FR 3080210 A1 20191018 FR 1902791 A 20190318 Description Titre de l'invention : MODÈLE DE RÉSEAU NEURONAL RÉCURRENT POUR LA PRESSION ET LA TEMPÉRATURE DE FOND DE TROU DANS UNE ANALYSE D'ABAISSEMENT Domaine technique [0001] Les modes de réalisation décrits ici concernent généralement des opérations de frac- turation hydraulique et, plus particulièrement, l'utilisation d'un modèle de réseau neuronal récurrent pour prédire la pression et la température de fond de trou dans une analyse d'abaissement. CONTEXTE DE L'INVENTION [0002] Les puits produisant des hydrocarbures sont souvent stimulés par des traitements de fracturation hydraulique. La technique actuelle de traitements de fracturation hydraulique présente de nombreuses difficultés et les principaux aspects de physique et d'ingénierie impliqués sont très compliqués. Les données obtenues sont souvent accompagnées d'une grande incertitude. Une analyse d'abaissement est donc effectuée dans le cadre d'un traitement de fracturation hydraulique pour estimer certaines variables de réponse, telles que la pression et la température de fond de trou. Toutefois, les approches actuelles de prédiction de variables de réponse de l'analyse d'abaissement exigent souvent la fermeture d'un puits, ce qui n'est généralement pas rentable. [0003] Par conséquent, une approche dynamique en temps réel est nécessaire pour estimer les variables de réponse dans une analyse d'abaissement qui peut être effectuée sans fermer le puits. [0004] BRÈVE DESCRIPTION DES DIFFÉRENTES VUES DES DESSINS [0005] Pour une compréhension plus complète des modes de réalisation décrits, et pour connaître d'autres avantages de ces derniers, on se référera maintenant à la description suivante, prise conjointement avec les dessins en annexe, dans lesquels : [0006] [fig. 1A] illustre un exemple d'architecture de système d'un système de fracturation hydraulique selon un mode de réalisation de la présente invention ; [0007] [fig. 1B] illustre un exemple de bloc de mémoire à mémoire à long et à court terme (LSTM), selon un mode de réalisation de la présente invention ; [0008] [fig.2] est un exemple de schéma représentant des cellules LSTM empilées constituant un réseau neuronal récurrent profond selon un mode de réalisation de la présente 2 invention ; [0009] [fig.3] illustre un exemple de représentation schématique des connexions dans des cellules LSTM empilées constituant un réseau neuronal récurrent profond selon un mode de réalisation de la présente invention ; [0010] [fig.4] est un exemple d'organigramme pour le calcul d'une variable de réponse, selon un mode de réalisation de la présente invention ; [0011] [fig.5A] [fig.5B1 [fig.5C1 [fig.5D1 représentent un exemple de données d'entrée qui peuvent être utilisées par le modèle basé sur un réseau neuronal récurrent profond décrit ; et [0012] [fig.6] illustre une comparaison entre les prédictions de valeurs de réponse effectuées par le modèle de réseau neuronal profond décrit dans les modes de réalisation de la présente invention et les valeurs de réponse réelles. [0013] DESCRIPTION DÉTAILLÉE DES MODES DE RÉALISATION DÉCRITS [0014] La description suivante est présentée pour permettre à l'homme du métier de réaliser et d'utiliser l'invention. Diverses modifications apparaîtront facilement à l'homme du métier et les principes généraux décrits ici 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 ici. Les modes de réalisation décrits ne sont pas destinés à être limités aux modes de réalisation particuliers illustrés, mais doivent se voir accorder toute la portée compatible avec les principes et caractéristiques décrits dans les présentes. [0015] 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 vers la surface, et « fond de puits » ou « fond de trou » tel qu'utilisé dans les présentes désigne le long du train de forage ou du trou de la surface vers l'extrémité distale. [0016] 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 au 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 de la surface souterraine. Cela pourrait également inclure des puits 3 géothermiques destinés à fournir une source d'énergie thermique au lieu d'hydrocarbures. [0017] Les opérations de fracturation hydraulique impliquent généralement le pompage d'un fluide de fracturation dans un puits de forage qui pénètre dans une formation souterraine à une pression hydraulique pour créer ou améliorer une ou plusieurs fissures ou « fractures » dans la formation souterraine. Le fluide de fracturation peut comprendre des particules, souvent appelées « particules d'agent de soutènement », qui se déposent dans les fractures. Les particules d'agent de soutènement ont notamment pour fonction d'empêcher que les fractures ne se ferment complètement lors de la libération de la pression hydraulique, en formant des canaux conducteurs à travers lesquels les fluides peuvent s'écouler vers le puits de forage. Une fois qu'au moins une fracture est créée et que les particules d'agent de soutènement sont sensiblement en place, le fluide de fracturation peut être « cassé » (c'est-à-dire que sa viscosité est réduite) et le fluide de fracturation peut être récupéré à partir de la formation. [0018] Les données collectées lors des traitements de fracturation hydraulique incluent des données en temps réel capturées à chaque étape opérationnelle, telles que la pression de surface, le taux de pompage de fluide et la concentration en agent de soutènement. Des modes de réalisation de la présente invention concernent une plateforme informatique d'analyse qui utilise un nouveau modèle d'apprentissage automatique sur la base d'un réseau neuronal récurrent profond (RNN profond) pour estimer les variables de réponse (par exemple, la pression et la température de fond de trou) qui sont utilisées dans l'analyse d'abaissement. Le nouveau modèle décrit combine les données collectées avec des capacités d'apprentissage automatique pour résoudre les variations temporelles et spatiales des variables de réponse. La plateforme informatique d'analyse décrite a l'avantage d'être capable de prédire, en temps réel, une variable de réponse lors d'une étape de pompage de l'opération de traitement en utilisant des variantes de RNN préservant la mémoire, comme discuté ci-dessous. Comme autre avantage, le modèle décrit peut être utilisé pour effectuer une analyse d'abaissement des données relatives aux traitements de fracturation hydraulique réelle (par exemple, la pression, le débit de suspension et la concentration en agent de soutènement) et estimer les variables de réponse sans fermer le puits pour estimer la perforation et la friction de tortuosité. Grâce au modèle décrit, des capteurs de fond de puits ne sont pas nécessaires pour les exécutions ultérieures associées à des puits analogues une fois que le modèle est entraîné pour un puits unique. Des estimations de la pression de réservoir peuvent également être établies pour les simulateurs de réservoir par le modèle décrit. [0019] Comme indiqué ci-dessus, la fracturation hydraulique est un procédé d'extraction d'hydrocarbures de formations terrestres dans lequel des milliers de gallons d'un fluide de fracturation, généralement de l'eau, des agents de soutènement et d'autres produits 4 chimiques sont injectés dans un puits de forage et une formation terrestre environnante. La haute pression crée des fractures dans la formation terrestre, le long desquelles des hydrocarbures, tels que le gaz et le pétrole, peuvent s'écouler vers le puits de forage et être collectés à partir de celui-ci. Cependant, ce procédé de fracturation hydraulique de base ne peut pas extraire une quantité maximale d'hydrocarbures. En général, après une opération de fracturation initiale, le pompage continu et l'injection de fluide supplémentaire aggrave et élargit les fissures. [0020] Lors de la planification et de l'exécution d'une opération de fracturation hydraulique, la prédiction de certaines variables de réponse, telles que la pression de fond de puits et/ou la température de fond de puits statique attendue à long terme, est essentielle pour estimer la géométrie de la fracture et la friction près du puits de forage, telle que la perforation et la friction de tortuosité. Une analyse d'abaissement est donc souvent effectuée pour estimer ces variables de réponse. Cependant, les approches existantes exigent que le puits soit fermé dans le cadre de l'analyse. Le modèle basé sur le RNN décrit a l'avantage de pouvoir être utilisé avec l'analyse d'abaissement sans fermer le puits, entraînant ainsi une économie des coûts associés à la fermeture. Selon un mode de réalisation de la présente invention, les données collectées sont transmises à un RNN profond, tel que, par exemple, un réseau neuronal récurrent à mémoire à long et à court terme (LSTM), pour effectuer une prédiction de variable de réponse dans une opération de fracturation. Les modes de réalisation décrits prennent en compte des variables de surface généralement connues pour capturer la dynamique sous-jacente du puits. Ceci, associé à l'utilisation du modèle basé sur le RNN, permet aux modes de réalisation de la présente invention de fournir ainsi un système prédictif qui atteint une précision supérieure avec un ensemble de données plus petit que les systèmes prédictifs classiques. [0021] Les modes de réalisation décrits peuvent également surmonter d'autres limites des approches existantes pour la prédiction de variables de réponse de l'analyse d'abaissement. Le fait que les estimations produites ne soient pas en haute résolution est l'une des limites des procédés actuellement connus de prédiction de variables de réponse. De plus, ces procédés connus ne sont pas capables de gérer un niveau élevé de non-linéarité dans la série temporelle de pression/température de fond de puits en temps réel. Ce niveau élevé de non-linéarité est dû au fait que la prédiction de la pression de fond de puits dans ces procédés est basée sur des procédés de friction qui ne sont pas précis, ces modèles étant générés à l'aide de données de laboratoire. [0022] En général, la modélisation des processus ou systèmes dynamiques non linéaires et variant dans le temps à partir de données d'entrée mesurées est difficile en raison de la nature hautement non linéaire des relations entre variables et du fait que cette modélisation nécessite le filtrage des variables dynamiques bruyantes. Les modes de réa- lisation décrits ici concernent des systèmes et des procédés d'apprentissage en profondeur de bout en bout permettant une analyse de variables dynamique afin de résoudre les problèmes susmentionnés. Cependant, et comme l'homme du métier le comprendra désormais, la sélection d'une meilleure structure de données pour un modèle n'est pas un problème sans importance, en particulier pour un algorithme d'apprentissage en profondeur qui utilise des réseaux multidimensionnels. De plus, les problèmes de prédiction à plusieurs étapes entraînent une croissance exponentielle du problème d'optimisation avec l'horizon de prédiction. On entend par « horizon de prédiction » le nombre d'étapes d'échantillonnage suivies dans le futur. Les modes de réalisation de la présente invention incluent un procédé de prédictions de valeurs de variable dynamiques sur la base de l'exploration de données sur des corrélations spatio-temporelles. Ces prédictions peuvent être utilisées pour ajuster les paramètres de fracturation dans l'opération de fracturation hydraulique en temps réel, pouvant faire l'objet d'une annulation par un opérateur. [0023] Pour résoudre certains des problèmes ci-dessus, les modes de réalisation décrits utilisent un modèle basé sur le RNN représenté par une fonction de prédiction respective pour formuler une relation potentiellement prédictive entre une variable de réponse et des variables prédictives. Cette relation peut être formée en entraînant le modèle prédictif à l'aide de données d'entraînement appropriées. Comme mentionné ci-dessus, le modèle basé sur le RNN peut utiliser un RNN profond à plusieurs variables. Les RNN ont l'avantage de pouvoir gérer des caractéristiques supplémentaires et des informations complémentaires sans fragmentation des données et d'offrir de meilleures performances par rapport à d'autres solutions. Dans divers modes de réalisation, le modèle de prédiction peut être mis en oeuvre sous forme de RNN à mémoire à long et à court terme (LSTM-RNN) ou sous la forme d'un RNN d'unité récurrente à portes (GRU-RNN). Dans un mode de réalisation, le modèle mis en oeuvre RNN est entraîné sur la base de segments prédéfinis de données de traitement à plusieurs étapes. D'autres segments de données de traitement peuvent être utilisés pour la validation simultanée du modèle entraîné. Les données non utilisées au cours des étapes d'entraînement et de validation peuvent être désignées comme des données de test « en attente ». Ces données peuvent être utilisées pour quantifier l'efficacité d'un modèle entraîné. Dans un mode de réalisation, le réseau neuronal récurrent peut être entraîné à l'aide de données historiques provenant de puits analogues. [0024] Fig. lA représente une vue schématique d'un système de fracturation hydraulique 10 pour la fracturation d'une formation en utilisant un modèle décrit ci-dessous. Si Fig.1 représente un système terrestre, il est à noter que des systèmes similaires peuvent également être utilisés dans des emplacements offshore pour des puits sous-marins. [0025] Même s'il est représenté comme étant vertical, le puits de forage 101 peut inclure des 6 géométries et orientations horizontales, verticales déviant vers l'horizontal, inclinées, incurvées et d'autres types de géométries et d'orientations de puits de forage, et le fluide de fracturation peut être appliqué sur une zone souterraine entourant une partie quelconque du puits de forage. Le puits de forage 101 peut inclure un tubage cimenté ou fixé d'une quelconque autre manière à la paroi du puits de forage. Le puits de forage 101 peut être dépourvu de tubage ou inclure des sections dépourvues de tubage. Dans les puits pourvus de tubage, des perforations peuvent être formées à l'aide de charges creuses, d'un canon de perforation, d'injection d'eau et/ou d'autres outils. [0026] Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le système de fracturation hydraulique 10 peut être configuré pour acheminer les fluides de fracturation vers un emplacement de fond de puits. Dans divers modes de réalisation, le système de fracturation hydraulique 10 peut comprendre une pompe 103 couplée de manière fluidique à la conduite 105 qui est utilisée pour transporter le fluide de fracturation d'une cuve de mélange/stockage 107 jusqu'à la tête de puits 109, où le fluide de fracturation pénètre dans le train de tiges de travail 111 qui s'étend de la tête de puits 109 à la zone de traitement souhaitée 113. Tel qu'utilisé ici, le terme « zone de traitement » est utilisé pour désigner un intervalle de roche le long d'un puits de forage dans lequel le fluide de fracturation est dirigé pour s'écouler à partir du puits de forage. [0027] Dans un ou plusieurs modes de réalisation, la cuve de mélange/stockage 107 peut être utilisée pour formuler le fluide de fracturation. Dans divers modes de réalisation, la pompe 103 (par exemple, une pompe basse pression, une pompe haute pression ou une combinaison de celles-ci) peut transporter le fluide de fracturation de la cuve de mélange 107 au train de tiges de travail 111. Le fluide de fracturation peut également être formulé hors site et transporté sur un chantier, auquel cas, le fluide de fracturation peut être introduit dans le train de tiges de travail par l'intermédiaire de la pompe 103 directement depuis son conteneur d'expédition (par exemple, un camion, un wagon, une barge ou un élément similaire) ou une conduite de transport. Dans un cas comme dans l'autre, le fluide de fracturation peut être aspiré dans la pompe 103, élevé à une pression appropriée, puis introduit dans le train de tiges de travail pour un acheminement en fond de puits. [0028] Dans un ou plusieurs modes de réalisation, la pompe 103 peut être une pompe haute pression. Tel qu'utilisé ici, le terme « pompe haute pression » se réfère à une pompe qui est capable d'acheminer un fluide de fracturation en fond de puits à une pression d'environ 1 000 psi ou plus. Une pompe haute pression peut être utilisée lorsque l'on souhaite introduire le fluide de fracturation dans une zone de traitement au niveau ou au-dessus d'un gradient de fracture de la formation souterraine, mais elle peut également être utilisée dans des cas où la fracturation n'est pas souhaitée. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, la pompe haute pression peut transporter de manière 7 fluidique de la matière particulaire, telle que des particules d'agent de soutènement, dans la zone de traitement. L'homme du métier connaît les pompes haute pression appropriées, et celles-ci peuvent inclure, sans toutefois s'y limiter, des pompes à piston flottant et des pompes à déplacement positif. [0029] Dans un ou plusieurs modes de réalisation, la pompe peut être une pompe basse pression. Tel qu'utilisé ici, le terme « pompe basse pression » se réfère à une pompe qui fonctionne à une pression d'environ 1 000 psi ou moins. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, une pompe basse pression peut être couplée de manière fluidique à une pompe haute pression qui est couplée de manière fluidique au train de tiges de travail 111. C'est-à-dire que, dans ces modes de réalisation, la pompe basse pression peut être configurée pour transporter le fluide de fracturation vers la pompe haute pression. Dans ces modes de réalisation, la pompe basse pression peut « augmenter » la pression du fluide de fracturation avant d'atteindre la pompe haute pression. [0030] Le train de tiges de travail 111 peut comprendre un tube enroulé, un tuyau articulé et/ ou d'autres structures permettant au fluide de s'écouler dans le puits de forage 101. Le train de tiges de travail 111 peut en outre inclure des dispositifs de commande d'écoulement (non représentés) qui commandent l'écoulement de fluide de l'intérieur du train de tiges de travail 111 à la zone de traitement 113. [0031] Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le train de tiges de travail 111 et/ou le puits de forage 101 peuvent inclure un ou plusieurs ensembles de garnitures d'étanchéité 115a, 115b qui étanchéisent l'anneau entre le train de tiges de travail 111 et le puits de forage 101 afin de définir un intervalle du puits de forage dans lequel le fluide de fracturation sera pompé. Comme illustré, le système de fracturation peut comprendre deux ensembles de garnitures d'étanchéité 115a et 115b, l'un définissant une limite de haut de puits et l'autre définissant une limite de fond de puits. Lorsque le fluide de fracturation est introduit dans le puits de forage à une pression hydraulique suffisante, une ou plusieurs fractures 117 peuvent être créées dans la zone de traitement. Les particules d'agent de soutènement dans le fluide de fracturation peuvent pénétrer dans les fractures 117 où elles peuvent rester après l'écoulement du fluide de fracturation hors du puits de forage 101. Ces particules d'agent de soutènement peuvent maintenir les fractures de sorte que les fluides peuvent s'écouler plus librement à travers les fractures 117. [0032] Les procédés et les compositions des modes de réalisation peuvent être appropriés pour une utilisation dans presque toutes les formations souterraines. Cependant, dans un ou plusieurs modes de réalisation, le fluide de fracturation peut être particulièrement bien adapté pour être utilisé dans une formation avec des formations d'argile sensibles à l'eau, y compris la smectite, la vermiculite, l'illite, la kaolinite, la chlorite et une couche mixte de smectite et d'illite. 8 [0033] Il est à noter que le système représenté à Fig.lA est simplement présenté à titre d'exemple et que divers composants supplémentaires peuvent être présents qui n'ont pas nécessairement été décrits dans un souci de clarté. Par exemple, un outil de fond de puits ayant un corps d'outil 129 peut être utilisé dans le puits de forage 101 avec un système de transport approprié, tel que des systèmes de « ligne câblée », afin d'exécuter des opérations de collecte de données. Le corps d'outil 129 peut être abaissé dans le puits de forage 101 par un moyen de transport par ligne câblée (non représenté sur Fig.1A). Le corps d'outil 129 peut contenir des capteurs (par exemple, des capteurs de température, de pression, d'humidité, etc.) ou d'autres outils et instruments pour détecter et enregistrer les caractéristiques et les conditions proches du puits de forage et de la formation environnante. Le moyen de transport par ligne câblée peut être fixé à la pompe 103 ou à un moyen mobile tel qu'un camion. Le moyen de transport par ligne câblée peut inclure un(e) ou plusieurs lignes, câbles lisses, câbles ou un élément similaire, ainsi que des moyens de transport tubulaires tels que des tubes enroulés, des tubes articulés ou d'autres éléments tubulaires. [0034] Le moyen de transport par ligne câblée fournit un support pour l'outil, tout en permettant la communication entre les processeurs d'outils sur la surface et en fournissant une alimentation électrique. Le moyen de transport par ligne câblée peut inclure un câblage à fibres optiques pour établir des communications. Le moyen de transport par ligne câblée est suffisamment solide et flexible pour attacher le corps d'outil par le puits de forage 101, tout en permettant également la communication via le moyen de transport par ligne câblée vers le processeur local 119 et/ou les processeurs distants 121, 123. De plus, l'alimentation peut être fournie par l'intermédiaire du moyen de transport par ligne câblée pour répondre aux exigences d'alimentation de l'outil. Pour les configurations de câble lisse ou de tube enroulé, l'alimentation peut être fournie en fond de puits avec une batterie ou par l'intermédiaire d'un générateur de fond de puits. [0035] Des exemples d'un ou de plusieurs processeur(s) 119-123 peuvent inclure une unité de traitement (CPU) 125 et un bus système qui couple divers composants de système incluant une mémoire système 127 telle qu'une mémoire en lecture seule (ROM) et une mémoire vive (RAM) aux un ou plusieurs processeur(s) 119-123. Les un ou plusieurs processeurs 119-123 peuvent inclure une mémoire cache rapide connectée directement à, à proximité de ou intégrée aux un ou plusieurs processeurs 119-123. Ces modules et d'autres, peuvent commander ou être configurés pour commander les un ou plusieurs processeur(s) 119-123 par l'intermédiaire d'une pluralité d'instructions afin d'exécuter diverses opérations ou actions décrites ci-dessous. Une autre mémoire système peut également être utilisée. La mémoire 127 peut inclure plusieurs types de mémoire différents avec des caractéristiques de performances différentes. Afin de 9 réduire la description, seules l'unité CPU 125 et la mémoire système 127 du processeur 121 sont explicitement représentées sur Fig.1A). (poursuivre ici) [0036] Fig.1B illustre un exemple de bloc de mémoire à mémoire à long et à court terme (LSTM), selon un mode de réalisation de la présente invention qui peut être utilisé par le processeur local 199 et/ou les processeurs distants 121, 123 afin de prédire des variables de réponse liées au système de fracturation hydraulique 10 de Fig.1A. Chaque bloc de mémoire LSTM 100 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 un pas de temps. Dans la représentation schématique, les entrées de cellules C,1 102 et 13,1 104 correspondent à un état de cellule et à une variable de réponse générés pour le pas de temps précédent, respectivement. L'entrée de cellule x, 106 est une entrée à plusieurs variables pour le pas de temps actuel, qui inclut le débit de fluide (rf,,), la pression de surface et le taux d'agent de soutènement (rp,,). L'entrée à plusieurs variables 106 peut être obtenue à partir des pas de temps actuel et précédent dans une fenêtre de recherche prédéfinie du bloc LSTM 100. L'entrée à plusieurs variables 106 (à savoir, le débit de fluide, la pression de surface et le taux d'agent de soutènement) sont des variables indépendantes qui sont fonction du temps et peuvent être calculées avant de commencer le traitement de fracturation sur la base de la conception du traitement dans la zone de traitement souhaitée 113. La cellule LSTM 100 possède 4 couches dans certains modes de réalisation et les couches ont des poids et des polarisations qui leur sont associés. Les poids et les polarisations sont reflétés dans les équations (1) à (7) ci-dessous. Dans ces équations, chaque terme W est une matrice respective des valeurs de poids actuelles de la cellule de mémoire LSTM et b1, bf, bc et bo sont des vecteurs de polarisation. Ces poids et polarisations sont entraînés pendant le processus d'entraînement pour fournir des prédictions optimales des paramètres de pression/température de fond de trou dans la série temporelle. Dans les équations, f, i et o correspondent à la porte d'oubli 108, à la porte d'entrée 110 et à la porte de sortie 112. Les valeurs d'entrée 104 et 106 peuvent ensuite être mappées sur une plage scalaire de [0, 1] en utilisant, par exemple, une fonction sigmoïde 114, pour ainsi obtenir des valeurs qui définissent la quantité d'informations des données de série temporelle à transmettre du pas de temps précédent au pas de temps suivant. [0037] Ci-dessous sont présentés des représentations mathématiques d'opérations qui peuvent être exécutées par la cellule LSTM 100 au pas de temps t pour calculer l'état de cellule et générer C, 122 et p,124. L'équation (1) ci-dessous représente l'entrée à plusieurs variables 106 : [Math. 1] xt, = [ Ëf.t, Ëp nsp, t...]... [0038] L'équation (2) ci-dessous représente la porte d'oubli 108 : [Math. 2] ft=cT (Wipt_lyt)+bf ) (2) [0039] L'équation (3) ci-dessous représente la porte d'entrée 110 : [Math. 3] it=cr (Wi*[131..1,xl]+13)... (3) [0040] L'équation (4) ci-dessous représente l'état de cellule intermédiaire : [Math. 4] Ô tanh(We[pt-i ,xt]+br).. [0041] L'équation (5) ci-dessous représente l'état de cellule résultant 122 : [Math. 5] G= ft 0 Ct.t+h O Ôt (5) [0042] L'équation (6) ci-dessous représente la porte de sortie 112 : [Math. 6] ot=a (W0'[Pt-i,xt]4-130).' (6) [0043] L'équation (7) ci-dessous représente la valeur de sortie résultante de la variable de réponse à partir du pas de temps actuel : [Math. 7] pt= Ot O tanh( (7) [0044] Toujours en référence à Fig.1B, les cases rectangulaires 114 et 116 désignent dif- férentes couches à l'intérieur de la cellule LSTM 100, qui ont des poids correspondants (Wf, W1, Wc et Wo) et des polarisations (bf, b1, bc et bo) qui leur sont associées. Les formes de cercle illustrées 118, 120 et la forme elliptique 126 représentent les opérations mathématiques du produit Hadamard (produit matriciel), de l'addition et de la fonction tangente hyperbolique, respectivement. [0045] Fig.2 est un exemple de schéma de haut niveau décrivant des cellules LSTM empilées, telles que la cellule LSTM 100 de Fig.1B, constituant au moins une partie d'un RNN profond (à savoir, LSTM-RNN) 200 selon un mode de réalisation de la présente invention. Dans le LSTM-RNN 200, une entrée à plusieurs variables 202 comprenant les valeurs obtenues des variables indépendantes mentionnées ci-dessus, qui sont fonction du temps, est introduite dans une première cellule LSTM 204. Ces valeurs peuvent être obtenues et/ou dérivées de données de fond de puits acquises à 11 l'aide, par exemple, de l'outil de fond de puits 129 (voir Fig.1A1) en temps réel ou à partir d'une base de données appropriée de données de fond de puits. La première cellule LSTM 204 effectue les calculs décrits ci-dessus conjointement avec Fig.1B et envoie la sortie produite à une seconde cellule LSTM 206 et la renvoie vers elle-même. La seconde cellule LSTM 206 effectue également des calculs sur la base des entrées fournies par la première cellule LSTM 204 pour produire une sortie comprenant une ou plusieurs prédictions optimales de la variable de réponse dans la série temporelle. La sortie de la seconde cellule LSTM 206 est ensuite fournie à la cellule LSTM suivante (non expressément illustrée) et à nouveau à la seconde cellule LSTM 206 elle-même, et ainsi de suite. La sortie de la dernière cellule LSTM, dans cet exemple la seconde cellule LSTM 206, comprend la sortie finale 208 de la totalité du RNN profond 200 illustré Fig.2. Dans un souci de simplicité, un empilement de seulement deux cellules LSTM 204-206 sont représentées dans le RNN 200 illustré. Toutefois, divers modes de réalisation de la présente invention ne sont pas aussi limités et le RNN décrit peut inclure un certain nombre de cellules LSTM empilées. [0046] Fig.3 illustre un exemple de représentation schématique de connexions dans des cellules LSTM empilées constituant au moins une partie d'un RNN profond (c'est-à-dire, LSTM-RNN) 300 selon un mode de réalisation de la présente invention. Le LSTM-RNN 300 particulier dans Fig.3 inclut quatre cellules LSTM empilées 302a, 302b, 302c et 302d agencées en deux couches ou rangées horizontales 304a et 304b et deux sections verticales 306a et 306b. Dans Fig.3, p, représente une variable de réponse (telle que la pression/température de fond de trou) à différents pas de temps. Plus spécifiquement, p1,2 104a et p2, 2 104b représentent les valeurs de variable de réponse au pas de temps t-2, p't_i 104c et p2t_i 104d représentent les valeurs de variable de réponse au pas de temps t-1 et p1,104e et p2,104f représentent les valeurs de variable de réponse au pas de temps t. L'entrée x 106 est une entrée à plusieurs variables qui est transmise au RNN LSTM profond pour effectuer une prédiction de variable et capturer la dynamique sous-jacente du système. Il a été observé que les présents modes de réalisation décrits fournissent un système prédictif qui atteint une précision supérieure à celle des systèmes prédictifs classiques. Dans le mode de réalisation illustré Fig.3, l'entrée x 106 inclut le débit de fluide (rf), la pression de surface (rsp,t) et le taux d'agent de soutènement (ru) et est partagée par les couches empilées 304a et 304b. Chaque rangée horizontale 304a, 304b des cellules LSTM 302a, 302b représente une couche de RNN profond et chaque section verticale 306a, 306b représente un pas de temps individuel. [0047] Selon un mode de réalisation de la présente invention, l'état de cellule C 102 et la sortie prédite générée (variable p 104) d'une couche individuelle 304a, 304b dans le RNN profond 300 sont transmis à au pas suivant dans la même couche et constituent la 12 base de la formulation d'entrée au pas de temps suivant. En d'autres termes, les états de cellule c1,1 102c et c2,1 102d et la sortie de variable prédite générée pl, i 104c et p2, i 104d sont transmis des cellules 302a et 302b aux cellules respectives 302c et 302d dans les mêmes couches 304a et 304b. La valeur finale de la variable de réponse p (par exemple, la pression/variable de fond de trou) est obtenue en combinant les sorties de variable prédites pl, 104e et p2, 104f de toutes les couches empilées 304a-304b au dernier pas de temps 306b. Dans divers modes de réalisation, les sorties respectives peuvent être combinées à l'aide de procédés de perte d'erreur quadratique moyenne et/ ou BPTT (rétropropagation dans le temps) connus dans le domaine, entre autres. [0048] Ainsi, au vu de ce qui précède, un modèle de prédiction basé sur le RNN d'apprentissage profond, tel que le modèle de LSTM empilée décrit ci-dessus 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 temporelle. Cette propriété du modèle de prédiction basé sur l'apprentissage profond décrit le rend parfaitement adapté à la prédiction en temps réel d'une pression de fond de puits sur la base des informations collectées lors de la fracturation hydraulique à plusieurs étapes, compte tenu de la nature hautement non linéaire de la série temporelle de réponse de pression. En outre, dans divers modes de réalisation de la présente invention, un RNN profond suffisamment entraîné est utilisé pour une analyse d'abaissement afin de générer une valeur de pression de fond de puits prédite en temps réel à différentes étapes de débits de fluide de fracturation allant d'une valeur finie à zéro. La pression de fond de puits estimée peut également être utilisée pour effectuer une analyse afin de déterminer ou de modéliser le nombre total de perforations ouvertes et la friction de tortuosité à proximité d'un puits de forage. [0049] Fig.4 est un organigramme pour un procédé d'analyse d'abaissement qui peut être utilisé par le processeur local 199 et/ou les processeurs distants 121, 123 afin de prédire des variables de réponse liées au système de fracturation hydraulique 10 Fig.1A, selon un mode de réalisation de la présente invention. Avant de passer à la description de Fig.4, il est à noter que l'organigramme de cette figure montre des exemples dans lesquels les étapes opérationnelles sont effectuées dans un ordre particulier, comme indiqué par les lignes reliant les blocs, mais les différentes étapes représentées dans ces diagrammes peuvent être effectuées dans un ordre différent, ou dans n'importe quelle combinaison ou sous-combinaison des étapes illustrées. Il convient de 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. Comme le comprendra l'homme du métier, des aspects de la présente invention peuvent être mis en oeuvre sous la forme d'un procédé ou d'un produit de programme informatique. 13 [0050] Le processus de fracturation hydraulique est généralement effectué de manière co- ordonnée, étape par étape et zone par zone, jusqu'à ce que toutes les zones aient été fracturées. Pour chaque étape, l'analyse d'abaissement peut être effectuée en observant les modifications des valeurs de variable de réponse en fonction du temps. L'analyse d'abaissement inclut une séquence d'étapes répétée en continu pour chaque intervalle de temps analysé. Le processeur 119 lance l'analyse d'abaissement décrite à l'étape 402 en faisant avancer le temps jusqu'au prochain intervalle de temps. À l'étape 404, le processeur 119 obtient l'entrée à plusieurs variables pour le pas de temps actuel (intervalle de temps), qui inclut le débit de fluide, la pression de surface et le taux d'agent de soutènement dans un mode de réalisation. Ces valeurs peuvent être obtenues et/ou dérivées de données de fond de puits acquises à l'aide, par exemple, de l'outil de fond de puits 129 (voir Fig.1A). [0051] Selon un mode de réalisation de la présente invention, à l'étape 406, le processeur 119 exécute le RNN profond 300 à l'aide d'au moins une partie de l'entrée à plusieurs variables obtenue en tant qu'entrée du RNN profond 300. En d'autres termes, toutes les couches 304a-304b du RNN profond 300 effectuent des calculs pour générer une sortie 102-104 pour ce pas de temps particulier (par exemple, un premier pas de temps) sur la base des valeurs de variables d'entrée 106a, comme décrit ci-dessus. À l'étape 408, le processeur 119 prédit la variable de réponse à l'aide du RNN profond 300. Dans un mode de réalisation, cette étape implique la combinaison des sorties de variables prédites pl, i 104c et p2, i 104d pour le pas de temps correspondant. Ensuite, à l'étape 410, le processeur 119 met à jour/ajuste les paramètres de fracturation hydraulique utilisés par le système de fracturation hydraulique 10. À l'étape 412, le système de fracturation hydraulique 10 exécute l'opération de fracturation pour une zone particulière comme décrit ci-dessus à l'aide des paramètres de fracturation qui ont été ajustés sur la base de la prédiction de variable de réponse en temps réel. Une fois que les données mises à jour pour un pas de temps correspondant sont transmises au système de fracturation hydraulique 10, le processeur 119 revient à l'étape 402 pour avancer le temps et pour répéter les étapes 404-410 pour le prochain pas de temps (par exemple, un second pas de temps). [0052] Figs. 5A-5D illustrent un exemple de données d'entrée qui peuvent être utilisées par le modèle basé sur le RNN profond décrit. Plus spécifiquement, Fig.5A illustre un tracé du taux d'agent de soutènement (ru) observé à titre d'exemple dans la formation (tracé sur un axe vertical) en fonction du temps (tracé sur un axe horizontal). Fig.5B est un graphique indiquant un débit de fluide (rf) observé à titre d'exemple (tracé sur un axe vertical) en fonction du temps (tracé sur un axe horizontal). Le débit de fluide a été surveillé en enregistrant automatiquement le débit de fluide en fonction du temps, lors de l'opération de fracturation, lorsque fluide de fracturation a été introduit dans le puits 14 de forage surveillé. Fig.5C est un graphique représentant la pression de traitement observée à titre d'exemple (pression de surface (rsp,')) tracée en fonction du temps. Fig.5D illustre la pression de fond de puits tracée en fonction du temps. Dans Figs.5C-5D, l'axe vertical de chaque graphique correspond à la pression mesurée en psi et l'axe horizontal correspond au temps mesuré en secondes. [0053] Fig.6 montre une comparaison entre les prédictions effectuées par le modèle basé sur le RNN décrit dans les modes de réalisation de la présente invention et les valeurs de variable de réponse réelles. Plus spécifiquement, Fig.6 montre des graphiques d'un changement de la température de fluide de fond de puits en fonction du temps. Dans Fig.6, un premier graphique 602 montre les valeurs prédites, tandis qu'un second graphique 604 montre les valeurs de réponse réelles des températures de fluide de fond de puits. [0054] En conséquence, comme indiqué ci-dessus, les modes de réalisation décrits ici peuvent être mis en oeuvre de plusieurs manières. En général, dans un aspect, les modes de réalisation décrits concernent un procédé de fracturation d'une formation. Le procédé inclut, entre autres étapes, les étapes : (i) d'acquisition de données de fracturation en temps réel provenant d'un puits de forage lors d'une opération de fracturation ; (ii) de traitement des données de fracturation en temps réel à l'aide d'un réseau neuronal récurrent entraîné à l'aide de données historiques provenant de puits analogues ; (iii) de détermination d'une prédiction de variable de réponse en temps réel à l'aide des données de fracturation en temps réel traitées ; (iv) d'ajustement des paramètres de fracturation pour l'opération de fracturation en temps réel sur la base de la prédiction de variable de réponse en temps réel ; et (y) d'exécution de l'opération de fracturation à l'aide des paramètres de fracturation qui ont été ajustés sur la base de la prédiction de variable de réponse en temps réel. [0055] Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le procédé de fracturation d'une formation peut en outre inclure individuellement l'une quelconque des caractéristiques suivantes ou une quelconque paire de ces caractéristiques combinées ou plus : (a) la variable de réponse incluant au moins l'une d'une pression de fond de trou d'un puit de forage et d'une température du puits de forage ; (b) l'étape d'estimation d'au moins l'un d'un nombre total de perforations ouvertes dans le puits de forage et de la chute de pression de tortuosité dans le puits de forage sur la base de la variable de réponse en temps réel déterminée ; (c) les données de forage en temps réel, y compris les données multidimensionnelles spatio-temporelles ; (d) l'étape de détermination de la prédiction de variable de réponse en temps réel incluant en outre la détermination de corrélations temporelles dans les données de fracturation en temps réel traitées ; et (e) le réseau neuronal récurrent incluant une ou plusieurs couches de mémoire à long et à court terme (LSTM). Les une ou plusieurs couches LSTM sont agencées dans une séquence. Chacune des une ou plusieurs couches LSTM est configurée pour exécuter des opérations incluant : (i) la réception d'une entrée de couche, dans laquelle l'entrée de couche correspond aux données de fracturation en temps réel ou à une sortie de couche générée par une couche LSTM précédente dans la séquence ; (ii) la génération d'une sortie LSTM sur la base de l'entrée de couche et d'une sortie projetée précédente ; et (iii) la génération, en traitant par la couche LSTM respective, d'une sortie projetée en appliquant une matrice de valeurs de poids actuelles pour projeter la sortie LSTM. [0056] En général, dans encore un autre aspect, les modes de réalisation décrits concernent un système de fracturation d'une formation. Le système inclut un outil de fond de puits comportant une pluralité de capteurs configurés pour acquérir des données de fracturation en temps réel provenant d'un puits de forage. Le système inclut en outre un processeur en communication de données avec l'outil de fond de puits et un dispositif de mémoire couplé au processeur. Le dispositif de mémoire contient un ensemble d'd'instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur, amènent le processeur à : (i) acquérir des données de fracturation en temps réel provenant d'un puits de forage lors d'une opération de fracturation ; (ii) traiter les données de fracturation en temps réel à l'aide d'un réseau neuronal récurrent entraîné à l'aide de données historiques provenant de puits analogues ; (iii) déterminer une prédiction de variable de réponse en temps réel à l'aide des données de fracturation en temps réel traitées ; et (iv) ajuster des paramètres de fracturation pour l'opération de fracturation en temps réel sur la base de la prédiction de variable de réponse en temps réel. [0057] Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le système de fracturation d'une formation peut en outre inclure individuellement l'une quelconque des caractéristiques suivantes ou une quelconque paire de ces caractéristiques combinées ou plus : (a) la variable de réponse incluant au moins l'une d'une pression de fond de trou d'un puit de forage et d'une température du puits de forage ; (b) l'ensemble d'instructions amenant en outre le processeur à estimer au moins l'un d'un nombre total de perforations ouvertes dans le puits de forage et de la chute de pression de tortuosité dans le puits de forage sur la base de la variable de réponse en temps réel déterminée ; (c) les données de forage en temps réel, y compris les données multidimensionnelles spatio-temporelles ; (d) l'ensemble d'instructions amenant le processeur à déterminer la prédiction de variable de réponse en temps réel amenant en outre le processeur à déterminer des corrélations temporelles dans les données de fracturation en temps réel traitées ; et (e) le réseau neuronal récurrent incluant une ou plusieurs couches de mémoire à long et à court terme (LSTM). Les une ou plusieurs couches LSTM sont agencées dans une séquence. Chacune des une ou plusieurs couches LSTM est configurée pour exécuter des opérations incluant : (i) la réception d'une entrée de couche, dans laquelle l'entrée de couche correspond aux données de fracturation en 16 temps réel ou à une sortie de couche générée par une couche LSTM précédente dans la séquence ; (ii) la génération d'une sortie LSTM sur la base de l'entrée de couche et d'une sortie projetée précédente ; et (iii) la génération, par le traitement à travers la couche LSTM respective, d'une sortie projetée en appliquant une matrice de valeurs de poids actuelles pour projeter la sortie LSTM. [0058] Bien que des aspects, des mises en oeuvre et des applications particuliers 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 la présente description et que diverses modifications, variations et divers changements peuvent apparaître à partir des descriptions précédentes sans s'écarter de l'esprit et de la portée des modes de réalisation décrits tels que définis dans les revendications jointes en annexe. 17 [Revendication 1] [Revendication 2] [Revendication 3] [Revendication 4] [Revendication 5] [Revendication 6]