FR 3073550 A1 20190517 FR 1858074 A 20180909 17-IPM-101187-U1-FR 1 FONCTIONNEMENT D'ÉQUIPEMENT DE PUITS DE FORAGE À L'AIDE D'UN MODÈLE GUIDÉ PAR LES DONNÉES ET BASÉ SUR LES CARACTÉRISTIQUES PHYSIQUES Domaine technique La présente invention concerne de manière générale des dispositifs destinés à être utilisés dans des systèmes de puits. Plus spécifiquement, mais de manière non limitative, la présente invention concerne la commande d'un équipement utilisé pour la formation, la stimulation ou la production de puits de forage. Contexte Un système de puits (par exemple, un système de puits de pétrole ou de gaz) peut comprendre un puits de forage creusé à travers une formation souterraine. La formation souterraine peut comprendre une matrice rocheuse imprégnée par le pétrole ou le gaz à extraire. Le pétrole ou le gaz distribué à travers la matrice rocheuse peut être appelé « gisement ». Les gisements sont souvent modélisés avec des techniques statistiques standard afin de faire des prédictions ou de déterminer des valeurs de paramètres pouvant être utilisées dans le forage, la stimulation ou la production pour maximiser le rendement en pétrole ou en gaz de la formation souterraine. À titre d'exemple, les équations différentielles partielles appelées équations « pétrole noir » peuvent être utilisées pour modéliser un gisement sur la base de taux de production et d'autres données de production. Brève description des dessins La figure 1 est une vue en coupe transversale d'un exemple de gisement faisant l'objet d'une collecte de données et de l'utilisation ultérieure d'un modèle basé sur les données et les caractéristiques physiques pour actionner l'équipement de production en fonction de certains aspects. La figure 2 est un diagramme schématique d'un système de commande d'un équipement associé à un puits de forage utilisant un modèle basé sur les données et les caractéristiques physiques en fonction de certains aspects. La figure 3 est un diagramme fonctionnel d'un système de production et d'utilisation d'un modèle basé sur les données et les caractéristiques physiques pour actionner l'équipement de forage en fonction de certains aspects. La figure 4 est un organigramme d'un exemple de processus pour la production et l'utilisation d'un modèle d'un gisement basé sur les données et les caractéristiques 2017-IPM-101187-U1 -FR 2 physiques pour actionner l'équipement de forage en fonction de certains aspects. Description détaillée Certains aspects et certaines caractéristiques de la présente invention 5 concernent la réception de données associées à un gisement souterrain devant être pénétré par un puits de forage et l'entraînement d'un réseau neuronal avec un modèle de premiers principes basé à la fois sur les données et les caractéristiques physiques. Le réseau neuronal est ensuite utilisé pour réaliser des prédictions concernant les propriétés d'un gisement contenant des hydrocarbures, et ces prédictions sont à leur tour utilisées pour déterminer un ou plusieurs 10 paramètres pouvant être commandés pour l'équipement associé au puits de forage. Les procédés existants de modélisation des gisements reposent soit sur un modèle physique uniquement, soit sur une analyse statistique des données uniquement. En combinant à la fois un modèle basé sur les caractéristiques physiques et des données réelles pour un gisement, il est possible d'obtenir une plus grande précision des prédictions et donc des 15 paramètres de commande basés sur ces prévisions. Le procédé et le système divulgués proposent une formulation sur la base de principes de réseau neuronal pour formuler une fonction de perte (parfois appelée « fonction de coût ») sur la base, à la fois, d'un modèle de premiers principes basé sur les caractéristiques physiques et d'un modèle guidé par les données. Une fonction de coût par réseau neuronal 20 classique consiste uniquement en la formulation guidée par les données. La fonction de coût décrite ici consiste en deux formulations à superposition linéaire, à savoir un modèle de caractéristiques physiques basé sur des hypothèses et des données réelles. La fonction de perte est minimisée pour réaliser des prédictions. Le changement de formulation fondamentale associe les caractéristiques physiques et les données réelles en donnant au réseau neuronal une 25 compréhension à la fois des caractéristiques physiques et des données. Cette formulation peut rendre les réseaux neuronaux plus intelligents et contribue de manière significative au domaine de l'intelligence artificielle (IA) utilisé pour l'automatisation des équipements. Cette formulation peut être utilisée pour débruiter les données et répondre au modèle basé sur les caractéristiques physiques. 30 La formulation divulguée est basée sur un modèle de caractéristiques physiques et des données pour prédire des variables à l'aide du réseau neuronal. Le réseau neuronal ne peut pas apprendre les caractéristiques physiques à partir de données uniquement. Fondamentalement, la plupart des réseaux neuronaux ne comprennent pas le processus physique. Les principaux aspects relatifs aux caractéristiques physiques et à l'ingénierie des problèmes que 35 les réseaux de neurones ont l'habitude de résoudre sont généralement très compliqués et, assez 2017-IPM-101187-U1 -FR 3 souvent, les données comportent un degré d'incertitude élevé. L'approche divulguée propose un changement fondamental dans la formulation d'un réseau neuronal pour prédire les impacts et peut rendre les applications utilisant des prévisions d'impacts beaucoup plus précises. Les modèles de gisement actuels comprennent une incertitude significative 5 des données associée aux données de sous-surface, et les caractéristiques physiques ne sont pas prises en compte. La nouvelle formulation élimine les inconvénients à la fois des modèles basés sur les caractéristiques physiques et guidés par les données pour rendre les prévisions plus précises. Les caractéristiques physiques sous-jacentes seules sont trop compliquées à résoudre. Par conséquent, la formulation sur la base, à la fois des caractéristiques physiques et des 10 données, décrite ici surmonte les inconvénients de l'utilisation de données ou des caractéristiques physiques seules. La formulation fournit un modèle précis pour la prédiction des variables dans un cadre de réseau neuronal. Les prédictions sont en haute résolution et précises. Des exemples illustratifs sont donnés afin de présenter au lecteur le sujet général décrit ici et ne sont pas destinés à limiter la portée des concepts divulgués. Les sections 15 suivantes décrivent diverses caractéristiques et exemples supplémentaires en référence aux figures dans lesquelles des chiffres identiques désignent des éléments identiques, et les descriptions de direction servent à décrire les aspects illustratifs mais, en tant qu'aspects illustratifs, ne doivent pas servir à limiter la présente divulgation. La figure 1 est une vue en coupe transversale d'un exemple de formation 20 souterraine 100 avec un gisement 102 qui fait l'objet d'une collecte de données et d'une utilisation ultérieure d'un modèle basé sur les caractéristiques physiques et guidé par les données pour gérer un équipement associé à un puits de forage. Le système 104 comprend un dispositif informatique 140 disposé sur la surface 106 de formation souterraine 100, ainsi que l'équipement 108, qui, dans cet exemple, est une chaîne de production comprenant une soupape souterraine 25 110. La chaîne de production 108 est disposée dans le puits de forage 112. Il convient de noter que bien que le puits de forage 112 soit représenté comme un puits de forage vertical, le puits de forage peut en plus ou en variante comporter une section sensiblement horizontale dans laquelle la soupape 110 est située. Toujours en référence à la figure 1, le dispositif informatique 140 reçoit des 30 données d'un autre puits de forage, 114. Ces données sont reçues de l'équipement 116, qui peut être une autre chaîne de production avec des capteurs (non représentés) qui transmettent des signaux au dispositif informatique 140. Les données peuvent comprendre des caractéristiques du gisement 102 telles que la viscosité, la vitesse et la pression du fluide étant donné que ces quantités varient dans l'espace. Les données, associées au gisement souterrain, sont utilisées 35 pour entraîner un réseau neuronal dans le dispositif informatique 140. Dans l'exemple de la 2017-IPM-101187-U1 -FR 4 figure 1, les données provenant du second puits de forage 114 sont utilisées pour entraîner le réseau neuronal à commander l'équipement dans le premier puits de forage 112. Bien que ces deux puits de forage soient illustrés comme fonctionnant simultanément, dans un système de puits classique, les données provenant du second puits de forage sont stockées dans le dispositif 5 informatique 140 et utilisées pour actionner le premier puits de forage ultérieurement. Il est également possible d'entraîner avec des données collectées à partir d'un puits de forage et d'utiliser ultérieurement le réseau neuronal pour commander l'équipement dans le même puits de forage. À certains égards, les données peuvent être considérées comme des données « en temps réel », car elles sont généralement collectées puisqu'un quelconque équipement de puits de 10 forage est en cours de fonctionnement, même si elles sont stockées pour une utilisation ultérieure avec des équipements dans un autre puits. Il convient de noter que les termes « premier » et « second », liés aux puits de forage ou à toute autre caractéristique des présentes, sont ici attribués pour des raisons de commodité de la description et peuvent être inversés en fonction du contexte grammatical. 15 La figure 2 est un diagramme schématique du système 200 qui utilise un réseau neuronal pour commander un équipement dans un puits de forage. Les instructions de programme informatique comprennent le modèle 204 qui peut être exécuté par un processeur pour appliquer à la fois les données associées à un gisement souterrain et les premiers principes basés sur les caractéristiques physiques pour commander l'équipement 210 associé au puits de 20 forage 212. Les données d'entrée peuvent comprendre des valeurs de viscosité 214, des valeurs de vélocité 216, des valeurs de densité 217 et des valeurs de pression 218. L'une quelconque ou toutes ces valeurs peuvent varier spatialement. L'équipement peut être utilisé pour une quelconque utilisation, y compris, mais sans s'y limiter, la formation de puits de forage, la stimulation de puits de forage ou la production de puits de forage. Typiquement, un paramètre 25 pouvant être commandé est appliqué à l'équipement 210 sur plusieurs itérations. Si l'équipement 210 est une soupape pour minimiser la production d'eau, les paramètres pouvant être commandés peuvent comprendre l'état de soupape 220 et le temps d' actionnement de soupape 224. La figure 3 est un schéma fonctionnel d'un exemple d'un système 300 qui utilise un réseau neuronal pour commander un équipement associé à un puits de forage en 30 fonction de certains aspects. Dans certains exemples, les composants illustrés sur la figure 3 (par exemple, le dispositif informatique 140, la source d'énergie 320 et l'interface de communications 144) peuvent être intégrés dans une structure unique. Par exemple, les composants peuvent être à l'intérieur d'un seul boîtier. Dans d'autres exemples, les composants illustrés sur la figure 3 peuvent être distribués (par exemple, dans des boîtiers distincts) et en communication électrique 35 les uns avec les autres. 2017-IPM-101187-U1-FR 5 Le système 300 comprend un dispositif informatique 140. Le dispositif informatique 140 peut comprendre un processeur 304, une mémoire 307 et un bus 306. Le processeur 304 peut exécuter une ou plusieurs opérations pour obtenir des données associées au gisement souterrain et commander l'équipement associé à un puits de forage qui doit pénétrer ou 5 pénètre dans le gisement souterrain. Le processeur 304 peut exécuter des instructions stockées dans la mémoire 307 pour réaliser les opérations. Le processeur 304 peut comprendre un dispositif de traitement ou plusieurs dispositifs de traitement. Des exemples non limitatifs du processeur 304 comprennent une matrice de portes programmable par l'utilisateur (« FPGA »), un circuit intégré spécifique à l'application (« ASIC »), un microprocesseur, etc. 10 Le processeur 304 peut être couplé en communication à la mémoire 307 par l'intermédiaire du bus 306. La mémoire non volatile 307 peut comprendre tout type de dispositif de mémoire qui conserve les informations stockées lorsqu'il est éteint. Des exemples non limitatifs de la mémoire 307 comprennent une mémoire morte programmable et effaçable électriquement (« EEPROM »), une mémoire flash ou tout autre type de mémoire non volatile. 15 Dans certains exemples, au moins une partie de la mémoire 307 peut comprendre un support à partir duquel le processeur 304 peut lire les instructions. Un support non transitoire lisible par ordinateur peut comprendre des dispositifs de stockage électronique, optique, mécanique ou d'autres dispositifs de stockage qui peuvent fournir au processeur 304 des instructions lisibles par ordinateur ou d'autres codes de programme. Des exemples non limitatifs de support lisible 20 par ordinateur comprennent (mais sans s'y limiter) un ou des disques magnétiques, une ou des puces de mémoire, une ROM, une mémoire à accès aléatoire (RAM), un ASIC, un processeur configuré, un stockage optique ou tout autre support à partir duquel un processeur informatique peut lire des instructions. Les instructions peuvent comprendre des instructions spécifiques à un processeur générées par un compilateur ou un interpréteur à partir du code écrit dans tout 25 langage de programmation informatique approprié, comprenant, par ex., C, C++, C#, etc. Dans certains exemples, la mémoire 307 peut comprendre des instructions de programme informatique pour exécuter et utiliser le modèle 204 basé sur les données et les caractéristiques physiques pour entraîner un réseau neuronal. Le modèle de caractéristiques physiques est superposé linéairement aux données de gisement 312 de sorte que le réseau 30 neuronal peut être utilisé pour déterminer un ou plusieurs paramètres pouvant être commandés pour un équipement associé au puits de forage. Le système 300 peut comprendre une source d'énergie 320. La source d'énergie 320 peut être en communication électrique avec le dispositif informatique 140 et l'interface de communication 144. L'interface de communication 144 peut être connectée à un 35 équipement de puits de forage utilisé pour la formation, la stimulation ou la production. Dans 2017-IPM-101187-U1 -FR 6 certains exemples, la source d'énergie 320 peut comprendre une batterie ou un câble électrique (par exemple, un câble métallique). Dans certains exemples, la source d'énergie 320 peut comprendre un générateur de signal alternatif. Le dispositif informatique 140 peut actionner la source d'énergie 320 pour appliquer un signal à l'interface de communication 144 pour actionner 5 l'équipement utilisé pour la formation de puits de forage, la stimulation de puits de forage ou la production de puits de forage avec des paramètres pouvant être commandés. Par exemple, le dispositif informatique 140 peut amener la source d'énergie 320 à appliquer une tension avec une fréquence dans une plage de fréquences spécifique à l'interface de communication 144. Dans d'autres exemples, le dispositif informatique 140, plutôt que la source d'alimentation 320, peut 10 appliquer le signal à l'interface de communication 144. L'interface de communication 144 de la figure 3 peut comprendre ou peut être couplé à un système de communication sans fil pour commander l'équipement à distance. Dans certains exemples, une partie de l'interface de communication 144 peut être mise en oeuvre dans un logiciel. Par exemple, l'interface de communication 144 peut comprendre des instructions 15 stockées dans la mémoire 307. L'interface de communication 144 peut recevoir des signaux provenant de dispositifs distants et transmettre des données à des dispositifs distants. Par exemple, l'interface de communication 144 peut transmettre des communications sans fil qui sont modulées par des données. Dans certains exemples, l'interface de communication 144 peut recevoir des signaux (associés par exemple à des données à transmettre) provenant du processeur 20 304 et amplifier, filtrer, moduler, décaler la fréquence et manipuler autrement les signaux. Le système 300 peut recevoir une entrée provenant du ou des capteurs 109, qui peuvent être déployés dans le premier puits de forage 114 montré sur la figure 1. Le système 300 dans cet exemple comprend également une interface d'entrée / de sortie 332. L'interface d'entrée / de sortie 332 peut se connecter à un clavier, à un dispositif de pointage, à un écran et à 25 d'autres dispositifs d'entrée / de sortie informatiques. Un opérateur peut fournir une entrée à l'aide de l'interface d'entrée / de sortie 332. Une telle entrée peut comprendre un paramètre pouvant être commandé sélectionné pour le puits de forage particulier sur un travail particulier. La figure 4 est un organigramme d'un exemple de processus 400 pour la production et l'utilisation d'un modèle d'un gisement basé sur les données et les caractéristiques 30 physiques. Au bloc 402, un dispositif informatique reçoit des données associées au gisement souterrain, telles que la viscosité et la pression sur des emplacements dans l'espace. Dans l'exemple de la figure 1, ces données sont reçues du puits de forage 114 par le dispositif informatique 140. Au bloc 404, un réseau neuronal est entraîné à l'aide des données associées à un gisement souterrain ainsi qu'un modèle de premiers principes basé sur les caractéristiques 35 physiques. Au bloc 406, le dispositif informatique définit une fonction de perte en tant que 2017-IPM-101187-U1 -FR 7 superposition linéaire des données associées au gisement et au modèle de premiers principes basé sur les caractéristiques physiques. La fonction de perte est minimisée au bloc 408. La fonction de perte ou de coût est une superposition linéaire des caractéristiques physiques et des données : COST = Physics Formulation + Data 5 (1) Lorsque la « formulation physique » comprend un modèle de premiers principes et des conditions limites intégrées, les « données » comprennent les données réelles observées. Pour le modèle de premiers principes basé sur les caractéristiques physiques, 10 une équation de Navier-Stokes unidimensionnelle peut être utilisée : Ut + uux -,uuxx - Px = 0 (2) ux = 0 Les conditions aux limites et la condition initiale sont : u = t at x = 0 p = x at x = 1 u = 0 at t = 0 Vx (3) 15 où '11 est la viscosité, x est la position spatiale, t est le temps, p la pression et u la vélocité. La solution analytique est : u=t p = x En revenant à la figure 4, les prédictions futures pour un puits de forage accédant au gisement sont faites au bloc 410. Ces prévisions peuvent comprendre la vélocité et la 20 pression à différents points dans l'espace. Comme indiqué précédemment, ces prévisions peuvent concerner le même puits de forage où les données ont été collectées pour entraîner le réseau neuronal, ou un autre puits de forage. Au bloc 412, le dispositif informatique 140 détermine un paramètre ou des paramètres pouvant être commandé(s) pour l'équipement de puits de forage sur la base des propriétés futures prévues. Ces paramètres sont appliqués à 25 l'équipement associé au puits au bloc 414. Dans l'exemple précédemment présenté, l'équipement comprend une soupape 110 et les paramètres pouvant être commandés sont appliqués à l'intérieur du puits de forage 112. La soupape peut être commandée pour minimiser la production d'eau à partir du gisement souterrain et les paramètres de soupape pouvant être commandés peuvent comprendre un temps d'actionnement de la soupape. D'autres paramètres 2017-IPM-101187-U1 -FR 8 de soupape pouvant être commandés peuvent comprendre l'état de la soupape, par exemple si la soupape est ouverte ou fermée au temps d'actionnement approprié. Lors des tests, des données ont été générées à partir de 289 points aléatoires x et temps t à l'aide du modèle ci-dessus. L'erreur entre les valeurs analytiques et prédites de la 5 vélocité et de la pression d'un gisement souterrain était inférieure à 0,08 pour la vélocité et à 0,05 pour la pression. Dans certains aspects, des systèmes, des dispositifs et des procédés pour actionner un équipement de forage utilisant un modèle guidé par les données et basé sur les caractéristiques physiques sont fournis selon un ou plusieurs des exemples suivants : 10 Exemple #1 : Un procédé de commande d'équipement associé à un puits de forage comprend la réception des données en temps réel associées à un gisement souterrain devant être pénétré par le puits de forage, l'entraînement d'un réseau neuronal avec les données en temps réel associées au gisement souterrain et à un modèle de premiers principes basé sur les caractéristiques physiques, l'utilisation du réseau neuronal pour déterminer une valeur pour au 15 moins un paramètre pouvant être commandé, et commander l'équipement en appliquant la valeur de l'au moins un paramètre pouvant être commandé. Exemple #2 : Procédé selon l'exemple #1, dans lequel l'équipement peut comporter un ou plusieurs équipement(s) pour la formation de puits de forage, équipement(s) pour la stimulation de puits de forage ou équipement(s) pour la production de puits de forage. 20 Exemple #3 : Le procédé selon l'exemple #1 ou l'exemple #2 peut comporter l'utilisation du réseau neuronal pour minimiser une fonction. La fonction peut comprendre une fonction de perte. La fonction peut être définie par une superposition linéaire des données en temps réel associées au gisement souterrain et au modèle de premiers principes basé sur les caractéristiques physiques. 25 Exemple #4 : Le procédé selon les exemples #1-3 peut comporter l'utilisation d'une superposition linéaire des données en temps réel associées au gisement souterrain et du modèle de premiers principes basé sur les caractéristiques physiques pour débruiter les données en temps réel et répondre au modèle de premiers principes basé sur les caractéristiques physiques. 30 Exemple #5 : Procédé selon les exemples #1 à 4, dans lequel l'équipement peut comporter au moins une soupape pour minimiser la production d'eau à partir du gisement souterrain. Exemple #6 : Le procédé selon les exemples #1-5 peut comporter un paramètre pouvant être commandé comprenant un temps d'actionnement de soupape. 35 Exemple #7: Le procédé selon les exemples #1-6 peut comporter un modèle 2017-IPM-101187-U1 -FR 9 de premiers principes basé sur les caractéristiques physiques qui comprend une équation NavierStokes. Exemple #8 : Le procédé selon les exemples #1-7 peut comporter un modèle de premiers principes basé sur les caractéristiques physiques qui comprend un ou plusieurs 5 éléments parmi la vélocité, la viscosité, la densité ou la pression. Exemple #9 : Le procédé selon les exemples #1 à 8 peut comporter un équipement associé à un premier puits de forage et à des données en temps réel reçues d'un second puits de forage. Exemple #10 : Support non transitoire lisible par ordinateur qui comprend des 10 instructions qui sont exécutables par un dispositif de traitement pour amener le dispositif de traitement à exécuter le procédé selon l'un quelconque des exemples #1-9. Exemple #11 : Un système comprend un équipement associé à un puits de forage et à un dispositif informatique. Le dispositif informatique fonctionne pour recevoir des données en temps réel associées à un gisement souterrain devant être pénétré par le puits de 15 forage, entraîner un réseau neuronal avec les données en temps réel associées au gisement souterrain et un modèle de premiers principes basé sur les caractéristiques physiques, utiliser le réseau neuronal pour déterminer une valeur pour au moins un paramètre pouvant être commandé, et commander l'équipement en appliquant la valeur de l'au moins un paramètre pouvant être commandé. 20 Exemple #12: Le procédé selon l'exemple #11 peut comporter un ou plusieurs équipement(s) pour la formation de puits de forage, équipement(s) pour la stimulation de puits de forage ou équipement(s) pour la production de puits de forage. Exemple #13 : Le système selon l'exemple #11 ou #12 peut comporter un dispositif informatique fonctionnant pour utiliser le réseau neuronal afin de minimiser une 25 fonction de perte afin de déterminer la valeur. Exemple #14 : Le système selon les exemples #11 à 13 peut comporter un dispositif informatique fonctionnant pour minimiser une fonction de perte définie par une superposition linéaire des données en temps réel associées au gisement souterrain et au modèle de premiers principes basé sur les caractéristiques physiques. 30 Exemple #15 : Le système selon les exemples #11 à 14 peut comprendre la minimisation de la fonction de perte pour débruiter les données en temps réel et satisfaire le modèle de premiers principes basé sur les caractéristiques physiques. Exemple #16 : Le système selon les exemples #11 à 15 peut comporter au moins une soupape pour minimiser la production d'eau à partir du gisement souterrain et l'au 35 moins un paramètre pouvant être commandé peut comprendre un temps d' actionnement de la 2017-IPM-101187-U1 -FR 10 soupape. Exemple #17 : Le système selon les exemples #11 à 16 peut comporter un modèle de premiers principes basé sur les caractéristiques physiques, y compris une équation de Navier-Stokes. 5 Exemple #18 : Le système selon les exemples #11-17 peut comporter un modèle de premiers principes basé sur les caractéristiques physiques qui comprend un ou plusieurs éléments parmi la vélocité, la viscosité, la densité ou la pression. Exemple #19 : Le système selon les exemples #11 à 18 peut comporter un équipement associé à un premier puits de forage et à des données en temps réel reçues d'un 10 second puits de forage. La description précédente de certains exemples, y compris des exemples illustrés, a été présentée uniquement à des fins d'illustration et de description et n'est pas destinée à être exhaustive ou à limiter la divulgation aux formes précises décrites. De nombreuses modifications, adaptations et utilisations de celles-ci apparaîtront manifestes à 15 l'homme du métier sans sortir du cadre de l'invention. REVENDICATIONS1. Système comprenant- un équipement associé à un puits de forage ; et un dispositif informatique fonctionnant pour : recevoir des données en temps réel associées à un gisement souterrain devant être pénétré par le puits de forage ; entraîner un réseau neuronal avec les données en temps réel associées au gisement souterrain et un modèle de premiers principes basé sur les caractéristiques physiques ; utiliser le réseau neuronal pour déterminer une valeur pour au moins un paramètre pouvant être commandé ; et commander l'équipement en appliquant la valeur de l'au moins un paramètre pouvant être commandé. 2. Système selon la revendication 1, dans lequel le dispositif informatique fonctionne pour utiliser le réseau neuronal afin de minimiser une fonction de perte afin de déterminer la valeur. 3. Système selon la revendication 2, dans lequel la fonction de perte est définie par une superposition linéaire des données en temps réel associées au gisement souterrain et du modèle de premiers principes basé sur les caractéristiques physiques pour débruiter les données en temps réel et répondre au modèle de premiers principes basé sur les caractéristiques physiques. 4. Système selon les revendications 1, 2 ou 3, dans lequel l'équipement comprend au moins une soupape pour minimiser la production d'eau à partir du gisement souterrain et l'au moins un paramètre pouvant être commandé comprend un temps d'actionnement de la soupape. 5. Système selon les revendications 1, 2 ou 3, dans lequel le modèle de premiers principes basé sur les caractéristiques physiques comprend une équation de NavierStokes. 6. Système selon la revendication 5, dans lequel le modèle de premiers 2017-IPM-101187-U1 -FR 12 principes basé sur les caractéristiques physiques comprend au moins un élément parmi la vélocité, la viscosité, la densité ou la pression. 7. Système selon les revendications 1, 2 ou 3, dans lequel l'équipement est 5 associé à un premier puits de forage et les données en temps réel sont reçues d'un second puits de forage. 8. Procédé pour commander un équipement pour la formation, la stimulation ou la production d'un puits de forage, le procédé comprenant- 10 la réception de données en temps réel associées à un gisement souterrain devant être pénétré par le puits de forage ; l'entraînement d'un réseau neuronal avec les données en temps réel associées au gisement souterrain et un modèle de premiers principes basé sur les caractéristiques physiques ; 15 l'utilisation du réseau neuronal pour déterminer une valeur pour au moins un paramètre pouvant être commandé ; et la commande de l'équipement en appliquant la valeur de l'au moins un paramètre pouvant être commandé. 20 9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel l'utilisation du réseau neuronal comprend en outre l'utilisation du réseau neuronal pour minimiser une fonction définie par une superposition linéaire des données en temps réel associées au gisement souterrain et du modèle de premiers principes basé sur les caractéristiques physiques pour débruiter les données en temps réel et répondre au modèle de premiers principes basé sur les caractéristiques 25 physiques. 10. Procédé selon la revendication 9, dans lequel la fonction comprend une fonction de perte. 30 11. Procédé selon les revendications 8, 9 ou 10, dans lequel l'équipement comprend au moins une soupape pour minimiser la production d'eau à partir du gisement souterrain et l'au moins un paramètre pouvant être commandé comprend un temps d'actionnement de la soupape. 35 12. Procédé selon les revendications 8, 9 ou 10, dans lequel le modèle de 2017-IPM-101187-U1 -FR 13 premiers principes basé sur les caractéristiques physiques comprend une équation de NavierStokes. 13. Procédé selon la revendication 12, dans lequel le modèle de premiers 5 principes basé sur les caractéristiques physiques comprend au moins un élément parmi la vélocité, la viscosité, la densité ou la pression. 14. Procédé selon les revendications 8, 9 ou 10, dans lequel l'équipement est associé à un premier puits de forage et les données en temps réel sont reçues d'un second puits 10 de forage. 15. Support non transitoire lisible par ordinateur qui comprend des instructions qui peuvent être exécutées par un dispositif de traitement pour amener le dispositif de traitement à exécuter le procédé selon les revendications 8, 9 ou 10. 15