FR 2924512 A1 20090605 FR 0759437 A 20071129 - 1- " Procédé de détermination des valeurs de paramètres variographiques." La présente invention se rapporte à un procédé pour déterminer des valeurs de paramètres variographiques associés à des données régionalisées d'un domaine, ces paramètres variographiques et ses données régionalisées étant utilisés par un processus d'estimation variographique ou de simulation variographique en vue notamment d'élaborer une cartographie. La présente invention s'inscrit notamment dans le cadre de la io géostatistique et trouve une application particulièrement intéressante dans le domaine de la géologie, mais également de la biologie pour l'analyse des réseaux biologiques notamment, de la télécommunication pour les performances des réseaux de distribution, de la santé ou encore de la climatologie pour la distribution des pluies ou la modélisation atmosphérique. 15 Elle s'applique plus particulièrement, mais non exclusivement, aux données échantillonnées dans l'espace et/ou le temps. D'une façon générale, la Géostatistique, théorie développée par le mathématicien français George Matheron dans les années 1960, fournit des 20 modèles topo-probabilistes de traitement de données échantillonnées régulièrement ou irrégulièrement dans l'espace et/ou le temps, appelées données régionalisées Z(x;), avec xi : coordonnées de l'échantillon i du jeu de données régionalisées. Le domaine de validité de ces modèles, appelés aussi modèles géostatistiques, est le domaine défini par les données régionalisées. 25 L'information associée à des données régionalisées est appelée variable régionalisée Z(x). Un relevé ponctuel de températures réalisé au niveau de plusieurs stations d'enregistrement réparties sur l'ensemble du territoire français constitue un exemple de jeu de données régionalisées, la variable régionalisée 30 associée (aux données régionalisées) étant la température, le domaine défini par les données régionalisées étant la France. Ces données vont permettre de réaliser une cartographie, de température dans ce cas, sous la forme d'une image numérique. On parle de traitement géostatistique mono-variable lorsque le 35 traitement géostatistique de données régionalisées concerne une seule - 2- variable régionalisée. On parle de traitement géostatistique multi-variable lorsque le traitement géostatistique de données régionalisées concerne simultanément plusieurs variables régionalisées. Les modèles variographiques représentent la très grande majorité des modèles géostatistiques utilisés aujourd'hui de façon opérationnelle pour traiter des données régionalisées. Les modèles variographiques permettent de réaliser plus particulièrement, mais non exclusivement, les opérations suivantes : - interpolation d'une variable régionalisée, en un point quelconque du io domaine défini par les données régionalisées associées à cette variable, et plus précisément, en des points où les données régionalisées n'existent pas. Par exemple il sera intéressant de construire une carte de température de la France à partir des relevés ponctuels de température sur le territoire français (application : cartographie); 15 - filtrage d'une variable régionalisée pour, par exemple, éliminer un bruit lié à l'acquisition ou au pré-traitement des données régionalisées associées à la variable régionalisée. - estimations équiprobables d'une variable régionalisée, en un point quelconque du domaine défini par les données régionalisées associées à 20 cette variable, et plus précisément, en des points où les données régionalisées n'existent pas. Chacune de ces estimations équiprobables est appelée simulation. Un exemple d'application est l'analyse de risque. Quelque soit l'opération considérée, le problème revient à estimer, à 25 partir des données régionalisées Z(x;), une valeur Z*(xo) liée directement ou indirectement à la variable régionalisé Z(x), xo étant un point quelconque du domaine défini par les données régionalisées. Un processus classique d'estimation ou de simulation mis en oeuvre dans le cadre d'un modèle variographique, appelé processus variographique, 30 est réalisé sur la base d'une analyse et d'une modélisation de la corrélation spatiale des données régionalisées, appelée analyse structurale. L'idée sous- jacente à cette analyse est que plus deux points de données sont proches dans l'espace géographique (ou temporel) plus ces points sont corrélés. Un variogramme expérimental est calculé dans le cadre d'une analyse structurale 35 de données régionalisées. Il s'agit d'une fonction statistique qui, analysée et - 3-modélisée, permet de quantifier la corrélation spatiale (ou temporelle) d'un jeu de données régionalisées. Pour pouvoir être appliqués à des données régionalisées, les modèles variographiques requièrent la détermination d'un ensemble de paramètres, que nous appelons ensemble de paramètres variographiques, appelés pv. L'ensemble des paramètres variographiques peut être divisé en deux sous-ensembles : un sous- ensemble de paramètres variographiques structuraux, appelés pvs, qui renseignent précisément sur la corrélation spatiale des données régionalisées et un sous-ensemble de paramètres variographiques io calculatoires, appelés pvc, nécessaires à la mise en application du processus variographique. La détermination des paramètres variographiques, et plus particulièrement la détermination des paramètres variographiques structuraux, est aujourd'hui réalisée dans le cadre d'une analyse structurale des données régionalisées. 15 Tout processus variographique est donc un processus d'estimation réalisé à partir des données régionalisées et à paramètres pv déterminés, qui s'exprime en un point quelconque xo du domaine défini par les données régionalisées, de la façon suivante : Z * (xo) = f(Z(x;), pv) 20 Dans l'état de la technique, la détermination des paramètres pv est réalisée en 2 étapes : - détermination des paramètres pvs sur la base d'une modélisation � à la main � du variogramme expérimental dans le cadre d'une analyse 25 structurale des données régionalisées ; - détermination des paramètres pvc sur la base d'une analyse des paramètres pvs, de diverses caractéristiques du jeu de données régionalisées (comme le volume de données par exemple), d'impératifs de qualité et de temps de calcul. 30 Cette détermination est objective en ce sens qu'elle se base sur le calcul d'une fonction statistique, le variogramme expérimental, et subjective en ce sens que la modélisation du variogramme expérimental est réalisée � à la main � et donc dépendante de l'interprétation de la personne réalisant la modélisation. Ce dernier point pose le problème de la répétabilité d'un 35 processus variographique. - 4- Cette détermination des paramètres pv est réalisée de façon globale, ce qui a pour conséquence un modèle variographique mal paramétré, non optimisé et donc inadapté localement. Il en résulte une dégradation de la qualité des résultats du processus variographique concerné. La présente invention a pour but de remédier aux inconvénients précités en proposant un nouveau procédé de détermination des paramètres variographiques localement optimaux. Un autre but de l'invention est de déterminer des paramètres variographiques structuraux localement optimaux ; les paramètres variographiques structuraux faisant partie de l'ensemble paramètres variographiques. La présente invention a encore pour but un procédé permettant de générer une cartographie numérique de grande qualité. On atteint au moins l'un des buts précités avec un procédé pour déterminer des valeurs de paramètres variographiques associés à des données régionalisées d'un domaine, ces paramètres variographiques et ses données régionalisées étant utilisés par un processus variographique en vue d'élaborer une cartographie ou tout autre processus d'estimation de grandeurs liées aux données régionalisées, tel que par exemple : estimation de la moyenne de la variable régionalisée sur l'ensemble du domaine, estimation d'une composante spatiale de la variable régionalisée (filtrage), estimation de la dérivée liée à la variable régionalisée, etc. . Selon l'invention, ce procédé comprend les phases suivantes : - une phase principale de détermination de paramètres variographiques optimaux pv_opt(x,) pour une zone de données régionalisées ; pour ce faire, pour chaque donnée considérée dans ladite zone de données régionalisées, on fait varier les valeurs des paramètres variographiques et, on réalise un processus de validation croisée ; ce processus de validation croisée consistant à ôter une donnée Z(xo) de ladite zone de données régionalisées et à ré-estimer par un processus variographique, d'estimation ou de simulation par exemple, la valeur de cette donnée régionalisée ainsi ôtée : Z*,wa,(xo) ; puis on détermine une combinaison des paramètres variographiques localement optimaux suivant un critère prédéterminé, et -5- - une phase finale d'estimation desdits paramètres variographiques localement optimaux pv_opt(x;) en tout point du domaine défini par les données régionalisées et notamment nécessaire au processus d'estimation variographique : pv_opt(x). Le procédé selon l'invention permet de résoudre le problème de l'inadaptabilité (non-optimisation) locale du modèle variographique aux données régionalisées et permet ainsi d'améliorer les résultats du processus variographique associé. Par exemple, dans le cadre d'une estimation de la carte de température en France à partir de relevés ponctuels, cette io détermination optimale irait dans le sens d'une amélioration de la précision des estimations de température. Selon une première variante de l'invention, ladite zone de données régionalisées est confondue avec le domaine ; et la combinaison des paramètres variographiques localement optimaux ainsi déterminée est 15 affectée à chaque donnée régionalisée correspondante ; le critère prédéterminé étant le min I Z(xo) - Z*xva/(xo) I Plus précisément, pour un point de données localisé en xo, la combinaison des paramètres variographiques localement optimaux à ce point, pv_opt(xo), est celle pour laquelle IZ(xo) -Z*xva/(xo)I est minimale. Cette 20 première variante est nommée processus de X-Validation ponctuel. Selon une seconde variante de l'invention, ladite zone de données régionalisées est une sous-zone d'analyse parmi N2 sous-zones d'analyses faisant partie du domaine ; et la combinaison des paramètres variographiques localement optimaux ainsi déterminée est affectée à chaque point central de 25 la sous-zone d'analyse considérée ; le critère prédéterminé étant le min E;IZ(x1) - Z*xva,(x;)I , avec j variant de 1 à n;, n; étant le nombre de données régionalisées de la sous-zone d'analyse i. On peut notammanet utiliser d'autres critères prédéterminés tels que par exemple l'écart type minimum de la distribution [Z(xi) - Z*xäa,(xi)]. 30 Cette seconde variante est nommée processus de X-Validation par sous-zones. En d'autres termes, les paramètres variographiques optimaux sont déterminés au niveau d'un nombre pertinent N2 de sous-zones d'analyse du domaine. Ces paramètres sont notés pv_opt(x;), i variant de 1 à N2 et x; 35 représentant le point central de la sous-zone d'analyse i considérée. - 6- Selon une caractéristique avantageuse de l'invention, le procédé comprend, préalablement aux phases précédentes, une phase préliminaire de calibration structurale dans laquelle on réalise soit une analyse structurale globale des données régionalisées de façon à obtenir pour chaque donnée régionalisée des paramètres variographiques structuraux calculés pvs cal, soit une analyse structurale par zones, dans laquelle on définit N1 sous-zones du domaine, de façon à obtenir pour chaque sous-zones des paramètres variographiques structuraux calculés pvs cal(xi) ; ces paramètres variographiques structuraux calculés étant utilisés pour calibrer les variations io lors de la phase principale. De préférence, mais pas obligatoirement, N1 est égal à N2. Avantageusement, on peut réaliser des processus variographiques tels que l'estimation et la simulation directement à partir de ces paramètres variographiques structuraux calculés : ce qui revient à imposer des variations 15 nulles lors de la phase principale. De préférence, l'analyse structurale par zones de la phase de calibration structurale est obtenue en réalisant pour N1 sous-zones du domaine : - des analyses structurales individuelles, 20 - un calcul d'un variogramme expérimental, - ajustement d'un modèle de variogramme de façon à déterminer les paramètres variographiques structuraux calculés pvs ça/(x;), j variant de 1 à N1, pour chacune des analyses structurales individuelles, - affectation de ces paramètres variographiques structuraux calculés en 25 chaque point central des sous-zones, et - interpolation simple ou filtrage interpolant de ces paramètres variographiques structuraux calculés au niveau des données régionalisées. En d'autres termes, il s'agit d'une phase préliminaire de calibration structurale consistant à effectuer des analyses structurales individuelles, 30 calcul du variogramme expérimental et ajustement d'un modèle de variogramme, au niveau d'un nombre pertinent N1 de sous-zones du domaine défini par les données régionalisées. Lesdites sous-zones peuvent se recouvrir. Avantageusement, les paramètres variographiques structuraux déterminés pour chacune des analyses structurales individuelles, appelés 35 pvs ça/(x;), j variant de 1 à N1, sont affectés en chaque point central des -7- sous-zones. Il est ensuite procédé à une interpolation simple ou filtrage interpolant des paramètres pvs cal(x;) au niveau des points de données régionalisées : pvs cal(x;). Par conséquent, dans la première variante, on peut calibrer les variations des paramètres variographiques structuraux à partir de pvs cal(x;). Dans la seconde variante, on peut calibrer les variations des paramètres variographiques structuraux à partir de pvs cal déterminé sur une sous-zone d'analyse i. Dans tous les cas on calibre par pvs cal(x;). Selon l'invention, la phase finale est une phase d'interpolation simple ou io filtrage interpolant desdits paramètres variographiques localement optimaux en tout point du domaine. Par ailleurs, l'interpolation simple ou filtrage interpolant peut être réalisée par des techniques de krigeage ou de co-krigeage. 15 Avantageusement, on peut contraindre localement les intervalles de variation des paramètres variographiques de façon subjective (résultat d'une interprétation humaine des données par exemple) ou bien les contraindre par une information structurale externe. La possibilité d'imposer des contraintes locales fortes ouvre sur des approches d'estimation ou de simulation 20 variographique plus � réalistes �. Avantageusement, la phase principale peut être réalisée en quelques points du jeu de données, et non pas en tous les points du jeu de données. Bien entendu, les paramètres pv_opt(x) ainsi déterminés peuvent être 25 utilisés dans le cadre d'un processus d'estimation ou de simulation variographique, mono-variable ou multi-variable : Z*(xo) = f(Z(x;), pv_opt(x)) Ces paramètres peuvent également être utilisés en l'état en tant qu'attributs à des fins d'interprétation. A titre d'exemple non limitatif, ces 30 paramètres peuvent être considérés comme des attributs structuraux et faire l'objet de techniques de classification pour caractériser les données régionalisées. La cartographie de ces paramètres peut aussi mettre en évidence des propriétés � structurales � intéressantes, par exemple, indicateur de fracturation, indicateur de chenal, etc... Autre intérêt possible, 35 ces paramètres peuvent être des indicateurs de stationnarité structurale. 2924512 - 8- Cette information peut se révéler très utile pour la mise en oeuvre ou non de processus de traitement de données qui dépendent de conditions de stationnarité. 5 Selon un autre aspect de l'invention, il est proposé une application pour l'utilisation des paramètres variographiques ainsi obtenus à l'élaboration d'une cartographie sous forme d'images numériques. On propose également une application pour l'utilisation d'au moins un des paramètres variographiques ainsi obtenus comme paramètre d'entrée des io filtres spatiaux guidés par la structure des données régionalisées. On peut utiliser le paramètre variographique structural rotation comme paramètre d'entrée d'un filtre de type � dip-steered median filtering �. Un mode d'exécution de l'invention sera décrit ci-après, à titre 15 d'exemple non limitatif, avec références aux dessins annexés dans lesquels : - La figure 1 est une représentation, sous forme de carte, de données regionalisées 2D relatives à une variable régionalisée (représentant un) attribut sismique, et irrégulièrement échantillonnées. - La figure 2 est une représentation d'une approche de détermination 20 globale des paramètres variographiques structuraux, s'exprimant par le calcul d'un variogramme expérimental global et par l'ajustement d'un modèle de variogramme global sur ce variogramme expérimental (analyse structurale globale). - La figure 3 est le résultat du processus de krigeage (ordinaire) sur grille 25 des données en utilisant le modèle de variogramme global précédemment déterminé. - La figure 4 est une représentation du paramètre variographique portée (isotrope) obtenu d'après le procédé selon l'invention, a_opt, dans 4 sous-zones d'analyse. 30 - La figure 5 est une représentation de ce même paramètre interpolé sur grille par un processus de krigeage. - La figure 6 est le résultat du processus de krigeage sur grille des données en utilisant le paramètre a_opt déterminé précédemment. - 9- - Les figures 7 à 9 sont des cartographies représentant des paramètres variographiques structuraux respectivement a,_opt, ax_opt et rot_opt, contraints localement. - La figure 10 est le résultat du processus de krigeage sur grille des données en utilisant les paramètres variographiques structuraux a,_opt, ax_opt et rot_opt. On va maintenant décrire le procédé selon la présente invention dans un exemple relatif à l'interpolation sur grille, par un processus variographique io (krigeage ordinaire), de données régionalisées 2D, irrégulièrement échantillonnées et relatives à une variable régionalisée attribut sismique généré par un processus géophysique. L'objectif est de réaliser une cartographie de cet attribut aussi précise que possible, c'est-à-dire minimisant les erreurs d'interpolation. Cette cartographie est réalisée par krigeage 15 ordinaire des données régionalisées aux noeuds d'une grille sous-jacente. L'objectif final de la chaîne de traitement et d'interprétation géophysiques est de fournir une image numérique du sous-sol aussi précise que possible et, ainsi, d'aller dans le sens d'une réduction des incertitudes techniques et économiques liées à la modélisation du gisement 20 d'hydrocarbures visée. Le géophysicien en charge des données régionalisées nécessaires à la modélisation du gisement d'hydrocarbures est donc intéressé par tout procédé d'interpolation qui vise à améliorer la qualité du traitement et de l'interprétation géophysiques desdites données. Dans l'exemple présenté, l'application aux données régionalisées d'un 25 processus de krigeage ordinaire est recommandée. La détermination des paramètres variographiques localement optimaux, pv_opt, et plus particulièrement de certains paramètres variographiques structuraux, contribue à améliorer la qualité du processus d'interpolation, en raison d'une adéquation locale entre modèle variographique et données régionalisées. 30 Néanmoins, l'approche purement objective peut donner des résultats qui vont à l'encontre de l'interprétation que fait le géophysicien de ses données. L'ajout de contraintes locales subjectives sur certains paramètres variographiques structuraux contribue à orienter le processus de krigeage dans le sens voulu par le géophysicien. Ceci est illustré dans cet exemple par 35 le � bouchage � d'un chenal. - 10- Présentation des données régionalisées. La figure 1 illustre des données régionalisées Z(x;, y;) consistant en un certain nombre de valeurs numériques irrégulièrement échantillonnées. Ces données sont localisées à certains noeuds d'une grille sous-jacente. Ces données sont relatives à une variable régionalisée attribut sismique généré par un processus géophysique. Ces données sont représentées par des points contenus dans un cadre représentant un domaine. io Description des paramètres variographiques (pv). Tout modèle variographique nécessite la détermination d'un ensemble de paramètres variographiques pv divisé en deux sous-ensembles : - un sous-ensemble de paramètres variographiques structuraux pvs. Ces 15 paramètres sont liés aux propriétés spatiales des données régionalisées comme par exemple : la structuration, la continuité et l'énergie. Une liste non limitative des éléments de ce sous-ensemble est présentée ci-après : 20 - nombre de fonctions autorisées du modèle de variogramme ; et pour chaque fonction autorisée : - type de fonction autorisée (sphérique, exponentiel, cubique, etc.) ; - palier : s ; 25 - portées : aX et a,, (en 2D) ; - rotation - un sous-ensemble de paramètres variographiques calculatoires pvc. Ces paramètres représentent des paramètres de calcul liés à la mise en 30 oeuvre du processus variographique lui-même. Une liste non limitative des éléments de ce sous-ensemble est présentée ci-après : 35 - dimensions du voisinage d'estimation ; 2924512 - 11- -orientation du voisinage d'estimation ; - nombre de points de données régionalisées minimum, nécessaires pour le processus variographique et appartenant au voisinage d'estimation ; - nombre de points de données régionalisées maximum, suffisants pour 5 le processus variographique et appartenant au voisinage d'estimation ; - facteur de décimation des données régionalisées. Détermination des paramètres variographiques structuraux localement optimaux pvs opt. io L'exemple présenté ici s'intéresse aux paramètres variographiques structuraux appelés portées (a, et a,,) et rotation (rot), correspondant à une fonction autorisée, et à leur détermination optimale conformément au procédé selon l'invention. Les autres paramètres variographiques sont fixés, et notamment le palier de la fonction autorisée (pas de variation sensible de ce 15 paramètre sur l'ensemble du domaine défini par les données régionalisées). Ladite détermination est réalisée en 3 phases, conformément au procédé selon l'invention : - une phase préliminaire de calibration structurale, consistant à 20 réaliser une analyse structurale globale des données régionalisées. Avantageusement cette phase de calibration structurale pourrait être réalisée en effectuant des analyses structurales individuelles au niveau d'un nombre pertinent de sous-zones du domaine défini par les données régionalisées. L'analyse structurale présentée dans l'exemple consiste à calculer un 25 variogramme expérimental global, et à ajuster un modèle de variogramme tel qu'illustrés sur la figure 2. Le modèle de variogramme ajusté est une fonction dont les paramètres définissent les paramètres variographiques structuraux du modèle variographique. Dans notre exemple, les paramètres variographiques structuraux suivants ont été déterminés : 30 - 1 fonction autorisée de type cubique - palier:s cal = 87 - portées : ax cal = ay_cal = a_cal = 14 ; (modèle istrope) - rotation = 0 2924512 -12- A l'issue de cette phase, nous avons donc déterminé pvs cal (constants spatialement dans notre exemple). L'étape d'interpolation de ces paramètres au niveau des points de données se résume à une simple affectation des valeurs des paramètres au niveau de ces points. La figure 3 représente le 5 résultat de la cartographie de l'attribut sismique obtenu avec ces paramètres, par krigeage ordinaire. - une phase principale de détermination des paramètres variographiques localement optimaux au niveau de 4 sous-zones d'analyse, io pv_opt(x;,y;), i variant de 1 à 4 et (x;,y;) représentant le point central de la sous-zone d'analyse i, et plus précisément des paramètres variographiques structuraux a_opt (x1,y1) et a,, opt (x1,y1). D'après une analyse des données, on peut faire l'hypothèse que a_opt (x1,y1) = a,, opt (x1,y1) = a_opt (x1,y1), hypothèse de modèle isotrope. On limite l'amplitude des variations du 15 paramètre a_opt autour de a_cal de la façon suivante : -a_opt à déterminer dans l'intervalle [2 ; 40] avec un pas de 1. La figure 4 est une représentation de la portée optimale a_opt (x;,y;) déterminée pour chacune des sous-zones d'analyse i du domaine défini par les données régionalisées, cette portée optimale étant affectée au centre de 20 chaque sous-zones. Cette phase principale est réalisée selon le processus de X-Validation par zones décrit plus haut (seconde variante de l'invention). 25 - une phase finale d'interpolation du paramètre a_opt (x;,y;) à tous les noeuds de la grille sous-jacente. L'interpolation est réalisée par krigeage. La figure 5 est une représentation du paramètre a_opt interpolé à tous les noeuds de la grille. Avantageusement, d'autres paramètres variographiques pourraient être 30 déterminés selon un procédé similaire. Processus variographique û Interpolation/cartographie de l'attribut sismique. Le paramètre a_opt interpolé est utilisé pour réaliser un processus de 35 krigeage ordinaire des données régionalisées sur tous les noeuds de la grille - 13 - (voir figure 6). Le voisinage utilisé pour cette opération d'interpolation est un voisinage de dimensions fixes - 30 x 30 en rayon - sans limitation sur le nombre de points de données régionalisées à considérer. La figure 6 représente le résultat de la cartographie de l'attribut sismique. Cette interpolation est optimale, dans le sens où elle utilise des paramètres variographiques qui minimisent localement l'erreur d'estimation. On peut remarquer que l'attribut interpolé est mieux résolu dans la partie Nord-Est de la carte (à comparer avec figure 3). io Ajout d'une contrainte locale. Néanmoins, d'après le géophysicien en charge des données régionalisées, l'attribut interpolé précédemment dissocie en 2 parties un chenal identifié dans la partie Est de la carte (pointillés figure 6). Il est procédé à l'ajout de contraintes locales pour joindre ces deux parties lors du 15 processus d'estimation variographique. Les figures 7 à 9 illustrent l'ajout de ces contraintes locales respectivement sur les paramètres de la portée suivant X ax_opt (figure 7), de la portée suivant Y ay_opt (figure 8) et de l'angle de rotation rot_opt (figure 9). 20 Processus variographique - Interpolation/cartographie de l'attribut sismique avec contraintes locales. Les paramètres ax opt, ay_opt et rot opt sont utilisé pour réaliser un processus de krigeage ordinaire des données régionalisées sur tous les noeuds de la grille. Le voisinage utilisé pour cette opération est un voisinage de 25 dimensions fixes - 30 x 30 en rayon - sans limitation sur le nombre de points de données régionalisées à considérer. La figure 10 est une cartographie relative à des données régionalisées interpolées sur grille par krigeage ordinaire en utilisant les paramètres variographiques structuraux ax opt, ay_opt et rot opt contraints localement. 30 C'est le résultat de la cartographie de l'attribut sismique. Cette interpolation est optimale, dans le sens où elle utilise des paramètres variographiques qui minimisent localement l'erreur d'estimation. De plus, dans la zone chenalisante, elle joint les deux parties du chenal conformément à l'interprétation du géophysicien. 35 2924512 - 14 - Bien sûr, l'invention n'est pas limitée aux exemples qui viennent d'être décrits et de nombreux aménagements peuvent être apportés à ces exemples sans sortir du cadre de l'invention. REVENDICATIONS 1. Procédé pour déterminer des valeurs de paramètres variographiques associés à des données régionalisées d'un domaine, ces paramètres variographiques et ses données régionalisées étant utilisés par un processus variographique; ce procédé comprenant les phases suivantes : -une phase principale de détermination de paramètres variographiques optimaux pour une zone de données régionalisées ; pour ce faire, pour io chaque donnée considérée dans ladite zone de données régionalisées, on fait varier les valeurs des paramètres variographiques et, on réalise un processus de validation croisée ; ce processus de validation croisée consistant à ôter une donnée Z(xo) de ladite zone de données régionalisées et à ré-estimer par un processus variographique la valeur de cette donnée régionalisée ainsi ôtée : 15 Z*,wa,(xo) ; puis on détermine une combinaison des paramètres variographiques localement optimaux suivant un critère prédéterminé, et - une phase finale d'estimation desdits paramètres variographiques localement optimaux en tout point du domaine. 20 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite zone de données régionalisées est confondue avec le domaine ; et la combinaison des paramètres variographiques localement optimaux ainsi déterminée est affectée à chaque donnée régionalisée correspondante ; le critère prédéterminé étant le min I Z(xo) - Z*xvai(xo) I 25 3. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite zone de données régionalisées est une sous-zone d'analyse parmi N2 sous-zones d'analyses faisant partie du domaine ; et la combinaison des paramètres variographiques localement optimaux ainsi déterminée est affectée à chaque 30 point central de la sous-zone d'analyse considérée. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que le critère prédéterminé est le min E;IZ(x1) - Z*,wa,(x;)I , avec j variant de 1 à n,, n; étant le nombre de données régionalisées de la sous-zone d'analyse i. 35- 16- 5. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que le critère prédéterminé est l'écart type minimum de la distribution [Z(xi) -Z*xäa,(x;)]. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend, préalablement aux phases précédentes, une phase préliminaire de calibration structurale dans laquelle on réalise une analyse structurale globale des données régionalisées de façon à obtenir pour chaque donnée régionalisée des paramètres variographiques structuraux calculés pvs cal ; ces paramètres variographiques structuraux calculés étant utilisés io pour calibrer les variations lors de la phase principale. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce qu'il comprend, préalablement aux phases précédentes, une phase préliminaire de calibration structurale dans laquelle on réalise une analyse 15 structurale par zones, N1 sous-zones étant définies dans le domaine, de façon à obtenir pour chaque sous-zones des paramètres variographiques structuraux calculés pvs cal(xi) ; ces paramètres variographiques structuraux calculés étant utilisés pour calibrer les variations lors de la phase principale. 20 8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que l'analyse structurale globale est obtenue en réalisant pour N1 sous-zones du domaine : - des analyses structurales individuelles, - un calcul d'un variogramme expérimental, - ajustement d'un modèle de variogramme de façon à déterminer les 25 paramètres variographiques structuraux calculés pvs ça/(x;), j variant de 1 à N1, pour chacune des analyses structurales individuelles, - affectation de ces paramètres variographiques structuraux calculés en chaque point central des sous-zones, et - interpolation simple ou filtrage interpolant de ces paramètres 30 variographiques structuraux calculés au niveau des données régionalisées. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 6 à 8, caractérisé en ce qu'on réalise des processus variographiques directement à partir de ces paramètres variographiques structuraux calculés, en imposant des variations 35 nulles lors de la phase principale. i0 2924512 - 17- 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la phase finale est une phase d'interpolation simple ou filtrage interpolant desdits paramètres variographiques localement optimaux 5 en tout point du domaine. 11. Procédé selon la revendication 8 ou 10, caractérisé en ce que l'opération d'interpolation simple ou filtrage interpolant est réalisée par des techniques de krigeage ou de co-krigeage. 12. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'on contraint localement des intervalles de variation des paramètres variographiques de façon subjective. 15 13. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 11, caractérisé en ce qu'on contraint localement des intervalles de variation des paramètres variographiques par une information structurale externe. 14. Application du procédé selon l'une quelconque des revendications 20 précédentes, pour l'utilisation des paramètres variographiques ainsi obtenus à l'élaboration d'une cartographie sous forme d'images numériques. 15. Application du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 13, pour l'utilisation des paramètres variographiques ainsi obtenus en tant 25 qu'attributs à des fins d'interprétation. 16. Application du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 13, pour l'utilisation d'au moins un des paramètres variographiques ainsi obtenus comme paramètre d'entrée des filtres spatiaux guidés par la structure des 30 données régionalisées. 17. Application selon la revendication 16, caractérisé en ce qu'on utilise un paramètre variographique structural rotation comme paramètre d'entrée d'un filtre de type � dip-steered median filtering �. 35