FR 3076316 A1 20190705 FR 1859836 A 20181024 17-IPM-101071-U1-FR 1 REPRESENTATION EFFICACE DES RESULTATS DE SIMULATION TRIDIMENSIONNELLE COMPLEXES POUR LES OPERATIONS EN TEMPS REEL DOMAINE DE LA DIVULGATION La presente invention concerne de maniere generale la simulation informatique des ecoulements de fluide multiphasiques et, en particulier, les techniques de modelisation numerique pour simuler des ecoulements de fluide multiphasiques dans des systemes reels complexes. HISTORIQUE Une diversite de processus industriels, y compris de nombreuses operations dans l'industrie petroliere et gaziere, necessitent souvent une evaluation en temps reel et une prediction rapide des ecoulements de fluide multiphasiques. Cependant, la simulation en temps reel de processus industriels et naturels complexes impliquant des ecoulements multiphasiques pose un certain nombre de problemes, qui rendent generalement, peu pratique, le calcul numerique du premier principe. En raison de la complexite globale de la simulation de l'ecoulement multiphasique, beaucoup plus de temps et de ressources informatiques seraient necessaires pour simuler des ecoulements multiphasiques par rapport a des ecoulements monophasiques. Pour simuler efficacement des ecoulements multiphasiques pour des systemes de fluide complexes dans l'industrie petroliere et gaziere, des modeles numeriques &taffies des caracteristiques de la 2 0 formation et de la propriete des fluides dans de grands domaines multidimensionnels d'interet peuvent etre necessaires. Un moyen de resoudre ces problemes pourrait etre d'utiliser un modele de reseau neuronal avec de multiples couches de neurones ou de points nodaux pour prendre en compte les structures multi-echelles des ecoulements de fluide. Cependant, les techniques 2 5 classiques de modelisation de reseaux neuronaux necessitent generalement une comprehension detainee et complexe des proprietes de fluide a travers plusieurs dimensions et domaines. Par consequent, de telles techniques classiques peuvent poser des defis similaires, ce qui les rend impraticables pour les applications petrolieres et gazieres en temps reel. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES 3 0 La figure 1 est un schema d'un systeme de forage en mer selon un ou plusieurs modes de realisation de la presente divulgation. La figure 2 est un schema d'un systeme de forage terrestre selon un ou plusieurs modes de realisation de la presente divulgation. 2017-IPM-101071-U1-FR 2 La figure 3 est un organigramme d'un processus d'apprentissage d'un modele de reseau neuronal d'apprentissage profond (DNN) utilisant les resultats dune simulation de dynamique de fluide informatique (CFD). La figure 4 est un organigramme d'un autre processus d'apprentissage d'un DNN 5 utilisant un ensemble de donnees d'apprentissage optimise pour des simulations d'ecoulement en temps reel basses sur les resultats dune simulation CFD. La figure 5 est un schema du debit d'air simule a proximite d'un navire de forage. La figure 6 est un schema d'un maillage de surface pour une zone proche du 10 pont du navire de forage represents dans la figure 5. La figure 7 est un schema d'un maillage bidimensionnel illustratif pour representer des resultats de simulation CFD dans un domaine d'interet choisi a partir duquel des donnees d'apprentissage pour un DNN peuvent etre derivees. La figure 8 est un schema dune configuration illustrative d'un reseau de 15 fractures naturelles (NFN) pour des operations de production d'hydrocarbures le long d'un puits de forage dans un gisement. La figure 9 est un schema d'un maillage de calcul pour effectuer des simulations d'ecoulement de gisement en se basant sur la configuration NFN de la figure 8. La figure 10 est un schema des contours de pression pour les zones de fracture 2 0 le long du puits de forage de la figure 8. La figure 11 est un schema des variables d'entree et de sortie pour l'apprentissage d'un DNN. La figure 12 est une representation graphique montrant une comparaison entre un taux de production de gaz predit produit par un DNN forme et le taux reel de production de gaz 2 5 sur une periode donnee. La figure 13 est un schema fonctionnel d'un systeme informatique illustratif dans lequel un ou plusieurs modes de realisation peuvent etre mis en oeuvre. DESCRIPTION DES MODES DE REALISATION ILLUSTRATIFS Des modes de realisation de la presente divulgation concernent l'utilisation de 3 0 modeles de reseau neuronal pour une optimisation en temps reel des parametres de fond de trou pour des operations de forage. Bien que la presente divulgation soit decrite ici en reference a des modes de realisation illustratifs pour des applications donnees, it doit etre compris que les modes de realisation ne sont pas limites a ceux-ci. D'autres modes de realisation sont possibles, et des modifications peuvent etre apportees aux modes de realisation dans l'esprit et la portee des presents 2017-IPM-101071-U1-FR 3 enseignements et dans des domaines supplementaires dans lesquels les modes de realisation seraient dune utilite significative. Dans la presente description detainee, les references a « un mode de realisation », « un mode de realisation », « un exemple de mode de realisation », etc., indiquent 5 que le mode de realisation decrit peut comprendre une caracteristique, une structure, une propriete donnee, mais chaque mode de realisation pourrait ne pas necessairement comprendre la caracteristique, structure ou propriete donnee. En outre, des telles phrases ne se referent pas necessairement au meme mode de realisation. En outre, lorsqu'une propriete, structure ou caracteristique donnee est &erne en relation a un mode de realisation, it est entendu qu'un 10 specialiste du domaine possede la capacite de mettre en oeuvre une telle propriete, structure ou caracteristique donnee pertinente en relation a d'autres modes de realisation, qu'ils soient ou non explicitement &erns. Il serait egalement evident au specialiste du domaine pertinent que les modes de realisation, tels que decrits ici, peuvent etre mis en oeuvre dans de nombreux modes de 15 realisation differents de logiciel, de materiel, de micrologiciel et/ou d'entites illustres dans les figures. Tout code logiciel reel avec le controle specialise du materiel pour mettre en oeuvre des modes de realisation ne limite pas la description detainee. Ainsi, le comportement operationnel des modes de realisation sera decrit en sachant que des modifications et des variations des modes de realisation sont possibles, compte tenu du niveau de detail presente ici. Des modes de realisation illustratifs et des methodes associees de la presente divulgation sont &erns ci-dessous en reference aux figures 1 a 13 comme ils pourraient etre utilises, par ex., dans un systeme informatique pour la simulation en temps reel des ecoulements de fluide multiphasiques associes a divers types d'operations de site de puits. Des exemples de tels ecoulements comprennent, sans limitation, les ecoulements d'hydrocarbures dans les gisements lors de la fracturation hydraulique ou les tests de puits et les ecoulements d'air contamine proximite dune plateforme de forage pendant les rejets imprevus de gaz. Dans certaines mises en oeuvre, un tel systeme informatique peut faire partie d'un systeme plus vaste de surveillance et de controle des operations sur les sites de puits. Une telle operation de site de puits peut etre, par ex., une operation de fracturation hydraulique a plusieurs &apes ou un autre type d'operation de traitement par stimulation effectuee a differents &ages le long du trajet d'un puits de forage a travers un gisement. Chaque ≊ dune telle operation de traitement peut impliquer, par ex., l'injection de fluide de traitement dans la formation environnante via une pluralite de points d'entree de formation ou « grappes de perforation » le long du traj et de puits. Dans un ou plusieurs modes de realisation, des donnees en temps reel acquises sur chaque ≊ de l'operation peuvent etre appliquees en entrée a un reseau neuronal ou a un modele base sur le reseau neuronal pour 2017-IPM-101071-U1-FR 4 effectuer une simulation des ecoulements de fluide multiphasiques dans une partie correspondante du puits de forage et de la formation environnante. Les resultats de la simulation de l'ecoulement peuvent ensuite etre utilises pour estimer les valeurs optimales d'un ou de plusieurs parametres pour une ≊ ulterieure de l'operation a effectuer le long du puits de forage. De tels parametres 5 peuvent comprendre, par exemple et sans limitation, une pression d'injection ou un debit de fluide de traitement, une quantite et un debit d'inj ection de derouteur, et d'autres parametres de controle du traitement. Dans un ou plusieurs modes de realisation, le reseau neuronal peut etre un reseau neuronal d'apprentissage profond (DNN), qui est forme en se basant sur les resultats dune 10 simulation d'ecoulement multiphasique realisee a l'aide d'un modele de dynamique de fluide numerique (CFD). Le modele CFD peut etre un modele numerique representant des profils complexes des proprietes physiques et chimiques d'un domaine specifie dans un espace tridimensionnel (3D), par ex., un domaine en 3D representant une zone d'un gisement entourant un puits de forage ou une zone entourant une plateforme de forage. Le DNN peut etre forme de 15 sorte que le nombre de points nodaux, de caracteristiques et de dimensions representes dans le modele CFD d'origine soit sensiblement reduit. Comme cela sera decrit plus en detail ci-dessous, l'ensemble de donnees d'apprentissage utilise pour former le DNN peut etre une version simplifiee ou rationalisee des profils complexes representes dans le modele CFD pour un domaine donne ou un domaine d'apprentissage d'interet. Le DNN forme peut alors etre utilise a la place du modele 20 CFD pour effectuer des simulations d'ecoulement multiphasiques en temps reel au cours de l' operation sur le site de puits. Cela permet de combiner la puissance d'approximation et la vitesse d'un modele d'apprentissage profond avec la precision d'un modele CFD afin d'obtenir des simulations a la fois rapides et hautement realistes des ecoulements complexes de fluide pour des applications en temps reel. 25 D'autres caracteristiques et avantages des modes de realisation divulgues sont ou seront evidents a l'homme du métier a l'examen des figures et de la description detainee suivantes. Il est prevu que tous les avantages et caracteristiques supplementaires de ce type soient inclus dans la port& des modes de realisation decrits. En outre, les figures illustrees ne sont que des exemples et ne sont pas destinees a affirmer ou impliquer une quelconque limitation en ce qui 30 concerne l'environnement, l'architecture, la conception ou le processus dans lequel differents modes de realisation peuvent etre mis en oeuvre. La figure 1 est un schema d'un systeme de forage en mer pour une operation de forage sous-marin. Comme le montre la figure 1, un ensemble fond de trou (BHA) 100 comprend un trepan de forage 102 couple a l'extremite distale du train de tiges 104. Divers outils de 35 diagraphie en cours de forage (LWD) et de mesure en cours de forage (MWD) peuvent egalement 2017-IPM-101071-U1-FR 5 etre couples au BHA 100. La distinction entre LWD et MWD est parfois floue dans le domaine, mais aux fins de la presente specification et des revendications, les outils LWD mesurent les proprietes de la formation environnante (par ex., la resistivite, la porosite, la permeabilite) et les outils MWD mesurent les proprietes associees au forage (par ex., l'inclinaison et l'orientation). 5 Dans l'exemple de systeme, un outil de diagraphie 106 peut etre couple juste au-dessus du trepan de forage, l'outil de diagraphie peut lire des donnees associees au trou de forage 108 (par ex., un outil MWD) ou l'outil de diagraphie 106 peut lire les donnees associees a la formation environnante (par ex., un outil LWD). Dans certains cas, le BHA 100 peut comprendre un moteur a boue 112. Le moteur a boue 112 peut tirer de l'energie du fluide de forage circulant dans le train de forage 10 104 et, a partir de l'energie extraite, le moteur a boue 112 peut faire tourner le trepan de forage 102 (et, s'il est present, l'outil de diagraphie 106) de fawn distincte et separee de la rotation conferee au train de tiges par l'equipement de surface. Des outils de diagraphie supplementaires peuvent se trouver au-dessus du moteur a boue 112 dans le train de tiges, tel qu'un outil de diagraphie illustratif 114. 15 Le BHA 100 est descendu depuis une plateforme de forage 116 au moyen du train de tiges 104. Le train de tiges 104 se prolonge a travers une colonne montante 118 et une tete de puits 120. L'equipement de forage supporte a l'interieur et autour de la tourelle 123 (materiel de forage illustratif presente plus en detail par rapport a la figure 2) peut faire tourner le train de tiges 104 et le mouvement de rotation du train de tiges 104 et/ou le mouvement de rotation cree par le 2 0 moteur a boue 112 amene le trepan 102 a former le trou de forage 108 a travers le materiau de la formation 122. Le volume defini entre le train de tiges 104 et le trou de forage 108 est appele l'anneau 125. Le trou de forage 108 penetre dans des zones ou des gisements souterrains, tels que le gisement 110, cense contenir des hydrocarbures en une quantite commercialement viable. Le BHA 100 peut en outre comprendre un sous-systeme de communication 2 5 comprenant, par ex., un module de telemetrie 124. Le module de telemetrie 124 peut se coupler en communication aux divers outils de diagraphie 106 et 114 et recevoir des donnees de diagraphie mesurees et/ou enregistrees par les outils de diagraphie 106 et 114. Le module de telemetrie 124 peut transmettre des donnees de diagraphie a la surface en utilisant un quelconque canal de communication approprie (par ex., impulsions de pression dans le fluide de forage circulant dans 3 0 le train de tiges 104, telemetrie acoustique a travers les tuyaux du train de tiges 104, telemetrie electromagnetique, fibres optiques incorporees dans le train de tiges 104, ou des combinaisons). De meme, le module de telemetrie 124 peut recevoir des informations de la surface sur un ou plusieurs des canaux de communication. La figure 2 est un schema d'un systeme de forage terrestre pour effectuer une 3 5 operation de forage terrestre. Comme le montre la figure 2, une plateforme de forage 200 est 2017-IPM-101071-U1-FR 6 equipee dune tourelle 202 qui soutient un palan 204. Le palan 204 suspend un entrainement superieur 208 qui fait tourner et descend le train de tiges 104 a travers la tete de puits 210. Le fluide de forage est pompe par la pompe a boue 214 a travers la conduite d'ecoulement 216, la colonne montante 218, le col de cygne 220, l'entrainement superieur 208, et vers le bas a travers 5 le train de tiges 104 a des pressions et volumes eleves pour sortir par des buses ou des jets dans le trepan de forage 102. Le fluide de forage retourne ensuite vers le puits de forage via l'anneau 125, a travers un obturateur anti-eruption (non specifiquement represents) et dans un puits de boue 224 a la surface. A la surface du site de puits, le fluide de forage est nettoye puis re-circule par la pompe a boue 214. Le fluide de forage est utilise pour refroidir le trepan de forage 102, pour transporter 10 des deblais de la base du trou de forage vers la surface et pour equilibrer la pression hydrostatique dans les formations rocheuses. Dans le cas illustratif du mode de telemetrie 124 codant pour des donnees en impulsions de pression qui se propagent a la surface, un ou plusieurs transducteurs, par ex. un ou plusieurs transducteurs 232, 234 et 236, convertissent le signal de pression en signaux electriques 15 pour un numeriseur de signal 238 (par ex., un convertisseur analogique-numerique). Bien que seuls les transducteurs 232, 234 et 236 soient illustres, un quelconque nombre de transducteurs peut etre utilise comme souhaite pour une mise en oeuvre donnee. Le numeriseur 238 fournit une forme numerique des signaux de pression a un systeme informatique de surface 240 ou a une autre forme d'un dispositif de traitement de donnees situe a la surface du site de puits. 2 0 Dans un ou plusieurs modes de realisation, le systeme informatique de surface 240 peut fonctionner conformement a des instructions executables par ordinateur, qui peuvent etre stockees dans une memoire ou un autre support de stockage lisible par ordinateur couple a un processeur du systeme informatique de surface 240. De telles instructions peuvent etre utilisees, par ex., pour configurer le systeme informatique de surface 240, pour traiter et decoder les signaux 2 5 de fond de trou provenant du mode de telemetrie 124 via le numeriseur 238. De telles instructions peuvent egalement etre utilisees pour configurer le systeme informatique de surface 240 afin qu'il execute les techniques optimisees d'apprentissage de reseau neuronal decrites ici pour des simulations de recoulement de fluide multiphasique en temps reel. Dans un ou plusieurs modes de realisation, des donnees en temps reel collectees 3 0 sur le site de puits, y compris les donnees de diagraphie de fond de trou du module de telemetrie 124, peuvent etre affichees sur un dispositif d'affichage 241 couple au systeme informatique 240. La representation des donnees du site de puits peut etre affichee en utilisant Tune quelconque des diverses techniques d'affichage, comme cela sera decrit plus en detail ci-dessous. Dans certaines mises en oeuvre, le systeme informatique de surface 240 peut generer une representation graphique 3 5 bidimensionnelle (2D) ou tridimensionnelle (3D) des donnees du site de puits pour l'affichage sur 2017-IPM-101071-U1-FR 7 le dispositif d'affichage 241 sous forme de graphique. La representation graphique des donnees du site de puits peut etre affichee avec une representation du trajet de puits prevu pour permettre a un utilisateur du systeme informatique 240 de surveiller ou de suivre visuellement differentes &apes de l'operation de forage le long du traj et planifie du puits. 5 Dans un ou plusieurs modes de realisation, les representations des donnees du site de puits et du chemin de puits prevu peuvent etre affichees dans une interface utilisateur graphique (IUG) dune application de geoguidage ou d'ingenierie de puits 280 executable sur le systeme informatique de surface 240. L'application d'ingenierie de puits 280 peut fournir, par ex., un ensemble d'outils d'analyse et de visualisation de donnees pour la planification et le controle du 10 puits. De tels outils peuvent permettre a l'utilisateur de surveiller differentes &apes de l'operation de forage et d'ajuster le traj et de puits prevu selon les besoins, par ex. , en ajustant manuellement un ou plusieurs parametres controlables via l'IUG de l'application d'ingenierie de puits 280 pour controler la direction et/ou l'orientation du trepan de forage 102 et du traj et de puits. Par ailleurs, la surveillance et le controle de l'operation de forage peuvent etre effectues automatiquement, sans 15 intervention d'un utilisateur, par l'application de l'ingenierie de puits 280. Par exemple, lorsque chaque ≊ de l'operation de forage est effectuee et qu'une partie correspondante du puits est creusee le long de sa trajectoire prevue, l'application d'ingenierie de puits 280 peut recevoir des indications de conditions d'exploitation de fond de trou et des valeurs de parametres controlables utilises pour controler le forage du puits pendant 20 l'operation. Des exemples de tels parametres controlables comprennent, mais sans limitation, le poids sur le trepan (WOB), l'injection ou le debit et la pression du fluide de forage (dans la tige de forage), la vitesse de rotation du train de tiges et/ou trepan de forage (par ex., le taux de rotation appliqué par l'unite d'entrainement par le haut et/ou un moteur de fond de trou), et la densite et la viscosite du fluide de forage. En reponse a la reception d'indications sur les conditions de 25 fonctionnement en fond de trou au cours dune ≊ courante de l'operation de forage, le systeme informatique de surface 240 peut automatiquement envoyer des signaux de commande a un ou plusieurs dispositifs de fond de trou (par ex., un outil de geoguidage de fond de trou) afin d'ajuster le traj et prevu du puits pour les &tapes ulterieures de roperation. Les signaux de commande peuvent comprendre, par ex., des valeurs optimisees dun ou de plusieurs parametres controlables pour 30 effectuer les &apes ulterieures de l'operation de forage le long du traj et ajuste du puits. Dans un ou plusieurs modes de realisation, certains ou tous les calculs et fonctions associes a la surveillance et au controle manuels ou automatises de l'operation de forage sur le site de puits peuvent etre effectues par un systeme informatique distant 242 situe loin du site de puits, par ex., au niveau d'un centre d'operations d'un prestataire de services petroliers. Dans 35 certaines mises en oeuvre, les fonctions realisees par le systeme informatique distant 242 peuvent 2017-IPM-101071-U1-FR 8 etre basses sur des donnees en temps reel provenant du systeme informatique du site de puits 240 via un reseau de communication. Un tel reseau peut etre, par ex., un reseau local, moyen ou etendu, par ex., l'Internet. Tel qu'illustre dans l'exemple de la figure 2, la communication entre le systeme informatique 240 et le systeme informatique 242 peut se faire par une liaison satellite 244. 5 Cependant, it convient de noter que les modes de realisation ne sont pas limites a celle-ci et que toute forme de communication appropriee peut etre utilisee comme souhaite pour une mise en oeuvre donnee. Bien que non represents dans la figure 2, le systeme informatique distant 242 peut executer une application similaire a l'application d'ingenierie de puits 280 du systeme 240 10 pour mettre en oeuvre toute ou une partie de la fonctionnalite de surveillance et de controle de site de puits decrite ci-dessus. Par exemple, une telle fonctionnalite peut etre mise en oeuvre en utilisant uniquement l'application d'ingenierie de puits 280 executable au niveau du systeme 240 ou en utilisant uniquement l'application d'ingenierie de puits executable sur le systeme informatique distant 242 ou en utilisant une combinai son d'applications d'ingenierie de puits executables sur les 15 systemes informatiques respectifs 240 et 242 de telle sorte que toute ou une partie de la fonctionnalite de surveillance et de controle du site de puits puisse etre repartie entre les systemes informatiques disponibles. Alors que les systemes de forage des figures 1 et 2 sont decrits dans le contexte d'un puits et d'un site de puits unique, it convient de noter que les modes de realisation ne sont pas 2 0 destines a etre limites a cela et que les techniques d'analyse et d'optimisation en temps reel decrites ici peuvent etre appliquees a de multiples puits au niveau de divers sites a travers un champ de production d'hydrocarbures. Par exemple, le systeme informatique distant 242 peut etre couple en communication via un reseau de communication a des systemes informatiques du site de puits correspondants semblables au systeme informatique 240. Le systeme informatique distant 242 2 5 dans cet exemple peut etre utilise pour surveiller et controler en continu les operations de forage au niveau de divers sites de puits en envoyant et en recevant des signaux de commande et des donnees de site de puits, vers et depuis, les systemes informatiques de site de puits respectifs via le reseau. Dans un ou plusieurs modes de realisation, la fonctionnalite de surveillance et 3 0 de controle du site de puits fournie par le systeme informatique 242 (et/ou le systeme informatique 240 ou l'application d'ingenierie de puits 280 de celui-ci) peut comprendre une analyse et une optimisation en temps reel des parametres pour realiser differentes stapes dune operation de forage le long du traj et de puits prevu, tel qu'il est decrit ci-dessus. Comme cela sera decrit plus en detail ci-dessous en relation aux figures 3 a 12, les parametres optimises peuvent etre bases sur les 2017-IPM-101071-U1-FR 9 resultats de simulations en temps reel des ecoulements de fluide multiphasiques utilisant un DNN qui a ete forme avec des donnees de simulation CFD optimisees. Dans un ou plusieurs modes de realisation, les resultats des simulations d'ecoulement multiphasique utilisant le DNN forme peuvent ensuite etre utilises pour estimer des 5 valeurs optimales pour un ou plusieurs parametres de l'operation de fond de trou. Par exemple, l'operation de fond de trou peut etre une fracturation hydraulique a plusieurs &apes ou un autre type d'operation de traitement effectue sur differents &ages le long du puits de forage. Les donnees en temps reel acquises au cours dune ≊ donnee de l'operation peuvent etre utilisees comme entrées pour former ou re-former le DNN afin de predire efficacement et precisement repuisement 10 de la pression du gisement dans le volume stimule et estimer les valeurs optimales des parametres de traitement pour realiser une ≊ suivante de l'operation. De tels parametres peuvent comprendre, par exemple et sans limitation, une pression d'injection ou un debit de fluide de traitement, une quantite et un debit d'inj ection de derouteur, et d'autres parametres de controle de traitement, comme il est decrit ci-dessus. De cette maniere, le DNN forme peut etre utilise pour 15 apporter des ajustements a l'operation en temps reel lorsque l'operation est effectuee le long du traj et de puits. La figure 3 est un organigramme d'un processus 300 d'apprentissage d'un DNN utilisant les resultats dune simulation CFD d'ecoulement de fluide multiphasique. Comme il est decrit ci-dessus, une telle simulation d'ecoulement peut etre effectuee en utilisant un modele CFD 2 0 representant des profils complexes de proprietes physiques et chimiques d'un domaine specifie dans un espace tridimensionnel (3D). Tel qu'illustre dans l'exemple de la figure 3, le processus 300 commence au bloc 302, qui comprend l'obtention de donnees d'entree pour effectuer la simulation d'ecoulement en utilisant le modele CFD. Au bloc 304, la simulation peut etre effectuee en executant le modele CFD 2 5 plusieurs fois pour differentes combinaisons de donnees d'entree {X} afin de produire des resultats de simulation {Y}. Les resultats de la simulation peuvent inclure, par ex., des valeurs estimees pour un ou plusieurs profils de fluide multiphasiques, par ex., des profils de concentrations de fluide, de pressions et de leurs gradients. Dans un ou plusieurs modes de realisation, les resultats de la simulation {Y} peuvent etre un tableau ayant les dimensions suivantes : Ntr X Nita'. X NF (On 3 0 Ntr est le nombre de cas d'apprentissage, Nitaa est le nombre de points nodaux et Nf est le nombre de caracteristiques ou la longueur du vecteur de donnees d'entree). Au bloc 306, un ensemble de donnees d'apprentissage {X, Y} base sur le tableau de resultats obtenu pour un ensemble donne d'entrees peut etre utilise pour former, valider et/ou tester le DNN. Comme il est decrit ci-dessus, le DNN forme peut alors etre utilise a la place 3 5 du modele CFD pour effectuer des simulations d'ecoulement multiphasiques en temps reel pendant 2017-IPM-101071-U1-FR 10 des operations sur un site de puits, par ex., des operations de fracturation sur differentes stages le long d'un trajet d'un puits de forage a travers un gisement. La taille des dimensions des tableaux dans le jeu de donnees d'apprentissage pour le DNN peut dependre de la taille du domaine simule a l'aide du modele CFD. 5 Dans un ou plusieurs modes de realisation, le domaine simule peut etre represents sous forme d'un maillage en 2D ou en 3D avec de multiples points nodaux correspondant a differentes parties du domaine. Dans de nombreuses applications petrolieres et gazieres, les maillages generalement utilises pour les simulations d'ecoulement, par ex., les simulations d'ecoulement de gisements, peuvent comporter des milliards de points nodaux. Dans 10 un ou plusieurs modes de realisation, it peut etre necessaire de minimiser les points nodaux d'un tel maillage pour trouver des coefficients pour le DNN avant de pouvoir l'utiliser a la place du modele CFD pour des simulations en temps reel d'ecoulement de gisement. Sinon, le nombre de coefficients DNN identifies a partir du maillage d'origine associe au modele CFD peut &passer les ressources de traitement informatique et de memoire disponibles pour effectuer la simulation 15 d'ecoulement proxy a l'aide du DNN. Cependant, en raison de la taille du maillage d'origine, it peut etre difficile d'appliquer des techniques de minimisation classiques pour trouver des coefficients de tels modeles de reseaux neuronaux utilises dans des simulations d'ecoulement. Par consequent, les modes de realisation de la presente divulgation peuvent comprendre des techniques de minimisation qui fournissent une reduction importante des points 20 nodaux utilises pour l'apprentissage du DNN et des simulations d'ecoulement ulterieures utilisant le DNN forme. Comme cela sera decrit plus en detail ci-dessous par rapport a la figure 4, les techniques divulguees peuvent etre utilisees pour optimiser l'ensemble de donnees d'apprentissage afin d'inclure uniquement les profils de concentrations, de pression et leurs gradients associes des zones d'interet donnees dans le domaine simule plus large de la solution globale. Les zones 25 d'interet donnees peuvent inclure, par ex., des zones du gisement a proximite du puits de forage, par ex., un ou plusieurs reseaux de fracture entourant differentes sections du puits de forage. Les sections de puits de forage peuvent correspondre, par ex., a differentes stapes dune operation de fracturation hydraulique ou de traitement de stimulation effectuee le long du trajet du puits de forage a travers la formation. Les zones d'interet peuvent donc representer une partie relativement 30 petite du domaine simule. De plus, it nest pas necessaire que la precision du maillage utilise pour representer les parametres d'ecoulement associes aux caracteristiques de la formation dans ces zones soit aussi fine que celle utilisee pour la simulation CFD, ce qui reduit encore considerablement la memoire requise pour la simulation d'ecoulement en temps reel a l'aide du DNN. 2017-IPM-101071-U1-FR 11 La figure 4 est un organigramme d'un processus 400 d'apprentissage d'un DNN utilisant un ensemble de donnees d'apprentissage optimise pour des simulations d'ecoulement en temps reel basees sur les resultats dune simulation CFD. Comme le processus 300 de la figure 3, comme it est decrit ci-dessus, le processus 400 peut commencer au niveau du bloc 402, qui 5 comprend l'obtention de donnees d'entree pour un modele CFD representant un domaine en 3D specifie, par ex., un gisement, avec des profils complexes de proprietes physiques et chimiques d'un tel domaine. Au bloc 404, une simulation d'ecoulement de fluide multiphasique peut etre effectuee en appliquant differentes combinaisons de donnees d'entree au modele CFD. Par 10 exemple, la simulation d'ecoulement peut etre effectuee pour chaque combinaison de donnees d'entree afin de produire un ensemble correspondant de resultats de simulation. Au bloc 406, les resultats de simulation correspondant a une ou plusieurs zones d'interet peuvent etre selectionnes a partir du domaine en 3D simule. La ou les zones selectionnees peuvent correspondre, par ex., a une ou plusieurs zones ciblees du gisement pour que des 15 operations de production d'hydrocarbures soient realisees. Dans un ou plusieurs modes de realisation, le bloc 406 peut comprendre la selection de parties donnees d'un maillage en 3D complet representant le domaine en 3D, par ex., le gisement. Au bloc 408, une ou plusieurs surfaces planes en 2D representatives correspondant a la ou aux zones d'interet peuvent etre selectionnees ou identifiees dans le maillage 2 0 en 3D ou le domaine en 3D represente par le maillage en 3D. La ou les surfaces planes en 2D peuvent comprendre des donnees de simulation correspondant a la ou aux zones d'interet selectionnees dans le bloc 406. Dans le bloc 410, un maillage en 2D relativement grossier peut etre genere sur la base des resultats de simulation associes a la ou aux surfaces en 2D selectionnees/identifiees. 2 5 Dans un ou plusieurs modes de realisation, le bloc 410 peut comprendre en outre l'application des donnees de simulation de la ou des surfaces en 2D vers le maillage en 2D. Au bloc 412, les points nodaux du maillage en 2D generes dans le bloc 410 peuvent etre utilises comme donnees d'apprentissage pour former, valider et tester un DNN. En raison de l'utilisation d'un tel maillage en 2D grossier plutot que le maillage en 3D associe au 3 0 modele CFD d'origine, les dimensions des cas d'apprentissage utilises pour l'apprentissage du DNN peuvent etre reduites de plusieurs ordres de grandeur. Cela reduit les besoins en memoire et ameliore considerablement l'efficacite et la rapidite de l'apprentissage du DNN, de la validation et des tests DNN pour les applications en temps reel. Deux exemples d'applications en temps reel pour lesquels les techniques 3 5 divulguees peuvent etre appliquees seront decrits ci-dessous en relation avec les figures 5 a 12. En 2017-IPM-101071-U1-FR 12 particulier, les figures 5 a 7 seront utilisees pour decrire un exemple d'application des techniques decrites pour estimer la dispersion turbulente dune contamination gazeuse a proximite d'un navire de forage. Les figures 8 a 12 serviront a decrire un exemple d'application de ces techniques pour estimer la production d'hydrocarbures d'un puits de production lors dune operation de fracturation. 5 La figure 5 est un schema du debit d'air simule entourant un navire de forage 500. Un modele CFD peut etre utilise pour trouver une solution numerique pour une equation de diffusion par convection dans un domaine en 3D entourant le navire de forage 500. Les dimensions du domaine en 3D peuvent etre plusieurs fois plus grandes (par ex., 5 a 6 fois plus grandes) que celles du navire de forage 500 lui-meme. Les fleches de la figure 5 peuvent representer un champ 10 de vecteur de vitesse d'ecoulement d'air calcule pres du navire de forage 500. Un maillage en 3D comprenant de nombreux points nodaux, par ex., 2 a 3 millions de points nodaux, peut etre necessaire pour representer efficacement le domaine entier necessaire a la determination de la solution numerique a l'aide du modele CFD. La figure 6 est un schema d'un maillage de surface 600 representant une zone 15 proche du pont du navire de forage 500 represents dans la figure 5. La zone representee par le maillage 600 dans cet exemple peut etre un domaine d'interet principal pour predire les niveaux de contamination pendant les applications de securite en temps reel. Le maillage 600 peut inclure seulement une petite partie du nombre total de points nodaux du maillage en 3D d'origine, par ex., environ 100 000 des 2 a 3 millions de points nodaux du maillage en 3D. Dans la plupart des cas, 2 0 it peut suffire d'estimer les profils de contamination associes a une zone donnee ou a une surface d'interet donne, par ex., une zone situee a un metre au-dessus du pont. Par consequent, un plan en 2D representant cette zone d'interet peut etre selectionne parmi le plus grand domaine represents par le maillage 600, et les donnees de simulation associees peuvent etre appliquees ou projetees sur les points nodaux du plan. 2 5 La figure 7 est un schema montrant un exemple d'un maillage en 2D 700 derive du maillage de surface 600 de la figure 6. Le maillage en 2D 700 peut representer, par ex., un plan en 2D situe a proximite de la zone couverte par le maillage de surface 600 a une certaine distance (par ex., 1 metre) au-dessus du pont du navire de forage 500, comme le montre la figure 5. Comme le montre la figure 7, le maillage en 2D 700 peut avoir un maillage encore plus grossier que celui 3 0 du maillage 600. Par exemple, le maillage en 2D 700 peut comprendre seulement 2500 des 100 000 points nodaux du maillage 600. Les donnees de simulation representant les resultats de la simulation CFD pour la zone d'interet selectionnee peuvent etre projetees a partir du domaine en 3D du maillage 600 sur le maillage en 2D du maillage 700. Les donnees projetees sur le maillage en 2D 700 peuvent ensuite etre utilisees pour deriver des donnees d'apprentissage pour 3 5 l'apprentissage efficace d'un DNN, comme it est decrit ci-dessus. L'application des techniques de 2017-IPM-101071-U1-FR 13 reduction ou de minimisation de donnees decrites dans cet exemple peut entrainer une reduction de la memoire requise par un facteur de 2 000 000/2 500 ou 800. La figure 8 est un schema d'un model en 3D illustratif 800 d'un reseau de fractures naturelles (NFN) pour des operations de production d'hydrocarbures le long d'un puits de 5 forage 810 dans un gisement. Le NFN dans cet exemple peut comprendre plus de 40 fractures et un maillage tres raffine peut etre necessaire pour un modele en 3D 800 representant efficacement les parametres d'ecoulement a proximite de chacune de ces fractures. La figure 9 est un schema d'un maillage en 2D simplifie 900 qui peut etre derive du modele en 3D 800. Cependant, le maillage en 2D 900 peut etre davantage simplifie pour former 10 efficacement un DNN pour effectuer une simulation d'ecoulement de gisement en temps reel pour le NFN et le puits de forage 810, comme le montre la figure 8. Par exemple, un DNN forme a l'aide du maillage en 2D 900 peut avoir une couche cachee comprenant 100 neurones ou points nodaux representant des donnees de simulation a 100 moments discrets. Par consequent, un tel DNN peut necessiter 101 x 60 000 x 100 = 6,06x108 coefficients pour cette seule couche. Cependant, dans de 15 nombreuses situations, certains des parametres, par ex., la pression, peuvent etre ignores. La figure 10 est un schema des contours de pression pour les zones de fracture le long du puits de forage 810 de la figure 8. Dans certaines mises en oeuvre, les informations de pression associees aux points nodaux du maillage en 2D 900 qui ne correspondent qu'd ces zones de fracture peuvent etre considerees pour la simulation de l'ecoulement. Par exemple, en se 20 concentrant uniquement sur les parametres susceptibles de provoquer des ecoulements de production vers des fractures individuelles dans les zones de fracture d'interet, le nombre de coefficients correspondants du DNN peut etre sensiblement reduit, par ex., a 101 x 40 x 100 = 4,04x105, rendant ainsi l'apprentissage et l'utilisation du DNN plus facile. Le nombre de coefficients et l'efficacite du modele DNN peuvent etre encore reduits en limitant la simulation a 25 un parametre de sortie d'interet donne, par ex., un taux de production de gaz au cours du temps. Dans ce cas, le nombre de coefficients de la derniere couche cachee peut etre reduit a 101x100 = 1,01x104. La figure 11 est un schema des parametres d'entree et de sortie pour l'apprentissage d'un DNN 1100, selon les techniques de minimisation appliquees aux parametres 30 tels que decrits ci-dessus pour cet exemple. Comme le montre la figure 11, le DNN 1100 peut etre forme pour produire un taux de production de gaz estime ou predit base sur divers parametres d'entree, y compris, par exemple et sans limitation, la conductivite de la fracture, la pression de fond de trou, la pression du gisement et la conductivite de la fracture naturelle (FN). Cependant, it convient de noter que les modes de realisation ne sont pas limites a ceux-ci et qu'un quelconque 35 des divers parametres d'entree et de sortie peut etre utilise pour l'apprentissage du DNN 1100. 2017-IPM-101071-U1-FR 14 La figure 12 est une representation graphique 1200 montrant une comparaison entre un taux de production de gaz predit, par ex., produit par un DNN 1100 forme et le taux reel de production de gaz sur une periode donnee. La figure 13 est un schema fonctionnel d'un exemple de systeme informatique 5 1300 dans lequel les modes de realisation de la presente divulgation peuvent etre mis en oeuvre. Par exemple, le systeme informatique 240 de la figure 2, tel que decrit ci-dessus, peut etre mis en oeuvre en utilisant le systeme 1300. Le systeme 1300 peut etre un ordinateur, un telephone, un assistant numerique personnel ou tout autre type d'appareil electronique. Un tel dispositif electronique comprend divers types de supports lisibles par ordinateur et des interfaces pour divers 10 autres types de supports lisibles par ordinateur. Comme le montre la figure 13, le systeme 1300 comprend un dispositif de stockage permanent 1302, une memoire systeme 1304, une interface de dispositif de sortie 1306, un bus de communication systeme 1308, une memoire morte (ROM) 1310, une ou plusieurs unites de traitement 1312, une interface de dispositif d'entree 1314 et une interface de reseau 1316. 15 Le bus 1308 represente collectivement tous les bus systeme, peripherique et chipset qui connectent en communication les nombreux dispositifs internes du systeme 1300. Par exemple, le bus 1308 connecte en communication la ou les unites de traitement 1312 avec la ROM 1310, la memoire systeme 1304 et le dispositif de stockage permanent 1302. A partir de ces differentes unites de memoire, le ou les unites de traitement 1312 2 0 recuperent les instructions a executer et les donnees a traiter afin d'executer les processus de la presente divulgation. Le ou les unites de traitement peuvent etre un processeur unique ou un processeur multicoeurs dans differentes mises en oeuvre. La ROM 1310 stocke les donnees statiques et les instructions necessaires a ou aux unites de traitement 1312 et aux autres modules du systeme 1300. Le dispositif de stockage 2 5 permanent 1302, d'autre part, est un dispositif de memoire lisible-inscriptible. Cet appareil est une unite de memoire non volatile qui stocke les instructions et les donnees meme lorsque le systeme 1300 est desactive. Certaines mises en oeuvre de la presente divulgation utilisent un dispositif de stockage de masse (tel qu'un disque magnetique ou optique et son lecteur de disque correspondant) en tant que dispositif de stockage permanent 1302. 3 0 D'autres mises en oeuvre utilisent un dispositif de stockage amovible (tel qu'une disquette, un lecteur flash et son lecteur de disque correspondant) en tant que dispositif de stockage permanent 1302. Comme le dispositif de stockage permanent 1302, la memoire systeme 1304 est un dispositif de memoire lisible-inscriptible. Cependant, contrairement au dispositif de stockage 1302, la memoire systeme 1304 est une memoire lisible-inscriptible volatile, telle qu'une memoire 3 5 vive. La memoire systeme 1304 stocke certaines des instructions et des donnees dont le processeur 2017-IPM-101071-U1-FR 15 a besoin au moment de l'execution. Dans certaines mises en oeuvre, les processus de la presente divulgation sont stockes dans la memoire systeme 1304, le dispositif de stockage permanent 1302 et/ou la ROM 1310. Par exemple, les differentes unites de memoire comprennent des instructions pour diverses fonctions ou operations conformement aux processus 300 et 400 des figures 3 et 4, 5 respectivement, comme it est decrit ci-dessus. A partir de ces differentes unites de memoire, le ou les unites de traitement 1312 recuperent les instructions a executer et les donnees a traiter afin d'executer les processus de certaines mises en oeuvre. Le bus 1308 se connecte egalement aux interfaces de dispositif d'entree et de sortie 1314 et 1306. L'interface de dispositif d'entree 1314 permet a l'utilisateur de communiquer 10 des informations et de selectionner des commandes au systeme 1300. Les dispositifs d'entree utilises avec l'interface de dispositif d'entree 1314 comprennent, par ex., les claviers alphanumeriques, QWERTY ou T9, les microphones et dispositifs de pointage (egalement appeles dispositifs de commande du curseur »). Les interfaces de dispositif de sortie 1306 permettent, par ex., l'affichage d'images generees par le systeme 1300. Les dispositifs de sortie utilises avec 15 l'interface de dispositif de sortie 1306 comprennent, par ex., des imprimantes et des dispositifs d'affichage, tels que des tubes a rayons cathodiques (CRT) ou des ecrans a cristaux liquides (LCD). Certaines mises en oeuvre comprennent des dispositifs tels qu'un ecran tactile qui fonctionne a la fois comme dispositif d'entree et de sortie. Il convient de noter que des modes de realisation de la presente divulgation peuvent etre mis en oeuvre en utilisant un ordinateur comprenant l'un 2 0 quelconque de divers types de dispositifs d'entree et de sortie pour permettre une interaction avec un utilisateur. Une telle interaction peut comprendre un retour d'information vers ou depuis l'utilisateur dans differentes formes de retour sensoriel, y compris, mais sans limitation, un retour visuel, un retour auditif ou un retour tactile. De plus, l'entree de l'utilisateur peut etre revue sous une quelconque forme, y compris, mais sans limitation, une entrée acoustique, vocale ou tactile. 2 5 De plus, l'interaction avec l'utilisateur peut comprendre la transmission et la reception de differents types d'informations, par ex., sous la forme de documents, a destination de et en provenance de l'utilisateur via les interfaces decrites ci-dessus. De meme, comme le montre la figure 13, le bus 1308 relie egalement le systeme 1300 a un reseau public ou prive (non represents) ou a une combinaison de reseaux via une 3 0 interface de reseau 1316. Un tel reseau peut inclure, par ex., un reseau local (« LAN »), tel qu'un Intranet, ou un reseau etendu (« WAN »), tel que l'Internet. Un quelconque ou tous les composants du systeme 1300 peuvent etre utilises conjointement avec la presente divulgation. Ces fonctions decrites ci-dessus peuvent etre mises en oeuvre dans des circuits electroniques numeriques, des logiciels, des micrologiciels ou du materiel informatique. Les 3 5 techniques peuvent etre mises en oeuvre en utilisant un ou plusieurs produits de programme 2017-IPM-101071-U1-FR 16 informatique. Les processeurs et les ordinateurs programmables peuvent etre integres ou integres a des appareils mobiles. Les processus et les flux logiques peuvent etre executes par un ou plusieurs processeurs programmables et par un ou plusieurs circuits logiques programmables. Les dispositifs informatiques et de stockage polyvalents ou specialises peuvent etre interconnectes via des reseaux 5 de communication. Certaines mises en oeuvre comprennent des composants electroniques, tels que des microprocesseurs, un stockage et une memoire qui stockent des instructions de programme informatique sur un support lisible par machine ou lisible par ordinateur (egalement appele support de stockage lisible par ordinateur, support lisible par machine ou support de stockage lisible par 10 machine). Parmi les supports lisibles par ordinateur, citons la RAM, la ROM, les disques compacts en lecture seule (CD-ROM), les disques compacts enregistrables (CD-R), les disques compacts reinscriptibles (CD-RW), les disques numeriques polyvalents en lecture seule (par ex., DVDROM, DVD-ROM double couche), divers DVD enregistrables/reinscriptibles (par ex., DVDRAM, DVD-RW, DVD+RW, etc. ), memoire flash (par ex., cartes SD, mini cartes SD, micro 15 cartes SD, etc. ), disques durs magnetiques et/ou a l'etat solide, disques Blu-Ray® en lecture seule et enregistrables, disques optiques ultra-densite, tout autre support optique ou magnetique et disquettes. Le support lisible par ordinateur peut stocker un programme informatique qui est executable par au moins une unite de traitement et comprend des ensembles d'instructions pour effectuer diverses operations. Parmi les exemples de programmes informatiques ou de code 20 informatique, on peut citer le code machine, tel que celui produit par un compilateur, et les fichiers comprenant un code de niveau superieur execute par un ordinateur, un composant electronique ou un microprocesseur utilisant un interpreteur. Bien que la precedente discussion se refere principalement a des microprocesseurs ou a des processeurs multicoeurs executant des logiciels, certaines mises en 25 oeuvre sont effectuees par un ou plusieurs circuits integres, tels que des circuits integres application specifique (ASIC) ou des reseaux prediffuses programmables par l'utilisateur (FPGA). Dans certaines mises en oeuvre, de tels circuits integres executent des instructions qui sont stockees sur le circuit lui-meme. Par consequent, les procedes 300 et 400 des figures 3 et 4, comme it est decrit ci-dessus, peuvent etre mis en oeuvre en utilisant le systeme 1300 ou tout systeme 30 informatique comportant des circuits de traitement ou un programme informatique comprenant des instructions stockees qui, lorsqu'elles sont executees par au moins un processeur, amenent le processeur a executer des fonctions concernant ces processus. Tel qu'utilise dans cette specification et dans toutes les revendications de cette demande, les termes « ordinateur », « serveur », « processeur » et « memoire » se referent tous 35 des dispositifs electroniques ou technologiques. Ces termes excluent des personnes ou des groupes 2017-IPM-101071-U1-FR 17 de personnes. Tel qu'utilise ici, les termes « support lisible par ordinateur » et « supports lisibles par ordinateur » se rapportent generalement a des supports de stockage electroniques tangibles, physiques et non transitoires qui stockent des informations sous une forme lisible par un ordinateur. 5 Des modes de realisation de l'obj et de l'invention decrit dans cette specification peuvent etre mis en oeuvre dans un systeme informatique qui comprend un composant dorsal, par ex. un serveur de donnees, ou qui comprend un composant intergiciel, par ex. un serveur d'application, ou qui comprend un composant frontal, par ex. un ordinateur client ayant une interface utilisateur graphique ou un navigateur Web a travers lequel un utilisateur peut interagir 10 avec une mise en oeuvre de l'objet de l'invention decrit dans cette specification, ou toute combinaison d'un ou de plusieurs de ces composants dorsaux, intergiciels ou frontaux. Les composants du systeme peuvent etre interconnectes par toute forme ou tout support de communication de donnees numeriques, par ex. un reseau de communication. Des exemples de reseaux de communication comprennent un reseau local (« LAN ») et un reseau etendu 15 (« WAN »), un inter-reseau (par ex., l'Internet) et des reseaux poste a poste (par ex., des reseaux poste a poste ad hoc). Le systeme informatique peut inclure des clients et des serveurs. Un client et un serveur sont generalement distants l'un de l'autre et interagissent generalement via un reseau de communication. La relation de client et de serveur est generee par des programmes informatiques 20 qui sont executes sur les ordinateurs respectifs et qui possedent une relation client-serveur, l'un vers l'autre. Dans certains modes de realisation, un serveur transmet des donnees (par ex., une page Web) a un dispositif client (par ex., pour afficher des donnees et recevoir une entrée utilisateur provenant d'un utilisateur interagissant avec le dispositif client). Les donnees generees au niveau du dispositif client (par ex. un resultat de l'interaction de l'utilisateur) peuvent provenir du 25 peripherique client au niveau du serveur. Il est compris qu'un quelconque ordre ou hierarchie specifique des &apes dans les procedes divulgues est une illustration des exemples d'approche. Sur la base des preferences de conception, il est entendu que l'ordre specifique ou la hierarchie des &tapes des processus peut etre reorganisee, ou que toutes les &apes illustrees sont effectuees. Certaines &apes peuvent etre 30 effectuees simultanement. Par exemple, dans certaines circonstances, le traitement multitache et parallele peut etre avantageux. En outre, la separation de divers composants du systeme dans les modes de realisation decrits ci-dessus ne doit pas etre comprise comme exigeant une telle separation dans tous les modes de realisation, et il faut comprendre que les composants et systemes du programme decrits peuvent generalement etre integres dans un seul logiciel ou integres dans 35 plusieurs logi ci el s . 2017-IPM-101071-U1-FR 18 En outre, les exemples de methodes decrits ici peuvent etre mis en oeuvre par un systeme comprenant des circuits de traitement ou un produit de programme informatique comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont executees par au moins un processeur, amenent le processeur a executer Tune quelconque des methodes decrites ici. 5 Comme it est decrit ci-dessus, les modes de realisation de la presente invention sont particulierement utiles pour evaluer rapidement la distribution de pression et les debits dans des gisements et des puits de forage pour des operations de forage et/ou de fracturation en temps reel. Par consequent, les avantages de la presente invention comprennent l'apprentissage d'un modele d'apprentissage automatique (ML) (par ex., reseaux neuronaux, y compris les DNN) pour 10 reconnaitre des schemas entre les entrées et sorties des simulations d'ingenierie des ecoulements de fluide multiphasiques dans le gisement et le puits. Une fois forme, le modele ML peut etre utilise a la place de modeles plus complexes (par ex., les modeles CFD, comme it est decrit cidessus) pour predire les sorties ou les resultats de la simulation d'ecoulement multiphasique pendant les operations en temps reel. De tels modeles ML peuvent servir de bonne approximation 15 ou de proxy du modele original, qui produit des previsions relativement precises des ecoulements dune maniere relativement rapide et efficace. De plus, ces modeles sont particulierement utiles pour effectuer des simulations parametriques rapides afin d'optimiser la conception des puits en temps reel et d'assurer une surveillance et un controle automatises des operations sur les sites de puits. 20 Un procede informatique de formation de modeles de reseaux neuronaux pour des simulations d'ecoulement en temps reel a ete decrit. Les modes de realisation du procede peuvent comprendre : l'acquisition des donnees d'entree comprenant des valeurs pour une pluralite de parametres d'entree associee a un ecoulement de fluide multiphasique qui doit etre simule ; la simulation de l'ecoulement de fluide multiphasique en utilisant un modele de dynamique de fluide 25 complexe (CFD), base sur les donnees d'entree acquises, le modele CFD representant un domaine tridimensionnel (3D) pour la simulation ; la selection dune zone d'interet dans le domaine en 3D represents par le modele CFD ; la production d'un maillage bidimensionnel (2D) de la zone d'interet selectionnee, le maillage en 2D representant les resultats de la simulation pour la zone d'interet selectionnee ; et l'apprentissage d'un reseau neuronal en se basant sur les resultats de 30 simulation representes par le maillage en 2D produit. De meme, des modes de realisation d'un support de stockage lisible par ordinateur dans lequel sont stockees des instructions ont ete decrits, les instructions, lorsqu'elles sont executees par un processeur, pouvant amener le processeur executer une pluralite de fonctions, comprenant des fonctions pour : acquerir des donnees d'entree comprenant des valeurs pour une pluralite de parametres d'entree associee a un ecoulement de 35 fluide multiphasique qui doit etre simule ; simuler l'ecoulement de fluide multiphasique en utilisant 2017-IPM-101071-U1-FR 19 un modele complexe de dynamique de fluide (CFD), base sur les donnees d'entree acquises, le modele CFD representant un domaine tridimensionnel (3D) pour la simulation ; selectionner une zone d'interet dans le domaine en 3D represente par le modele CFD ; produire un maillage bidimensionnel (2D) de la zone d'interet selectionnee, le maillage en 2D representant les resultats 5 de la simulation pour la zone d'interet selectionnee ; et faire l'apprentissage d'un reseau neuronal en se basant sur les resultats de simulation representes par le maillage en 2D produit. Les modes de realisation precedents du procede ou du support de stockage lisible par ordinateur peuvent comprendre l'un quelconque ou une quelconque combinaison des elements, caracteristiques, fonctions ou operations suivantes : un reseau neuronal d'apprentissage 10 profond (DNN) en tant que reseau neuronal en cours d'apprentissage ; simuler un ecoulement de fluide multiphasique en temps reel pendant une operation de site de puits, sur la base du reseau neuronal forme ; l'operation de site de puits est une operation de traitement de stimulation effectuee sur differents &ages le long du trajet d'un puits a travers un gisement, et le domaine en 3D represente le gisement ; la generation comprend en outre l'identification dune surface plane en 2D 15 dans le domaine en 3D, la surface plane en 2D comprenant des donnees de simulation correspondant a la zone d'interet selectionnee et l'application des donnees de simulation de la surface plane en 2D identifiee au maillage en 2D de la zone d'interet selectionnee ; la zone d'interet selectionnee comprend un reseau de fractures dans une zone du gisement entourant le puits de forage ; et les donnees de simulation sont appliquees aux points nodaux du maillage en 2D. 20 De plus, des modes de realisation d'un systeme comprenant au moins un processeur et une memoire couples au processeur ont ete decrits, la memoire stockant des instructions qui, lorsqu'elles sont executees par un processeur, peuvent : acquerir des donnees d'entree comprenant des valeurs pour une pluralite de parametres d'entree associee a un ecoulement de fluide multiphasique qui doit etre simule ; simuler l'ecoulement de fluide multiphasique en 25 utilisant un modele complexe de dynamique de fluide (CFD), base sur les donnees d'entree acquises, le modele CFD representant un domaine tridimensionnel (3D) pour la simulation ; selectionner une zone d'interet dans le domaine en 3D represente par le modele CFD ; produire un maillage bidimensionnel (2D) de la zone d'interet selectionnee, le maillage en 2D representant les resultats de la simulation pour la zone d'interet selectionnee ; et faire l'apprentissage d'un reseau 30 neuronal en se basant sur les resultats de simulation representes par le maillage en 2D produit. Les modes de realisation precedents du systeme peuvent comprendre l'un quelconque ou une combinaison quelconque des elements, caracteristiques, fonctions ou operations suivantes : un reseau neuronal d'apprentissage profond (DNN) en tant que reseau neuronal en cours d'apprentissage ; simuler un ecoulement de fluide multiphasique en temps reel 35 pendant une operation de site de puits, sur la base du reseau neuronal forme ; l'operation de site de 2017-IPM-101071-U1-FR 20 puits est une operation de traitement de stimulation effectuee sur differents &ages le long du traj et d'un puits a travers un gisement, et le domaine en 3D represente le gisement ; la generation comprend en outre l'identification dune surface plane en 2D dans le domaine en 3D, la surface plane en 2D comprenant des donnees de simulation correspondant a la zone d'interet selectionnee 5 et l'application des donnees de simulation de la surface plane en 2D identifiee au maillage en 2D de la zone d'interet selectionnee ; la zone d'interet selectionnee comprend un reseau de fractures dans une zone du gisement entourant le puits de forage ; et les donnees de simulation sont appliquees aux points nodaux du maillage en 2D. Bien que des details specifiques concernant les modes de realisation ci-dessus 10 aient ete decrits, les descriptions materielles et logicielles ci-dessus sont simplement destinees etre des exemples de modes de realisation et ne sont pas destinees a limiter la structure ou la mise en oeuvre des modes de realisation decrits. Par exemple, meme si plusieurs autres composants internes du systeme 1300 ne sont pas illustres, it sera compris des hommes de métier que de tels composants et leur interconnexion sont bien connus. 15 De plus, certains aspects des modes de realisation decrits, tels que decrits ci- dessus, peuvent etre incorpores dans un logiciel qui est execute en utilisant une ou plusieurs unites/composants de traitement. Les aspects programmatiques de la technologie peuvent etre consideres comme des « produits » ou des « articles de fabrication », generalement sous la forme de code executable et/ou de donnees associees qui sont exploites ou incorpores dans un type de 2 0 support lisible par machine. Un support de type « stockage » tangible non-transitoire comprend toute ou partie de la memoire ou autre stockage pour les ordinateurs, processeurs ou similaires, ou leurs modules associes, tels que diverses memoires a semi-conducteurs, lecteurs de bande, lecteurs de disque, disques optiques ou magnetiques, et similaires, qui peuvent fournir un stockage a tout moment pour la programmation logicielle. 25 En outre, l'organigramme et les schemas fonctionnels des figures illustrent l'architecture, la fonctionnalite et le fonctionnement de mises en oeuvre possibles de systemes, procedes et produits de programme informatique selon divers modes de realisation de la presente divulgation. On doit egalement note que dans certaines mises en oeuvre alternatives, les fonctions no-tees dans le bloc peuvent ne pas avoir lieu dans l'ordre indique dans les figures. Par exemple, 30 deux blocs representes a la suite peuvent en fait etre executes sensiblement en meme temps, ou les blocs peuvent parfois etre executes dans l'ordre inverse, en fonction de la fonctionnalite concernee. On notera egalement que chaque bloc des schemas fonctionnels et/ou de l'illustration sous forme d'organigramme, ainsi que des combinaisons de blocs dans les schemas fonctionnels et/ou de l'illustration sous forme d'organigramme, peuvent etre mis en oeuvre par des systemes materiels 2017-IPM-101071-U1-FR 21 specialises qui executent les fonctions ou les actes specifies, ou des combinaisons d'instructions de materiel et d'ordinateur specialises. 2017-IPM-101071-U1-FR 22 REVENDICATIONSCe qui est revendique est : 1. Procede informatise d'apprentissage de modeles de reseau neuronal pour les simulations d'ecoulement en temps reel, le procede comprenant : l'acquisition de donnees d'entree comprenant des valeurs pour une pluralite de parametres d'entree associee a un ecoulement de fluide multiphasique devant etre simule ; la simulation de l'ecoulement de fluide multiphasique en utilisant un modele de dynamique de fluide complexe (CFD), base sur les donnees d'entree acquises, le modele CFD representant un domaine tridimensionnel (3D) pour la simulation ; la selection dune zone d'interet dans le domaine en 3D represente par le modele CFD ; la production d'un maillage bidimensionnel (2D) de la zone d'interet selectionnee, le maillage en 2D representant les resultats de la simulation pour la zone d'interet selectionnee ; et l'apprentissage d'un reseau neuronal a partir des resultats de simulation representes par le maillage en 2D produit. 2. Procede selon la revendication 1, dans lequel le reseau neuronal est un reseau neuronal d'apprentissage profond (DNN). 2 0 3. Procede selon la revendication 1 ou 2, comprenant egalement : la simulation d'un ecoulement de fluide multiphasique en temps reel pendant une operation de site de puits, basee sur le reseau neuronal forme. 4. Procede selon Tune quelconque des revendications precedentes, dans lequel l'operation 2 5 de site de puits est une operation de traitement de stimulation realisee sur differentes &ages le long d'un traj et d'un puits de forage a travers un gisement, et le domaine en 3D represente le gisement. 5. Procede selon Tune quelconque des revendications precedentes, dans lequel la generation comprend en outre : 3 0 l'identification dune surface plane en 2D dans le domaine en 3D, la surface plane en 2D comprenant des donnees de simulation correspondant a la zone d'interet selectionnee ; et l'application des donnees de simulation de la surface plane en 2D au maillage en 2D de la zone d'interet selectionnee. 2017-IPM-101071-U1-FR 23 6. Procede selon la revendication 5, dans lequel la zone d'interet selectionnee comprend un reseau de fractures dans une zone du gisement entourant le puits de forage. 7. Procede selon la revendication 5, dans lequel les donnees de simulation sont appliquees 5 aux points nodaux du maillage en 2D. 8. Systeme comprenant : au moins un processeur ; et une memoire couplee au processeur, la memoire stockant des instructions qui, lorsqu'elles 10 sont executees par le processeur, amenent le processeur a executer une pluralite de fonctions, y compris des fonctions pour : acquerir des donnees d'entree comprenant des valeurs pour une pluralite de parametres d'entree associee a un ecoulement de fluide multiphasique devant etre simule ; simuler l'ecoulement de fluide multiphasique en utilisant un modele de dynamique de fluide 15 complexe (CFD), base sur les donnees d'entree acquises, le modele CFD representant un domaine tridimensionnel (3D) pour la simulation ; selectionner une zone d'interet dans le domaine en 3D represente par le modele CFD ; produire un maillage bidimensionnel (2D) de la zone d'interet selectionnee, le maillage en 2D representant les resultats de la simulation pour la zone d'interet selectionnee ; et 2 0 faire l'apprentissage d'un reseau neuronal a partir des resultats de simulation representes par le maillage en 2D produit. 9. Systeme selon la revendication 8, dans lequel le reseau neuronal est un reseau neuronal d'apprentissage profond (DNN). 10. Systeme selon la revendication 8 ou 9, dans lequel les fonctions executees par le processeur comprennent en outre des fonctions pour : simuler un ecoulement de fluide multiphasique en temps reel pendant une operation de site de puits, base sur le reseau neuronal forme. 11. Systeme selon Tune quelconque des revendications precedentes, dans lequel l'operation de site de puits est une operation de traitement de stimulation realisee sur differentes &ages le long d'un traj et d'un puits de forage a travers un gisement, et le domaine en 3D represente le gisement. 25 30 2017-IPM-101071-U1-FR 24 12. Systeme selon Tune quelconque des revendications precedentes, dans lequel les fonctions executees par le processeur comprennent en outre des fonctions pour : identifier une surface plane en 2D dans le domaine en 3D, la surface plane en 2D comprenant des donnees de simulation correspondant a la zone d'interet selectionnee ; et 5 appliquer les donnees de simulation de la surface plane en 2D au maillage en 2D de la zone d'interet selectionnee. 13. Systeme selon la revendication 12, dans lequel la zone d'interet selectionnee comprend un reseau de fractures dans une zone du gisement entourant le puits de forage. 10 14. Systeme selon la revendication 12, dans lequel les donnees de simulation sont appliquees aux points nodaux du maillage en 2D. 15. Support de stockage lisible par ordinateur dans lequel sont stockees des instructions 15 qui, lorsqu'elles sont executees par un processeur, amenent le processeur a executer une pluralite de fonctions, y compris des fonctions pour : acquerir des donnees d'entree comprenant des valeurs pour une pluralite de parametres d'entree associee a un ecoulement de fluide multiphasique devant etre simule ; simuler l'ecoulement de fluide multiphasique en utilisant un modele de dynamique de fluide 2 0 complexe (CFD), base sur les donnees d'entree acquises, le modele CFD representant un domaine tridimensionnel (3D) pour la simulation ; selectionner une zone d'interet dans le domaine en 3D represente par le modele CFD ; produire un maillage bidimensionnel (2D) de la zone d'interet selectionnee, le maillage en 2D representant les resultats de la simulation pour la zone d'interet selectionnee ; et 2 5 faire l'apprentissage d'un reseau neuronal a partir des resultats de simulation representes par le maillage en 2D produit.