FR 3070178 A1 20190222 FR 1856728 A 20180719 16-IPM-100823-U1-FR 1 SURVEILLANCE ET COMMANDE INTÉGRÉES Contexte de l'invention Dans le domaine de l'exploration, du développement, et de la production de pétrole et de gaz, la capacité à superviser et gérer les divers aspects des champs producteurs d'hydrocarbures comme un unique système global est difficile à acquérir. Pour un quelconque actif, de multiples applications, de multiples ensembles de données, de multiples variables de fonctionnement et de multiples parties prenantes sont généralement impliqués, une partie ou la totalité desquels peut partager des données communes dans l'ensemble de l'actif. De nombreuses activités de champ pétrolifère, telles qu'un forage, une évaluation, une complétion, un suivi, une production, une simulation, un établissement de rapports, etc., peuvent être réalisées. Généralement, chaque activité de champ pétrolifère est réalisée et commandée de manière séparée en utilisant des applications de champ pétrolifère distinctes qui sont chacune écrites à une fin unique. Par conséquent, de nombreuses telles activités sont souvent réalisées en utilisant des applications de champ pétrolifère distinctes. Dans certains cas, il peut être nécessaire de développer des applications spéciales, ou de modifier des applications existantes pour fournir la fonctionnalité nécessaire. L'interopérabilité parmi ces programmes, ces personnes et ces structures à titre de système unique, bien que souhaitée, a été insatisfaite par le manque d'un cadre sous-jacent pour une gestion des transformations, des traductions, et des définitions nécessaires requises entre et parmi les divers composants de système. Les tentatives de fourniture d'une compréhension de subsurface ainsi que d'une exploitation efficace se sont précédemment concentrées sur la fourniture d'une réplication de données, où chaque groupe de parties prenantes développe ou reçoit sa propre version du réseau logique et un modèle de données qui inclut l'ensemble de ses exigences. Dans ces tentatives, l'acte de transformation du modèle de données par corrélation des changements entre les représentations de modèle de données n'a pas été fait ou a été fait grossièrement. Bien qu'un certain niveau d'interopérabilité ait été atteint par une intégration point-à-point, il est largement limité à un support de flux de travaux uniques. De plus, des changements apportés aux représentations de modèle de données ne peuvent être commandés efficacement lorsque chaque partie prenante peut décider du fait que de tels changements doivent être appliqués (acceptés) et communiqués aux autres parties prenantes. Les approches précédentes ont, par conséquent, été incapables de prendre en compte les problèmes de réconciliation et d'intégrité des données de manière systématique et/ou à l'échelle du système. 2016-IPM-100823-U1-FR 2 Des capteurs physiques sont couramment utilisés dans le domaine de l'exploration, du développement et de la production de pétrole et de gaz, pour mesurer et suivre des phénomènes physiques, tels que des températures, des pressions, des débits, et un statut de marche/arrêt de pompes, de moteurs, etc. Des capteurs physiques prennent souvent des mesures 5 directes des phénomènes physiques et convertissent ces mesures en données de mesure à traiter ultérieurement par des systèmes de commande. Bien que des capteurs physiques prennent des mesures directes des phénomènes physiques, les capteurs physiques et le matériel associé sont souvent coûteux et, parfois, peu fiables. En outre, lorsque des systèmes de commande s'appuient sur des capteurs physiques pour fonctionner correctement, une défaillance d'un capteur physique 10 peut rendre de tels systèmes de commande hors d'usage. Par exemple, la défaillance d'un capteur de pression dans une station de compression peut résulter en un arrêt total de la station de compression, même si les conditions de fonctionnement réelles sont dans des plages acceptables. Des capteurs physiques peuvent être couplés à un actionneur, par exemple un capteur physique peut être couplé à, ou être une partie d'un actionneur qui commande un dispositif, tel qu'une vanne. 15 Les actionneurs sont des dispositifs qui commandent soit directement soit indirectement des machines communément utilisées dans des opérations d'exploration, de développement et de production d'hydrocarbures. Des actionneurs répondent à des commandes et dans une situation idéale, les dispositifs fonctionnent comme prévu. Cependant, une défaillance peut se produire sur un ou plusieurs des actionneurs. Dans ce cas, l'issue est que malgré le 20 problème évident le système protège les autres et lui-même autant que possible. Par exemple, la fermeture d'une vanne a été demandée mais pour une quelconque raison elle ne se ferme pas jusqu'au bout. Des vannes plus en aval doivent alors recevoir la consigne de se fermer. Il existe donc un besoin de systèmes et de procédés qui fournissent une interopérabilité à sûreté intégrée parmi les divers ensembles de données, les applications, et les 25 parties prenantes partageant des données dans l'ensemble d'un actif de production. Il existe également un besoin de systèmes et de procédés qui fournissent des données de détection fiables à un système de commande. Brève description des dessins 30 La figure 1 présente une vue en perspective d'une pluralité de trous de forage selon au moins certains modes de réalisation. 2016-IPM-100823-U1-FR 3 La figure 2 présente un système de forage selon au moins certains modes de réalisation. La figure 3 présente un système de production de champ selon au moins certains modes de réalisation. 5 La figure 4 illustre un exemple de schéma de procédé d'un réseau de capteurs virtuels conforme à certains modes de réalisation divulgués. La figure 5 illustre un organigramme d'un exemple de processus de fonctionnement de réseau de capteurs virtuels conforme à certains modes de réalisation divulgués. La figure 6 illustre un organigramme d'un système intégré de suivi et de 10 commande de champ pétrolifère conforme à certains modes de réalisation divulgués. La figure 7 illustre un organigramme d'une portion de passerelle intelligente d'un système intégré de suivi et de commande de champ pétrolifère conforme à certains modes de réalisation divulgués. La figure 8 illustre un organigramme d'une portion d'appareil de bordure 15 intelligent d'un système intégré de suivi et de commande de champ pétrolifère conforme à certains modes de réalisation divulgués. La figure 9 illustre un organigramme d'une portion d'appareil de ROC d'un système intégré de suivi et de commande de champ pétrolifère conforme à certains modes de réalisation divulgués. 20 La figure 10 illustre un organigramme d'une portion de nuage d'entreprise d'un système intégré de suivi et de commande de champ pétrolifère conforme à certains modes de réalisation divulgués. La figure 11 illustre un organigramme d'une unité de calcul qui peut être utilisée avec un système intégré de suivi et de commande de champ pétrolifère conforme à certains 25 modes de réalisation divulgués. 2016-1PM-100823-U1 -FR 4 Description détaillée La description détaillée suivante illustre des modes de réalisation de la présente divulgation. Ces modes de réalisation sont décrits de manière suffisamment détaillée pour permettre à l'homme du métier de mettre en pratique ces modes de réalisation sans 5 expérimentation excessive. Il doit être compris, cependant, que les modes de réalisation et les exemples décrits ici sont donnés à des fins uniquement illustratives, et non de limitation. Diverses substitutions, modifications, ajouts, et réarrangements peuvent être faits qui restent des applications potentielles des techniques divulguées. Par conséquent, la description qui suit ne doit pas être comprise comme limitant la portée des revendications jointes. En particulier, un élément 10 associé à un mode de réalisation particulier ne devrait pas être limité à une association à ce mode de réalisation particulier mais devrait être supposé comme étant capable d'être associé à n'importe quel mode de réalisation abordé ici. Tel qu'utilisé ici le terme « capteur » est destiné à décrire un dispositif pour mesurer et suivre des phénomènes physiques, tels que des températures, des débits, et un statut de 15 marche/arrêt de pompes, de moteurs, etc. Un capteur physique peut inclure ou être constitué d'un actionneur, par exemple un capteur physique peut inclure un actionneur qui commande un dispositif, tel qu'une vanne. En outre un actionneur peut commander soit directement soit indirectement des machines tout en mesurant la position physique desdites machines. Tel qu'utilisé ici le terme capteur peut être utilisé pour décrire soit un capteur, un actionneur, ou les 20 deux. De nombreuses activités variées sont généralement réalisées dans le processus d'exploration, de développement et d'exploitation de champs pétrolifères, gaziers, géothermiques et autres. À un niveau très élevé ces activités peuvent inclure : une modélisation de bassin ; une modélisation de réservoir ; une acquisition de données sismiques ; une location de terres ; un 25 forage de puits d'exploration ; une évaluation de puits d'exploration ; un forage de puits de production ; une complétion des puits de production ; et une construction d'installations pour produire, collecter, traiter, stocker, et transporter la production des puits. Une modélisation de bassin implique une étude des processus agissant sur des roches et des fluides pendant le développement d'un bassin sédimentaire, telle que des simulations 30 de sédimentation, d'enfouissement, d'érosion, de soulèvement, de propriétés thermiques, de propriétés de pression, et de prédiction de diagenèse. Ces simulations sont généralement appliquées à un bassin dans son ensemble ou à de larges portions de celui-ci. 2016-IPM-100823-U1-FR 5 Une modélisation de réservoir porte sur la description actuelle des propriétés de roches et de fluides en sub surface dans une zone localisée, sans essayer de décrire le moyen par lequel le réservoir est arrivé à son état présent. Une modélisation de bassin et une modélisation de réservoir peuvent toutes deux être modifiées avec les informations supplémentaires rassemblées 5 pendant les phases de forage, d'évaluation et de production d'un champ individuel. Le modèle de réservoir est particulièrement dynamique étant donné qu'il change constamment tout au long des divers segments des phases de production (production primaire, secondaire, tertiaire). La production d'eau et d'hydrocarbures à partir du réservoir et l'injection de fluides ou de gaz dans le réservoir imposent des effets dynamiques sur le réservoir, qui devraient être reflétés dans le 10 modèle de réservoir. Tandis que ces activités nécessitent des dépenses de capital importantes, ces dépenses sont vues comme des investissements dans l'espoir de gagner des revenus (par ex., à partir de la vente de pétrole et de gaz) qui dépassent la quantité totale des dépenses. Par conséquent, ces activités peuvent être désignées ici comme des activités d'investissement. 15 Chacune des activités d'investissement nécessite diverses décisions, par ex., des décisions concernant : quelle superficie de terre louer et quelles parcelles de terre louer ; comment acquérir les données sismiques et quelle quantité de données sismiques acquérir ; combien de puits d'exploration forer et où forer pour les puits d'exploration ; comment développer des champs ; combien de puits de production et d'injection forer, où forer les puits et quel devrait être le plan 20 de puits (c.-à-d., la trajectoire dans l'espace pour le trou de forage) pour chacun des puits de production ; combien de perforations faire pour chaque puits et comment distribuer les emplacements de perforation le long du plan de puits pour chaque puits ; quel ordre pour un forage et une complétion des puits ; quelle taille d'installations de traitement construire et comment connecter les puits aux installations ; comment traiter les fluides produits à partir du réservoir ; à 25 quel rythme un puits devrait-il être produit ; à quel rythme un champ devrait-il être produit ; en cas de pluralité d'actifs de production potentiels, quels actifs développer, et dans quel ordre développer et produire les actifs. D'autres exemples spécifiques de variables de décision peuvent inclure : un nombre de puits ; un emplacement de surface de puits ; une taille de pipelines ; une taille de 30 compresseurs ; une capacité de stockage sur site ; des capacités de mesure de production ; un type de puits (présentant des valeurs atteignables telles qu'horizontale, verticale ou multilatérale) ; une géométrie de puits ; un trajet de forage de puits ; et un type de plate-forme (tel que sous-marine et à câbles tendus). 2016-IPM-100823-U1-FR 6 En outre, ces décisions doivent être prises dans le contexte de toute une série de variables fondamentales, par ex., des incertitudes sur des facteurs tels que : les prix futurs des concessions pétrolières et gazières ; la quantité de réserves de pétrole et/ou de gaz dans un champ ; les propriétés de forme et physiques de réservoirs dans chaque champ ; la quantité de temps qu'il 5 faudra pour forer chaque puits d'exploration et chaque puits de production ; la disponibilité d'équipement tel que des foreuses, des tubes de forage, un gainage, un tubage et des foreuses de complétion ; des limites de transport ; les coûts associés à une exploitation et à un maintien d'une production à partir des puits et d'installations liées ; les coûts associés à une exploitation et à un maintien d'une injection dans les puits et des installations liées ; la stabilité de conditions 10 météorologiques ; des taux d'imposition ; des taux de redevance ; des pourcentages de participation aux bénéfices ; des pourcentages des titres de participation (par ex., titres de capitaux propres) ; etc. La sortie d'un système de production de pétrole dépend de ses entrées, de conditions initiales, et de contraintes de fonctionnement. La sortie du système de production de 15 pétrole peut être décrite en termes de profils de production de pétrole, de gaz et d'eau pour chacun des puits de production. Des conditions initiales sur le réservoir peuvent inclure des saturations et des pressions initiales de pétrole, de gaz et d'eau. Des entrées peuvent inclure des profils d'injection de fluide (par ex., de l'eau ou du gaz) au niveau des puits d'injection, et des profils d'effort de pompage exercé au niveau des puits de production. Des contraintes de fonctionnement 20 peuvent inclure des contraintes sur les taux de production maximum de pétrole, de gaz et d'eau par puits (ou par installation). Les taux de production maximum peuvent varier en fonction du temps. Des contraintes de fonctionnement peuvent également inclure des pressions maximum et/ou minimum au niveau des puits ou d'installations. Des variables de décision globales sont des variables de décision qui ne sont 25 pas uniquement associées à un seul actif. Par exemple, la quantité de capital devant être disponible pour l'ensemble d'actifs et le coût de capital sont un exemple de variable de décision globale. Des variables d'incertitude globales sont des variables d'incertitude qui ne sont pas uniquement associées à un seul actif. Par exemple, un établissement du prix des matières premières tel que le prix du pétrole est un exemple de variable d'incertitude globale. 30 L'établissement des puits et des installations du système de production de pétrole implique une série d'investissements en capital. L'établissement d'un puits peut impliquer des investissements pour un forage, une perforation et une complétion du puits. L'établissement d'une installation peut impliquer une série de processus tels qu'une conception technique, une 2016-IPM-100823-U1-FR 7 conception détaillée, une construction, un transport, une installation, un test de conformité, etc. Par conséquent, chaque installation présente un profil d'investissement en capital qui est déterminé en partie par la durée et la complexité des divers processus d'établissement. Une entité commerciale exploitant le système de production de pétrole peut 5 vendre le pétrole et le gaz libérés à partir du réservoir pour générer un flux de revenus. Le flux de revenus dépend des taux de production totale de pétrole et de gaz à partir du réservoir et des prix du marché du pétrole et du gaz respectivement. L'entité commerciale peut exploiter ses actifs (par ex., des puits et des installations) sous un ensemble de régimes fiscaux qui déterminent des taux d'imposition, des taux de redevance, des pourcentages de participation aux bénéfices, des 10 pourcentages des titres de participation (par ex., des titres de capitaux propres, etc.). Des exemples de régimes fiscaux incluent des contrats de partage de production, des accords de coentreprise, et des régimes d'imposition gouvernementale. Une personne planifiant une entreprise de production de pétrole par rapport à un ensemble de réservoirs peut utiliser un simulateur de réservoir pour prédire les profils de 15 production de pétrole, de gaz et d'eau du système de production de pétrole. Le simulateur de réservoir peut être alimenté par des descriptions des composants de système (réservoirs, puits, installations et leur structure d'interconnectivité) et des descriptions des entrées, de conditions initiales et de contraintes de fonctionnement de système. En outre, la personne peut utiliser un moteur de calcul économique (par ex., un 20 moteur de calcul économique mis en oeuvre sous Excel ou une application de feuille de calcul similaire) pour calculer un retour en fonction du temps et/ou une valeur actuelle nette. Le moteur de calcul économique peut être alimenté par : (a) une planification spécifiant des dates et des coûts associés à l'établissement de chaque installation et, des dates et des coûts associés à l'établissement de chaque puits (en particulier, des dates de début de production associées à chaque puits) ; (b) des 25 données d'entrée fiscales (telles que des taux d'inflation, des taux d'imposition, des taux de redevance, des prix du pétrole et du gaz dans le temps, des dépenses de fonctionnement) ; et (c) les profils de production de pétrole, de gaz et d'eau prédits par le simulateur de réservoir. La figure 1 montre une vue éclatée en perspective de plusieurs trous de forage forés dans des formations souterraines. En particulier, la figure 1 montre la surface 100, et six 30 trous de forage 102 (présentés en lignes discontinues lorsqu'obscurcis par la surface, et autrement en lignes continues), les trous de forage forés à partir de la surface 100. 2016-IPM-100823-U1-FR 8 Un trou de forage 106 comprend de manière illustrative une tête de puits 108 au niveau de la surface 100, et un trou de forage 106 qui s'étend à partir de la tête de puits 108 au niveau de la surface vers un emplacement souterrain. Chaque trou de forage (par ex., 106) est montré comme un trou de forage vertical ; cependant, la disposition des têtes de puits et une 5 orientation des trous de forage sont purement illustratives. En pratique, l'emplacement en surface de têtes de puits peut être apparemment aléatoire, et les trous de forage peuvent être des trous de forage déviés, dirigés dans une quelconque direction particulière, y compris des trous de forage horizontaux ou latéraux. Les trous de forage ne doivent pas nécessairement être des trous de forage de production d'hydrocarbures. Autrement dit, un quelconque ou l'ensemble des trous de forage 10 peut être des trous de forage d'analyse, utilisés pour rassembler des informations pour un forage d'autres trous de forage destinés à produire des hydrocarbures. Par exemple, un ou plusieurs des trous de forage 102 peuvent être des puits « d'analyse » utilisés pour rassembler des informations pour déterminer un placement de trous de forage latéraux dans une formation de schiste. Indépendamment de la disposition, de l'orientation ou de l'usage prévu de 15 chaque trou de forage, chaque trou de forage présentera au moins une « diagraphie » associée au trou de forage. « Diagraphie » utilisé comme un nom est un terme spécialisé désignant un ensemble de données créé à partir d'« outils de diagraphie » déplacés à travers le trou de forage. Le mouvement des outils de diagraphie peut être : tandis que le trou de forage est foré ; avant que le trou de forage ne soit foré à sa profondeur finale, mais pendant une période de temps lorsque le 20 train de forage a été retiré du trou de forage ; ou après que le trou de forage est foré à sa profondeur finale et que le gainage a été placé dedans. Le verbe « réaliser une diagraphie » est également un terme spécialisé qui désigne les actes pour acquérir une diagraphie. Dans certains cas, une diagraphie est une représentation visuelle des données, telle qu'une ligne ou un graphique qui trace des données par rapport à un axe qui représente une profondeur où chaque donnée est mesurée. 25 Dans d'autres cas, une diagraphie est une série de nombres corrélés à une profondeur (et à partir de laquelle la représentation graphique de la diagraphie peut être créée). Les diagraphies pour chaque trou de forage peuvent identifier de multiples formations. Autrement dit, une diagraphie d'un trou de forage peut identifier, directement ou indirectement, des limites ou des transitions entre différents types de formations. Chaque limite peut être un horizon d'intérêt, et 30 l'emplacement de chaque horizon à l'intérieur de chaque trou de forage peut être utilisé pour créer une estimation ou un modèle des paramètres de formation le long d'un trou de forage 120 supplémentaire proposé. En se référant toujours à la figure 1, le propriétaire ou l'opérateur peut avoir des plans pour forer un trou de forage supplémentaire à l'intérieur du champ, comme illustré par le 2016-IPM-100823-U1-FR 9 trou de forage 120 proposé (montré comme une ligne trait-point-trait). Une estimation ou un modèle des propriétés de formation attendues le long du trou de forage 120 proposé peuvent être faits en utilisant des données à partir de diagraphies à partir de certains ou de l'ensemble des trous de forage 102. Selon un mode de réalisation particulier, l'estimation ou le modèle des propriétés 5 de formation le long du trou de forage 120 proposé peuvent être mis à jour en temps réel à mesure que le trou de forage est foré (c.-à-d., à mesure que le trépan de forage tourne et que le train de forage avance) le long du trajet de trou de forage proposé. Des capteurs peuvent être utilisés pour obtenir et transmettre des données de diagraphie et des paramètres de formation. Afin de décrire de manière plus complète les modes de réalisation concernant 10 une mise à jour de l'estimation ou du modèle de la propriété de formation en temps réel pendant un forage, l'attention se tourne maintenant vers le système de forage illustratif de la figure 2, qui montre une opération de forage selon au moins certains modes de réalisation. En particulier, la figure 2 montre une plate-forme de forage 200 équipée d'un derrick 202 qui supporte un appareil de levage 204. Un forage selon certains modes de réalisation est réalisé par un train de tubes de 15 forage raccordés ensemble par des raccords « outils » afin de former un train de forage 206. L'appareil de levage 204 suspend un entraînement supérieur 208 qui est utilisé pour faire pivoter le train de forage 206 et pour abaisser le train de forage à travers la tête de puits 210. Un trépan de forage 212 est raccordé à l'extrémité inférieure du train de forage 206. Le trépan de forage 212 est mis en rotation et un forage accompli par une mise en rotation du train de forage 206, ou par 20 une utilisation d'un moteur « à boue » de fond de puits à proximité du trépan de forage 212 qui fait tourner le trépan de forage, ou par les deux procédés. Un fluide de forage est pompé par une pompe à boue 214 à travers une conduite d'écoulement 216, une colonne montante 218, un col de cygne 220, un entraînement supérieur 208, et vers le bas à travers le train de forage 206 à des pressions et des volumes élevés pour déboucher par des buses ou des tuyères dans le trépan de 25 forage 212. Le fluide de forage se déplace ensuite à nouveau vers le haut du trou de forage via un espace annulaire 221 formé entre l'extérieur du train de forage 206 et la paroi du trou de forage 222, à travers un bloc obturateur (non montré explicitement), et dans un bassin à boue 224 sur la surface. Sur la surface, le fluide de forage est nettoyé puis remis en circulation par une pompe à boue 214. Le fluide de forage est utilisé pour refroidir le trépan de forage 212, pour emmener des 30 déblais depuis la base du trou de forage vers la surface, et pour équilibrer la pression hydrostatique dans les formations rocheuses. L'opération de forage inclut de multiples capteurs physiques tels que de poids au trépan, de rythme de rotation, de débit de circulation de fluide de forage, de pression de pompe de fluide de forage, de données d'analyse de boue, etc. 2016-IPM-100823-U1-FR 10 Selon les divers modes de réalisation, le train de forage 206 emploie au moins un outil de diagraphie pendant le forage (« LWD ») 226, et dans certains cas un outil de mesure pendant le forage (« MWD ») 228. La distinction entre LWD et MWD est parfois floue dans l'industrie, mais à des fins de la présente spécification et des revendications, les outils LWD 5 mesurent des propriétés de la formation environnante (par ex., une porosité, une perméabilité, une vitesse du son, une résistivité électrique, une intrusion de fluide de forage dans la formation), et des outils MWD mesurent des propriétés associées au trou de forage (par ex., une inclinaison, une direction, une pression de fluide de forage de fond de puits, une température de fond de puits, une épaisseur de gâteau de boue). Les outils 226 et 228 peuvent être couplés à un module de télémétrie 10 230 qui transmet des données vers la surface. Dans certains modes de réalisation, le module de télémétrie 230 envoie des données vers la surface de manière électromagnétique. Dans d'autres cas, le module de télémétrie 230 envoie des données vers la surface au moyen de conducteurs électriques ou optiques encastrés dans les tuyaux qui composent le train de forage 206. Dans d'autres cas encore, le module de télémétrie 230 module une résistance à un écoulement de fluide 15 de forage à l'intérieur du train de forage pour générer des impulsions de pression qui se propagent à la vitesse du son à travers le fluide de forage vers la surface. L'outil LWD 226 peut prendre de nombreuses formes. Dans certains cas, l'outil LWD 226 peut être un unique outil mesurant des paramètres de formation particuliers, tel qu'un outil pour mesurer un rayonnement gamma naturel à partir de la formation, ou un outil acoustique 20 qui interroge de manière active la formation pour déterminer des propriétés telles que la vitesse du son, ou des différences de vitesse du son entre différents régimes de contraintes. Dans d'autres modes de réalisation, l'outil LWD 226 peut comprendre une pluralité d'outils. Par exemple, dans de nombreuses situations de forage une suite d'outils LWD est incluse dans le train de forage 206, telle que la combinaison connue dans l'industrie comme une suite à « combinaison triple » ou 25 « triple combo » d'outils LWD. Bien qu'il puisse exister une légère variation, dans la plupart des cas la suite triple combo d'outils de diagraphie comprend un outil de porosité neutronique, un outil de porosité de densité, et un outil de résistivité. Quel que soit le type d'outils MWD/LWD utilisé, de multiples capteurs peuvent être utilisés pour obtenir et transmettre des données de puits et de formation. 30 En se référant toujours à la figure 2, dans le cas illustratif de données codées en impulsions de pression qui se propagent vers la surface, un ou plusieurs transducteurs, tels que des transducteurs 232, 234 et/ou 236, convertissent le signal de pression en signaux électriques pour un numériseur de signal 238 (par ex., un convertisseur analogique-numérique). Bien que trois transducteurs 232, 234 et/ou 236 sont illustrés, un nombre plus important de transducteurs, ou 2016-IPM-100823-U1-FR 11 moins important de transducteurs, peut être utilisé dans des situations particulières. Le numériseur 238 fournit une forme numérique des signaux de pression à un ordinateur 240 ou une certaine autre forme d'un dispositif de traitement de données. Un ordinateur 240 fonctionne selon un logiciel (qui peut être stocké sur un support de stockage lisible par ordinateur) pour traiter et décoder les 5 signaux reçus. En se référant à la figure 3, un champ de production de champ pétrolifère 300 est représenté incluant des cuves, des récipients et d'autres machines utilisées pour extraire et traiter des hydrocarbures, tels que du pétrole et du gaz, à partir de formations souterraines. Des données obtenues liées au champ 300 peuvent inclure, par exemple, des mesures de pression de 10 fond de trou ; une pression de tête de tubage ; des statuts de fonctionnement de pompes et de compresseurs avec des données liées telles qu'une pression, une température et des débits ; des niveaux de cuve ; des écoulements et des pressions de pipeline ; etc. Des capteurs peuvent être utilisés pour suivre et transmettre des données pertinentes. Dans un mode de réalisation, un ordinateur 302 au niveau du champ 300 peut être utilisé pour rassembler les données de capteur et 15 pour rendre ces données disponibles à un centre de fonctionnement distant (« ROC »). Un ROC est un centre de fonctionnement qui est situé à distance du champ ou du puits. Par exemple, un ROC peut permettre à un ingénieur de forage se trouver dans un bureau tandis qu'en temps réel ou en temps quasi réel l'ingénieur peut superviser les divers paramètres d'un ou de plusieurs puits forés dans divers emplacements à distance de l'ingénieur. De même, 20 un champ de production 300 peut être instrumenté pour permettre à des données d'être transférées à partir d'un dispositif local, tel qu'un dispositif de champ ou un ordinateur 302, vers un centre de fonctionnement qui est situé à distance par rapport au champ. Comme le montre la figure 3, le champ de production de champ pétrolifère 300 peut inclure un certain nombre de puits. Plus précisément, le champ de production de champ 25 pétrolifère 300 inclut un premier puits de production 304, qui utilise un chevalet de pompage 306 pour produire un hydrocarbure (par ex., du pétrole, du gaz, etc.) ; un deuxième puits 308 est un puits de production à écoulement naturel ; un troisième puits 310 se repose sur un système d'ascension au gaz 312 pour produire un hydrocarbure ; et un quatrième puits 314 produit un hydrocarbure en utilisant une pompe submersible électrique 316. Le premier puits 304, un 30 deuxième puits 308, un troisième puits 310, et un quatrième puits 314 sont présentés comme délivrant des fluides de production (par ex., des hydrocarbures produits à partir de leur puits respectif), via des conduites d'écoulement 317, 318, 320, et 322, vers un collecteur de production 324. Dans un mode de réalisation, chaque puits ou conduite d'écoulement peuvent être équipés 2016-IPM-100823-U1-FR 12 de capteurs pour mesurer et transmettre des données telles qu'une pression, une température, un débit et un statut de marche/arrêt d'équipement. Le collecteur de production collecte de multiples flux et délivre en sortie les flux par l'intermédiaire d'une conduite d'écoulement 326 vers un séparateur de gaz/pétrole/eau 328. Des capteurs physiques peuvent inclure le statut de 5 fonctionnement d'un chevalet de pompage 306, des pressions de gainage et de tubage d'un puits 304, des pressions de gainage et de tubage d'un puits 308, des pressions de gainage et de tubage d'un puits 312, un débit et une pression d'injection d'ascension au gaz d'un puits 312, un statut de fonctionnement d'une pompe submersible 316, des pressions de gainage et de tubage d'un puits 314, une pression sur un collecteur de production 324, une pression sur un séparateur 328, ainsi 10 que d'autres. Lors de la réception des fluides de production par le collecteur de production 324, le séparateur de gaz/pétrole/eau 328 sépare divers composants à partir des fluides, tels qu'une eau produite, un pétrole produit, et un gaz produit. L'eau produite quitte le séparateur de gaz/pétrole/eau 328 et est dirigée par l'intermédiaire d'une conduite d'écoulement 330 vers une cuve de stockage d'eau 338 qui contient 15 un orifice de sortie 340 où l'eau peut être retirée, comme par un camion pour une extraction de l'eau produite. En variante, l'eau peut être dirigée par l'intermédiaire d'une conduite d'écoulement 342 vers un puits d'élimination d'eau 344. La cuve d'eau contient un indicateur de niveau 346, tel qu'une jauge visuelle équipée d'un émetteur de niveau. Des capteurs physiques peuvent inclure un niveau de fluide dans une cuve 338, un débit d'eau vers un puits d'élimination 20 344, une pression sur un puits 344 ainsi que d'autres. Le pétrole produit quitte le séparateur de gaz/pétrole/eau 328 et est dirigé par l'intermédiaire d'une conduite d'écoulement 332 vers une cuve de stockage de pétrole 350 qui contient un orifice de sortie 352 où le pétrole peut être retiré, comme par un camion pour une extraction du pétrole produit. En variante, du pétrole peut être dirigé par l'intermédiaire d'une 25 conduite d'écoulement 354 vers une unité de production et de comptage automatiques (« LACT ») 356 pour une mesure avant un écoulement dans un pipeline d'exportation de pétrole 358. La cuve de stockage de pétrole 350 contient un indicateur de niveau 360, tel qu'une jauge visuelle équipée d'un émetteur de niveau. Des capteurs physiques peuvent inclure un niveau de fluide dans une cuve 350, un débit de pétrole à travers une unité de LACT 356, une pression sur un pipeline 358, 30 ainsi que d'autres. Le gaz produit quitte le séparateur de gaz/pétrole/eau 328 et est dirigé par l'intermédiaire d'une conduite d'écoulement 334 vers une station de compression 364. La station de compression 364 peut délivrer du gaz vers un pipeline de gaz 366 ou peut délivrer une partie 2016-IPM-100823-U1-FR 13 de gaz par l'intermédiaire d'une conduite d'écoulement 368 pour être utilisée comme gaz d'injection pour le système d'ascension au gaz 312 du troisième puits 310. Afin d'ajuster une pression sur le gaz d'injection, un compteur et un système de commande 370 peuvent réguler une pression du gaz d'injection vers le système d'ascension au gaz 312. Des capteurs physiques 5 peuvent inclure un débit de gaz à travers une conduite d'écoulement 334, une pression sur une conduite d'écoulement 334, des paramètres de fonctionnement d'une station de compression 364, une position de capteur/actionneur d'un système de commande 370, un débit de gaz vers le système d'ascension au gaz 312, un débit de gaz vers le pipeline de gaz 366, une pression sur un pipeline de gaz 366, ainsi que d'autres. 10 Des capteurs physiques sont des capteurs pour une mesure de certains paramètres du fonctionnement de champ pétrolifère, tels que par exemple une température, une vitesse, un débit, une pression de carburant, une puissance de sortie, etc. Un capteur virtuel, tel qu'utilisé ici, peut désigner un algorithme mathématique ou un modèle qui produit des mesures de sortie comparables à un capteur physique sur la base d'entrées à partir d'autres systèmes, tels que 15 des capteurs physiques et/ou des actionneurs. Le terme « capteur virtuel » peut être utilisé de manière interchangeable avec « modèle de capteur virtuel ». Comme le montre la figure 4, un capteur virtuel 400 peut inclure un modèle de capteur virtuel 404, une valeur de paramètre d'entrée 402, et une valeur de paramètre de sortie 406. Un modèle de capteur virtuel 404 peut être établi pour créer un lien (par ex., construire une 20 interrelation) entre des valeurs de paramètre d'entrée 402 (par ex., des valeurs de paramètre mesurées) et des valeurs de paramètre de sortie 406 (par ex., des valeurs de paramètre de détection). Après qu'un modèle de capteur virtuel 404 est établi, des valeurs de paramètre d'entrée 402 peuvent être fournies à un modèle de capteur virtuel 404 pour générer des valeurs de paramètre de sortie 406 sur la base des valeurs de paramètre d'entrée 402 données et des interrelations entre 25 des valeurs de paramètre d'entrée 402 et des valeurs de paramètre de sortie 406 établies par un modèle de capteur virtuel 404. Dans un mode de réalisation le modèle de capteur virtuel compare les valeurs d'entrée à une plage préalablement établie de valeurs acceptables et peut déterminer si la valeur d'entrée est fiable et dans le cas contraire altérer la valeur de sortie en réponse. Un réseau de capteurs virtuels, comme utilisé ici, peut désigner un 30 regroupement de capteurs virtuels intégrés et travaillant ensemble en utilisant certains algorithmes de commande de sorte que le regroupement de capteurs virtuels puisse fournir des paramètres de sortie de capteur davantage souhaités ou plus fiables que des capteurs virtuels individuels discrets. Un réseau de capteurs virtuels 400 peut inclure une pluralité de capteurs virtuels configurée ou 2016-IPM-100823-U1-FR 14 établie selon certains critères sur la base d'une application particulière. Un réseau de capteurs virtuels 400 peut également faciliter ou commander des opérations de la pluralité de capteurs virtuels. Les capteurs virtuels peuvent inclure un quelconque capteur virtuel approprié fournissant des paramètres de sortie de capteur correspondant à un ou plusieurs capteurs physiques. Dans un 5 mode de réalisation le réseau de capteurs virtuels peut employer des capteurs virtuels qui utilisent tous le même type d'interface pour permettre une standardisation dans l'ensemble du réseau. Comme le montre la figure 5, un mode de réalisation d'un procédé inclut l'étape d'obtention d'informations de modèle d'un capteur virtuel 502. Cela peut inclure une obtention de types de modèles, de données de modèle incluant des espaces d'entrée valides et des données 10 d'étalonnage utilisées pour entraîner et optimiser le modèle, et des données statistiques, telles que des distributions de paramètres d'entrée et de sortie du modèle de capteur virtuel 400. Des données à partir des capteurs physiques qui fournissent des données au modèle de capteur virtuel peuvent inclure des paramètres d'entrée et de sortie des capteurs physiques et une situation opérationnelle des capteurs physiques. 15 En outre, un procédé peut déterminer une interdépendance parmi la pluralité de modèles de capteurs virtuels sur la base des informations de modèle 504. L'interdépendance, telle qu'utilisée ici, peut désigner une quelconque dépendance entre deux ou plusieurs modèles de capteurs virtuels. Par exemple, l'interdépendance entre deux modèles de capteurs virtuels peut désigner l'existence d'un retour à partir d'un modèle de capteur virtuel vers l'autre modèle de 20 capteur virtuel, soit directement soit indirectement. Autrement dit, un ou plusieurs paramètres de sortie à partir d'un modèle de capteur virtuel peuvent être directement ou indirectement renvoyés à un ou plusieurs paramètres d'entrée de l'autre modèle de capteur virtuel. Le procédé peut également suivre et commander des capteurs virtuels individuels 506. Par exemple, pour un capteur virtuel de secours, c.-à-d., un capteur virtuel 25 secondaire entre en fonctionnement lors d'un évènement prédéterminé pour remplacer un capteur virtuel initial correspondant si des paramètres de sortie du modèle de capteur virtuel initial sont en dehors d'un écart prédéterminé à partir d'une sortie projetée. Un écart entre les valeurs prédites et les valeurs réelles peut être calculé et peut déterminer si l'écart est au-delà d'un seuil prédéterminé. Si un quelconque paramètre d'entrée individuel ou un paramètre de sortie est hors 30 de la plage respective de l'espace d'entrée ou de l'espace de sortie, une alerte peut être envoyée et le système peut appliquer un quelconque algorithme approprié pour maintenir les valeurs de paramètres d'entrée ou de paramètres de sortie dans la plage valide pour maintenir un fonctionnement avec une capacité réduite. 2016-IPM-100823-U1-FR 15 Le procédé peut également déterminer de manière collective le fait que les valeurs de paramètres d'entrée soient à l'intérieur d'une plage valide. Une comparaison de valeurs valides peut être réalisée. Par exemple, une distance de Mahalanobis peut être calculée pour déterminer si un paramètre d'entrée est à l'intérieur de plages normales de fonctionnement de 5 valeurs d'entrée. Une distance de Mahalanobis est une mesure de la distance entre un point individuel et une distribution de valeurs. Elle n'a pas d'unités et ne varie pas d'échelle, et elle prend en compte les corrélations de l'ensemble de données. Une distance de Mahalanobis diffère d'une distance euclidienne en ce qu'une distance de Mahalanobis prend en compte les corrélations de l'ensemble de données. Une distance de Mahalanobis d'un ensemble de données X (par ex., 10 un vecteur à variables multiples) peut être représentée comme MD,=(2V-i_tx)1-1(2V-i-txY (1) où i_tx est la moyenne de X et ri est une matrice de variances-covariances inverse de X MD, pondère la distance d'un point de données X, à partir de sa moyenne i_tx de sorte que des observations qui sont sur le même contour de densité normale à variables multiples auront la même distance. 15 Pendant un étalonnage initial et une optimisation de modèles de capteurs virtuels, une plage de distance de Mahalanobis valide pour l'espace d'entrée peut être calculée et stockée à titre de données d'étalonnage associées à des modèles de capteurs virtuels individuels. Une distance de Mahalanobis peut être calculée pour des paramètres d'entrée d'un modèle de capteur virtuel particulier à titre de métrique de validité de la plage valide du modèle de capteur 20 virtuel particulier. Si la distance de Mahalanobis calculée dépasse la plage de la plage de distance de Mahalanobis valide stockée dans le réseau de capteurs virtuels, une alerte peut être envoyée à d'autres programmes informatiques, des systèmes de commande, ou un utilisateur pour indiquer que le capteur virtuel particulier peut être inapte à fournir des valeurs prédites. D'autres métriques de validité peuvent également être utilisées. Par exemple, chaque paramètre d'entrée peut être 25 comparé à des limites supérieure et inférieure établies de valeurs de paramètre d'entrée acceptables. Après un suivi et une commande de capteurs virtuels individuels, un dispositif de commande de réseau de capteurs virtuels peut également suivre et commander de manière collective une pluralité de modèles de capteurs virtuels 508. Autrement dit, il peut déterminer et 30 commander une forme opérationnelle de réseau de capteurs virtuels et peut suivre un quelconque modèle de capteur virtuel en fonctionnement de modèles de capteurs virtuels. Il peut également déterminer le fait qu'il existe une quelconque interdépendance parmi un quelconque modèle de capteur virtuel en fonctionnement y compris les modèles de capteurs virtuels entrant en 2016-IPM-100823-U1-FR 16 fonctionnement. S'il est déterminé qu'il existe une interdépendance entre un quelconque modèle de capteur virtuel, il peut déterminer que l'interdépendance entre les capteurs virtuels peut avoir créé une boucle fermée pour connecter deux ou plusieurs modèles de capteurs virtuels ensemble, qui n'est ni voulue ni testée. Il peut ensuite déterminer que le réseau de capteurs virtuels peut être 5 inapte à réaliser des prédictions, et peut envoyer une alerte ou un rapport à des systèmes de commande ou des utilisateurs. Il peut indiquer comme inaptes uniquement des capteurs virtuels interdépendants tout en gardant les capteurs virtuels restants en fonctionnement. Tel qu'utilisée ici, une décision du fait qu'un capteur virtuel ou un réseau de capteurs virtuels est inapte est destinée à inclure n'importe quel cas dans lequel un quelconque 10 paramètre d'entrée vers ou un quelconque paramètre de sortie à partir du capteur virtuel ou le réseau de capteurs virtuels dépasse une plage valide ou est incertain ; ou une quelconque condition de fonctionnement affecte la puissance prédictive et/ou la stabilité du capteur virtuel ou du réseau de capteurs virtuels. Un réseau de capteurs virtuels inapte peut continuer à fournir des données de détection à d'autres systèmes de commande en utilisant des capteurs virtuels non affectés par la 15 condition d'inadaptation, telle qu'une interdépendance, etc. Dans un mode de réalisation, un ordinateur unique au niveau du site de puits ou du champ peut être utilisé pour rassembler l'ensemble des données requises et pour rendre ces données disponibles à travers un centre de fonctionnement distant. Une seule opération informatique de l'équipement de surface réduit la complexité et permet une installation bien plus 20 rapide et simple au niveau du site de puits et dans certains cas peut permettre au système MWD/LWD de voyager le long de l'équipement de foreuse, éliminant le besoin d'un assemblage et d'un désassemblage complet par puits. La vue d'ensemble d'un mode de réalisation de l'architecture est présentée dans la figure 6. L'architecture 600 est présentée en trois segments, un segment de champ pétrolifère 25 602, un segment de ROC régional 604, et un segment d'entreprise 606. À l'intérieur du segment de champ pétrolifère 602 se trouve une pluralité de capteurs 610, une pluralité de passerelles intelligentes 612 et un appareil de bordure 614. Le segment de ROC régional 604 contient un appareil de ROC 620. Le segment d'entreprise 606 contient un nuage d'entreprise 630. Hormis les capteurs physiques 610 dans la couche la plus à gauche, une 30 architecture est composée de quatre composants principaux distribués de gauche à droite à savoir : une passerelle intelligente 612, un appareil de bordure intelligent 614, un appareil de ROC 620, et un nuage d'entreprise 630. Ces quatre composants gagnent en portée et en ampleur en acquérant 2016-IPM-100823-U1-FR 17 des données à partir d'une ou de plusieurs instances de composants dans les couches précédentes. De manière similaire, chaque composant ajoute de l'intelligence et de la sémantique aux données a partir des couches précédentes. Chacun de ces composants utilise une interface de programmation d'applications (API) sécurisée pour interagir avec les composants externes. Dans 5 un mode de réalisation chaque composant utilise une API compatible qui peut s'intégrer avec d'autres API de composants, et dans un autre mode de réalisation chaque composant utilise le même type d'API pour garantir une intégration entre les composants. Le déploiement du logiciel de ces quatre composants se fait par le biais d'un conteneur qui fournit un espace de nommage unique pour chaque application. Cette méthodologie 10 fournit non seulement une isolation entre les différentes applications mais elle facilite également une distribution étant donné que les interfaces standards du conteneur rendent le conteneur facile à déployer. Les conteneurs sont groupés en fonctions sur la base de leurs rôles respectifs suivant un schéma de conception de microservice standardisé. Les différentes zones peuvent être vues dans les figures 6 à 9. 15 Des capteurs physiques 610, qui ici peuvent être des capteurs et/ou des actionneurs, font typiquement partie des dispositifs installés soit sur la surface soit la subsurface dans un champ pétrolifère. Ces dispositifs assistent l'équipement qui réalise le forage, une mesure pendant le forage (MWD), une diagraphie pendant le forage (LWD), une diagraphie câblée, une évaluation du rendement (PE), une détection acoustique distribuée (DAS), une cimentation, et une 20 commande de champ. Ces capteurs, qui rassemblent des données, peuvent être installés soit temporairement soit de manière permanente. Les différents capteurs se découvrent les uns les autres et peuvent communiquer entre eux au besoin. La commande du dispositif physique se fait par le biais d'une couche logique connue comme l'actionneur logique. Comme pour les capteurs logiques, les actionneurs se découvrent les uns les autres et peuvent communiquer entre eux au 25 besoin. Tel qu'utilisé ici le terme capteur inclura un actionneur. Appareil de passerelle intelligente Le niveau supérieur suivant à partir du capteur 610 est la couche logique, également connue comme une passerelle intelligente 612, ou comme un capteur virtuel, qui obtient des données à partir de capteurs physiques. Les capteurs virtuels peuvent être conçus et déployés par l'intermédiaire d'une interface utilisateur (« UI ») qui 30 est présente au niveau de la passerelle intelligente ainsi que des niveaux supérieurs dans le système. Dans un mode de réalisation, le système et des procédés divulgués ici utilisent les mêmes métaphores d'UI de base ainsi que des mises en oeuvre à chaque niveau de la plate-forme. Cette uniformité rend un développement plus simple et l'utilisation et l'entretien subséquents cohérents 2016-IPM-100823-U1-FR 18 d'un bout à l'autre, ce qui en retour facilite l'utilisation et abaisse les coûts. L'outil de temps de conception construit la ou les valeurs de sortie du capteur virtuel avec des unités d'ingénierie appropriées à partir de la sortie d'un ou de plusieurs capteurs physiques. Il traduit également une quelconque entrée virtuelle en commande que le dispositif physique comprend. Le capteur virtuel 5 utilise un apprentissage approfondi pour un conditionnement de signal et une analyse de signal. Ce composant est décrit plus en détail dans la figure 7. La passerelle intelligente 700 obtient des données à partir de capteurs physiques et d'actionneurs 702 et fournit une interface, une API de capteur physique 704 qui fournit un moyen uniforme d'accès à un matériel dans le champ pétrolifère et une API uniforme avec laquelle des couches supérieures 10 peuvent interagir. Les objectifs principaux de cette couche sont une détection de données et une réponse à des commandes dès qu'une anomalie ou une défaillance est détectée. La passerelle intelligente peut inclure une abstraction de protocole et de dispositif 706, un traitement de données 708, un moteur de traitement de données 710, un agent intelligent d'apprentissage approfondi 712, une recherche et une découverte de capteur 714, une répartition de responsabilité de commande et 15 d'interrogation (CQRS) 716, et une banque de données 718. La passerelle intelligente accueille également des modèles d'apprentissage approfondi 720 requis pour une validation, un étalonnage, un traitement de signal, une intelligence, une compression, et une commande prédictive. La passerelle intelligente 700 peut également inclure un serveur Web 722, et une UI 724. L'UI 724 peut inclure une fonction de conception, de test et de déploiement de capteur virtuel 726, une 20 fonction de visualisation de flux de données de capteur virtuel 728, une interface de commande 730, une fonction d'évènement, de notifications, de recommandations 732 et une console d'administration 734. Une fonction de client de livraison de contenu 736 peut recevoir un contenu à partir d'une API de capteur de champ 738. Une API de capteur de passerelle 740 est également disponible. Une sortie à partir de la passerelle intelligente 700 est un flux de données de capteur 25 virtuel à partir de la passerelle 742. L'écriture de données, l'interrogation de données et l'envoi d'actionneur se font par le biais d'un schéma de conception connu comme une répartition de responsabilité de commande et d'interrogation (CQRS) 716. Une partie de ce composant permet à des capteurs virtuels d'être définis à partir d'une combinaison de capteurs physiques. Un capteur virtuel est 30 similaire à un processus avec des entrées typiquement à partir d'un ou de plusieurs capteurs physiques sur lesquels les fonctions de transformation agissent pour produire une sortie. Des capteurs virtuels sont définis à travers le concepteur et le testeur basés sur UI; une fois déployés les capteurs virtuels définis sont exécutés par un moteur de traitement de données. D'autres UI incluent à la fois des données brutes et traitées, des évènements, des notifications et des 2016-IPM-100823-U1-FR 19 recommandations 732 à partir d'un agent d'apprentissage approfondi, d'une console 734 pour administrer la passerelle de bordure et une interface de commande 730 pour émettre des instructions de commande par l'intermédiaire d'une CQRS 716 vers des actionneurs. L'accès à cette UI peut également se faire à partir d'une personne dans le champ ou à partir d'une autorité 5 appropriée donnée de ROC ainsi que d'une connectivité par l'intermédiaire de protocoles Web standards. Ce composant fournit une API de capteur de passerelle 740 pour que des couches supérieures communiquent avec ce composant et les capteurs/actionneurs sous-jacents. Par nécessité, le dispositif de capteur/actionneur est trouvé à proximité du matériel physique utilisé pour une acquisition et une commande. 10 Le niveau de la passerelle intelligente 700 peut recevoir des entrées par l'intermédiaire de l'API de capteur physique 704 et incorporer dans son apprentissage approfondi des données telles que des exemples non limitatifs : de pression, de température, de débit, d'indicateur de niveau, de statut de marche/arrêt, etc. Appareil de bordure intelligent Le niveau suivant dans le champ 15 pétrolifère est l'appareil de bordure intelligent comme le montre la figure 6 à titre d'élément 614. Une agrégation de données se produit au niveau de ce dispositif et un apprentissage approfondi plus compliqué se produit ici en raison de la présence de davantage de ressources de calcul. L'appareil de bordure 614 fournit une UI qui permet une interaction avec les dispositifs physiques à travers la couche logique en utilisant des modèles de couches profondes dynamiques. L'UT 20 accorde une place à la création de tous les dispositifs virtuels, à l'administration du système, et à l'exécution de tout test requis. L'appareil de bordure intelligent 800, présenté dans la figure 8, collecte des informations à partir de tous les dispositifs de passerelle intelligente identifiés par l'intermédiaire de l'API de capteur de passerelle 802, stocke les informations pour une récupération ultérieure, et fournit une capacité de calcul supplémentaire pour un apprentissage 25 approfondi qui n'est pas disponible sur les dispositifs de passerelle intelligente. L'appareil se trouve normalement à une distance rapprochée d'un groupe de dispositifs de capteur/actionneur. Des interactions par l'opérateur (humain dans la boucle) se produisent typiquement au niveau de l'appareil de bordure intelligent, mais peuvent également se produire à d'autres niveaux. L'appareil peut délivrer un contenu vers le ROC ainsi que passer des commandes d'actionneur au 30 système de commande prédictive. L'appareil présente plus de ressources et peut par conséquent exécuter plus de modèles intensifs de calcul que ce qui peut être exécuté sur l'appareil de bordure. L'interaction avec les données se fait une fois encore en utilisant le schéma de CQRS. Les détails d'UT présentés ici sont les mêmes qu'avec la bordure à la différence que l'appareil a les vues qui agrègent des informations à partir de multiples passerelles intelligentes pour fournir une vue de la 2016-IPM-100823-U1-FR 20 totalité du champ pétrolifère. Ce composant peut définir un autre ensemble de capteurs virtuels au-dessus des capteurs virtuels définis dans de multiples passerelles intelligentes consommées par ce composant. Une UI similaire est utilisée pour définir des capteurs virtuels à ce niveau, tout comme celle utilisée dans le composant de passerelle intelligente. Ce composant inclut une API 5 de capteur de champ qui est utilisée pour communiquer avec le composant d'appareil de ROC. D'autres UI incluent à la fois des données brutes et traitées, des évènements/notifications, des recommandations à partir d'un agent d'apprentissage approfondi, d'une console pour administrer l'appareil de bordure intelligent et une interface d'instruction pour émettre des instructions de commande par l'intermédiaire d'une CQRS vers l'API de capteur de passerelle qui peuvent être 10 éventuellement délivrées à des actionneurs physiques. Ce composant est décrit plus en détail dans la figure 8. L'appareil de bordure intelligent 800 réalise une abstraction d'un flux de données de capteur virtuel 802 à partir de passerelles intelligentes et fournit une interface, une API de capteur de passerelle 804, qui fournit un moyen uniforme d'accès à l'ensemble du matériel dans le champ pétrolifère et une API 15 uniforme avec laquelle des couches supérieures peuvent interagir. L'appareil de bordure intelligent 800 peut inclure un consommateur de flux 806, un pré-traitement de données 808, un moteur de traitement de données 810, un agent intelligent d'apprentissage approfondi 812, une recherche de capteur de passerelle 814, une interface de CQRS 816 et une banque de données 818. La passerelle intelligente accueille également des modèles d'apprentissage approfondi 820 requis 20 pour une validation, un étalonnage, un traitement de signal, une intelligence, une compression, et une commande prédictive. L'appareil de bordure 800 peut également inclure un serveur Web 822, et une UI 824. L'UT 824 peut inclure une fonction de conception, de test et de déploiement de capteur virtuel 826, une fonction de visualisation de flux de données de capteur virtuel (vue de champ) 828, une interface d'instruction 830, une fonction d'évènements, de notifications, de 25 recommandations 832 et une console d'administration 834. Une fonction de client de livraison de contenu 836 peut recevoir un contenu à partir d'une API de ROC 838. Une API de capteur de champ 840 est également disponible. Une sortie à partir de l'appareil de bordure intelligent 800 est un flux de données de capteur virtuel à partir du champ 842 qui peut ensuite être utilisé par les niveaux supérieurs. 30 Le niveau d'appareil de bordure intelligent 800 peut recevoir des entrées par l'intermédiaire de l'API de capteur de champ 840 et incorporer dans son apprentissage approfondi des données telles que des exemples non limitatifs : la capacité d'installations pour produire, collecter, traiter, stocker, et transporter la production à partir des puits ; des informations météorologiques locales ; des limites de transport sur des foreuses et un équipement mobiles ; des 2016-IPM-100823-U1-FR 21 limites de transport sur des pipelines de gaz et de pétrole et un trafic de wagons ; une conception d'installation incluant une conception technique, une conception détaillée, une construction, un transport, une installation, un test de conformité, etc. Appareil de centre d'opérations en temps réel (ROC) - Le niveau suivant 5 dans le champ pétrolifère est l'appareil de ROC comme le montre la figure 6 à titre d'élément 620. L'appareil de ROC 620 est presque identique à l'appareil de bordure 614 avec les différences suivantes. L'appareil de ROC 620 présente typiquement plus de capacité de calcul que l'appareil de bordure 614, par conséquent des modèles d'apprentissage approfondi conséquents sont possibles ici ainsi que plus de stockage est disponible. Une commande des installations de champ 10 pétrolifère à travers les actionneurs virtuels peut se produire ici si requis, mais un temps de latence peut être un facteur concernant quelles commandes sont permises. L'appareil de ROC 900, présenté dans la figure 9, collecte des informations à partir de tous les dispositifs d'appareil de bordure 800 identifiés par l'intermédiaire d'une API de capteur de champ 902, stocke les informations pour une récupération ultérieure, et fournit une capacité de calcul supplémentaire 15 pour un apprentissage approfondi qui n'est pas disponible sur les dispositifs de passerelle de bordure. Ce composant est décrit plus en détail dans la figure 9. L'appareil de ROC 900 réalise une abstraction d'un flux de données de capteur virtuel à partir des champs 902 à partir des appareils de bordure et fournit une interface, une API de capteur de champ 904 qui fournit une 20 API uniforme avec laquelle d'autres couches peuvent interagir. L'appareil de ROC 900 peut inclure un consommateur de flux 906, un pré-traitement de données 908, un moteur de traitement de données 910, un agent intelligent d'apprentissage approfondi 912, une recherche de capteur de champ 914, une interface de CQRS 916 et une banque de données 918. L'appareil de ROC 900 accueille également des modèles d'apprentissage approfondi 920 requis pour une validation, un 25 étalonnage, un traitement de signal, une intelligence, une compression, et une commande prédictive. L'appareil de ROC 900 peut également inclure un serveur Web 922, et une UI 924. L'UI 924 peut inclure une fonction de conception, de test et de déploiement de capteur virtuel 926, une fonction de visualisation de flux de données de capteur virtuel (vue de région) 928, une interface d'instruction 930, une fonction d'évènement, de notifications, de recommandations 932 30 et une console d'administration 934. Une fonction de client de livraison de contenu 936 peut recevoir un contenu à partir d'une API d'entreprise 938. Une API de capteur de ROC 940 est également disponible. Une sortie à partir de l'appareil de ROC 900 est un flux de données de capteur virtuel à partir du ROC 942 qui peut ensuite être utilisé par les niveaux supérieurs. 2016-IPM-100823-U1-FR 22 Le niveau d'appareil de ROC 900 peut recevoir des entrées par l'intermédiaire de l'API de capteur de ROC 940 et incorporer dans son apprentissage approfondi des données telles que des exemples non-limitatifs : la stabilité de conditions météorologiques locales et régionales ; la taille et la capacité d'installations de traitement ; une quantité de réserves de pétrole 5 et/ou de gaz dans un champ ; les propriétés de forme et physiques de réservoirs dans chaque champ ; une modélisation de réservoir ; la quantité de temps que cela prendrait de forer chaque puits d'exploration et chaque puits de production ; la disponibilité d'un équipement tel que des foreuses, une tige de forage, un gainage, un tubage et des foreuses de complétion ; des limites de transport ; les coûts associés à une exploitation et un maintien de production à partir des puits et 10 d'installations liées ; les coûts associés à une exploitation et à un maintien de puits d'injection et des installations liées ; des taux de production optimisés à partir du réservoir ; des profils de déclin de réservoir ; des taux de production optimisés à partir du champ ; dans des cas avec une pluralité d'actifs productifs potentiels, quels actifs, et quel ordre pour un développement et une production des actifs ; etc. 15 Couche d'entreprise Au-dessus du ROC se trouve le nuage d'entreprise. Le niveau de nuage d'entreprise ne présente aucune limite pratique et il permet même une exécution plus large de modèles d'apprentissage approfondi. Le nuage d'entreprise a également accès à des informations qui ne sont pas disponibles à des niveaux inférieurs de l'architecture. Ce sont les deux différences principales entre cette couche et le ROC. La couche d'entreprise 20 présentée dans la figure 10 rassemble toutes les données à partir de la couche d'appareil de ROC par l'intermédiaire de l'API de ROC et peut les traiter en contexte d'autres sources de données d'entreprise telles qu'une CRM, des ventes, un établissement de prix, un approvisionnement, etc., et peut générer des recommandations en temps quasi réel pour des ROC pour changer des plans d'exploitation dans un contexte global. Elle s'exécute sur un système avec des ressources sans 25 contraintes permettant des modèles d'apprentissage approfondi de plus grande échelle que ce qui pourrait être exécuté sur les autres parties du système. Comme elle rassemble des données à partir de multiples champs pétrolifères, une banque de données dans ce composant est comparable en échelle à des banques de données volumineuses modernes. Ce composant peut également définir son propre ensemble de capteurs virtuels au-dessus des capteurs créés dans la couche « appareil 30 de ROC ». Une UI similaire est utilisée pour définir, tester et déployer des capteurs virtuels tout comme celle utilisée dans des composants précédents. D'autres UI incluent à la fois des données brutes et traitées, des évènements/notifications, et des recommandations à partir d'un agent d'apprentissage approfondi, une console pour administrer le nuage d'entreprise. Cette couche 2016-IPM-100823-U1-FR 23 expose également une «API d'entreprise » utilisée aux interfaces de programmation sont les mêmes que les autres couches. Ce composant est décrit plus en détail dans la figure 10. Le nuage d'entreprise 1000 réalise une abstraction d'un flux de données de capteur virtuel à partir de ROC 1002 à partir 5 des appareils de ROC et fournit une interface, une API de capteur de ROC 1004 qui fournit une API uniforme avec laquelle d'autres couches peuvent interagir. Le nuage d'entreprise 1000 peut inclure un consommateur de flux 1006, un pré-traitement de données 1008, un moteur de traitement de données 1010, un agent intelligent d'apprentissage approfondi 1012, une recherche de capteur de ROC 1014, une interface de CQRS 1016, une banque de données 1018 et d'autres 10 services de données d'ERP 1019. Le nuage d'entreprise 1000 accueille également les modèles d'apprentissage approfondi 1020 requis pour une validation, un étalonnage, un traitement de signal, une intelligence, une compression, et une commande prédictive. Le nuage d'entreprise 1000 peut également inclure un serveur Web 1022, et une UI 1024. L'UI 1024 peut inclure une fonction de conception, de test et de déploiement de capteur virtuel 1026, une fonction de 15 visualisation de flux de données de capteur virtuel (vue globale) 1028, une interface d'instruction 1030, une fonction d'évènements, de notifications, de recommandations 1032 et une console d'administration 1034. Une API d'entreprise 1040 est également disponible. Le niveau de nuage d'entreprise 1000 peut recevoir des entrées par l'intermédiaire de l'API d'entreprise 1040 et incorporer dans son apprentissage approfondi des 20 données telles que des exemples non limitatifs : les futurs prix du pétrole et du gaz ; des taux d'imposition ; des taux de redevance ; des pourcentages de participation aux bénéfices ; des pourcentages des titres de participation (par ex., des titres de capitaux propres) ; une modélisation de bassin ; une modélisation de réservoir ; des données sismiques ; des avoirs fonciers loués ; des considérations de climat régional ; etc. 25 Il y a plusieurs aspects distinctifs dans la présente divulgation qui la différencient de ce qui est utilisé de nos jours. Ces aspects distinctifs incluent l'utilisation d'une API uniforme dans tout le système. Le système proposé assure un maintien du type d'interface similaire (ou compatible) du haut de la pile d'architecture jusqu'au bas. Des détails de cette uniformité incluent une CQRS, des microservices, un stockage de données, des algorithmes de 30 machine approfondis, et une UI. Cette approche d'utilisation d'un unique plan directeur standard pour l'ensemble du système diminue radicalement les coûts de développement et d'entretien du système et fournit une utilisation aisée à tous les niveaux. 2016-IPM-100823-U1-FR 24 D'autres solutions utilisent de multiples manières différentes d'interagir avec les données. La présente divulgation utilise les mêmes métaphores d'UT de base ainsi que des mises en oeuvre à chaque niveau de la plate-forme. L'approche décrite ici rend le développement plus simple en raison de l'uniformité, qui en retour diminue les coûts. 5 D'autres solutions requièrent et utilisent des mécanismes de distribution différents qui rendent difficile l'amélioration d'une partie du système sans impacter d'autres sections. La présente divulgation utilise un conteneur qui renferme l'ensemble du code exécutable et ses dépendances qui s'exécutent dans leur propre espace de nommage. L'utilisation d'un mécanisme de distribution uniforme permet une amélioration d'une partie du système sans 10 impacter d'autres sections. L'acquisition, l'étalonnage, et l'analyse des données au niveau de chaque couche dans le système sont réalisés par des modèles d'apprentissage approfondi. L'interaction avec les actionneurs suit le même schéma d'utilisation de modèles d'apprentissage approfondi. Contrairement à ce que d'autres ont proposé, cette divulgation présente 15 plusieurs couches différentes qui fonctionnent ensemble. Cela permet à une variété de portées d'être introduites dans les différents algorithmes d'apprentissage machine qui tirent profit d'un point de vue plus large à mesure que les couches d'architecture s'élargissent. La présente divulgation fournit des algorithmes d'apprentissage approfondi qui peuvent prédire des comportements qui peuvent être sous-optimaux et avertir un opérateur de ce 20 qui est prévu. La possibilité d'avoir une interaction humaine facilement à l'intérieur du système est également un avantage majeur. Avoir un humain dans la boucle (HITL) fournit une supervision et une interaction opérationnelle à l'intérieur du système. Des avantages compétitifs commerciaux de la présente invention incluent des solutions optimales, une prévision, et des observations. Les modèles d'apprentissage approfondi 25 peuvent construire la meilleure solution pour des tâches telles qu'un retrait de bruit et une conservation de l'instrument correctement étalonné. L'avantage économique de ce seul aspect est difficile à surestimer. Les solutions typiques sont loin d'être optimales, ce qui impacte à la fois le seuil de rentabilité et la sécurité. Le modèle d'apprentissage approfondi peut prédire ce qu'il se produit à chaque étape du système et informer l'humain de la situation. Cette notification par 30 exemple peut prendre la forme d'une alerte à l'opérateur du fait que l'action proposée est requise. Les informations peuvent également inclure des tendances qui incluent lorsqu'un service doit être réalisé. Un autre exemple est le fait de commander des articles consommables avant que le stock 2016-IPM-100823-U1-FR 25 actuel ne soit épuisé. Le retour donné par les modèles d'apprentissage approfondi à l'humain aidera à améliorer la sécurité, à diminuer les accidents environnementaux, et à garder le système fonctionnant à une efficacité maximale. Les modèles d'apprentissage approfondi peuvent donner des informations 5 concernant les données qui seraient autrement coûteuses à trouver. Par exemple, les modèles peuvent identifier lorsqu'un entretien est requis sur un dispositif sur la base de son usure dans le champ. Il peut retirer le signal des capteurs du bruit et identifier les tendances clés qui indiquent des éléments tels qu'une zone de gisement productif ou un travail de cimentation médiocre. Description du système 10 La présente divulgation peut être mise en oeuvre grâce à un programme d'instructions exécutable par un ordinateur, comme des modules de programme, généralement appelés applications logicielles ou programmes d'application exécutés par un ordinateur. Le logiciel peut comprendre, par exemple, des routines, des programmes, des objets, des composants et des structures de données qui effectuent des tâches particulières ou qui implémentent des types 15 de données abstraits particuliers. Le logiciel forme une interface pour permettre à un ordinateur de réagir en fonction d'une source d'entrée. DecisionSpace® Desktop, qui est une application logicielle commerciale commercialisée par Landmark Graphics Corporation, peut être utilisée comme application d'interface pour mettre en oeuvre la présente divulgation. Le logiciel peut également coopérer avec d'autres segments de code pour initier diverses tâches en réponse à des 20 données reçues conjointement avec la source des données reçues. Le logiciel peut être stocké et/ou placé sur n'importe quel type de mémoire, telle qu'un CD-ROM, un disque magnétique, une mémoire à bulles et une mémoire à semi-conducteurs (par exemple, divers types de RAM ou ROM). En outre, le logiciel et ses résultats peuvent être transmis par divers supports, tels qu'une fibre optique, un fil métallique, et/ou par un réseau quelconque, tel qu' Internet. 25 De plus, l'homme du métier comprendra que la divulgation peut être mise en pratique avec diverses configurations de systèmes informatiques, notamment des dispositifs portables, des systèmes à multiprocesseur, des systèmes électroniques grand public programmables ou à base de microprocesseurs, des mini-ordinateurs, des ordinateurs centraux, et équivalents. N'importe quel nombre de systèmes informatiques et de réseaux informatiques est 30 acceptable pour une utilisation avec la présente divulgation. La divulgation peut être mise en pratique dans des environnements informatiques distribués où les tâches sont exécutées par des dispositifs de traitement distants qui sont reliés par l'intermédiaire d'un réseau de communication. 2016-IPM-100823-U1-FR 26 Dans un environnement informatique distribué, des modules de programme peuvent être situés à la fois sur des supports de stockage informatique locaux et distants, notamment des dispositifs de stockage à mémoire. La présente divulgation peut donc être mise en oeuvre en relation avec divers matériels, logiciels ou une combinaison de ceux-ci, dans un système informatique ou un autre 5 système de traitement. En se référant maintenant à la figure 11, un schéma de procédé illustre un mode de réalisation d'un système pour mettre en oeuvre la présente divulgation sur un ordinateur. Le système comprend une unité de calcul 1100, parfois appelée système informatique, qui contient une mémoire 1102, des programmes d'application 1104, 1106, une interface client 1108, une 10 interface vidéo 1110, et une unité de traitement 1112. L'unité de calcul 1100 est seulement un exemple d'environnement informatique approprié et n'est pas destinée à suggérer une quelconque limitation en ce qui concerne la portée de l'utilisation ou de la fonctionnalité de la divulgation. La mémoire 1102 stocke principalement les programmes d'application, qui peuvent également être décrits comme des modules de programme comprenant des instructions 15 exécutables par un ordinateur, exécutées par l'unité de calcul 1100 pour mettre en oeuvre la présente divulgation décrite dans le présent document. Dans un exemple illustratif, la mémoire 1102, inclut un module de modélisation bassin à réservoir 1104, qui peut être une portion du procédé décrit dans la présente divulgation. En particulier, DecisionSpace® Desktop 1106 peut être utilisée comme application d'interface pour effectuer au moins une portion du procédé décrit 20 dans la présente divulgation. Bien que DecisionSpace Desktop 1106 puisse être utilisée comme application d'interface, d'autres applications d'interface peuvent être utilisées à la place, ou le module de modélisation bassin à réservoir 1104 peut être utilisé comme application autonome. DecisionSpace Desktop est disponible dans le commerce auprès de Landmark Graphics Corporation de Houston, Texas. 25 Bien que, comme on peut le voir, l'unité de calcul possède une mémoire généralisée 1102, l'unité de calcul comprend typiquement une variété de supports lisibles par ordinateur. À titre d'exemple, mais sans s'y limiter, les supports lisibles par ordinateur peuvent comprendre des supports de stockage informatique et des supports de communication. La mémoire du système informatique peut comprendre des supports de stockage informatique sous la 30 forme d'une mémoire volatile et/ou non volatile, telle qu'une mémoire morte (ROM) et une mémoire vive (RAM). Un système de base d'entrée/sortie (BIOS), contenant les routines de base qui aident à transférer des informations entre des éléments au sein de l'unité de calcul, par exemple lors du démarrage, est généralement stocké dans une ROM. La RAM contient généralement des 2016-IPM-100823-U1-FR 27 données et/ou des modules de programme qui sont immédiatement accessibles à, et/ou en cours d'exploitation par l'unité de traitement. À titre d'exemple, mais sans s'y limiter, l'unité de calcul comprend un système d'exploitation, des programmes d'application, d'autres modules de programme, et des données de programme. 5 Les composants présentés dans la mémoire 1102 peuvent également être inclus dans d'autres supports de stockage informatique amovibles/non amovibles, volatils/non volatils ou ils peuvent être implémentés dans l'unité de calcul par l'intermédiaire d'une interface de programmation d'applications (« API ») ou d'une informatique en nuage, qui peut résider sur une unité de calcul séparée connectée par l'intermédiaire d'un système ou d'un réseau informatique. 10 À des fins d'exemple uniquement, un lecteur de disque dur peut lire ou écrire à partir de supports magnétiques non volatils et non amovibles, un lecteur de disque magnétique peut lire ou écrire à partir d'un disque magnétique non volatil et amovible, et un lecteur de disque optique peut lire ou écrire à partir d'un disque optique non volatil et amovible, tel qu'un CD-ROM ou un autre support optique. D'autres supports de stockage informatique amovibles/non amovibles, volatils/non 15 volatils qui peuvent être utilisés dans l'exemple d'environnement d'exploitation peuvent comprendre, mais sans s'y limiter, une bande magnétique, les cartes à mémoire flash, les disques numériques universels, une bande-vidéo numérique, une RAM à l'état solide, une ROM à l'état solide et équivalent. Les lecteurs et leur support de stockage informatique associé mentionnés ci-dessus fournissent un stockage d'instructions lisibles par ordinateur, des structures de données, 20 des modules de programme et d'autres données pour l'unité de calcul. Un client peut entrer des commandes et des informations dans l'unité de calcul par l'intermédiaire de l'interface client 1108, qui peut être un dispositif d'entrée tel qu'un clavier ou un dispositif de pointage, couramment appelé souris, boule de commande ou pavé tactile. Les dispositifs d'entrée peuvent comprendre un microphone, un joystick, une antenne parabolique, un 25 scanner, ou équivalent. Ces dispositifs d'entrée et d'autres sont souvent connectés à l'unité de traitement 1112 par l'intermédiaire de l'interface client 1108 qui est couplée à un bus système, mais ils peuvent être connectés par l'intermédiaire d'une autre interface et d'autres structures de bus, comme un port parallèle ou un bus série universel (USB). Un moniteur ou un autre type de dispositif d'affichage peut être connecté au 30 bus système par l'intermédiaire d'une interface, tel qu'une interface vidéo. Une interface utilisateur graphique (« GUI ») peut également être utilisée avec l'interface vidéo pour recevoir des instructions provenant de l'interface client et transmettre les instructions à l'unité de traitement. En plus du moniteur, les ordinateurs peuvent également comprendre d'autres 2016-IPM-100823-U1-FR 28 dispositifs périphériques de sortie, tels que des haut-parleurs et une imprimante, qui peuvent être connectés par l'intermédiaire d'une interface périphérique de sortie. Bien que de nombreux autres composants internes de l'unité de calcul ne soient pas représentés, l'homme du métier comprendra que ces composants et leur interconnexion sont 5 bien connus. Des modes de réalisation de la présente divulgation incluent un procédé de fonctionnement d'un dispositif de champ pétrolifère qui inclut une fourniture d'un capteur physique, d'un capteur virtuel, et un établissement d'interdépendances entre le capteur physique et un capteur virtuel. Un flux de données de capteur physique liées à un dispositif de champ 10 pétrolifère est obtenu. En utilisant le flux de données de capteur physique à titre de données d'entrée vers le capteur virtuel, un flux de données de sortie de capteur virtuel est généré, et le flux de données de sortie de capteur virtuel est utilisé pour commander le dispositif de champ pétrolifère. Le procédé peut en outre inclure une détermination du fait que le flux de 15 données de capteur physique est fiable ou une détermination du fait que le flux de données de capteur physique est dans une plage acceptable prédéterminée. Le capteur physique peut être sélectionné parmi le groupe : d'un capteur acoustique, d'un capteur chimique, d'un capteur de densité, d'un capteur électrique, d'un capteur d'écoulement, d'un capteur hydraulique, d'un capteur de niveau, d'un capteur magnétique, d'un capteur mécanique, d'un capteur optique, d'un 20 capteur de position, d'un capteur de pression, d'un capteur de proximité, d'un capteur thermique, d'un capteur de vibration, et de combinaisons de ceux-ci. Le flux de données de capteur physique peut être utilisé à titre de données d'entrée vers un capteur virtuel en utilisant une interface de programmation d'applications (API) de capteur physique ; et le flux de données de capteur virtuel peut être envoyé vers un système de 25 commande en utilisant une API qui est compatible avec l'API de capteur physique. Le capteur virtuel peut être avec d'autres capteurs virtuels pour former un réseau de capteurs virtuels. Le procédé peut éventuellement inclure une obtention d'informations de modèle de capteur virtuel ; une détermination d'interdépendances parmi des modèles de capteurs virtuels ; un suivi et une commande de modèles de capteurs virtuels individuels ; et un suivi et une commande du réseau de 30 capteurs virtuels. Le capteur virtuel peut être une passerelle intelligente qui inclut un traitement de données, un stockage de données, un apprentissage approfondi, une interface utilisateur, et une 2016-IPM-100823-U1-FR 29 API de capteur de passerelle ; le procédé incluant en outre une génération d'un flux de données de capteur virtuel à partir d'une passerelle. Le flux de données de capteur physique peut être utilisé à titre de données d'entrée vers un capteur virtuel en utilisant une interface de programmation d'applications (API) 5 de capteur physique ; et le flux de données de capteur virtuel peut être envoyé vers un système de commande en utilisant une API qui est compatible avec l'API de capteur physique. Le capteur virtuel peut être avec d'autres capteurs virtuels pour former un réseau de capteurs virtuels. Le procédé peut éventuellement inclure une obtention d'informations de modèle de capteur virtuel ; une détermination d'interdépendances parmi des modèles de capteurs virtuels ; un suivi et une 10 commande de modèles de capteurs virtuels individuels ; et un suivi et une commande du réseau de capteurs virtuels. Le capteur virtuel peut être une passerelle intelligente qui inclut un traitement de données, un stockage de données, un apprentissage approfondi, une interface utilisateur, et une API de capteur de passerelle ; le procédé incluant en outre une génération d'un flux de données de capteur virtuel à partir d'une passerelle. 15 La passerelle intelligente peut éventuellement échanger des données avec un capteur physique en utilisant l'API de capteur physique et recevoir des données à partir d'un appareil de bordure en utilisant une API de capteur de champ. Dans un mode de réalisation l'API de capteur de champ, l'API de capteur de passerelle, et l'API de capteur physique sont compatibles. 20 Le procédé peut éventuellement inclure une utilisation du flux de données de capteur virtuel à partir d'une passerelle comme données d'entrée vers l'appareil de bordure en utilisant l'API de capteur de passerelle ; une analyse du flux de données de capteur virtuel à partir d'une passerelle à l'intérieur de l'appareil de bordure, l'appareil de bordure comprenant un traitement de données, un stockage de données, un apprentissage approfondi, une interface 25 utilisateur, et une API de capteur de champ ; le procédé incluant en outre une génération d'un flux de données de capteur virtuel à partir d'un champ. L'appareil de bordure peut éventuellement fournir des données à la passerelle intelligente en utilisant l'API de capteur de champ et recevoir des données à partir d'un appareil de commande d'opérations en temps réel (ROC) en utilisant une API de ROC. L'API de ROC, l'API de capteur de champ, l'API de capteur de passerelle, et l'API 30 de capteur physique peuvent être compatibles. Dans un mode de réalisation, le procédé inclut en outre une utilisation du flux de données de capteur virtuel à partir d'un champ comme données d'entrée vers l'appareil de ROC en utilisant l'API de capteur de champ ; une analyse du flux de données de capteur virtuel à partir d'un champ à l'intérieur de l'appareil de ROC, l'appareil de 2016-IPM-100823-U1-FR 30 ROC comprenant un traitement de données, un stockage de données, un apprentissage approfondi, une interface utilisateur, et une API de ROC; le procédé incluant en outre une génération d'un flux de données de capteur virtuel à partir d'un ROC. L'appareil de ROC peut fournir des données à un appareil de bordure en 5 utilisant l'API de ROC et recevoir des données à partir d'un appareil d'entreprise en utilisant une API d'entreprise. L'API d'entreprise, l'API de ROC, l'API de capteur de champ, l'API de capteur de passerelle, et l'API de capteur physique peuvent toutes être compatibles les unes avec les autres. Dans un éventuel mode de réalisation, le procédé peut inclure une utilisation du flux de données de capteur virtuel à partir d'un ROC comme données d'entrée vers l'appareil 10 d'entreprise en utilisant une API de ROC; une analyse du flux de données de capteur virtuel à partir d'un ROC à l'intérieur de l'appareil d'entreprise, l'appareil d'entreprise comprenant un traitement de données, un stockage de données, un apprentissage approfondi, une interface utilisateur, et une API d'entreprise. La passerelle intelligente, l'appareil de bordure, l'appareil de ROC et l'appareil d'entreprise peuvent chacun contenir un modèle d'apprentissage approfondi 15 pour une validation, un étalonnage, un traitement de signal, une intelligence, une compression, et une commande prédictive. La passerelle intelligente, l'appareil de bordure, l'appareil de ROC et l'appareil d'entreprise peuvent chacun contenir une interface de répartition de responsabilité de commande et d'interrogation (CQRS) qui permet une écriture de données et une réception de données à partir d'un stockage de données, une interrogation de données, et une émission 20 d'instructions de commande à des actionneurs. Un mode de réalisation alternatif est un système de réseau de capteurs virtuels pour une gestion d'activité de champ pétrolifère avec un système de commande qui inclut une pluralité de capteurs virtuels, chacun présentant un type de modèle, au moins un paramètre d'entrée, et au moins un paramètre de sortie qui sont intégrés dans un réseau de capteurs virtuels. 25 Sont également inclus une interface d'entrée pour obtenir des données à partir de capteurs physiques correspondants, une interface de sortie pour fournir des données à un système de commande, et un dispositif de commande configuré pour : déterminer des interdépendances parmi la pluralité de capteurs virtuels ; obtenir des informations de fonctionnement de la pluralité de capteurs virtuels ; et fournir un ou plusieurs paramètres de sortie de capteur virtuel au système de 30 commande sur la base des interdépendances déterminées et des informations de fonctionnement. Le système de réseau de capteurs virtuels peut éventuellement inclure où la pluralité de capteurs virtuels est intégrée par : une obtention d'enregistrements de données 2016-IPM-100823-U1-FR 31 correspondant à la pluralité de capteurs virtuels ; une obtention d'un modèle et d'informations de configuration de la pluralité de capteurs virtuels ; une détermination de types de modèles applicables de la pluralité de capteurs virtuels et d'une précision correspondante ; une sélection d'une combinaison de types de modèles pour la pluralité de capteurs virtuels ; et un calcul d'une 5 précision globale du réseau de capteurs virtuels sur la base de la combinaison de types de modèles de la pluralité de capteurs virtuels. Le système de réseau de capteurs virtuels peut en outre inclure où, pour déterminer les interdépendances, le dispositif de commande est en outre configuré pour : déterminer une relation de rétroaction entre le paramètre de sortie d'un capteur virtuel à partir de 10 la pluralité de capteurs virtuels et le paramètre d'entrée d'un ou de plusieurs d'autres capteurs virtuels à partir de la pluralité de capteurs virtuels ; et stocker la relation de rétroaction dans un tableau. Dans un éventuel mode de réalisation, le dispositif de commande est en outre configuré pour : déterminer une première condition dans laquelle le réseau de capteurs virtuels est 15 inapte à fournir un ou plusieurs paramètres de sortie de capteur virtuel au système de commande sur la base des interdépendances déterminées et des informations de fonctionnement ; et présenter la première condition déterminée au système de commande pour indiquer la première condition déterminée. Pour déterminer la première condition, le dispositif de commande peut être en outre configuré pour : suivre les interdépendances de la pluralité de capteurs virtuels ; et déterminer une 20 occurrence de la première condition lorsque deux ou plusieurs capteurs virtuels sont tous deux interdépendants et fournissant les données de détection au système de commande. Dans un éventuel mode de réalisation, le dispositif de commande est en outre configuré pour : déterminer une seconde condition dans laquelle un capteur virtuel individuel à partir du réseau de capteurs virtuels est inapte à fournir le paramètre de sortie au système de 25 commande ; et présenter la seconde condition au système de commande pour indiquer la seconde condition déterminée. Dans un éventuel mode de réalisation, le dispositif de commande est en outre configuré pour : obtenir des valeurs du paramètre d'entrée d'un capteur virtuel ; calculer une distance de Mahalanobis sur la base des valeurs obtenues ; déterminer le fait que la distance de 30 Mahalanobis calculée est dans une plage valide ; déterminer la seconde condition si la distance de Mahalanobis calculée n'est pas dans la plage valide. 2016-IPM-100823-U1-FR 32 Le capteur virtuel peut être une passerelle intelligente qui inclut un traitement de données, un stockage de données, un apprentissage approfondi, une interface utilisateur, et une API de capteur de passerelle ; qui génère un flux de données de capteur virtuel à partir d'une passerelle. Le système de réseau de capteurs virtuels peut inclure en outre : une passerelle 5 intelligente capable d'échanger des données avec un capteur physique en utilisant une API de capteur physique et une réception de données à partir d'un appareil de bordure en utilisant une API de capteur de champ. L'API de capteur de champ, l'API de capteur de passerelle, et l'API de capteur physique peuvent être compatibles. Dans un éventuel mode de réalisation, l'appareil de bordure inclut : un 10 traitement de données, un stockage de données, un apprentissage approfondi, une interface utilisateur, et une API de capteur de champ ; dans lequel l'appareil de bordure génère un flux de données de capteur virtuel à partir d'un champ. Le système de réseau de capteurs virtuels peut en outre comprendre : l'appareil de bordure capable de fournir des données à une passerelle intelligente en utilisant une API de capteur de champ et de recevoir des données à partir d'un 15 appareil de commande d'opérations en temps réel (ROC) en utilisant une API de ROC. Éventuellement l'API de ROC, l'API de capteur de champ, l'API de capteur de passerelle, et l'API de capteur physique sont compatibles. Dans un mode de réalisation alternatif, l'appareil de ROC comprend : un traitement de données, un stockage de données, un apprentissage approfondi, une interface 20 utilisateur, et une API de ROC; dans lequel l'appareil de ROC génère un flux de données de capteur virtuel à partir d'un ROC. L'appareil de ROC peut être capable de fournir des données à un appareil de bordure en utilisant une API de ROC et de recevoir des données à partir d'un appareil d'entreprise en utilisant une API d'entreprise. Éventuellement le système de réseau de capteurs virtuels peut inclure des API compatibles telles qu'une API d'entreprise, une API de 25 ROC, une API de capteur de champ, une API de capteur de passerelle, et l'API de capteur physique. Éventuellement l'appareil d'entreprise inclut : un traitement de données, un stockage de données, un apprentissage approfondi, une interface utilisateur, et une API d'entreprise et une réception de données à partir d'un appareil de ROC en utilisant une API de ROC. L'appareil d'entreprise peut fournir des données à un appareil de ROC en utilisant une API d'entreprise. La 30 passerelle intelligente, l'appareil de bordure, l'appareil de ROC et l'appareil d'entreprise peuvent chacun contenir un modèle d'apprentissage approfondi pour une validation, un étalonnage, un traitement de signal, une intelligence, une compression, et une commande prédictive. La passerelle intelligente, l'appareil de bordure, l'appareil de ROC et l'appareil d'entreprise peuvent chacun contenir une interface de répartition de responsabilité de commande et d'interrogation 2016-IPM-100823-U1-FR 33 (CQRS) qui permet une écriture de données et une réception de données à partir d'un stockage de données, une interrogation de données, et une émission d'instructions de commande à des acti onneurs. Un mode de réalisation alternatif est un système informatique pour un 5 établissement d'un système de capteur virtuel pour une gestion d'activité de champ pétrolifère correspondant à un capteur physique cible. Le système informatique inclut une base de données configurée pour stocker des informations concernant un modèle de processus de capteur virtuel du système de capteur virtuel et d'un processeur. Le processeur est configuré pour sélectionner une pluralité de paramètres mesurés fournie par un ensemble de capteurs physiques sur la base de 10 caractéristiques de fonctionnement du système de capteur virtuel, établir le modèle de processus de capteur virtuel indicateur d'interrelations entre un ou plusieurs paramètres de détection et la pluralité de paramètres mesurés, et obtenir un ensemble de valeurs correspondant à la pluralité de paramètres mesurés. Puis, il passe au calcul d'une valeur du paramètre de détection sur la base de l'ensemble de valeurs correspondant à la pluralité de paramètres mesurés et du modèle de 15 processus de capteur virtuel, et fournit la valeur du paramètre de détection à un système de commande. Éventuellement pour sélectionner la pluralité de paramètres mesurés, le processeur est en outre configuré pour obtenir des enregistrements de données correspondant à une pluralité de capteurs physiques incluant l'ensemble de capteurs physiques et le capteur physique 20 cible, séparer la pluralité de capteurs physiques en groupes de capteurs physiques, déterminer les caractéristiques de fonctionnement du système de capteur virtuel, et sélectionner un ou plusieurs groupes de capteurs physiques à titre d'ensemble de capteurs physiques. Dans un éventuel mode de réalisation pour sélectionner les un ou plusieurs groupes de capteurs physiques, le processeur est en outre configuré pour déterminer le fait que les caractéristiques de fonctionnement indiquent 25 un mécanisme de commande en boucle fermée, exclure le groupe de capteurs physiques incluant le capteur physique cible si les caractéristiques de fonctionnement indiquent un mécanisme de commande en boucle fermée, et sélectionner le groupe de capteurs physiques incluant le capteur physique cible si les caractéristiques de fonctionnement n'indiquent pas de mécanisme de commande en boucle fermée. 30 Pour établir le modèle de processus de capteur virtuel, le processeur peut en outre être configuré pour obtenir des enregistrements de données associés à une ou plusieurs variables d'entrée et les un ou plusieurs paramètres de détection, sélectionner la pluralité de paramètres mesurés à partir des une ou plusieurs variables d'entrée, générer un modèle de calcul 2016-IPM-100823-U1-FR 34 indicateur des interrelations entre la pluralité de paramètres mesurés et les un ou plusieurs paramètres de détection, déterminer des distributions statistiques souhaitées de la pluralité de paramètres mesurés du modèle de calcul, et étalonner à nouveau la pluralité de paramètres mesurés sur la base des distributions statistiques souhaitées pour définir un espace d'entrée souhaité. Pour 5 sélectionner la pluralité de paramètres mesurés, le processeur peut être en outre configure pour prétraiter les enregistrements de données, et utiliser un algorithme génétique pour sélectionner la pluralité de paramètres mesurés à partir des une ou plusieurs variables d'entrée sur la base d'une distance de Mahalanobis entre un ensemble de données normal et un ensemble de données anormal des enregistrements de données. Afin de générer un modèle de calcul, le processeur peut en outre 10 être configure pour créer un modèle de calcul de réseau neuronal, entraîner le modèle de calcul de réseau neuronal en utilisant les enregistrements de données, et valider le modèle de calcul de réseau neuronal en utilisant les enregistrements de données. Le système informatique peut réaliser une analyse en temps réel ou en temps quasi réel. Le paramètre d'entrée d'un capteur virtuel peut être sélectionné parmi le groupe 15 non limitatif constitué : d'une pression, d'une température, d'un débit, d'un indicateur de niveau, d'un indicateur de composition, d'un statut de marche/arrêt, d'une position d'actionneur, d'un chargement de pourcentage, d'un écart par rapport à une valeur seuil, d'une vibration, d'un poids au trépan, d'une porosité, d'une perméabilité, d'une résistivité, d'une inclinaison, d'une direction, de lectures de capteurs à partir d'un : capteur acoustique, capteur chimique, capteur de densité, 20 signal électrique, capteur magnétique, capteur optique, capteur de position, capteur de pression, capteur de proximité, capteur thermique, capteur de vibration, et de combinaisons de ceux-ci. Les capteurs virtuels peuvent chacun utiliser la même API ou utiliser chacun alternativement des API compatibles. Un mode de réalisation alternatif est un procédé de gestion d'activité de champ 25 pétrolifère qui inclut : une fourniture d'une architecture d'accueil de champ pétrolifère qui comprend une pluralité d'interpréteurs d'application avec des interfaces de programmation d'applications entre les interpréteurs d'application, et une fourniture d'au moins un capteur physique, le capteur physique utilisant une interface de programmation d'applications (API) de capteur physique. Le procédé inclut en outre une fourniture d'au moins une passerelle intelligente, 30 la passerelle intelligente utilisant une API de capteur de passerelle, la passerelle intelligente recevant des données à partir de l'au moins un capteur physique, la passerelle intelligente comprenant au moins un capteur virtuel, un traitement de données, un stockage de données et un agent d'apprentissage approfondi. Le procédé inclut en outre une détermination d'interdépendances et d'informations de fonctionnement entre l'au moins un capteur physique et 2016-IPM-100823-U1-FR 35 au moins un capteur virtuel correspondant, une obtention de données de capteur physique, une utilisation des données de capteur physique à titre de données d'entrée vers la passerelle intelligente, une génération à l'intérieur de la passerelle intelligente de données de sortie de capteur virtuel à partir d'une passerelle en réponse aux données de capteur physique, et une utilisation des 5 données de sortie de capteur virtuel à partir d'une passerelle pour gérer une activité de champ pétrolifère. L'API de capteur physique et une API de capteur de passerelle peuvent être compatibles. Éventuellement un apprentissage approfondi peut être généré à l'intérieur de la passerelle intelligente. Le procédé peut en outre inclure : une fourniture d'un appareil de bordure, 10 l'appareil de bordure utilisant une API de capteur de champ, l'appareil de bordure recevant des données à partir de l'au moins une passerelle intelligente, l'appareil de bordure comprenant au moins un capteur virtuel, un traitement de données, un stockage de données et un agent d'apprentissage approfondi, une utilisation des données de sortie de capteur virtuel à partir d'une passerelle à titre de données d'entrée vers l'appareil de bordure, une génération à l'intérieur de 15 l'appareil de bordure de données de sortie de capteur virtuel à partir d'un champ en réponse aux données de capteur virtuel à partir de passerelles, et une utilisation des données de sortie de capteur virtuel à partir d'un champ pour gérer une activité de champ pétrolifère. L'API de capteur de champ et une API de capteur de passerelle peuvent être compatibles. Éventuellement un apprentissage approfondi peut être généré à l'intérieur de l'appareil de bordure. 20 Dans un éventuel mode de réalisation alternatif, le procédé peut en outre inclure une fourniture d'un appareil de ROC, l'appareil de ROC utilisant une API de ROC, l'appareil de ROC recevant des données à partir de l'appareil de bordure, l'appareil de ROC comprenant au moins un capteur virtuel, un traitement de données, un stockage de données et un agent d'apprentissage approfondi, une utilisation des données de sortie de capteur virtuel à partir d'un 25 champ à titre de données d'entrée vers l'appareil de ROC, une génération à l'intérieur de l'appareil de ROC de données de sortie de capteur virtuel à partir d'un ROC en réponse aux données de capteur virtuel à partir de champs, et une utilisation des données de sortie de capteur virtuel à partir d'un ROC pour gérer une activité de champ pétrolifère. L'API de ROC et une API de capteur de champ peuvent être compatibles. 30 L'API de ROC, l'API de capteur de champ, l'API de capteur de passerelle, et l'API de capteur physique peuvent être compatibles les unes avec les autres. Éventuellement un apprentissage approfondi peut être généré à l'intérieur de l'appareil de ROC. 2016-IPM-100823-U1-FR 36 Dans un éventuel mode de réalisation alternatif, le procédé peut en outre inclure une fourniture d'un nuage d'entreprise, le nuage d'entreprise utilisant une API d'entreprise, le nuage d'entreprise recevant des données à partir de l'appareil de ROC, le nuage d'entreprise comprenant au moins un capteur virtuel, un traitement de données, un stockage de données et un 5 agent d'apprentissage approfondi, une utilisation des données de sortie de capteur virtuel à partir d'un ROC à titre de données d'entrée vers le nuage d'entreprise, une génération à l'intérieur du nuage d'entreprise de données de sortie de capteur virtuel à partir d'une entreprise en réponse aux données de capteur virtuel à partir d'un ROC, et une utilisation des données de sortie de capteur virtuel à partir d'une entreprise pour gérer une activité de champ pétrolifère. L'API d'entreprise 10 et une API de ROC peuvent être compatibles. L'API d'entreprise, l'API de ROC, l'API de capteur de champ, l'API de capteur de passerelle, et l'API de capteur physique peuvent être compatibles les unes avec les autres. Éventuellement un apprentissage approfondi peut être généré à l'intérieur du nuage d'entreprise. Dans un éventuel mode de réalisation alternatif, le procédé peut en outre inclure 15 une intégration d'une pluralité de capteurs virtuels dans un réseau de capteurs virtuels, une détermination d'interdépendances parmi la pluralité de capteurs virtuels, une obtention d'informations de fonctionnement à partir de la pluralité de capteurs virtuels, et une fourniture d'un ou de plusieurs paramètres de sortie de capteur virtuel au système de commande sur la base des interdépendances déterminées et des informations de fonctionnement. Le procédé peut inclure 20 une détermination d'une première condition dans laquelle le réseau de capteurs virtuels est inapte à fournir un ou plusieurs paramètres de sortie de capteur virtuel au système de commande sur la base des interdépendances déterminées et des informations de fonctionnement, et une présentation de la première condition déterminée au système de commande. Une intégration de la pluralité de capteurs virtuels dans un réseau de capteurs 25 virtuels peut inclure une obtention d'enregistrements de données correspondant à la pluralité de capteurs virtuels, et une obtention d'un modèle et d'informations de configuration de la pluralité de capteurs virtuels et éventuellement un calcul d'une valeur de précision du réseau de capteurs virtuels sur la base de la combinaison de capteurs virtuels. Dans un éventuel mode de réalisation alternatif, le procédé peut en outre inclure 30 une détermination du fait que la valeur de précision est souhaitée sur la base de certains critères, s'il est déterminé que la valeur de précision n'est pas souhaitée, une sélection d'une combinaison différente d'informations de modèle et de configuration pour la pluralité de capteurs virtuels, et une répétition de l'étape de calcul de la valeur de précision et de l'étape de sélection de la 2016-IPM-100823-U1-FR 37 combinaison différente jusqu'à ce qu'une combinaison souhaitée d'informations de modèle et de configuration soit déterminée. Une détermination des interdépendances peut inclure une détermination d'une relation de rétroaction entre le paramètre de sortie d'un capteur virtuel à partir de la pluralité de 5 capteurs virtuels et le paramètre d'entrée d'un ou de plusieurs d'autres capteurs virtuels à partir de la pluralité de capteurs virtuels, et un stockage de la relation de rétroaction dans un tableau. Une détermination de la première condition peut inclure un suivi des interdépendances de la pluralité de capteurs virtuels, et une détermination de l'occurrence de la première condition lorsque deux ou plusieurs capteurs virtuels sont tous deux interdépendants et 10 fournissant des données de détection au système de commande. Dans un éventuel mode de réalisation alternatif, le procédé peut en outre inclure une détermination d'une seconde condition dans laquelle un capteur virtuel individuel à partir du réseau de capteurs virtuels est inapte à fournir un paramètre de sortie au système de commande, et une présentation de la seconde condition déterminée au système de commande. Une détermination 15 de la seconde condition peut inclure une obtention de valeurs du paramètre d'entrée d'un capteur virtuel, un calcul d'une métrique de validité sur la base des valeurs obtenues, une détermination du fait que la métrique de validité calculée est dans une plage valide, et une détermination de la seconde condition si la métrique de validité calculée n'est pas dans la plage valide. Un calcul de la métrique de validité peut inclure une évaluation de chaque 20 paramètre d'entrée par rapport à une limite supérieure et inférieure établie du paramètre d'entrée, et une réalisation d'une analyse sur un regroupement de paramètres d'entrée évalués pour obtenir la métrique de validité ou un calcul de la distance de Mahalanobis du paramètre d'entrée à une plage de fonctionnement valide du réseau de capteurs virtuels. Le procédé peut être réalisé en analyse en temps réel ou en temps quasi réel. 25 Le paramètre d'entrée d'un capteur virtuel peut être sélectionné parmi le groupe constitué : d'une pression, d'une température, d'un débit, d'un indicateur de niveau, d'un indicateur de composition, d'un statut de marche/arrêt, d'une position d'actionneur, d'un chargement de pourcentage, d'un écart par rapport à une valeur seuil, d'une vibration, d'un capteur acoustique, d'un capteur chimique, d'un capteur de densité, d'un signal électrique, d'un capteur magnétique, d'un capteur 30 optique, d'un capteur de position, d'un capteur de pression, d'un capteur de proximité, d'un capteur thermique, d'un capteur de vibration, et de combinaisons de ceux-ci. 2016-IPM-100823-U1-FR 38 Dans un mode de réalisation, les capteurs virtuels utilisent chacun la même API ou utilisent des API compatibles. Dans un éventuel mode de réalisation alternatif, le procédé peut en outre inclure une création d'un modèle de calcul de réseau neuronal, un entraînement du modèle de calcul de réseau neuronal en utilisant des enregistrements de données, et une validation du 5 modèle de calcul de réseau neuronal en utilisant les enregistrements de données. Dans un mode de réalisation alternatif, la présente divulgation est un système informatique pour une gestion d'une activité de champ pétrolifère qui inclut une architecture d'accueil de champ pétrolifère qui comprend une pluralité d'interpréteurs d'application avec des interfaces de programmation d'applications (API) compatibles entre les interpréteurs 10 d'application ; au moins un capteur physique, le capteur physique utilisant une API de capteur physique ; au moins un appareil de passerelle intelligente utilisant une API de capteur de passerelle, la passerelle intelligente recevant des données à partir d'un capteur physique, et générant des données de sortie de capteur virtuel à partir d'une passerelle en réponse aux données de capteur physique, la passerelle intelligente comprenant un capteur virtuel, un traitement de 15 données, un stockage de données, et un agent d'apprentissage approfondi pour déterminer des interdépendances entre un capteur physique et un capteur virtuel correspondant ; un appareil de bordure, l'appareil de bordure utilisant une API de capteur de champ, l'appareil de bordure recevant des données à partir d'une passerelle intelligente, et générant à l'intérieur de l'appareil de bordure des données de sortie de capteur virtuel à partir d'un champ en réponse aux données 20 de capteur virtuel à partir d'une passerelle, l'appareil de bordure comprenant un capteur virtuel, un traitement de données, un stockage de données et un agent d'apprentissage approfondi ; un appareil de ROC, l'appareil de ROC utilisant une API de ROC, l'appareil de ROC recevant des données à partir de l'appareil de bordure, et générant à l'intérieur de l'appareil de ROC des données de sortie de capteur virtuel à partir d'un ROC en réponse à des données de capteur virtuel à partir 25 d'un champ, l'appareil de ROC comprenant au moins un capteur virtuel, un traitement de données, un stockage de données et un agent d'apprentissage approfondi ; et un appareil d'entreprise, l'appareil d'entreprise utilisant une API d'entreprise, l'appareil d'entreprise recevant des données à partir de l'appareil de ROC, générant à l'intérieur de l'appareil d'entreprise des données de sortie de capteur virtuel à partir d'une entreprise en réponse aux données de capteur virtuel à partir d'un 30 ROC, l'appareil d'entreprise comprenant un capteur virtuel, un traitement de données, un stockage de données et un agent d'apprentissage approfondi. L'API de capteur physique, l'API de capteur de passerelle, l'API de capteur de champ, l'API de ROC, et l'API d'entreprise peuvent chacune être compatibles les unes avec les autres. Les données de sortie de capteur virtuel à partir d'une passerelle, les données de sortie de 2016-IPM-100823-U1-FR 39 capteur virtuel à partir d'un champ, les données de sortie de capteur virtuel à partir d'un ROC, et les données de sortie de capteur virtuel à partir d'une entreprise peuvent être utilisées pour gérer une activité de champ pétrolifère. Dans un mode de réalisation, une pluralité des capteurs physiques est 5 configurée en un réseau de capteurs virtuels, et le système informatique peut obtenir des enregistrements de données associés à des capteurs physiques, générer un modèle de calcul indicateur des interrelations entre des données de capteur physique et des données de capteur virtuel, entraîner le modèle de calcul en utilisant les enregistrements de données, et valider le modèle de calcul en utilisant les enregistrements de données. Le système informatique peut être 10 capable d'une analyse en temps réel ou en temps quasi réel. Les données de capteur physique peuvent être sélectionnées parmi le groupe illustratif et non limitatif constitué : d'une pression, d'une température, d'un débit, d'un indicateur de niveau, d'un indicateur de composition, d'un statut de marche/arrêt, d'une position d'actionneur, d'un chargement de pourcentage, d'un écart par rapport à une valeur seuil, d'une 15 vibration, d'un poids au trépan, d'une porosité, d'une perméabilité, d'une résistivité, d'une inclinaison, d'une direction, de données de boue de forage, de données LWD, de données MWD, et/ou de lectures de capteurs à partir d'un : capteur acoustique, capteur chimique, capteur de densité, signal électrique, capteur magnétique, capteur optique, capteur de position, capteur de pression, capteur de proximité, capteur thermique, capteur de vibration, et de combinaisons de 20 ceux-ci. Une entrée vers un appareil de bordure intelligent peut être sélectionnée parmi le groupe illustratif et non limitatif constitué : de la capacité d'installations pour produire, collecter, traiter, stocker, et transporter la production à partir des puits ; d'informations météorologiques locales ; de limites de transport sur des foreuses et un équipement mobiles ; de limites de transport 25 sur des pipelines de gaz et de pétrole et un trafic de wagons ; d'une conception d'installation incluant une conception technique, une conception détaillée, une construction, un transport, une installation, un test de conformité ; et de combinaisons de celles-ci. Une entrée vers un appareil de ROC peut être sélectionnée parmi le groupe illustratif et non limitatif constitué : de la stabilité de conditions météorologiques locales et 30 régionales ; de la taille et la capacité d'installations de traitement ; d'une quantité de réserves de pétrole et/ou de gaz dans un champ ; des propriétés de forme et physiques de réservoirs dans chaque champ ; d'une modélisation de réservoir ; de la quantité de temps que cela prendrait de 2016-IPM-100823-U1-FR 40 forer chaque puits d'exploration et chaque puits de production ; de la disponibilité d'un équipement tel que des foreuses, une tige de forage, un gainage, un tubage et des foreuses de complétion ; de limites de transport ; des coûts associés à une exploitation et un maintien de production à partir des puits et d'installations liées ; des coûts associés à une exploitation et un 5 maintien de puits d'injection et des installations liées ; de taux de production optimisés à partir du réservoir ; de profils de déclin de réservoir ; de taux de production optimisés à partir du champ ; dans des cas avec une pluralité d'actifs productifs potentiels, de quels actifs, et de quel ordre pour un développement et une production des actifs ; et de combinaisons de ceux-ci. Une entrée vers un appareil d'entreprise peut être sélectionnée parmi le groupe 10 illustratif et non limitatif constitué : des prix futurs du pétrole et du gaz ; de taux d'imposition ; de taux de redevance ; de pourcentages de participation aux bénéfices ; de pourcentages des titres de participation (par ex., des titres de capitaux propres) ; d'une modélisation de bassin ; d'une modélisation de réservoir ; de données sismiques ; d'avoirs fonciers loués ; de considérations de climat régional ; et de combinaisons de ceux-ci. 15 Le texte ci-dessus décrit un ou plusieurs modes de réalisation spécifiques d'une divulgation plus vaste. La divulgation est également réalisée dans une variété de modes de réalisation alternatifs et n'est ainsi pas limitée à ceux décrits ici. La description précédente d'un mode de réalisation de la divulgation a été présentée à des fins illustratives et descriptives. Elle n'est pas destinée à être exhaustive ni à limiter la divulgation à la forme précise divulguée ici. De 20 nombreuses modifications et variations sont possibles à la lumière des enseignements précédents. Il est prévu que la portée de la divulgation ne soit pas limitée par cette description détaillée, mais plutôt par les revendications ci-jointes. 2016-IPM-100823-U1-FR 41 REVENDICATIONSCe qui est revendiqué : 1. Procédé de fonctionnement d'un dispositif de champ pétrolifère, comprenant : une fourniture d'un capteur physique ; une fourniture d'un capteur virtuel ; un établissement d'interdépendances entre le capteur physique et un capteur virtuel ; une obtention d'un flux de données de capteur physique à partir du capteur physique relatif à un dispositif de champ pétrolifère ; une utilisation du flux de données de capteur physique à titre de données d'entrée au capteur virtuel ; une génération d'un flux de données de sortie de capteur virtuel ; et une utilisation du flux de données de sortie de capteur virtuel pour commander le dispositif de champ pétrolifère. 2. Système de réseau de capteurs virtuels pour une gestion d'une activité de champ pétrolifère avec un système de commande comprenant : une pluralité de capteurs virtuels, chacun présentant un type de modèle, au moins un paramètre d'entrée, et au moins un paramètre de sortie, intégrés dans un réseau de capteurs virtuels ; une interface d'entrée pour obtenir des données à partir de capteurs physiques correspondants ; une interface de sortie pour fournir des données à un système de commande ; et un dispositif de commande configuré pour déterminer des interdépendances parmi la pluralité de capteurs virtuels, obtenir des informations de fonctionnement de la pluralité de capteurs virtuels, et fournir un ou plusieurs paramètres de sortie de capteur virtuel au système de commande sur la base des interdépendances déterminées et des informations de fonctionnement. 3. Procédé de gestion d'une activité de champ pétrolifère comprenant : 2016-IPM-100823-U1-FR 42 une fourniture d'une architecture d'accueil de champ pétrolifère qui comprend une pluralité d'interpréteurs d'application avec des interfaces de programmation d'applications entre les interpréteurs d'application ; une fourniture d'au moins un capteur physique, le capteur physique 5 utilisant une interface de programmation d'applications (API) de capteur physique ; une fourniture d'au moins une passerelle intelligente, la passerelle intelligente utilisant une API de capteur de passerelle, la passerelle intelligente recevant des données à partir de l'au moins un capteur physique, la passerelle intelligente comprenant au moins un capteur virtuel, un traitement de données, un stockage de données 10 et un agent d'apprentissage approfondi ; une détermination d'interdépendances et d'informations de fonctionnement entre l'au moins un capteur physique et au moins un capteur virtuel correspondant ; une obtention de données de capteur physique ; 15 une utilisation des données de capteur physique à titre de données d'entrée vers la passerelle intelligente ; une génération à l'intérieur de la passerelle intelligente de données de sortie de capteur virtuel à partir d'une passerelle en réponse aux données de capteur physique ; 20 une utilisation des données de sortie de capteur virtuel à partir d'une passerelle pour une gestion d'activité de champ pétrolifère. 4. Procédé ou système selon l'une quelconque revendication précédente, comprenant en outre : une détermination du fait qu'un flux de données de capteur physique est dans une plage acceptable prédéterminée. 25 5. Procédé ou système selon l'une quelconque revendication précédente, dans lequel le capteur physique est sélectionné parmi le groupe constitué : d'un capteur acoustique, d'un capteur chimique, d'un capteur de densité, d'un capteur électrique, d'un capteur d'écoulement, d'un capteur hydraulique, d'un capteur de niveau, d'un capteur magnétique, d'un capteur mécanique, d'un capteur optique, d'un capteur de 30 position, d'un capteur de pression, d'un capteur de proximité, d'un capteur thermique, d'un capteur de vibration, d'un capteur de poids au trépan, d'un capteur de porosité, d'un capteur de perméabilité, d'un capteur de résistivité, d'un capteur d'inclinaison, d'un capteur de direction, d'un capteur de composition de boue de forage, et de combinaisons de ceux-ci. 2016-IPM-100823-U1-FR 43 6. Procédé ou système selon l'une quelconque revendication précédente, comprenant en outre : une utilisation d'un flux de données de capteur physique à titre de données d'entrée vers un capteur virtuel utilisant une interface de programmation d'applications (API) de capteur physique ; et un envoi d'un flux de données de capteur 5 virtuel vers un système de commande utilisant une API qui est compatible avec l'API de capteur physique. 7. Procédé ou système selon l'une quelconque revendication précédente, comprenant en outre : une liaison d'un capteur virtuel avec d'autres capteurs virtuels pour former un réseau de capteurs virtuels. 10 8. Procédé ou système selon l'une quelconque revendication précédente, comprenant en outre : une obtention d'informations de modèle de capteur virtuel ; une détermination d'interdépendances parmi des modèles de capteurs virtuels ; 15 un suivi et une commande de modèles de capteurs virtuels individuels ; et un suivi et une commande du réseau de capteurs virtuels. 9. Procédé ou système selon l'une quelconque revendication précédente, comprenant en outre une interface de répartition de responsabilité de 20 commande et d'interrogation (CQRS) qui permet une écriture de données et une réception de données à partir d'un stockage de données, une interrogation de données, et une émission d'instructions de commande à des actionneurs. 10. Procédé ou système selon l'une quelconque revendication précédente, dans lequel une pluralité de capteurs virtuels est intégrée par : 25 une obtention d'enregistrements de données correspondant à la pluralité de capteurs virtuels ; une obtention d'informations de modèle et de configuration de la pluralité de capteurs virtuels ; une détermination de types de modèles applicables de la pluralité de 30 capteurs virtuels et d'une précision correspondante ; une sélection d'une combinaison de types de modèles pour la pluralité de capteurs virtuels ; et 2016-IPM-100823-U1-FR 44 un calcul d'une précision globale du réseau de capteurs virtuels sur la base de la combinaison de types de modèles de la pluralité de capteurs virtuels. 11. Procédé ou système selon l'une quelconque revendication précédente, dans lequel le capteur virtuel est une passerelle intelligente qui inclut un 5 traitement de données, un stockage de données, un apprentissage approfondi, une interface utilisateur, et une API de capteur de passerelle ; qui génère un flux de données de capteur virtuel à partir d'une passerelle. 12. Procédé ou système selon l'une quelconque revendication précédente, comprenant en outre : une passerelle intelligente capable d'échanger des 10 données avec un capteur physique en utilisant une API de capteur physique et une réception de données à partir d'un appareil de bordure en utilisant une API de capteur de champ. 13. Procédé ou système selon l'une quelconque revendication précédente, comprenant en outre : 15 une fourniture d'un appareil de bordure, l'appareil de bordure utilisant une API de capteur de champ, l'appareil de bordure recevant des données à partir d'au moins une passerelle intelligente, l'appareil de bordure comprenant au moins un capteur virtuel, un traitement de données, un stockage de données et un agent d'apprentissage approfondi ; 20 une utilisation des données de sortie de capteur virtuel à partir d'une passerelle à titre de données d'entrée vers l'appareil de bordure ; une génération à l'intérieur de l'appareil de bordure de données de sortie de capteur virtuel à partir d'un champ en réponse aux données de capteur virtuel à partir de passerelles ; et 25 une utilisation des données de sortie de capteur virtuel à partir d'un champ pour une gestion d'une activité de champ pétrolifère. 14. Procédé ou système selon l'une quelconque revendication précédente, comprenant en outre : une fourniture d'un appareil de ROC, l'appareil de ROC utilisant une 30 API de ROC, l'appareil de ROC recevant des données à partir d'au moins un appareil de bordure, l'appareil de ROC comprenant au moins un capteur virtuel, un traitement de données, un stockage de données et un agent d'apprentissage approfondi ; 2016-IPM-100823-U1-FR 45 une utilisation des données de sortie de capteur virtuel à partir d'un champ à titre de données d'entrée vers l'appareil de ROC ; une génération à l'intérieur de l'appareil de ROC de données de sortie de capteur virtuel à partir d'un ROC en réponse aux données de capteur virtuel à partir de 5 champs ; une utilisation des données de sortie de capteur virtuel à partir d'un ROC pour une gestion d'une activité de champ pétrolifère. 15. Procédé ou système selon l'une quelconque revendication précédente, comprenant en outre : 10 une fourniture d'un nuage d'entreprise, le nuage d'entreprise utilisant une API d'entreprise, le nuage d'entreprise recevant des données à partir d'au moins un appareil de ROC, le nuage d'entreprise comprenant au moins un capteur virtuel, un traitement de données, un stockage de données et un agent d'apprentissage approfondi ; une utilisation des données de sortie de capteur virtuel à partir d'un ROC 15 à titre de données d'entrée vers le nuage d'entreprise ; une génération à l'intérieur du nuage d'entreprise de données de sortie de capteur virtuel à partir d'une entreprise en réponse aux données de capteur virtuel à partir d'un ROC ; et une utilisation des données de sortie de capteur virtuel à partir d'une 20 entreprise pour une gestion d'une activité de champ pétrolifère. 16. Procédé ou système selon l'une quelconque revendication précédente, comprenant en outre : une intégration d'une pluralité de capteurs virtuels dans un réseau de capteurs virtuels ; 25 une détermination d'interdépendances parmi la pluralité de capteurs virtuels ; une obtention d'informations de fonctionnement à partir de la pluralité de capteurs virtuels ; et une fourniture d'un ou de plusieurs paramètres de sortie de capteur 30 virtuel au système de commande sur la base des interdépendances déterminées et des informations de fonctionnement. 17. Procédé ou système selon l'une quelconque revendication précédente, dans lequel une détermination d'interdépendances comprend : 2016-IPM-100823-U1-FR 46 une détermination d'une relation de rétroaction entre le paramètre de sortie d'un capteur virtuel à partir de la pluralité de capteurs virtuels et le paramètre d'entrée d'un ou de plusieurs des autres capteurs virtuels à partir de la pluralité de capteurs virtuels ; et 5 un stockage de la relation de rétroaction dans un tableau. 18. Procédé ou système selon l'une quelconque revendication précédente, comprenant en outre : une création d'un modèle de calcul de réseau neuronal ; un entraînement du modèle de calcul de réseau neuronal en utilisant des 10 enregistrements de données ; et une validation du modèle de calcul de réseau neuronal en utilisant les enregistrements de données. 19. Procédé ou système selon l'une quelconque revendication précédente, dans lequel les capteurs virtuels utilisent chacun des API compatibles. 15 20. Procédé ou système selon l'une quelconque revendication précédente, dans lequel les API utilisées sont compatibles les unes avec les autres.