FR 3070207 A1 20190222 FR 1856616 A 20180717 17-IPM-101590-U1-FR 1 DÉTECTION DE STRUCTURES GÉOLOGIQUES SOUTERRAINES SUR LA BASE DE L'INTERPRÉTATION DE DONNÉES SISMIQUES CONTEXTE L'invention concerne, d'une manière générale, le domaine de la détection de structures géologiques souterraines et, plus particulièrement, la détection de caractéristiques géologiques souterraines sur la base de l'interprétation de données sismiques. L'interprétation des données sismiques améliore la compréhension des caractéristiques géologiques du sous-sol (par exemple, les failles, les fractures, etc.). Ces interprétations sismiques peuvent fournir la position et la forme de ces caractéristiques géologiques souterraines. À leur tour, la connaissance de la position et de la forme de ces caractéristiques géologiques souterraines peut augmenter la production d'hydrocarbures pendant le forage. Par exemple, l'emplacement du forage, divers paramètres de forage, les paramètres de production, la caractérisation et le classement du projet de forage, etc. peuvent être déterminés sur la base de la connaissance de la position et de la forme de ces caractéristiques géologiques souterraines. En augmentant la précision et la rapidité de l'interprétation sismique grâce à l'utilisation d'algorithmes d'interprétation de failles (FI), des gains significatifs en termes d'efficacité, d'économie et de sécurité peuvent être réalisés. La complexité des données sismiques peut demander des algorithmes FI qui comprennent de nombreuses opérations et dépendent d'un nombre important de paramètres. De plus, certains de ces paramètres peuvent ne pas être indépendants les uns par rapport aux autres, et la sortie de ces algorithmes FI peut dépendre fortement du choix des paramètres dans chaque opération. En outre, ces paramètres peuvent être dépendants de données. Par exemple, la taille de fenêtre dans les algorithmes d'interprétation de failles basés sur la semblance peut être assez différente pour les ensembles de données sismiques terrestres et marines. L'utilisation pratique d'un algorithme FI peut impliquer un réglage de paramètre. Cependant, les procédés classiques de réglage de paramètres peuvent impliquer de nombreux essais d'optimisation et nouveaux calculs afin d'adapter l'ensemble de paramètres à un ensemble de données particulier. Ces facteurs peuvent rendre le réglage des paramètres d'un algorithme FI plus long, sujet à l'erreur, et entraîner des interprétations sismiques imprécises. 2017-IPM-101590-U1-FR 2 BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les modes de réalisation de la divulgation peuvent être mieux compris en se référant aux dessins annexés. La figure 1 représente un diagramme schématique d'une vue en élévation 5 d'une prospection sismique marine typique qui peut être utilisée pour fournir des données sismiques, selon certains modes de réalisation. La figure 2 représente un diagramme schématique d'un environnement de prospection sismique de forage à terre, selon certains modes de réalisation. La figure 3 représente un ensemble de données sismiques et un ensemble de 10 données sismiques correspondant marqué par un expert, selon certains modes de réalisation. La figure 4 représente un algorithme d'interprétation de failles appliqué sur chaque ensemble de données sismiques d'un ensemble empilé d'ensembles de données sismiques bidimensionnels pour générer une probabilité de failles pour l'ensemble de données sismiques correspondant, selon certains modes de réalisation. 15 La figure 5 représente une différence entre un ensemble de données sismiques marqué par un expert et un ensemble de données sismiques interprété par un algorithme FI à utiliser comme objectif pour une fonction objectif, selon certains modes de réalisation. La figure 6 représente un schéma d'opérations pour optimiser les paramètres d'un algorithme d'interprétation de failles afin de déterminer l'orientation et les formes des 20 failles, selon certains modes de réalisation. La figure 7 représente une comparaison entre un ensemble de données marqué par un expert et un ensemble de données sismiques interprété par un algorithme FI, selon certains modes de réalisation. La figure 8 représente un exemple de système de forage à proximité d'une faille, 25 selon certains modes de réalisation. La figure 9 représente un exemple de système de puits de forage à proximité d'une faille, selon certains modes de réalisation. 2017-IPM-101590-U1-FR 3 La figure 10 illustre un exemple de dispositif informatique, selon certains modes de réalisation. DESCRIPTION La description qui suit comprend des exemples de systèmes, de méthodes, de 5 techniques et de flux de programmes qui représentent des modes de réalisation de l'invention. Cependant, il est entendu que la présente divulgation peut être mise en pratique sans ces détails spécifiques. Par exemple, la présente divulgation fait référence à des normes euclidiennes en tant qu'objectif dans des exemples illustratifs. Des aspects de la présente divulgation peuvent être appliqués à la place à d'autres normes, telles que des normes de Manhattan, des normes de 10 Minkowski, ou des normes euclidiennes relatives. Dans d'autres cas, des instances d'instructions bien connues, des protocoles, des structures et des techniques n'ont pas été montrés en détail afin de ne pas obscurcir la description. Divers modes de réalisation concernent un réglage de paramètres optimisé pour accélérer et augmenter la précision d'opérations pour déterminer la position, l'orientation et 15 la forme de caractéristiques géologiques, telles que des failles et des fractures. Des procédés d'optimisation pour le réglage de paramètres peuvent être mis en oeuvre pour réduire le temps ou les coûts de ressource informatique pour régler les paramètres d'un algorithme d'interprétation de fracture (FI) afin de déterminer des paramètres optimisés pour n'importe quel nombre d'algorithmes FI. Par conséquent, les algorithmes FI optimisés résultants peuvent interpréter des 20 fractures/failles plus précisément. Les données sismiques peuvent commencer sous la forme d'un ensemble de données sismiques 2D et/ou d'un ensemble de données sismiques 3D non interprétés. Un procédé de marquage par expert et un procédé de marquage par un algorithme FI peuvent être utilisés pour marquer les fractures/failles sur un sous-ensemble d'entraînement de l'ensemble de 25 données sismiques afin de générer un ensemble de données sismiques marqué par un expert et un ensemble de données sismiques interprété par un algorithme FI, respectivement. Une comparaison de différence, comme une comparaison basée sur des normes euclidiennes entre l'ensemble de données sismiques marqué par un expert et un ensemble de données sismiques interprété par un algorithme FI, peut être utilisée comme objectif pour une fonction objectif pour 30 un procédé d'optimisation basé sur l'apprentissage d'une machine comme une optimisation bayésienne (ou une optimisation stochastique alternative qui peut maximiser ou minimiser une fonction objectif), qui est approprié pour un grand nombre de paramètres et un réglage rapide 2017-IPM-101590-U1-FR 4 pour des applications en temps réel. En utilisant une technique d'optimisation, telle qu'une optimisation bayésienne, les paramètres d'un algorithme FI peuvent être optimisés pour chaque échantillon du sous-ensemble d'apprentissage sans que des tests de paramètres supplémentaires soient nécessaires. Cette technique d'optimisation permet la détermination efficace et 5 automatique des paramètres optimaux de l'algorithme FI. Les paramètres optimisés peuvent être utilisés pour produire un algorithme FI optimisé afin d'identifier des fractures, des failles, et d'autres caractéristiques géologiques. L'algorithme FI optimisé peut ensuite être appliqué pour d'autres sous-ensembles dans l'ensemble de données sismiques non interprété, ou pour la totalité de l'ensemble de données afin de fournir des résultats d'interprétation sismique de haute qualité. 10 Dans certains modes de réalisation, les résultats d'interprétation sismique peuvent être utilisés pour planifier des traitements de direction de forage ou de stimulation de puits. Par exemple, les emplacements des failles peuvent être utilisés pour déterminer un plan de forage pour s'assurer que le forage ne perce pas dans une faille. Dans certains modes de réalisation, l'emplacement de la faille peut être incorporé dans un système de commande de 15 forage pour empêcher automatiquement un forage de forer à proximité d'une limite proche de la ligne de faille. De plus, l'emplacement des failles peut déterminer les paramètres d'un traitement de stimulation de sorte que la stimulation n'endommage pas ou ne perfore pas les milieux géologiques à proximité d'une faille. Exemple de système d'acquisition de données sismiques 20 La figure 1 représente un diagramme schématique d'une vue en élévation d'une prospection sismique marine typique qui peut être utilisée pour fournir des données sismiques, selon certains modes de réalisation. Une masse d'eau 101 au-dessus de la terre 102 est délimitée à la surface de l'eau 103 par une interface eau-air et au niveau du fond de l'eau 104 par une interface eau-terre. Sous le fond de l'eau 104, la terre 102 contient des formations 25 souterraines d'intérêt. Un navire sismique 105 se déplace sur la surface de l'eau 103 et contient un équipement de commande d'acquisition sismique, désigné généralement par 106. L'équipement de commande d'acquisition sismique 106 comprend une commande de navigation, une commande de source sismique, une commande de capteur sismique et un équipement d'enregistrement. 30 L'équipement de commande d'acquisition sismique 106 amène une source sismique 107 remorquée dans la masse d'eau 101 par le navire sismique 105 à agir à des instants choisis. Les flûtes sismiques 108 contiennent des capteurs pour détecter les champs d'ondes 2017-IPM-101590-U1-FR 5 réfléchis déclenchés par la source sismique 107 et réfléchis à partir d'interfaces dans l'environnement. Les flûtes sismiques 108 peuvent contenir des capteurs de pression tels que des hydrophones 109 et/ou des capteurs de mouvement de particules d'eau tels que des géophones 110. Les hydrophones 109 et les géophones 110 sont typiquement co-localisés par paires ou 5 paires de réseaux de capteurs à intervalles réguliers le long des flûtes sismiques 108. La source sismique 107 est activée à intervalles périodiques pour émettre des ondes acoustiques au voisinage des flûtes sismiques 108 avec ses capteurs 109 et 110. Chaque fois que la source sismique 107 est actionnée, un champ d'onde acoustique se déplace vers le haut ou vers le bas dans des fronts d'onde à expansion sphérique. Les champs d'ondes en 10 déplacement seront illustrés par des trajets de rayons perpendiculaires aux fronts d'onde en expansion. Le champ d'onde se déplaçant vers le bas à partir de la source sismique 107, dans le trajet de rayons 113, se réfléchira sur l'interface terre-eau au niveau du fond de l'eau 104, puis se déplacera vers le haut, comme dans le trajet de rayons 114, où le champ d'ondes peut être détecté par les hydrophones 109 et les géophones 110. Une telle réflexion au niveau du fond de l'eau 15 104, comme dans le trajet de rayons 114, contient des informations sur le fond de l'eau 104 et peut donc être conservée pour un traitement ultérieur. De plus, le champ d'onde se déplaçant vers le bas, comme dans le trajet de rayons 113, peut traverser le fond d'eau 104 comme dans le trajet de rayons 118, se réfléchir sur une limite de couche, telle que 116, puis se déplacer vers le haut, comme dans le trajet de rayons 117. Le champ d'onde se déplaçant vers le haut, trajet de 20 rayons 117, peut alors être détecté par les hydrophones 109 et les géophones 110. Une telle réflexion sur une limite de couche 116 peut contenir des informations utiles sur des formations souterraines d'intérêt et est également un exemple de réflexion primaire, ayant une réflexion dans la terre souterraine. La figure 2 représente un diagramme schématique d'un environnement de 25 prospection sismique de forage à terre, selon certains modes de réalisation. Les récepteurs sismiques 202 sont dans un agencement espacé à l'intérieur d'un trou de forage 203 pour détecter les ondes sismiques. Comme représenté, les récepteurs 202 peuvent être fixés en place par des ancrages 204 pour faciliter la détection des ondes sismiques. Dans différents modes de réalisation, les récepteurs 202 peuvent faire partie d'une chaîne d'outils de diagraphie en cours 30 de forage (LWD) ou d'une chaîne d'outils de diagraphie par câble. En outre, les récepteurs 202 communiquent sans fil ou par câble avec une unité d'acquisition de données 206 à la surface 205, où l'unité d'acquisition de données 206 reçoit, traite et stocke des données de signal sismique collectées par les récepteurs 202. Pour générer des données de signal sismique, les 2017-IPM-101590-U1-FR 6 géomètres déclenchent une source d'énergie sismique 208 à une ou plusieurs positions pour générer des ondes d'énergie sismique qui se propagent à travers la terre 210. De telles ondes se réfléchissent à partir des discontinuités d'impédance acoustique pour atteindre les récepteurs 202. Des discontinuités illustratives comprennent des fractures, des failles, des limites entre les 5 lits de formation et des limites entre les fluides de formation. Les discontinuités peuvent apparaître sous la forme de points lumineux sur la représentation de structure souterraine qui est dérivée des données de signal sismique. Exemples d'opérations La figure 3 représente un ensemble de données sismiques et un ensemble de 10 données sismiques correspondant marqué par un expert, selon certains modes de réalisation. L'ensemble de données sismiques 302 peut être examiné par un expert de détermination de failles. L'expert de détermination de faille peut être un expert humain du domaine ou un système d'expertise automatisé, comme un système d'apprentissage par machine. L'expert de détermination de failles peut générer un ensemble de données marqué par un expert 304, dans 15 lequel chaque ligne de l'ensemble de données marqué par un expert représente une discontinuité, comme une fracture ou une faille. L'ensemble de données marqué par un expert 304 peut jouer le rôle d'ensemble de données d'entraînement pour régler les paramètres d'un algorithme FI. La figure 4 représente un algorithme d'interprétation de failles appliqué sur chaque ensemble de données sismiques d'un ensemble empilé d'ensembles de données 20 sismiques bidimensionnels pour générer une probabilité de failles pour l'ensemble de données sismiques correspondant, selon certains modes de réalisation. Dans chaque ensemble de données sismiques 2D des images empilées non interprétées 402, un algorithme FI, tel qu'un algorithme de semblance, peut être utilisé pour déterminer la forme et la position des fractures/failles à partir des données sismiques d'origine. Dans certains modes de réalisation, un algorithme de 25 semblance peut comprendre une pluralité d'étapes et de paramètres pouvant affecter l'emplacement et la trajectoire prédits des fractures dans une interprétation de fractures. Ces fractures/failles peuvent ensuite être superposées sur les images empilées pour former les images empilées interprétées 404. Des modes de réalisation alternatifs peuvent appliquer un algorithme FI sur 30 des ensembles de données tridimensionnels. Par exemple, un algorithme de détermination de facettes peut être utilisé sur un ensemble de données sismiques 3D pour déterminer les fractures/failles en 3D au lieu de fractures/failles en 2D. Dans un autre exemple, un algorithme 2017-IPM-101590-U1-FR 7 FI basé sur des voxels peut être utilisé sur un ensemble de données basé sur des voxels 3D pour interpréter des fractures/failles. La figure 5 représente une différence entre un ensemble de données sismiques marqué par un expert et un ensemble de données sismiques interprété par un algorithme FI à 5 utiliser comme objectif pour une fonction objectif, selon certains modes de réalisation. Dans certains modes de réalisation, une comparaison d'un ensemble de données sismiques marqué par un expert et d'un ensemble de données sismiques interprété par un algorithme FI peut être déterminée en comparant une propriété attribuée à chaque pixel d'une image 2D ou voxel d'une image 3D. Par exemple, un ensemble de données sismiques 2D marqué par un expert 502 peut 10 être simplifié en réseau binaire 2D marqué par un expert comprenant des valeurs binaires, dans lequel chaque valeur est attribuée à un pixel spécifique de l'ensemble de données sismiques 2D. Les valeurs binaires du réseau binaire 2D marqué par un expert sont fixées à zéro si elles correspondent à un pixel qui est marqué comme ayant moins de 50 % de probabilité de représenter une faille/fracture par l'ensemble de données sismiques 2D marqué par un expert. 15 Autrement, les valeurs binaires du réseau binaire 2D marqué par un expert sont fixées à un. De même, un ensemble de données sismiques 2D interprété par un algorithme FI 504 peut être simplifié en réseau binaire 2D interprété par un algorithme FI comprenant des valeurs binaires, dans lequel chaque valeur est attribuée à un pixel spécifique de l'ensemble de données sismiques 2D interprété par un algorithme FI. L'algorithme FI pour déterminer une 20 probabilité de faille peut comprendre 1, 5, 30 ou plus de paramètres, comme des paramètres de lissage préservant les bords (par exemple, une force de lissage a, un pourcentage de bord [3, une planéité co, un tenseur sigma I, un tenseur sigma J, etc.), des paramètres de génération de probabilités de failles (par exemple, un attribut, une fenêtre I, une fenêtre J, une fenêtre S, un pendage sigma, une direction sigma, un pendage min-max, une direction min-max, etc.), et 25 d'autres paramètres d'algorithme FI. Les valeurs binaires du réseau binaire 2D interprété par un algorithme FI sont fixées à zéro si elles correspondent à un pixel qui est marqué comme ayant moins de 50 % de probabilité de représenter une faille/fracture par l'ensemble de données sismiques 2D marqué par un expert. Autrement, les valeurs binaires du réseau binaire 2D interprété par un algorithme FI sont fixées à un. 30 Pour n'importe quel pixel dans l'ensemble de données sismiques 2D, une norme euclidienne peut être prise entre sa valeur binaire marquée par un expert et sa valeur binaire interprétée par un algorithme FI. La norme euclidienne peut être déterminée en prenant tout d'abord la différence entre les deux valeurs binaires, déterminer une différence normalisée 2017-IPM-101590-U1-FR 8 par exemple en divisant la différence par le nombre total de pixels, et en prenant la moyenne quadratique de la normalisée pour trouver la norme euclidienne entre la valeur binaire marquée par un expert et la valeur binaire interprétée par un algorithme FI. En faisant la somme des normes euclidiennes de chaque pixel entre, une différence de norme euclidienne totale entre deux 5 images peut être produite, et la norme euclidienne totale entre l'ensemble de données sismiques 2D marqué par un expert et l'ensemble de données sismiques 2D interprété par un algorithme FI peut être utilisée comme résultat de fonction objectif. Dans certains modes de réalisation, des valeurs non binaires peuvent être utilisées. Par exemple, au lieu d'attribuer zéro ou un dans le cas des valeurs binaires, la valeur de 10 probabilité entre zéro et un peut être utilisée pour chacune des valeurs marquées par un expert ou des valeurs interprétées par un algorithme FI. Dans certains modes de réalisation, des voxels peuvent être utilisés à la place des pixels, dans lequel des ensembles de données sismiques 3D entre des ensembles de données sismiques 3D marqués par un expert sont comparés à des ensembles de données sismiques 2D. Dans certains modes de réalisation, d'autres normes que les 15 normes euclidiennes peuvent être utilisées, comme des normes de Manhattan et des normes de Minkowski. La figure 6 représente un schéma d'opérations pour optimiser les paramètres d'un algorithme d'interprétation de failles afin de déterminer l'orientation et les formes des failles, selon certains modes de réalisation. Après l'acquisition en premier lieu de données 20 sismiques, les données sismiques peuvent être marquées pour générer un ensemble de données sismiques marqué par un expert. Les données sismiques non interprétées peuvent également être converties en un ensemble de données sismiques interprété par un algorithme FI en utilisant l'algorithme FI. Une fonction objectif peut ensuite être utilisée pour comparer l'ensemble de données sismiques marqué par un expert à l'ensemble de données sismiques interprété par un 25 algorithme FI. A 620, une optimisation bayésienne avec un réglage d'hyperparamètres peut être utilisée pour déterminer les valeurs de paramètre optimales pour minimiser cette fonction objectif Le procédé d'optimisation bayésienne peut explorer et exploiter des stratégies pour obtenir des valeurs de paramètre optimales dans un domaine contraint. Les contraintes de chaque 30 domaine de paramètre peuvent être déterminées sur une base paramètre par paramètre, comme par une détermination par possibilité mathématique (par exemple, une probabilité entre 0 et 1) ou une connaissance d'expert (par exemple, en permettant à paramètre de varier entre 100 kPa et 250 MPa). Dans certains modes de réalisation, des procédés alternatifs d'optimisation peuvent 2017-IPM-101590-U1-FR 9 être utilisés, comme un procédé de Newton ou une randomisation dynamique. Dans des modes de réalisation alternatifs, d'autres procédés d'optimisation stochastique peuvent être appliqués au bloc 620. À 622, si les paramètres sont déterminés non optimisés, un nouvel ensemble 5 de paramètres pour l'algorithme FI peut être généré sur la base des résultats du bloc d'optimisation bayésienne (ou d'un procédé d'optimisation alternatif). L'algorithme FI peut utiliser le nouvel ensemble de paramètres pour produire un nouvel ensemble de données sismiques interprété par un algorithme FI qui est comparé à nouveau à l'ensemble de données sismiques marqué par un expert. Si le bloc d'optimisation bayésienne détermine que les 10 paramètres sont optimisés, alors les paramètres optimisés sont établis et peuvent être utilisés pour optimiser la précision de la prédiction de probabilité de faille. Les opérations peuvent être utilisées pour une pluralité d'ensembles de données. Dans certains modes de réalisation, l'opération ci-dessus peut être effectuée sur chaque face d'un ensemble de données sismiques 3D cubique. Par exemple, l'opération ci-dessus peut 15 être effectuée sur quatre tirs sismiques en ligne et croisés d'un ensemble de données sismiques 3D cubique et un ou plusieurs tirs sismiques à l'intérieur de l'ensemble de données sismiques 3D cubique. En variante, l'opération ci-dessus peut être effectuée sur n'importe quel nombre de tranches orthogonales ou non orthogonales d'un ensemble de données sismiques 3D. Dans d'autres modes de réalisation, le procédé ci-dessus peut être effectué sur des sous-sections de 20 voxels d'un ensemble de données sismiques 3D. Une fois que les paramètres optimisés sont établis, l'algorithme FI avec des paramètres optimisés peut être utilisé pour déterminer des ensembles de données sismiques interprétés par un algorithme FI pour une pluralité d'ensembles de données non interprétés. Dans certains modes de réalisation, l'algorithme FI peut être appliqué sur un ensemble d'ensembles de 25 données sismiques 2D qui peuvent être empilés, coupés en tranches, ou combinés autrement pour former un ensemble de données sismiques 3D, et les positions et l'orientation des fractures/failles déterminées par l'algorithme FI peuvent être déterminées. Par exemple, des ensembles de données sismiques 3D peuvent être construits à partir d'ensembles de données sismiques 2D empilés. En effectuant le flux de travail d'optimisation de paramètres sur un sous- 30 ensemble d'entraînement des ensembles de données sismiques 2D, des paramètres FI optimisés peuvent être déterminés. Les paramètres FI optimisés peuvent ensuite être utilisés pour déterminer les fractures/failles de l'ensemble entier de données sismiques 3D. Dans certains modes de réalisation, les paramètres FI de chaque ensemble du sous-ensemble d'entraînement 2017-IPM-101590-U1-FR 10 peuvent être moyennés. En variante, les paramètres FI de chaque sous-ensemble peuvent être établis dans une plage 2D ou 3D à proximité de son échantillon correspondant du sous-ensemble d'entraînement, et un algorithme effectuant une moyenne ou un lissage peut être utilisé pour réduire le bruit, les artefacts d'imagerie et les discontinuités incorrectement interprétées. 5 La figure 7 représente une comparaison entre un ensemble de données marqué par un expert et un ensemble de données sismiques interprété par un algorithme FI, selon certains modes de réalisation. En se référant à la figure 6, après que les paramètres optimisés sont établis au bloc 622, l'algorithme FI optimisé peut être utilisé pour générer un ensemble de données interprété par un algorithme FI optimisé 704. Celui-ci peut être comparé à son ensemble 10 de données marqué par un expert correspondant 702, et présenter une différence de pixels de moins de 8 %. Ces résultats 2D peuvent être combinés pour former un ensemble de données sismiques 3D 720, dans lequel l'ensemble de données sismiques 3D 720 présente des discontinuités, comme la discontinuité 722 marquée comme étant une faille, et dans lequel les paramètres sont optimisés sur la base de multiples ensembles de données en ligne et croisés de 15 l'ensemble de données sismiques 3D à des fins d'utilisation pour régler les paramètres de l'algorithme FI. Exemple de système de forage La figure 8 représente un exemple de système de forage à proximité d'une faille, selon certains modes de réalisation.La figure 8 représente un système de forage 800. Le système de 20 forage 800 inclut une installation de forage 801 située sur la surface 802 d'un trou de forage 803. L'emplacement initial du trou de forage 803 et divers paramètres opérationnels (par exemple, vitesse de forage, poids sur le trépan, débit de la pompe de fluide de forage, direction du forage, composition du fluide de forage) pour le forage peuvent être sélectionnés sur la base des résultats des opérations en utilisant des interprétations sismiques (comme décrit ci-dessus). Par exemple, l'emplacement 25 du trou de forage 803 peut être sélectionné pour éviter les failles identifiées dans les opérations décrites ci-dessus. La colonne de forage 804 peut être actionnée pour percer le trou de forage 803 à travers la formation souterraine 832 avec le BHA. Le BHA inclut un trépan de forage 830 à l'extrémité de fond de la colonne de forage 804. Le trépan est au voisinage de la faille 875, la position de la faille 875 étant déterminée 30 par interprétation sismique. Le BHA et le trépan de forage 830 peuvent être couplés au système de calcul 850, qui peut actionner le trépan de forage 830 ainsi que des données reçues sur la base des capteurs fixés au BHA. Le trépan de forage 830 peut être actionné pour créer le trou de forage 803 en pénétrant dans la surface 802 et dans la formation souterraine 832. Dans certains modes de 2017-IPM-101590-U1-FR 11 réalisation, un plan de forage peut exiger que le trépan de forage 830 arrête de percer lorsqu'il se trouve dans une plage de la faille 875. En augmentant la précision de l'interprétation sismique, le trépan de forage 830 peut plus facilement et en toute sécurité éviter de pénétrer à travers la faille 875. Par exemple, des capteurs sur le BHA peuvent transmettre un signal au système de calcul 850 selon 5 lequel le trépan de forage est proche d'une faille, et le système de calcul peut arrêter le bit de forage 830. Exemple de système de puits de forage La figure 9 représente un exemple de système de puits de forage à proximité d'une faille, selon certains modes de réalisation. Un système de puits de forage 900 représenté sur 10 la figure 9 comprend un puits de forage 904 pénétrant dans au moins une partie d'une formation souterraine 902. Le puits de forage 904 comprend un ou plusieurs points d'injection 914 dans lesquels un ou plusieurs fluides peuvent être injectés à partir du puits de forage 904 dans la formation souterraine 902. La formation souterraine 902 peut comprendre des pores initialement saturés de fluides de réservoir (par exemple, pétrole, gaz et/ou eau). Dans certains modes de 15 réalisation, le système de puits de forage 900 peut être traité par l'injection d'un fluide de fracturation, d'un acide ou d'un agent de soutènement en un ou plusieurs points d'injection 914 dans le puits de forage 904. Dans certains modes de réalisation, le ou les points d'injection 914 peuvent correspondre aux points d'injection 914 dans une enveloppe du puits de forage 904. Lorsque le fluide entre dans la formation souterraine 902 au niveau des points d'injection 914, 20 une ou plusieurs fractures 918 peuvent être ouvertes. Dans certains modes de réalisation, un agent de déviation peut entrer dans le point d'injection 914 et restreindre l'écoulement d'un autre fluide. Dans certains modes de réalisation, le fluide de fracturation peut comprendre un déviateur. Comme représenté sur la figure 9, la formation souterraine 902 comprend au 25 moins un réseau de fractures 908 relié au puits de forage 904. Le réseau de fractures 908 représenté sur la figure 9 contient un certain nombre de jonctions et de fractures 918. Le nombre de jonctions et de fractures peut varier de façon drastique et/ou imprévisible en fonction des caractéristiques spécifiques de la formation souterraine 902. Par exemple, le réseau de fractures 908 peut comprendre de l'ordre de milliers de fractures 918 à des dizaines de milliers de 30 fractures 918. Dans certains modes de réalisation, ces fractures peuvent être dans la plage d'une faille 975, dans lequel la position et/ou la forme de la faille 975 sont déterminées en utilisant un algorithme FI optimisé. 2017-IPM-101590-U1-FR 12 Dans certains modes de réalisation, un paramètre opérationnel peut comprendre une ou plusieurs régulations de traitement de puits de forage et/ou des régulations de production de puits de forage. Ces paramètres opérationnels peuvent être sélectionnés pour éviter les failles identifiées dans les opérations décrites ci-dessus. Dans certains modes de réalisation, 5 les contrôles de traitement du puits de forage peuvent caractériser une opération de traitement pour un puits de forage 904 pénétrant dans au moins une partie d'une formation souterraine 902. Dans certains modes de réalisation, les paramètres opérationnels peuvent inclure, sans s'y limiter, une quantité d'acide, de fluide de fracturation ou de déflecteur pompée dans le système de puits 900, une concentration d'agent de soutènement pompée dans le système de forage 900, 10 une taille d'agent de soutènement durant le pompage dans le système de forage 900, une pression de forage aux points d'injection 914, un débit de fluide ou de déflecteur à l'entrée du puits 910, la pression à l'entrée du puits 910, une durée d'un traitement d'acidification/de stimulation, un diamètre de particule de déflecteur et toute combinaison de ceux-ci. Dans certains modes de réalisation, en réponse à des calculs déterminant qu'une opération de fracturation ou 15 d'acidification endommage ou perfore la faille 975, un paramètre opérationnel peut être modifié pour empêcher l'endommagement/la perforation de se produire. Par exemple, un système informatique peut déterminer qu'un ensemble de paramètres opérationnels entraînera l'endommagement de la faille 975 et, en réponse, réduira un taux de débit de fluide à la surface 910. 20 Dans certains modes de réalisation, le ou les paramètres opérationnels peuvent être modifiés en réponse à des mesures en temps réel. Dans certains modes de réalisation, les mesures en temps réel comprennent des mesures de pression, des mesures de débit et des mesures sismiques. Dans certains modes de réalisation, des mesures en temps réel peuvent être obtenues à partir d'un(e) ou de plusieurs sources ou capteurs de données d'emplacement du 25 puits ; en communication acoustique avec la formation souterraine 902. Les sources de données d'emplacement du puits peuvent comprendre, mais sans s'y limiter, des capteurs de débit, des capteurs de pression, des thermocouples et tout autre appareil de mesure approprié. Dans certains modes de réalisation, des sources de données d'emplacement de puits peuvent être positionnées à la surface, sur un outil de fond, dans le puits de forage 904 ou dans des fractures 918. Des 30 mesures de pression peuvent, par exemple, être obtenues à partir d'un capteur de pression sur une surface du puits de forage 904. 2017-IPM-101590-U1-FR 13 Exemple de système informatique La figure 10 illustre un exemple de dispositif informatique, selon certains modes de réalisation. La figure 10 illustre un exemple de dispositif informatique, selon certains modes de réalisation. Un dispositif informatique 1000 inclut un processeur 1001 (comprenant 5 éventuellement plusieurs processeurs, plusieurs coeurs, plusieurs noeuds, et/ou mettant en oeuvre une multi-segmentation, etc.). Le dispositif informatique 1000 inclut une mémoire 1007. La mémoire 1007 peut être une mémoire système (par exemple, un ou plusieurs de cache, SRAM, DRAM, RAM sans condensateur, RAM à double transistor, eDRAM, EDO RAM, DDR RAM, EEPROM, NRAM, RRAM, SONOS, PRAM, etc.) ou une ou plusieurs des réalisations possibles 10 décrites ci-dessus de supports lisibles par machine. Le dispositif informatique 1000 inclut également un bus 1003 (par exemple, PCI, ISA, PCI-Express, bus HyperTransporte, bus InfiniBandO, NuBus, etc.) et une interface réseau 1005 (par exemple, une interface Fibre Channel, une interface Ethernet, une interface de système informatique de petite taille, une interface SONET, une interface sans fil, etc.). 15 Dans certains modes de réalisation, le dispositif informatique 1000 comprend un optimiseur de paramètre F11011. L'optimiseur de paramètre F11011 peut effectuer une ou plusieurs opérations pour optimiser les paramètres d'un algorithme FI, notamment la détermination de paramètres optimaux pour un algorithme FI (comme décrit ci-dessus). L'interprétateur F11012 peut effectuer une ou plusieurs opérations pour interpréter un ensemble 20 de données sismiques afin de déterminer la position et l'orientation des discontinuités (comme décrit ci-dessus). Le régulateur de paramètres opérationnels 1013 peut effectuer une ou plusieurs opérations de commande d'un système de forage ou d'un système de puits de forage. L'une quelconque des fonctionnalités décrites précédemment peut être partiellement (ou entièrement) mise en oeuvre dans le matériel et/ou sur le processeur 1001. Par exemple, la fonctionnalité peut 25 être implémentée avec un circuit intégré spécifique d'une application, dans une logique implémentée dans le processeur 1001, dans un coprocesseur sur un dispositif périphérique ou une carte, etc. En outre, les réalisations peuvent comprendre moins de composants ou des composants supplémentaires non illustrés sur la figure 10 (par exemple, des cartes vidéo, des cartes audio, des interfaces réseau supplémentaires, des dispositifs périphériques, etc.). Le 30 processeur 1001 et l'interface réseau 1005 sont couplés au bus 1003. Bien qu'illustrée comme étant couplée au bus 1003, la mémoire 1007 peut être couplée au processeur 1001. Le dispositif informatique 1000 peut être intégré dans un ou plusieurs composants du tuyau de forage de fond de puits et/ou être un dispositif distinct au niveau de la surface qui est couplé en communication 2017-IPM-101590-U1-FR 14 avec le BHA de fond de puits à des fins de commande et de traitement des signaux (comme décrit dans le présent document). Comme on le comprendra, des aspects de la divulgation peuvent être réalisés en tant que système, procédé ou code/instruction de programme stockés dans un ou plusieurs 5 supports lisibles par machine. En conséquence, les aspects peuvent prendre la forme de matériel, de logiciel (y compris un micrologiciel, un logiciel résident, un microcode, etc.) ou une combinaison d'aspects logiciels et matériels qui peuvent généralement être désignés ici comme un « circuit », un « module » ou un « système ». La fonctionnalité présentée sous la forme de modules/unités individuels dans les exemples d'illustrations peut être organisée différemment en 10 fonction de l'un quelconque parmi une plate-forme (système d'exploitation et/ou matériel), un écosystème d'application, des interfaces, les préférences du programmeur, le langage de programmation, les préférences de l'administrateur, etc. Toute combinaison d'un ou de plusieurs supports lisibles par machine peut être utilisée. Le support lisible par machine peut être un support de signal lisible par une machine 15 ou un support de stockage lisible par une machine. Un support de stockage lisible par machine peut être, par exemple, mais sans s'y limiter, un système, un appareil ou un dispositif qui utilise une ou plusieurs technologies électroniques, magnétiques, optiques, électromagnétiques, infrarouges ou semiconducteurs pour stocker le code de programme. Des exemples plus spécifiques (liste non exhaustive) du support de stockage lisible par machine incluraient : une 20 disquette d'ordinateur portable, un disque dur, une mémoire vive (RAM), une mémoire morte (ROM), une mémoire morte programmable effaçable (mémoire EPROM ou mémoire flash), une mémoire morte de disque compact portable (CD-ROM), un dispositif de stockage optique, un dispositif de stockage magnétique ou toute combinaison appropriée de ce qui précède. Dans le contexte de ce document, un support de stockage lisible par machine peut être n'importe quel 25 support tangible qui peut contenir ou stocker un programme à utiliser par ou en connexion avec un système, un appareil ou un dispositif d'exécution d'instructions. Un support de stockage lisible par une machine n'est pas un support de signal lisible par une machine. Un support de signal lisible par une machine peut inclure un signal de données propagé avec un code de programme lisible par machine incorporé dans celui-ci, par exemple, en 30 bande de base ou en tant que partie d'une onde porteuse. Un tel signal propagé peut prendre l'une quelconque de diverses formes, y compris, mais s'y limiter, électromagnétique, optique, ou toute combinaison appropriée de ceux-ci. Un support de signal lisible par machine peut être n'importe quel support lisible par machine qui n'est pas un support de stockage lisible par 2017-IPM-101590-U1-FR 15 machine et qui peut communiquer, propager ou transporter un programme à utiliser par ou en connexion avec un système, un appareil ou un dispositif d'exécution d'instructions. Le code de programme incorporé sur un support lisible par machine peut être transmis en utilisant n'importe quel support approprié, y compris, mais sans s'y limiter, sans fil, 5 filaire, câble à fibre optique, RF, etc., ou toute combinaison appropriée de ce qui précède. Un code de programme informatique pour effectuer des opérations pour des aspects de la divulgation peut être écrit dans n'importe quelle combinaison d'un ou plusieurs langages de programmation, y compris un langage de programmation orienté objet tel que le langage de programmation Java®, C ++ ou un programme similaire ; un langage de 10 programmation dynamique tel que Python ; un langage de script tel que le langage de programmation Perl ou le langage de script PowerShell ; et les langages de programmation procéduraux classiques, tels que le langage de programmation « C » ou des langages de programmation similaires. Le code de programme peut s'exécuter entièrement sur une machine autonome, s'exécuter de manière répartie sur plusieurs machines et s'exécuter sur une machine 15 tout en fournissant des résultats et/ou en acceptant des entrées sur une autre machine. Le code/les instructions de programme peuvent également être stockés dans un support lisible par machine qui peut commander une machine de manière particulière, de telle sorte que les instructions stockées dans le support lisible par machine produisent un article de fabrication comprenant des instructions qui mettent en oeuvre la fonction/acte spécifié(e) dans 20 l'organigramme et/ou le(s) bloc(s) REVENDICATIONS1. Procédé comprenant- la réception d'une sélection d'entraînement d'un premier ensemble de failles situées dans un sous-ensemble d'un ensemble de données sismiques pour une formation géologique souterraine ; la détection, par un processeur, d'un second ensemble de failles dans l'ensemble de données sismiques sur la base d'opérations d'interprétation de failles en utilisant un premier ensemble de paramètres opérationnels ; la détermination d'une différence entre le premier ensemble de failles et le second ensemble de failles ; la génération d'un second ensemble de paramètres opérationnels pour les opérations d'interprétation des failles ; et la détermination des structures de la formation géologique souterraine sur la base d'opérations d'interprétations de failles en utilisant le second ensemble de paramètres opérationnels. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le second ensemble de paramètres opérationnels est déterminé sur la base d'une optimisation stochastique.