FR 3093529 A1 20200911 FR 2000587 A 20200122 Description Titre de l'invention : OPTIMISATION DE PARAMÈTRES DE COMPLÉTION MULTI-OBJECTIFS POUR UN PUITS DE FORAGE À L'AIDE D'UNE OPTIMISATION BAYÉSIENNE Domaine technique 100011 La présente invention concerne généralement la complétion de puits de forage pour la production. Plus spécifiquement, mais de manière non limitative, la présente invention concerne la détermination de paramètres pour l'étape de complétion d'un puits de forage. Contexte 100021 Un puits tel qu'un puits de pétrole ou de gai peut comprendre un puits de forage foré à travers une formation souterraine. Avant de produire du pétrole ou du gaz à partir du puits de forage, le puits de forage est achevé à l'aide d'outils et d'autres systèmes pour préparer le puits de forage pour la production. Des exemples d'activités de complétion comprennent la perforation d'un tubage, la réalisation d'une opération de fracturation hydraulique, l'exécution d'outils en fond de puits pour contrôler la production, etc. La détermination des paramètres de complétion pour une production souhaitée ou optimale peut être difficile car les environnements dans le puits de forage peuvent ne pas être complètement connus ou peuvent changer avec le temps. La modification des paramètres de complétion après le début de la production peut être difficile et dans certains cas impossible. Brève description des dessins [0003] La figure 1 est une vue latérale en coupe d'un exemple de puits avant la complétion et la production, selon certains aspects.. [0004] La figure 2 est un schéma de principe d'un exemple de système d'optimisation des paramètres de complétion selon certains aspects. [0005] La figure 3 est un exemple d'un organigramme d'un processus pour déterminer des paramètres de complétion pour un puits de forage à l'aide d'un module d'apprentissage automatique et d'un module d'optimisation bayésienne selon certains aspects de la présente invention. [0006] La figure 4 est un graphique de la production de gaz dans le temps pour un puits et comparant la production réelle à la production prédite à l'aide d'un processus d'apprentissage automatique et d'un processus d'optimisation bayésienne selon certains aspects de la présente invention. [0007] La figure 5 est une illustration graphique d'un modèle qui peut être utilisé dans un système pour déterminer des paramètres de complétion pour un puits de forage selon 2 un exemple de la présente invention. [0008] La figure 6 est une illustration graphique d'un autre modèle qui peut être utilisé dans un système pour déterminer des paramètres de complétion pour un puits de forage selon un exemple de la présente invention. [0009] La figure 7 est une illustration graphique supplémentaire du modèle de la figure 6 utilisé dans le système pour déterminer des paramètres de complétion d'un puits de forage selon un exemple de la présente invention. Description détaillée [0010] Certains aspects et caractéristiques de la présente invention se rapportent à l'optimisation de la complétion d'un puits à l'aide d'un réseau neuronal pour prédire la stimulation, la production et le coût du puits qui est utilisé pour déterminer les outils et les processus pour compléter le puits de manière optimale. Les paramètres de complétion peuvent être prédits sur la hase de l'optimisation bayésienne. Des exemples de paramètres de complétion comprennent l'espacement des grappes, le nombre de perforations, la conductivité de l'agent de soutènement, le diamètre de perforation, entre autres. Les paramètres peuvent être utilisés pour planifier et exécuter l'étape de complétion d'un puits de forage. Dans certains exemples, les paramètres de complétion peuvent être utilisés pour planifier un flux de travail de complétion complet pouvant entraîner un rendement plus élevé de production d'hydrocarbures par puits. [0011] Lc coût du puits peut âtre établi sur la hase des données générées à partir de modèles basés sur la physique. Les modèles basés sur la physique peuvent déterminer les paramètres du modèle grâce à la mise en correspondance d'historiques. Par exemple, la mise en correspondance d'historiques pour la stimulation peut comprendre la correspondance de la pression de surface et, pour la production, la correspondance des données d'historique de production. Les modèles peuvent être utilisés pour générer les données d'un modèle de réseau neuronal utilisé pour l'optimisation. Au lieu d'utiliser des méthodes numériques telles que les éléments finis ou la différence finie pour résoudre une équation différentielle partielle spatio-temporelle, un cadre de réseau neuronal peut être utilisé pour modéliser la stimulation et la production d'un puits. Les modèles basés sur la physique peuvent être combinés avec les données au cours d'un processus de mise en correspondance d'historiques et les données peuvent être générées à partir des modèles basés sur la physique pour les modèles de réseau neuronal. En couplant la stimulation, la production et la minimisation des coûts, une complétion optimale pour un puits de forage peut être atteinte plus rapidement et de manière plus précise. [0012] Dans certains exemples, un algorithme de réseau neuronal basé sur l'optimisation bayésienne, ou un autre sous-système d'apprentissage automatique, peut être utilisé 3 pour modéliser la stimulation et la production avec des paramètres de complétion optimaux déterminés pour la complétion. Les modèles pris en compte pour la génération de données peuvent être des modèles basés sur la physique et les données générées sont modélisées dans le cadre du réseau neuronal ou d'un autre sous-système d'apprentissage automatique. La génération de données pour la zone simulée peut être fonction de la géométrie de la fracture, de la porosité de la fracture, de la perméabilité, de la masse d'agent de soutènement, de la conductivité, du volume de fluide, de l'espacement des fractures, de l'espacement des étapes, du diamètre de perforation et du nombre de perforations. La production peut également être fonction de ces paramètres. Les paramètres peuvent être partagés entre la stimulation et la production, niais d'autres paramètres du modèle peuvent être modifiés pour correspondre à l'historique. Une fois les modèles déterminés, des données peuvent être générées et un modèle de réseau neuronal (ou un modèle dans un autre système d'apprentissage automatique) peut être construit pour l'optimisation bayésienne. L'optimisation bayésienne peut être utilisée pour déterminer les paramètres de complétion optimaux. Un puits de forage peut être complété à l'aide des paramètres de complétion. [0013] Un exemple du sous-système d'apprentissage automatique est représenté par un réseau neuronal profond (DNN) ou par un autre algorithme d'apprentissage automatique de mémoire à court-long terme (LSTM) qui peut utiliser les données provenant de capteurs ou d'autres sources pour déterminer, à l'aide de l'optimisation bayésienne, les paramètres de complétion optimaux. [0014] Des exemples illustratifs sont donnés pour présenter au lecteur le sujet abordé ici et ne sont pas destinés à limiter la portée des concepts objet de la description. Les sections suivantes décrivent diverses caractéristiques et exemples supplémentaires en référence aux figures dans lesquelles des chiffres identiques désignent des éléments identiques, et les descriptions de direction servent à décrire les aspects illustratifs mais, comme les aspects illustratifs, ne doivent pas servir à limiter la présente description. [0015] La figure 1 est une vue latérale en coupe d'un exemple de puits (100) avant la complétion et la production, selon certains aspects. Le puits 100 comprend un puits de forage 102 s'étendant à travers diverses strates terrestres d'une formation souterraine 110 et définissant une zone intérieure 112 du puits de forage 102. Dans cet exemple, le puits de forage 102 a une section sensiblement verticale 104 et une section sensiblement horizontale 106. La section sensiblement verticale 104 peut comprendre un train de tiges 108 cimenté à une partie supérieure de la section sensiblement verticale 104. [0016] Avant la production, le puits de forage 102 peut être achevé. Par exemple, un train de tubes peut être descendu en fond de trou pour s'étendre de la surface du puits à l'intérieur du puits de forage 102. Le train de tubes peut fournir un conduit pour que le fluide (par exemple, le fluide de production) se déplace de la section sensiblement horizontale 106 à la surface du puits. Le train de tubes peut comprendre des sections tubulaires de production à divers intervalles de production adjacents à la formation souterraine 110. Les garnitures d'étanchéité peuvent être positionnées sur les côtés gauche et droit des sections tubulaires de production pour définir des intervalles de production et fournir des joints de fluide entre le train de tubes et la paroi du puits de forage 102. [0017] Les sections tubulaires de production peuvent comprendre des dispositifs de ré- gulation d'écoulement d'entrée. Un dispositif de régulation d'écoulement d'entrée peut contrôler le volume ou la composition du fluide s'écoulant depuis un intervalle de production dans une section tubulaire de production. Unc opération de fracturation hydraulique peut également être effectuée du puits de forage 102 à la formation 110. [0018] À la surface du puits de forage se trouve un capteur 114 qui peut détecter des données de stimulation et des données de production pour le puits de forage 102 et la formation 110. Des exemples de données de stimulation comprennent des informations de position et de taille sur les fractures et la création de ces fractures. Des exemples de données de production comprennent la quantité de pétrole, la pression et d'autres attributs concernant la production potentielle de pétrole ou de gaz à partir de la formation 110. Bien qu'un seul capteur 114 soit représenté, on peut utiliser plusieurs capteurs. Le capteur 114 peut être un capteur de surface, tel qu'un capteur sismique, pour détecter et collecter des données. Un dispositif informatique 116 peut recevoir des données provenant du capteur 114, traiter les données et commander l'équipement de complétion ou indiquer quel équipement utiliser pour optimiser les paramètres de complétion. Le dispositif informatique 116 peut être positionné à la surface du puits de forage ou sur un site distant. [0019] La figure 2 est un schéma de principe d'un exemple de système d'optimisation des paramètres de complétion selon certains aspects. Dans certains exemples, les composants illustrés sur la figure 2 (par exemple, le dispositif informatique 116 et la source d'énergie 220 peuvent être intégrés dans une structure unique. Par exemple, les composants peuvent être dans un seul boîtier. Dans d'autres exemples, les composants illustrés sur la figure 2 peuvent être distribués (par exemple, dans des boîtiers distincts) et en communication électrique les uns avec les autres. [0020] Le système comprend le dispositif informatique 116. Le dispositif informatique 116 peut comprendre un processeur 204, une mémoire 207 et un bus 206. Le processeur 204 peut exécuter une ou plusieurs opérations permettant d'obtenir des données associées au puits de forage et de produire des paramètres de complétion optimisés pour achever le puits de forage. Le processeur 204 peut exécuter des instructions stockées dans la mémoire 207 pour réaliser les opérations. Le processeur 204 peut comprendre un dispositif de traitement ou plusieurs dispositifs de traitement. Des exemples non limitatifs du processeur 204 comprennent une matrice de portes programmable par l'utilisateur (« FPGA »), un circuit intégré spécifique à l'application (« ASIC »), un microprocesseur, etc. [0021] Le processeur 204 peut être couplé en communication à la mémoire 207 par l'intermédiaire du bus 206. La mémoire non volatile 207 peut comprendre un quelconque type de dispositif de mémoire qui conserve les informations stockées lorsqu'il est éteint. Des exemples non limitatifs de la mémoire 207 comprennent 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 207 peut comprendre un support non transitoire à partir duquel le processeur 204 peut lire des instructions. Un support non transitoire lisible par ordinateur peut comprendre des dispositifs de stockage électronique, optique, magnétique ou d'autres dispositifs de stockage qui peuvent fournir au processeur 204 des instructions lisibles par ordinateur ou un autre code de programme. Des exemples non limitatifs de support lisible par ordinateur comprennent (mais sans s'y limiter) un ou des disques magnétiques, une ou des puces de mémoire, une ROM, une mémoire à accès aléatoire (« RAM »), un ASIC, un processeur configuré, un stockage optique ou n'importe quel autre support à partir duquel un processeur informatique peut lire des instructions. Les instructions peuvent comprendre des instructions spécifiques au processeur générées par un compilateur ou un interprète à partir d'un code écrit dans un langage de programmation informatique approprié, y compris, par exemple, le langage C, C++, C#, etc. [0022] Dans certains exemples, la mémoire 207 peut comprendre des instructions de programme informatique, telles qu'un module d'apprentissage automatique 210, destiné à exécuter un réseau neuronal ou un autre type de module d'apprentissage automatique de mémoire à court-long terme (LSTM). Les instructions peuvent être exécutées pour construire le module d'apprentissage automatique 210 et prédire les paramètres stimulés et de production. Un module d'optimisation bayésienne 212 peut être exécuté par le processeur 204 pour maximiser la zone stimulée, la production et le coût pour produire des paramètres de complétion optimaux. Dans certains exemples, la mémoire 207 peut comprendre des données stockées 213, les données de ce type provenant du capteur 114 et des paramètres de complétion optimaux. [0023] Le système peut comprendre une source d'énergie 220. La source d'énergie 220 peut être en communication électrique avec le dispositif informatique 116. Dans certains exemples, la source d'énergie 220 peut comprendre une batterie ou un câble électrique (par exemple, un câble métallique). Dans certains exemples, la source d'énergie 220 peut comprendre un générateur de signal alternatif. Le système dans cet exemple comprend également une interface d'entrée/de sortie 232. L'interface d'entrée/de sortie 6 232 peut se connecter à un clavier, à un dispositif de pointage, à un écran et à d'autres dispositifs d'entrée/de sortie d'ordinateur. Un opérateur peut fournir une entrée à l'aide de l'interface d'entrée/de sortie 232. Tout ou partie de l'interface d'entrée/de sortie 232 peut être localisée localement ou à distance par rapport au reste du système. [0024] La figure 3 est un exemple d'un organigramme d'un processus permettant de dé- terminer des paramètres de complétion pour un puits de forage à l'aide d'un module d'apprentissage automatique et d'un module d'optimisation bayésienne selon certains aspects de la présente invention. Certains exemples peuvent comprendre plus, moins de blocs que ceux illustrés sur la figure 3 ou des blocs différents. Les blocs illustrés sur la figure 3 peuvent être mis en oeuvre à l'aide, par exemple, du dispositif informatique illustré sur la figure 1 et sur la figure 2. [0025] Dans le bloc 302, un dispositif informatique reçoit des données de capteur provenant d'un ou de plusieurs capteurs dans un puits de forage qui n'a pas encore été achevé pour la production. Les données peuvent être des données de stimulation et des données de production. [0026] Dans le bloc 304, le dispositif informatique effectue une mise en correspondance d'historiques pour la stimulation et la production à l'aide des modèles basés sur la physique. Une mise en correspondance d'historiques peut inclure la recherche dans une base de données ou dans des données stockées d'autres données de puits de forage ayant des caractéristiques de stimulation et de production semblables à celles des données provenant du capteur. Par exemple, les modèles de fracture et les modèles de production peuvent être utilisés pour identifier un modèle particulier basé sur la physique qui peut être utilisé pour être comparé aux données historiques afin d'identifier les puits de forage ayant des caractéristiques similaires et d'accéder aux données historiques sur ces puits de forage. L'historique correspondant aux modèles avec des données réelles peut être utilisé pour réduire l'incertitude dans les modèles. [0027] Dans le bloc 306, le dispositif informatique génère des données déduites à l'aide de données historiques déterminées à partir du processus de mise en correspondance d'historiques. Les données déduites peuvent être générées pour toute la zone du puits de forage et comprendre des données sur une plage de paramètres, tels que les paramètres de complétion. Les données peuvent être déduites en modifiant légèrement les données détectées compte tenu des données historiques issues de puits de forage similaires. Par exemple, si une zone du puits de forage a une valeur de paramètre similaire mais inférieure à une petite quantité par rapport aux données historiques, la valeur d'un autre paramètre à partir de la valeur historique peut être ajustée légèrement plus bas et s'appliquer à cette même zone du puits de forage en cours d'étude. [0028] Dans le bloc 308, la zone stimulée et la production pour le puits de forage sont prédites par le dispositif informatique à l'aide d'un modèle de réseau neuronal et des 7 données déduites qui couvrent une plage de paramètres de complétion. Le modèle de réseau neuronal peut être un modèle de réseau neuronal formé qui a été formé à l'aide de données provenant d'autres puits de forage, y compris des paramètres de complétion et des données de production provenant de ces autres puits de forage. Le résultat obtenu par le modèle de réseau neuronal peut être des valeurs prédites pour les paramètres associés à la zone stimulée et aux données de production. [0029] Dans le bloc 310, le dispositif informatique détermine les paramètres de complétion du puits de forage en appliquant un processus d'optimisation bayésienne aux valeurs prédites issues du modèle de réseau neuronal pour la zone stimulée, la production et le coût. [0030] Dans le bloc 312, le dispositif informatique émet des commandes, des instructions ou des informations sur les paramètres de complétion et le puits de forage peut être achevé à l'aide des paramètres de complétion. Des exemples de décisions de complétion s'appuyant sur des paramètres de complétion peuvent comprendre la modification du nombre de trous à perforer, ou l'emplacement des trous à perforer, au lieu de perforations utilisant un trou ouvert, la modification du diamètre des perforations et des paramètres de fracture, tels que la largeur de la fracture et la conductivité de la fracture. [0031] Dans un exemple, des paramètres tels que la longueur de fracture, la largeur de fracture, l'espacement des fractures, la conductivité de fracturation, la porosité et la perméabilité du réservoir peuvent être déterminés pour une production optimale pour un puits de forage particulier. La production cumulée de gaz et la maximisation du profit peuvent être utilisées pour évaluer si les paramètres sont optimisés. [0032] La figure 4 est un graphique 400 de la production de gaz dans le temps pour un puits et comparant la production réelle à la production prédite à l'aide d'un processus d'apprentissage automatique et d'un processus d'optimisation bayésienne selon certains aspects de la présente invention. Le graphique 400 montre qu'en moyenne, la production prévue est semblable à celle de la production réelle utilisant des paramètres de complétion similaires ou identiques. [0033] La figure 5 est une illustration graphique d'un exemple d'un réseau neuronal profond (DNN) qui est un LSTM 500 pouvant être utilisé pour déterminer des paramètres de complétion pour un puits de forage. Le LSTM 500 n'utilise pas de couches convolutionnelles. Le modèle peut fournir un procédé de prédiction en plusieurs étapes pour les données fournies par le capteur de surface. Le LSTM 500 peut fournir une structure de réseau pour les données spatio-temporelles qui tient compte des caractéristiques des données en fournissant une forte corrélation entre les voisins locaux. Le réseau peut être régularisé en spécifiant un nombre d'unités cachées dans le LSTM pour éviter le surajustement ou le sous-ajustement des données de surface. Le surajustement des données se produit lorsqu'un modèle correspond presque parfaitement aux données et 8 que le modèle est compliqué. Cela signifie généralement que le modèle correspond au bruit des données. Le modèle a un biais faible et une variance élevée. Au contraire, un sous-ajustement se produit lorsque le modèle est trop simple pour s'adapter aux données, d'où un biais élevé et une faible variance. Le modèle prédictif doit équilibrer le surajustement et le sous-ajustement des données. Cela peut être déterminé par la performance du modèle sur les données d'apprentissage et de test. [0034] Le réseau à chacun des points 502, 504 et 506 peut être une représentation apprise qui tient compte des caractéristiques du puits de forage liées au placement de la houe de forage. Le réseau à des points futurs 508, 510 et 512 est une représentation prédite qui tient compte de ces caractéristiques. L'entrée et l'état à une référence temporelle/de séquence sont donnés par les tenseurs 3D : y ) 1 + Irr? cet ^ Wh,..* _[ *tt et + f):,) [0035] La figure 6 est une illustration graphique d'un DNN qui est un réseau LSTM 600 avec des couches convolutionnelles. Les convolutions sont utilisées à la fois pour les connexions d'entrée à état et d'état à état. En utilisant des couches convolutionnelles, l'état final, représenté par la couche 602, peut avoir un grand champ réceptif. La figure 7 illustre la façon dont les couches convolutionnelles 700 sont utilisées pour prédire les propriétés de complétion du puits de forage. Une entrée 702 est utilisée dans un réseau de codage comprenant les couches 704 et 706. Un réseau de prédiction configuré avec les données de surface en temps réel et comprenant des couches convolutionnelles 708 et 710 produit une prédiction, 712. [0036] Selon certains aspects, des systèmes, des dispositifs et des procédés de planification de la complétion d'un puits de forage sont fournis selon un ou plusieurs des exemples suivants : 100371 L'exemple 1 est un système comprenant : un capteur positionnable à la surface d'un puits de forage pour détecter des données avant de terminer une étape de complétion pour le puits de forage ; un dispositif informatique pour recevoir des données détectées par le capteur, le dispositif informatique comprenant : un processeur ; et un support non transitoire lisible par ordinateur comportant un code exécutable par le processeur pour effectuer des opérations, les opérations comprenant : la réalisation d'une mise en correspondance d'historiques pour la stimulation et la production à l'aide des données détectées par le capteur et des données historiques ; la génération des données déduites pour les paramètres de complétion à l'aide des données historiques identifiées pendant la mise en correspondance d'historiques ; la prédiction de la zone stimulée et de la et , ()tan ( ;Ur C, tarth{ed 9 production en introduisant les données déduites dans un modèle de réseau neuronal ; la détermination des paramètres de complétion du puits de forage à l'aide de l'optimisation bayésienne sur le coût, la zone stimulée et la production à partir du modèle de réseau neuronal ; et l'émission des paramètres de complétion pour déterminer les décisions de complétion pour le puits de forage. [0038] L'exemple 2 est le système de l'exemple 1, dans lequel le modèle de réseau neuronal est un réseau neuronal profond (DNN) qui est formé à l'aide de données de surface et de données de production provenant de puits de forage autres que le puits de forage. [0039] L'exemple 3 est le système de l'exemple 1, dans lequel les données détectées par le capteur comprennent des informations de position et de taille sur les fractures dans le puits de forage et des sources pour créer les fractures. [0040] L'exemple 4 est le système de l'exemple 1, dans lequel les décisions de complétion comprennent un certain nombre de trous à perforer, un emplacement des trous à perforer et un diamètre pour une ou plusieurs perforations. [0041] L'exemple 5 est le système de l'exemple 1, dans lequel le support non transitoire lisible par ordinateur comprend un code pour déterminer les paramètres de complétion du puits de forage à l'aide de l'optimisation bayésienne sur le coût, la zone stimulée et la production à partir du modèle de réseau neuronal en déterminant les paramètres de complétion pour la zone stimulée et pour des questions de production et de coût. [0042] L'exemple 6 est le système de l'exemple 1, dans lequel les données déduites com- prennent des valeurs de paramètres en plus des paramètres associés aux données provenant du capteur. [0043] L'exemple 7 est le système de l'exemple 6, dans lequel le support non transitoire lisible pal- ordinateur comprend un code pour générer les données déduites en ajustant les valeurs de paramètres sur la base d'une différence entre les valeurs d'autres paramètres inclus dans les données provenant du capteur. [0044] L'exemple 8 est un procédé comprenant : la réception de données provenant d'un capteur à une surface d'un puits de forage ; la réalisation, par un dispositif informatique, d'une mise en correspondance d'historiques pour la stimulation et la production à l'aide des données détectées par le capteur et des données historiques ; la génération, par le dispositif informatique, des données déduites pour les paramètres de complétion à l'aide des données historiques identifiées pendant la mise en correspondance d'historiques ; la prédiction, par le dispositif informatique, de la zone stimulée et de la production en introduisant les données déduites dans un modèle de réseau neuronal ; la détermination, par le dispositif informatique, des paramètres de complétion du puits de forage à l'aide de l'optimisation bayésienne sur le coût, la zone stimulée et la production à partir du modèle de réseau neuronal ; et l'émission, par le dispositif informatique, des paramètres de complétion pour déterminer les décisions de complétion pour le puits de forage. [0045] L'exemple 9 est le système de l'exemple 8, dans lequel le modèle de réseau neuronal est un réseau neuronal profond (DNN) qui est formé à l'aide de données de surface et de données de production provenant de puits de forage autres que le puits de forage. [0046] L'exemple 10 est le procédé de l'exemple 8, dans lequel les données détectées par le capteur comprennent des informations de position et de taille sur les fractures dans le puits de forage et des sources pour créer les fractures. [0047] L'exemple 11 est le système de l'exemple 8, dans lequel les décisions de complétion comprennent un certain nombre de trous à perforer, un emplacement des trous à perforer et un diamètre pour une ou plusieurs perforations. [0048] L'exemple 12 est le procédé de l'exemple 8, dans lequel la détermination des pa- ramètres de complétion du puits de forage à l'aide de l'optimisation bayésienne sur le coût, la zone stimulée et la production à partir du modèle de réseau neuronal comprend la détermination des paramètres de complétion pour la zone stimulée et pour des questions de production et de coût. [0049] L'exemple 13 est le procédé de l'exemple 8, dans lequel les données déduites com- prennent des valeurs de paramètres en plus des paramètres associés aux données provenant du capteur. [0050] L'exemple 14 est le procédé de l'exemple 13, dans lequel la génération des données déduites comprend l'ajustement des valeurs de paramètres sur la base d'une différence entre les valeurs d'autres paramètres inclus dans les données provenant du capteur. [0051] L'exemple 15 est un support non transitoire lisible par ordinateur qui comprend des instructions exécutables par un dispositif de traitement pour amener le dispositif de traitement à effectuer des opérations comprenant : la réception de données provenant d'un capteur à une surface d'un puits de forage ; la réalisation, par un dispositif informatique, d'une mise en correspondance d'historiques pour la stimulation et la production à l'aide des données détectées par le capteur et des données historiques ; la génération, par le dispositif informatique, des données déduites pour les paramètres de complétion à l'aide des données historiques identifiées pendant la mise en correspondance d'historiques ; la prédiction, par le dispositif informatique, de la zone stimulée et de la production en introduisant les données déduites dans un modèle de réseau neuronal ; la détermination, pal- le dispositif informatique, des paramètres de complétion du puits de forage à l'aide de l'optimisation bayésienne sur le coût, la zone stimulée et la production à partir du modèle de réseau neuronal ; et l'émission, par le dispositif informatique, des paramètres de complétion pour déterminer les décisions de complétion pour le puits de forage. [0052] L'exemple 16 est le support non transitoire lisible par ordinateur de l'exemple 15, dans lequel le modèle de réseau neuronal est un réseau neuronal profond (DNN) qui est 11 formé à l'aide de données de surface et de données de production provenant de puits de forage autres que le puits de forage. [0053] L'exemple 17 est le support non transitoire lisible par ordinateur de l'exemple 15, dans lequel les données détectées par le capteur comprennent des informations de position et de taille sur les fractures dans le puits de forage et des sources pour créer les fractures. [0054] L'exemple 18 est le support non transitoire lisible par ordinateur de l'exemple 15, dans lequel les décisions de complétion comprennent un certain nombre de trous à perforer, un emplacement des trous à perforer et un diamètre pour une ou plusieurs perforations. [0055] L'exemple 19 est le support non transitoire lisible par ordinateur de l'exemple 15, dans lequel le support non transitoire lisible par ordinateur comprend un code pour déterminer les paramètres de complétion du puits de forage à l'aide de l'optimisation bayésienne sur le coût, la zone stimulée et la production à partir du modèle de réseau neuronal en déterminant les paramètres de complétion pour la zone stimulée et pour des questions de production et de coût. [0056] L'exemple 20 est le support non transitoire lisible par ordinateur de l'exemple 15, dans lequel les données déduites comprennent des valeurs de paramètres en plus des paramètres associés aux données provenant du capteur, dans lequel le support non transitoire lisible par ordinateur comprend un code pour générer les données déduites en ajustant les valeurs de paramètres sur la base d'une différence entre les valeurs d'autres paramètres inclus dans les données provenant du capteur. [0057] La description qui précède de certains exemples, y compris d'exemples illustrés, n'a été présentée qu'à des fins d'illustration et de description et n'a pas vocation à être exhaustive ou à limiter l'invention aux formes précises décrites. De nombreuses modifications, adaptations et utilisations de celles-ci seront évidentes pour l'homme du métier sans sortir du cadre de la description. 12 [Revendication 1] [Revendication 2] [Revendication 3] [Revendication 4]