INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
L’élément de toiture est délimité par deux côtés ou bords longitudinaux et deux côtés ou bords transversaux, lesdits côtés délimitant un contour périphérique fermé dudit élément de toiture.
L’élément de toiture est réalisé en matériaux non poreux et hydrophobe.
En utilisant ces probabilités, plusieurs ensembles possibles de corrélations de puits sont générés de manière stochastique dans une version modifiée de l’algorithme DTW de (Sakoe et Chiba, 1978).
4) Construction d’un modèle pour prédire la diagraphie dans le puits cible
Au cours de cette étape, on construit un modèle pour prédire la diagraphie dans le puits cible, au moyen d’une méthode d’apprentissage automatique supervisé (en anglais ‘Supervised Machine Learning’) que l’on entraine sur une base d’apprentissage comprenant :
- la ou les courbes d’apprentissage mises en correspondance, jusqu’à ladite profondeur du trépan de forage du puits, avec la courbe de la diagraphie mesurée dans le puits cible. Ces courbes correspondent aux données d’entrée de la méthode d’apprentissage automatique supervisé lors de cette phase d’entrainement ;
- la courbe mesurée dans le puits cible. Cette courbe correspond à la sortie à reproduire par la méthode d’apprentissage automatique supervisé lors de cette phase d’entrainement.
Ainsi, au cours de cette étape, on entraine une méthode d’apprentissage automatique supervisé sur les courbes mesurées dans les puits d’apprentissage, après que ces courbes ont été mises en correspondance avec la courbe mesurée dans le puits cible, afin que le modèle permette de prédire les valeurs de la diagraphie dans le puits cible. On obtient ainsi un modèle pour prédire la diagraphie dans le puits cible. Il est bien clair ici qu’il s’agit ici d’un problème de régression, puisqu’on détermine des valeurs d’une variable continue (la mesure diagraphique).
Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut utiliser l’une quelconque des méthodes suivantes en tant que méthode d’apprentissage automatique supervisé : la méthode de forêt aléatoire (en anglais ‘Random Forest’), les arbres de décision extrêmement aléatoires (en anglais ‘Extremly Random Trees’), l’amplification de gradient (en anglais ‘Gradient Boosting’), la machine à vecteurs de support (en anglais ‘Support Vector Machine’), le modèle linéaire généralisé (en anglais ‘General Linearized Model’), le modèle additif généralisé (en anglais ‘Generalized Additive Model’) ou le réseau de neurones à propagation avant (en anglais ‘Feedforward Artificial Neural Network’) pour l’apprentissage profond (en anglais ‘Deep Learning’). Ces méthodes sont très simples de mise en œuvre, même pour un non expert, notamment car elles ne nécessitent que peu de paramètres : le temps de calcul maximal (typiquement quelques minutes suffisent, par exemple 200 secondes), et la répartition entre les données qui seront utilisées véritablement pour l’apprentissage et les données qui seront utilisées pour la validation de l’apprentissage (typiquement 80% et 20% respectivement).
Selon une mise en œuvre préférée de l’invention, la méthode d’apprentissage automatique supervisé peut être choisie parmi la liste suivante : la méthode de forêt aléatoire, les arbres de décision extrêmement aléatoires, et l’amplification de gradient. Il s’est en effet avéré que pour un certain nombre d’exemples d’application sur lesquels le procédé selon l’invention a été mis en œuvre, les trois méthodes précitées se sont classées le plus souvent parmi les plus performantes en termes de fiabilité de la prédiction.
Selon une mise en œuvre très préférée de l’invention, on peut utiliser la méthode d’amplification de gradient. En effet, il s’est avéré que pour les exemples d’application sur lesquels le procédé selon l’invention a été mis en œuvre, cette méthode était statistiquement celle qui aboutit le plus souvent aux meilleures prédictions. L’amplification de gradient utilise deux concepts, à savoir l’apprentissage automatique ensembliste (en anglais ‘Ensemble Machine Learning’) et le renforcement de l’apprentissage automatique (en anglais ‘Machine Learning Boosting’). Dans l’apprentissage automatique ensembliste les modèles d’apprentissage sont ajustés aux données individuellement ou combinés dans un ensemble. L’ensemble est une combinaison de modèles individuels simples qui créent ensemble un nouveau modèle plus puissant. Par ailleurs le renforcement de l’apprentissage automatique est une méthode particulière de création d’ensembles de la manière suivante. Tout d’abord cela commence par l’ajustement aux données d’un modèle initial (par exemple par régression linéaire ou arbre de décision). Puis le modèle suivant est construit de manière à rendre plus précise la prédiction des cas où le premier modèle fonctionne mal. La combinaison de ces deux modèles est meilleure que l’un ou l’autre des deux modèles précédents pris séparément. Ce processus dit de renforcement est répété plusieurs fois, chaque modèle successif essayant de corriger les lacunes dans les prédictions des modèles combinés précédents. Enfin, l’amplification de gradient est un type particulier de renforcement de l’apprentissage automatique. Le principe général repose sur le fait que le meilleur modèle suivant possible, lorsqu’il est combiné avec les modèles précédents, minimise l’erreur globale de prédiction. La dénomination ‘amplification de gradient’ vient du fait que les résultats cibles pour chaque cas sont définis en fonction du gradient de l’erreur par rapport à la prédiction. Plus précisément, chaque nouveau modèle fait un pas dans la direction qui minimise l’erreur de prédiction, dans l’espace des prédictions possibles pour chaque cas d’apprentissage.
5) Mise en correspondance des courbes d’apprentissage entre elles (Option)
Cette étape est optionnelle et ne sera mise en œuvre que si on a acquis une pluralité de courbes d’apprentissage de la diagraphie. Au cours de cette étape optionnelle, on met en correspondance les courbes d’apprentissage entre elles, au moyen d’une méthode de recherche de similarité entre des signaux enregistrés selon des échelles différentes.
Autrement dit, au cours de cette étape, si on dispose de plusieurs puits d’apprentissage et si une courbe de diagraphie a été enregistrée dans chacun de ces puits d’apprentissage, on met en correspondance les courbes enregistrées pour chacun de ces puits. En effet, chaque courbe de diagraphie a sa propre échelle, du fait que les couches géologiques ne sont pas planes, horizontales, et isométriques latéralement.
Pour la mise œuvre de cette étape, on peut utiliser la technique de Déformation Temporelle Dynamique décrite ci-dessus ou encore la technique décrite dans le document (Lallier, 2009) précité pour mettre en correspondance les courbes d’apprentissage enregistrées pour chacun des puits d’apprentissage.
Avantageusement, la mise en correspondance est réalisée en choisissant comme référence le puits d’apprentissage dont la distance au puits cible est la plus faible, de préférence dont la distance au puits cible est la plus faible au niveau de la profondeur du trépan de forage du puits cible. Cela permet que les courbes d’apprentissage soient mises en correspondance entre elles avec, en principe (en fonction de la stratigraphie), le moins de différence d’échelle par rapport à la courbe acquise dans le puits cible.
6) Construction d’une courbe d’apprentissage de la diagraphie composée
Au cours de cette étape, pour chacune des courbes d’apprentissage, on construit une courbe d’apprentissage de la diagraphie composée, formée d’une part par la portion de la courbe d’apprentissage mise en correspondance avec la courbe jusqu’à la profondeur du trépan, et d’autre part par une portion de la courbe d’apprentissage, optionnellement mise en correspondance avec les autres courbes d’apprentissage lorsqu’une pluralité de courbes d’apprentissage de la diagraphie ont été acquises, pour les profondeurs au-delà de la profondeur du trépan.
La demande mondiale en terres rares ne cesse de croître et il est estimé que cette demande augmentera de 50 % au cours des dix prochaines années. Toutefois, comme le nombre de pays producteurs de terres rares reste limité – la Chine dominant actuellement la production globale mondiale des terres rares –, il existe à terme un risque non négligeable de rupture d’approvisionnement en terres rares, d’où la nécessité d’optimiser toutes les voies permettant de les produire.
Le recyclage des terres rares présentes dans des matériaux usagés est de plus en plus privilégié. Le recyclage permet de concilier diminution des risques d’approvisionnement et défis environnementaux liés aux activités minières.
Un des premiers marchés en volume et en valeur marchande de recyclage des terres rares concerne les aimants permanents de type NdFeB que l’on trouve dans un certain nombre de déchets D3E (disques durs d’ordinateurs, haut-parleurs de matériel audio ou vidéo, dispositifs magnétiques, etc.). Cette ressource pour le recyclage des terres rares présente l’avantage de comprendre des proportions en terres rares intéressantes et valorisables, typiquement de l’ordre de 30 % massiques. La composition des aimants permanents NdFeB varie selon les applications de ces aimants et les fabricants mais ils contiennent typiquement des terres rares lourdes (dysprosium et, à un degré moindre, gadolinium, terbium) très valorisables ainsi que des terres rares légères (néodyme et praséodyme notamment).
La voie hydrométallurgique, basée sur la technique d’extraction liquide-liquide, est communément considérée comme une des voies les plus appropriées commercialement pour récupérer les terres rares à partir du milieu dans lequel elles se trouvent.
Les procédés hydrométallurgiques, qui sont actuellement utilisés industriellement pour récupérer les terres rares à partir d’une solution aqueuse acide, emploient préférentiellement des extractants organophosphorés comme des acides phosphoriques, des acides phosphoniques, des acides phosphiniques, des acides carboxyliques et des phosphates d’alkyles. Il s’agit, par exemple, de l’acide di-2-éthyl-hexylphosphorique (ou HDEHP), de l’acide 2-éthylhexylphosphonique (ou HEH[EHP]), de l’acide bis(triméthyl-2,4,4-pentyl)phosphinique (ou CyanexTM 272), de l’acide néo-décanoïque (ou VersaticTM 10) et du phosphate de tri-n-butyle (ou TBP).
L’utilisation d’autres types d’extractants a été proposée ces dernières années comme celle du N,N-dibutylacétamide (cf. demande de brevet européen 3 323 899, ci-après référence [1]), celle de diglycolamides symétriques lipophiles tels que le N,N,N',N'-tétraoctyl-3-oxapentanediamide (ou TODGA) (cf. demande internationale PCT WO 2016/046179, ci-après référence [2]) et celle de diglycolamides dissymétriques amphiphiles (cf. demande internationale PCT WO 2019/197792, ci-après référence [3]).
Par ailleurs, l’idée de développer des dérivés lipophiles d’acides aminopolycarboxyliques a émergé au milieu des années 1970 puis s’est répandue au cours des années suivantes, essentiellement dans le but de fournir des composés destinés à l’imagerie médicale. Ont ainsi été proposés des agents de contraste pour l’imagerie médicale par résonance magnétique comprenant un ion paramagnétique, par exemple Mn2+, complexé par un dérivé lipophile de l’acide éthylènediaminetétraacétique (ou EDTA) dans le brevet états-unien 5,762,910, ci-après référence [4], et par un dérivé lipophile de l’acide trans-1,2-diaminocyclohexanetétraacétique (ou CyDTA) dans la demande internationale PCT WO 2016/135523, ci-après référence [5].
L’utilisation de dérivés lipophiles de l’EDTA, incorporés dans une membrane polymère, a également été proposée pour l’extraction de métaux alcalino-terreux, calcium et magnésium notamment, par Erne et al., Helv. Chim. Acta 1980, 63(8), 2264-2270, ci-après référence [6].
Enfin, il a été proposé dans le brevet états-unien 8,785,691, ci-après référence [7], d’utiliser des dérivés lipophiles de l’EDTA, en solution dans le 1-octanol, pour extraire par extraction liquide-liquide l’américium(III) et le curium(III) sélectivement vis-à-vis des lanthanides(III) d’un raffinat issu de la mise en œuvre du procédé de traitement des combustibles usés PUREX. Ainsi, selon cette référence, les lanthanides qui représentent 15 des 17 terres rares ne seraient pas extractibles ou que très faiblement par des dérivés lipophiles de l’EDTA.
Or, dans le cadre de leurs travaux, les inventeurs ont constaté qu’à rebours de l’enseignement de la référence [7], des dérivés lipophiles d’acides amino-polycarboxyliques et, notamment, de l’EDTA et du CyDTA peuvent extraire très efficacement les terres rares et en particulier le néodyme, le praséodyme et le dysprosium de solutions aqueuses acides.
L’invention a donc pour objet l’utilisation d’un dérivé lipophile d’un acide aminopolycarboxylique comme extractant, pour extraire au moins une terre rare d’une solution aqueuse acide.
Ce dérivé répond à la formule générale (I) ou (II) ci-après :
dans laquelle : m vaut 0 ou 1 ; R 1 et R 2 , identiques ou différents, représentent un atome d’hydrogène, un groupe alkyle linéaire ou ramifié en C1 à C40, un groupe cycloalkyle en C5 ou C6, un groupe aryle monocyclique, ou forment ensemble un cycle saturé ou insaturé en C5 ou C6, éventuellement substitué une ou plusieurs fois par un atome d’hydrogène, un groupe alkyle linéaire ou ramifié en C1 à C40, un groupe cycloalkyle en C5 ou C6 ou par un groupe aryle monocyclique ; R 3 , R 4 , R 5 , R 6 , R 7 et R 8 représentent, indépendamment les uns des autres, un atome d’hydrogène, un groupe alkyle linéaire ou ramifié en C1 à C40, un groupe cycloalkyle en C5 ou C6 ou un groupe aryle monocyclique ; X 1 et X 2 , identiques entre eux, et X 3 et X 4 , identiques entre eux mais différents de X 1 et X 2 , représentent soit un groupe hydroxyle soit un groupe –NHR ou –NRR’ avec R et R’ représentant un groupe alkyle linéaire ou ramifié en C6 à C20, un groupe cycloalkyle en C5 ou C6 ou un groupe aryle monocyclique ; X 5 et X 6 , identiques entre eux, représentent un groupe –NHR ou –NRR’ avec R et R’ représentant un groupe alkyle linéaire ou ramifié en C8 à C20, un groupe cycloalkyle en C5 ou C6 ou un groupe aryle monocyclique ; R 9 représente un groupe alkyle linéaire ou ramifié en C1 à C40, un groupe cycloalkyle en C5 ou C6, un groupe aryle monocyclique, un groupe –CH2COOH ou un groupe –CH2-CONHR ou –CH2-CONRR’ avec R et R’ représentant un groupe alkyle linéaire ou ramifié en C1 à C40, un groupe cycloalkyle en C5 ou C6 ou un groupe aryle monocyclique ; et R 10 représente un atome d’hydrogène ou un groupe –COOH si R 9 représente un groupe –CH2COOH, sinon R 10 représente un groupe –COOH ; comme extractant, pour extraire au moins une terre rare d’une solution aqueuse acide A1.
Dans ce qui précède et ce qui suit, on entend : - par « groupe alkyle linéaire ou ramifié en C 1 à C 40 », tout groupe alkyle dont la chaîne est linéaire ou comporte une ou plusieurs ramifications et qui comprend au moins 1 atome de carbone mais qui ne comprend pas plus de 40 atomes de carbone ; - par « groupe cycloalkyle en C 5 ou C 6 », un groupe cyclopentyle ou cyclohexyle ; - par « groupe aryle monocyclique », tout groupe hydrocarboné cyclique qui ne comprend qu’un seul cycle et dont le cycle répond à la règle d’aromaticité de Hückel et présente donc un nombre d’électrons π délocalisés égal à 4 n +2 ; ainsi, le groupe aryle monocyclique peut notamment être un groupe phényle, un groupe tolyle, un groupe xylyle, un groupe mésityle ou un groupe benzyle ; - par « cycle saturé ou insaturé en C 5 ou C 6 », tout cycle qui comprend 5 ou 6 atomes de carbone et qui peut être saturé ou, au contraire, comporter une ou plusieurs doubles liaisons, ce cycle pouvant alors être un cycle aromatique ou non.
Par ailleurs, dans ce qui précède et ce qui suit, les expressions « de … à … » et « comprise entre … et … » sont équivalentes et entendent signifier que les bornes sont incluses.
Autrement dit, pour chaque puits d’apprentissage, on construit une courbe composée, dont la partie au-dessus de la profondeur du trépan correspond à la courbe mesurée dans ce puits d’apprentissage et mise en correspondance avec la courbe mesurée dans le puits cible, et dont la partie en-dessous de la profondeur du trépan correspond : si une seule courbe d’apprentissage de la diagraphie a été acquise : à la partie de la courbe mesurée dans ce puits d’apprentissage pour les profondeurs au-delà de la profondeur du trépan, si plusieurs courbes d’apprentissage de la diagraphie ont été acquises : à la partie de la courbe mesurée dans ce puits d’apprentissage et mise en correspondance avec les autres courbes d’apprentissage.
A l’issue de cette étape, on obtient pour chaque puits d’apprentissage une courbe d’apprentissage composée, en cohérence avec le puits cible au-dessus du trépan, et en cohérence avec les éventuels autres puits en-dessous du trépan.
7) Prédiction de la diagraphie dans le puits cible au-delà de la profondeur du trépan
Au cours de cette étape, on prédit les valeurs de la diagraphie dans le puits cible, au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits, en appliquant le modèle pour prédire la diagraphie construit à l’étape 4) aux courbes d’apprentissage composées construites à l’étape 6).
Autrement dit, on applique le modèle de régression construit à l’étape 4) aux courbes d’apprentissage composées construites à l’étape 6), qui comprennent des valeurs de la diagraphie au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits cible, de manière à prédire des valeurs de la diagraphie dans le puits cible au-delà de de la profondeur du trépan de forage du puits cible.
On obtient ainsi une courbe de la diagraphie d’intérêt prédite dans le puits cible comprenant des valeurs au moins pour les profondeurs allant au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits cible.
Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut prédire la diagraphie d’intérêt dans le puits cible au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits cible, mais aussi pour des profondeurs en deçà de la profondeur du trépan de forage du puits cible. Cela peut permettre de vérifier la qualité du modèle construit à l’étape 4) dans la partie en deçà de la profondeur du trépan de forage du puits cible, en comparant les valeurs de la diagraphie prédite à celles de la diagraphie mesurée.
Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut prédire la diagraphie d’intérêt dans le puits cible uniquement au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits cible. Cela permet de réduire le temps d’exécution du procédé selon l’invention, et ainsi de fournir une courbe de diagraphie prédite plus rapidement, ce qui est avantageux dans un objectif de géoguidage du forage du puits cible en temps réel.
Ainsi, le procédé selon l’invention permet de prédire les valeurs d’une diagraphie dans le puits cible au moins au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits.
Le procédé peut être avantageusement mis en œuvre simultanément au forage de ce puits, en vue de guider le forage du puits au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits, en fonction de la prédiction des valeurs de la diagraphie. En effet, les méthodes de géoguidage selon l’art antérieur utilisent des valeurs réelles de la diagraphie, mesurées jusqu’à la profondeur du trépan uniquement, alors que le procédé selon l’invention détermine des valeurs prédites de la diagraphie au-delà de la profondeur du trépan, qui peuvent donc être directement exploitées par des méthodes de géoguidage.
Selon une mise en œuvre de l’invention, l’étape 1) peut être réalisée une seule fois, et les étapes 2) à 7) au fur et à mesure du forage du puits cible, par exemple pour une succession de profondeurs. Cela permet d’affiner au fur et à mesure la prédiction de la diagraphie pour les profondeurs les plus grandes dans le puits cible, au fur et à mesure que les mesures de la diagraphie réalisées dans le puits cible progressent en profondeur avec l’avancée du forage.
Selon une mise en œuvre de l’invention, les étapes 2) à 7) du procédé peuvent être répétées pour une succession de profondeurs du trépan de forage du puits, par exemple tous les 10m, de préférence tous les 5m, de manière préférée tous les 1m. Alternativement, les étapes 2) à 7) du procédé peuvent être répétées pour une succession de pas de temps au cours du forage du puits cible, par exemple toutes les 60 minutes, de préférence toutes les 30 minutes, de manière préférée toutes les 10 minutes, ces durées étant prédéfinies en fonction de la vitesse d’avancement du forage du puits (typiquement entre 1,5m/heure et 15m/heure).
A noter que pour les exemples d’application sur lesquels le procédé selon l’invention a été mis en œuvre, le temps d’exécution des étapes 3) à 7) a été de l’ordre de l’ordre de 3 minutes sur un processeur de type Intel(R) Xeon(R) CPU E5-1620 v3 @ 3.50GHz (Mémoire RAM 16,0 Go), ce qui est nettement en deçà de la durée d’avancée classique de l’outil de forage sur quelques mètres : la prédiction de la diagraphie peut donc se faire quasi en temps réel.
L’invention concerne en outre un procédé de géoguidage du forage d’un puits, dans lequel, pour chaque profondeur d’une succession de profondeurs du trépan de forage dudit puits :
a) on prédit des valeurs d’une diagraphie au-delà de la profondeur du trépan de forage dudit puits au moyen du procédé pour prédire, pendant le forage d’un puits dans une formation souterraine, les valeurs d’une diagraphie au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits tel que décrit ci-dessus ;
b) on détermine la direction du forage du puits pour des profondeurs au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits, en fonction au moins des valeurs de la diagraphie prédites au-delà de la profondeur du trépan de forage du puits.
De préférence, l’organe de verrou 110 et le loquet 106 coopèrent ensemble de la configuration initiale à la configuration finale en passant par une configuration de verrouillage intermédiaire du loquet 106 en engagement partiel de la gâche 100. Ceci permet ainsi de déverrouiller l’agencement de serrure 10, en deux temps, de manière sélective, d’une configuration de verrouillage initiale à une configuration de verrouillage intermédiaire dans un premier temps puis de la configuration intermédiaire jusqu’à la configuration finale de déverrouillage dans un deuxième temps.
Par conséquent, de préférence, le passage de la configuration initiale à la configuration finale est réalisé consécutivement à deux actions distinctes de commande du déplacement des pièces du mécanisme 104.
Conformément à l’invention, afin d’actionner la commande du déplacement des pièces du mécanisme 104, le système 10 comprend encore un actionneur 20 motorisé et un circuit de pilotage de l’actionneur 20 destiné à générer un signal électrique de pilotage d’actionnement du déplacement des pièces du mécanisme 104.
Par exemple, l’actionneur 20 comprend un élément d’actionnement 26 couplé en entraînement à l’organe de verrou 110 pour le faire pivoter de la configuration initiale à la configuration finale.
Comme cela est illustré sur la , l’actionneur 20 comprend également un boîtier 30 dans lequel est agencé un moteur électrique qui entraîne un arbre via par exemple un agencement d’engrenage (non visibles sur la figure). Par exemple, l’arbre agit de son côté sur une tige de poussée 28 déplaçable longitudinalement par rapport au boîtier 30 ce qui permet d’entraîner le déplacement des pièces du mécanisme 104.
Dans l’exemple illustré sur la , l’actionneur 20 comprend un câble de traction 22, relié à la tige de poussée 28, de préférence mobile dans une gaine 24 et l’élément d’actionneur 26 est formé par un embout d’extrémité du câble de traction 22. Dans ce cas, l’action de déplacement est une action de traction-relâchement d’une pièce du mécanisme 104, par exemple l’organe de verrou 110.
Par exemple, l’élément 26 se présente sous la forme d’une goupille de guidage coopérant à l’intérieur d’une rainure de guidage 112 ménagée sur l’organe de verrou 110. Ainsi, lorsque la goupille de guidage 26 vient en butée de fin de course à l’intérieur de la rainure de guidage 112 de l’organe de verrou 110, elle provoque l’entraînement en mouvement de l’organe de verrou 110 dans le sens horaire à l’encontre de la sollicitation élastique exercée par un ressort.