FR 2954557 A1 20110624 FR 0906330 A 20091223 10 La présente invention concerne le domaine technique de l'industrie pétrolière, et plus particulièrement la caractérisation des réservoirs pétroliers par construction d'une représentation du réservoir, appelée modèle de réservoir. En particulier, l'invention concerne une méthode pour construire une carte de faciès, associée au modèle de réservoir. Cette carte est utilisée pour mettre à jour un modèle de 15 réservoir après acquisition de nouvelles mesures au sein du réservoir pétrolier. L'optimisation et l'exploitation des gisements pétroliers reposent sur une description aussi précise que possible de la structure, des propriétés pétrophysiques, des propriétés fluides, etc., du gisement étudié. Pour ce faire, les spécialistes utilisent un outil qui permet de 20 rendre compte de ces aspects de façon approchée : le modèle de réservoir. Un tel modèle constitue une maquette du sous-sol, représentative à la fois de sa structure et de son comportement. Généralement, ce type de maquette est représenté sur un ordinateur, et l'on parle alors de modèle numérique. Ces modèles bien connus et largement utilisés dans l'industrie pétrolière, permettent 25 de déterminer de nombreux paramètres techniques relatifs à la recherche, l'étude ou l'exploitation d'un réservoir, d'hydrocarbures par exemple. En effet, un modèle de réservoir est représentatif de la structure du réservoir ainsi que de son comportement. On peut ainsi par exemple déterminer quelles sont les zones qui ont le plus de chances de contenir des hydrocarbures, les zones dans lesquelles il peut être intéressant/nécessaire de forer un puits 30 d'injection pour améliorer la récupération des hydrocarbures, le type d'outils à utiliser, les propriétés des fluides utilisés et récupérés.... Ces interprétations de modèles de réservoir en termes de « paramètres techniques d'exploitation » sont bien connues des spécialistes, même si de nouvelles méthodes sont régulièrement développées. Il est donc crucial, dans le domaine pétrolier, de construire un modèle de réservoir aussi précis que possible. Pour ce faire, l'intégration de toutes les données disponibles est indispensable. Un modèle de réservoir a donc pour vocation de rendre compte, au mieux, de toutes les informations d'un gisement. Un modèle de réservoir est représentatif lorsqu'une simulation de réservoir fournit des estimations de données d'historique très proches des données observées. On appelle données d'historique, les données de production issues de mesures aux puits en réponse à la production du réservoir (production d'huile, production d'eau d'un ou plusieurs puits, ratio gaz/huile (GOR), proportion d'eau de production ("water cut"), et/ou les données de sismiques répétitives (impédances sismiques 4D dans une ou plusieurs régions, etc.). Une simulation de réservoir est une technique permettant de simuler les écoulements de fluides au sein d'un réservoir au moyen d'un logiciel appelé simulateur d'écoulement. Le calage d'historique ("history matching") consiste à modifier les paramètres d'un modèle de réservoir, tels que les perméabilités, les porosités ou les skins de puits (représentant les endommagements autour du puits), les connections de failles, les faciès..., pour minimiser les écarts entre les données d'historique simulées et mesurées. Les paramètres peuvent être liés à des régions géographiques comme les perméabilités ou porosités autour d'un puits ou plusieurs puits, ou au sein d'un ou plusieurs faciès. Un modèle de réservoir consiste en une grille à N dimensions (N>0 et en général égale deux ou trois) dont chacune des mailles se voit affecter la valeur d'une propriété caractéristique de la zone étudiée. II peut s'agir par exemple de .la porosité ou de la perméabilité distribuée dans un réservoir. La figure 1 représente une carte de faciès d'un réservoir pétrolier, constituant un modèle de réservoir en deux dimensions. Le quadrillage représente les mailles. Les mailles grises représentent une zone à faciès réservoir, les mailles blanches représentent une zone à faciès non réservoir. La valeur d'une propriété caractéristique de la zone étudiée est appelée variable régionalisée. Il s'agit d'une variable continue, distribuée dans l'espace, et représentative d'un phénomène physique. Du point de vue mathématique, il s'agit simplement d'une fonction z(u) prenant une valeur en chaque point u (la maille de la grille) d'un domaine d'étude D (la grille représentative du réservoir). Mais la variation de la variable régionalisée dans cet espace est trop irrégulière pour pouvoir être formalisée par une équation mathématique. En fait, la variable régionalisée représentée par z(u) possède à la fois un aspect global, relatif à la structure spatiale du phénomène étudié, et un aspect local aléatoire. Ce dernier aspect, local aléatoire, peut être modélisé par une variable aléatoire (VA). Une variable aléatoire est une variable qui peut prendre un certain nombre de réalisations z suivant une certaine loi de probabilité. Des variables continues telles que des attributs sismiques (impédance acoustique) ou des propriétés pétrophysiques (saturation, porosité, perméabilité) peuvent être modélisées par des VA. De ce fait, au point u, la variable régionalisée z(u) peut être considérée comme la réalisation d'une variable aléatoire Z. Cependant, pour représenter correctement la variabilité spatiale de la variable régionalisée, il faut pouvoir prendre en compte le double aspect, à la fois aléatoire et structuré. Une des approches possibles, de type probabiliste, fait appel à la notion de fonction aléatoire. Une fonction aléatoire (FA) est un ensemble de variables aléatoires (VA) définies sur un domaine d'étude D (la grille représentative du réservoir), c'est-à-dire {Z(u), u * D}, également noté Z(u). Ainsi tout groupe de valeurs échantillonnées {z(ul),...,z(un)} peut être considéré comme une réalisation particulière de la fonction aléatoire Z(u) = {Z(ul),...,Z(un)}. La FA Z(u) permet de prendre en compte à la fois l'aspect localement aléatoire (en u*, la variable régionalisée z(u*) étant une VA) et l'aspect structuré (via la loi de probabilité spatiale associée à la FA Z(u)). Les réalisations d'une fonction aléatoire fournissent des modèles stochastiques de réservoir. A partir de tels modèles, il est possible d'apprécier le mode de fonctionnement de la zone souterraine étudiée. Par exemple, la simulation des écoulements dans un milieu poreux représenté par des modèles stochastiques numériques, permet entre autre, de prédire la production du réservoir et ainsi d'optimiser son exploitation en testant différents scenarii. La construction d'un modèle stochastique de réservoir peut être décrite de la façon suivante : - Tout d'abord, on mesure sur le terrain d'une part, des données statiques (diagraphies, mesures sur des échantillons prélevés dans les puits, sismique...) et d'autre part, des données dynamiques (données de production, essais de puits, temps de percée...) dont la particularité est de varier au cours du temps en fonction des écoulements de fluide dans le réservoir. - Puis, à partir des données statiques, on définit une fonction aléatoire, caractérisée par sa fonction de covariance (ou de façon analogue par son variogramme), sa variance et sa moyenne. - Par ailleurs on définit un ensemble de nombres aléatoires tirés indépendamment les uns des autres : il peut s'agir, par exemple, d'un bruit blanc Gaussien ou de nombres uniformes. II existe donc un nombre aléatoire indépendant par maille et par réalisation. - Enfin, à partir d'un simulateur géostatistique choisi et du jeu de nombres aléatoires, un tirage aléatoire dans la fonction aléatoire est effectué, donnant accès à une réalisation (continue ou discrète) représentant une image possible du réservoir. Classiquement, le tirage aléatoire est fait dans un cadre hiérarchique. En premier lieu, le réservoir est peuplé aléatoirement par une réalisation de la fonction aléatoire associée aux faciès, conditionnellement aux faciès observés ponctuellement. Puis, la porosité est générée aléatoirement sur chacun des faciès, conditionnellement aux données de porosité obtenues sur le faciès considéré. Ensuite, on simule la perméabilité horizontale selon sa fonction aléatoire associée, conditionnellement aux faciès et aux porosités tirées précédemment, ainsi qu'aux mesures de perméabilité effectuées sur le terrain. Enfin, on peuple le réservoir par une réalisation aléatoire de la perméabilité verticale conditionnellement à toutes les simulations précédentes et aux données de perméabilité obtenues ponctuellement. - A ce stade, les données dynamiques n'ont pas été considérées. Elles sont intégrées dans les modèles de réservoir par le biais d'une optimisation ou d'un calage. On définit une fonction objectif mesurant l'écart entre les données dynamiques mesurées sur le terrain et les réponses correspondantes simulées pour le modèle considéré. Le but du processus d'optimisation est de modifier petit à petit ce modèle pour réduire la fonction objectif. Des techniques de paramétrage permettent de faire ces modifications tout en préservant la cohérence vis-à-vis des données statiques. Au final, les modèles modifiés sont cohérents vis-à-vis des données statiques et vis-à-vis des données dynamiques. Ces modèles doivent pouvoir être mis à jour complètement : quand de nouvelles données sont disponibles, le modèle doit être modifié pour honorer également ces nouvelles données. Par ailleurs, les techniques de calage et de paramétrage s'améliorent continuellement. Par conséquent, l'ingénieur réservoir a fréquemment besoin de revenir sur des modèles de réservoir élaborés et calés dans le passé. L'objectif est d'affiner ces modèles et de les mettre à jour au regard des données acquises depuis l'époque où le modèle avait été initialement élaboré. Cependant, une difficulté essentielle demeure pour revenir sur des modèles numériques élaborés dans le passé. En effet, pour appliquer une méthode permettant d'affiner le calage d'une réalisation existante; il faut connaître le jeu de nombres aléatoires qui, lorsqu'il est donné au simulateur géostatistique, fournit le modèle numérique (la réalisation) en question. Or, en règle générale, cette information n'existe plus. De même, le modèle de variogramme (ou covariance), caractérisant la variabilité spatiale dans la zone souterraine de l'attribut représenté et nécessaire pour caractériser la fonction aléatoire, n'est plus connu. Ce dernier point est moins important, car l'étude du modèle numérique existant peut permettre de retrouver ce variogramme. Par le document FR 2869421, on connaît une méthode permettant de reconstruire des modèles stochastiques numériques, c'est à dire, pour une fonction aléatoire déterminée au préalable, d'identifier un jeu de nombres aléatoires qui, donné en entrée à un simulateur géostatistique, conduit à une réalisation semblable au modèle numérique considéré. Cependant, cette technique s'applique à des variables continues représentatives par exemple de la porosité, c'est à dire au cas d'un réservoir comportant un unique faciès. L'objet de l'invention est une méthode alternative pour construire une carte en faciès représentative d'un gisement souterrain. L'invention concerne également, une méthode 10 alternative pour exploiter des gisements pétroliers, dans laquelle on réalise des mesures au sein du gisement, on met à jour ladite carte en facies, pour prendre en compte ces mesures, et l'on modifie le schéma d'exploitation du gisement en fonction de la carte mise à jour. La méthode selon l'invention 15 La méthode selon l'invention pour construire une carte de faciès représentative d'un gisement pétrolier, à partir d'une grille constituée d'un ensemble de mailles et de cartes de propriétés pétrophysiques représentatives du gisement associées à la grille, comporte les étapes suivantes : a) on définit un ordre de visite des mailles de ladite grille, en déterminant en chaque 20 maille de la grille un degré de discrimination de faciès, et en définissant l'ordre de visite selon un ordre croissant dudit degré ; b) en chaque maille i, suivant ledit ordre de visite, et pour différentes valeurs de faciès k, on calcule une vraisemblance, définie par une probabilité d'obtenir en la maille i les valeurs de propriétés pétrophysiques desdites cartes sachant que le faciès en la 25 maille i est le faciès k, et connaissant d'une part des valeurs de faciès déjà identifiées en des mailles précédemment visitées, et d'autre part les valeurs des propriétés pétrophysiques des mailles précédemment visitées, et c) on associe à chaque maille i de ladite grille une valeur de faciès qui maximise ladite vraisemblance en la maille i. 30 Selon l'invention, on peut définir un ordre de visite des mailles de ladite grille, en calculant en chaque maille de la grille un ratio, entre une probabilité d'observer lesdites cartes de propriétés pétrophysiques si le facies de la maille i est le facies le plus probable, et une probabilité d'observer lesdites cartes de propriétés pétrophysiques si le facies de la maille i est le deuxième facies le plus probable, et en définissant l'ordre de visite selon un ordre croissant dudit ratio. On peut calculer la vraisemblance en la maille i, en calculant en chaque maille i : - une loi de probabilité jointe des faciès, P(V Selon un mode de réalisation, le nombre total de faciès K est inconnu, on réalise les étapes suivantes: - on fixe un nombre maximal de faciès K., ; pour chaque valeur k comprise entre 1 et K., on détermine en chaque maille i ladite vraisemblance en la maille i ; on détermine le nombre total de faciès K, en choisissant la valeur k pour laquelle la vraisemblance est maximale. Un objet de l'invention concerne également une méthode d'exploitation d'un gisement pétrolier selon un schéma d'exploitation donné, à partir de cartes de propriétés pétrophysiques représentatives du gisement. Selon cette méthode on construit une carte en faciès représentative du gisement, ladite carte comportant une grille dont chaque maille possède une valeur de facies, et on réalise des mesures au sein du gisement permettant de mieux caractériser le gisement. La méthode comporte les étapes suivantes: - on construit ladite carte en faciès selon la méthode selon l'invention décrite précédemment ; on modifie ladite carte pour prendre en compte lesdites mesures, en réalisant une simulation géostatistique contrainte par lesdites mesures, au moyen d'un simulateur géostatistique ; on modifie ledit schéma d'exploitation du gisement en tenant compte de ladite carte modifiée ; et on exploite ledit gisement en mettant en oeuvre ledit schéma d'exploitation modifié. Les mesures sont choisies de préférences parmi les données suivantes: des données diagraphiques, des données issues d'analyse de carottes, des données de production. Le simulateur géostatistique est choisi de préférences parmi les simulateurs suivants : simulateur utilisant la méthode de simulation séquentielle d'indicatrices, simulateur utilisant la méthode des Gaussiennes tronquées, simulateur utilisant la méthode des pluri-Gaussiennes. Enfin, selon un mode de réalisation, on modifie la carte en appliquant une méthode de déformation graduelle.30 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. Présentation succincte des figures - La figure 1 représente une carte de faciès d'un réservoir pétrolier. La figure 2 illustre les étapes de la méthode selon l'invention pour exploiter des gisements pétroliers. - La figure 3 illustre l'adaptation nécessaire du schéma d'exploitation suite à la 10 modification de la carte de facies prenant en compte de nouvelles mesures. Description détaillée de la méthode La méthode selon l'invention permet d'exploiter un gisement pétrolier, pour lequel on possède des cartes de propriétés pétrophysiques, telles que perméabilité, porosité, 15 saturations, .... La méthode permet de construire une carte en faciès représentative du gisement pétrolier, à partir des cartes de propriétés pétrophysiques. Il peut s'agir de faciès lithologiques tels que lithologies calcaire, grès, argile, etc., ou de faciès sismiques, bien connus des spécialistes. Les cartes sont des grilles, dont chaque maille possède des coordonnées 20 géographiques, et chaque maille est associée à une ou plusieurs propriétés pétrophysiques ou des faciès. Pour faciliter la compréhension de l'invention, un formalisme mathématique est utilisé pour décrire l'invention. A cette fin, les notations suivantes sont utilisées : L > 1 est le nombre de propriétés pétrophysiques considérées pour l'identification 25 de faciès en chaque maille de la grille Pour l =1,...,L , U' désigne la I-ième propriété pétrophysique disponible pour l'identification Pour i =1,...,n , U; est la valeur de la I-ième propriété pétrophysique observée au point (xi, yi, zi) de la grille. Toutes les valeurs observées sont regroupées dans le 30 vecteur U` = (U`)i=, ,, de taille n Pour Z =1,...,L et k = 1,...,K , U1'k désigne le vecteur composé des données de la I-ième propriété pétrophysique observées sur le faciès k Pour i =1,...,n , V;' E {1,...,K1 est le faciès identifié par la méthode au point (x;,y;,z;) de la grille. La carte en faciès identifiée correspond par conséquent à la donnée du vecteur V* = (V*)i=1,...,n de taillé n Pour l =1,...,L et k =1,..., K , 9, k est le vecteur des paramètres de la loi de probabilité de la propriété UI sur le faciès k. On note B = (Bl,k)1=1,._.,Läk=1,...,x le vecteur qui contient tous les paramètres Pour un vecteur aléatoire X quelconque, on note X 0, on note P(X1,...,XnIY) la loi de probabilité conditionnelle de (X1,...,Xm) sachant Y définie par P(X',..., X m Y) = P(X P(Y)Xm Y) 20 Ces notations permettent de reformuler l'objectif de cette étape : identifier la carte en faciès à partir de cartes de données pétrophysiques revient à calculer le vecteur v* = (V;)i=1,...,n à partir de L vecteurs Ul = (U, )i=1,...,n pour 1 = 1,...,L . 25 L'étape de construction d'une carte en faciès à partir de cartes de données pétrophysiques se base sur la technique du "maximum de vraisemblance". Le principe de cette technique est le suivant : on observe des données générées selon une loi de probabilité spécifiée dépendant de paramètres, dont certains au moins sont inconnus ; on estime ces paramètres inconnus au moyen de l'estimateur du maximum de vraisemblance. Celui-ci est obtenu en écrivant la probabilité d'avoir observé les données disponibles (la vraisemblance). L'estimation des paramètres consiste alors à déterminer la valeur des paramètres qui maximise cette probabilité. En mathématique, on appelle vraisemblance, la probabilité d'obtenir un certain ensemble de valeurs observées, dans l'hypothèse où celles-ci suivent une loi de probabilité spécifiée dépendant de paramètres. Ainsi, on définit la probabilité d'observer les cartes de propriétés pétrophysiques disponibles, et on détermine la répartition de faciès V* = (V,.*);_, n qui maximise cette probabilité. La vraisemblance LH associée aux cartes de propriétés pétrophysiques sachant les paramètres B s'écrit, pour une répartition en faciès V quelconque : LH(U' ,..., UL , V10) = P(U' ,..., U L , VI9) = P(V) x P(U' ,..., U L IV, 9) Identifier le vecteur V* qui maximise cette quantité consiste en une optimisation en dimension n, la taille de la grille de la carte. En pratique, n est de l'ordre du million, il n'est donc pas possible de mettre en oeuvre une optimisation directe. La méthode proposée repose sur une optimisation séquentielle de cette vraisemblance en utilisant la formule de Bayes. Ainsi, l'étape de construction d'une carte en faciès à partir de cartes de données pétrophysiques comporte les étapes suivantes : a) On choisit un ordre de visite des mailles de la grille b) En chaque maille i de la grille selon l'ordre de visite : i. on calcule la vraisemblance en la maille i sachant les données pétrophysiques U On doit donc calculer : P(V Y,.1IY1; et Y2 YZ sont des variables Gaussiennes de moyenne et de variance dépendant respectivement de Y', et Y? La loi de probabilité jointe P(U Habituellement, en ingénierie de réservoir, les propriétés pétrophysiques sont générées de manière hiérarchique. Pour un faciès fixé, la porosité (notée par exemple Ul) est simulée selon une loi de probabilité donnée, conditionnellement aux porosités observées en certains points. Cette information est introduite dans la loi de probabilité P(U1i,U; e) . L'étape suivante consiste à simuler les perméabilités horizontales (notées par exemple U2 et U3 ) conditionnellement aux valeurs de perméabilités observées et à la porosité générée précédemment selon une loi de probabilité fixée. Cette information est introduite dans la loi de probabilité P(U D = {(xi, y; , z; ),i =1,..., n} est le sous-domaine de R3 discrétisé correspondant au centre des mailles de la grille réservoir K est le nombre de faciès différents présents dans le réservoir - Pour a =1,..., na , va e {1,..., K} désigne le faciès observé au point (xa , ya, za ) - Pour i -1,...,n , V,. E {1,..., K} désigne le faciès simulé au point (x;, y1, z, ) x2 -p(x) = 1 e 2 est la densité de probabilité de la loi Gaussienne standard 2rc - (D(x) = f çp(t)dt est la fonction de répartition de la loi Gaussienne standard Simulation séquentielle d'indicatrices (SISim) La procédure de simulation est la suivante. i. On transforme les observations (mesures) va en un vecteur de K indicatrices, défini par {1 S1Va=k pour k=1,...,K. 0 sinon ii. On construit un chemin aléatoire visitant toutes les mailles de la grille réservoir, sauf celles pour lesquelles on a une observation (mesure ou maille déjà simulée) va iii. En chaque maille i du chemin : (a) On estime la probabilité d'occurrence de chaque faciès k par une technique de krigeage d'indicatrices. Les données conditionnelles sont les valeurs des indicatrices définies en (1) auxquelles on rajoute V (c) On construit la fonction de répartition empirique Fil, y, (t) associée à ces probabilités (d) On génère un nombre aléatoire pi selon la loi uniforme sur l'intervalle [0,1] (e) Le faciès simulé au point i est celui qui correspond à l'intervalle auquel p appartient : V =k* si FVIvav (k* -1) ou ù c = ao Si des observations de faciès {va , a =1,..., na } sont disponibles, la réalisation Y(x, y, z) est remplacée par sa version conditionnelle Y(x, y, z)I {av,,_1 Selon l'invention, on identifie un jeu de nombres aléatoires (NbA) permettant de reconstruire la carte initiale en en inversant l'algorithme de génération de nombre aléatoire dudit simulateur géostatistique (GSIM) choisi. On considère que la carte initiale a été obtenue au moyen de ce simulateur géostatique. On connait le résultat (F) de ce simulateur en chaque point de la carte : il s'agit de la carte initiale elle-même. II suffit alors d'inverser ce résultat : GSIM(NbA) = F NbA = GSIM-1(F) Ce procédé d'inversion est illustré pour chacun des simulateurs géostatistiques de l'étape A. Reconstruction pour la simulation séquentielle d'indicatrices La méthode de reconstruction proposée ici vise, à partir d'une carte en faciès V = (V, ,..., Vn) , à reconstruire un ensemble de nombres aléatoires (p1,..., pn) qui, s'ils sont utilisés dans la procédure SISim, produisent la carte en faciès originale V = (V1,...,Vn) . La méthode proposée est la suivante. (1) On transforme les observations va (mesure et/ou maille déjà simulée) en un vecteur de K indicatrices, défini par 1 si va =k (2) On construit un chemin aléatoire visitant toutes les mailles de la grille (3) En chaque maille i du chemin : (a) On estime la probabilité d'occurrence de chaque faciès k par une technique de krigeage d'indicatrices. Les données conditionnelles sont les valeurs des indicatrices définies en (1) auxquelles on rajoute V Reconstruction pour la Gaussienne tronquée La méthode de reconstruction proposée vise, à partir d'une carte en faciès V = (V,,...,Vn) connue, à générer une réalisation Y d'un champ Gaussien stationnaire standard de corrélogramme donné p(h)qui, lorsqu'on la tronque avec les seuils {ak,k =1,...,K}, produit la même carte en faciès que l'originale. D'un point de vue statistique, générer une réalisation d'un tel champ Gaussien est équivalent à générer un échantillon d'un vecteur multinormal standard (Y,,...,Yn)conditionné par ~aV_1 SY,. La technique d'identification par optimisation comporte une minimisation d'une fonction objectif mesurant l'écart entre le modèle stochastique numérique (ref) et un modèle simulé (y). On utilise le gradient de la fonction objectif par rapport aux nombres aléatoires pour reconstruire le modèle par optimisation. La technique d'identification par filtrage s'appuie sur le filtre de Wiener. Elle convient pour les simulateurs géostatistiques qui dépendent d'un produit de convolution. Cet algorithme permet en une unique itération de reconstruire des modèles continus. Dans le domaine spectral, la transformée de Fourier s'écrit comme le produit de la transformée du bruit blanc Gaussien (i.e., le jeu de nombres aléatoires) par une fonction F, la racine carrée du spectre de puissance. La miser en place du filtre de Wiener implique qu'on remplace l'inverse de F, F1, par /(IF2 + s) où s est une constante suffisamment petite. On estime alors le bruit blanc Gaussien z à partir de : z = TF-1 24 (IFZ +£) Yref où TF' signifie : transformée de Fourier inverse Par construction, la réalisation obtenue par cette méthode respecte les contraintes de seuils imposées, et produit donc après troncature la même carte en faciès que l'originale. La méthode proposée produit une solution qui n'est pas unique et qui peut différer de la réalisation en faciès de référence. Reconstruction pour le pluri-Gaussien La méthode de reconstruction est similaire à celle proposée dans le cas des Gaussiennes tronquées : on génère deux réalisations Y1 et Y2 de champs Gaussiens stationnaires standards de corrélogrammes connus p1(h) et p2 (h) qui, lorsqu'on les combine au masque de seuillage donné, produisent une carte en faciès semblable à l'originale (V1,...,Vn). La méthode proposée est une fois de plus basée sur une approche séquentielle : (1) On construit un chemin aléatoire visitant toutes les mailles de la grille (2) En chaque maille i, la densité de probabilité de (Y1,Y2) sachant les contraintes C 1 C L'ensemble des nombres, ceux de la zone cible et ceux du domaine encaissant, sont ensuite fournis au simulateur stochastique pour obtenir une nouvelle réalisation représentant le réservoir. Cette nouvelle réalisation diffère de la réalisation de départ dans la zone cible et dans une zone de transition qui entoure la zone cible. L'avantage de revenir aux nombres aléatoires pour faire la déformation graduelle est que l'on préserve la continuité de la réalisation. 4. Modification du schéma d'exploitation du qisement et exploitation du qisement Une fois la carte en facies mise à jour à partir des mesures nouvellement acquises, le schéma d'exploitation du gisement est reconstruit. La carte des faciès mise à jour étant cohérente avec l'ensemble des données disponibles, on l'utilise pour prédire les déplacements de fluide dans le réservoir en fonction de différents scenarii de production. On peut alors, pour cette carte de faciès, chercher à optimiser la production future en huile en ajustant par exemple la position des puits, le nombre de puits... On exploite finalement le gisement en mettant en oeuvre le schéma d'exploitation ainsi adapté. On peut par exemple réaliser des forages, ou modifier des paramètres techniques de production ou d'injection,... La figure 3 illustre l'adaptation nécessaire du schéma d'exploitation suite à la modification de la carte de facies prenant en compte de nouvelles mesures. En effet, dans le schéma d'exploitation initial du gisement (en gris), le puits P2 était censé atteindre le gisement, et à l'inverse, le puits P3 était censé être foré en dehors du gisement. De ce fait, et par exemple, le puits P3 n'était pas en production, alors que le puits P2 devait être foré plus en profondeur pour atteindre le gisement. Selon la nouvelle carte, on va modifier la trajectoire de P2 pour qu'il atteigne effectivement le gisement. On peut également continuer à forer au niveau de P3, pour atteindre le gisement, et mettre P3 en production. REVENDICATIONS1. Méthode pour construire une carte de faciès représentative d'un gisement pétrolier, à partir d'une grille constituée d'un ensemble de mailles et de cartes de propriétés pétrophysiques représentatives dudit gisement associées à ladite grille, caractérisée en ce que l'on réalise les étapes suivantes : a) on définit un ordre de visite des mailles de ladite grille, en déterminant en chaque maille de la grille un degré de discrimination de faciès, et en définissant l'ordre de visite selon un ordre croissant dudit degré ; b) en chaque maille i, suivant ledit ordre de visite, et pour différentes valeurs de faciès k, on calcule une vraisemblance, définie par une probabilité d'obtenir en la maille i les valeurs de propriétés pétrophysiques desdites cartes sachant que le faciès en la maille i est le faciès k, et connaissant d'une part des valeurs de faciès déjà identifiées en des mailles précédemment visitées, et d'autre part les valeurs des propriétés pétrophysiques des mailles précédemment visitées, et c) on associe à chaque maille i de ladite grille une valeur de faciès qui maximise ladite vraisemblance en la maille i. 2. Méthode selon la revendication 1, dans laquelle on définit un ordre de visite des mailles de ladite grille, en calculant en chaque maille de la grille un ratio, entre une probabilité d'observer lesdites cartes de propriétés pétrophysiques si le facies de la maille i est le facies le plus probable, et une probabilité d'observer lesdites cartes de propriétés pétrophysiques si le facies de la maille i est le deuxième facies le plus probable, et en définissant l'ordre de visite selon un ordre croissant dudit ratio. 3. Méthode selon l'une des revendications précédentes, dans laquelle on calcule ladite vraisemblance en la maille i, en calculant en chaque maille i : - une loi de probabilité jointe des faciès, P(V 4. Méthode selon l'une des revendications précédentes, dans laquelle lesdites propriétés 5 pétrophysiques suivent, pour chaque faciès, des lois de probabilités de paramètres B inconnus, et on effectue les étapes suivantes: a) on définit l'ordre de visite des mailles de la grille en appliquant les étapes suivantes : i) on fixe une première valeur initiale pour chaque paramètre; ii) on détermine une valeur de faciès la plus probable ; 10 iii) on estime une seconde valeur pour chaque paramètre en fonction dudit facies déterminé à l'étape ii); iv) on réitère à l'étape ii) jusqu'à la convergence de valeur pour chaque paramètre. b) en chaque maille i, on calcule la vraisemblance et on associe à chaque maille i de 15 ladite grille la valeur de faciès qui maximise ladite vraisemblance en la maille i. c) on estime une troisième valeur pour chaque paramètre en fonction dudit facies associé à l'étape b) d) on réitère à l'étape b) jusqu'à la convergence de valeur pour chaque paramètre ou jusqu'à la convergence du faciès associé. 20 5. Méthode selon l'une des revendications précédentes, dans laquelle le nombre total de faciès K est inconnu, on réalise les étapes suivantes: - on fixe un nombre maximal de faciès K. ; pour chaque valeur k comprise entre 1 et K,I,aX , on détermine en chaque maille i ladite vraisemblance en la maille i ; 25 - on détermine le nombre total de faciès K, en choisissant la valeur k pour laquelle la vraisemblance est maximale. 6. Méthode d'exploitation d'un gisement pétrolier selon un schéma d'exploitation donné, à partir de cartes de propriétés pétrophysiques représentatives dudit gisement, dans laquelle on construit une carte en faciès représentative dudit gisement, ladite carte comportant une grille dont chaque maille possède une valeur de facies, et on réalise des mesures au sein dudit gisement permettant de mieux caractériser ledit gisement, caractérisée en ce qu'elle comporte les étapes suivantes: on construit ladite carte en faciès selon l'une des revendications 1 à 5; on modifie ladite carte pour prendre en compte lesdites mesures, en réalisant une simulation géostatistique contrainte par lesdites mesures, au moyen d'un simulateur géostatistique ; on modifie ledit schéma d'exploitation du gisement en tenant compte de ladite carte modifiée ; et on exploite ledit gisement en mettant en oeuvre ledit schéma d'exploitation modifié. 7. Méthode selon la revendication 6, dans laquelle lesdites mesures sont choisies parmi les données suivantes: des données diagraphiques, des données issues d'analyse de carottes, des données de production. 8. Méthode selon l'une des revendications 6 à 7, dans laquelle ledit simulateur géostatistique est choisi parmi les simulateurs suivants : simulateur utilisant la méthode de simulation séquentielle d'indicatrices, simulateur utilisant la méthode des Gaussiennes tronquées, simulateur utilisant la méthode des pluri-Gaussiennes. 9. Méthode selon l'une des revendications 6 à 8, dans laquelle on modifie ladite carte en appliquant une méthode de déformation graduelle.