FR 3071534 A1 20190329 FR 1857408 A 20180809 17-IPM-100958-U1-FR 1 PLACEMENT DE MATÉRIAU À PLUSIEURS STADES DANS UN PUITS DE FORAGE Domaine technique La présente invention concerne de manière générale des dispositifs destinés à être utilisés dans des systèmes de puits. Plus spécifiquement, mais de manière non limitative, la présente invention concerne la commande du placement de matériau pendant la fracturation hydraulique d'un puits de forage. Contexte Un système de puits (par exemple, un système de puits de pétrole et/ou de gaz) peut comprendre un puits de forage foré à travers une formation souterraine. Le puits de forage peut comprendre des perforations. Du fluide peut être injecté à travers les perforations pour créer des fractures dans la formation souterraine dans un procédé appelé fracturation hydraulique. Les fractures peuvent permettre aux hydrocarbures de s'écouler depuis la formation souterraine dans le puits de forage, à partir duquel les hydrocarbures peuvent être extraits. Un matériau connu sous le nom de « déflecteur » peut également être pompé dans un puits pendant la fracturation hydraulique. Un déflecteur s'accumule dans le puits de forage à des endroits stratégiques afin de dévier le fluide de fracturation hydraulique dans les parties du puits de forage où ses effets peuvent être plus avantageux. Brève description des figures La figure 1 est une vue en coupe d'un exemple de système de puits qui 25 comprend un système de placement de matériau dans un puits de forage. La figure 2 est un diagramme schématique d'un système de placement de matériau dans un puits de forage selon certains aspects. La figure 3 est une illustration schématique de l'organisation de données qui peuvent être utilisées dans un système de placement de matériau dans un puits de 30 forage. La figure 4 est un exemple d'un organigramme d'un procédé de placement de matériau dans un puits de forage selon certains aspects. La figure 5 est une illustration graphique d'un modèle qui peut être utilisé dans un système de placement de matériau dans un puits de forage selon certains 35 aspects. 2017-IPM-100958-Ul-FR 2 La figure 6 est une illustration graphique d'un autre modèle qui peut être utilisé dans un système de placement de matériau dans un puits de forage selon certains aspects. La figure 7 est une illustration graphique supplémentaire du modèle de 5 la figure 6 utilisé dans le système de placement de matériau dans un puits de forage selon certains aspects. La figure 8 est un graphique illustrant les résultats de l'utilisation du modèle pour le placement de matériau dans un puits de forage selon certains aspects. La figure 9 est un graphique illustrant les résultats supplémentaires de 10 l'utilisation du modèle pour le placement de matériau dans un puits de forage selon certains aspects. Description détaillée Certains aspects et certaines caractéristiques de la présente invention 15 concernent la commande d'une pompe, automatiquement et en temps réel, en réponse à la valeur prédite d'une variable de réponse pour placer le matériau à chaque stade d'un puits de forage stimulé à plusieurs stades. Le matériau peut comprendre, à titre d'exemples, du fluide de fracturation hydraulique et un matériau déflecteur. La variable de réponse peut être une variable de réponse variant dans l'espace. Dans certains 20 aspects, la valeur prédite est produite en appliquant un réseau neuronal récurrent à des données de surface reçues à plusieurs instants d'observation. Dans certains aspects, le réseau neuronal récurrent comprend un long modèle de réseau neuronal à court terme (LSTM). La valeur prédite de la variable de réponse peut être l'une parmi une séquence de valeurs prédites. Un réseau neuronal récurrent peut être configuré sur la base de données de surface correspondant à un stade d'un puits de forage stimulé à plusieurs stades. Un dispositif informatique en communication avec un capteur et une pompe peut mettre en oeuvre le réseau neuronal récurrent. Les données de surface du capteur à chaque instant d'observation de plusieurs instants d'observation peuvent être utilisées par le réseau neuronal récurrent pour produire une valeur prédite pour une variable de réponse à un instant futur, et la valeur prédite pour la variable de réponse peut être utilisée pour commander une pompe plaçant le matériau à chaque stade du puits de forage. La variable de réponse peut être une variable de réponse variant dans l'espace. Dans certains exemples, le dispositif informatique peut spécifier un nombre d'unités cachées dans un LSTM pour éviter le sur-ajustement ou le sous- 2017-IPM-100958-U1-FR 3 ajustement des données de surface. Dans certains aspects, le dispositif informatique peut organiser les données de variables de surface à chaque instant d'observation sur une grille spatiale pour produire une séquence temporelle de tenseurs tridimensionnels (3D). Chaque tenseur peut avoir une entrée et un état. 5 Le réseau neuronal récurrent peut incorporer une rétropropagation dans le temps, une perte d'entropie croisée, une propagation sur la racine quadratique moyenne et un arrêt précoce. Dans certains exemples, le réseau neuronal récurrent comprend un LSTM avec des couches convolutionnelles. Le réseau neuronal récurrent peut être initialisé en utilisant des données d'apprentissage provenant d'un puits voisin. 10 L'utilisation de certains exemples de la présente invention peut résulter en une prédiction en temps réel d'une variable de réponse liée au placement de matériau dans un puits de forage. Une variable de réponse peut être spécifique à une région locale du puits de forage et à un stade spécifique du placement de matériau. La variable de réponse peut être prédite avec une haute résolution et une grande précision de 15 synchronisation. La variable de réponse prédite peut être utilisée dans la commande en temps réel d'une pompe afin que le matériau soit placé avec précision dans le puits de forage. Le modèle peut coupler l'acquisition de données de terrain en temps réel avec un modèle de réseau neuronal pour prendre des décisions en temps réel. Le 20 modèle peut être rapide et peut être utilisé en temps réel. Le modèle peut tenir compte des changements temporels et spatiaux le long du puits de forage. Le modèle peut être précis, stable et robuste. Le modèle peut prédire les variables de réponse critiques, comme une réponse à la pression, avec précision et rapidité en temps réel pour permettre des décisions rapides. L'utilisation d'un réseau neuronal récurrent peut surmonter la 25 difficulté de traiter directement avec une physique non linéaire compliquée, et peut fournir une solution numérique robuste, stable et précise tout au long des stades de pompage lors du placement de matériau dans un puits de forage. Les prédictions de stade de pompage peuvent être quantifiées avec précision pour commander la pompe. Des exemples illustratifs sont donnés afin de présenter au lecteur l'objet 30 général décrit ici et ne sont pas destinés à limiter la portée des concepts décrits. Les sections suivantes décrivent diverses caractéristiques et exemples supplémentaires en référence aux figures dans lesquelles des chiffres identiques désignent des éléments identiques, et les descriptions directionnelles servent à décrire les aspects illustratifs mais, comme les aspects illustratifs, ne doivent pas servir à limiter la présente invention. 2017-IPM-100958-Ul-FR 4 La figure 1 est un schéma en coupe partielle d'un puits 100 ayant des couches 104a, 104b, 104c et 104d dans une zone de production. Les couches 104a-d peuvent être des parties adjacentes d'une formation souterraine à travers laquelle un puits de forage 102 est formé. Les couches 104a-d peuvent chacune avoir une 5 composition différente et une quantité différente de blocage, ce qui entraîne des perméabilités différentes. Chaque couche peut être traitée différemment en ce qui concerne le placement de matériau et, dans cette mesure, un procédé de placement de matériau pour le puits 100 peut être considéré comme un procédé « à plusieurs stades » en ce que chaque fois qu'un changement de caractéristiques de fracturation se produit 10 pendant le placement de matériau en raison des couches multiples, un autre stade du procédé de placement de matériau peut être atteint. Le puits 100 peut également comprendre un dispositif informatique 110, une pompe 120 et des capteurs 130. Le dispositif informatique 110 peut optimiser dynamiquement un programme de pompage pour le matériau placé dans le puits 100, par exemple pour 15 stimuler le puits 100. Le dispositif informatique 110 peut déterminer la pression spécifique et la vitesse de pompage spécifique d'un fluide à pomper dans le puits de forage 102. Le dispositif informatique 110 peut enregistrer des données de surface comprenant des valeurs de variables qui peuvent servir d'entrées à un modèle qui est appliqué aux données de surface à divers instants d'observation pour prédire une valeur d'une variable 20 de réponse à un instant futur. Le dispositif informatique 110 peut commander la pompe 120 en utilisant cette prédiction. Dans certains exemples, le dispositif informatique 110 peut être utilisé pour commander le placement d'un déflecteur. Un déflecteur peut être un fluide (par exemple, un acide polylactique) pour réduire temporairement la perméabilité dans une 25 couche. Le matériau déflecteur injecté dans la formation souterraine peut être, par exemple, un polymère dégradable. Des exemples de différents matériaux polymères dégradables qui peuvent être utilisés comprennent, mais sans s'y limiter, les polysaccharides ; les lignosulfonates ; les chitines ; les chitosanes ; les protéines ; les matériaux protéiniques ; les alcools gras ; les esters gras ; les sels d'acides gras ; les 30 polyesters aliphatiques ; les poly(lactides) ; les poly(glycolides) ; les poly(c- caprolactones) ; le polyoxyméthylène ; les polyuréthanes ; les poly(hydroxybutyrates) ; les poly(anhydrides) ; les polycarbonates aliphatiques ; les polymères polyvinyliques ; les polymères à base d'acrylique ; les poly(acides aminés) ; le poly(acide aspartique) ; les poly(oxydes d'alkylène) ; les poly(oxydes d'éthylène) ; les polyphosphazènes ; les 35 poly(orthoesters) ; les poly(hydroxy ester éthers) ; les esters de polyéther ; les amides de 2017-IPM-100958-Ul-FR 5 polyester ; les polyamides ; les polyhydroxyalcanoates ; les polyéthylènetéréphtalates ; les polybutylènetéréphtalates ; les polyéthylènenaphtalénates et les copolymères, mélanges, dérivés ou combinaisons de ceux-ci. Cependant, il est à noter que les modes de réalisation de la présente invention ne sont pas destinés à y être limités et que d'autres 5 types de matériaux déflecteurs peuvent également être utilisés. À un certain stade, la quantité de déflecteur placée dans le puits de forage peut être supérieure ou inférieure à celle d'autres stades. Dans certains exemples, le dispositif informatique 110 peut être utilisé pour commander de manière similaire le placement du fluide de fracturation hydraulique. Dans des exemples supplémentaires ou alternatifs, le dispositif informatique 10 110 peut optimiser le programme de pompage de sorte qu'il faut moins de temps ou moins de matériau pour obtenir un résultat souhaité. Dans certains aspects, la pompe 120 peut être positionnée à la surface du puits 100 pour pomper un fluide dans le puits de forage 102. La pompe 120 peut être couplée en communication avec le dispositif informatique 110 pour recevoir des 15 instructions du dispositif informatique 110. Dans des aspects supplémentaires ou alternatifs, le puits 100 peut comprendre une ou plusieurs pompes. Les capteurs 130 peuvent être positionnés dans le puits de forage 102 pour mesurer les pressions moyennes et les débits à chaque stade, et communiquer ces données à la surface. Le terme « données de surface » tel qu'utilisé ici peut comprendre 20 des données communiquées à la surface par des capteurs 130 ainsi que d'autres données déterminées à partir de la pompe ou d'un autre équipement de surface. Le puits 100 peut comprendre un puits de forage multilatéral comportant un nombre quelconque d'alésages latéraux, chacun traversant un nombre quelconque de couches. Dans certains exemples, le puits de forage peut comprendre un tubage en ciment. Le puits de forage 25 peut se situer dans n'importe quelle phase, y compris l'installation, la complétion, la stimulation et la production. Dans certains aspects, un puits de forage peut avoir un seul capteur. La figure 2 est un schéma de principe d'un exemple d'un système 200 de commande d'une pompe dans le temps selon certains aspects. Dans certains 30 exemples, les composants illustrés sur la figure 2 (par exemple, le dispositif informatique 110 et la source d'énergie 220 peuvent être intégrés dans une structure unique). Par exemple, les composants peuvent être à l'intérieur d'un seul boîtier. Dans d'autres exemples, les composants illustrés sur la figure 2 peuvent être répartis (par exemple, dans des boîtiers distincts) et en communication électrique les uns avec les autres. 2017-IPM-100958-Ul-FR 6 Le système 200 comprend un dispositif informatique 110. Le dispositif informatique 110 peut comprendre un processeur 204, une mémoire 207 et un bus 206. Le processeur 204 peut exécuter une ou plusieurs opérations pour obtenir des données associées au puits de forage et commander une pompe pour placer le matériau dans le 5 puits de forage. Le processeur 204 peut exécuter des instructions stockées dans la mémoire 207 pour réaliser les opérations. Le processeur 204 peut comprendre un dispositif de traitement ou plusieurs dispositifs de traitement. Des exemples non limitatifs du processeur 204 comprennent une matrice de portes programmable par l'utilisateur (« FPGA »), un circuit intégré spécifique à l'application (« ASIC »), un microprocesseur, 10 etc. Le processeur 204 peut être couplé en communication à la mémoire 207 par l'intermédiaire du bus 206. La mémoire non volatile 207 peut comprendre un quelconque type de dispositif de mémoire qui conserve les informations stockées lorsqu'il est éteint. Des exemples non limitatifs de la mémoire 207 comprennent une mémoire 15 morte programmable et effaçable électriquement (« EEP ROM »), une mémoire flash ou un quelconque autre type de mémoire non volatile. Dans certains exemples, au moins une partie de la mémoire 207 peut comprendre un support non transitoire à partir duquel le processeur 204 peut lire les instructions. Un support non transitoire lisible par ordinateur peut comprendre des dispositifs de stockage électronique, optique, 20 magnétique ou d'autres dispositifs de stockage qui peuvent fournir au processeur 204 des instructions lisibles par ordinateur ou d'autres codes de programme. Des exemples non limitatifs de support lisible par ordinateur comprennent (mais sans s'y limiter) un ou des disques magnétiques, une ou des puces de mémoire, une ROM, une mémoire à accès aléatoire (RAM), un ASIC, un processeur configuré, un stockage optique ou un 25 quelconque autre support à partir duquel un processeur informatique peut lire des instructions. Les instructions peuvent comprendre des instructions spécifiques à un processeur générées par un compilateur ou un interpréteur à partir du code écrit dans un quelconque langage de programmation informatique, comprenant, par exemple, C, C++, C#, etc. 30 Dans certains exemples, la mémoire 207 peut comprendre des instructions de programme informatique 210 pour exécuter un LSTM selon certains aspects. Les instructions 210 peuvent être utilisables pour appliquer le LSTM à des données de surface associées au puits de forage et commander la pompe en réponse à une valeur prédite d'une variable de réponse. Dans certains exemples, la mémoire 207 35 peut comprendre des valeurs de variables stockées 212 et des tenseurs 3D stockés 213. 2017-IPM-100958-Ul-FR 7 Le système 200 peut comprendre une source d'énergie 220. La source d'énergie 220 peut être en communication électrique avec le dispositif informatique 110. Dans certains exemples, la source d'énergie 220 peut comprendre une batterie ou un câble électrique (par exemple, un câble métallique). Dans certains exemples, la source 5 d'énergie 220 peut comprendre un générateur de signal alternatif. Le système 200 reçoit une entrée du(des) capteur(s) 130, qui ont été illustrés sur la figure 1. Le système 200 dans cet exemple comprend également une interface d'entrée / de sortie 232. L'interface d'entrée / de sortie 232 peut se connecter à un clavier, à un dispositif de pointage, à un écran et à d'autres dispositifs d'entrée / de sortie d'ordinateur. Un opérateur peut fournir 10 une entrée en utilisant l'interface d'entrée / de sortie 232. Tout ou partie de l'interface d'entrée / de sortie 232 peut être localisée localement ou à distance par rapport au reste du système 200. Au cours d'un stade du procédé de stimulation d'un puits stimulé, les fluides sont insérés au sommet de la tête de puits, tandis que le flux est entraîné par la 15 différence entre la pression dynamique et la pression de réservoir. Cette différence de pression est entraînée par une pompe. Les aspects physiques et techniques associés sont complexes et les données peuvent parfois être incertaines et bruyantes. L'utilisation d'un réseau neuronal récurrent tel que décrit ici peut résoudre les variations non linéaires dans le temps et dans l'espace. Le réseau neuronal récurrent peut prédire une variable 20 de réponse dans un travail sur la base de variables de surface connues. La variation de la pression moyenne, du débit moyen, de la concentration en agent de soutènement, etc. avec les différents stades peut être connue à partir des données de pompage de surface. La prédiction d'une variable de réponse telle qu'une réponse à la pression peut aider à commander une pompe pour divers 25 procédés où le matériau est pompé dans un puits de forage, y compris la fracturation hydraulique et l'acidification matricielle. Pour utiliser les corrélations spatio-temporelles présentes dans les données de surface, les données peuvent être organisées comme une série de tenseurs 3D dans le temps. La figure 3 illustre les données de surface présentées sous la forme 30 d'une séquence de tenseurs 300. Le tenseur à l'instant T représente l'observation actuelle. Chaque tenseur comprend un nombre de cellules, telles que la cellule 302 du tenseur pour l'instant T-2, deux observations antérieures à l'observation actuelle. Le tenseur pour l'instant T-1 représente l'observation immédiatement avant l'observation actuelle. Les cellules définissent une grille MxN comme la séquence de tenseurs. Les 35 tenseurs aux instants T+1, T+2 et T+3 représentent les instants futurs correspondant aux 2017-IPM-100958-Ul-FR 8 valeurs prédites de la variable de réponse. Les cellules de tenseurs 3D peuvent permettre la prédiction de la séquence de longueur-K la plus probable dans le futur compte tenu des observations J précédentes selon : 5 La figure 4 est un exemple d'un organigramme d'un procédé 400 de placement de matériau à plusieurs stades en temps réel dans un puits de forage. Certains exemples peuvent comprendre plus, moins ou différents blocs que ceux illustrés sur la figure 4. Les blocs illustrés sur la figure 4 peuvent être mis en oeuvre en utilisant, par exemple, le dispositif informatique illustré sur la figure 1 et sur la figure 2. 10 Au bloc 402 de la figure 4, un LSTM est initialisé en utilisant les données d'apprentissage provenant d'un puits voisin. Au bloc 404, les données de surface sont collectées à chacun des multiples instants d'observation pendant que le matériau est placé dans un puits de forage. Les données de surface définissent des valeurs pour les variables d'entrée pour le LSTM, ainsi, les données de surface peuvent être appelées ici 15 « données de variables de surface ». Le terme « surface », tel qu'il est utilisé ici, décrit des données collectées à la surface d'un puits de forage. Les données peuvent être collectées à l'aide de capteurs dans le puits de forage, tels que les capteurs 130 sur la figure 1 et sur la figure 2, et peuvent donc refléter les conditions à l'intérieur du puits de forage. Dans certains exemples, les données de variables de surface comprennent les 20 données collectées à partir de l'équipement de surface. Dans cet exemple, les données de surface comprennent la pression moyenne et le débit moyen. Les données de surface peuvent comprendre d'autres variables en fonction du matériau placé. Par exemple, si un fluide de fracturation est placé, les données de surface comprennent la concentration en agent de soutènement. 25 Si le déflecteur est placé, les données de surface comprennent également la présence du déflecteur si du fluide de fracturation est placé, ainsi que la masse du déflecteur par stade. Toujours en référence à la figure 4, au bloc 406, les données de surface à chaque instant d'observation sont organisées sur une grille spatiale pour produire une 30 séquence temporelle de tenseurs tridimensionnels (3D), chacun ayant une entrée et un état. Au bloc 408, les données de surface représentées par les tenseurs sont utilisées pour configurer le LSTM avec les données de surface afin de produire une valeur prédite pour une variable de réponse. Dans cet exemple, le LSTM comprend une rétropropagation dans le temps (BPTT), une perte d'entropie croisée (CEL), une 2017-IPM-100958-Ul-FR 9 propagation sur la racine quadratique moyenne (RMSProp) et un arrêt précoce. Le LSTM est reformé à chaque intervalle de temps en utilisant les données de surface en temps réel. Une valeur ou des valeurs pour une variable de réponse telle que le taux de production ou la réponse à la pression à un instant futur sont produites. Au bloc 410, la 5 pompe est commandée en utilisant les valeurs prédites de la variable de réponse. Au bloc 412 de la figure 4, si le placement pour le stade actuel n'est pas terminé, le procédé de collecte des données de surface, de configuration du LSTM et de commande de la pompe se répète. Sinon, si le placement pour le stade actuel est terminé, une détermination est faite au bloc 414 pour savoir s'il existe un stade supplémentaire 10 pour le placement de matériau dans le puits de forage. Si c'est le cas, le procédé de collecte des données de surface, de configuration du LSTM et de commande de la pompe se poursuit avec le stade suivant du puits de forage. Sinon, au bloc 416, le procédé se termine, un placement de matériau supplémentaire a lieu, en utilisant éventuellement une technique différente de celle décrite ci-dessus, ou les opérations de production 15 commencent. La figure 5 est une illustration graphique d'un exemple d'un LSTM 500 qui peut être utilisé pour commander le placement de matériau dans un puits de forage. Le LSTM 500 n'utilise pas de couches convolutionnelles. Le modèle peut fournir un procédé de prédiction à plusieurs étapes pour des données spatio-temporelles fournies 20 par les tenseurs 3D décrit en relation avec la figure 3. Le LSTM 500 peut fournir une structure de réseau pour les données spatio-temporelles qui tient compte des caractéristiques spatio-temporelles des données en fournissant une forte corrélation entre les voisins locaux. La structure du LSTM est configurée par les données de surface pour former une structure basée sur des transitions d'état à état. Le réseau est régularisé 25 en spécifiant un nombre d'unités cachées dans le LSTM pour éviter le sur-ajustement ou le sous-ajustement des données de surface. Le sur-ajustement des données se produit lorsqu'un modèle correspond presque parfaitement aux données et que le modèle est compliqué. Cela signifie généralement que le modèle correspond au bruit des données. Le modèle a une faible polarisation et une variance élevée. Au contraire, un sous- 30 ajustement se produit lorsque le modèle est trop simple pour s'adapter aux données, d'où une polarisation élevée et une faible variance. Le modèle prédictif doit équilibrer le sur-ajustement et le sous-ajustement des données. Cela peut être déterminé par la performance du modèle sur les données d'apprentissage et de test. L'entrée et l'état au niveau d'une référence temporelle / de séquence sont donnés par les tenseurs 3D : 2017-IPM-100958-U1-FR 10 Toujours en référence à la figure 5, le réseau au niveau de chacun des points 502, 504 et 506 peut être une représentation apprise qui rend compte des caractéristiques du puits de forage en ce qui concerne le placement de matériau 5 conformément aux équations ci-dessus. Le réseau au niveau de points futurs 508, 510 et 512 est une représentation prédite qui prend en compte ces caractéristiques. La figure 6 est une illustration graphique d'un réseau LSTM 600 avec des couches convolutionnelles qui suit les équations données ci-dessus. Les convolutions sont utilisées à la fois pour les connexions d'entrée à état et d'état à état. 10 En utilisant des couches convolutionnelles, l'état final, représenté par la couche 602, aura un grand champ réceptif. La figure 7 illustre comment les couches convolutionnelles 700 sont utilisées pour prédire les propriétés de puits de forage stimulées. Une entrée 702 est utilisée dans un réseau de codage comprenant les couches 704 et 706. Un réseau de prévision configuré avec les données de surface en temps réel et comprenant des 15 couches convolutionnelles 708 et 710 produit une prédiction, 712. La figure 8 et la figure 9 sont des graphiques illustrant la prédiction d'une variable de réponse en utilisant un LSTM tel que décrit ici. La figure 8 est un graphique 800 comparant des valeurs prédites d'une valeur de réponse illustrée par la courbe 802 avec des valeurs réelles de la variable de réponse comme illustré par la courbe 804 en 20 utilisant des données d'apprentissage initiales normalisées. La figure 9 est un graphique 900 comparant les valeurs prédites d'une valeur de réponse comme illustré par la courbe 902 avec des valeurs réelles de la variable de réponse comme illustré par la courbe 904 en utilisant des données de surface réelles normalisées. Selon certains aspects, des systèmes, des dispositifs et des procédés 25 de placement de matériau à plusieurs stades dans un puits de forage sont fournis selon un ou plusieurs des exemples suivants : Exemple n° 1 : un procédé peut comprendre la réception de données de surface à une pluralité d'instants d'observation correspondant à un stade d'un puits de forage stimulé à plusieurs stades tandis que le matériau est pompé dans le puits de 30 forage stimulé à plusieurs stades et à chaque instant d'observation de la pluralité d'instants d'observation, la configuration d'un réseau neuronal récurrent en utilisant les 2017-IPM-100958-U1 -FR 11 données de surface pour produire une valeur prédite pour une variable de réponse. Le procédé peut en outre comprendre la commande d'une pompe en utilisant la valeur prédite de la variable de réponse pour placer le matériau au stade du puits de forage stimulé à plusieurs stades. 5 Exemple n° 2 : le procédé de l'exemple n° 1 peut comporter le réseau neuronal récurrent comprenant un long modèle de réseau neuronal à court terme (LSTM). Exemple n° 3 : le procédé de l'un quelconque des exemples n° 1 et 2 peut comporter la spécification d'un nombre d'unités cachées dans le réseau neuronal récurrent pour éviter le sur-ajustement ou le sous-ajustement des données de surface. 10 Exemple n° 4 : le procédé de l'un quelconque des exemples n° 1 à 3 peut comporter le LSTM incorporant au moins l'un parmi une rétropropagation dans le temps, une perte d'entropie croisée, une propagation sur la racine quadratique moyenne ou un arrêt précoce. Exemple n° 5 : le procédé de l'un quelconque des exemples n° 1 à 4 15 peut comporter un LSTM comprenant des couches convolutionnelles. Exemple n° 6 : le procédé de l'un quelconque des exemples n° 1 à 5 peut comporter l'organisation des données de surface à chaque moment d'observation sur une grille spatiale pour produire une séquence temporelle de tenseurs tridimensionnels (3D), chacun ayant une entrée et un état. 20 Exemple n° 7 : le procédé de l'un quelconque des exemples n° 1 à 6 peut comporter la réception de données d'apprentissage provenant d'un puits voisin et l'initialisation du réseau neuronal récurrent en utilisant les données d'apprentissage. Exemple n° 8: un support non transitoire lisible par ordinateur qui comprend des instructions qui peuvent être exécutées par un dispositif de traitement pour 25 amener le dispositif de traitement à effectuer des opérations selon l'un quelconque des exemples n° 1 à 7. Exemple n° 9: un système peut comprendre une pompe en communication fonctionnelle avec un puits de forage stimulé à plusieurs stades. Le système peut également comprendre un capteur disposé à un stade du puits de forage 30 stimulé à plusieurs stades. Le système peut également comprendre un dispositif informatique en communication avec la pompe et le capteur. Le dispositif informatique peut fonctionner pour recevoir des données de surface provenant du capteur et configurer un réseau neuronal récurrent sur la base des données de surface à chaque instant d'observation d'une pluralité d'instants d'observation pour produire une valeur prédite 35 pour une variable de réponse à un instant futur. Le dispositif informatique peut être 2017-IPM-100958-U1-FR 12 actionné pour commander la pompe en utilisant la valeur prédite de la variable de réponse. Exemple n° 10 : le système de l'exemple n° 9 peut comporter un réseau neuronal récurrent qui comprend un long modèle de réseau neuronal à court terme 5 (LSTM). Exemple n° 11 : le système des exemples n° 9 et 10 peut comporter la spécification d'un nombre d'unités cachées dans le réseau neuronal récurrent pour éviter le sur-ajustement ou le sous-ajustement des données de surface. Exemple n° 12 : le système de l'un quelconque des exemples n° 9 à 11 10 peut comporter le réseau neuronal récurrent incorporant au moins l'un parmi une rétropropagation dans le temps, une perte d'entropie croisée, une propagation sur la racine quadratique moyenne ou un arrêt précoce. Exemple n° 13 : le système de l'un quelconque des exemples n° 9 à 12 peut comporter un LSTM comprenant des couches convolutionnelles. 15 Exemple n° 14 : le système de l'un quelconque des exemples n° 9 à 13 peut comporter l'organisation des données de surface à chaque instant d'observation sur une grille spatiale pour produire une séquence temporelle de tenseurs tridimensionnels (3D), chacun ayant une entrée et un état. Exemple n° 15 : le système de l'un quelconque des exemples n° 9 à 14 20 peut comporter l'initialisation du réseau neuronal récurrent en utilisant des données d'apprentissage provenant d'un puits voisin. La description précédente de certains exemples, y compris des exemples illustrés, a été présentée uniquement à des fins d'illustration et de description et n'est pas destinée à être exhaustive ou à limiter l'invention aux formes précises 25 décrites. De nombreuses modifications, adaptations et utilisations de celles-ci apparaîtront à l'homme du métier sans sortir du cadre de l'invention. REVENDICATIONS1. Système comprenant : une pompe en communication fonctionnelle avec un puits de forage stimulé à plusieurs stades ; un capteur disposé à un stade du puits de forage stimulé à plusieurs stades ; et un dispositif informatique en communication avec la pompe et le capteur, le dispositif informatique pouvant fonctionner pour : recevoir des données de surface provenant du capteur ; configurer un réseau neuronal récurrent sur la base des données de surface à chaque instant d'observation d'une pluralité d'instants d'observation pour produire une valeur prédite pour une variable de réponse à un instant futur ; et commander la pompe en utilisant la valeur prédite de la variable de réponse. 2. Système selon la revendication 1, dans lequel le réseau neuronal récurrent comprend un long modèle de réseau neuronal à court terme (LSTM). 3. Système selon la revendication 2, dans lequel le dispositif informatique peut en outre fonctionner pour spécifier un nombre d'unités cachées dans le LSTM pour éviter le sur-ajustement ou le sous-ajustement des données de surface. 4. Système selon la revendication 1, 2 ou 3, dans lequel le réseau neuronal récurrent incorpore une rétropropagation dans le temps, une perte d'entropie croisée, une propagation sur la racine quadratique moyenne et un arrêt précoce. 5. Système selon la revendication 2, dans lequel le LSTM comprend des couches convolutionnelles. 6. Système selon la revendication 1, 2, 3 ou 5 dans lequel le dispositif informatique peut en outre fonctionner pour organiser les données de surface à chaque instant d'observation sur une grille spatiale pour produire une séquence temporelle de tenseurs tridimensionnels (3D), chacun ayant une entrée et un état. 2017-IPM-100958-U1-FR 14 7. Système selon la revendication 1, 2, 3 ou 5, dans lequel le dispositif informatique peut en outre fonctionner pour initialiser le réseau neuronal récurrent en utilisant des données d'apprentissage provenant d'un puits voisin. 5 8. Procédé comprenant : la réception de données de surface à une pluralité d'instants d'observation correspondant à un stade d'un puits de forage stimulé à plusieurs stades tandis que le matériau est pompé dans le puits de forage stimulé à plusieurs stades ; à chaque instant d'observation de la pluralité d'instants d'observation, la 10 configuration d'un réseau neuronal récurrent en utilisant les données de surface pour produire une valeur prédite pour une variable de réponse ; et la commande d'une pompe en utilisant la valeur prédite de la variable de réponse pour placer le matériau au stade du puits de forage stimulé à plusieurs stades. 15 9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel le réseau neuronal récurrent comprend un long modèle de réseau neuronal à court terme (LSTM). 10. Procédé selon la revendication 9, comprenant en outre la spécification d'un nombre d'unités cachées dans le LSTM pour éviter le sur-ajustement ou le sous-20 ajustement des données de surface. 11. Procédé selon la revendication 8, 9 ou 10, dans lequel le réseau neuronal récurrent incorpore une rétropropagation dans le temps, une perte d'entropie croisée, une propagation sur la racine quadratique moyenne et un arrêt précoce. 25 12. Procédé selon la revendication 9, dans lequel le LSTM comprend des couches convolutionnelles. 13. Procédé selon la revendication 8, 9, 10 ou 12 comprenant en outre l'organisation 30 des données de surface à chaque instant d'observation sur une grille spatiale pour produire une séquence temporelle de tenseurs tridimensionnels (3D), chacun ayant une entrée et un état. 14. Procédé de la revendication 9, comprenant en outre : la réception de données d'apprentissage provenant d'un puits voisin ; et 2017-IPM-100958-U1-FR 15 l'initialisation du LSTM en utilisant les données d'apprentissage. 15. Support non transitoire lisible par ordinateur qui comprend des instructions qui peuvent être exécutées par un dispositif de traitement pour amener le dispositif de 5 traitement à mettre en oeuvre le procédé selon la revendication 8, 9, 10, 12 ou 14.