FR 3069929 A1 20190208 FR 1854948 A 20180607 PRÉDICTION EN AVANT DU TRÉPAN À L'AIDE DE DONNÉES DE PROFIL SISMIQUE VERTICAL ET DE L'INVERSION GLOBALE DOMAINE TECHNIQUE La présente description concerne généralement la prédiction d'impédances sismiques de formations rocheuses souterraines. ARRIÈRE-PLAN L'analyse de profil sismique vertical (VSP) est une technique utilisée pour effectuer des études géophysiques des caractéristiques souterraines. Par exemple, l'analyse de VSP peut être utilisée pour imager le sous-sol terrestre à proximité d'un puits de forage pendant le forage ou l'exploitation d'un puits. Dans un exemple, une ou plusieurs sources d'énergie sismique sont situées à la surface et un ou plusieurs détecteurs sismiques sont situés à l'intérieur d'un puits de forage. Un profil sismique basé sur des informations concernant le sous-sol peut être déterminé sur la base de la détection de l'énergie sismique réfléchie qui provient des sources d'énergie sismique à la surface. BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS La figure 1 illustre un organigramme d'un exemple de procédé pour utiliser une analyse de profil sismique vertical à décalage nul pour prédire des impédances sismiques selon certaines mises en oeuvre. La figure 2 illustre une courbe d'un exemple de comparaison d'un empilement de couloirs de terrain avec un résultat d'inversion final de la meilleure synthèse de modèle selon certaines mises en oeuvre. La figure 3 illustre une courbe d'un exemple de modèle d'impédance dans une profondeur obtenue après l'inversion globale selon certaines mises en oeuvre. La figure 4 illustre une courbe d'un exemple de réalisations multiples d'un modèle de vitesse obtenu en collectant tous les modèles d'inversion qui présentent une valeur de corrélation supérieure à un seuil choisi selon certaines mises en oeuvre. La figure 5 illustre un exemple d'ensemble de forage pour la mise en oeuvre des procédés décrits ici selon certaines mises en oeuvre. La figure 6 illustre un système filaire approprié pour la mise en oeuvre des procédés décrits ici selon certaines mises en oeuvre. La figure 7 illustre un diagramme schématique d'un ensemble de composants généraux d'un exemple de dispositif informatique selon certaines mises en oeuvre. La figure 8 illustre un diagramme schématique d'un exemple d'environnement pour la mise en oeuvre d'aspects selon certaines mises en oeuvre. Dans une ou plusieurs mises en oeuvre, tous les composants représentés sur chaque figure ne sont pas nécessairement requis, et une ou plusieurs mises en oeuvre peuvent 5 comprendre des composants supplémentaires non représentés sur une figure. Des variantes dans l'agencement et le type des composants peuvent être réalisées sans sortir du cadre de la description de l'invention. Des composants supplémentaires, différents composants ou moins de composants peuvent être utilisés dans le cadre de la description de l'invention. DESCRIPTION DÉTAILLÉE 10 La description détaillée présentée ci-dessous est conçue comme une description de diverses mises en oeuvre et n'est pas destinée à représenter les seules mises en oeuvre dans lesquelles la technologie de l'invention peut être mise en pratique Comme le comprendra l'homme du métier, les mises en oeuvre décrites peuvent être modifiées de différentes manières, sans sortir du cadre de la présente description. En conséquence, les dessins 15 et la description doivent être considérés comme illustratifs par nature et non restrictifs, Les données sismiques de surface combinées avec les données de diagraphie de puits éparses produisent généralement une carte de profondeur du sous-sol qui n'est qu'une représentation approximative de la vérité de terrain. La prédiction précise des profondeurs des formations rocheuses à partir de ces types de données dépend de la précision du modèle de 20 vitesse obtenu à partir de l'analyse de données sismiques et de diagraphie de puits. L'analyse de la vitesse sismique peut être semée d'embûches en raison d'hypothèses imparfaites sur le sous-sol et aussi utiliser des approximations pour faciliter le calcul avec de grands ensembles de données. De plus, les données sismiques de surface disponibles peuvent avoir une résolution suffisamment faible de sorte que certaines formations de contraste à impédance élevée peuvent 25 ne pas être interprétables. Dans de telles circonstances, des outils et des techniques supplémentaires peuvent être requis pour une prédiction de plus grande précision des formations rocheuses situées en avant du trépan de forage (par exemple, un outil utilisé pour écraser ou couper la roche dans une installation de forage donnée). Dans certains cas, des empilements de couloirs à profil sismique vertical 30 (VSP) à décalage nul peuvent subir une inversion pour prédire des impédances en avant du trépan de forage dans le domaine de profondeur. De telles techniques d'inversion peuvent utiliser une estimation initiale du modèle de vitesse de fond lisse obtenu généralement à partir de l'analyse de la vitesse de migration sismique de surface et/ou des diagraphies de puits voisins. De plus, un modèle de densité obtenu à l'aide des considérations géomécaniques peut être utilisé 2 pour générer un modèle d'impédance de fond lisse initial. Une inversion locale basée sur le gradient est ensuite effectuée pour générer un modèle d'impédance mis à jour. Après avoir divisé le modèle d'impédance mis à jour par le modèle de densité, un modèle de vitesse mis à jour est généré. Ce modèle de vitesse mis à jour est en outre utilisé pour convertir le modèle d'impédance 5 mis à jour en domaine de profondeur lorsque le modèle d'impédance réel est obtenu dans le domaine temporel. Une autre façon de mettre à jour un modèle d'impédance de fond initial consiste à intégrer l'empilement de couloirs, puis à ajouter l'empilement de couloirs intégré au modèle d'impédance de fond. Le modèle d'impédance final est de nouveau converti en domaine de profondeur à l'aide des mêmes techniques que celles mentionnées ci-dessus. 10 De telles teclmiques qui utilisent l'inversion locale sont cependant fortement dépendantes du modèle initial de fond et ont donc une plus grande probabilité de fournir une prédiction avec une plus grande imprécision. De plus, de telles techniques peuvent ou non être capables de fournir des estimations d'erreur de profondeur en fonction de la formulation du problème d'inversion. Par exemple, si l'inversion locale est une formulation bayésienne, une 15 estimation de l'incertitude peut alors être fournie. Cependant, dans le second cas décrit ci-dessus où un empilement de couloirs intégré est ajouté au modèle de fond, aucune incertitude ne peut être calculée. Pour remédier à de tels problèmes, la technologie de l'invention telle que décrite ici fournit des mises en oeuvre pour une prédiction sur la base de l'inversion globale en avant du trépan de forage. Un schéma d'inversion globale tel que décrit dans les mises en oeuvre est 20 généralement significativement moins dépendant du modèle initial de fond que des techniques qui utilisent l'inversion locale, rendant ainsi les mises en oeuvre de l'invention plus insensibles à des estimations inexactes dans le modèle initial de fond. Dans une étude de VSP à décalage nul, au-dessous d'une profondeur dans laquelle un puits donné a été foré, des réflexions sismiques sont collectées à partir des récepteurs 25 dans une configuration à décalage nul. Un tracé empilé appelé empilement de couloirs peut être produit à partir de ces réflexions sismiques, et l'empilement de couloirs peut être inversé pour estimer les impédances sismiques au-dessous du puits. La description suivante décrit plus en détail un exemple d'organigramme pour un procédé qui prédit des formations d'impédance sismique haute ou basse, et des exemples de 30 diagrammes illustrant une comparaison d'empilement de couloirs de terrain avec un résultat d'inversion final de la meilleure synthèse de modèle, un modèle d'impédance en profondeur obtenu après l'inversion globale et plusieurs réalisations du modèle de vitesse obtenu en recueillant tous les modèles d'inversion. La figure I illustre de manière conceptuelle un organigramme d'un exemple de procédé 100 pour la prédiction de propriétés pétrophysiques et la classification de faciès. Bien que cette figure, ainsi que d'autres illustrations de procédé contenues dans cette description, puissent décrire des étapes fonctionnelles dans une séquence particulière, les procédés ne sont pas nécessairement limités à l'ordre particulier ou aux étapes illustrées. Les différentes étapes représentées sur cette figure ou sur d'autres peuvent être modifiées, réarrangées, exécutées en 5 parallèle ou adaptées de diverses manières. De plus, il doit être compris que certaines étapes ou séquences d'étapes peuvent être ajoutées au ou omises dans le procédé, sans sortir du cadre des différentes mises en oeuvre. Le procédé 100 peut être mis en oeuvre par un ou plusieurs dispositifs ou systèmes informatiques dans certaines mises en oeuvre, tel que le processeur 538 décrit sur la figure 5 et/ou le dispositif informatique 700 décrit sur la figure 7. 10 Au bloc 102, un empilement de couloirs (par exemple, un empilement de couloirs de terrain) est généré à l'aide de données de VSP à décalage nul pour un puits de forage dans une formation souterraine. Dans un exemple, une source sismique (par exemple, un dispositif qui génère une énergie sismique commandée et dirige cette énergie dans une formation souterraine) est activée au niveau ou près de la tête d'un puits de forage d'un puits et un 15 récepteur (ou plusieurs récepteurs tels que décrits ci-dessous) enregistre le signal à des profondeurs fixes dans le puits de forage. Plusieurs plans peuvent être enregistrés (et empilés) au même intervalle de profondeur pour déterminer les données de VSP à décalage nul. Bien que des données de VSP à décalage nul soient décrites ici, la technologie de l'invention dans au moins une mise en oeuvre peut également acquérir et utiliser d'autres données de VSP telles que des 20 données de VSP décalées, des données de VSP de type walkaway, et similaires, qui peuvent être transformées et/ou prétraitées pour réaliser les autres étapes du procédé 100 décrites ci-dessous. Dans au moins une mise en oeuvre, le .VSP à décalage nul utilise plusieurs récepteurs pour collecter des données. Les données collectées sur ces récepteurs multiples sont traitées et empilées ensemble pour finalement générer un empilement de couloirs, qui est un tracé unique. 25 Au bloc 104, une ondelette source est estimée à l'aide d'informations statistiques. De telles informations statistiques peuvent être fournies par une source externe (par exemple, une autre application logicielle) qui peut appliquer des techniques statistiques sur des données sismiques et/ou des diagraphies de puits. Il est apprécié, cependant, que n'importe quelle ondelette source appropriée peut être utilisée selon les mises en oeuvre de la technologie 30 de l'invention. Au bloc 106, un facteur d'échelle est déterminé pour la comparaison entre les synthèses (décrites plus en détail ci-dessous) et l'empilement de couloirs déterminé. Un tel facteur d'échelle est obtenu à partir du rapport entre les amplitudes moyennes quadratiques (RAIS) à partir de la synthèse (calculée à l'aide des données de diagraphie de puits collectées 35 dans la section déjà forée du puits et de l'ondelette statistique) et l'empilement de couloirs de terrain pour une crête ou un creux identifié sur les deux tracés. Ce facteur d'échelle peut être multiplié par l'empilement de couloirs de terrain pour rendre les amplitudes comparables aux synthèses produites par la méthodologie de modélisation directe qui est intégrée dans le schéma d'inversion. Au bloc 108, un modèle de mort-terrain jusqu'à une profondeur de fond de puits est généré sur la base d'informations de puits. Les informations de puits, par exemple, peuvent comprendre des informations provenant des diagraphies de puits pour la vitesse d'onde de compression (Vp) et/ou la densité. Les vitesses et densités de modèle de mort-terrain peuvent être maintenues fixes pendant l'exécution de l'algorithme d'inversion. Dans au moins un exemple, ces vitesses et densités de modèle de mort-terrain sont utilisées pour calculer des données de 10 synthèse à comparer à l'empilement de couloirs de terrain car les vitesses et les densités de modèle de mort-terrain peuvent commander la chronologie des événements(par exemple, creux et crêtes) sur le tracé de données de synthèse. Au bloc 110, une estimation initiale est déterminée pour un modèle de vitesse dans la formation souterraine au-dessous du puits de forage (par exemple, à des profondeurs 15 inférieures à une profondeur du fond du puits de forage) sur la base d'une ou de plusieurs sources d'informations. Par exemple, des informations provenant d'autres puits voisins peuvent être utilisées pour déterminer l'estimation initiale du modèle de vitesse. De plus, le modèle de vitesse initial peut être basé sur des informations provenant d'une analyse de vitesse de migration sismique de surface. 20 Au bloc 112, un modèle de densité dans la formation souterraine au-dessous du puits de forage est généré. Le modèle de densité peut être généré sur la base d'informations provenant de puits voisins et/ou de considérations géornécaniques. Dans une mise en oeuvre, la densité peut être fixe ou mise à jour en fonction de la vitesse à l'aide des relations physiques de la roche sur la base de, par exemple, l'équation de Gardner (par exemple, une équation empirique 25 reliant la vitesse des ondes P à la masse volumique). Si la densité est maintenue fixe, une estimation a priori peut être réalisée sur la base de considérations géomécaniques. Au bloc 114, l'empilement de couloirs est inversé sur la base d'un algorithme d'inversion globale pour générer plusieurs modèles de vitesse. Le facteur d'échelle déterminé peut être appliqué à l'empilement de couloirs dans au moins une mise en oeuvre au bloc 114. Un 30 exemple d'algorithme d'inversion globale utilisé dans le bloc 114 peut être un algorithme évolutif. Un exemple d'algorithme évolutif peut être -un algorithme d'évolution différentielle, qui peut être utilisé dans le bloc 114 car un tel algorithme est hautement parallélisable sur un ou plusieurs dispositifs informatiques (par exemple, entraînant des temps de traitement potentiellement plus rapides), comprenant, par exemple, le processeur 538 décrit sur la figure 5 35 et/ou le dispositif informatique 700 décrit sur la figure 7. En outre, un algorithme évolutif peut 5 être mis en oeuvre plus facilement (par exemple, avec une complexité moindre) pour être exécuté sur de tels dispositifs informatiques. Il est apprécié que tout algorithme évolutif approprié peut être utilisé, y compris n'importe quel algorithme d'optimisation basé sur une population approprié tel qu'un algorithme génétique, une optimisation de l'essaim de particules ou une 5 optimisation de colonies de fourmis, etc. Dans les mises en oeuvre du procédé d'inversion globale, une fonction objective est maximisée ou minimisée. Par exemple, une fonction objective peut tenter de maximiser une corrélation croisée entre l'empilement de couloirs et les données de synthèse (par exemple, des sismogrammes synthétiques) qui sont produites par un modèle de vitesse. Dans un 10 exemple, l'algorithme d'inversion globale fonctionne avec une population de modèles pour converger vers des modèles qui génèrent des synthèses qui correspondent sensiblement aux données de terrain réelles (par exemple, l'empilement de couloirs généré). Puisque l'algorithme évolutif détermine plusieurs modèles qui correspondent à l'empilement de couloirs avec une corrélation élevée, des estimations de l'incertitude peuvent être réalisées à l'aide de la série de 15 « bons » modèles obtenus. Dans un exemple, des synthèses (par exemple, des sismogrammes synthétiques) sont produites 1) en multipliant un modèle de vitesse(par exemple, l'estimation initiale générée du modèle de vitesse) par un modèle de densité fixe (par exemple, le modèle de densité généré) pour générer un modèle d'impédance, 2) en différenciant le modèle d'impédance, 20 une série de réflectivité est générée, et 3) la série de réflectivité subit une convolution avec l'ondelette source estimée pour générer des synthèses. Les mises en oeuvre de la technologie de l'invention modélisent donc des sismogrammes à incidence normale en convolvant une ondelette source avec une série de réflectivité calculée pour un empilement de couches. La réflectivité peut être calculée à partir d'impédances qui sont déterminées en multipliant les vitesses et les densités 25 pour toutes les couches. Chaque couche peut avoir une vitesse et une densité attribuées à la couche particulière. Les couches au-dessous du puits, dont les propriétés sont inversées pour la mise à jour, peuvent être paramétrées à l'aide d'épaisseurs temporelles fixes. Par conséquent, l'épaisseur de couche réelle peut être mise à jour tout au long des étapes d'inversion décrites ci-dessous en multipliant les vitesses à une génération donnée d'un algorithme d'évolution 30 différentielle et pour un élément de population donné par les épaisseurs temporelles. D'autre part, les épaisseurs de modèle de mort-terrain sont maintenues fixes et il n'est pas nécessaire de les mettre à jour à mesure que le schéma d'inversion se poursuit. Les mises en oeuvre de la technologie de l'invention, tel que mentionné ci-dessus, peuvent utiliser un algorithme d'évolution différentielle, qui est un algorithme évolutif 35 basé sur une population. Dans un exemple, l'algorithme d'évolution différentielle génère une 6 population initiale aléatoire x d'éléments (taille -NP) qui évoluent pour conserver des éléments supérieurs et rejeter des éléments relativement moins bons. Les éléments de la population sont désignés comme les solutions du problème inverse. Chaque solution est un vecteur constitué de vitesses de chaque couche prise en considération pour la mise à jour. La densité peut être 5 maintenue fixe ou mise à jour en fonction de la vitesse à l'aide des relations physiques de la roche telles que l'équation de Gardner, mentionnée ci-dessus. Si la densité est maintenue fixe, une estimation a priori peut être réalisée sur la base des considérations géornécaniques. Dans une ou plusieurs mises en oeuvre, un ensemble aléatoire de solutions correspondant à la population est généré avec une taille de population fixe. Par exemple, la taille 10 de la population peut être de 100 et chaque élément de la population est une solution d'inversion potentielle. Dans une première itération, une population randomisée, comprenant des nombres aléatoires, est générée. Ces nombres aléatoires peuvent être générés par un générateur de nombres aléatoires sur la base d'une fenêtre de recherche, qui peut avoir été définie par un utilisateur. La fenêtre de recherche peut être sélectionnée au voisinage du modèle de vitesse 15 initial et une population créée de manière aléatoire appelée population parent est ensuite générée. Par exemple, la population aléatoire initiale de solutions peut être générée en choisissant des nombres aléatoires dans un espace de modèle défini au voisinage d'une estimation de modèle initiale. Une telle estimation initiale peut également être générée à l'aide d'autres sources de données. En outre, le générateur de nombres aléatoires peut utiliser n'importe 20 quel type de distribution, le cas échéant. La population parent générée aléatoirement subit trois étapes principales avant de passer à l'itération suivante : 1) la mutation, 2) le croisement et 3) la sélection, qui sont décrites plus loin ci-dessous. Grâce à des itérations répétées, un bon ensemble d'éléments de la population peut être convergé(par exemple, dans lequel la plupart des solutions seraient proches 25 de la bonne réponse). L'algorithme d'évolution différentielle applique des étapes analogues à un algorithme génétique pour faire évoluer la population vers des solutions supérieures remplissant ses tranches sur différentes générations G, bien que l'algorithme d'évolution différentielle utilise des techniques différentes de celles d'un algorithme génétique pour ces étapes analogues. En ce 30 qui concerne l'étape de mutation mentionnée ci-dessus, par exemple, à une génération donnée (par exemple, itération), la population parent peut être utilisée pour générer une population mutante à l'aide de l'équation (1), qui peut être désignée comme suit : 0 0 - 0 0 0 0 0 0 -eooacr(1) 7 Dans l'équation (1), pour chaque i dans (1,.. . NP), une combinaison de trois éléments de la population parent distincts xrr, xr2 et xr3 avec des indices (ri r2 et r3) sont sélectionnés pour générer un vecteur mutant vi. F est une taille d'étape définie par l'utilisateur qui peut être comprise entre 0 et 2 dans un exemple et correspond à une étape de mutation. Afin d'améliorer la convergence avec des tailles de population relativement plus petites, une version modifiée de l'équation (1) est fournie, qui peut être désignée par l'équation (2) comme suit : (Friellei,) r3,j 0 0 - e 0 - G. (2) Dans l'équation (2), xb, représente le meilleur élément de la population déjà 10 générée. Dans cette technique, est amené à varier pour chaque paramètre de modèle dans chaque calcul de vecteur mutant dans chaque génération, qui est mise en oeuvre à l'aide de l'équation (2) ci-dessus et de l'équation (3) ci-dessous, qui peut être désignée comme suit : Fnew, = F ± 0.0001* rand Après que la mutation a été appliquée pour créer le même nombre de solutions 15 mutantes que la population parent, l'étape de croisement susmentionnée est effectuée. En particulier, après la génération d'une population mutante y, une population expérimentale u est générée à l'aide de l'équation (4), qui peut être désignée comme suit : V0 if rand, REVENDICATIONS1. Procédé comprenant : la génération d'un empilement de couloirs sur la base de données de profil sismique vertical (VSP) d'un puits de forage dans une formation souterraine ; la génération d'une estimation initiale d'un modèle de vitesse pour la formation souterraine au-dessous du puits de forage ; la génération d'un modèle de densité pour la formation souterraine au-dessous du puits de forage sur la base d'informations provenant de puits voisins ; l'inversion, sur la base d'un algorithme d'inversion globale et de l'estimation initiale du modèle de vitesse, de l'empilement de couloirs généré pour déterminer un ensemble de modèles de vitesse ; la génération des modèles d'impédance dans un domaine de profondeur sur la base du domaine de densité généré et de l'ensemble de modèles de vitesse ; et le stockage des modèles d'impédance générés. 2. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre : fournir, pour l'affichage, les modèles d'impédance générés. 3. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les modèles d'impédance générés sont indicatifs d'une estimation de l'incertitude en profondeur et 'les données de VSP comprennent des données de VSP à décalage nul. 4. Procédé selon la revendication 1, comprenant en ou re l'estimation d'une ondelette source ; et la génération d'un ensemble de sismogrammes synthétiques sur la base de l'ondelette source, facultativement, dans lequel l'ensemble de sismogrammes synthétiques générés comprend en outre : la génération d'un modèle d'impédance sur la base de la multiplication de l'estimation initiale générée du modèle de vitesse par le modèle de densité généré ; la génération d'une série de rétlectivité sur la base de la différenciation du modèle d'impédance ; et 29 la réalisation d'une convolution sur la série de réflectivité et rondelette source estimée pour fournir l'ensemble généré de sismogrammes synthétiques, facultativement, dans lequel l'inversion de l'empilement de couloirs généré comprend en outre : 5 la détermination d'un facteur d'échelle pour une comparaison entre l'ensemble généré de sismogrammes synthétique et l'empilement de couloirs généré. 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel l'inversion de l'empilement de couloirs généré comprend en outre : 10 la détermination d'une population mère initiale, la population mère initiale comprenant un certain nombre d'élément de la population, chaque élément de la population représentant une solution d'inversion de l'empilement de couloirs généré ; la génération d'une population de mutation sur la base de la population mère initiale, la population de mutation comprenant un nombre d'éléments de la population égal au 15 nombre d'éléments de la population mère initiale ; la détermination d'une population expérimentale sur la base d'un taux de probabilité de croisement appliqué à la population de mutation ; et la génération d'une population fille sur la base d'une comparaison de la population expérimentale et de la population mère initiale. 20 6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel la population mère initiale est déterminée sur la base d'un ensemble aléatoire de nombres. 7. Procédé selon la revendication 5, comprenant en outre : 25 la génération d'une seconde population de mutation sur la base de la population fille générée ; la détermination d'une seconde population expérimentale sur la base d'un taux de probabilité de croisement appliqué à la seconde population de mutation ; la détermination qu'un critère d'arrêt est satisfait ; et la détermination d'une population finale sur la base d'une comparaison de la population fille générée, la seconde population de mutation et la seconde population expérimentale, dans lequel la population finale comprend l'ensemble de modèles de vitesse. 30 8. Procédé selon la revendication 7, dans lequel l'algorithme d'inversion globale comprend un algorithme évolutif et le critère d'arrêt est basé sur un nombre d'itérations de l'algorithme évolutif ou un niveau prédéterminé pour une fonction objective. 5 9. Procédé selon la revendication 7, dans lequel la population finale représente une réponse d'inversion pour inverser l'empilement de couloirs généré. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel un géorisque potentiel est indiqué au moins en partie par un degré de changement entre des valeurs 10 d'impédance respectives dans les modèles d'impédance générés. 11. Procédé selon l'une quelconque des revendications I à 10, dans lequel la génération de l'empilement de couloirs sur la base de données de VSP du puits de forage dans la formation souterraine comprend en outre : 15 la génération, à l'aide d'une ou plusieurs sources sismiques, de l'énergie sismique dans le puits de forage dans la formation souterraine ; la réception, à l'aide d'un ou plusieurs détecteurs sismiques, de l'énergie sismique générée ; et la génération des données de VSP sur la base d'une sortie des un ou plusieurs 20 détecteurs sismiques. 12. Système comprenant : un processeur ; et un dispositif de mémoire comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont 25 exécutées par le processeur, amènent le processeur à: générer un empilement de couloirs sur la base de données de profil sismique vertical (VSP) d'un puits de forage dans une formation souterraine ; générer une estimation initiale d'un modèle de vitesse pour la formation souterraine au-dessous du puits de forage ; 30 générer un modèle de densité pour la formation souterraine au-dessous du puits de forage sur la base d'informations provenant de puits voisins ; inverser, sur la base d'un algorithme d'inversion globale et de l'estimation initiale du modèle de vitesse, l'empilement de couloirs généré pour déterminer un ensemble de modèles de vitesse ; 31 générer des modèles d'impédance dans un domaine de profondeur sur la base du domaine de densité généré et de l'ensemble de modèles de vitesse ; et stocker les modèles d'impédance générés. 5 13. Système selon la revendication 12, dans lequel les instructions amènent en outre le processeur à réaliser le procédé de l'une quelconque des revendications 2 à 11. 14. Support non transitoire lisible par ordinateur comprenant des instructions stockées dans celui-ci qui, lorsqu'elles sont exécutées par au moins un dispositif informatique, 10 entraînent l'au moins un dispositif informatique à: générer un empilement de couloirs sur la base de données de profil sismique vertical (VSP) d'un puits de forage dans une formation souterraine ; générer une estimation initiale d'un modèle de vitesse pour la formation souterraine au-dessous du puits de forage ; 15 générer un modèle de densité pour la formation souterraine au-dessous du puits de forage sur la base d'informations provenant de puits voisins ; inverser, sur la base d'un algorithme d'inversion globale et de l'estimation initiale du modèle de vitesse, l'empilement de couloirs généré pour déterminer un ensemble de modèles de vitesse ; 20 générer des modèles d'impédance dans un domaine de profondeur sur la base du modèle de densité généré et l'ensemble de modèles de vitesse ; et stocker les modèles d'impédance générés. 15. Support non transitoire lisible par ordinateur selon la revendication 14, 25 dans lequel le support non transitoire lisible par ordinateur comprend des instructions supplémentaires stockées dans celui-ci qui, lorsqu'elles sont exécutées par l'au moins un dispositif informatique, amène en outre moins un dispositif informatique à réaliser le procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 11. 32