FR 3081232 A1 20191122 FR 1854190 A 20180518 La présente invention concerne le domaine de l'exploration et de l'exploitation d'un fluide contenu dans une formation souterraine. En particulier, la présente invention concerne le domaine de l'exploration et l'exploitation 5 d'hydrocarbures présents dans une formation souterraine, ou encore le domaine de l'exploration d'une formation souterraine en vue d'un stockage géologique d'un fluide tel que du 002, ou encore le domaine de la surveillance d'un site de stockage géologique d'un fluide. L'exploration pétrolière consiste à rechercher des gisements d'hydrocarbures au sein d'un bassin sédimentaire. La compréhension des principes de la genèse des hydrocarbures et leurs 10 liens avec l'histoire géologique du sous-sol, a permis la mise au point de méthodes d'évaluation du potentiel pétrolier d'un bassin sédimentaire. La démarche générale de l'évaluation du potentiel pétrolier d'un bassin sédimentaire comporte des allers-retours entre une prédiction du potentiel pétrolier du bassin sédimentaire, réalisée à partir d'informations mesurées relatives au bassin étudié (analyse d'affleurements, campagnes sismiques, forages par exemple), et des 15 forages d'exploration dans les différentes zones présentant le meilleur potentiel, afin de confirmer ou infirmer le potentiel prédit préalablement, et d'acquérir de nouvelles informations permettant de préciser les prédictions de potentiel pétrolier du bassin étudié. L'exploitation pétrolière d'un gisement consiste, à partir des informations récoltées lors de la phase d'exploration pétrolière, à sélectionner les zones du gisement présentant le meilleur 20 potentiel pétrolier, à définir des schémas d'exploitation pour ces zones (par exemple à l'aide d'une simulation de réservoir, afin de définir les nombre et positions des puits d'exploitation permettant une récupération d'hydrocarbures optimale), à forer des puits d'exploitation et, de façon générale, à mettre en place les infrastructures de production nécessaires au développement du gisement. 25 Une technique largement utilisée dans le domaine de l'exploration et de l'exploitation pétrolière est la prospection sismique. La prospection sismique consiste en général en trois étapes : l'acquisition de données sismiques, le traitement de ces données sismiques, et enfin l'interprétation des données sismiques traitées, alors appelées image sismique. 30 L'interprétation d'une image sismique consiste à retrouver des objets géologiques (connus aussi sous le terme « geobodies ») d'intérêt au sein de l'image sismique. De manière générale, on peut distinguer au sein d'une image sismique : - des objets géologiques à grande échelle, tels que les toits et bases des couches géologiques, les surfaces d'érosion, les failles etc. Ce type d'objet est classiquement 35 interprété par un géologue structuraliste ou un géophysicien. 2 - des objets géologiques à plus petite échelle, tels que des chenaux fluviatiles, des dunes, des dépôts de turbidites, des dépôts de transport de masse, couramment appelés MTD (« mass-transport deposits » en anglais). Typiquement, les objets géologiques à petite échelle sont interprétés par un géologue sédimentologiste. Ces objets sont caractérisés par des motifs particuliers, formés par leurs réflecteurs internes. Par ailleurs, il est à noter qu'une image sismique peut aussi comprendre des artéfacts sismiques, ne correspondant à aucun objet géologique concret. Ces artéfacts peuvent provenir du traitement sismique qui a conduit à l'image sismique. Le géophysicien est particulièrement à même de reconnaître de tels artéfacts sismiques. Ainsi, à partir de l'interprétation d'une image sismique, on peut déduire des informations sur la formation souterraine étudiée, et notamment la présence, la forme et le type d'objets géologiques présents dans la formation. Les amplitudes sismiques associées à ces objets informent aussi sur les propriétés pétro-physiques de la formation. La qualité des informations issues de l'interprétation d'une image sismique est donc essentielle. En effet, de ces informations sont construites des représentations de la formation étudiée, appelées modèles géologiques, qui permettent de déterminer de nombreux paramètres techniques relatifs à la recherche, l'étude ou l'exploitation d'un réservoir, d'hydrocarbures par exemple. Toutefois, bien souvent, l'interprétation des objets géologiques dans une image sismique repose sur l'expérience d'un interprétateur, qui sait, par expérience, que l'objet en question a telle ou telle organisation des réflecteurs caractéristiques ou autrement dit tel « faciès sismique » particulier. Des méthodes existent pour aller vers une automatisation du repérage de certains types d'objets géologiques dans une image sismique. Ces méthodes permettent d'accélérer considérablement l'interprétation des images sismiques (ce qui est avantageux dans le cas de gros volumes de données sismiques à interpréter), et permettent aussi rendre de cette interprétation moins dépendante de l'expérience de l'interprétateur. Ces méthodes sont à ce jour relativement performantes en ce qui concerne les objets géologiques à grande échelle tels que définis ci-dessus, mais leurs performances sont plus limitées dans le cas d'objets géologiques à plus petite échelle. En particulier, certains types d'objets géologiques apparaissent dans l'image sismique comme des régions qui combinent plusieurs aspects différents, ou autrement dit plusieurs faciès sismiques. Pour ce type d'objets, la détection visuelle est, dans certain cas, possible pour un interprétateur expérimenté, mais plus difficile à mettre en oeuvre de manière automatique, ce qui est dommageable pour l'interprétation de grands volumes de données sismiques. 3 Etat de la technique Les documents suivants seront cités dans la suite de la description : 5 Adams, R. et Bishof, L. (1994). Seeded region growing. IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 16, pp. 641-647. Bishop, C. M., Svensén, M. and Williams, C.K.I. [1998] GTM: The Generative Topographic Mapping. Neural computation, 10(1), 215-234. 10 Carrillat, A., Randen, T., Sonneland, L. and Elvebakk, G. [2002] Seismic stratigraphic mapping of carbonate mounds using 3D texture attributes. 64th EAGE Conference & Exhibition, Extended Abstracts, G-41. Haralick, Robert M., Shanmugam, K. and Dinstein, I. « Textural Features for Image Classification ». IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Vol. SMC-3 (6), 1973, 15 pp. 610-621. Hashemi, H., De Beukelaar, P., Beiranvand, B. and Seiedali, M. [2017] Clustering seismic datasets for optimized faciès analysis using a SSCSOM technique. 79th EAGE Conference & Exhibition, Extended Abstracts, Tu B4 10. Kohonen, T. [1986] Learning vector quantization for pattern recognition. Technical report 20 TKK-F-1601, Helsinki University of Technology. Lloyd, Stuart P. "Least Squares Quantization in PCM." IEEE Transactions on Information Theory. Vol. 28,1982, pp. 129-137. Matos, M. C., Malleswar (Moe) Y., Sipuikinene M. A. and Marfurt K. J. [2011] Integrated seismic texture segmentation and cluster analysis applied to channel delineation and chert 25 reservoir characterization. Geophysics, 76(5), P11-P21. Mumford, D. and Shah, J. (1989). Optimal approximation by piecewise smooth functions and associated variational problems. Communications on Pure Applied Mathematics, vol. 42, pp. 577-685. Zhao, T., Zhang, J., Li, F. and Marfurt, K. J. [2016] Characterizing a turbidite system in 30 Canterbury Basin, New Zealand, using seismic attributes and distance-preserving self- organizing maps. lnterpretation, 4(1), 5B79-5B89. Zhao, T., Li, F. and Marfurt, K. [2016b] Advanced self-organizing map faciès analysis with stratigraphic constraint. SEG Technical Program Expanded Abstracts, 1666-1670. 4 Wang, Z., Hegazy, T., Long, Z. and AlRegib, G. [2015] Noise-robust detection and tracking of sait domes in postmigrated volumes using texture, tensors, and subspace learning. Geophysics, 80(6), WD101-WD116. West, B.P. and May, S.R., inventors; Exxonmobil Upstream Research Company [2002] 5 Method for seismic faciès interpretation using textural analysis and neural networks. U.S. Patent 6,438,493, issued August 20, 2002. De manière classique, on peut distinguer des méthodes visant à détecter des objets 10 géologiques ayant des propriétés sismiques homogènes (cf. section 1 ci-dessous) et des méthodes visant à détecter des objets géologiques ayant des propriétés sismiques hétérogènes (cf. section 2 ci-dessous). 1. Objets ayant des propriétés sismiques homogènes 15 Parmi les méthodes existantes visant à détecter des objets ayant des propriétés sismiques internes homogènes, on connaît les approches dites « supervisées » de traitement de l'image sismique. Pour ce type de méthode, une représentation de l'image est en général utilisée à la place de l'image originale en amplitude. On peut par exemple représenter l'image par des filtrages de l'image (avec différents filtres), ou des calculs de statistiques en chaque 20 échantillon de l'image avec un voisinage prédéfini (statistiques d'ordre 1, 2 ou plus). Pour l'interprétation de données de sismique réflexion, on appelle « attribut » une grandeur que l'on peut calculer sur l'image sismique, qui a elle-même une valeur par échantillon de l'image. Un attribut, ou une combinaison d'attributs (pouvant se ramener au calcul en plusieurs étapes d'un seul attribut final), est choisi pour sa représentativité du faciès sismique de l'objet recherché. 25 Cet attribut doit être suffisamment discriminant pour le faciès en question, i.e. il doit prendre des valeurs très différentes dans les régions comportant le faciès en question par rapport aux autres régions de l'image sismique. Puis, par exemple par un seuillage sur les valeurs de cet attribut, on détermine une image binaire dans laquelle les régions correspondant au faciès d'intérêt sont mises en évidence par 30 rapport aux autres. On peut aussi utiliser un ou des post-traitements plus élaborés qu'un simple seuillage pour la détection des régions d'intérêt. On connaît notamment les algorithmes de croissance de régions, qui permettent, à partir d'au moins un point source dans l'objet recherché, d'étendre de plus en plus, au voisinage de ce point source, la région considérée comme « l'objet », jusqu'à ce qu'un critère d'arrêt prédéfini, portant sur le contour obtenu ou sur 35 les valeurs prises par les attributs à l'intérieur de ce contour, soit atteint. 5 On connaît par exemple le document (Wang et al., 2015) qui met en oeuvre une méthode pour la détection d'un corps salin dans une image sismique, les corps salins ayant de manière connue des propriétés sismiques homogènes. Ce document décrit notamment l'utilisation d'un attribut textural de type « Gradient de texture » qui caractérise en chaque pixel de l'image 5 sismique la variation de la texture au voisinage de ce pixel. Puis, un algorithme de croissance de régions à partir d'un point source placé dans l'objet visé (le corps salin) est utilisé. Ainsi, la détection repose sur des propriétés initialement fixées, grâce au caractère homogène du corps salin (tant physiquement que dans son imagerie sismique). On connaît également le brevet EP2659291 B1, qui décrit une méthode permettant de 10 prendre en compte plusieurs attributs non pas en les combinant en un autre, mais en appliquant un post-traitement par algorithme de détection de contour (et non de croissance de région) pour chaque image d'attribut séparément. La détection de contour permet d'introduire des contraintes a priori sur la topologie des objets à détecter, car ceux-ci sont alors représentés par leurs contours (et ce sont ces contours qui subissent des modifications au cours de l'application 15 de la méthode). Les contraintes introduites dans la détection de contours permettent d'obtenir des objets topologiquement pertinents malgré le bruit ou la représentation incomplète de l'objet dans la donnée brute. Le processus est mené soit séquentiellement (en calculant le contour d'abord uniquement pour une image d'attribut, puis pour une autre, etc.), soit simultanément (en calculant le contour en incluant des contraintes multiples venant des différentes images 20 d'attributs). Ainsi, malgré l'introduction de contraintes a priori sur les topologies des objets, et malgré l'utilisation de plusieurs attributs différents, les objets doivent avoir les mêmes gammes de valeurs d'attributs, i.e. être homogènes. Ainsi, de manière générale, ces approches sont caractérisées par la présence d'une étape « manuelle » (par opposition à « automatique ») de choix de faciès de référence 25 caractérisant l'objet à détecter. Pour souligner, ou utiliser, la ressemblance entre le faciès d'une région de la donnée et cet aspect de référence, ces méthodes passent par des attributs. Des gammes de valeurs typiques de ces attributs sont choisies pour définir l'aspect de référence. Quel que soit le post-traitement (croissance de région ou détection et application de contrainte sur des contours), un seuillage sur les attributs est donc utilisé pour distinguer les 30 régions correspondant à des objets candidats (ensuite raffinés par le post-traitement). Cette approche est intéressante car elle est basée objet (par exemple pour détecter des corps salins). Mais elle n'est pas adaptée à des objets ou régions caractérisés par des propriétés sismiques hétérogènes. 35 2. Objets ayant des propriétés sismiques hétérogènes Dans le but de distinguer des objets aux propriétés sismiques hétérogènes, il est nécessaire d'utiliser une approche permettant de faire ressortir les différences entre régions de 6 l'image sismique de manière non binaire. On distingue les approches supervisées et non supervisées. 2.1. Approches supervisées 5 Afin de représenter la variabilité de faciès présente dans un jeu de données sismiques, on peut envisager de classifier tous les échantillons de l'image sismique. Les approches supervisées réalisant cette classification sont typiquement basées sur une sélection de plusieurs faciès de référence, censée représenter les faciès typiques que l'on trouve dans le jeu de données. Cette sélection est faite grâce à une étude manuelle sur la donnée sismique. 10 Dans le document (Carrillat et al., 2002), l'utilisateur choisit des attributs sismiques qu'il juge cohérents pour discriminer les différents faciès du jeu de données. L'utilisateur choisit ensuite des seuils (plusieurs seuils sur un ou plusieurs attributs), ce qui permet alors de classifier chaque pixel de la donnée selon les classes prédéfinies, en calculant les attributs choisis. 15 On connaît également le brevet EP 1334379 Al (US 6438493 B1) qui décrit une méthode selon laquelle l'utilisateur choisit des zones de l'image sismique à interpréter qu'il considère comme des références pour différents faciès ; il choisit aussi des attributs sismiques qu'il juge pertinents. Un réseau de neurones avec rétro-propagation va ensuite apprendre (dans une phase d'entraînement) les seuillages à appliquer sur chaque attribut pour permettre de classifier 20 l'ensemble de l'information selon les faciès de référence choisis initialement. Toutefois, la sélection de faciès de référence par l'utilisateur présente deux inconvénients majeurs : - Elle limite l'expression de la variabilité contenue dans l'image sismique. En effet, le jeu des faciès de référence choisi par l'utilisateur peut ne pas couvrir totalement la variété des 25 faciès présents dans l'image sismique. Cela peut mener à des cas où des régions de l'image sismique sont affectées, lors de la classification, à un faciès A, par défaut seulement, alors qu'en réalité leur propre aspect est bien différent du faciès A même visuellement. - Le jeu de faciès de référence défini par l'utilisateur peut donner une représentation de cette variabilité qui est déséquilibrée. En effet, parmi ces faciès de référence, certains faciès 30 (A et B par exemple) peuvent être plus similaires entre eux que d'autres (A et C par exemple). Cela provoque un biais dans les probabilités qu'une région soit classée dans un faciès en particulier, en sortie de la classification. Par exemple, si l'utilisateur a défini beaucoup de classes (c'est-à-dire beaucoup de faciès de référence) pour des faciès qui sont en fait relativement similaires (ex : faciès A, Bi, B2, B3, B4, B5), et seulement une classe 35 pour les faciès restants (ex : faciès C), le jeu de référence représente mal la variabilité de la donnée. Pour une région R, on pourra avoir par exemple des probabilités d'appartenance à 7 chaque faciès de référence réparties de cette manière : A (10%), B1 (10%), B2 (10%), B3 (10%), B4 (10%), B5 (10%), C (40%). Par conséquent, la région R sera affectée au faciès C, alors que sa probabilité d'appartenance à l'un des aspects A, B1, B2, B3, B4 ou B5, est de 60%. 5 Ainsi, la variabilité des faciès présents dans une image sismique risque donc d'être mal représentée du fait du choix manuel des faciès de référence. 2.2. Approches non supervisées Les méthodes non-supervisées ont quant à elles l'avantage de s'affranchir de ce potentiel 10 biais introduit par l'utilisateur. En effet, pour ce type d'approche, la définition des aspects de référence s'effectue automatiquement, à partir des informations contenues dans la donnée. Dans le domaine de l'interprétation sismique, les classifications en faciès sismiques reposant sur des algorithmes de classification non supervisée sont souvent basées sur des cartes auto-organisatrices (« Self-Organizing Map » en anglais, connues aussi sous l'acronyme 15 « SOM » ; cf. par exemple (Kohonen 1986)) qui reposent sur un réseau de neurones, ou encore un algorithme alternatif aux méthodes SOM, basé sur une approche probabiliste telle que décrite dans le document (Bishop et al. 1998), et connu sous le nom de cartes topographiques génératrices (« Generative Topographic Mapping », et notée « GTM »). Pour ces deux algorithmes, les clusters qui sont produits sont organisés spécifiquement 20 ('rangés'), et continus dans leurs caractéristiques le long de ce 'rangement'. En particulier, (1) cela rend les visualisations de la classification plus utiles pour l'interprétation, puisque les couleurs proches correspondent à des clusters proches et donc similaires ; et (2) augmenter le nombre de clusters recherché ne change pas l'aspect global d'une visualisation avec une bonne échelle de couleur, puisque seulement plus de classes sont alors ajoutées à l'intérieur de 25 la même échelle de couleur. Ces avantages font que les interprétations de faciès sont facilitées pour l'utilisateur qui post-traite alors manuellement la donnée avec sa classification. Des exemples sont fournis dans le document (Matos et al., 2011) qui, après une utilisation de méthode de type SOM, interprète la classification pour déterminer les « délinéations » de chenaux et de réservoirs. On 30 connaît également le document (Zhao et al., 2016), qui utilise une méthode appelée « Distance- Preserving SOM » ou DPSOM, qui est un perfectionnement de l'approche SOM. Le DPSOM est une amélioration dans le calcul du SOM : le calcul de la position des noeuds dans l'espace latent est ajusté pour que les distances dans l'espace des données soient préservées. Cela mène à une représentation (dans l'espace latent) plus discriminante entre les différents types 35 de faciès (plus représentative des écarts entre les valeurs d'attributs de l'espace des données). Toutefois, de manière générale, ces algorithmes de classification non supervisés nécessitent 8 une étape manuelle, par un interprétateur, d'interprétation des classes. En effet, les méthodes de classification non supervisées attribuent des labels à tous les échantillons d'une image sismique, mais n'indiquent pas quels labels sont pertinents par rapport à l'objet géologique recherché. De plus, ce type de méthode n'indique pas non plus si des groupements de labels 5 (de classes) se retrouvent souvent dans l'image sismique. Cette étude reste à la charge d'un interprétateur, qui doit être notamment formé pour comprendre les résultats d'une classification non supervisée. De plus, ce type d'approche ne permet pas d'intégrer une information a priori. On connaît également des méthodes dites semi-supervisées, qui améliorent les 10 algorithmes non supervisés en introduisant des contraintes basées sur des informations d'un type autre que le type sismique. Une telle approche est notamment décrite dans le document (Zhao et al., 2016b), qui enseigne un algorithme SOM contraint par une décomposition VMD (« Variational Model Decomposition »), qui est une décomposition du signal sismique en plusieurs composantes et 15 qui informe sur des cycles stratigraphiques possibles en une trace sismique donnée. Cette information VMD correspond à l'information a priori dans cette approche semi-supervisée. Elle contraint la méthode SOM à classifier dans des classes proches (similaires) les régions d'une même couche stratigraphique. Cette information a priori a l'avantage d'être neutre, objective, car issue directement de l'information sismique, ce qui est un avantage certain en comparaison 20 à d'autres informations a priori définies par des utilisateurs (comme dans les méthodes supervisées de détection d'objets homogènes, ou les méthodes supervisées de classification en faciès, décrites plus haut). Cependant, l'approche ne vise pas à rechercher des objets appartenant à un type particulier (tels que des MTDs ou des corps salins), et aucun post-traitement n'est fourni en ce sens. 25 On connaît également le document (Hashemi et al., 2017) qui utilise des cartes de faciès provenant d'une analyse de logs de puits comme contrainte. Il s'agit donc une contrainte spatiale. Pourtant, de même qu'au paragraphe précédent, la méthode ne permet pas de trouver des objets appartenant à un type particulier (tels que des MTDs ou des corps salins). L'interprétation effectuée après une classification est illustrée dans le brevet US 9008972 30 B2. Une fois le jeu de données sismique classifié en régions portant chacune un label de classe (autrement dit un identifiant de classe), un nouveau classement (« ranking ») est donné aux différentes classes elles-mêmes, selon leur potentiel à valider un certain objectif. Ce « ranking » est créé par un interprétateur à partir d'un critère prédéfini ; l'interprétateur va (ré-) utiliser un attribut sismique (ou une combinaison d'attributs), ou un attribut non-physique mais 35 correspondant à sa propre interprétation des classes. Cela donnera un « ranking » quantitatif des régions de l'image sismique, créé selon un objectif particulier (par exemple, classant les zones les plus susceptibles de représenter des pièges à hydrocarbures par ordre décroissant 9 de probabilité). Ainsi, l'interprétateur doit être expert sur les attributs et algorithmes utilisés pour la classification de l'image sismique. De plus, les régions sont analysées une par une ; un objet qui serait représenté par un groupement de différentes classes ne pourrait pas être détecté dans cette approche. 5 Ainsi, ces algorithmes de clustering non- ou semi- supervisé ont un fort potentiel à classifier de grands jeux de données et à mettre en valeur toute la variabilité interne d'un jeu de donnée sans omettre des propriétés sismiques (ou faciès sismiques) plus rares que d'autres (contrairement aux méthodes supervisées). Cependant, ils n'incluent pas la détection d'objets géologiques. Aucune stratégie particulière n'est donnée pour la délinéation d'objets géologiques 10 après avoir classifié entièrement les échantillons de l'image à traiter, même si des contraintes peuvent avoir été ajoutées lors du traitement (cas des méthodes semi-supervisées). Une étape manuelle pour rassembler les clusters en groupes d'intérêt pour l'interprétation est pour l'instant nécessaire, en tant que post-traitement, pour étudier/détecter des objets dans la donnée. Cette étape présente le risque de manquer d'objectivité, et de nécessiter beaucoup de temps et de 15 connaissance (concernant le fonctionnement de l'algorithme de classification etc.) à l'interprétateur. En tout cas, notamment pour guider l'interprétation vers l'obtention d'objets géologiques délimités, cette étape manuelle est nécessaire dans les méthodes existantes. Ainsi, les méthodes d'interprétation totalement automatisées d'images sismiques sont 20 pour l'instant limitées à des objets à propriétés sismiques homogènes. Des méthodes existent pour représenter des faciès sismiques hétérogènes d'un jeu de données sismiques, mais pas pour détecter des objets constitués de faciès hétérogènes de manière automatique et objective. La présente invention vise à pallier ces inconvénients en permettant une automatisation de la détection d'objets géologiques, en particulier des objets géologiques ayant des faciès 25 sismiques hétérogènes. De plus la présente invention peut être paramétrée sur une image sismique d'apprentissage, les paramètres déterminés sur l'image d'apprentissage pouvant alors être appliqués à une autre image sismique, par exemple englobant l'image sismique d'apprentissage ou une image sismique provenant d'une campagne sismique voisine. 30 Le procédé selon l'invention L'invention concerne un procédé mis en oeuvre par ordinateur pour la détection automatique d'au moins un objet géologique appartenant à un type d'objet géologique dans au 35 moins une image sismique d'une formation souterraine, à partir de probabilités a priori d'appartenance audit type d'objet géologique attribuées à chacun des échantillons de ladite image. 10 Le procédé selon l'invention comprend au moins les étapes suivantes : A. On définit une transformation de ladite image en une pluralité d'attributs sismiques et on applique ladite transformation pour déterminer une pluralité d'attributs sismiques de ladite image ; 5 B. On applique une classification non supervisée auxdits attributs sismiques de ladite image et on détermine une classe pour chacun desdits échantillons de ladite image ; C. Pour chacune desdites classes, on détermine une probabilité a posteriori d'appartenance desdits échantillons de ladite classe audit type d'objet géologique en fonction desdites probabilités a priori desdits échantillons de ladite image appartenant à 10 ladite classe, de ladite classe, et d'un paramètre a décrivant une confiance en lesdites probabilités a priori ; D. Pour chaque échantillon de ladite image, à partir de ladite classe dudit échantillon, on attribue audit échantillon ladite probabilité a posteriori d'appartenance audit type d'objet géologique déterminée pour lesdits échantillons de ladite classe. 15 Puis, selon l'invention, on détecte ledit objet géologique appartenant audit type d'objet géologique à partir desdites probabilités a posteriori d'appartenance audit type d'objet géologique déterminées pour chacun desdits échantillons de ladite image. Selon une mise en oeuvre de l'invention, ladite probabilité a posteriori yi probabilité a 20 posteriori d'appartenance desdits échantillons de ladite classe i audit type d'objet géologique peut être déterminée de la manière suivante : si pi > 1 1, = s1. a+ } Si pti on détermine qi = max k E 1: n tels que E - - a+1 a+1' PLL jE1:k a. si jEt:qPj,i =1, alors yi = sq. 25 b. si EiEl:q pi a+1, Yi = s1. - Sipi , ce qui implique que Y4,5,6 = 0. En d'autres termes, le premier point de la courbe de distribution cumulée étant au-dessus du seuil -' tous les points de ces zones prennent comme probabilité a posteriori l'abscisse de ce premier point, soit s1 = 0, tel qu'illustré sur la Figure 4b. 10 - Classe 3 Enfin, la classe 3 (cf motif 03 dans la Figure 1) ne recoupe qu'une seule surface de probabilité a priori, tel que présenté en Figure 5a, mais, contrairement aux classes 4, 5 et 6, tous ses points se trouvent à la probabilité a priori s4 = 0.75. La courbe de distribution cumulée (cf. Figure 5b) ne quitte le zéro qu'au niveau de 0.75. Par conséquent, sq = 0.5 15 et la probabilité a posteriori retenue pour la classe 3 est sq+1 = 0.75. Second exemple Pour cet exemple, les objets géologiques sont à délimiter dans une image sismique 3D (un cube sismique 3D après sommation, ou encore « post-stack » en anglais) et correspondent 20 à des dépôts sédimentaires de type MTD (« mass transport deposits » ou « dépôts de transport de masse » en français). Ces objets sont reconnaissables dans la sismique par un interprétateur averti par les différents faciès sismiques qu'ils contiennent et leur agencement. L'image sismique a un échantillonnage vertical de 4 ms, et une distance inter-trace de 25 m dans les deux directions (crossline, inline). Les MTDs que l'on cherche à détecter ont une taille 25 de plusieurs dizaines de kilomètres en extension latérale, et au maximum 100 ms en épaisseur. On utilise trois sections 2D du cube en tant qu'images sismiques d'apprentissage (cf. Figure 6 qui présente ces trois images sismiques d'apprentissage A, B, et C). Un pixel d'une image sismique a donc pour taille 4 ms x 25 m. Ces trois sections sismiques ont été interprétées par un interprétateur, qui a délimité des zones à très forte probabilité a priori d'appartenance P à un 30 objet géologique de type MTD (zones en blanc dans la Figure 7 pour les trois images sismiques d'apprentissage A, B et C), une probabilité inférieure (zones en gris foncé dans la Figure 7 pour les trois sections A, B et C) et des zones ne comprennent pas de MTD (zones en noir dans la Figure 7 pour les trois images sismiques d'apprentissage A, B et C). 29 Pour cet exemple d'illustration, on utilise des attributs texturaux, de type GLCM tels que définis ci-dessus. En particulier, on utilise les attributs texturaux classiquement appelés « Contraste », « Corrélation », « Energie » et « Homogénéité » (voir par exemple les documents (Haralick, 1976 ; West et al., 2002)). On choisit une fenêtre d'étude (le voisinage 5 autour du pixel, dans lequel sera calculée la matrice de co-occurrence) de 11 x 11 pixels. On utilise deux échelles différentes : des distances de d=1 et de d=2 pixels. Pour chaque échelle, on utilise toutes les orientations theta possibles (4 orientations possibles pour l'échelle 1 et 8 pour l'échelle 2). Pour le calcul, il faut limiter le nombre de niveaux possibles pour les valeurs d'amplitude sismique (niveaux de gris). Ce nombre est souvent 256, ou 64, ou 8 au moins ; 10 dans le cas présent, on choisit seulement deux niveaux de gris. Les calculs sont ainsi plus courts, car le temps de calcul des attributs GLCM augmente avec le carré du nombre de niveaux de gris. Pour compenser la perte de l'information d'amplitude, on ajoute au jeu d'attributs GLCM un attribut issu de l'enveloppe du signal sismique : pour un pixel, il s'agit du résultat du filtrage gaussien de l'image de l'enveloppe sismique, avec un noyau gaussien 2D, 15 de taille voisine de la fenêtre de 11 x 11 pixels. Les attributs GLCM, ainsi que cet attribut basé sur l'enveloppe sont calculés pour tous les pixels de l'image d'apprentissage. Les attributs sont ensuite normalisés. Pour cette mise en oeuvre de l'invention, on réduit la dimension de l'espace des attributs. Pour cela, on utilise l'Analyse en Composantes Principales (ACP), que l'on applique 20 séparément aux attributs issus des échelles d=1 et d=2. L'attribut issu de l'enveloppe est laissé à part de l'ACP. Pour chacune des deux échelles, on conserve seulement les vecteurs propres dont la somme cumulée des valeurs propres normalisées est supérieure à 0.97. On a alors trois nouveaux attributs pour l'échelle d=1 et 6 pour l'échelle d=2. On impose des poids de 0.5 aux attributs de l'échelle 2 (pour assurer une représentation égale des échelles 1 et 2), et on ajoute 25 à ce jeu de neuf nouveaux attributs celui issu de l'enveloppe, avec un poids 3. Ainsi, la base du nouvel espace d'attributs est constituée de ces 10 vecteurs propres : les trois premiers propres issus de l'ACP sur l'échelle 1, les 6 suivants (avec un poids 0.5) issus de l'ACP sur l'échelle 2, et le dernier issu de l'enveloppe, avec un poids 3. 30 On applique ensuite un algorithme de classification non supervisé de type GTM (« Generative Topographic Mapping », et notée « GTM ») tel que défini ci-dessus, dans sa version 2D (la variété créée sera de dimension 2). On détermine ainsi pour chaque pixel de chaque image d'apprentissage, un label de classe parmi 49 classes (cf. Figure 8 qui présente la répartition des 49 classes sur chacune des images sismiques d'apprentissage A, B, et C). 35 30 On applique ensuite la mise en oeuvre préférée du procédé selon l'invention, telle que décrite à l'étape 4, pour assigner à chaque classe une probabilité a posteriori de présence des objets. Le paramètre a est fixé à 0.8 (degré de confiance dans l'interprétation). On détermine alors, pour chaque classe, la probabilité a posteriori associée. La Figure 9 présente les 5 probabilités a posteriori P' ainsi obtenues pour chacune des images sismiques d'apprentissage A, B et C. Puis on « propage » les probabilités a posteriori ainsi déterminées pour chacune des images sismiques d'apprentissage à une série de 72 sections 2D parallèles extraites du cube sismique 3D, qui sont, avantageusement parallèles aux images d'apprentissages. Les sections 10 sont extraites avec un échantillonnage de une section tous les 250 m (1 section sur 10), ce qui est plutôt fin par rapport à la taille des objets recherchés. La Figure 10 représente une partie de ces sections habillées en probabilités a posteriori P'. A des fins illustratives et de façon à déterminer un volume sismique complet, on un réplique chaque section 10 fois, pour représenter le volume sismique 3D global. Une 15 interpolation des valeurs des probabilités a posteriori entre chaque section aurait pu être avantageusement effectuée. On applique ensuite un post-traitement par seuillage sur les valeurs des probabilités. Plus précisément, pour cet exemple, on conserve seulement les pixels dont les probabilités a posteriori valent 1, suivi d'un seuillage sur la taille des objets et sur la répartition des numéros de classe à l'intérieur des objets. 20 On obtient la délimitation des MTDs recherchés présentée en Figure 11. On peut observer que le procédé selon l'invention a ainsi permis de (i) délimiter automatiquement ces objets sans omettre de partie du fait de la différence de faciès, et (ii) conserver l'information relative à ces faciès variés au sein-même de l'objet délimité, ce qui est utile par la suite pour l'interprétation des propriétés de l'objet. REVENDICATIONS1. Procédé mis en oeuvre par ordinateur pour la détection automatique d'au moins un objet géologique appartenant à un type d'objet géologique dans au moins une image sismique d'une formation souterraine, à partir de probabilités a priori d'appartenance audit type d'objet géologique attribuées à chacun des échantillons de ladite image, caractérisé en ce que on réalise au moins les étapes suivantes : A. On définit une transformation de ladite image en une pluralité d'attributs sismiques et on applique ladite transformation pour déterminer une pluralité d'attributs sismiques de ladite image ; B. On applique une classification non supervisée auxdits attributs sismiques de ladite image et on détermine une classe pour chacun desdits échantillons de ladite image ; C. Pour chacune desdites classes, on détermine une probabilité a posteriori d'appartenance desdits échantillons de ladite classe audit type d'objet géologique en fonction desdites probabilités a priori desdits échantillons de ladite image appartenant à ladite classe, de ladite classe, et d'un paramètre a décrivant une confiance en lesdites probabilités a priori ; D. Pour chaque échantillon de ladite image, à partir de ladite classe dudit échantillon, on attribue audit échantillon ladite probabilité a posteriori d'appartenance audit type d'objet géologique déterminée pour lesdits échantillons de ladite classe ; et en ce qu'on détecte ledit objet géologique appartenant audit type d'objet géologique à partir desdites probabilités a posteriori d'appartenance audit type d'objet géologique déterminées pour chacun desdits échantillons de ladite image. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ladite probabilité a posteriori yi probabilité a posteriori d'appartenance desdits échantillons de ladite classe i audit type d'objet géologique est déterminée de la manière suivante : si Pi,i > Yi = Si. si pi - on détermine qi = max k E 1: n tels queE p - a+1 - , et a+1' jE1:k a. si EjE1:q Pi,i = a+1, alors yi = sq. 32 b. si Eietq G a+1, alors si q = n, yi =S si q n, yi = sq+1. où 5 - X un vecteur contenant une valeur de ladite probabilité d'appartenance a priori pour chaque échantillon de ladite image sismique ; - L un vecteur contenant pour chacun desdits échantillons de ladite image sismique un identifiant de ladite classe à laquelle ledit échantillon appartient ; - S = [si} s2,... snl = Csk,k e 1: n} avec 0 = s1 3. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel lesdits attributs sismiques sont des attributs texturaux. 4. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel on applique une réduction de dimension auxdits attributs déterminés par ladite transformation. 20 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel ladite réduction de dimension est réalisée au moyen d'une analyse en composantes principales. 6. Procédé selon la revendication 4, dans lequel ladite réduction de dimension est réalisée 25 au moyen d'une analyse d'une méthode de sélection d'attributs. 7. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel ladite méthode de classification non supervisée est une méthode de cartes topographiques génératrices. 30 8. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel on applique au moins lesdites étapes A) à D) à une première image sismique, et dans lequel, on applique au moins lesdites étapes suivantes à une seconde image sismique : 33 I. on applique ladite transformation en attributs sismiques à ladite seconde image pour déterminer une pluralité d'attributs sismiques de ladite seconde image ; Il. on applique ladite classification non supervisée auxdits attributs de ladite 5 seconde image et on détermine une classe pour chacun desdits échantillons de ladite seconde image; III. pour chacune desdites classes de ladite seconde image et pour chacun desdits échantillons de ladite seconde image appartenant à ladite classe, on attribue ladite probabilité d'appartenance audit type d'objet géologique 10 déterminée pour ladite classe sur ladite première image. 9. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel on détecte lesdits objets géologiques appartenant audit type d'objet géologique dans ladite au moins une image au moyen d'une méthode de seuillage appliquée aux valeurs desdites 15 probabilités a posteriori d'appartenance audit type d'objet géologique déterminées pour chacun desdits échantillons de ladite au moins une image. 10. Procédé d'exploitation d'une formation souterraine comprenant des hydrocarbures, au moyen d'au moins une image sismique relative à ladite formation, dans lequel : 20 - on détecte dans ladite image sismique des objets géologiques appartenant à au moins un type d'objet géologique au moyen du procédé selon l'une des revendications 1 à 9, - on définit un modèle géologique représentatif de ladite formation à partir au moins desdits objets géologiques détectés et on définit un schéma d'exploitation 25 desdits hydrocarbures de ladite formation à partir au moins dudit modèle géologique ; - on exploite lesdits hydrocarbures de ladite formation selon ledit schéma d'exploitation. 30 11 Produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, comprenant des instructions de code de programme pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications précédentes, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.35