failles, on définit des relations topologiques (e.g. stops-on) entre deux failles. Chaque marqueur est associé à une surface géologique. Deux marqueurs successifs sur une trajectoire sont considérés comme des voisins. Cela permet de construire des couples de marqueurs, composés par deux marqueurs successifs plus la polarité de forage entre eux. Ce type de couple de marqueurs peut être utilisé pour valider la relation chronologique entre les deux surfaces correspondantes à ces marqueurs. Les inférences à la base de règles Trois groupes des règles sont respectivement définis : Pour signifier une relation chronologique à partir de la polarité entre deux marqueurs successifs. 5 Si la valeur de la polarité entre deux marqueurs successifs égale à from-recent-to- ancient Alors la surface marquée par le 1 er marqueur est moins âgée que celle marquée par le 2ème Si la valeur de la polarité entre deux marqueurs successifs égale à from-ancient-to-recent Alors la surface marquée par le 1 er marqueur est plus âgée que celle marquée par le 2ème 10 Pour sélectionner un agent pour déléguer une tâche de validation. Si la valeur de la polarité dans une tâche de validation égale à from-recent-to- ancient Alors l'agent délégué peut être un voisin plus âgé Sauf cet agent est associé à un horizon du type on-lap 15 Si la valeur de la polarité dans une tâche de validation égale à from-ancient-to-recent Alors l'agent délégué peut être un voisin moins âgé Sauf cet agent est associé à un horizon du type érodé 20 Pour déduire une relation chronologique û topologique avec les caractéristiques des surfaces géologiques. Si (surfaces A et B sont dans un même bloque géologique) ET (A est un horizon du type parallèle) ET (B est un horizon du type érodé) Alors surface A est plus âgé que surface B Si (surfaces A et B sont dans un même bloque géologique) ET (A est un horizon du type parallèle) ET (B est un horizon du type on-lap) Alors surface A est moins âgé que surface B 25 Si (surfaces A et B sont dans un même bloque géologique) ET (A est un horizon du type érodé) ET (B est un horizon du type on-lap) Alors surface A est moins âgé que surface B Si (surfaces A et B sont dans un même bloque géologique) ET (A est un horizon) ET (B est un faille) Alors (surface A est plus âgé que surface B) ET (surface A s 'arrête sur surface B) Si (failles A et B sont dans un même réseau de faille) ET (A est plus âgé que B) Alors faille A s 'arrête sur faille B Les procédés de raisonnement En considérant une inférence comme une étape de raisonnement, on a besoin de procédés de raisonnement pour décrire la façon dont s'enchaînent les différentes étapes de 15 raisonnement pour résoudre des problèmes concrets. Selon la méthodologie CommonKADS, décrite dans Schreiber A.Th. et al., 1994, � CML: The CommonKADS Conceptual Modelling Language � EKAW'94, p. 283-300, ce type de procédés est appelés �problem-solvingmethod �. Selon notre invention, les problèmes concrets à résoudre sont liés aux trois types 20 d'interactions entre les agents situés au niveau micro. Ces agents collaborent pour résoudre un problème commun. Dans leurs interactions, chaque agent participant s'occupe d'une partie du problème liée à son rôle dans la collaboration. Il cherche à résoudre sa partie de problème en utilisant ses propres expertises et informations, ou en interrogeant d'autres agents. 25 Le modèle de comportement Le modèle de comportement est développé en s'inspirant du modèle d'agent, appelé éco-agent, défini dans la méthodologie � Eco-résolution � proposée par Ferber. Selon ce modèle d'agent, un agent possède quatre états internes : Satisfaction, Recherche satisfaction, Recherche fuite, et Fuite. Ces quatre états sont liés l'un à l'autre par des transitions. Chaque 30 transition est composée d'une condition et une action. L'état satisfaction est lié au but de10 l'agent. Donc, pour atteindre son but, l'agent essaie toujours de joindre son état satisfaction. L'état fuite est lié à la situation où l'agent a un conflit avec un autre agent. Pour éviter de résoudre ce conflit, il cherche à fuir. Et lorsqu'il a trouvé la solution, il passe à l'état fuite afin de faire disparaître le conflit. Au cours de sa vie, un agent oscille entre ces quatre états en passant par des transitions, de façon à rejoindre et rester à l'état satisfaction. Lorsqu'il est stable, on considère qu'il a résolu tous ses problèmes. Pour adapter ce type de modèle à notre problématique, on spécifie ce modèle de comportement dans le domaine de la modélisation structurale, pour les différents rôles d'agent joués dans les trois types d'interactions. Déléguer une tâche de validation Initiateur : Pour être satisfait, l'agent initiateur a besoin de connaître le résultat de la délégation. Donc il cherche sa satisfaction en choisissant et en émettant une délégation. Quand il a réussi, il n'a plus besoin de collaborer, donc il quitte la collaboration en abandonnant ce rôle. Délégué : Pour être satisfait, il doit connaître le résultat de la délégation émise par l'initiateur. Donc il cherche sa satisfaction en calculant le résultat avec ses propres connaissances et informations. Lorsqu'il n'y arrive pas, il choisit un nouveau délégué et lui transmet cette tâche de délégation. S'il y arrive, il transmet directement à l'initiateur le résultat et quitte la collaboration en abandonnant ce rôle. Proposer un voisin Fournisseur : l'agent fournisseur est satisfait s'il reçoit une réponse définitive (acceptée ou refusée) à sa proposition d'un nouveau voisinage. Pour cela, il cherche à être satisfait en émettant sa proposition et en vérifiant chaque message émis par le destinataire (répondeur) de cette proposition. Quand il a reçu une réponse, il met à jour son voisinage en fonction de la réponse, et après, il quitte la collaboration en abandonnant ce rôle. Répondeur : l'agent répondeur est satisfait s'il sait comment répondre à une proposition. Pour cela, il vérifie son voisinage proche pour voir si ce voisinage proposé peut éventuellement provoquer un conflit avec ses voisins actuels. S'il n'y a pas de conflit, il émet une réponse positive. Si non, il initie une interaction avec ses voisins actuels ainsi que le fournisseur pour gérer ce conflit. Dans les deux cas, il devient satisfait quand il a une réponse. Ensuite, il met à jour son voisinage proche et émet sa réponse au fournisseur de la proposition. Après, il quitte la collaboration en abandonnant ce rôle. Gérer un conflit dans le voisinage proche Conflit-holder : L'objectif de conflit-holder est de résoudre le conflit dans son voisinage proche. Donc, il est satisfait s'il sait comment mettre à jour son voisinage pour éviter le conflit. Pour cela, il s'adresse au conflit-solver qui est capable de lui indiquer la solution. On considère ce comportement comme une agression au conflit-solver. Une fois que le conflit-solver a répondu, il met à jour son voisinage proche, il quitte la collaboration en abandonnant ce rôle, et il retrouve son rôle de répondeur dans une collaboration de Proposer un voisin. Conflict-solver : Le conflit-solver participe à une collaboration de Gérer un conflit de voisinage quand il reçoit une agression émise par le conflit-holder. Son objectif est donc de trouver une solution et répondre au conflit-holder. Pour chercher une solution, il s'est mis dans l'état de Recherche fuite, où il demande les informations nécessaires au conflict-maker. Une fois qu'il a trouvé la solution en raisonnant avec toutes ces informations, il passe à l'état de Fuite, où il décide de rester ou pas dans le voisinage de conflit-holder. Éventuellement, il met à jour son voisinage en fonction de sa décision. Ensuite, il n'est plus sous l'agression de conflit-holder. Pour rejoindre son état de satisfaction, il informe le conflit-holder de sa décision, qui peut ensuite déduire une solution pour résoudre son conflit. Après avoir informer de sa décision, le conflit-solver considère son objectif atteint, et il quitte la collaboration en abandonnant ce rôle. Conflict-maker : Le conflit-maker est le participant qui provoque le conflit dans le voisinage proche de conflict-holder. Cette provocation est issue d'une interaction de Proposer un voisin, dont le conflict-maker joue le rôle de fournisseur. Donc, son objective dans l'interaction de Gérer un conflit de voisinage est commune avec celui de conflit-holder : connaître la décision de conflit-solver. Pour cela, il cherche son état de satisfaction en répondant à toutes les requêtes émises par le conflit-solver. Et il devient satisfait quand il est informé de la décision de conflict-solver. Après être informé, il quitte la collaboration en abandonnant ce rôle, et reprend son rôle de fournisseur dans son interaction de Proposer un voisin. Le modèle de communication Dans le principe de notre invention, on n'impose pas à priori une manière d'organiser les agents situés au niveau micro, parce que les interprétations de chaque surface peuvent évoluer au fur et à mesure de la prise en compte des donnés de forage. Donc, il est difficile de prévoir les organisations entre les agents associés aux différentes surfaces, pour qu'ils puissent maintenir la cohérence de leurs interprétations. De ce fait, on laisse ces agents s'auto organiser, et on profite du résultat émergeant de leur auto-organisation. Mais le problème suivant est d'assurer la qualité de la solution émergée. Beaucoup de travaux dans la communauté de système multi-agent ont proposé une architecture de système en niveau micro et macro, pour que le résultat émergé dans le niveau micro puisse être validé et amélioré dans le niveau macro. Cette solution est prise en compte dans le système multi agents selon notre invention. De plus, on propose un autre contrôle qui est imposé à chaque agent qui participe à l'auto-organisation. L'objectif de ce contrôle est d'assurer que l'agent réagissent avec le bon comportement, en participant aux différentes collaborations, et afin d'assurer la réussite de ces collaborations. Un agent réagit différemment en fonction des messages reçus. De ce fait, on met le mécanisme de contrôle de comportement dans le modèle de communication, avec lequel l'agent traite ses messages. Ce mécanisme de contrôle est basé sur les concepts : Conversation, Rôle, Agent. Conversation : À cause de la limite de leurs propres informations et connaissance, les agents cherchent à collaborer avec les autres pour exécuter ses propres tâches. Leur collaboration est établie par l'échange des messages. Une conversation est donc initiée et maintenue par tous les agents qui interagissent dans cette collaboration. Dans ce sens, on crée le concept Conversation pour grouper les agents auto - organisés sur un sujet de collaboration. Ce concept est divisé en trois sous concepts : DelegateCheck, ProposeNeighborhood, et HandleNeighboringConflict. On peut distinguer différentes conversations selon leur priorité, qui est pour l'instant une valeur fixe associée à chaque conversation. Cela permet à l'agent de sélectionner la conversation la plus urgente à traiter, et ensuite le rôle qu'il faut jouer. Rôle : Selon les différentes capacités et connaissance des agents, un agent participe à une conversation pour résoudre une partie d'un problème. Donc, il joue un rôle particulier et unique dans cette conversation. Dans ce cas là, il est préférable de distinguer les différents participant d'une conversation avec leurs rôles. Agent : Les entités principales d'une conversation sont les agents. A travers son rôle de participant, un agent peut rapidement être conscient de son objectif actuel, son état actuel, et donc, avec quel comportement il doit réagir à tout moment. Agents du niveau macro Les agents situés au niveau macro ne sont pas associés aux différentes surfaces géologiques. Ils ne participent pas à l'auto-organisation du niveau micro. Ils résolvent les 5 problèmes pour l'ensemble du modèle structural, et non seulement pour une surface ou une partie du modèle. Drilling Data Manager La fonctionnalité de Drilling Data Manager est de compléter et distribuer les informations de marqueurs de forage aux agents du niveau micro. Pour cela, un algorithme a 10 été développé pour permettre de décomposer une liste de marqueurs enregistrés le long d'une trajectoire, en un ensemble de couples de marqueurs successifs. Cet algorithme permet également de rajouter une valeur de polarité pour chaque couple de marqueur, et de distribuer ces couples aux différents agents de validation. Les détails de cet algorithme sont illustrés ci-après : 15 public void setPolarity(){ Vector markers = this.getMarkers(); markers.trimToSize(); for (int i=0; i Model Checker A la fin du procédé, un modèle structural est représenté comme un assemblage des interprétations structurales déclarées par les agents associés aux différentes surfaces géologiques. Cet assemblage est sous la forme de GES, qui est un directed acyclic graph (DAG). Pour valider la qualité du modèle structural issu de l'auto-organisation des agents, un agent Model-Checker est défini au niveau macro. II valide le modèle final en cherchant un circuit dans le GES. On utilise pour ce faire l'algorithme classique de DAG, bien connu des spécialistes, dédié à la rechercher d'un circuit dans un graphe. Exemple d'application de l'invention La figure 6 montre une coupe verticale d'une scène géologique d'un modèle structural du sous-sol, qui contient deux failles qui s'intersectent, ainsi que des horizons de types parallèle, érodé et on-lap. Deux trajectoires de forages Tral et Tra2 sont simulées à travers ce modèle. Tral est relativement simple à interpréter par rapport à Tra2, car il rencontre moins de surfaces. L'autre raison pour laquelle Tra2 parait plus compliqué à interpréter est liée à la polarité de Tra2 entre deux marqueurs successifs. Dans cet exemple, aucun GES n'est fourni au départ, ce qui signifie que l'on s'appuie sur la liste de marqueurs issue du forage pour initialiser les interprétations géologiques de cette partie du sous sol. Puis, le second forage va produire une nouvelle liste de marqueurs. Ces marqueurs permettent au système de mettre à jour la première interprétation. En explorant la trajectoire Tral, on obtient la première liste de marqueurs atteint lors du forage (El, e, 02, c, 01, b, a, a, b, F2, E2). En même temps que les marqueurs sont importés 21 dans le système, le Drilling Data Manager complète tout d'abord l'information sur la polarité du forage, pour chaque couple de marqueurs successifs. Voici ce que la liste précédente génère : {(El, e)I recent-to-ancient}, {(e, 02)1 recent-to-ancient}, {(02, c)l recent-to-ancient}, {(c, 01) 1 recent-to-ancient}, {(01, b) l recent-to-ancient}, ((b, a) I recent-to-ancient), {(a, b) l ancient-to-recent}, ((b, F2) ancient-to-recent}, et {(F2, E2)I recent-to-ancient}. Ensuite, le Drilling Data Manager distribue ces couples de marqueurs aux Horizon Managers et Fault Managers correspondants dans le niveau micro. Après avoir reçu le couple de marqueurs, les agents cognitifs correspondants essaient de contrôler leur interprétation actuelle. Si aucune interprétation n'existe, ils proposent d'initialiser une première version. En combinant les interprétations proposées, on obtient le GES assemblant les interprétations de tous les agents du niveau micro, et présenté en figure 7, où l'orientation figurée par une flèche correspond à la relation � is-older-than � du côté de la flèche, et � is younger-than � à l'opposé. Par exemple, le lien entre El et e signifie deux relations: El � is younger-than � e, e � is-older-than � El. Cependant ce GES est invalide, car si une faille a plusieurs voisins avec une relation isolder-than, il est souhaitable que l'ensemble des relations chronologiques mutuelles entre ces voisins puisse être établi entre eux. Pour cette raison, les interactions interviennent entre 01, b, F2, et entre b, F2, E2, et se propagent alors à c, 02, e, et également à El. A la fin, le GES ci dessus évolue vers celui qui est présenté en figure 8. Celui-ci suggère que si b est plus récent que F2, alors il ne peut s'agir que d'une surface discordante. Donc, il existe deux surfaces discordantes plus jeunes que F2 : b et E2. Il faut alors pouvoir établir quelle est la relation chronologique entre ces deux surfaces. La figure 8 est donc le GES stable issu de la trajectoire Tral. On considère qu'il est le GES initial du modèle structural. On peut alors contrôler ce GES avec la trajectoire Tra2, qui fournit une liste de marqueurs (El, e, 02, c, 01, b, b, c, F1, c, 02, d, E2, k, 1). Le Drilling Data Manager génère les couples de marqueur suivants : {(El, e)l recent-to-ancient}, {(e, 02)1 recent-to-ancient}, {(02, c) l recent-to-ancient}, {(c, 01) 1 recent-to-ancient}, {(01, b) l recent-to-ancient}, {(b, c) l ancient-to-recent}, {(c, FI)I ancient-to-recent}, ((Fl, c)l recent-to-ancient}, {(c, 02)1 ancient-to-recent}, {(02, d)I ancient-to-recent}, {(d, E2)! ancient-to-recent}, {(E2, k)l ancient-torecent}, {(k, 1)1 ancient-to-recent}. Puis, il distribue chaque couple de marqueur à son agent cognitif dédié. Ayant reçu les couples de marqueurs, les agents cognitifs commencent à contrôler leurs interprétations actuelles avec les nouvelles informations provenant des marqueurs. La figure 9 illustre le GES initial, ainsi que toutes les nouvelles interprétations proposées, issues des informations de forage capturées par la trajectoire Tra2. Ensuite, après les interactions qui concernent en fait pratiquement toutes les surfaces du modèle structural, le GES initial est finalement mis à jour, comme présenté dans la figure 10, où les liens pointillés correspondent à la relation topologique entre la faille F1 et la faille F2, F l s'arrêtant sur F2. REVENDICATIONS 1. Méthode pour optimiser la trajectoire d'un forage à travers une formation souterraine constituée de surfaces géologiques, à partir d'un schéma d'évolution géologique résultant d'une interprétation structurale de la formation, et de données diagraphiques acquises au cours dudit forage, caractérisée en ce que la méthode comporte les étapes suivantes : - on identifie des surfaces géologiques traversées par la trajectoire dudit forage, au moyen desdites données diagraphiques ; on met à jour le schéma d'évolution géologique, en assurant la cohérence du schéma d'évolution géologique avec lesdites surfaces géologiques identifiées, au moyen d'un système multi agents comportant un agent pour chacune desdites surfaces géologiques de la formation, chaque agent comportant des moyens de communication avec d'autres agents, de façon à valider et mettre à jour localement des interprétations structurales relatives à la surface à laquelle il est associé ; - on détermine, au moyen du schéma d'évolution géologique ainsi modifié, si la trajectoire du forage doit être modifiée, et, si nécessaire, on modifie la trajectoire du forage. 2. Méthode selon la revendication 1, dans laquelle les données diagraphiques sont acquises en temps réel, et la mise à jour du schéma d'évolution géologique est réalisée en temps réel. 3. Méthode selon l'une des revendications précédentes, dans laquelle le système multi agents comporte un agent spécialisé adapté à fournir des informations relatives auxdites données diagraphiques à chacun desdits agents. 4. Méthode selon l'une des revendications précédentes, dans laquelle le système multi agents comporte un agent spécialisé adapté à rechercher un circuit dans ledit schéma d'évolution géologique modifié, de façon à valider ledit schéma.