FR 3081026 A1 20191115 FR 1902256 A 20190305 Description Titre de l'invention : Optimisation BAYÉSIENNE BASÉE SUR L'APPRENTISSAGE pour optimiser les paramÈtres de forage POUVANT ÊTRE COMMANDÉS Domaine technique [0001] Les modes de réalisation décrits dans les présentes concernent généralement des opérations de forage de formation terrestre et, plus particulièrement, une optimisation bayésienne pour optimiser des paramètres de forage pouvant être commandés. CONTEXTE DE L'INVENTION [0002] Dans les opérations de forage, les processus de forage classiques sont relativement complexes et entraînent des dépenses considérables. L'industrie s'efforce continuellement d'améliorer la sécurité, la réduction des coûts et l'efficacité, en particulier en ce qui concerne la caractérisation de réservoirs d'hydrocarbures et l'optimisation du forage. Néanmoins, des processus de forage plus efficaces, améliorés et optimisés restent nécessaires. [0003] BRÈVE DESCRIPTION DES DIFFÉRENTES VUES DES DESSINS [0004] Pour une compréhension plus complète des modes de réalisation décrits, et pour connaître d'autres avantages de ceux-ci, il est maintenant fait référence à la description suivante, prise conjointement avec les dessins joints en annexe, dans lesquels : [0005] [fig. 1] est un schéma d'un système de forage selon certains modes de réalisation de la présente invention ; [0006] [fig.2] est un organigramme pour optimiser des paramètres de forage pouvant être commandés à l'aide d'une combinaison de réseau neuronal profond et d'un régresseur réalisé à l'aide du système de forage de [Fig. 1], selon un mode de réalisation de la présente invention ; [0007] [fig.3A] est un schéma illustrant un mode de réalisation d'un réseau neuronal profond, selon un mode de réalisation de la présente invention ; [0008] [fig.3B] illustre une représentation schématique des connexions dans des cellules LSTM empilées constituant un réseau neuronal récurrent profond selon un mode de réalisation de la présente invention ; et [0009] [fig.4A] [fig.4B] 2 illustrent une comparaison entre les meilleurs points réels et prédits avec et sans contraintes de plage, respectivement, selon un mode de réalisation de la présente invention. [0010] DESCRIPTION DÉTAILLÉE DES MODES DE RÉALISATION DÉCRITS [0011] La description suivante est présentée pour permettre à l'homme du métier de réaliser et d'utiliser l'invention. Diverses modifications apparaîtront plus clairement à l'homme du métier et les principes généraux décrits dans les présentes peuvent être appliqués à des modes de réalisation et à des applications autres que ceux détaillés ci-dessous sans s'écarter de l'esprit et de la portée des modes de réalisation décrits tels que définis dans les présentes. Les modes de réalisation décrits ne sont pas destinés à être limités aux modes de réalisation particuliers indiqués, mais doivent se voir accorder toute la portée compatible avec les principes et les caractéristiques décrits dans les présentes. [0012] Le terme « haut de puits » tel qu'utilisé dans les présentes désigne le long du train de forage ou du trou de l'extrémité distale à la surface, et « fond de puits » ou « bas de puits » tel qu'utilisé dans les présentes désigne le long du train de forage ou du trou de la surface à l'extrémité distale. [0013] On comprendra que les termes « équipement de forage de puits de pétrole » ou « système de forage de puits de pétrole » ne sont pas destinés à limiter l'utilisation de l'équipement et des processus décrits par ces termes pour le forage d'un puits de pétrole. Les termes englobent également le forage de puits de gaz naturel ou de puits d'hydrocarbures en général. En outre, ces puits peuvent être utilisés pour la production, la surveillance ou l'injection dans le cadre de la récupération d'hydrocarbures ou d'autres matériaux du souterrain. Cela pourrait également inclure des puits géothermiques destinés à fournir une source d'énergie thermique au lieu d'hydrocarbures. [0014] Comme indiqué ci-dessus, des processus de forage plus efficaces, améliorés et optimisés restent nécessaires. Des modes de réalisation de la présente invention fournissent un appareil et des procédés de caractérisation de réservoirs d'hydrocarbures et d'optimisation de forage à l'aide de la nouvelle optimisation bayésienne (BO) basée sur l'apprentissage avec des contraintes de plage. Le procédé BO décrit avec des contraintes de plage prédit les paramètres pouvant être commandés optimaux nécessaires à l'optimisation du forage. La détermination de paramètres de forage optimaux, tels que le taux de pénétration (ROP) instantané, le poids sur trépan (WOB) et les rotations par minute (RPM) optimaux, est calculée pour la formation en cours de forage à l'aide du procédé BO avec des contraintes de plage et les paramètres de forage sont ajustés aux WOB et RPM optimaux. Le procédé décrit offre une prédiction rapide, robuste et précise à l'aide de données discrètes comme entrée. [0015] La méthodologie décrite utilise une technique d'apprentissage profond basée sur un réseau neuronal qui aide à calculer rapidement et efficacement les paramètres pouvant 3 être commandés optimaux nécessaires et à utiliser davantage les paramètres pour une commande automatisée en temps réel des paramètres ROP, RPM, WOB, etc. La technique d'apprentissage profond décrite est rapide, en partie parce qu'elle n'a pas besoin d'une fonction objective à fournir pendant la formation préalable du réseau neuronal. L'utilisation d'un réseau neuronal profond (DNN) en combinaison avec un régresseur aide davantage à effectuer un calcul rapide et efficace. Dans certaines mises en oeuvre, la technique décrite est au moins trois fois plus rapide que la modélisation de processus gaus sien (GP) de pointe. [0016] En se référant maintenant à [Fig. 1], un système de forage 100 inclut une plateforme de forage 102 disposée au sommet d'un trou de forage 104. Un outil de diagraphie 106 est porté par un sous-élément 108, généralement un collier de forage, incorporé dans un train de forage 110 et disposé à l'intérieur du trou de forage 104. Un trépan de forage 112 est situé au niveau de l'extrémité inférieure du train de forage 110 et taille un trou de forage 104 à travers les formations terrestres 114. La boue de forage 116 est pompée depuis un bassin de réservoir de stockage 118 près de la tête de puits 120, sous un passage axial (non illustré) à travers le train de forage 110, hors des ouvertures du trépan 112 et renvoyée à la surface par la région annulaire 122. Le tubage métallique 124 est positionné dans le trou de forage 104 au-dessus du trépan de forage 112 pour maintenir l'intégrité d'une partie supérieure du trou de forage 104. [0017] En se référant à [Fig. 1], l'annulaire 122 situé entre la tige de forage 110, le sous- élément 108 et les parois latérales 126 du trou de forage 104 constitue le trajet d'écoulement retour pour la boue de forage. La boue est pompée du bassin de stockage près de la tête de puits 120 par le système de pompage 128. La boue traverse une conduite d'alimentation en boue 130 qui est couplée à un passage central s'étendant sur toute la longueur du train de forage 110. De cette manière, la boue de forage est forcée à s'écouler vers le bas dans le train de forage 110 et pénètre dans le trou de forage à travers des ouvertures dans le trépan de forage 112 pour refroidir et lubrifier le trépan de forage et ramener à la surface les déblais de formation produits pendant l'opération de forage. Un conduit d'échappement de fluide 132 est relié depuis le passage annulaire 122 au niveau de la tête de puits pour conduire le flux de boue retour du trou de forage 104 au bassin de boue 118. La boue de forage est généralement manipulée et traitée par divers appareils (non illustrés) tels que des unités de dégazage et des cuves de circulation pour maintenir une viscosité et une consistance de boue présélectionnées. [0018] L'outil ou instrument de diagraphie 106 peut être n'importe quel instrument de diagraphie classique tel qu'un instrument de diagraphie acoustique (parfois appelé sonique), neutronique, de rayons gamma, de densité, photoélectrique, de résonance magnétique nucléaire, ou tout autre instrument de diagraphie classique, ou une combinaison de ceux-ci, qui peuvent être utilisés pour mesurer la lithologie ou la porosité 4 des formations entourant un forage terrestre. [0019] L'instrument de diagraphie étant intégré dans le train de forage 110 de [Fig. 1], le système est considéré comme un système de mesure en cours de forage (MWD), c'est-à-dire qu'il enregistre pendant que le processus de forage est en cours. Les données de diagraphie peuvent être stockées dans un enregistreur de fond de puits classique (non illustré), qui peut être accessible au niveau de la surface terrestre lorsque le train de forage 110 est récupéré, ou qui peut être transmis à la surface terrestre à l'aide de télémétrie telle que les systèmes de télémétrie par impulsions dans la boue classiques. Dans les deux cas, les données de diagraphie de l'instrument de diagraphie 106 atteignent finalement un processeur de dispositif de mesure de surface 134 pour permettre le traitement des données pour une utilisation conformément aux modes de réalisation de la présente invention décrits dans les présentes. Autrement dit, le processeur de mesure 134 traite les données de diagraphie de manière appropriée pour une utilisation avec les modes de réalisation de la présente invention. [0020] En plus de l'instrumentation MWD, une instrumentation de diagraphie de la ligne câblée peut également être utilisée. Autrement dit, une instrumentation de diagraphie de la ligne câblée peut également être utilisée pour enregistrer les formations entourant le trou de forage en fonction de la profondeur. Avec une instrumentation de la ligne câblée, un camion de la ligne câblée (non illustré) est généralement situé à la surface d'un puits de forage. Un instrument de diagraphie de la ligne câblée est suspendu dans le trou de forage par un câble de diagraphie qui passe au-dessus d'une poulie et d'un manchon de mesure de profondeur. Lorsque l'instrument de diagraphie traverse le trou de forage, il enregistre les formations entourant le trou de forage en fonction de la profondeur. Les données de diagraphie sont transmises par un câble de diagraphie à un processeur situé sur ou à proximité du camion de diagraphie afin de traiter les données de diagraphie de manière appropriée pour une utilisation avec les modes de réalisation de la présente invention. Comme avec le mode de réalisation MWD de [Fig. 1], l'instrumentation de la ligne câblée peut inclure toute instrumentation de diagraphie classique qui peut être utilisée pour mesurer la lithologie et/ou la porosité de formations entourant un trou de forage terrestre, par exemple, une instrumentation de diagraphie acoustique, neutronique, de rayons gamma, de densité, photoélectrique, de résonance magnétique nucléaire, ou tout autre instrument de diagraphie classique, ou des combinaisons de ceux-ci, qui peuvent être utilisés pour mesurer la lithologie. [0021] En se référant à nouveau à [Fig. 1], un système de commande de forage 140 est re- présenté. Le système de commande de forage 140 inclut un ensemble prescrit de mécaniques de géologie et de de forage. Le système de commande de forage 140 inclut en outre un dispositif généralement appelé, dans les présentes, processeur 142 et comprenant tout ordinateur, dispositif de commande ou appareil de traitement de données approprié disponible dans le commerce ayant un processeur et un dispositif de mémoire couplé au processeur ou accessible par ce dernier. Le dispositif de mémoire, qui peut faire partie du processeur 142, contient un ensemble d'instructions pour la mise en oeuvre du procédé et de l'appareil comme décrit plus en détail dans les présentes. Le processeur 142 reçoit une entrée de tout dispositif (ou dispositifs) d'entrée approprié(s) 148. Le dispositif (les dispositifs) d'entrée 148 peut (peuvent) inclure un clavier, un pavé numérique, un dispositif de pointage, ou un élément similaire, incluant en outre une interface réseau ou une autre interface de communications pour recevoir des informations d'entrée provenant d'un ordinateur ou d'une base de données distant(e). Le processeur 142 émet des signaux d'information et/ou des ordres de commande d'équipement. Les signaux de sortie peuvent être émis vers un dispositif d'affichage 150 par l'intermédiaire de lignes de signal 144 pour être utilisés dans la génération d'un affichage des informations contenues dans les signaux de sortie. Les signaux de sortie peuvent également être émis vers un dispositif d'impression 152 pour être utilisés dans la génération d'une impression 154 des informations contenues dans les signaux de sortie. Les signaux d'information et/ou de commande peuvent également être émis par l'intermédiaire de lignes de signal 156 si nécessaire, par exemple, vers un dispositif distant pour être utilisés dans la commande d'un ou de plusieurs paramètres de fonctionnement de forage de la plateforme de forage 102, comme décrit plus en détail dans les présentes. En d'autres termes, un dispositif ou un moyen approprié est prévu sur le système de forage qui répond à un signal de sortie de mécaniques de forage prédit pour commander un paramètre dans un forage réel d'un puits de forage (ou d'un intervalle) avec le système de forage. Par exemple, un système de forage peut inclure un équipement tel que l'un des types de moteurs commandables suivants choisis parmi un moteur de fond de puits 160, un moteur d'entraînement supérieur 162 ou un moteur à table rotative 164, dans lequel une rotation par minute donnée d'un moteur respectif peut également être commandée à distance. Le paramètre peut également inclure un ou plusieurs des éléments suivants choisis dans le groupe constitué du poids sur trépan, des rotations par minute, du débit d'écoulement de la pompe à boue, des systèmes hydrauliques ou de tout autre paramètre de commande de système de forage approprié. [0022] Le processeur 142 est programmé pour exécuter des fonctions telles que décrites dans les présentes, à l'aide de techniques de programmation connues dans le domaine. Dans un mode de réalisation, un support lisible par ordinateur est inclus, le support lisible par ordinateur ayant un programme informatique stocké sur celui-ci. Le programme informatique à exécuter par le processeur 142 est destiné à optimiser le forage. Le programme informatique inclut des instructions pour créer un DNN multicouche à partir de données de forage d'entrée. Le programme informatique inclut 6 également des instructions pour extraire une pluralité de caractéristiques de paramètres de forage à partir de données géologiques à l'aide du DNN. Le programme informatique inclut en outre des instructions pour créer un modèle de régression linéaire sur la base de la pluralité extraite de caractéristiques de paramètres de forage. Enfin, le programme informatique inclut des instructions pour appliquer le modèle de régression linéaire afin de prédire un ou plusieurs paramètres de forage. La programmation du programme informatique à exécuter par le processeur 142 peut en outre être réalisée à l'aide de techniques de programmation connues pour mettre en oeuvre les modes de réalisation décrits et discutés dans les présentes. En outre, associée avec la connaissance de paramètres de forage optimisés pouvant être commandés, l'opération de forage peut être optimisée de manière avantageuse, comme discuté plus en détail ci-dessous. [0023] Dans un mode de réalisation préféré, les données géologiques incluent au moins la résistance de la roche. Dans un autre mode de réalisation, les données géologiques peuvent en outre inclure l'un quelconque des éléments suivants : les données de diagraphie, la lithologie, la porosité et la plasticité du schiste. [0024] Le dispositif d'entrée 148 peut être utilisé pour entrer les spécifications de l'équipement de forage proposé destiné à être utilisé dans le forage du puits de forage (ou de l'intervalle du puits de forage). Dans un mode de réalisation préféré, les spécifications incluent au moins une spécification de trépan d'un trépan de forage recommandé. Dans un autre mode de réalisation, les spécifications peuvent également inclure une ou plusieurs spécifications de l'équipement suivant pouvant inclure un moteur de fond de puits, un moteur d'entraînement supérieur, un moteur à table rotative, un système de boue et une pompe à boue. Les spécifications correspondantes peuvent inclure une sortie de couple maximale, un type de boue ou une puissance de sortie de la pompe à boue, par exemple, si un équipement de forage particulier le nécessite. [0025] Dans un mode de réalisation préféré, les mécaniques de forage prédites peuvent inclure l'usure du trépan, l'efficacité mécanique, la puissance et des paramètres de fonctionnement. Dans un autre mode de réalisation, les paramètres de fonctionnement peuvent inclure le poids sur trépan (WOB), les tours par minute de rotation (tours par minute), le coût, le taux de pénétration et le couple. Le taux de pénétration inclut en outre un taux de pénétration instantané (ROP) et un taux de pénétration moyen (ROP-AVG). [0026] [Fig. 2] est un organigramme pour optimiser le forage effectué par le système de forage de [Fig. 1], selon un mode de réalisation de la présente invention. Avant de passer à la description de [Fig. 2], il convient de noter que l'organigramme de cette figure montre un exemple dans lequel les étapes opérationnelles sont effectuées dans 7 un ordre particulier, comme indiqué par les lignes reliant les blocs, mais les différentes étapes représentées dans cet organigramme peuvent être effectuées dans n'importe quel ordre, ou dans n'importe quelle combinaison ou sous-combinaison. Il faut noter que, dans certains modes de réalisation, certaines des étapes décrites ci-dessous peuvent être combinées en une seule étape. Dans certains modes de réalisation, une ou plusieurs étapes supplémentaires peuvent être effectuées. [0027] Le système de commande de forage 140 démarre le processus décrit à l'étape 202 en recevant des données discrètes de forage liées aux contraintes d'ingénierie conçues. Dans certains modes de réalisation, ces données peuvent être stockées dans une base de données (non représentée), qui peut faire partie du système de commande de forage 140. Les modes de réalisation non limitatifs des données discrètes relatives au forage incluent le WOB, les RPM et le débit d'écoulement du fluide de forage. Ces paramètres de forage sont généralement connus et peuvent être constants. [0028] À l'étape 204, les données discrètes reçues peuvent ensuite être entrées par le système de commande de forage 140 dans un module de réseau neuronal, qui peut être exécuté sur site (par exemple, dans le processeur 142) ou à un emplacement distant. Le module de réseau neuronal peut inclure l'un quelconque d'un réseau neuronal profond (DNN), d'un réseau neuronal convolutif (CNN), d'un bloc mémoire de mémoire à long et à court terme (LSTM), d'un réseau neuronal convolutif chronologique (TCNN), d'un CNN (TFCNN) temps-fréquence et d'un CNN fusionné (fCNN), dont certains seront discutés ci-dessous. [0029] Le module de réseau neuronal peut ensuite être utilisé pour extraire des caracté- ristiques de paramètres de forage à partir des données d'entrée d'un régresseur à l'étape 206. Des modes de réalisation non limitatifs du régresseur incluent un régresseur linéaire, une machine à vecteurs de support (SVM) avec un noyau à fonction de base radiale (RBF) ou un polynôme. Les machines à vecteurs de support sont généralement utilisées pour la classification par apprentissage machine et une vaste gamme de fonctions du noyau est disponible pour des classes de problèmes spécifiques. Les SVM sont des dispositifs de formation relativement robustes et sont numériquement stables pour les fonctions de noyau les plus courantes. Dans certains modes de réalisation, le système de commande de forage 140 utilise une SVM avec un noyau défini par une fonction de base radiale sous la forme [0030] [Math 1] : [0031] (K (x x') exp - où x,x' sont les vecteurs de caractéristiques et a constitue un paramètre libre. [0032] À l'étape 208, le système de commande de forage 140 crée ou génère un modèle ma- 8 thématique à partir du régresseur. Le modèle mathématique généré représente la structure du train de forage et les forces agissant sur le train de forage. On peut comprendre que divers types de modèles mathématiques peuvent être utilisés avec différents niveaux de fidélité ou de complexité dans la représentation du train de forage. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, un modèle mathématique incluant des termes d'interaction statistique est adapté aux données observées à l'aide de techniques de régression linéaire bayésienne, dans lequel des connaissances préalables sont utilisées pour déterminer les distributions de probabilité postérieure du modèle. Le terme « régression linéaire bayésienne » désigne une approche de la régression linéaire dans laquelle l'analyse statistique est entreprise dans le contexte de l'inférence bayésienne. La fonction de croyance antérieure du modèle de régression linéaire, y compris la fonction de distribution de probabilité antérieure du paramètre du modèle, est combinée à la fonction de vraisemblance des données selon le théorème de Bayes afin d'obtenir la distribution de probabilité postérieure sur les paramètres. [0033] À l'étape 210, le système de commande de forage 140 applique une plage de données contrainte à l'aide des contraintes d'ingénierie (étape 202) pour prédire un ou plusieurs paramètres de forage. Par exemple, pour éviter les vibrations de l'outil d'assemblage de bas de puits, certaines plages de tours par minute doivent être évitées pour un WOB donné. Cette pratique et d'autres pratiques d'excellence en matière de forage peuvent constituer la contrainte de plage pour l'optimisation. Ensuite, à l'étape 212, le système de commande de forage 140 maximise les valeurs d'amélioration attendue (1E) à variables multiples pour les nouvelles observations. Dans un mode de réalisation, les nouvelles observations doivent être comparées à la meilleure valeur prédite actuelle des un ou plusieurs paramètres de forage x", trouvé(s) en tant que réglage de valeur de paramètre x"* qui maximise une nouvelle EI à variables multiples pour l'optimisation bayésienne, donnée par l'équation suivante (1) : [0034] [Math. 2] EIB0 = cf J (Gin )0 (z)dz =o[ Mine' (f ;11 ) ° (f 111111))1 (1) I Mill [0035] où fin i n est la fonction de distribution cumulative, (f min) est la fonction de densité de probabilité, [0036] [Math. 3] i - Y Emin Z cy- , 9 p. est la moyenne et a est la variance. [0037] À l'étape 214, le système de commande de forage 140 met à jour au moins les points d'échantillonnage et les observations sur la base de l'amélioration attendue maximisée déterminée à l'étape 212. Ensuite, le système de commande de forage 140 met automatiquement à jour les valeurs d'un ou de plusieurs paramètres de forage sur la base de la valeur d'amélioration attendue maximisée (étape 216). Des exemples de ces paramètres de forage pouvant être commandés incluent, toutefois sans s'y limiter, le WOB, l'écoulement du fluide de forage à travers le tube de forage, la vitesse de rotation du train de forage, ainsi que la densité et la viscosité du fluide de forage. En résumé, le système de commande de forage 140 effectue les étapes 202 à 216 pour surveiller une caractéristique particulière de l'opération de fond de puits lorsqu'elle est effectuée sur chacun de la pluralité d'intervalles de fonctionnement et ajuste un ou plusieurs paramètres opérationnels afin d'optimiser l'opération de fond de puits par rapport à la caractéristique particulière surveillée. [0038] [Fig. 3A] illustre un modèle de réseau neuronal profond entièrement connecté (DNN) 300 qui peut être mis en oeuvre conformément aux modes de réalisation de la présente invention. Le DNN 300 inclut une pluralité de noeuds 302, organisés en une couche d'entrée 304, une pluralité de couches cachées 306 et une couche de sortie 308. Chacune des couches 304, 306, 308 est connectée par des sorties de noeud 310. On comprendra que le nombre de noeuds 302 indiqué dans chaque couche 304, 306, 308 est indiqué à titre d'exemple et n'est en aucun cas limitatif. En conséquence, le nombre de noeuds 302 dans chaque couche peut varier entre 1 000 et 2 000 noeuds 302. De même, le nombre de couches cachées 306 illustrées est également indiqué à titre d'exemple et peut varier entre quatre et six couches cachées 306. De plus, bien que le DNN 300 illustré soit représenté comme entièrement connecté, le DNN 300 peut avoir d'autres configurations, notamment une configuration partiellement connectée. [0039] Pour donner une vue d'ensemble du DNN 300, un ou plusieurs vecteurs de caracté- ristiques 303 peuvent être entrés dans les noeuds 302 de la couche d'entrée 304. Chacun des noeuds 302 peut correspondre à une fonction mathématique ayant des paramètres ajustables. Tous les noeuds 302 peuvent avoir la même fonction scalaire, différant uniquement par des valeurs de paramètre éventuellement différentes, par exemple. En variante, les divers noeuds 302 pourraient avoir différentes fonctions scalaires en fonction de l'emplacement de la couche, des paramètres d'entrée ou d'autres caractéristiques discriminantes. À titre d'exemple, les fonctions mathématiques pourraient prendre la forme de fonctions sigmoïdes. On comprendra que d'autres formes fonctionnelles pourraient être utilisées en plus ou en variante. Chacune des fonctions mathématiques peut être configurée pour recevoir une entrée ou plusieurs entrées et, à partir de l'entrée ou des plusieurs entrées, évaluer ou calculer une sortie scalaire. Dans le cas d'une fonction sigmoïde, chaque noeud 302 peut calculer une non-linéarité sigmoïdale d'une somme pondérée de ses entrées. [0040] De ce fait, les noeuds 302 de la couche d'entrée 304 assimilent les vecteurs de carac- téristiques 303 et produisent ensuite les sorties de noeud 310, qui sont délivrées séquentiellement par les couches cachées 306, les sorties de noeud 310 de la couche d'entrée 304 étant dirigées vers les noeuds 302 de la première couche cachée 306, les sorties de noeud 310 de la première couche cachée 306 étant dirigées vers les noeuds 302 de la seconde couche cachée 306, etc. Enfin, les noeuds 302 de la couche cachée finale 306 peuvent être délivrés à la couche de sortie 308, qui peut ensuite émettre la prédiction 311 pour le(s) paramètre(s) de forage commandé(s) particulier(s). [0041] Avant l'utilisation du DNN 300 au moment de l'exécution, le DNN 300 peut être entraîné avec des données étiquetées ou transcrites, y compris un ou plusieurs paramètres de forage. Par exemple, pendant la formation, une valeur de paramètre de forage prédite 311 peut être étiquetée ou préalablement transcrite. À ce titre, la prédiction 311 peut être appliquée au DNN 300, comme décrit ci-avant, et les sorties de noeud 310 de chaque couche, y compris la prédiction 311, peuvent être comparées aux valeurs de sortie attendues ou « vraies ». [0042] Comme le montre l'illustration, le DNN 300 est considéré comme « entièrement connecté » car la sortie de noeud 310 de chaque noeud 302 de la couche d'entrée 304 et des couches cachées 306 est connectée à l'entrée de chaque noeud 302 dans la couche cachée suivante 306 ou dans la couche de sortie 308. De ce fait, chaque noeud 302 reçoit ses valeurs d'entrée d'une couche précédente 304, 306, à l'exception des noeuds 302 dans la couche d'entrée 304 qui reçoivent les vecteurs de caractéristiques 303 provenant du module d'extraction de caractéristiques 202, comme décrit ci-dessus. [0043] Dans un autre exemple de mode de réalisation, le DNN 300 peut être mis en oeuvre sous la forme d'un bloc de mémoire de mémoire à long et à court terme (LSTM). Chaque bloc de mémoire LSTM peut inclure une ou plusieurs cellules de mémoire LSTM et chaque cellule de mémoire LSTM peut générer une sortie de cellule agrégée pour générer la sortie LSTM pour le pas de temps. [Fig. 3B] illustre une représentation schématique des connexions entre des cellules LSTM empilées 312a, 312b constituant un réseau neuronal récurrent profond selon un mode de réalisation de la présente invention. [0044] Dans [Fig. 3B], p, représente une variable de paramètre de forage (telle que ROP) à différents pas de temps. Plus spécifiquement, pl, 2313a et p2, 2313b représentent les valeurs des paramètres de forage au pas de temps t-2, pl, i 313c et p2, i 313d représentent les valeurs des paramètres de forage au pas de temps t-1 et p1 313e et p2, 313f représentent des valeurs de paramètre de forage au pas de temps t. L'entrée x 315 est ensuite transmise au réseau neuronal récurrent LSTM profond pour effectuer la 11 prédiction des paramètres de forage. Il a été observé que les présents modes de réalisation tels que décrits fournissent un système prédictif qui atteint une précision supérieure à celle des systèmes prédictifs classiques. Dans le mode de réalisation montré à [Fig. 3B], l'entrée x 315 inclut le taux de pénétration instantané (rRop), le poids sur trépan (rwoB) et le débit d'écoulement (ro) et est partagée par toutes les couches empilées 312a et 312b. Chaque rangée horizontale 314a, 314b des cellules LSTM 312a, 312b représente une couche RNN profonde et chaque section verticale 316a, 316b représente un pas de temps individuel. [0045] Selon un mode de réalisation de la présente invention, l'état de la cellule C 322 et la sortie prédite générée (variable p 313) d'une couche individuelle dans le RNN profond sont transmis à l'étape suivante dans la même couche et constituent la base de la formulation d'entrée au prochain pas de temps. En d'autres termes, les états de cellule c1,1 322c et c2,1 322d et la sortie de variable prédite générée pl, i 313c et p2, i 313d sont transmis des cellules 312a et 312b aux cellules respectives 312c et 312d dans les mêmes couches 314a et 314b. La valeur finale du paramètre de forage p (par exemple, le taux de pénétration instantané) est obtenue par la combinaison des sorties variables prédites pl, 313e et p2, 313f de toutes les couches empilées 314a à 314b au dernier pas de temps 316b. Dans divers modes de réalisation, les sorties respectives peuvent être combinées à l'aide de procédés de perte d'erreur de racine carrée moyenne et/ou BPTT (rétropropagation dans le temps) connus dans le domaine, entre autres. Ainsi, un modèle de prédiction basé sur l'apprentissage profond, tel que la LSTM empilée ou d'autres variantes du RNN profond (en fonction de la mise en oeuvre), permet de capturer des variations hautement non linéaires dans les données de la série chronologique. Cette propriété du modèle de prédiction basé sur l'apprentissage profond le rend parfaitement adapté à la prédiction en temps réel d'un ou de plusieurs paramètres de forage sur la base d'informations collectées pendant les opérations de forage à plusieurs étapes. [0046] [Fig. 4A] et [Fig. 4B] illustrent une comparaison entre la valeur de paramètre de forage optimale réelle et la valeur de paramètre de forage optimale prédite ou le meilleur point, conformément à des modes de réalisation de la présente invention. [Fig. 4A] montre la comparaison entre le meilleur point réel et prédit sans contrainte de plage. Comme le démontre [Fig. 4A], la prédiction 311 calculée par le système de commande de forage 140 est très proche de la valeur optimale réelle du paramètre de fonctionnement de forage. La valeur prédite 404 du paramètre de fonctionnement du forage (par exemple, ROP) est 1,1, tandis que la valeur optimale réelle 402 du paramètre de fonctionnement du forage est 1,0. Selon un mode de réalisation de la présente invention, le système de commande de forage 140 calcule la valeur prédite de ROP à l'aide de l'équation suivante (2) : 12 [0047] [Math. 4] R OP = (W OB 'RPM)1.12 [0048] [Fig. 4B] montre la comparaison entre le meilleur point réel et prédit avec des contraintes de plage. Les contraintes de plage (appliquées à l'étape 210) imposent des gradients importants que le DNN 300 peut capturer avec davantage de couches cachées 306 et de noeuds 302. En d'autres termes, il est possible d'imposer de petites modifications aux paramètres à l'aide de l'écrêtage du gradient, qui commande l'explosion du gradient et utilise la régularisation. De même, selon un mode de réalisation de la présente invention, le système de commande de forage 140 calcule la valeur prédite de ROP à l'aide de l'équation (1) indiquée ci-dessus. Dans l'exemple illustré, le système de commande de forage 140 a appliqué les contraintes spécifiques à un domaine avec la valeur zéro de ROP entre les valeurs 0,99 et 1,0. Dans le cas illustré, la valeur optimale réelle 406 est approximativement égale à 0,9899 et la valeur prédite 408 du paramètre de fonctionnement du forage (par exemple, le ROP) est 0,9. Selon un mode de réalisation de la présente invention, le système de commande de forage 140 peut améliorer les résultats de la prédiction effectuée à l'aide d'une technique d'hyper optimisation du DNN 300. [0049] En conséquence, comme indiqué ci-dessus, les modes de réalisation décrits dans les présentes peuvent être mis en oeuvre de plusieurs manières. En général, dans un aspect, les modes de réalisation décrits concernent un procédé d'optimisation du forage. Le procédé inclut, entre autres étapes, les étapes : (i) de création d'un réseau neuronal profond (DNN) multicouche à partir de données de forage d'entrée en temps réel ; (ii) d'extraction d'une pluralité de caractéristiques de paramètres de forage à partir du DNN ; (iii) de création d'un modèle de régression linéaire sur la base de la pluralité extraite de caractéristiques de paramètres de forage ; et (iv) d'application du modèle de régression linéaire pour prédire un ou plusieurs paramètres de forage. [0050] Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le procédé d'optimisation de forage peut en outre inclure individuellement l'une quelconque des caractéristiques suivantes ou une combinaison de deux de ces caractéristiques ou plus : (a) l'étape d'application du modèle de régression linéaire, comprenant en outre l'application d'une plage de données contrainte afin de prédire les un ou plusieurs paramètres de forage ; (b) le DNN comprenant un réseau neuronal convolutif (CNN) ; (c) le modèle de régression linéaire comprenant un modèle linéaire de machine à vecteurs de support (SVM) ; (d) le modèle SVM comprenant en outre un modèle SVM avec un noyau à fonction de base radiale (RBF) ; et (e) l'étape de maximisation d'une valeur d'amélioration attendue sur la base du modèle de régression linéaire, l'amélioration maximale attendue correspond à une valeur prédite des un ou plusieurs paramètres de forage. 13 [0051] En général, dans un autre aspect encore, les modes de réalisation décrits concernent un système de commande de forage. Le système inclut un processeur et un dispositif de mémoire couplé au processeur. Le dispositif de mémoire contient un ensemble d'instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur, amènent le processeur à : (i) créer un réseau neuronal profond (DNN) multicouche à partir de données de forage d'entrée en temps réel ; (ii) extraire une pluralité de caractéristiques de paramètres de forage à partir du DNN ; (iii) créer un modèle de régression linéaire sur la base de la pluralité extraite de caractéristiques de paramètres de forage ; et (iv) appliquer le modèle de régression linéaire pour prédire un ou plusieurs paramètres de forage. [0052] Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le système de commande de forage peut en outre inclure individuellement l'une quelconque des caractéristiques suivantes ou une combinaison de deux de ces caractéristiques ou plus : (a) l'ensemble d'instructions qui amène le processeur à appliquer le modèle de régression linéaire, amenant en outre le processeur à appliquer une plage de données contrainte afin de prédire les un ou plusieurs paramètres de forage ; (b) le DNN comprenant un réseau neuronal convolutif (CNN) ; (c) le modèle de régression linéaire comprenant un modèle linéaire de machine à vecteurs de support (SVM) ; (d) le modèle SVM comprenant en outre un modèle SVM avec un noyau à fonction de base radiale (RBF) ; et (e) l'ensemble d'instructions qui amène en outre le processeur à maximiser une valeur d'amélioration attendue sur la base du modèle de régression linéaire, l'amélioration maximale attendue correspond à une valeur prédite des un ou plusieurs paramètres de forage. [0053] Bien que des aspects particuliers, des mises en oeuvre et des applications de la présente invention aient été illustrés et décrits, il convient de comprendre que la présente invention n'est pas limitée à la construction et aux compositions précises décrites dans les présentes, et que diverses modifications, divers changements et diverses variations peuvent apparaître à partir des descriptions précédentes sans sortir de l'esprit et de la portée des modes de réalisation décrits tels que définis dans les revendications jointes en annexe. 14 [Revendication 1] [Revendication 2] [Revendication 3] [Revendication 4] [Revendication 5] [Revendication 6] [Revendication 7] [Revendication 8] [Revendication 9]