FR 3087274 A1 20200417 FR 1909713 A 20190904 Description Titre de l'invention : ÉTALONNAGE D'IMAGES SISMIQUES RÉPÉTITIVES POUR DES OPÉRATIONS DE PRODUCTION Référence croisée à des demandes connexes [0001] La présente demande revendique le bénéfice de la priorité de la demande de brevet des États-Unis n 62/744,507, intitulée « Étalonnage d'images sismiques répétitives par redimensionnement et réorientation de migration croisée » et déposée le 11 octobre 2018, dont la totalité est incorporée ici par référence. Domaine technique [0002] La présente invention concerne de manière générale les opérations de forage et de production ou la planification d'opérations de forage et de production en tant que partie intégrante de la gestion de réservoir. Plus particulièrement, sans limitation, l'invention concerne l'étalonnage de volumes sismiques répétitifs par redimensionnement et réorientation de migration croisée à utiliser afin de déterminer le placement optimal de puits de forage dans l'environnement souterrain. Contexte [0003] L'imagerie sismique est une technologie utilisée pour décrire la géologie souterraine et identifier les liquides denses en phase non aqueuse tels que le gaz, le pétrole et d'autres fluides hydrocarbonés. Les techniques de technologie d'imagerie sismique dirigent une source sonore intense vers le sol pour évaluer la géologie souterraine. Les géophones, analogues aux microphones, reçoivent les signaux sous forme d'échos qui remontent dans le sol et enregistrent l'intensité et la durée des échos. Deux types d'images sismiques peuvent être produits à partir des ondes sonores. Les ondes réfléchies se déplacent vers le bas, rebondissent sur une couche ou un objet dans sol ou la roche et reviennent à la surface. Les ondes réfractées se déplacent vers le bas, puis tournent à une limite géologique et la parcourent avant de revenir à la surface. Diverses applications d'analyse d'image peuvent transformer ces signaux reçus en images de la structure géologique. Les signaux reçus et analysés fournissent un modèle numérique en trois dimensions de la géologie souterraine d'une région. Ces informations peuvent être utilisées pour identifier des trajets d'écoulement préférentiels, déterminer l'emplacement et le filtrage des puits et aider à choisir une technologie d'assainissement. Brève description des dessins [0004] La [fig.1] est une illustration en coupe transversale de la géologie de l'environnement souterrain montrant une collecte de données de formation en fonction du temps selon un aspect de la présente invention. 2 100051 La [fig.21 est un exemple d'un procédé permettant d'effectuer un prétraitement, une optimisation et un post-traitement pour étalonner des images sismiques répétitives par migration croisée selon un aspect de la présente invention. [0006] La [fig.3] est un exemple d'organigramme permettant d'effectuer le procédé d'optimisation pour étalonner des images sismiques répétitives par migration croisée selon un aspect de la présente invention. [0007] La [fig.4] est un schéma fonctionnel d'un dispositif informatique pouvant être utilisé pour exécuter un code de programme pour étalonner des images sismiques répétitives par redimensionnement et réorientation de migration croisée selon un aspect de la présente invention. [0008] La [fig.5] est un organigramme décrivant un procédé d'étalonnage d'images sismiques répétitives par redimensionnernent et réorientation de migration croisée selon un aspect de la présente invention. Description détaillée [0009] Certains aspects et certaines caractéristiques concernent l'étalonnage de volumes sismiques répétitifs par rcdimcnsionncmcnt et réorientation de migration croisée à utiliser afin de déterminer le placement optimal dc puits dc forage dans un environnement souterrain. Des images ct des modèles sismiques peuvent être créés à l'aide de plusieurs points de données dc formation en fonction du temps recueillis par des outils de détection. Les modèles peuvent être représentés sous forme de modèles en trois dimensions pouvant être utilisés pour déterminer l'emplacement de fluides et de gaz non aqueux à l'intérieur d'une formation souterraine. Dans certains exemples, les modèles en trois dimensions peuvent inclure des volumes sismiques répétitifs, de sorte que des changements dans les modèles peuvent être observés entre différentes instances temporelles. La migration croisée peut être le procédé de transition ou de reconstruction dc modèles sismiques développés par un type de procédé dc séqucnçagc de données afin d'être dans un format d'un type différent de procédé de séqucnçagc sismique. Le passage des modèles d'un format à l'autre résultant dc différents procédés de séqucnçagc des données peut impliquer de rcdimcnsionncr et de réorienter les modèles en trois dimensions. Par exemple, un modèle en trois dimensions peut être rcdimensionné par un paramètre scalaire, réorienté par translation planaire des volumes répétitifs, incliné ou par rotation angulaire des volumes répétitifs par rapport à un axe en trois dimensions. En faisant passer un modèle sismique d'une orientation de format de traitement à une autre, un modèle sismique en transition peut être comparé à des modèles sismiques similaires au même format de traitement afin d'accroître la fiabilité des données de formation en fonction du temps afin de les utiliser pour optimiser la production et identifier les emplacements de couche rentable de déviation puis ulté- 3 ricurement pour planifier les procédés de forage et de complétion. [0010] Certains aspects fournissent des procédés pour la migration croisée d'images sur la hase de données de formation en fonction du temps. Ces données peuvent inclure, sans toutefois s'y limiter, des données sismiques, des données de diagraphie, des données d'analyse de puits de forage et tout ensemble de données en fonction du temps représentant une géologie souterraine. Pour fournir une description claire et concise des divers aspects, la formation en fonction du temps est décrite ici en référence aux données sismiques. Toutefois, d'autres formes de données de formation en fonction du temps peuvent également être utilisées avec les procédés d'aspects pour l'étalonnage des images sismiques répétitives. [0011] La migration temporelle après cumul (« PSTM ») et la migration en profondeur après cumul (« PSDM ») peuvent être utilisées pour traiter des données sismiques. En raison de différentes procédures de réalisation des procédés de migration, les résultats générés à partir de ces deux procédés peuvent provoquer une disparité des grilles en trois dimensions générées une fois que la sismique générée est bloquée dans la grille géocellulaire en trois dimensions ou orientée dans un espace de nuage vectoriel. Les différences entre les paramètres de traitement sismique (source, orientation en ligne/ croisée et espacement) pour les relevés effectués à différents moments et les différences entre les séquences de traitement sismique posent des difficultés pour la comparaison des données. Si différents procédés permettent d'obtenir différentes phases de données sismiques, les interactions entre les migrations PSTM et PSDM peuvent être difficiles à analyser. [0012] Le redimensionnement, l'inclinaison, la rotation, la translation et la réorientation de migration croisée peuvent être utilisés pour reconstituer les grilles ou les volumes 3D d'un procédé de traitement sismique à une autre afin que les grilles puissent être comparées dans l'espace 3D et qu'elles coïncident avec des anomalies temporelles. Le redimensionnement, l'inclinaison, la translation et la réorientation de migration croisée peuvent être utilisés dans un certain nombre d'applications. Par exemple, le redimensionnement et la réorientation de migration croisée peuvent être utilisés dans un flux de travail 4D de simulation sismique haute fidélité. Un tel flux de travail peut incorporer la sismique (acquisition, traitement, inversion), la pétrophysique, la physique des roches, le modelage des reliefs et la simulation de la mécanique des solides/de l'écoulement de fluide. Si différentes séquences de traitement sont utilisées pour les données sismiques dans différents millésimes, le redimensionnement et la réorientation de migration croisée peuvent rendre les millésimes directement comparables dans le même cadre de référence spatial. En permettant la comparaison des données sismiques collectées à différents moments, l'identification des emplacements de couche rentable déviée peut être déterminée. Les emplacements de couche rentable déviée peuvent être davantage confirmés dans le modèle de simulation. Sur la hase de l'emplacement d'une couche rentable déviée déterminé par la comparaison des millésimes dérivés du redimensionnement et de la réorientation de migration croisée, le placement de nouveaux puits, l'optimisation de la production, le(s) achèvement(s) ou les réévaluations de la stratégie d'inondation peuvent être fournis. [0013] La comparaison actuelle des données sismiques dans différents millésimes ou dans un seul millésime est limitée à tous les volumes sismiques ou aux données de grille qui sont conçus à la suite d'un seul procédé de traitement. S'il existe plusieurs millésimes de sismique avec un seul procédé de traitement et un millésime de sismique traité par un procédé différent du premier, la comparaison entre ou l'exécution de flux de travail 4D intégrés peut ne pas être effectuée lorsque le procédé de traitement diffère d'un volume sismique à l'autre. Les relevés sismiques répétitifs sont coûteux à réaliser et à traiter. Ainsi, à moins que les données sismiques dont le traitement n'est pas conforme ne subissent un nouveau traitement par rapport à d'autres millésimes, un opérateur risque de perdre beaucoup de temps et de valeur en raison des données sismiques qui n'ont pas été traitées conformément à d'autres relevés. Le retraitement des données sismiques peut fournir une analyse plus complète des données sismiques à des fins de comparaison de millésime, niais nécessite du temps et des ressources supplémentaires. [0014] Le redimensionnement et la réorientation de migration croisée peuvent permettre de créer des liens entre les migrations PSTM et PSDM en fonction du temps ou non, ce qui peut permettre une comparaison et une analyse des données dans les migrations PSTM et PSDM si ces procédés étaient utilisés de manière interchangeable par erreur pour l'exécution d'un flux de travail 4D intégré. Le redimensionnement et la réorientation de migration croisée peuvent également être étendus pour reconstruire des grilles 3D et des volumes sismiques dans différents relevés d'acquisition sismique. Cette approche peut maximiser l'utilisation des données sismiques collectées. Certains modes de réalisation peuvent fournir des procédés pour comparer des données sismiques, en particulier de différents millésimes et de différents schémas de migration. Des modes de réalisation peuvent permettre de récupérer des données sismiques tout comme d'autres types de résultats d'imagerie sismique, par opposition au retraitement des données sismiques à des coûts plus élevés et une durée plus longue. [0015] Par exemple, une simulation sismique-réservoir répétitive intégrée peut inclure le traitement de trois millésimes sismiques, dont deux avaient les mêmes séquences de traitement qui différaient du troisième millésime. Même si la troisième image peut être retraitée pour une meilleure comparaison avec les deux premiers millésimes, ce procédé peut être long. En conséquence, le troisième millésime est souvent ignoré et les processus de prise de décision sont effectués sur la base des deux premiers millésimes. Le redimensionnement et la réorientation de migration croisée peuvent exploiter les données à plusieurs millésimes existantes pour permettre une utilisation comparative du troisième millésime et de tous les autres millésimes supplémentaires afin de fournir une image plus complète des données sismiques tout en réduisant le temps nécessaire au retraitement d'un ou de plusieurs millésimes sismiques disponibles. Le redimensionnement et la réorientation de migration croisée peuvent comparer plusieurs millésimes dans un cadre commun lorsque des séquences de traitement distinctes étaient initialement utilisées pour développer les millésimes. [0016] Ces exemples illustratifs sont destinés à familiariser le lecteur avec le sujet général traité ici et ne sont pas destinés à limiter la portée des concepts décrits. Les sections suivantes décrivent diverses caractéristiques et divers exemples supplémentaires en référence aux dessins, dans lesquels les mêmes numéros désignent dès éléments identiques, et les descriptions directionnelles sont utilisées pour décrire les aspects illustratifs mais, comme les aspects illustratifs, ne doivent pas être utilisées pour limiter la présente invention. [0017] La figure 1 est une vue latérale en coupe transversale d'un exemple de géologie d'environnement souterrain montrant la collecte de données sismiques selon certains aspects. L'environnement 100 inclut un système de souterrain ayant un certain nombre de couches discrètes incluant des couches de sol et de substrat 120-128 et des couches d'huile 132 et de gaz 130. Un mécanisme de génération d'onde tel qu'une explosion 110 ou un dispositif de génération d'onde peut être utilisé à la surface de l'environnement 100 pour générer des ondes capables de se déplacer à travers certaines des couches de substrat 120-128. Les détecteurs 106 peuvent détecter des ondes réfléchies et réfractées telles que des ondes de retour 142 et fournir ces informations à un dispositif d'enregistrement 102. Selon certains aspects, le dispositif d'enregistrement 102 peut transmettre des données sismiques recueillies à un dispositif informatique 104. Dans d'autres aspects, le dispositif d'enregistrement 102 peut être le dispositif informatique 104, tel qu'un dispositif périphérique situé dans l'environnement 100. [0018] Un ou plusieurs mécanismes de génération d'onde peuvent générer des vibrations, des ondes de compression ou des ondes de choc qui traversent le souterrain. Les ondes sont générées directement à la surface de l'environnement 100 et orientées vers le bas dans le souterrain afin de réduire l'impact des effets atmosphériques sur la propagation des ondes. Pour cette raison, des techniques et des dispositifs de génération d'ondes qui exploitent un contact direct avec la surface de l'environnement 100 sont souhaitables. Dans certains aspects, des techniques impliquant la génération d'ondes de choc, telles qu'une machine à explosion commandée 110 ou une machine vibrosismique, peuvent être utilisées pour générer des ondes 140. Des dispositifs capables de générer des ondes de vibration ou de compression peuvent être utilisés pour générer 6 des ondes 140. Par exemple, dans certains aspects, le dispositif d'enregistrement 102 peut être un grand véhicule capable de faire vibrer la surface de l'environnement 100 pour générer des ondes 140. Les ondes 140 peuvent être réfléchies ou réfractées par diverses couches souterraines telles que les couches de substrat 120-128 et reçues par des détecteurs 106 à la surface. [0019] Un groupe de détecteurs 106 est distribué le long de la surface de l'environnement 100 pour détecter un mouvement ou une vibration dans le souterrain, tels que des ondes de retour 142. Les détecteurs 106 peuvent être placés sur la surface ou insérés dans la couche la plus haute, c'est-à-dire l'argile 120. Les détecteurs 106 peuvent être des géophones ou des superphones, des dispositifs configurés pour détecter un mouvement dans le souterrain et convertir ce mouvement en lectures de tension. Chacun des détecteurs 106 communique des lectures de tension sur la hase des ondes de retour reçues 142 au dispositif d'enregistrement 102. Les lectures de tension peuvent être communiquées sans fil ou via des protocoles de communication filaires selon différentes mises en oeuvre. [0020] Le dispositif d'enregistrement 102 reçoit des lectures de tension du groupe de dé- tecteurs 106 déployés sur toute la surface de l'environnement 100. Ces lectures de tension peuvent être comparées à une tension de base ou à une tension attendue. Une différence entre la lecture de tension reçue et la tension attendue est une réponse sismique. Le dispositif d'enregistrement 102 communique des réponses sismiques sous forme de données sismiques à un dispositif informatique 104, qui peut agréger et analyser les données sismiques. Dans certains aspects, le dispositif d'enregistrement 102 peut inclure le dispositif informatique 104 et peut effectuer une analyse et une modification de la réponse sismique lorsqu'il est dans l'environnement 100. [0021] Le dispositif informatique 104 collecte les données reçues. Dans certains aspects, les données sismiques collectées par le dispositif informatique 104 peuvent être des données empilées en point-milieu commun (CMP). Les images générées à partir des ensembles de données CMP peuvent être asymétriques dans le temps ou dans la profondeur. Pour corriger ces problèmes, le dispositif informatique 104 peut effectuer des migrations PSTM et PSDM sur l'ensemble de données CMP afin de corriger les calculs d'emplacement pour les éléments souterrains. Ces deux techniques, PSTM et PSDM, peuvent toutefois produire des résultats d'image 3D présentant des variations entre eux. Le dispositif informatique 104 peut effectuer un redirnensionnement et une réorientation de migration croisée pour réduire la variation entre les résultats du traitement PSTM et du traitement PSDM. [0022] La représente un exemple de procédés pour effectuer un prétraitement 200, une opti- misation 220 et un post-traitement 240 pour étalonner des images sismiques répétitives par migration croisée selon divers aspects. Comme le montre la figure 2, le redimen- 7 sionnement et la réorientation de migration croisée peuvent être divisés en trois étapes : prétraitement 200, optimisation 220 et post-traitement 240. Les procédés 200, 220 et 240 peuvent être exécutés par le dispositif informatique 104, le dispositif d'enregistrement 102 en combinaison avec le dispositif informatique 104 ou un dispositif périphérique qui est à la fois un dispositif d'enregistrement 102 et un dispositif informatique 104. [0023] Au cours du prétraitement 200, le dispositif informatique 104 peut, dans le bloc 202, identifier des régions sans réservoir du souterrain à partir des différences d'impédance entre deux millésimes de données PSTM. Les données d'impédance sont corrélées à la dureté d'un élément géologique souterrain. Les changements d'impédance d'une phase à une autre de PSTM peuvent indiquer un changement de la dureté et donc impliquer une variation de la densité de l'élément géologique saturé. Les couches d'huile 132 et de gaz 130 peuvent présenter des changements de l'impédance mesurée entre les phases PSTM, ce qui les catégorise en tant que régions de réservoir potentielles. À l'inverse, les éléments géologiques présentant des valeurs d'impédance cohérentes sur des phases PSTM à plusieurs millésimes appartiennent à des régions sans réservoir. [0024] Les données d'impédance, y compris celles des données PSTM et PSDM, peuvent ensuite être normalisées dans le bloc 204, en ensembles de données sans dimension. La normalisation peut être effectuée de différentes manières. Par exemple, le procédé de normalisation peut être effectué à l'aide de l'équation Eq. (I). [0025] Formule mathématique inséréé sous forme d'image : [0026] [Math.1] dinsensien x-mi rnax(x) in(x) 100271 Dans Éq. 1, x correspond à l'impédance d'origine et x ,',d,',;', est une valeur sans dimension correspondante. Max(x) et min(x) représentent les valeurs d'impédance maximale et minimale. Elles peuvent être des valeurs maximale et minimale de tous les relevés ou de chaque relevé. Dans les exemples fournis, le maximum et le minimum sont dérivés des millésimes de relevés sismiques respectifs. La dernière étape du pré-traitement, dans le bloc 206, consiste à définir les limites supérieure et inférieure pour le décalage et la rotation. Dans certains aspects, les limites inférieure et supérieure peuvent être associées aux bords d'un environnement souterrain étudié ou à un décalage de ceux-ci. Le prétraitement se termine alors et on passe au procédé d'optimisation 220. 8 [0028] À l'aide du redimensionnement et de la réorientation, les grilles 3D peuvent âtre pivotées d'un nombre quelconque de degrés autour de n'importe quel vecteur 3D, puis les grilles peuvent âtre translatées si nécessaire dans le domaine spatial 3D. Divers aspects sont décrits en référence aux systèmes de coordonnées cartésiennes. Toutefois, d'autres systèmes de coordonnées, tels que polaire et sphérique, peuvent âtre utilisés pour représenter la distance de décalage, le vecteur de rotation et l'angle de rotation décrits dans les présentes. Dans le bloc 222, une distance de décalage dans les di- rections x, y, z (x , y , z . ), le vecteur de rotation (x ), l'angle d'inclinaisonr(R et l'angle de rotation (a) sont initialisés de manière aléatoire. Dans le bloc 224, l'optimisation 220 peut continuer jusqu'à ce que le dispositif informatique 104 identifie les paramètres de distance de décalage et de rotation ou de translation optimaux pour un procédé de traitement afin de réduire au maximum la somme des erreurs quadratiques (« SSE »). [0029] Pour chaque itération de l'optimisation 220, les grilles peuvent âtre pivotées de a degrés autour d'un vecteur 3D (x,' y' Zr). puis décalées (x' y' 4). Après la rotation, l'inclinaison, le redimensionnement ou la translation, l'erreur peut âtre calculée, laquelle peut âtre définie comme la différence d'impédance entre un premier procédé de traitement redimensionné et la sismique traitée par un procédé de traitement différent dans la région sans réservoir. Il peut y avoir quelques changements d'impédance dans la région sans réservoir, représentés par des décalages temporels ou une réponse aux changements de contrainte, car les opérations de production et d'injection sont réalisées à proximité dans les régions de réservoir. Les régions sans réservoir peuvent être utilisées pour calculer la SSE. Certains exemples peuvent détecter si la SSE minimum est atteinte. Si elle n'est pas atteinte, un système peut mettre à jour les paramètres (a, xr, y,, z,, x' y' 4) et passer à l'itération suivante jusqu'à ce que la SSE minimum soit obtenue. Des initialisations aléatoires, telles que celles du bloc 222, peuvent être utilisées lors de chaque itération de séquences d'optimisation afin d'éviter que l'optimisation n'atteigne un minimum local au lieu d'un minimum global. L'optimisation 220 peut être répétée jusqu'à ce qu'un nombre suffisant d'exécutions soit réalisé. Le dispositif informatique peut alors procéder au post-traitement 240. [0030] Au cours du post-traitement 240, le dispositif informatique 104 peut, dans le bloc 242, identifier une SSE minimum globale parmi des exécutions d'optimisation d'initialisation aléatoires. Chaque SSE locale minimum correspond à un ensemble de paramètres d'ajustement, notamment les paramètres de rotation et de décalage (a, [3, xr, y' Zr, x' y' 4). Lorsque la SSE minimum « globale » est identifiée, dans le bloc 244, les paramètres correspondants (a, (3, xr, y, Zr, x' y' 4) peuvent être utilisés pour effectuer le décalage et la rotation des grilles 3D pour les données sismiques qui 9 constituent le point d'intérêt de la manipulation. Dans certains exemples, le repositionnement spatial des données sismiques peut générer des grilles vides ou des cas où une majorité des grilles est manquante. Les couches comportant un grand nombre de grilles manquantes (par exemple, des cellules) peuvent être ignorées ou caractérisées par une valeur supposée. Dans le bloc 246, pour les couches restantes, les grilles manquantes peuvent être « remplies » par des procédés d'extrapolation linéaire ou de « remplissage ultérieur ». Par exemple, des échantillons sismiques répétitifs (4D) peuvent représenter les résultats obtenus à l'aide du procédé de migration croisée. Après redimensionnement et réorientation de migration croisée, les valeurs d'impédance d'un premier volume sismique (PSDM) dans la région sans réservoir peuvent correspondre aux valeurs d'impédance d'un second volume sismique (PSTM) plus étroitement que les valeurs d'impédance du volume sismique d'origine (PSDM). Une fois la migration croisée effectuée, dans le bloc 248, l'impédance provenant des valeurs sans dimension peut être convertie en unités d'origine. [0031] Dans certains exemples, le redimensionnement de migration croisée peut être effectué à l'aide de la corrélation croisée, qui est une mesure de la similarité entre deux matrices en fonction du déplacement de l'une par rapport à l'autre. La corrélation croisée peut impliquer l'utilisation d'une fenêtre mobile pour identifier les caractéristiques-clés d'un relevé qui devraient exister dans une autre. Ces relevés sismiques peuvent être traités par différents procédés. Dans certains exemples, les volumes sismiques peuvent être utilisés pour représenter la migration croisée à l'aide d'une corrélation croisée, dans laquelle un premier volume sismique est le résultat de migration PSTM et un second volume sismique est le résultat de migration PSDM. Dans le premier volume sismique, un sous-domaine 3D peut être créé pour être utilisé comme modèle, qui peut inclure une caractéristique à détecter. Le modèle peut servir de fenêtre mobile et peut rechercher le même domaine dans S3. Pour chaque emplacement, les produits élément par élément des régions qui se chevauchent peuvent être calculés, et la somme de ces produits est l'une des composantes de la matrice de corrélation croisée. Une fois que la recherche du domaine dans le second volume sismique est terminée, la composante maximale de la matrice de corrélation croisée et l'emplacement (par exemple, l'index) de la composante maximale peuvent être identifiés, ce qui permet d'identifier la région associée correspondante dans le second volume sismique. [0032] Dans certains exemples, la taille de la fenêtre peut être modifiée et plusieurs exécutions de corrélation croisée peuvent être effectuées pour déterminer si la région identifiée dans le second volume sismique varie en fonction de la taille de la fenêtre. Ce procédé de corrélation croisée peut être utilisé pour déterminer les signaux maximum. Pour les signaux minimum, le signal peut être inversé (signal inversé=1 -signal d'origine) pour le premier volume sismique et le second volume sismique avant l'exécution de la corrélation croisée. [0033] La figure 3 illustre un exemple d'organigramme permettant d'effectuer le procédé d'optimisation pour étalonner des images sismiques répétitives par migration croisée, comme décrit ci-dessus. L'organigramme de la figure 3 illustre le procédé d'étalonnage des images sismiques répétitives par migration croisée à l'aide de la migration PSDM. Dans certains exemples, le dispositif informatique 104 peut effectuer les procédés décrits à la figure 3 à l'aide de la migration PSDM or PSTM. Par exemple, les grilles PSDM peuvent subir une migration croisée pour converger avec les grilles PSTM comme décrit dans le procédé 300, ou les grilles PSTM peuvent subir une migration croisée pour converger avec les grilles PSDM à l'aide des mêmes opérations. [0034] Le procédé 300 est un procédé identifiant les paramètres de distance de décalage, de vecteur de rotation, d'inclinaison et d'angle de rotation les mieux adaptés lors de la migration croisée de données sismiques PSTM et PSDM. Plusieurs itérations du procédé 300, en totalité ou en partie, peuvent être effectuées jusqu'à l'identification des paramètres optimaux ou les mieux adaptés. Dans le bloc 302, le dispositif informatique 104, peut initialiser de manière aléatoire la distance de décalage dans les di- rections x, y, z ' y ' z ), le vecteur de rotation (x , y r, z ), l'angle de rotation (a) et l'angle d'inclinaison (ri). Ces paramètres peuvent être initialisés de manière aléatoire dans les limites supérieure et inférieure établies pendant le prétraitement (par exemple, le bloc 206 de la figure 2). [0035] Dans le bloc 304, le dispositif informatique 104 peut pivoter toutes les pilles basées sur la migration PSDM de a degrés ou les incliner de p degrés, autour du vecteur de rotation (x,' y,, z,). L'ensemble de données de migration basé sur la profondeur est ainsi pivoté à l'aide des valeurs initialisées de manière aléatoire pour le vecteur de rotation et l'angle. Dans le bloc 306, le dispositif informatique 104 peut décaler les grilles PSDM sur la base des directions de distance de décalage (x' y' 4). Dans certains aspects, les opérations des blocs 304 et 306 peuvent avoir lieu en parallèle ou être inversées. Dans le bloc 308, le dispositif informatique 104 peut calculer l'impédance des grilles décalées ou pivotées. [0036] Dans le bloc 310, le dispositif informatique 104, calcule la différence d'impédance pour une ou plusieurs régions sans réservoir, entre les grilles PSDM et les grilles PSTM pivotées et décalées. La différence d'impédance entre les grilles PSDM et les grilles PSTM redimensionnées correspond à l'erreur de migration croisée. Dans le bloc 312, le dispositif informatique 104 peut déterminer si la SSE minimum a été atteinte. Si la différence d'impédance est supérieure à la SSE minimum, la SSE minimum n'a pas été atteinte. 11 [0037] En réponse au fait de déterminer que la SSE minimum n'a pas été atteinte (c'est-à-dire que le bloc 312,« Non »), le dispositif informatique 104 peut, dans le bloc 314, mettre à jour les paramètres d'angle de rotation a, d'angle d'inclinaison ri, de vecteur de rotation (xi., yr, de distance de décalage (x' y' zj et passer à l'itération suivante du procédé 300. Les paramètres peuvent être ajustés par des valeurs incrémentielles d'une taille de pas fixe à chaque itération. Dans certains exemples, la SSE peut atteindre un minimum local avant d'atteindre un minimum global, entraînant une réduction des capacités de rotation et de décalage, mais sans atteindre le minimum global. Dans de tels exemples, les paramètres peuvent être réinitialisés de manière aléatoire pour éviter de bloquer le procédé d'optimisation. Une fois les paramètres ajustés, le dispositif informatique 104 peut retourner au bloc 304 et procéder à une autre itération du procédé 300. [0038] En réponse au fait de déterminer que la SSE minimum a été atteinte (c'est-à-dire que le bloc 312,« Oui »), le dispositif informatique 104 peut, dans le bloc 316, déterminer si le nombre d'itérations effectuées jusqu'à présent atteint ou dépasse un seuil. Le seuil peut être un grand nombre d'itérations telles que 2 000 pour assurer la convergence des résultats et la stabilité des paramètres. Le dispositif informatique 104 peut maintenir un compteur d'itérations qui est modifié à chaque itération du procédé 300 pour suivre le nombre d'itérations terminées. [0039] Si le nombre d'itérations seuil n'a pas été atteint (c'est-à-dire que le bloc 316,« Non »), le dispositif informatique 104 peut alors retourner au bloc 302 et réinitialiser de manière aléatoire les paramètres. Si le nombre d'itérations seuil a été atteint (c'est-à-dire que le bloc 316,« Oui »), le dispositif informatique 104 peut alors mettre fin au procédé d'optimisation et procéder au post-traitement 240 sur la figure 2. [0040] La figure 4 est un schéma fonctionnel d'un dispositif informatique 400 pouvant être utilisé pour exécuter un code de programme pour étalonner des images sismiques répétitives par redimensionnement et réorientation de migration croisée selon un exemple. [0041] Le dispositif informatique 400 peut inclure un processeur 402, un bus 404, un port de communications 406 et une mémoire 408. Dans certains exemples, les composantes représentées à la figure 4 (par exemple, le processeur 402, le bus 404, le port de communications 406 et la mémoire 408) peuvent être intégrés dans une seule structure. Par exemple, les composantes peuvent être à l'intérieur d'un boîtier unique. Dans d'autres exemples, les composantes représentées à la figure 4 peuvent être réparties (par exemple, dans des boîtiers séparés) et en communication électrique les unes avec les autres. [0042] Le processeur 402 peut exécuter une ou plusieurs opérations pour mettre en oeuvre certains exemples. Le processeur 402 peut exécuter des instructions stockées dans la 12 mémoire 408 pour effectuer les opérations. Le processeur 402 peut inclure un dispositif de traitement ou plusieurs dispositifs de traitement. Des exemples non limitatifs du processeur 402 incluent une matrice prédiffusée programmable par l'utilisateur (« FPGA »), un circuit intégré spécifique à l'application (« ASIC »), un microprocesseur, etc. [0043] Le processeur 402 peut être couplé en communication à la mémoire 408 par l'intermédiaire du bus 404. La mémoire 408 peut inclure un quelconque type de dispositif de mémoire non volatile qui conserve les informations stockées lorsqu'il est éteint. Des exemples non limitatifs de la mémoire 408 incluent une mémoire morte programmable et effaçable électriquement (« EEPROM »), une mémoire flash, ou un quelconque autre type de mémoire non volatile. Dans certains exemples, au moins une partie de la mémoire 408 peut inclure un support à partir duquel le processeur 402 peut lire des instructions. Un support lisible par ordinateur peut inclure des dispositifs de stockage électroniques, optiques, magnétiques ou autres capables de fournir au processeur 402 des instructions lisibles par ordinateur ou un autre code de programme. Des exemples non limitatifs de support lisible par ordinateur incluent (mais sans s'y limiter) un ou des disque(s) magnétique(s), une ou des puce(s) de mémoire, une ROM, une mémoire vive (« RAM »), un ASIC, un processeur configure, un stockage optique ou tout autre support à partir duquel un processeur informatique peut lire des instructions. Les instructions peuvent inclure des instructions spécifiques à un processeur générées par un compilateur ou un interpréteur à partir du code écrit dans un quelconque langage de programmation informatique approprié, y compris, par exemple, C, C++, C#, etc. [0044] Le port de communications 406 peut être utilisé pour communiquer avec les systèmes ou dispositifs externes, tels qu'une base de données incluant des données sismiques pouvant être utilisées pour la mise en oeuvre de divers exemples. Les données sismiques reçues par le port de communications 406 peuvent être transmises à la mémoire 408 par l'intermédiaire du bus 404. La mémoire 408 peut stocker toutes les données sismiques reçues et toutes les données relatives aux données sismiques pour la mise en oeuvre de certains exemples. La mémoire 408 peut stocker des caractéristiques des données sismiques et toute manipulation des données sismiques. [0045] La mémoire 408 peut inclure un code de programme pour un module de pré- traitement 412, un module d'optimisation 414, un module de post-traitement 416 et un module d'affichage 418. Le module de prétraitement 412 peut être utilisé pour mettre en oeuvre des procédés de prétraitement comme décrit dans les exemples. Le module d'optimisation 414 peut être utilisé pour mettre en oeuvre des procédés d'optimisation comme décrit dans les exemples. Le module de post-traitement 416 peut être utilisé pour mettre en oeuvre des procédés de post-traitement comme décrit dans les exemples. 13 Le module d'affichage 418 peut être utilisé pour afficher les données sismiques et toutes les données correspondantes dans un format visuel (par exemple, un format sans dimension, un format en trois dimensions, etc.). [0046] La figure 5 est un organigramme décrivant un procédé d'étalonnage d'images sismiques répétitives par redimensionnement et réorientation de migration croisée selon un aspect de l'invention. Certains aspects du procédé 500 peuvent être effectués par le dispositif informatique 104, le dispositif informatique 104 et le dispositif d'enregistrement 102 en combinaison ou un dispositif périphérique incluant à la fois un dispositif d'enregistrement 102 et un dispositif informatique 104. Les modules 412 à 418 stockés dans la mémoire 408 en combinaison avec le processeur 402 du dispositif informatique 104 peuvent effectuer des opérations de procédé 500. [0047] Dans le bloc 502, il est déterminé qu'un premier ensemble de données de formation en fonction du temps a été traité à l'aide d'une première analyse de migration. Par exemple, à l'aide du module de prétraitement 412, le processeur 402 peut déterminer qu'un ensemble de données de formation en fonction du temps peut inclure plusieurs images répétées d'une formation souterraine mesurée, où les images peuvent être traitées à l'aide de la migration PSTM. Dans le bloc 504, il est déterminé qu'un second ensemble de données de formation en fonction du temps a été traité à l'aide d'une seconde analyse de migration. Par exemple, à l'aide du module de prétraitement 412, le processeur 402 peut déterminer qu'un second ensemble de données de formation en fonction du temps peut inclure plusieurs images répétées de la même formation souterraine représentée par le premier ensemble de données sismiques, où les images pour le second ensemble de données sismiques peuvent être traitées à l'aide de la migration PSDM. Les opérations des blocs 502 et 504 peuvent être inversées ou se dérouler en parallèle selon certains aspects. [0048] Dans le bloc 506, les différences entre les étapes de traitement du premier ensemble de données de formation en fonction du temps peuvent être identifiées. Par exemple, à l'aide du module de prétraitement 412, le processeur 402 peut identifier des variations d'impédance entre les étapes de traitement pendant une migration PSTM de données sismiques. Les variations d'impédance peuvent être utilisées pour identifier les régions sans réservoir de l'environnement souterrain. Ces régions sans réservoir sont utilisées dans le traitement de migration croisée ultérieur. [0049] Dans le bloc 508, le premier ensemble de données de formation en fonction du temps et le second ensemble de données de formation en fonction du temps peuvent être normalisés. Par exemple, à l'aide du module de prétraitement 412, le processeur 402 peut exécuter une ou plusieurs fonctions mathématiques pour supprimer la composante de dimension des éléments de chaque ensemble de données de formation en fonction du temps. Diverses techniques permettent de normaliser des données, notamment la 14 suppression de dimension. L'équation 1, décrite en référence à la figure 2, fournit un exemple de fonction permettant de supprimer la composante de dimension de chaque élément des ensembles de données de formation en fonction du temps. Une normalisation appropriée peut réduire les erreurs lors du procédé de migration croisée en veillant à ce que tous les éléments des ensembles de données soient neutres. [0050] Les blocs 502 à 508 peuvent être réalisés dans le cadre de la partie de prétraitement pour étalonner des images sismiques répétitives par migration croisée. Par exemple, le processeur 402 peut utiliser le module de prétraitement 412 pour effectuer les étapes 502 à 508 dans le cadre du prétraitement 200. [0051] Dans le bloc 510, le second ensemble de données de formation en fonction du temps peut être ajusté pour amener le second ensemble de données de formation en fonction du temps à correspondre au premier ensemble de données sismiques. Dans certains exemples, le processeur 402 peut utiliser le module d'optimisation 414 pour ajuster le second ensemble de données de formation en fonction du temps en redimensionnant, en réorientant, en inclinant, en faisant pivoter, en redimensionnant la rotation, en décalant ou autrement en manipulant les ensembles de données dans un espace en trois dimensions. Dans certains exemples, l'ajustement du premier ensemble de données de formation en fonction du temps et du second ensemble de données de formation en fonction du temps peut être effectué en fonction du temps (par exemple, l'ajustement des images répétées). Le second ensemble de données de formation en fonction du temps peut être ajusté pour faire correspondre le premier ensemble de données de formation en fonction du temps de sorte que les zones cibles présentent une forte corrélation. Ce procédé peut être effectué dans le cadre de la partie d'optimisation 220 pour étalonner des images sismiques répétitives par migration croisée. [0052] Dans le bloc 512, un certain nombre d'ajustements minimaux peuvent être identifiés après l'ajustement du premier ensemble de données de formation en fonction du temps et du second ensemble de données de formation en fonction du temps. Par exemple, à l'aide du module de post-traitement 416, le processeur 402 peut identifier une SEE minimum globale, puis calculer les paramètres de distance de décalage, de vecteur de rotation et d'angle de rotation correspondants. La SSE minimum globale et les paramètres de distance de décalage, de vecteur de rotation et d'angle de rotation peuvent être déterminés pendant l'étape de post-traitement 240 pour étalonner des images sismiques répétitives par migration croisée. [0053] Dans le bloc 514, un emplacement d'une formation rocheuse souterraine saturée peut être déterminé sur la base du nombre d'ajustements minimaux. Par exemple, à l'aide du module de post-traitement 416, le processeur 402 peut réorienter un modèle représentant des données de formation en fonction du temps sur la base du nombre d'ajustements minimaux (par exemple, SSE minimum). Les ajustements peuvent inclure une partie ou la totalité du décalage du modèle dans une direction sur la hase de la distance de décalage, de la rotation du modèle autour du vecteur de rotation selon l'angle de rotation. Le modèle ajusté basé sur la SSE minimum peut être utilisé pour augmenter le nombre de points de données fiables afin de prédire plus précisément l'emplacement d'un fluide à l'intérieur d'une formation souterraine. C'est-à-dire que le modèle ajusté peut être utilisé pour identifier de manière fiable les régions de réservoir dans l'environnement souterrain, car les ensembles de données PSDM et PSTM ont subi une migration de manière croisée pour s'aligner. [0054] Dans le bloc 516, l'ajustement ou la planification d'une caractéristique de fonc- tionnement ou de production d'un puits est provoquée sur la hase de l'emplacement de la formation rocheuse souterraine. Une fois que l'anomalie spatio-temporelle associée à une formation rocheuse souterraine est confirmée, unc caractéristique de fonctionnement d'un puits peut être ajustée en fonction de l'étape de planification ou de complétion du système de puits ou un nouveau puits peut être planifié. Il peut exister divers outils de puits présentant diverses caractéristiques de fonctionnement à utiliser lors des étapes de planification et de complétion d'un système de puits. Comme autre exemple, un puits peut être un dispositif de mesure en cours de forage (« MWD ») ou de diagraphie en cours de forage (« LWD ») ou un outil filaire (par exemple, un capteur de fond de trou) pouvant être utilisé pour mesurer les conditions à l'intérieur et à proximité du puits de forage. Par exemple, un outil ou un dispositif de détection de fond de trou peut avoir des caractéristiques de fonctionnement telles qu'une trajectoire qui peut être ajustée a priori dans le cadre de la phase de planification de puits sur la base de l'emplacement de la formation rocheuse souterraine, déterminé à partir de l'étalonnage d'images sismiques répétitives au moyen d'une analyse sismique répétitive intégrée exploitant le redimensionnement et la réorientation de migration croisée lorsque des disparités existent dans les volumes de données sismiques à plusieurs millésimes. [0055] Dans certains aspects, des systèmes, des dispositifs et des procédés de gestion de la production à partir d'un réservoir souterrain sont fournis selon un ou plusieurs des exemples suivants : [0056] Telle qu'utilisée ci-dessous, toute référence à une série d'exemples doit être comprise comme une référence à chacun de ces exemples pris isolément (par exemple, « Exemples 1 à 4 » doit être compris comme « Exemple 1, 2, 3 ou 4 »). [0057] Exemple 1 : un dispositif informatique incluant un processeur ; et un dispositif de mémoire non transitoire comprenant des instructions pouvant être exécutées par le dispositif informatique pour amener le processeur du dispositif informatique à exécuter des opérations comprenant : l'identification de similitudes entre les étapes de traitement d'un premier ensemble de données de formation en fonction du temps traité 16 à l'aide d'une première analyse de migration et d'un second ensemble de données de formation en fonction du temps traité à l'aide d'une seconde analyse de migration ; la normalisation du premier ensemble de données de formation en fonction du temps et du second ensemble de données de formation en fonction du temps ; l'ajustement du second ensemble de données de formation en fonction du temps pour aligner le second ensemble de données de formation en fonction du temps avec le premier ensemble de données de formation en fonction du temps selon des zones identifiées pour amener le second ensemble de données de formation en fonction du temps à correspondre spatialement, avec une certaine tolérance, au premier ensemble de formation en fonction du temps dans les zones identifiées ; l'identification d'un certain nombre d'ajustements minimaux à partir de l'ajustement du second ensemble de données de formation en fonction du temps et du premier ensemble de données de formation en fonction du temps ; la détermination d'un emplacement d'une formation souterraine d'intérêt saturée sur la base des ajustements minimaux identifiés ; et l'ajustement d'une caractéristique de production d'un puits sur la hase de l'emplacement de la formation souterraine saturée. [0058] Exemple 2 : le dispositif informatique selon l'un quelconque de l'exemple 1, dans lequel la première analyse de migration est dérivée de la migration temporelle ou en profondeur après cumul et la seconde analyse de migration est dérivée de la migration après cumul d'une autre méthodologie de traitement. [0059] Exemple 3 : le dispositif informatique selon les exemples 1 ou 2, dans lequel la nor- malisation du premier ensemble de données de formation en fonction du temps et du second ensemble de données de formation en fonction du temps comprend l'exécution d'une fonction sur le premier ensemble de données de formation en fonction du temps et le second ensemble de données de formation en fonction du temps pour supprimer les composantes de dimension. [0060] Exemple 4 : le dispositif informatique selon l'un quelconque des exemples 1 à 3, dans lequel l'ajustement du second ensemble de données de formation en fonction du temps comprend : l'initialisation des paramètres d'ajustement ; et la modification du second ensemble de données de formation en fonction du temps par l'un ou plusieurs de la rotation, du redimensionnement, de l'inclinaison ou de la translation du second ensemble de données de formation en fonction du temps selon le premier ensemble de données de formation en fonction du temps et les paramètres d'ajustement. [0061] Exemple 5 : le dispositif informatique selon l'exemple 4, dans lequel les opérations comprennent en outre : le calcul d'une différence d'impédance entre les secondes données modifiées de formation en fonction du temps et le premier ensemble de données de formation en fonction du temps ; le fait de déterminer, sur la base de la différence d'impédance, si une impédance minimale locale est atteinte ; et la modi- 17 fication des paramètres d'ajustement en réponse au fait de déterminer qu'une impédance minimale locale n'a pas été atteinte. [0062] Exemple 6 : le dispositif informatique selon l'un quelconque des exemples 4 ou 5, dans lequel les paramètres d'ajustement sont l'un ou plusieurs d'une distance de décalage, d'un vecteur de rotation, d'un angle d'inclinaison, d'un facteur de mise à l'échelle ou d'un angle de rotation. [0063] Exemple 7 : le dispositif informatique selon l'un quelconque des exemples 1 à 6, dans lequel l'identification du nombre d'ajustements minimaux comprend : l'identification d'une erreur minimale globale ; la détermination dès ajustements minimaux sur la base de l'erreur minimale globale ; la modification du second ensemble ajusté de données de formation en fonction du temps par l'un ou plusieurs de la rotation, du redimensionnement, de l'inclinaison ou de la translation du second ensemble de données de formation en fonction du temps selon le premier ensemble de formation en fonction du temps et les ajustements minimaux ; la conversion d'un résultat de la modification des secondes données ajustées de formation en fonction du temps en dimensions d'origine ; et dans lequel la détermination de l'emplacement de la formation souterraine d'intérêt saturée sur la hase d'ajustements minimaux identifiés inclut la détermination de l'emplacement sur la hase du résultat converti de la modification des secondes données ajustées de formation en fonction du temps. [0064] Exemple 8 : le dispositif informatique selon l'un quelconque des exemples 1 à 8, dans lequel l'ajustement d'une caractéristique de production d'un puits inclut la modification d'un plan de production pour augmenter la productivité. [0065] Exemple 9 : un procédé mis en oeuvre par ordinateur comprenant : l'identification de similitudes entre les étapes de traitement d'un premier ensemble de données de formation en fonction du temps traité à l'aide d'une première analyse de migration et d'un second ensemble de données de formation en fonction du temps traité à l'aide d'une seconde analyse de migration ; la normalisation du premier ensemble de données de formation en fonction du temps et du second ensemble de données de formation en fonction du temps ; l'ajustement du second ensemble de données de formation en fonction du temps pour aligner le second ensemble de données de formation en fonction du temps avec le premier ensemble de données de formation en fonction du temps selon des zones identifiées pour amener le second ensemble de données de formation en fonction du temps à correspondre au premier ensemble de formation en fonction du temps dans les zones identifiées ; l'identification d'un certain nombre d'ajustements minimaux à partir de l'ajustement du second ensemble de données de formation en fonction du temps et du premier ensemble de données de formation en fonction du temps ; la détermination d'un emplacement d'une formation souterraine d'intérêt saturée sur la base des ajustements minimaux identifiés ; et l'ajustement d'une 18 caractéristique de production d'un puits sur la hase dc l'emplacement dc la formation souterraine saturée. [0066] Exemple 10 : le procédé mis en oeuvre par ordinateur selon l'exemple 9, dans lequel la première analyse de migration est dérivée de la migration temporelle ou en profondeur après cumul et la seconde analyse de migration est dérivée de la migration après cumul d'une autre méthodologie de traitement. [0067] Exemple 11 : le procédé mis en oeuvre par ordinateur selon l'un quelconque des exemples 9 ou 10, dans lequel la normalisation du premier ensemble de données de formation en fonction du temps et du second ensemble de données de formation en fonction du temps comprend l'exécution d'une fonction sur le premier ensemble de données de formation en fonction du temps et le second ensemble de données de formation en fonction du temps pour supprimer les composantes de dimension. [0068] Exemple 12 : le procédé mis en oeuvre par ordinateur selon l'un quelconque des exemples 9 à 11, dans lequel l'ajustement du second ensemble de données de formation en fonction du temps comprend : l'initialisation des paramètres d'ajustement ; et la modification du second ensemble de données de formation en fonction du temps par l'un ou plusieurs de la rotation, du redimensionnement, de l'inclinaison ou de la translation du second ensemble de données de formation en fonction du temps selon le premier ensemble de données de formation en fonction du temps et les paramètres d'ajustement. [0069] Exemple 13 : le procédé mis en oeuvre par ordinateur selon l'exemple 12, comprenant en outre : le calcul d'une différence d'impédance entre les secondes données modifiées de formation en fonction du temps et le premier ensemble de données de formation en fonction du temps ; le fait de déterminer sur la base de la différence d'impédance, si une impédance minimale locale est atteinte ; et la modification des paramètres d'ajustement en réponse au fait de déterminer qu'une impédance minimale locale n'a pas été atteinte. [0070] Exemple 14 : le procédé mis en oeuvre par ordinateur selon l'un quelconque des exemples 12 et 13, dans lequel les paramètres d'ajustement sont l'un ou plusieurs d'une distance de décalage, d'un vecteur de rotation, d'un angle d'inclinaison, d'un facteur de mise à l'échelle ou d'un angle de rotation. [0071] Exemple 15 : le procédé mis en oeuvre par ordinateur selon l'un quelconque des exemples 9 à 14, dans lequel l'identification du nombre d'ajustements minimaux comprend : l'identification d'une erreur minimale globale ; la détermination des ajustements minimaux sur la base de l'erreur minimale globale ; la modification du second ensemble ajusté de données de formation en fonction du temps par l'un ou plusieurs de la rotation, du redimensionnement, de l'inclinaison ou de la translation du second ensemble de données de formation en fonction du temps selon le premier 19 ensemble de données de formation en fonction du temps et les paramètres d'ajustement minimaux ; la conversion d'un résultat de la modification des secondes données ajustées de formation en fonction du temps en dimensions d'origine ; et dans lequel la détermination de l'emplacement de la formation souterraine d'intérêt saturée sur la base d'ajustements minimaux identifiés inclut la détermination de l'emplacement sur la base du résultat converti de la modification des secondes données ajustées de formation en fonction du temps. [0072] Exemple 16 : le procédé mis en oeuvre par ordinateur selon l'un quelconque des exemples 9 à 15, dans lequel l'ajustement d'une caractéristique de production d'un puits inclut la modification d'un plan de production pour augmenter la productivité. [0073] Exemple 17 : un support non transitoire lisible par ordinateur qui inclut des ins- tructions qui peuvent être exécutées par un dispositif de traitement pour amener le dispositif de traitement à exécuter des opérations comprenant : l'identification de similitudes entre les étapes de traitement d'un premier ensemble de données de formation en fonction du temps traité à l'aide d'une première analyse de migration et d'un second ensemble de données de formation en fonction du temps traité à l'aide d'une seconde analyse de migration ; la normalisation du premier ensemble de données de formation en fonction du temps et du second ensemble de données de formation en fonction du temps ; l'ajustement du second ensemble de données de formation en fonction du temps pour aligner le second ensemble de données de formation en fonction du temps avec le premier ensemble de données de formation en fonction du temps selon des zones identifiées pour amener le second ensemble de données de formation en fonction du temps à correspondre au premier ensemble de formation en fonction du temps dans les zones identifiées ; l'identification d'un certain nombre d'ajustements minimaux à partir de l'ajustement du second ensemble de données de formation en fonction du temps et du premier ensemble de données de formation en fonction du temps ; la détermination d'un emplacement d'une formation souterraine d'intérêt saturée sur la base des ajustements minimaux identifiés ; et l'ajustement d'une caractéristique de production d'un puits sur la base de l'emplacement de la formation souterraine saturée. [0074] Exemple 18 : le support non transitoire lisible par ordinateur selon l'exemple 17, dans lequel les opérations pour l'ajustement du second ensemble de données de formation en fonction du temps comprennent des opérations pour : initialiser des paramètres d'ajustement ; et modifier le second ensemble de données de formation en fonction du temps par l'un ou plusieurs de la rotation, du redimensionnement, de l'inclinaison ou de la translation du second ensemble de données de formation en fonction du temps selon le premier ensemble de formation en fonction du temps et les paramètres d'ajustement. [0075] Exemple 19 : le support non transitoire lisible par ordinateur selon l'exemple 18, dans lequel les opérations comprennent en outre : le calcul d'une différence d'impédance entre les secondes données modifiées de formation en fonction du temps et le premier ensemble de données de formation en fonction du temps ; le fait de déterminer, sur la base de la différence d'impédance, si une impédance minimale locale est atteinte ; et la modification des paramètres d'ajustement en réponse au fait de déterminer qu'une impédance minimale locale n'a pas été atteinte. [0076] Exemple 20 : le support non transitoire lisible par ordinateur selon l'un quelconque des exemples 17 à 19, dans lequel les opérations pour identifier le nombre d'ajustements minimaux inclut des opérations pour : identifier une erreur minimale globale ; déterminer les ajustements minimaux sur la base de l'erreur minimale globale ; modifier le second ensemble ajusté de données de formation en fonction du temps par l'un ou plusieurs de la rotation, du redimensionnement, de l'inclinaison ou de la translation du second ensemble de données de formation en fonction du temps selon le premier ensemble de données de formation en fonction du temps et les paramètres d'ajustement minimaux ; convertir un résultat de la modification dès secondes données ajustées de formation en fonction du temps en dimensions d'origine ; et dans lequel la détermination de l'emplacement de la formation souterraine d'intérêt saturée sur la base d'ajustements minimaux identifiés inclut la détermination de l'emplacement sur la base du résultat converti de la modification des secondes données ajustées de formation en fonction du temps. [0077] La description précédente de certains exemples, y compris les exemples illustrés, n'a été présentée qu'à des fins d'illustration et de description et n'est pas destinée à être exhaustive ni à limiter l'invention aux formes précises décrites. De nombreuses modifications, adaptations et utilisations de celles-ci apparaîtront au spécialiste du domaine sans sortir de la portée de l'invention. 21 [Revendication 1] [Revendication 2] [Revendication 3]