FR 3057962 A1 20180427 FR 1758735 A 20170921 2016-IPM-100472-U1-FR 1 ESTIMATION DU PARAMÈTRE ANISOTROPE D'INTERVALLE POUR LA MIGRATION DE PROFONDEUR AVANT SOMMATION EN UTILISANT UNE MÉTHODE DES MOINDRES CARRÉS CONTEXTE [0001] Certaines formations terrestres présentent une propriété appelée « anisotropie », selon laquelle la vitesse d'ondes acoustiques polarisées dans une direction peut être différente de la vitesse d'ondes acoustiques polarisées dans une autre direction dans la même formation terrestre. L'anisotropie peut survenir du fait de propriétés structurelles intrinsèques de la formation, telles qu'un alignement des grains, une cristallisation, des fractures alignées ou des contraintes inégales. [0002] En présence d'anisotropie sismique, le traitement de données d'ondes primaire conventionnelles (onde P) sur la base de l'hypothèse d'une isotropie donne généralement des erreurs d'images en profondeur et d'interprétations. Un modèle transversalement isotrope avec un axe de symétrie vertical (VTI) représente l'une des approximations les plus efficaces des formations de sous-surface et il a été largement appliqué à une migration en profondeur avant sommation (PSDM) au cours des dernières décennies ; la connaissance d'une vitesse verticale et de deux paramètres Thomson est essentielle pour produire des images en profondeur précises de données d'onde P. [0003] Pour les milieux VTI, une étape critique dans la correction de l'anisotropie dans la PSDM est l'estimation de paramètres d'anisotropie à intervalle fiables dans le domaine de la profondeur, à partir de données d'onde P combinées à un forage et d'autres informations non-sismiques. Malgré de récents succès, l'estimation du paramètre d'anisotropie dans le domaine des profondeurs reste un problème irrésolu est très complexe. Au cours des dernières années, de nombreuses approches visant à inverser l'anisotropie VTI d'intervalle, spécifiquement le paramètre anelliptique ri d'intervalle ont été développées dans la sismologie 3057962 2016-IPM-100472-U1-FR 2 par réflexion. La plupart de ces procédés ont été mis en application dans le domaine du temps en utilisant l'inversion de type Dix, s une conversion temps-profondeur basée sur une approximation 1D a été appliquée pour obtenir un paramètre 5 anelliptique d'intervalle pour la PSDM anisotrope. Le paramètre anelliptique d'intervalle peut être affiné dans le domaine de la migration en profondeur en utilisant une tomographie à réflexion avancée ou une analyse de vitesse de migration à équation d'onde pour des environnements géologiques complexes. 10 BRÈVE DESCRIPTION [0004] Nous faisons maintenant référence aux descriptions suivantes prises en combinaison avec les dessins joints, dans lesquels : 15 [0005] La figure 1 est une représentation schématique montrant une vue en coupe d'un environnement illustratif avec des sources sismiques, des récepteurs sismiques, un puits de forage et un système informatique, selon certains modes de réalisation de la présente divulgation ; 20 [0006] La figure 2 est un schéma fonctionnel d'un appareil d'estimation du paramètre anisotrope d'intervalle selon certains modes de réalisation illustratifs de la présente divulgation ; [0007] La figure 3 est un organigramme pour un 25 procédé d'estimation du paramètre anisotrope d'intervalle ; et [0008] La figure 4A, la figure 4B, la figure 4C et la figure 4D illustrent des résultats de tests numériques pour comparer la méthode des moindres carrés divulguée pour estimer les paramètres anelliptiques d'intervalle avec un procédé 30 traditionnel. DESCRIPTION DÉTAILLÉE [0009] L'équation de type Dix indiquée ci-dessus inverse analytiquement le paramètre anelliptique effectif pour le paramètre anelliptique à intervalle en fonction du temps de parcours vertical. On réalise ici que l'inversion de type Dix 3057962 2016-IPM-100472-U1-FR 3 traditionnelle est connue pour être un problème inverse mal posé, même en supposant des environnements géologiques à couches horizontales. Pour un intervalle mince, de petites erreurs des paramètres anelliptiques effectifs pourraient avoir un effet 5 dramatique sur le paramètre anelliptique d'intervalle estimé. Il est souhaitable de trouver une estimation stable et peu onéreuse du paramètre d'anisotropie d'intervalle dans les phases précoces de l'inversion du paramètre pour l'anisotropie sismique. [0010] Par conséquent, la divulgation propose un 10 appareil et des procédés qui estiment précisément le paramètre anelliptique d'intervalle dans le domaine de la profondeur. [0011] La présente divulgation concerne une équation de type Dix plus précise et son inverse explicite dans le domaine de la profondeur qui inverse directement le paramètre anelliptique 15 effectif pour le paramètre anelliptique d'intervalle en fonction de la profondeur. Une méthode aux moindres carrés solide et efficace est développée pour inverser directement les valeurs effectives du paramètre anelliptique pour des valeurs d'intervalle dans le domaine de la profondeur, à savoir les données d'entrée et 20 les données de sortie pour l'inversion de type Dix proposée sont toutes dans le domaine de la profondeur. En outre, une connaissance préalable des vitesses de décalage normal de l'intervalle (NMO) obtenue à partir d'une tomographie isotrope en utilisant les données d'onde P proches du décalage aide à stabiliser et à limiter 25 la solution de la méthode des moindres carrés proposée. En outre, la présente divulgation inverse le paramètre anelliptique d'intervalle dans le domaine de la profondeur qui présente le processeur de données avec un paramètre initial stable pour la migration en profondeur anisotrope. Donc, la présente divulgation 30 établit une approche plus rigoureuse que la simple hypothèse des paramètres de départ pour la création d'un modèle de vitesse anisotrope. [0012] La figure 1 est une représentation schématique montrant une vue en coupe d'un environnement illustratif 100 avec 35 des sources sismiques 102, des récepteurs sismiques à la surface 3057962 2016-IPM-100472-U1-FR 4 104, un puits de forage 106, un système informatique 108, et des récepteurs sismiques dans le puits de forage 114, selon certains modes de réalisation illustratifs de la présente divulgation. Une énergie (par ex., onde acoustique) 110 d'une ou plusieurs sources 5 sismiques 102 à ou près de la surface se déplace à travers une formation souterraine 112, revient par réflexion de différentes formations souterraines ou caractéristiques géologiques, et est ultérieurement recueillie sous forme de données sismiques à la surface en utilisant les récepteurs de surface 104 ou à l'intérieur 10 du puits de forage 106 en utilisant les récepteurs de puits de forage 114. Pour certains modes de réalisation, la formation souterraine 112 peut être anisotrope, c.-à-d., la vitesse de propagation des ondes acoustiques peut dépendre de la direction dans laquelle l'onde acoustique se propage. 15 [0013] Le système informatique 108 peut être configuré pour acquérir des données sismiques associées à la formation souterraine 112 à partir des récepteurs de surface 104 ou des récepteurs de puits de forage 114 et effectuer une estimation des paramètres d'anisotropie de la formation 20 souterraine 112 comme divulgué dans la présente divulgation et discuté plus en détail plus bas. Par exemple, les données sismiques peuvent inclure des données d'onde P à partir desquelles on peut extraire un paramètre anelliptique effectif mesuré et un paramètre anelliptique d'intervalle estimé peut être déterminé 25 dans le domaine de la profondeur. [0014] Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le système informatique 108 peut en outre être configuré pour utiliser les paramètres d'anisotropie estimés de la formation souterraine 112 et effectuer une PSDM anisotrope et une analyse de la vitesse 30 de migration anisotrope (MVA) pour la fourniture d'images de profondeur cohérentes et d'un volume de données sismiques précises associés à la formation souterraine 112. Pour certains modes de réalisation, les images de profondeur cohérentes et le volume de données sismiques précises de la formation souterraine 112 obtenus 35 en prenant en compte les paramètres d'anisotropie de la formation 3057962 2016-IPM-100472-U1-FR 5 souterraine 112 peuvent être utilisés en temps réel pour le forage du puits de forage 106. En général, le procédé présenté pour l'estimation des paramètres d'anisotropie des formations souterraines peut être appliqué pour l'obtention d'images de 5 profondeur des réservoirs d'hydrocarbures cohérentes dans la formation souterraine aboutissant à un forage de puits de forage plus efficace et à un accroissement de la production d'hydrocarbures. [0015] La figure 2 illustre un organigramme d'un 10 estimateur de paramètre anelliptique d'intervalle 200 qui estime un paramètre anelliptique d'intervalle selon les principes de la divulgation. L'estimateur du paramètre anelliptique d'intervalle 200 peut être appliqué sur un ordinateur, comme le système informatique 108 illustré sur la figure 1. L'estimateur du 15 paramètre anelliptique d'intervalle 200 comprend une interface 210, une mémoire 220 et un processeur 230. L'interface 210, la mémoire 220 et le processeur 230 peuvent être connectés ensemble par des moyens conventionnels. [0016] L'interface 210 est configurée pour recevoir 20 des données sismiques, des informations sur le forage et d'autres informations non sismiques pour l'estimateur de paramètre anelliptique 200. L'interface 210 peut être une interface conventionnelle utilisée pour recevoir et transmettre des données. L'interface 210 peut inclure de multiples ports, terminaux ou 25 connecteurs pour recevoir ou transmettre des données. Les ports, terminaux ou connecteurs peuvent être des réceptacles conventionnels pour communiquer des données via un réseau de communications. Les données sismiques comprennent des données d'onde P à partir desquelles on peut extraire un paramètre 30 anelliptique effectif mesuré. En outre, une connaissance préalable des vitesses NMO de l'intervalle peut être obtenue à partir d'une tomographie isotrope en utilisant les données d'onde P proches du décalage. Les informations sur le forage peuvent être utilisées pour extraire des informations verticales, comme la vitesse 35 verticale et le temps de parcours vertical. 3057962 2016-IPM-100472-U1-FR 6 [0017] La mémoire 220 peut être une mémoire conventionnelle construite pour stocker des données et des programmes informatiques. La mémoire 220 comprend un réservoir de données configuré pour stocker des données nécessaires pour 5 l'estimateur de paramètre anelliptique 200. La mémoire 220 peut stocker des instructions de fonctionnement pour diriger le fonctionnement du processeur 230 lorsqu'il est lancé ainsi. Les instructions de fonctionnement peuvent correspondre à des algorithmes qui fournissent la fonctionnalité des schémas de 10 fonctionnement divulgués ici Par exemple, les instructions de fonctionnement peuvent correspondre à l'algorithme ou aux algorithmes qui convertissent une équation de type Dix dans le domaine de la profondeur. Dans un mode de réalisation, la mémoire 220 ou au moins une partie de celle-ci est une mémoire non- 15 volatile. [0018] Le processeur 230 est configuré de façon à déterminer un paramètre anelliptique d'intervalle. Le processeur 230 comprend un convertisseur de profondeur 240, un transformateur inverse 250 et un solveur itératif 260. Dans un mode de 20 réalisation, la mémoire 220 ou une partie de celle-ci peut faire partie du processeur 230. [0019] Le convertisseur de profondeur 240 est configuré pour convertir une fonction d'un paramètre anelliptique effectif en domaine de profondeur sur la base de informations 25 verticales extraites des informations du forage. Dans un mode de réalisation, la fonction du paramètre anelliptique effectif dans le domaine de la profondeur est une équation de type Dix qui indique la relation linéaire entre un paramètre anelliptique effectif et un paramètre anelliptique d'intervalle. 30 [0020] Le paramètre anelliptique d'intervalle dans le domaine de la profondeur est approximativement donné par l'équation de type Dix suivante : Eq. 1 3057962 2016-IPM-100472-U1-FR 7 [0021] D'après l'équation 1, to est le calcul du temps de parcours vertical à partir de la vitesse verticale obtenue d'après les informations du forage, Vr'no est la vitesse de décalage normal de l'intervalle, Vpo est la vitesse verticale et z et sont 5 la profondeur, respectivement. Ensuite, le transformateur inverse 250 est configuré pour établir une équation de type Dix réarrangée dans le domaine de la profondeur comme problème d'ajustement des moindres carrés sur la base du paramètre anelliptique effectif mesuré à partir des données sismiques d'onde P. Par exemple, le 10 paramètre anelliptique effectif peut être estimé en analysant le décalage résiduel sur l'image commune migrée en profondeur isotrope récoltée après l'application d'une tomographie isotrope en utilisant des données sismiques d'onde P. [0022] Afin d'inverser le paramètre anelliptique 15 d'intervalle 1-1, l'Eq. 1 peut être réorganisée en : Eq. 2 [0023] Dans un mode de réalisation, pour des milieux VTI stratifiés, composés de couches horizontales régulièrement 20 espacées, l'équation 2 peut être établie dans un but d'ajustement des moindres carrés : d WFm+e , Eq. 3 où d représente les données connues calculées à partir du paramètre anelliptique effectif mesuré, m est le modèle 25 contenant le paramètre anelliptique d'intervalle à inverser, e est un vecteur d'erreur, F est l'opérateur de lissage comme l'intégration causale qui est mis à l'échelle par le terme V4,,../Vpo dans l'équation 2, et W représente la fonction de pondération des données calculée à partir du terme 1/toV4nmo dans l'équation 2. 30 [0024] Le problème inverse (Eq. 3) peut être résolu dans le sens des moindres carrés en prenant le modèle qui minimise une fonction objective IV, définie par l'équation 4 ci-dessous pour 3057962 2016-IPM-100472-U1-FR 8 les matrices de covariance Ce et Cm : Eq. 4 [0025] La matrice définie positive Ce joue le rôle de la variance du vecteur d'erreur e. Le second terme de *définit 5 une fonction de stabilisation sur l'espace du modèle. En pratique, une matrice de covariance inverse Ce-1 concerne l'opérateur de pondération résiduel des données multiplié par son adjoint et une matrice de covariance inverse Cm-1 concerne l'opérateur de dégrossissage, par exemple, l'opérateur de seconde différence, 10 multiplié par son adjoint. [0026] Le solveur itératif 260 est configuré pour employer des méthodes itératives pour résoudre le problème de l'ajustement des moindres carrés (Éq. 4) pour un modèle d'anisotropie contenant un paramètre anelliptique d'intervalle. Le 15 nombre d'itérations nécessaires dépend du modèle initial et de l'objectif final. Les procédés itératifs applicables comprennent les gradients conjugués, le procédé de Gaussian-Newton, les LSQR (moindres carrés avec factorisation QR), etc. [0027] Dans un mode de réalisation, le solveur 20 itératif 260 emploie un procédé de gradients conjugués (GC) pour minimiser la fonction objective *. Le gradient dans le procédé GC est le gradient de la fonction objective * et est déterminé en prenant la dérivée de la fonction objective * relativement au modèle. 25 [0028] Pour certains modes de réalisation, le solveur itératif 260 est configuré pour appliquer une connaissance préalable de la vitesse de décalage normal de l'intervalle obtenue à partir d'une tomographie isotrope comme limite du modèle d'anisotropie. Des limites supplémentaires contribuent à la 30 convergence rapide dans le processus d'inversion : le préconditionnement en paramétrant le modèle avec une fonction continue et bornée et la régularisation avec les contraintes géologiques. Le solveur itératif 260 est configuré pour émettre un 3057962 2016-IPM-100472-U1-FR 9 modèle d'anisotropie qui contient le paramètre anelliptique d'intervalle. [0029] En revenant maintenant à la figure 3, un organigramme illustre un procédé 300 pour estimer le paramètre 5 anelliptique d'intervalle. Le procédé 300 peut être appliqué par un progiciel informatique qui correspond à un algorithme qui estime un paramètre anelliptique d'intervalle tel que divulgué ici. Le procédé 300 peut être réalisé par un appareil tel que l'estimateur d'anellipticité d'intervalle 200 décrit sur la figure 2. Le procédé 10 commence à une étape 305. [0030] Pendant une étape 310, des données sismiques et des informations sur le forage sont reçues. Les données sismiques reçues peuvent être prétraitées pour extraire un paramètre anelliptique effectif mesuré, des informations 15 verticales comme la vitesse verticale et le temps de parcours vertical, et une connaissance préalable de la vitesse de décalage normale d'intervalle [0031] Dans une étape 320, une équation de type Dix qui indique la relation linéaire entre un paramètre anelliptique 20 effectif et un paramètre anelliptique d'intervalle est convertie en domaine de profondeur. Une équation de type Dix réarrangée dans le domaine de la profondeur est établie comme un problème d'ajustement des moindres carrés sur la base du paramètre anelliptique effectif mesuré dans une étape 330. Une étape 340 25 emploie un procédé itératif pour résoudre le problème de l'ajustement des moindres carrés pour un modèle d'anisotropie contenant un paramètre anelliptique d'intervalle. Des procédés itératifs applicables peuvent inclure des gradients conjugués, des procédés Gaussian-Newton et un procédé LSQR. Une connaissance 30 préalable de la vitesse de décalage normale d'intervalle obtenue à partir d'une tomographie isotrope peut être appliquée comme limites du modèle d'anisotropie. Dans l'étape 350, un modèle d'anisotropie contenant un paramètre anelliptique d'intervalle est obtenu à partir de la solution du problème de l'ajustement des 35 moindres carrés. Le procédé 300 se termine à l'étape 360. 3057962 2016-IPM-100472-U1-FR 10 [0032] La figure 4A, la figure 4B, la figure 4C et la figure 4D illustrent des résultats de tests numériques pour comparer la méthode des moindres carrés divulguée pour estimer les paramètres anelliptiques d'intervalle avec un procédé 5 traditionnel. Les résultats du test sont basés sur un modèle VTI à couches horizontales avec des paramètres anelliptiques d'intervalle bloquants et une vitesse verticale d'onde P qui augmente linéairement avec la profondeur, à savoir., VID0(z)= 3,0(1+0,083z). La vitesse verticale minimale est de 3,0 km/s à la 10 surface du modèle et la vitesse verticale maximale est de 4,0 km/s à la profondeur de 4,0 km du modèle. Les paramètres anelliptiques effectifs synthétiques sont calculés en utilisant l'Éq. 1 et sont ensuite ajoutés avec un bruit aléatoire réparti uniforme. L'axe x sur chaque figure est le paramètre anelliptique d'intervalle êta 15 et l'axe y est la profondeur. [0033] La figure 4A montre les données d'entrée des paramètres anelliptiques effectifs avec un bruit aléatoire utilisé pour inverser les paramètres anelliptiques d'intervalle. Sur les figures 4B, 4C et 4D, la ligne pleine 1 représente le modèle 20 véritable, la ligne en pointillés 2 représente les paramètres anelliptiques effectifs d'entrée et la ligne pleine 3 représente le résultat de l'inversion. La figure 4B montre que l'inversion de type Dix traditionnelle a échoué à reconnaître le bruit et à l'atténuer. Les estimations deviennent instables et dévient du 25 modèle véritable. Au contraire, la figure 4C montre le résultat de l'inversion en utilisant la méthode des moindres carrés divulgué. Le résultat indique que les paramètres anelliptiques d'intervalle résolus sont comparables à ceux du modèle véritable. Toutefois, il a été observé que des oscillations inattendues existent encore 30 dans le résultat de l'inversion. En appliquant le préconditionnement afin de limiter ultérieurement le problème, la figure 4D montre un meilleur résultat que celui de la figure 4C et montre un grand potentiel pour l'estimation des paramètres d'anisotropie d'intervalle fiables pour la PSDM en utilisant la 35 méthode des moindres carrés divulgué. 3057962 2016-IPM-100472-U1-FR 11 [0034] Le système, l'appareil et les procédés décrits ci-dessus ou au moins une partie de ceux-ci peuvent être réalisés par différents processeurs, comme des processeurs de données numériques ou ordinateurs, dans lesquels les ordinateurs sont 5 programmés ou mémorisent des programmes exécutables de séquences d'instructions logicielles pour réaliser une ou plusieurs étapes des procédés. Les instructions logicielles de ces programmes peuvent représenter des algorithmes et peuvent être codées sous une forme exécutable pour la machine sur des supports de stockage 10 de données numériques non transitoires, par exemple des disques magnétiques ou optiques, une mémoire vive (RAM), des disques durs magnétiques, des mémoires flash et/ou des mémoires mortes (ROM), pour permettre à différents types de processeurs de données ou d'ordinateurs d'effectuer une, plusieurs ou toutes les étapes d'un 15 ou plusieurs des procédés ou fonctions décrits ci-dessus du système ou appareil décrit ici. [0035] Certains modes de réalisation divulgués ici peuvent en outre concerner des produits de stockage informatiques avec un support lisible sur ordinateur non transitoire, qui 20 présentent un code programme pour réaliser différentes opérations mises en application par ordinateur qui comprennent les appareils, les systèmes ou effectuent les étapes des procédés indiqués ici. Un support non-transitoire utilisé ici se réfère à tous les supports lisibles sur ordinateur, à l'exception des signaux de 25 propagation transitoires. Des exemples de supports lisibles sur ordinateur non transitoires comprennent, sans s'y limiter : des supports magnétiques comme des disques dur, des disquettes, et des bandes magnétiques ; des supports optiques comme des disques CD-ROM ; des supports magnéto-optiques comme des disques floptical ; 30 et des dispositifs hardware spécialement configurés pour stocker et exécuter un code programme, comme des dispositifs ROM et RAM. Des exemples de code programme comprennent à la fois le code machine, tel que celui produit par un compilateur, et des fichiers contenant un code de niveau supérieur qui peut être exécuté par 35 l'ordinateur en utilisant un interpréteur. 3057962 2016-IPM-100472-U1-FR 12 [0036] Les modes de réalisation divulgués ici comprennent : A. Un estimateur de paramètre anelliptique d'intervalle pour la migration de profondeur avant sommation 5 (PSDM), comprenant une interface configurée pour recevoir des données sismiques et des informations du forage, et un processeur ayant un convertisseur de profondeur configuré pour convertir une fonction d'un paramètre anelliptique effectif en domaine de profondeur, sur la base des informations du forage, un 10 transformateur inverse configuré pour paramétrer une fonction de profondeur du paramètre anelliptique effectif sous la forme d'un problème d'ajustement des moindres carrés, sur la base des données sismiques, et un solveur itératif configuré pour utiliser un procédé itératif pour résoudre le problème de l'ajustement des 15 moindres carrés pour un modèle anisotrope contenant un paramètre anelliptique d'intervalle. B. Un procédé pour estimer un paramètre anelliptique d'intervalle pour la migration de profondeur avant sommation (PSDM), comprenant une fonction de profondeur du paramètre 20 anelliptique effectif sur la base des informations du forage, transformer la fonction de profondeur du paramètre anelliptique effectif sous la forme d'un problème d'ajustement des moindres carrés, sur la base des données sismiques associées aux informations du forage, et obtenir, par un processeur, un modèle 25 anisotrope contenant un paramètre anelliptique d'intervalle dans le domaine de la profondeur en résolvant le problème de l'ajustement des moindres carrés. C. Un progiciel informatique ayant une série d'instructions de fonctionnement mémorisées sur un support lisible 30 sur ordinateur non-transitoire qui dirigent le fonctionnement d'un processeur, lorsqu'il est lancé pour effectuer un procédé d'inversion directe d'un paramètre anelliptique effectif afin d'obtenir un paramètre anelliptique d'intervalle en fonction de la profondeur, le procédé comprenant l'obtention d'une fonction de 35 profondeur du paramètre anelliptique effectif sur la base des 3057962 2016-IPM-100472-U1-FR 13 informations du forage, la transformation de la fonction de profondeur du paramètre anelliptique effectif sous la forme d'un problème d'ajustement des moindres carrés sur la base de données sismiques et l'obtention d'un modèle anisotrope contenant un 5 paramètre anelliptique d'intervalle en résolvant le problème de l'ajustement des moindres carrés. [0037] Chacun des modes de réalisation A, B et C peut avoir un ou plusieurs des éléments suivants en combinaison : [0038] Élément 1 : dans lequel le solveur itératif 10 emploie une vitesse verticale, un temps de parcours vertical et d'autres informations verticales provenant des informations du forage pour résoudre le problème de l'ajustement des moindres carrés. Élément 2 : dans lequel le paramètre anelliptique effectif est obtenu à partir des données sismiques et une vitesse de 15 décalage normal d'intervalle est obtenue à partir d'une tomographie isotrope provenant des données sismiques. Élément 3 : dans lequel le solveur itératif est configuré pour limiter le modèle anisotrope sur la base de la vitesse de décalage normal d'intervalle. Élément 4 : dans lequel le procédé itératif est un 20 procédé à gradient conjugué. Élément 5 : dans lequel la fonction de profondeur du paramètre anisotrope effectif est une équation de type Dix et le paramètre anelliptique effectif est inversé en paramètre anelliptique d'intervalle en fonction de la profondeur. Élément 6 : dans lequel les données sismiques sont associées à une 25 migration de profondeur qui utilise un modèle de vitesse et la migration de profondeur comprend la PSDM. Élément 7 : obtention d'une vitesse verticale, d'un temps de parcours vertical et d'autres informations verticales provenant des informations de forage. Élément 8 : obtention d'un paramètre anelliptique 30 effectif et d'une vitesse de décalage normal d'intervalle à partir des données sismiques. Élément 9 : limitation du modèle anisotrope sur la base de la vitesse de décalage normal d'intervalle. Élément 10 : dans lequel le problème de l'ajustement des moindres carrés est résolu par un procédé itératif de gradient conjugué. Élément 35 11 : dans lequel la fonction de profondeur du paramètre anisotrope 3057962 2016-IPM-100472-U1-FR 14 effectif est une équation de type Dix, dans lequel le paramètre anelliptique effectif est inversé en paramètre anelliptique d'intervalle en fonction de la profondeur. Élément 12 : obtention d'un paramètre anelliptique effectif mesuré et d'une vitesse de 5 décalage normal d'intervalle à partir d'une tomographie isotrope sur la base des données sismiques. Élément 13 : dans lequel le problème de l'ajustement des moindres carrés est résolu par un procédé itératif. Élément 14 : dans lequel la fonction de profondeur du paramètre anisotrope effectif est une équation de 10 type Dix et le paramètre anelliptique effectif est inversé pour obtenir le paramètre anelliptique d'intervalle. REVENDICATIONS1. Estimateur de paramètre anelliptique d'intervalle pour la migration de profondeur avant sommation (PSDM), comprenant : une interface configurée pour recevoir des données sismiques et des informations du forage ; un processeur ayant un convertisseur de profondeur configuré pour convertir une fonction d'un paramètre anelliptique effectif en domaine de profondeur sur la base desdites informations du forage, un transformateur inverse configuré pour paramétrer ladite fonction de profondeur dudit paramètre anelliptique effectif sous la forme d'un problème d'ajustement des moindres carrés sur la base desdites données sismiques, et un solveur itératif configuré pour utiliser un procédé itératif pour résoudre ledit problème de l'ajustement des moindres carrés pour un modèle anisotrope contenant un paramètre anelliptique d'intervalle. 2. Estimateur de paramètre anelliptique d'intervalle selon la revendication 1, dans lequel ledit solveur itératif emploie une vitesse verticale, un temps de parcours vertical et d'autres informations verticales provenant desdites informations du forage pour résoudre ledit problème de l'ajustement des moindres carrés. 3. Estimateur de paramètre anelliptique d'intervalle selon la revendication 1 ou 2, dans lequel ledit paramètre anelliptique effectif est obtenu à partir desdites données sismiques et une vitesse de décalage normal d'intervalle est obtenue à partir d'une tomographie isotrope provenant desdites données sismiques. 4. Estimateur de paramètre anelliptique d'intervalle selon la revendication 3, dans lequel ledit solveur itératif est configuré pour limiter ledit modèle anisotrope sur la base de 35 ladite vitesse de décalage normal d'intervalle. 3057962 2016-IPM-100472-U1-FR 16 5. Estimateur de paramètre anelliptique d'intervalle selon la revendication 1 ou 2, dans lequel ledit procédé itératif est un procédé à gradient conjugué. 5 6. Estimateur de paramètre anelliptique d'intervalle selon la revendication 1 ou 2, dans lequel ladite fonction de profondeur du paramètre anelliptique effectif est une équation de type Dix et ledit paramètre anelliptique effectif est inversé en 10 ledit paramètre anelliptique d'intervalle en fonction de la profondeur. 7. Estimateur de paramètre anelliptique d'intervalle selon la revendication 1 ou 2, dans lequel lesdites données 15 sismiques sont associées à une migration de profondeur qui utilise un modèle de vitesse et ladite migration de profondeur comprend la PSDM. 8. Progiciel informatique ayant une série 20 d'instructions de fonctionnement mémorisées sur un support lisible sur ordinateur non-transitoire qui dirigent le fonctionnement d'un processeur lorsqu'il est lancé pour effectuer un procédé d'inversion directe d'un paramètre anelliptique effectif afin d'obtenir un paramètre anelliptique d'intervalle en fonction de la 25 profondeur, le procédé comprenant : l'obtention d'une fonction de profondeur du paramètre anelliptique effectif sur la base des informations du forage ; la transformation de ladite fonction de profondeur du paramètre anelliptique effectif sous la forme d'un problème 30 d'ajustement des moindres carrés sur la base de données sismiques ; et l'obtention d'un modèle anisotrope contenant un paramètre anelliptique d'intervalle en résolvant ledit problème de l'ajustement des moindres carrés. 3057962 2016-IPM-100472-U1-FR 17 9. Progiciel informatique selon la revendication 8, comprenant en outre l'obtention d'une vitesse verticale, d'un temps de parcours vertical et d'autres informations verticales provenant desdites informations du forage. 5 10. Progiciel informatique selon la revendication 8, comprenant en outre l'obtention d'un paramètre anelliptique effectif mesuré et d'une vitesse de décalage normal d'intervalle à partir d'une tomographie isotrope sur la base desdites données 10 sismiques. 11. Progiciel informatique selon la revendication 10, comprenant en outre la limitation dudit modèle anisotrope sur la base de ladite vitesse de décalage normal d'intervalle. 15 12. Progiciel informatique selon la revendication 8, dans lequel ledit problème de l'ajustement des moindres carrés est résolu par un procédé itératif. 20 13. Progiciel informatique selon la revendication 8, dans lequel ladite fonction de profondeur du paramètre anelliptique effectif est une équation de type Dix et ledit paramètre anelliptique effectif est inversé pour obtenir ledit paramètre anelliptique d'intervalle. 25