FR 3077325 A1 20190802 FR 1860406 A 20181109 17-IPM-101592-U1-FR 1 [TITRE] CONTRÔLE DE CONTRAINTES D'INTERVALLE POUR FORAGE EN TEMPS RÉEL Domaine technique La présente divulgation concerne, d'une manière générale, le forage des puits de forage. Plus spécifiquement, mais sans s'y limiter, la présente divulgation concerne la commande en temps réel d'un outil de forage lors du forage d'un puits de forage. [DESRIPTION] Contexte Un puits (par exemple, un puits de pétrole ou de gaz) comprend un puits de forage foré à travers une formation souterraine. Les conditions à l'intérieur de la formation souterraine où le trépan de forage passe quand le puits de forage est en cours de forage changent continuellement. Par exemple, la formation à travers laquelle un puits de forage est foré exerce une force variable sur le trépan de forage. Cette force variable peut être due au mouvement de rotation du trépan de forage, au poids appliqué sur le trépan de forage, et aux caractéristiques de frottement de chaque couche de la formation. Un trépan de forage peut passer à travers de nombreux matériaux : roche, sable, schiste, argile, etc., au cours de la formation du puits de forage et des ajustements sur divers paramètres de forage sont parfois effectués au cours du procédé de forage par un opérateur de forage pour prendre en compte les changements observés. Brève description des figures [FIG. 1] La Fig. 1 est une vue en coupe d'un exemple d'un système de puits qui comprend un système pour commander un outil de forage selon certains aspects. [FIG. 2] La Fig. 2 est un schéma fonctionnel d'un dispositif de calcul pour commander un outil de forage selon certains aspects. [FIG. 3] La Fig. 3 est un schéma de procédé illustrant un procédé pour commander un outil de forage selon certains aspects. [FIG. 4] La Fig. 4 est une représentation graphique d'un espace de variable de réponse qui est utilisé dans un système pour commander un outil de forage selon certains aspects. 2017-IPM-101592-U1-FR 2 [FIG. 5] La Fig. 5 est un schéma de procédé illustrant un procédé pour commander un outil de forage en utilisant l'espace de variable de réponse illustré sur la Fig. n 4 selon certains aspects. [FIG. 6] La Fig. 6 est une représentation graphique d'un autre espace de variable de réponse qui est utilisé dans un système pour commander un outil de forage selon certains aspects. [FIG. 7] La Fig. 7 est un schéma de procédé illustrant un procédé pour commander un outil de forage en utilisant l'espace de variable de réponse illustré sur la Fig. n 6 selon certains aspects. [FIG. 8] La Fig. 8 est une représentation graphique d'un espace variable de réponse supplémentaire qui est utilisé dans un système pour commander un outil de forage selon certains aspects. [FIG. 9] La Fig. 9 est un schéma de procédé illustrant un procédé pour commander un outil de forage en utilisant l'espace de variable de réponse illustré sur la Fig. 8 selon certains aspects. [DESCRIPTION] Description détaillée Certains aspects et certaines caractéristiques concernent un système qui améliore, et qui rend plus efficace, la projection d'une valeur optimisée pour un paramètre de forage sélectionné, tel qu'un taux de pénétration (ROP), par l'ajustement de paramètres contrôlables, tels que la charge sur le trépan (WOB) et la vitesse de rotation du trépan de forage, pour des opérations de forage. Les paramètres contrôlables peuvent être calculés, en prenant en compte des contraintes d'intervalle, et les paramètres peuvent être utilisés pour la commande et l'automatisation d'un forage en temps réel et en boucle fermée afin de maintenir la valeur optimisée pour le paramètre forage sélectionné. Dans certains exemples, des observations lors d'une optimisation peuvent être actualisées. Certains aspects et certaines caractéristiques utilisent une optimisation bayésienne tout en continuant à apprendre à prendre en compte les contraintes d'intervalle imposées par les caractéristiques physiques de l'installation de forage et de la formation pour projeter rapidement et avec précision des paramètres de forage contrôlables optimaux à des fins d'optimisation d'un forage. Le système peut projeter des paramètres de forage contrôlables optimisés dans une durée donnée avec moins de puissance de calcul et de stockage 2017-IPM-101592-U1-FR 3 et peut donc effectuer une optimisation plus rapidement et avec un plus petit nombre de points d'échantillonnage en comparaison avec les approches qui n'actualisent pas les observations au cours d'une optimisation et qui sont basées sur le stockage et l'accès à des informations de contraintes d'intervalle pour de nombreuses conditions de forage possible. En variante, le temps de traitement peut être réduit. De plus, le système est plus susceptible de converger vers la solution correcte. Dans certains exemples, un système comprend un outil de forage et un dispositif de calcul en communication avec l'outil de forage. Le dispositif de calcul peut comprendre des instructions qui sont exécutables par le dispositif de calcul pour amener le dispositif de calcul à échantillonner des valeurs observées pour au moins un paramètre de forage contrôlable et à évaluer un paramètre de forage sélectionné pour les valeurs observées en utilisant une fonction objectif. Des contraintes d'ingénierie peuvent être évaluées par le dispositif de calcul pour déterminer des contraintes d'intervalle. Un procédé d'optimisation bayésienne, soumis aux contraintes d'intervalle et aux valeurs observées, peut être exécuté pour produire une valeur optimisée pour le paramètre de forage contrôlable afin d'atteindre une valeur prédite pour le paramètre de forage sélectionné. Le système peut ensuite appliquer la valeur optimisée pour le paramètre de forage contrôlable à l'outil de forage afin d'atteindre la valeur prédite pour le paramètre de forage sélectionné. La Fig. 1 est une vue latérale en coupe d'un exemple d'un système de puits 100 selon certains aspects. Le système de puits 100 comprend un puits de forage 102 se prolongeant à travers une formation souterraine contenant des hydrocarbures 104. Dans cet exemple, le puits de forage 102 est vertical, mais dans d'autres exemples, le puits de forage 102 peut en plus ou en variante être horizontal ou dévié. Dans cet exemple, le puits de forage 102 comprend un train de tubage 106 (par exemple, un tubage métallique) se prolongeant à partir de la surface du puits 108 dans la formation souterraine 104. Le train de tubage 106 peut fournir un conduit à travers lequel les fluides de la formation, tels que des fluides de production produits par la formation souterraine 104, peuvent se déplacer depuis le puits de forage 102 vers la surface 108. Dans d'autres exemples, le puits de forage 102 peut être dépourvu du train de tubage 106. Le puits de forage 102 peut comprendre un outil de forage 114 pour une extension du puits de forage 102. Des outils supplémentaires peuvent également être compris, tel qu'un outil de sécurité, un outil de vanne, un outil de garniture d'étanchéité, un outil de surveillance, un outil de test de formation, un outil de diagraphie en cours de forage, ou 2017-IPM-101592-U1-FR 4 n'importe quelle combinaison de ceux-ci. Dans certains exemples, un outil est déployé dans le puits de forage 102 en utilisant une ligne câblée 110, un câble lisse, ou un tube spiralé, qui peut être enroulé autour d'un treuil 118 ou d'une poulie à la surface du puits 108. Le système de puits 100 peut également comprendre un dispositif de calcul 112. Le dispositif de calcul 112 peut être positionné à la surface du puits 108 ou ailleurs (par exemple, hors site). Le dispositif de calcul 112 peut être en communication avec l'outil de forage 114, un capteur, ou un autre dispositif électronique. Par exemple, le dispositif de calcul 112 peut avoir une interface de communication pour transmettre des informations vers et recevoir des informations depuis une autre interface de communication 116 de l'outil de forage 114. Dans certains exemples, le dispositif de calcul 112 peut recevoir des informations provenant du fond du puits (ou d'ailleurs) sensiblement en temps réel, ce que l'on peut appeler des données en temps réel. Les données en temps réel peuvent comprendre des informations relatives au système de puits 100. Par exemple, l'outil de forage 114 peut transmettre des données en temps réel au dispositif de calcul 112, les données en temps réel comprenant des informations concernant l'orientation ou l'emplacement de l'outil de forage 114 dans le puits de forage 102, ou le ROP, le WOB, ou la vitesse de rotation de l'outil de forage 114 à travers le puits de forage 102. Le dispositif de calcul 112 peut utiliser les données en temps réel au moins en partie pour entraîner un réseau de neurones à apprentissage profond et fournir des données observées à un optimiseur, qu'un opérateur de puits peut utiliser pour déterminer un ou plusieurs paramètres contrôlables pour effectuer une opération dans le système de puits 100. Par exemple, le dispositif de calcul 112 peut utiliser les données en temps réel pour entraîner un optimiseur à réseau de neurones à apprentissage profond qui peut être utilisé pour une optimisation bayésienne pour fournir une valeur prédite pour un paramètre de forage sélectionné tel que le ROP pour l'outil de forage 114 à travers la formation souterraine 104. L'optimisation bayésienne peut également fournir des paramètres contrôlables prédits à appliquer à l'outil de forage 114. Un exemple davantage spécifique du dispositif de calcul 112 est décrit avec de plus amples détails ci-dessous par rapport à la Fig. n 2. La Fig. 2 représente un exemple d'un dispositif de calcul 112. Le dispositif de calcul 112 peut comprendre un dispositif de traitement 202, un bus 204, une interface de communication 206, un dispositif de mémoire 208, un dispositif d'entrée utilisateur 224, et un dispositif d'affichage 226. Dans certains exemples, certains ou l'ensemble des composants 2017-IPM-101592-U1-FR 5 représentés sur la Fig. 2 peuvent être intégrés dans une unique structure, telle qu'un unique boîtier. Dans d'autres exemples, certains ou l'ensemble des composants représentés sur la Fig. 2 peuvent être répartis (par exemple, dans des boîtiers séparés) et en communication les uns avec les autres. Le dispositif de traitement 202 peut exécuter une ou plusieurs opérations pour optimiser des paramètres pour commander une opération de puits de forage. Le dispositif de traitement 202 peut exécuter des instructions stockées dans le dispositif de mémoire 208 pour effectuer les opérations. Le dispositif de traitement 202 peut comprendre un dispositif de traitement ou de multiples dispositifs de traitement. Des exemples non limitatifs du dispositif de traitement 202 comprennent un circuit intégré prédiffusé programmable (« FPGA »), un circuit intégré à application spécifique (« ASIC »), un dispositif de micro-traitement, etc. Le dispositif de traitement 202 peut être couplé en communication au dispositif de mémoire 208 via le bus 204. Le dispositif de mémoire non volatile 208 peut comprendre n'importe quel type de dispositif de mémoire qui conserve des informations stockées quand il n'est pas alimenté en énergie. Des exemples non limitatifs du dispositif de mémoire 208 comprennent une mémoire morte effaçable et programmable électriquement (« EEPROM »), une mémoire flash, ou n'importe quel autre type de mémoire non volatile. Dans certains exemples, au moins une partie du dispositif de mémoire 208 peut comprendre un support non transitoire lisible par ordinateur à partir duquel le dispositif de traitement 202 peut lire des instructions. Un support lisible par ordinateur peut comprendre des dispositifs de stockage électroniques, optiques, magnétiques, ou autres capables de fournir au dispositif de traitement 202 des instructions lisibles par ordinateur ou un autre code de programme. Des exemples non limitatifs de supports lisibles par ordinateur comprennent (mais sans s'y limiter) un ou plusieurs disques magnétiques, une ou plusieurs puces mémoires, une mémoire morte (ROM), une mémoire vive (« RAM »), un ASIC, un dispositif de traitement configuré, un dispositif de stockage optique, ou un quelconque autre support à partir duquel un dispositif de traitement informatique peut lire des instructions. Les instructions peuvent comprendre des instructions spécifiques au dispositif de traitement générées par un programme de compilation ou un programme d'interprétation à partir d'un code écrit dans n'importe quel langage de programmation informatique approprié, notamment, par exemple, C, C++, C#, etc. Dans cet exemple, le dispositif de mémoire 208 comprend des contraintes d'intervalle 210. Le dispositif de mémoire 208 dans cet exemple comprend également un modèle d'ingénierie 211 pour fournir des contraintes d'ingénierie imposées par 2017-IPM-101592-U1-FR 6 l'environnement de forage auxquelles il est possible d'accéder et qui peuvent être utilisées pour déterminer, évaluer, et apprendre en continu les contraintes d'intervalle. Dans cet exemple, le dispositif de mémoire 208 comprend des instructions de code de programme informatique 212 pour acquérir des données et commander l'outil de forage 114. Le dispositif de mémoire 208 dans cet exemple comprend un optimiseur 220. L'optimiseur peut être, par exemple, des instructions de code de programme informatique pour implémenter un réseau de neurones à apprentissage profond pour effectuer une optimisation bayésienne du paramètre de forage sélectionné et pour produire des valeurs optimales pour les paramètres contrôlables. Les résultats provenant de l'optimiseur peuvent être stockés en tant que valeurs de paramètres contrôlables 222 dans le dispositif de mémoire 208. Dans certains exemples, le dispositif de calcul 112 comprend une interface de communication 206. L'interface de communication 206 peut représenter un ou plusieurs composants qui facilitent une connexion réseau ou autrement facilitent une communication entre des dispositifs électroniques. Des exemples comprennent, mais sans s'y limiter, des interfaces câblées telles que des interfaces Ethernet, USB, IEEE 1394, et/ou sans fil telles que des interfaces IEEE 802.11, Bluetooth, de communication en champ proche (CCP), des interfaces RFID, ou des interfaces radio pour un accès à des réseaux téléphoniques cellulaires (par ex., un émetteur-récepteur/une antenne pour un accès à un réseau AMRC, GSM, UMTS, ou un autre réseau de communication mobile). Dans certains exemples, le dispositif de calcul 112 comprend un dispositif d'entrée d'utilisateur 224. Le dispositif d'entrée d'utilisateur 224 peut représenter un ou plusieurs composants utilisés pour entrer des données. Des exemples du dispositif d'entrée d'utilisateur 224 peuvent comprendre un clavier, une souris, un pavé tactile, un bouton, ou un affichage à écran tactile, etc. Dans certains exemples, le dispositif de calcul 112 comprend un dispositif d'affichage 226. Le dispositif d'affichage 226 peut représenter un ou plusieurs composants utilisés pour délivrer des données en sortie. Des exemples du dispositif d'affichage 226 peuvent comprendre un affichage à cristaux liquides (LCD), une télévision, un moniteur d'ordinateur, un affichage à écran tactile, etc. Dans certains exemples, le dispositif d'entrée d'utilisateur 916 et le dispositif d'affichage 226 peuvent être un unique dispositif, tel qu'un affichage à écran tactile. La Fig. 3 est un schéma de procédé illustrant un exemple de procédé 300 pour commander un outil de forage selon certains aspects. Le procédé 300 est mis en oeuvre 2017-IPM-101592-U1-FR 7 dans certains aspects par des instructions de programme informatique 212. Au bloc 302 du procédé 300, un dispositif de calcul 112 commence à échantillonner des valeurs observées pour un paramètre de forage contrôlable ou de multiples paramètres de forage contrôlables. Par exemple, le dispositif de calcul 112 peut échantillonner ces valeurs à partir d'une interface 116 de l'outil de forage 114. Au bloc 304, le dispositif de traitement 202 du dispositif de calcul 112 évalue un paramètre de forage sélectionné en utilisant les valeurs observées pour les paramètres de forage contrôlables et une fonction objectif Dans certains aspects, la fonction objectif est une fonction de perte et la fonction de perte est maximisée. Au bloc 306, le dispositif de traitement 202 évalue des contraintes d'ingénierie en utilisant le modèle d'ingénierie 211 pour déterminer des contraintes d'intervalle pour le paramètre ou les paramètres de forage contrôlables. Le modèle ingénierie 211 peut être fourni, par exemple, par l'intermédiaire d'un dispositif d'entrée utilisateur 224 ou d'une interface de communication 206 du dispositif de calcul 112. Les contraintes d'intervalle sont des valeurs numériques pour des paramètres qui sont impossibles à programmer. Les contraintes d'intervalle sont basées sur des contraintes physiques d'ingénierie, qui à leur tour sont basées sur les propriétés physiques de l'environnement de forage, qui comprend le train de forage et la formation. Les contraintes d'ingénierie sont non linéaires. Les propriétés physiques du train de forage et de la formation se manifestent, par exemple, dans un couple et une résistance, un tourbillon, et une vitesse maximale de pompage de fluides de forage. Un tourbillon est une résonance disruptive dans le train de forage à certaines vitesses de rotation de forage. Des valeurs de tour/minute (RPM) proches de ces vitesses doivent habituellement être évitées. Une vitesse de pompage peut être une contrainte car il existe une vitesse maximale à laquelle un fluide chargé de débris peut être retiré du puits de forage. Des contraintes de couple et de résistance peuvent être imposées par les forces exercées sur le trépan de forage par frottement sur la formation souterraine dans laquelle le puits de forage est formé. Certaines contraintes d'intervalle peuvent changer en fonction de la configuration du train de forage et de la nature de la formation. Par exemple, des valeurs en tour/minute peuvent changer en fonction de la longueur et de la profondeur du train de forage. En se référant de nouveau à la Fig. 3, au bloc 308, un dispositif de calcul 112, utilisant un dispositif de calcul 202 exécute une optimisation bayésienne soumise aux contraintes d'intervalle et aux valeurs observées des paramètres de forage contrôlables pour produire des valeurs optimisées pour les paramètres de forage contrôlables afin d'atteindre une 2017-IPM-101592-U1-FR 8 valeur prédite pour le paramètre de forage sélectionné. Dans certains aspects, l'optimisation bayésienne comprend le réglage de la fonction objectif sur zéro lors de l'optimisation. Dans certains aspects, l'optimisation bayésienne est exécutée en utilisant un optimiseur 220 du dispositif de calcul 112. Les paramètres de forage contrôlables optimisés peuvent être stockés en tant que valeurs de paramètres contrôlables 222 dans un dispositif de mémoire 208. Dans certains aspects, l'optimisation bayésienne utilise un réseau de neurones à apprentissage profond, par exemple, stocké en tant que partie de l'optimiseur 220 dans le dispositif de mémoire 208 du dispositif de calcul 112. Au bloc 310 du procédé 300, le dispositif de traitement 202 applique les valeurs optimisées pour le paramètre ou les paramètres de forage contrôlables à l'outil de forage afin d'atteindre la valeur prédite pour le paramètre de forage sélectionné. Dans certains aspects, la valeur prédite est produite en appliquant le réseau de neurones à apprentissage profond pour effectuer l'optimisation bayésienne en utilisant des valeurs observées pour le paramètre de forage contrôlable reçues à de multiples temps d'observation. La valeur prédite de la variable de réponse, le paramètre de forage sélectionné, peut être l'une d'une séquence de valeurs prédites. Le réseau de neurone à apprentissage profond est entraîné en utilisant les valeurs observées de paramètres contrôlables. Le réseau de neurones à apprentissage profond peut comprendre des couches convolutionnelles qui suivent la relation entre les paramètres contrôlables et le paramètre de forage sélectionné. Les figures restantes illustrent trois exemples différents de procédés utilisant un système comme celui décrit ci-dessus pour actualiser des observations lors d'une optimisation bayésienne. Dans ces exemples, le ROP est le paramètre de forage sélectionné, tandis que le WOB et la vitesse de rotation du trépan de forage (RPM) sont les paramètres contrôlables. La Fig. n 4 est une représentation graphique d'un espace de variable de réponse 400 défini par le WOB et la vitesse de rotation du trépan de forage (RPM) qui est utilisé dans un système pour commander un outil de forage selon certains aspects. Dans cet exemple, la fonction de perte est réglée sur zéro quand les valeurs pour les paramètres contrôlables WOB et RPM se trouvent dans les zones de contrainte d'intervalle 402, 404, et 406 tandis que l'optimisation bayésienne est effectuée. L'espace de variable de réponse 400 montre une valeur optimisée 408 pour les deux paramètres contrôlables pour produire un ROP optimal pour cet exemple. La fonction de perte est mise à zéro à chaque fois qu'une valeur est échantillonnée au sein des contraintes d'intervalle, de sorte que le réseau de neurones à 2017-IPM-101592-U1-FR 9 apprentissage profond apprend en continu les contraintes d'intervalle avec le temps et peut automatiquement éviter des valeurs au sein des contraintes d'intervalle. La Fig. 5 est un schéma de procédé illustrant un procédé 500 pour commander un outil de forage en utilisant l'espace de variable de réponse illustré sur la Fig. n 4 selon certains aspects. Au bloc 502 du procédé 500, pour chacune d'un certain nombre d'observations, des valeurs pour le WOB et le RPM sont échantillonnées. Au bloc 504, le paramètre de forage sélectionné, le ROP dans cet exemple, est évalué en maximisant la fonction de perte en utilisant les valeurs observées pour le WOB et le RPM. Au bloc 506, des zones de contrainte d'intervalle 402, 404, et 406 pour le WOB et le RPM sont déterminées en utilisant des contraintes d'ingénierie. Les blocs 508, 510, 512, et 514 détaillent un exemple d'exécution de l'optimisation bayésienne du bloc 308 de la Fig. 3 en utilisant des instructions de programme 212 et un optimiseur 220 du dispositif de calcul 112. Les entrées dans l'optimiseur 220 sont l'espace de variable de réponse 400 pour le WOB et le RPM, les contraintes d'ingénierie, et la fonction de perte. Au bloc 508, quand les contraintes d'intervalle sont satisfaites, le dispositif de traitement 202 règle la fonction de perte sur zéro. Au bloc 510, des points d'échantillon et des valeurs observées pour le WOB et le RPM sont actualisés. Au bloc 512, le réseau de neurones à apprentissage profond de l'optimiseur 220 est entraîné en utilisant les valeurs observées actualisées pour les paramètres de forage contrôlables WOB et RPM, et les valeurs sont optimisées au bloc 514 au moyen d'une optimisation bayésienne avec une fonction d'acquisition. Au bloc 516, les valeurs optimisées pour le WOB et le RPM sont appliquées à l'outil de forage afin d'atteindre une valeur optimisée prédite pour le ROP. La Fig. 6 est une représentation graphique d'un espace de variable de réponse 600 défini par le WOB et le RPM. Dans cet exemple, la fonction de perte n'est pas réglée sur zéro quand des valeurs pour les paramètres contrôlables WOB et RPM se trouvent dans les zones de contrainte d'intervalle 602, 604, et 606, mais des valeurs observées sont plutôt rééchantillonnées tandis que l'optimisation bayésienne est effectuée sans régler la fonction de perte sur zéro. L'espace de variable de réponse 600 montre une valeur optimisée 608 pour les deux paramètres contrôlables pour produire un ROP optimal pour cet exemple. Le rééchantillonnage au sein des zones de contrainte intervalle 602, 604, et 606 entraîne le réseau de neurones à apprentissage profond à éviter des valeurs au sein des contraintes d'intervalle. La Fig. 7 est un schéma de procédé illustrant un procédé 700 pour commander un outil de forage en utilisant l'espace de variable de réponse illustré sur la Fig. n 2017-IPM-101592-U1-FR 10 6 selon certains aspects. Les blocs de procédé 502, 504, et 506 du procédé 700 sont implémentés de la même manière qu'avec le procédé 500 décrit ci-dessus par rapport à la Fig. n 5. Les blocs 708, 710, 712, et 714 détaillent un exemple d'exécution de l'optimisation bayésienne du bloc 308 de la Fig. n 3 en utilisant des instructions de programme 212 et un optimiseur 220 du dispositif de calcul 112, les entrées dans l'optimiseur 220 étant l'espace de variable de réponse 600 pour le WOB et le RPM, les contraintes d'ingénierie, et la fonction de perte. Au bloc 708, quand les contraintes d'intervalle sont satisfaites, le dispositif de traitement 202 rééchantillonne des valeurs observées pour les paramètres de forage contrôlables WOB et RPM. Au bloc 710, des points d'échantillon et des valeurs observées pour le WOB et le RPM sont actualisés. Au bloc 712, le réseau de neurones à apprentissage profond de l'optimiseur 220 est entraîné en utilisant les valeurs observées actualisées pour les paramètres de forage contrôlables WOB et RPM, et les valeurs sont optimisées au bloc 714 au moyen d'une optimisation bayésienne avec une fonction d'acquisition. Au bloc 516, les valeurs optimisées pour le WOB et la vitesse de rotation du trépan de forage sont appliquées à l'outil de forage afin d'atteindre une valeur optimisée prédite pour le ROP, comme sur la Fig. n 5. La Fig. 8 est une représentation graphique d'un espace de variable de réponse 800 défini par le WOB et le RPM qui est utilisé dans un système pour commander un outil de forage selon certains aspects. Dans cet exemple, la fonction de perte est réglée sur zéro et les valeurs observées sont rééchantillonnées quand les valeurs pour les paramètres contrôlables WOB et RPM se trouvent dans les zones de contrainte d'intervalle 802, 804, et 806 tandis que l'optimisation bayésienne est effectuée. L'espace de variable de réponse 800 montre une valeur optimisée 808 pour les deux paramètres contrôlables pour produire un ROP optimal pour cet exemple. La fonction de perte est mise à zéro et un rééchantillonnage est effectué à chaque fois qu'une valeur est échantillonnée au sein des contraintes d'intervalle, de sorte que le réseau de neurones à apprentissage profond apprend à éviter des valeurs au sein des contraintes d'intervalle. La Fig. 9 est un schéma de procédé illustrant un procédé 900 pour commander un outil de forage en utilisant l'espace de variable de réponse illustré sur la Fig. 8 selon certains aspects. Au bloc 502 du procédé 500, pour chacune d'un certain nombre d'observations, des valeurs pour le WOB et le RPM sont échantillonnées. Au bloc 504, le paramètre de forage sélectionné, le ROP dans cet exemple, est évalué en maximisant la fonction de perte en utilisant les valeurs observées pour le WOB et le RPM. Au bloc 506, des zones de contrainte d'intervalle 802, 804, et 806 pour le WOB et le RPM sont déterminées en utilisant 2017-IPM-101592-U1-FR 11 des contraintes d'ingénierie. Les blocs 508, 910, 912, et 914 détaillent un exemple d'exécution de l'optimisation bayésienne du bloc 308 de la Fig. 3 en utilisant des instructions de programme 212 et un optimiseur 220 du dispositif de calcul 112. Les entrées dans l'optimiseur 220 sont l'espace de variable de réponse 800 pour le WOB et le RPM, les contraintes d'ingénierie, et la fonction de perte. Au bloc 508, quand les contraintes d'intervalle sont satisfaites, le dispositif de traitement 202 règle la fonction de perte sur zéro. Au bloc 910, des points d'échantillon et des valeurs observées pour le WOB et le RPM sont rééchantillonnés et ensuite actualisés. Au bloc 912, le réseau de neurones à apprentissage profond de l'optimiseur 220 est entraîné en utilisant les valeurs observées actualisées pour les paramètres de forage contrôlables WOB et RPM, et les valeurs sont optimisées au bloc 914 au moyen d'une optimisation bayésienne avec une fonction d'acquisition. Au bloc 516, les valeurs optimisées pour le WOB et le RPM sont appliquées à l'outil de forage afin d'atteindre une valeur optimisée prédite pour le ROP. Sauf indication contraire, il est entendu que tout au long du présent mémoire des termes tels que « traitement », « calcul », « détermination », « opérations » ou équivalents font référence à des actions ou à des procédés d'un dispositif de calcul, tel qu'un dispositif de commande ou un dispositif de traitement décrit dans le présent document, qui peut manipuler ou transformer des données représentées sous forme de quantités électroniques ou magnétiques physiques dans des mémoires, des registres, ou d'autres dispositifs de stockage d'informations, dispositifs de transmission, ou dispositifs d'affichage. L'ordre des blocs de procédé présentés dans les exemples ci-dessus peut varier, par exemple, des blocs peuvent être réordonnés, combinés, ou divisés en sous-blocs. Certains blocs ou procédés peuvent être effectués en parallèle. L'utilisation de « configure pour » dans le présent document désigne un langage ouvert et inclusif qui n'exclut pas des dispositifs configurés pour effectuer des tâches ou étapes supplémentaires. En outre, l'utilisation de « basé sur » est censée être ouverte et inclusive, en ce qu'un procédé, une étape, un calcul, ou une autre action « basé sur » une ou plusieurs conditions ou valeurs énoncées peut, en pratique, être basé sur des conditions ou valeurs supplémentaires au-delà de celles énoncées. Des éléments qui sont décrits comme étant « connectés », « connectables », ou avec des termes similaires peuvent être connectés directement ou par l'intermédiaire d'éléments intermédiaires. Dans certains aspects, des systèmes et des procédés pour contrôler des contraintes d'intervalle pour un forage en temps réel sont fournis selon un ou plusieurs des exemples suivants. Telle qu'utilisée ci-dessous, toute référence à une série d'exemples doit 2017-IPM-101592-U1-FR 12 être comprise comme une référence à chacun de ces exemples de manière disjonctive (par exemple, « Exemples 1-4 » signifie « Exemples 1, 2, 3, ou 4 »). Exemple 1. Un système comprend un outil de forage et un dispositif de calcul en communication avec l'outil de forage et le dispositif de calcul comprenant un dispositif de mémoire non transitoire comprenant des instructions qui sont exécutables par le dispositif de calcul pour amener le dispositif de calcul à effectuer des opérations. Les opérations comprennent l'échantillonnage de valeurs observées pour au moins un paramètre de forage contrôlable, la détermination de contraintes d'intervalle sur la base des propriétés physiques d'un environnement de forage, l'exécution d'une optimisation bayésienne soumise aux contraintes d'intervalle et aux valeurs observées pour produire une valeur optimisée pour l'au moins un paramètre de forage contrôlable pour atteindre une valeur prédite pour le paramètre de forage sélectionné, et la commande de l'outil de forage en utilisant la valeur optimisée pour l'au moins un paramètre de forage contrôlable pour atteindre la valeur prédite pour le paramètre de forage sélectionné. Exemple 2. Le système de l'exemple 1 dans lequel les opérations comprennent en outre l'entraînement d'un réseau de neurones à apprentissage profond en utilisant les valeurs observées et l'exécution de l'optimisation bayésienne en utilisant le réseau de neurones à apprentissage profond. Exemple 3. Le système des exemples 1 à 2 dans lequel les opérations comprennent en outre le réglage d'une fonction objectif sur zéro quand les contraintes d'intervalle sont satisfaites et l'actualisation des valeurs observées pour l'au moins un paramètre de forage contrôlable tandis que la fonction objectif est réglée sur zéro. Exemple 4. Le système des exemples 1 à 3 dans lequel les opérations comprennent en outre le rééchantillonnage des valeurs observées quand les contraintes d'intervalle sont satisfaites et l'actualisation des valeurs observées pour l'au moins un paramètre de forage contrôlable. Exemple 5. Le système des exemples 1 à 4 dans lequel les opérations comprennent en outre le réglage d'une fonction objectif sur zéro et le rééchantillonnage des valeurs observées quand les contraintes d'intervalle sont satisfaites et l'actualisation des valeurs observées pour l'au moins un paramètre de forage contrôlable. Exemple 6. Le système des exemples 1 à 5 dans lequel le paramètre de forage sélectionné est évalué en maximisant une fonction objectif 2017-IPM-101592-U1-FR 13 Exemple 7. Le système des exemples 1 à 6 dans lequel le paramètre de forage sélectionné comprend un taux de pénétration et l'au moins un paramètre de forage contrôlable comprend au moins l'un parmi une charge sur le trépan ou une vitesse de rotation de trépan de forage. Exemple 8. Un procédé comprend l'échantillonnage, par un système de traitement, de valeurs observées pour au moins un paramètre de forage contrôlable, la détermination, par le dispositif de traitement, de contraintes d'intervalle sur la base des propriétés physiques d'un environnement de forage, l'exécution, par le dispositif de traitement, d'une optimisation bayésienne soumise aux contraintes d'intervalle et aux valeurs observées pour produire une valeur optimisée pour l'au moins un paramètre de forage contrôlable pour atteindre une valeur prédite pour le paramètre de forage sélectionné, et la commande, par le dispositif de traitement, de l'outil de forage en utilisant la valeur optimisée pour l'au moins un paramètre de forage contrôlable pour atteindre la valeur prédite pour le paramètre de forage sélectionné. Exemple 9. Le procédé de l'exemple 8 comprend en outre l'entraînement d'un réseau de neurones à apprentissage profond en utilisant les valeurs observées et l'exécution de l'optimisation bayésienne en utilisant le réseau de neurones à apprentissage profond. Exemple 10. Le procédé des exemples 8-9 comprend en outre le réglage d'une fonction objectif sur zéro quand les contraintes d'intervalle sont satisfaites, et l'actualisation des valeurs observées pour l'au moins un paramètre de forage contrôlable tandis que la fonction objectif est réglée sur zéro. Exemple 11. Le procédé des exemples 8-10 comprend en outre le rééchantillonnage des valeurs observées quand les contraintes d'intervalle sont satisfaites et l'actualisation des valeurs observées pour l'au moins un paramètre de forage contrôlable. Exemple 12. Le procédé des exemples 8 à 11 comprend en outre le réglage d'une fonction objectif sur zéro et le rééchantillonnage des valeurs observées quand les contraintes d'intervalle sont satisfaites, et l'actualisation des valeurs observées pour l'au moins un paramètre de forage contrôlable quand. Exemple 13. Le procédé des exemples 8 à 12 dans lequel le paramètre de forage sélectionné est évalué en maximisant une fonction objectif. Exemple 14. Le procédé des exemples 8 à 13 dans lequel le paramètre de forage sélectionné comprend un taux de pénétration et l'au moins un paramètre de forage 2017-IPM-101592-U1-FR 14 contrôlable comprend au moins l'un parmi une charge sur le trépan ou une vitesse de rotation de trépan de forage. Exemple 15. Un support non transitoire lisible par ordinateur qui comprend des instructions qui sont exécutables par un dispositif de traitement pour amener le dispositif de traitement à mettre en oeuvre un procédé selon l'un quelconque des exemples 8 à 14. La description précédente de certains exemples, comprenant 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 divulguées. De nombreuses modifications, adaptations et utilisations de ceux-ci seront apparentes à l'homme du métier sans s'écarter de la portée de la divulgation. 2017-IPM-101592-U1-FR 15 [REVENDICATIONS] REVENDICATIONSLes revendications portent sur ce qui suit : 1. Système comprenant : un outil de forage ; et un dispositif de calcul en communication avec l'outil de forage, le dispositif de calcul comprenant un dispositif de mémoire non transitoire comprenant des instructions qui sont exécutables par le dispositif de calcul pour amener le dispositif de calcul à effectuer des opérations comprenant : l'échantillonnage de valeurs observées pour au moins un paramètre de forage contrôlable ; la détermination de contraintes d'intervalle sur la base des propriétés physiques d'un environnement de forage ; l'exécution d'une optimisation bayésienne soumise aux contraintes d'intervalle et aux valeurs observées pour produire une valeur optimisée pour l'au moins un paramètre de forage contrôlable pour atteindre une valeur prédite pour le paramètre de forage sélectionné ; et la commande de l'outil de forage en utilisant la valeur optimisée pour l'au moins un paramètre de forage contrôlable pour atteindre la valeur prédite pour le paramètre de forage sélectionné. 2. Système selon la revendication 1 dans lequel les opérations comprennent en outre : l'entraînement d'un réseau de neurones à apprentissage profond en utilisant les valeurs observées ; et l'exécution de l'optimisation bayésienne en utilisant le réseau de neurones à apprentissage profond. 3. Système selon la revendication 1 ou 2 dans lequel les opérations comprennent en outre : le réglage d'une fonction objectif sur zéro quand les contraintes d'intervalle sont satisfaites ; et 2017-IPM-101592-U1-FR 16 l'actualisation des valeurs observées pour l'au moins un paramètre de forage contrôlable tandis que la fonction objectif est réglée sur zéro. 4. Système selon la revendication 1 ou 2 dans lequel les opérations comprennent en outre : le rééchantillonnage des valeurs observées quand les contraintes d'intervalle sont satisfaites ; et l'actualisation des valeurs observées pour l'au moins un paramètre de forage contrôlable. 5. Système selon la revendication 1 ou 2 dans lequel les opérations comprennent en outre : le réglage d'une fonction objectif sur zéro et le rééchantillonnage des valeurs observées quand les contraintes d'intervalle sont satisfaites ; et l'actualisation des valeurs observées pour l'au moins un paramètre de forage contrôlable. 6. Système selon la revendication 1 ou 2 dans lequel le paramètre de forage sélectionné est évalué en maximisant une fonction objectif. 7. Système selon la revendication 1 ou 2 dans lequel le paramètre de forage sélectionné comprend un taux de pénétration et l'au moins un paramètre de forage contrôlable comprend au moins l'un parmi une charge sur le trépan ou une vitesse de rotation de trépan de forage. 8. Procédé comprenant : l'échantillonnage, par un système de traitement, de valeurs observées pour au moins un paramètre de forage contrôlable ; la détermination, par le dispositif de traitement, de contraintes d'intervalle sur la base des propriétés physiques d'un environnement de forage ; l'exécution, par le dispositif de traitement, d'une optimisation bayésienne soumise aux contraintes d'intervalle et aux valeurs observées pour produire une 2017-IPM-101592-U1-FR 17 valeur optimisée pour l'au moins un paramètre de forage contrôlable pour atteindre une valeur prédite pour le paramètre de forage sélectionné ; et la commande, par le dispositif de traitement, de l'outil de forage en utilisant la valeur optimisée pour l'au moins un paramètre de forage contrôlable pour atteindre la valeur prédite pour le paramètre de forage sélectionné. 9. Procédé selon la revendication 8 comprenant en outre : l'entraînement d'un réseau de neurones à apprentissage profond en utilisant les valeurs observées ; et l'exécution de l'optimisation bayésienne en utilisant le réseau de neurones à apprentissage profond. 10. Procédé selon la revendication 8 ou 9 comprenant en outre : le réglage d'une fonction objectif sur zéro quand les contraintes d'intervalle sont satisfaites ; et l'actualisation des valeurs observées pour l'au moins un paramètre de forage contrôlable tandis que la fonction objectif est réglée sur zéro. 11. Procédé selon la revendication 8 ou 9 comprenant en outre : le rééchantillonnage des valeurs observées quand les contraintes d'intervalle sont satisfaites ; et l'actualisation des valeurs observées pour l'au moins un paramètre de forage contrôlable. 12. Procédé selon la revendication 8 ou 9 comprenant en outre : le réglage d'une fonction objectif sur zéro et le rééchantillonnage des valeurs observées quand les contraintes d'intervalle sont satisfaites ; et l'actualisation des valeurs observées pour au moins un paramètre de forage contrôlable quand. 13. Procédé selon la revendication 8 ou 9 dans lequel le paramètre de forage sélectionné est évalué en maximisant une fonction objectif. 2017-IPM-101592-U1-FR 18 14. Procédé selon la revendication 8 ou 9 dans lequel le paramètre de forage sélectionné comprend un taux de pénétration et l' au moins un paramètre de forage contrôlable comprend au moins l'un parmi une charge sur le trépan ou une vitesse de rotation de trépan de forage. 15. Support non transitoire lisible par ordinateur qui comprend des instructions qui sont exécutables par un dispositif de traitement pour amener le dispositif de traitement à mettre en oeuvre un procédé selon les revendications 8 ou 9.