FR3023954A1 - - Google Patents
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Abstract
L'invention concerne un procédé de prédiction de l'activité de faille d'un volume souterrain comportant les opérations d'obtention d'un modèle du volume souterrain sur la base de tenseurs de contrainte de champ lointain, d'identification de failles dans le volume souterrain, de génération de résultats correspondant à la seule contribution d'une faille pour chacun des tenseurs de contrainte de champ lointain, de combinaison sélective pour chacun des tenseurs de contrainte de champ lointain et sur la base d'un vecteur Booléen d'activité de faille, des résultats sous la forme d'une contribution linéairement indépendante mise à l'échelle à un résultat superposé, de calcul d'une fonction de coût représentant une différence entre le résultat superposé et une mesure du volume souterrain, et de minimisation de la fonction de coût par ajustement itératif d'un paramètre d'optimisation pour chaque tenseur de contrainte de champ lointain et ajustement itératif du vecteur Booléen d'activité de faille, pour générer une prédiction de l'activité de faille du volume souterrain.
Description
CONTEXTE DE L'INVENTION 100011 Une faille peut être considérée comme une discontinuité de surface tridimensionnelle complexe dans un volume de sol ou de roche. Des fractures, y compris, sans limitation, des diaclases, des veines, des dikes, des couches de solution sous pression contenant des stylolites, etc., peuvent être propagés de manière intentionnelle, en vue d'augmenter la perméabilité dans des formations telles que les schistes, dans lesquelles l'optimisation du nombre, de l'emplacement, et de la taille des fractures dans la formation augmente le rendement de ressources telles que le gaz de schistes. [0002] La contrainte, en mécanique des milieux continus, peut être considérée comme une mesure des forces internes agissant au sein d'un volume. Cette contrainte peut être définie comme une mesure de la force moyenne par unité de surface au niveau d'une surface au sein du volume sur lequel agissent des forces internes. Des forces internes peuvent être produites entre les particules contenues dans le volume en réaction à des forces externes appliquées au volume. [0003] Une compréhension de l'origine et de l'évolution des failles et de l'histoire tectonique des régions faillées peut être établie en reliant des données d'orientation des failles, de direction de glissement, géologiques et géodésiques à l'état de la contrainte dans la croûte terrestre. Dans certains problèmes inverses, les directions des contraintes principales distantes et un rapport de leurs grandeurs sont contraints par une analyse de données de terrain concernant les orientations des failles et les directions de glissement telles qu'elles sont déduites d'artéfacts tels que les striures apparaissant sur des surfaces de failles exposées. Aussi, même si de nombreuses surfaces de failles peuvent être interprétées à partir de données sismiques, il est bien connu que, pendant un temps géologique donné, certaines d'entre elles étaient actives (ou n'étaient pas scellées) et ont donc glissé. Comme les failles de glissement ont fortement perturbé la contrainte, et génèrent par conséquent une fracturation associée, il est important de déterminer, à un instant géologique donné (passé ou présent), quelles failles étaient actives et lesquelles étaient scellées (c'est-à-dire inactives).
RÉSUMÉ DE L'INVENTION [0004] De manière générale, selon un aspect, certains modes de réalisation concernent un procédé de prédiction de l'activité de faille d'un volume souterrain. Le procédé consiste à obtenir un modèle du volume souterrain sur la base d'une pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants ; identifier une pluralité de failles dans le volume souterrain ; générer une pluralité de résultats précalculés pour chacun de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants, dans lequel chacun de la pluralité de résultats précalculés correspond à la seule contribution de l'une de la pluralité de failles dans le volume souterrain ; combiner sélectivement, pour chacun de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants et sur la base d'un vecteur Booléen d'activité de faille, la pluralité de résultats précalculés sous la forme d'une contribution linéairement indépendante à un résultat superposé, dans lequel chaque contribution linéairement indépendante est mise à l'échelle dans le résultat superposé par un paramètre d'optimisation associé à un de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants correspondant; calculer une fonction de coût représentant une différence entre le résultat superposé et une mesure du volume souterrain ; et minimiser la fonction de coût par ajustement itératif du paramètre d'optimisation pour chacun de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants et ajustement itératif du vecteur Booléen d'activité de faille, dans lequel l'ajustement itératif du vecteur Booléen d'activité de faille en vue de minimiser la fonction de coût génère une prédiction de l'activité de faille du volume souterrain. [0005] De manière générale, selon un aspect, des modes de réalisation concernent un système de prédiction de l'activité de faille d'un volume souterrain. Le système comprenant : un dispositif de détection configuré pour obtenir une mesure du volume souterrain ; un moteur de modélisation de contrainte, de fracture, et d'activité de faille configuré pour : obtenir un modèle du volume souterrain sur la base d'une pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants ; identifier une pluralité de failles dans le volume souterrain ; générer une pluralité de résultats précalculés pour chacun de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants, dans lequel chacun de la pluralité de résultats précalculés correspond à la seule contribution de l'une de la ...pluralité de failles dans le volume souterrain ; combiner sélectivement, pour chacun de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants et sur la base d'un vecteur Booléen d'activité de faille, la pluralité de résultats précalculés sous la forme d'une contribution linéairement indépendante à un résultat superposé, dans lequel chaque contribution linéairement indépendante est mise à l'échelle dans le résultat superposé par un paramètre d'optimisation associé à un de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants correspondant; calculer une fonction de coût représentant une différence entre le résultat superposé et la mesure du volume souterrain ; et minimiser la fonction de coût par ajustement itératif du paramètre d'optimisation pour chacun de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants et ajustement itératif du vecteur Booléen d'activité de faille, dans lequel l'ajustement itératif du vecteur Booléen d'activité de faille en vue de minimiser la fonction de coût génère une prédiction de l'activité de faille du volume souterrain ; et un dispositif de commande configuré pour générer, sur la base de la prédiction de l'activité de faille, un signal de commande d'une opération sur le terrain dans le volume souterrain. [0006] De manière générale, selon un aspect, l'invention concerne un support lisible par ordinateur non volatil stockant des instructions de prédiction de l'activité de faille d'un volume souterrain. Les instructions, lorsqu'elles sont exécutées par un processeur d'ordinateur, comprennent des fonctionnalités destinées à : obtenir un modèle du volume souterrain sur la base d'une pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants ; identifier une pluralité de failles dans le volume souterrain ; générer une pluralité de résultats précalculés pour chacun de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants, dans lequel chacun de la pluralité de résultats précalculés correspond à la seule contribution de l'une de la pluralité de failles dans le volume souterrain ; combiner sélectivement, pour chacun de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants et sur la base d'un vecteur Booléen d'activité de faille, la pluralité de résultats précalculés 10 [0007] 15 [0008] 20 [0009] [0010] 25 [0011] comme une contribution linéairement indépendante à un résultat superposé, dans lequel chaque contribution linéairement indépendante est mise à l'échelle dans le résultat superposé par un paramètre d'optimisation associé à un de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants correspondant; calculer une fonction de coût représentant une différence entre le résultat superposé et une mesure du volume souterrain ; et minimiser la fonction de coût par ajustement itératif du paramètre d'optimisation pour chacun de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants et ajustement itératif du vecteur Booléen d'activité de faille, dans lequel l'ajustement itératif du vecteur Booléen d'activité de faille en vue de minimiser la fonction de coût génère une prédiction de l'activité de faille du volume souterrain. Le présent résumé est présenté en vue d'introduire un choix de concepts qui sont décrits en outre ci-après dans la description détaillée. Le présent résumé n'est pas destiné à identifier des caractéristiques déterminantes ou essentielles de l'objet revendiqué, ni à être utilisé en tant qu'aide pour délimiter l'étendue de l'objet revendiqué. BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS Des modes de réalisation de l'inversion destinée à obtenir l'activité de faille et la contrainte tectonique sont décrits en référence aux figures suivantes. Des références numériques identiques sont utilisées dans l'ensemble des figures pour désigner des caractéristiques et composants identiques. La figure 1 est un schéma d'un exemple de système de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille. La figure 2 est un schéma de principe d'un exemple de l'environnement informatique destiné à effectuer la modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille en utilisant le principe de superposition. La figure 3 est un schéma de principe d'un exemple de moteur modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille. [0012] La figure 4 est un schéma de principe de techniques de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille. [0013] La figure 5 est un schéma d'un exemple de procédé appliqué en vue de fracturer et de conjuguer des plans de failles utilisant des ensembles de données sans information de grandeur. 10014] La figure 6 est un organigramme d'un exemple de procédé de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille utilisant le principe de superposition. La figure 7 est un organigramme d'un exemple de procédé de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille utilisant le principe de superposition et une fonction de coût. La figure 8, la figure 9, et la figure 10 représentent un exemple de la modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille. DESCRIPTION DÉTAILLÉE Dans la description détaillée présentée ci-après de modes de réalisation, de nombreux détails spécifiques sont présentés afin de procurer une compréhension plus approfondie. Cependant, l'homme du métier pourra noter que des modes de réalisation peuvent être mis en oeuvre sans ces détails spécifiques. Dans d'autres cas, des caractéristiques bien connues n'ont pas été décrites en détail afin d'éviter de compliquer inutilement la description. Des modes de réalisation de l'inversion pour que l'activité de faille et la contrainte tectonique fournissent un système et un procédé d'inversion de l'activité de faille au cours du temps géologique, c'est-à-dire pour détecter des failles qui étaient actives pendant une période de temps géologique donnée. Étant donné qu'une faille peut avoir été active de sa création jusqu'à un temps géologique donné avant de devenir inactive (par exemple, verrouillée par cimentation), les surfaces de faille interprétées ne correspondent pas nécessairement à des failles actives actuelles ou historiques. Dans un ou plusieurs des modes de réalisation, l'activité de faille et le régime de contrainte (c'est-à-dire le rapport [0015] [0016] [0017] 20 [0018] 25 de contrainte et l'orientation de la contrainte horizontale maximum principale) sont inversés ensemble. [0019] A la fin_du procédé d'inversion, une contrainte de champ lointain (également désignée comme contrainte régionale ou contrainte tectonique dans l'ensemble du présent document selon le contexte) et l'activité des failles à un instant géologique particulier quelconque sont déterminées. A titre d'exemple l'activité de chaque faille à un instant géologique particulier peut être représentée par une variable Booléenne ayant une valeur de 0 ou 1, 0 représentant une faille inactive et 1 représentant une faille active. En conséquence, les activités de multiples failles à l'instant géologique particulier peuvent être représentées par des variables Booléennes correspondantes dans un format vectoriel désigné comme vecteur Booléen d'activité de faille. Dans un ou plusieurs des modes de réalisation, des modèles de contrainte de champ lointain linéairement indépendants sont simulés pour un volume souterrain pour déterminer (ou calculer) des valeurs de contrainte, de déformation et/ou de déplacement sur la base de la superposition de tenseurs de contrainte indépendants. Dans un ou plusieurs des modes de réalisation, des valeurs de contrainte, de déformation et/ou de déplacement sont exprimées comme une somme de contributions de tenseurs de contrainte indépendants et de failles individuelles dans une méthode de Monte Carlo. Plus précisément, les contributions de tenseurs de contrainte indépendants et de failles individuelles sont mises à l'échelle/qualifiées par des valeurs de coefficients aléatoires attribuées dans la méthode de Monte Carlo en vue de minimiser une fonction de coût. Les résultats de ce calcul comprennent des événements tectoniques et une activité de faille, ainsi qu'un tenseur de contrainte (représenté par un rapport de grandeurs principales et une orientation associée) et une activité de faille. Les entrées du calcul peuvent comprendre une géométrie des failles, des données de forage (y compris des données d'orientation de fracture et de plan de faille secondaire), un système de positionnement global (GPS), un radar à ouverture synthétique interférométrique (InSAR), des horizons plissés et faillés, des inclinomètres, des lignes et des stries de glissement sur failles, etc. En outre, le calcul peut utiliser différents types de données géologiques provenant de l'interprétation sismique, de relevés de puits de forage, et d'observations sur le terrain en vue de fournir de nombreux résultats, comme la propagation prédite de fracture sur la base d'un champ de contrainte perturbé. Définitions [0020] Dans la description ci-après, certaines variables sont utilisées afin de simplifier la présentation. Le tableau 1 ci-après indique chaque variable pouvant être utilisée et la définition correspondante des variables conformément à un ou plusieurs des modes de réalisation. Tableau 1 Variable Défmit ion OR Tenseur de contrainte de champ lointain régional OH Contrainte principale horizontale maximum (extraite de aR) Oh Contrainte principale horizontale minimum (extraite de o-R) av Contrainte principale verticale (extraite de o-) R Rapport de contrainte défini par ( - o-2,)/(o-1 - cri) et E [0,1] R' Autre rapport de contrainte e [0,3], défini par Rf -. R pour un régime de faille normale, R' = 2 - R pour un régime de faille décrochante, et R' = 2 + R pour un régime de faille inverse Re,ep Matrice de rotation définie par les trois angles d'Euler n Nombre d'éléments triangulaires constituant les surfaces des failles P Nombre de points d'observation ou points de données Vecteur de glissement sur un élément triangulaire d'une surface de faille 0 Orientation de la contrainte de champ lointain régionale. Dans un ou plusieurs des modes de réalisation, l'orientation est définie vers le Nord et en sens horaire 1 Valeur de la contrainte principale maximum d'un tenseur de contrainte Valeur de la contrainte principale intermédiaire d'un tenseur de contrainte cri Valeur de la contrainte principale minimum d'un tenseur de contrainte R0 Matrice de rotation suivant l'axe z d'un angle 6 (voir plus haut) k Paramètre d'échelle défini sous la forme cri rj Composante (i,}) d'un tenseur de contrainte c~ci Paramètres d'optimisation utilisés pour lé principe de superposition ei, Tenseur de déformation calculé au point P u.P Tenseur de contrainte calculé au point P up Champ de déplacement calculé au point P Variable Définition b Vecteur de glissement calculé sur l'élément triangulaire e A Matrice 3x3 reliant a et UR -1. Normale à un plan au point P np ep Champ de déplacement calculé au point P, où l'exposant c indique "calculé" Champ de déplacement calculé au point P, où l'exposant m indique "mesuré" A Activité de faille d'une faille j. A est une variable Booléenne d'activité de faille de valeur 0 pour une faille inactive et 1 pour une faille active. Les activités de failles de multiples failles [3/ à Pn pour les failles 1 à n dans un volume souterrain forment le vecteur Booléen d'activité de faille [pi] ( c'est-à-dire [p, ... (3.3. ... prj ) du volume souterrain. Exposé général 100211 Le présent document décrit l'inversion de la contrainte et de l'activité de faille en utilisant le principe de superposition. Connaissant diverses données d'entrée, comme la géométrie des failles, et des ensembles de données sélectionnables ou facultatifs ou des mesures de données, parmi lesquelles un ou plusieurs d'un rejet de faille, des directions de ligne en profondeur ou de stries de glissement, des mesures de contrainte, des données de fracture, d'orientations de plans de failles secondaires, de données GPS, de données InSAR, de données géodésiques provenant d'inclinomètres de surface, de télémétrie laser, etc., l'exemple de système permet de générer ou de reconstituer rapidement de nombreux types de résultats. Les systèmes et procédés décrits ici appliquent le principe de superposition à des surfaces de faille à géométrie complexe dans au moins trois dimensions (3D), les failles étant par nature de dimension finie et non infinie ou semi-infinie. Les résultats peuvent être restitués en temps réel et peuvent comprendre, par exemple, un ou plusieurs paramètres de contrainte, de déformation, et/ou de déplacement en temps réel, en réponse à un ou plusieurs d'une requête d'un utilisateur ou d'un paramètre mis à jour ; des états de contrainte distants pour de multiples événements tectoniques ; la prédiction de la fracturation future prévue ; la différenciation de fractures préexistantes par rapport à des fractures induites ; etc. Les diverses données d'entrée peuvent être déduites de données de puits de forage, de l'interprétation sismique, d'observations sur le terrain, etc. [0022] Les exemples de systèmes et de procédés décrits ci-après peuvent être appliqués à de nombreuses opérations de réservoirs et de sous-sol différentes, y compris, sans aucune limitation, les opérations d'exploration et de production de gaz naturel et d'autres hydrocarbures, le stockage du gaz naturel, la fracturation hydraulique et la stimulation matricielle en vue d'augmenter la production des réservoirs, la gestion des ressources en eau, y compris le développement et la protection de l'environnement d'aquifères et autres ressources en eau, la capture et le stockage souterrain du dioxyde de carbone (CO2), etc. [0023] Dans un exemple de réalisation, un système applique une technique d'élément 10 limite 3D en utilisant un principe de superposition s'appliquant à l'élasticité linéaire pour des milieux hétérogènes isotropes couvrant un espace entier (tenant compte de l'effet de la surface de la terre) ou un demi-espace (c'est-à-dire ne tenant pas compte de l'effet de la surface de la terre). Sur la base de valeurs précalculées de contributions de tenseurs de contrainte indépendants et de failles individuelles, l'exemple de système 15 permet d'évaluer une fonction de coût en vue de générer des résultats temps réel, comme des paramètres de contrainte, de déformation, et de déplacement pour un point quelconque dans un volume souterrain. Plus précisément, les résultats temps réel sont générés en optimisant (par exemple, en minimisant) la fonction de coût en utilisant un méthode de Monte Carlo pour faire varier la valeur de la contrainte de champ lointain 20 (par exemple, en affectant des valeurs différentes aux paramètres d'optimisation) et activant ou désactivant l'influence des failles (c'est-à-dire en assignant 1 ou 0 aux variables Booléennes d'activité de faille). [0024] La figure 1 représente un exemple de système de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 100. L'exemple de système 100 permet de résoudre une 25 variété de problèmes géomécaniques. La géométrie des failles peut être connue (et facultativement, des contraintes d'inégalité imposées, par exemple normale, chevauchante, etc., peuvent être connues), et l'activité de faille (failles actives contre failles inactives) de certaines failles peut être connue. L'utilisateur peut avoir accès à une ou plusieurs des données provenant de puits forages (par exemple, l'orientation de 30 fracture, les mesures de contrainte in-situ, les plans de failles secondaires), de données géodésiques (par exemple, InSAR, GPS, et inclinomètre), et/ou sous forme d'horizons interprétés. Un exemple de moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 et/ou des exemples de procédés correspondants permettent, par exemple, de reconstituer le régime de l'état de contrainte et tectonique distant pour un/des événement(s) tectonique(s) pertinent(s), l'activité de faille au cours du temps géologique, ainsi que les discontinuités de déplacement sur les failles, et estimer, par exemple, le déplacement et les champs de déformation et de contrainte perturbés en tout point au sein du système. 100251 En utilisant le principe de superposition, l'exemple de système 100 ou de moteur 102 de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille peut effectuer chacune de trois simulations linéairement indépendantes de modèles de tenseurs de contrainte en temps constant quelle que soit la complexité de chaque modèle sous-jacent. En d'autres termes, le temps de calcul total pour trois simulations linéairement indépendantes est sensiblement constant quelle que soit la complexité de chaque modèle sous-jacent. Il n'est pas nécessaire que chaque modèle soit recalculé pour des opérations ultérieures de l'exemple de système 100 ou de moteur 102 de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille. Ensuite, comme cela a été introduit plus haut, des applications de l'exemple de système 100 peuvent comprendre un ou plusieurs d'une interpolation de la contrainte et d'une modélisation des fractures, d'une restitution d'événement(s) tectonique(s) et de l'activité de faille, d'un contrôle de qualité concernant des failles interprétées, d'un calcul en temps réel de champs de contrainte et de déplacement perturbés lorsque l'utilisateur effectue un ou plusieurs d'une estimation de paramètres, d'une prédiction de la propagation des fractures, d'une distinction de fractures préexistantes par rapport à des fractures induites, et de nombreuses autres applications. Exemple d'environnement [00261 La figure 2 représente un exemple de système 100 de la figure 1 dans le contexte d'un environnement informatique, dans lequel une modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille utilisant le principe de superposition peut être effectuée. [0027] Dans l'exemple illustré, le dispositif informatique 200 est couplépar voie de communication via des dispositifs de détection (et des dispositifs de commande) à un milieu réel, par exemple, un volume terrestre souterrain réel 202, un réservoir 204, un bassin de dépôt, un fond marin, etc., et des puits associés 206 pour produire une ressource pétrolière, pour la gestion de ressource en eau, ou pour des services se rapportant au carbone, etc. [0028] Dans la mise en oeuvre représentée, un dispositif informatique 200 met en oeuvre un composant, tel que le moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 et le moteur d'affichage graphique 231. Le moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 et le moteur d'affichage graphique sont illustrés sous la forme de logiciels, mais peuvent être mis en oeuvre sous la forme de matériels ou sous la forme d'une combinaison de matériels et d'instructions logicielles. [0029] Le moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 comprend des fonctionnalités permettant d'effectuer une analyse, par exemple en utilisant une fonction de coût d'une valeur de rapport de contrainte, d'une valeur d'orientation, et d'un vecteur Booléen d'activité de faille. L'exécution de l'analyse est discutée ci-après. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, la valeur du rapport de contrainte peut être définie comme étant (1) dans les équations ci-après. Le moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 peut en outre comprendre des fonctionnalités pour calculer, pour un point particulier dans le diagramme du domaine des contraintes, une prédiction de fracture, un champ de contrainte perturbé, une activité de faille, et/ou un champ de déplacement. [0030] Lors de son exécution, par exemple sur le processeur 208, le moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 est fonctionnellement connecté â un moteur d'affichage graphique 231. Par exemple, le moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 peut faire partie de la même application logicielle que le moteur d'affichage graphique 231, le moteur d'affichage graphique 231 peut être un module d'extension pour le moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102, ou un autre procédé peut être utilisé pour connecter le moteur d'affichage graphique 231 au moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102. Le moteur d'affichage graphique 231 comprend des fonctionnalités pour afficher divers résultats du moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102. Se référant toujours à la figure 2, le moteur d'affichage graphique 231 comprend en outre des fonctionnalités our recevoir une sélection d'un point, demander une prédiction de fracture, un champ de contrainte perturbé, et/ou un champ de déplacement pour le point particulier au moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 en réponse à la sélection, et présenter la prédiction de fracture, le champ de contrainte perturbé, et/ou le champ de déplacement. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le moteur d'affichage graphique 231 est fonctionnellement connecté à l'unité de commande d'interface utilisateur 230 et à l'afficheur 232. [0031] Le dispositif informatique 200 peut être un ordinateur, un réseau d'ordinateurs, ou un autre dispositif qui comporte un processeur 208, une mémoire 210, une unité de stockage de données 212, et d'autres matériels associés tels qu'une interface réseau 214 et un lecteur de support 216 permettant de lire et d'écrire sur un support de stockage amovible 218. Le support de stockage amovible 218 peut, par exemple, être un disque compact (CD) ; un disque numérique polyvalent / disque vidéo numérique (DVD) ; un disque à mémoire flash, etc. Le support de stockage amovible 218 contient des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par le dispositif informatique 200, amènent le dispositif informatique 200 à mettre en oeuvre un ou plusieurs exemples de procédés décrits ici. Par conséquent, le support de stockage amovible 218 peut comprendre des instructions pour mettre en oeuvre et exécuter l'exemple de moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 et/ou de moteur d'affichage graphique 231. Au moins certaines parties de l'exemple de moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 peuvent être stockées comme instructions sur un exemplaire donné du support de stockage amovible 218, du dispositif amovible, ou dans une unité de stockage de données locale 212, en vue d'être chargées dans la mémoire 210 pour leur exécution par le processeur 208. Plus précisément, des instructions logicielles ou un code de programme lisible par ordinateur destiné à mettre en oeuvre des modes de réalisation peuvent être stockés, de manière temporaire ou permanente, en tout ou partie, sur un support lisible par ordinateur non volatil tel qu'un CD, un DVD, un dispositif de stockage local ou distant, une mémoire locale ou distante, une disquette, ou tout autre dispositif de stockage lisible par ordinateur. [0032] Bien que les exemples illustrés de moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 et de moteur d'affichage graphique 231 soient représentés sous la forme d'un programme résidant dans la mémoire 210, le moteur de modélisation de contrainte, de fracture, et d'activité de faille 102 et/ou le moteur d'affichage graphique 231 peuvent être implantés sous la forme de matériels, tels qu'un circuit intégré spécifique d'applications (ASIC) ou sous la forme d'une combinaison de matériels et de logiciels. [0033] Dans cet exemple de système, le dispositif informatique 200 reçoit des données entrantes 220, comme la géométrie des failles et de nombreux autres types de données, en provenance de multiples sources, telles que des mesures de puits de forages 222, des observations sur le terrain 224, et des interprétations sismiques 226. Le dispositif informatique 200 peut recevoir un ou plusieurs types d'ensembles de données 220 via l'interface réseau 214 qui peut également recevoir des données en provenance d'un réseau (par exemple, l'Internet 228), telles que des données GPS et des données InSAR. [0034] Le dispositif informatique 200 peut déterminer (ou calculer) et compiler des résultats de modélisation, des résultats de simulateur, et des résultats de commande, et une unité de commande d'affichage 230 peut fournir en sortie des images de modèles géologiques et des images et des données de simulation à un affichage 232. Les images peuvent être une simulation 2D ou 3D- 234 de résultats de contrainte, de fracture, et d'activité de faille utilisant le principe de superposition. L'exemple de moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 peut également générer une ou plusieurs interfaces utilisateur visuelles (UIs) pour fournir en entrée et/ou afficher des données. [0035] L'exemple de moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 peut également générer ou produire finalement des signaux de commande pour commander des opérations de terrain associées au volume souterrain. A titre d'exemple les opérations de terrain peuvent être effectuées en utilisant des équipements de forage et d'exploration, des injecteurs et des vannes de commande de puits, ou d'autres dispositifs de commande lors de la commande réelle du réservoir 204, du réseau de transport et de distribution, des installations de surface, etc. [0036] Par conséquent, un exemple de système 100 peut comprendre un dispositif informatique 200 et une unité d'affichage graphique interactive 232. L'environnement informatique de l'exemple de système 100 dans son ensemble peut constituer des simulateurs, des modèles, et l'exemple de moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102. Exemple de moteur [0037] La figure 3 représente l'exemple de moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 de manière plus détaillée que sur la figure 1 et la figure 2. La mise en oeuvre illustrée est un exemple de configuration présenté à des fms de description, en vue d'introduire des caractéristiques et des composants d'un moteur mettant en oeuvre l'exemple de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille en utilisant le principe de superposition. Les composants illustrés sont des exemples. Des configurations ou combinaisons de composants différentes de celles qui sont représentées peuvent être utilisées pour mettre en oeuvre les fonctions de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille, et des composants différents ou supplémentaires peuvent également être utilisés. Comme cela a été introduit plus haut, l'exemple de moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 peut être mis en oeuvre dans des matériels, ou dans des combinaisons de matériels et de logiciels. Les composants illustrés sont reliés par voie de communication les uns aux autres pour communiquer de la manière souhaitée. Des flèches sont représentées pour indiquer un flux de traitement ou un flux de données, étant donné que les composants peuvent communiquer les uns avec les autres de la manière souhaitée. [0038] L'exemple de moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 illustré sur la figure 3 comprend un tampon destiné aux ensembles de données 302 ou au moins un accès aux ensembles de données 302, un moteur d'initialisation 304, des simulateurs de modèles de contrainte 306 ou au moins un accès à des simulateurs de modèles de contrainte 306, un sélecteur de paramètres d'optimisation 308, un moteur d'évaluation du coût 310, et un tampon ou une sortie pour les résultats 312. Ces composants sont représentés à des fins de description. D'autres composants, ou un autre agencement des composants, peut conduire à diverses mises en oeuvre de l'exemple de moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102. Les fonctionnalités de l'exemple de moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 vont être décrites ci-dessous. Fonctionnement de l'exemple de système et de moteur [0039] La figure 4 représente un procédé de restitution de la paléocontrainte et de l'activité de faille, comprenant des techniques utilisant le principe de superposition qui réduit la complexité du modèle (dans certains cas, la complexité du modèle est fortement réduite). L'exemple de procédé représenté sur la figure 4 peut être mis en oeuvre par l'exemple de moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102. A titre d'exemple, dans une forme de réalisation, le moteur d'initialisation 304, par l'intermédiaire des simulateurs de modèles de contrainte 306, génère trois modèles précalculés de la contrainte de champ lointain associée à un volume souterrain 202. Ces trois modèles précalculés correspondent à trois coordonnées linéairement indépendantes (c'est-à-dire (i) l'orientation vers le Nord, et (ii) & (iii) les deux grandeurs principales) du volume souterrain 202, et sont désignés comme les trois modèles superposés. En d'autres termes, les trois modèles superposés sont superposés pour représenter un modèle de contrainte de champ lointain complet du volume souterrain ?,02. Pour chacun des trois modèles superposés, le moteur d'initialisation 304 précalcule en outre certaines valeurs, par exemple, une ou plusieurs des valeurs de déplacement, de déformation, et/ou de contrainte, comme une somme des contributions de failles individuelles. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, les valeurs de déplacement, de déformation, et/ou de contrainte, ainsi que les contributions correspondantes de failles individuelles sont précalculées par le moteur d'initialisation 304 pour chaque point d'observation P dans un volume terrestre souterrain. Le sélecteur de paramètres d'optimisation 308 met à l'échelle de manière itérative une ou plusieurs des valeurs de déplacement, de déformation, et/ou de contrainte pour chaque modèle superposé et active sélectivement les failles en vue de minimiser un coût au niveau du moteur d'évaluation du coût 310. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le sélecteur de paramètres d'optimisation 308 met à l'échelle une ou plusieurs des valeurs de déplacement, de déformation, et/ou de contrainte pour chaque modèle superposé en sélectionnant des valeurs des paramètres d'optimisation (crt) pour les trois modèles superposés. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le sélecteur de paramètres d'optimisation 308 active sélectivement les failles en sélectionnant des valeurs des variables Booléennes d'activité de faille (pi). En particulier, une faille j peut être sélectivement activée (c'est-à-dire que la contribution de la faille au modèle est validée) en sélectionnant 1 pour la valeur correspondante de la variable Booléenne d'activité de faille (/3k). Inversement, une faille j peut être sélectivement désactivée (c'est-à-dire que la contribution de la faille au modèle est invalidée) en sélectionnant 0 pour la valeur correspondante de la variable Booléenne d'activité de faille (p,). Mathématiquement, l'activation sélective des failles du modèle terrestre souterrain est effectuée en sélectionnant la valeur vectorielle du vecteur Booléen d'activité de faille [A] (c'est-à- dire [pi Al, où n est le nombre de failles ou de zones de failles) dans le modèle de sous-sol. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, les valeurs sélectionnées des paramètres d'optimisation (cri) et les valeurs du vecteur Booléen d'activité de faille [A] s'appliquent à tous les points d'observation dans le volume souterrain. [0040] Dans un ou plusieurs modes de réalisation, un méthode de Monte Carlo est utilisée pour minimiser la fonction de coût. Typiquement, les paramètres d'optimisation qui modifient l'échelle des valeurs de déplacement, de déformation, et/ou de contrainte sont réglés à des valeurs continues par le sélecteur de paramètres d'optimisation (308) en utilisant le méthode de Monte Carlo. En revanche, dans la méthode de Monte Carlo, les variables Booléennes d'activité de faille qui activent les failles sont réglés à des valeurs binaires par le sélecteur de paramètres d'optimisation (308), la valeur binaire 1 représentant une faille active et la valeur binaire 0 représentant une faille inactive. [0041] Dans le méthode de Monte Carlo, les paramètres de contrainte de champ lointain sont modélisés et simulés en vue de générer un ensemble des variables pour chacun des trois modèles superposés. A titre d'exemple, les variables peuvent comprendre : le déplacement sur une faille, le champ de déplacement en un point de données ou d'observation quelconque, un tenseur de déformation en chaque point d'observation, et la contrainte tectonique. Le sélecteur de paramètres d'optimisation 308 sélectionne les paramètres alpha et beta pour chaque simulation de Monte Carlo, c'est-à-dire un ensemble de "ai" et "el" pour les trois modèles superposés afin qu'ils jouent le rôle de paramètres d'optimisation modifiables en vue d'une convergence itérative sur des valeurs pour ces variables afin de minimiser une ou plusieurs fonctions de coût, qui seront décrites ci-après. Dans une mise en oeuvre, le sélecteur de paramètres d'optimisation 308 sélectionne aléatoirement des paramètres d'optimisation et active aléatoirement les failles pour commencer la convergence des paramètres de déformation, de contrainte, et/ou de déplacement mis à l'échelle vers la valeur la plus faible de la fonction de coût. Lorsque les paramètres d'optimisation mis à l'échelle et les variables Booléennes d'activité de faille sont évalués pour avoir le coût le plus faible de la fonction de coût, les paramètres de déformation, de contrainte, et/ou de déplacement mis à l'échelle peuvent être appliqués en vue de générer des résultats 312, tels qu'une nouvelle contrainte tectonique et une nouvelle activité de faille. [0042] Étant donné que l'exemple de procédé de la figure 4 utilise des valeurs précalculées pour les contributions de failles individuelles aux trois modèles de contrainte linéairement indépendants, l'exemple de procédé ou de moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 peut fournir des résultats rapidement, et même en temps réel dans certains cas, en superposant ces valeurs précalculées et en activant sélectivement les contributions de failles individuelles. Comme cela a été introduit plus haut, le moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 peut rapidement reconstituer de multiples événements tectoniques et activité de faille responsables de l'état présent du volume souterrain 202 par comparaison à d'autres procédés, ou discerner la fracturation induite par une fracturation préexistante plus rapidement que des techniques classiques, ou fournir une estimation de paramètres en temps réel à mesure que l'utilisateur fait varier un paramètre de contrainte, ou peut prédire rapidement la fracturation, etc. [0043] Bien que certains procédés d'inversion de la paléocontrainte puissent appliquer un scénario mécanique complet, le moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 améliore certaines des techniques en utilisant de multiples types de données dans les ensembles de données 302 en vue d'élaborer la fonction de coût. Les ensembles de données 302 à utiliser pour élaborer la fonction de coût sont généralement de deux types : ceux qui fournissent des informations d'orientation (comme les fractures, les plans de failles secondaires avec un angle de frottement interne, et les striures de failles, etc.), et ceux qui fournissent des informations de grandeur (comme le glissement de faille, des données GPS, des données InSAR, etc.). Certains procédés d'inversion de la paléocontrainte sont calculés en utilisant des mesures de glissement sur des plans de failles. [0044] L'exemple de procédé schématisé sur la figure 4, qui peut être exécuté par le moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102, étend l'inversion à de nombreux types de données, et fournit un moteur de modélisation beaucoup plus rapide 102 pour inverser la contrainte tectonique et l'activité de faille. A titre d'exemple, une inversion rapide et fiable obtenue de la contrainte et de l'activité de faille est décrite ci-après. Les différents types de données peuvent être pondérés et combinés ensemble. Le moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 peut rapidement reconstituer le(s) événement(s) tectonique(s) et les discontinuités de déplacement sur les failles en utilisant divers ensembles de données et sources, puis obtenir une estimation du déplacement et du champ de déformation et de contrainte perturbé en tout point au sein du milieu, en utilisant des données disponibles provenant de l'interprétation sismique, des puits de forages et des observations sur le terrain. L'application du principe de superposition permet à un utilisateur d'exécuter une estimation de paramètres de manière très rapide. 100451 Une technique numérique pour mettre en oeuvre les exemples de procédés est décrite ci-dessous. Un tenseur distant réduit utilisé pour la simulation est ensuite décrit, puis le principe de superposition proprement dit est décrit. Une estimation de la complexité est également décrite. 10046] Dans une forme de réalisation, les simulateurs de modèle de contrainte 306 du moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 peuvent être exécutés en utilisant IBEM3D, successeur de POLY3D (POLY3D est décrit par F. Maerten, P. G. Resor, D. D. Pollard, et L. Maerten, Inverting for slip on threedimensional fault surfaces using angular dislocations, Bulletin of the Seismological Society of America, 95:1654-1665, 2005, et par A. L. Thomas, Poly3D: a three- dimensional, polygonal element, displacement discontinuity boundary element computer program with applications to fractures, faults, and cavities in the earth's crust, Thèse de Master's, Université de Stanford, 1995). IBEM3D est un code à éléments de frontière fondé sur la solution analytique d'une dislocation angulaire dans un espace entier ou un demi-espace élastique homogène ou inhomogène. Un solveur itératif est utilisé pour des raisons de vitesse et à des fins de parallélisation sur des architectures multi-coeurs (voir par exemple F. Maerten, L. Maerten, et M. Cooke, Solving 3d boundary element problems using constrained iterative approach, Computational Geosciences, 2009). Cependant, des contraintes d'inégalité ne peuvent pas être utilisées en raison du fait qu'elles sont non linéaires et le principe de superposition ne s'applique pas. Dans le code sélectionné, les failles sont représentées par des surfaces triangulaires à déplacement discontinu. Cela offre l'avantage que les surfaces des failles tridimensionnelles constituent une approximation plus précise de surfaces curvi-planes et de lignes d'extrémité courbes sans introduire de chevauchements ou d'interstices. 100471 Des conditions aux limites mixtes peuvent être prescrites, et lorsque des conditions aux limites de traction sont spécifiées, le moteur d'initialisation 304 donne une solution pour des composantes de Burgers inconnues. Après que le système a été résolu et que des résultats des trois modèles superposés ont été générés, il est possible de déterminer (ou calculer) en tout point, au sein de l'espace entier ou du demi-espace, le déplacement, la déformation ou la contrainte en des points d'observation comme un post-traitement consistant à combiner linéairement des résultats des trois modèles superposés. Plus précisément, le champ de contrainte en tout point d'observation est donné par le champ de contrainte perturbé dû aux failles de glissement plus la contribution de la contrainte distante. Par conséquent, l'obtention du champ de contrainte perturbé du fait du glissement sur les failles n'est pas suffisante. En outre, l'estimation du glissement de faille à partir des interprétations sismiques est donnée le long de la direction d'inclinaison. Rien n'est connu le long de la direction de glissement, et un scénario mécanique complet peut être mis en jeu pour reconstituer les composantes inconnues du vecteur de glissement, étant donné qu'il a un effet sur le champ de contrainte perturbé. La modification de la contrainte de champ lointain imposée (l'orientation et/ou les grandeurs relatives) modifie la distribution du glissement et par conséquent, le champ de contrainte perturbé. En général, un code tel que IBEM3D est bien adapté au calcul de la totalité des vecteurs de déplacement sur les failles, et peut être optimisé en utilisant une technique à base de matrice H. L'inconnue associée aux fins de la modélisation reste l'estimation de la contrainte de champ lointain qui doit être imposée en tant que conditions aux limites dans le procédé d'inversion. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, la grandeur et l'orientation de la contrainte de champ lointain sont déterminées dans le procédé d'inversion sur la base d'un ensemble donné de surfaces de failles en utilisant la méthode de Monte Carlo mentionnée précédemment. Plus précisément, l'ensemble de surfaces de failles est décrit ci-dessous comme étant une géométrie de failles connue alors que la contrainte de champ lointain est modélisée par des formulations mathématiques décrites ci-après. [0048] Dans un exemple de procédé qui peut être mis en oeuvre par le moteur de modélisation de la contrainte et des fractures 102, un modèle composé de multiples surfaces de failles est soumis à un tenseur de contrainte de champ lointain constant 0R défini dans le système de coordonnées global par l'équation (2) en supposant une contrainte de champ lointain sub-horizontale (mais la présente méthodologie n'est pas limitée à ce cas) : crh OR = H RT9,4,,q., (2) o-, Etant donné que l'ajout d'une contrainte hydrostatique ne modifie pas aR, le tenseur de contrainte de champ lointain o-R peut être écrit comme indiqué à l'équation (3), où R0 est la matrice de rotation suivant l'axe vertical (sens horaire), avec 0 E [0,7r] : CF = ah - aH- g (3) [0049] Lors de l'utilisation du mode de réalisation ci-dessus, la définition d'une contrainte régionale comporte trois inconnues, à savoir (ah - Gy), - av), et 0. Lorsqu'on exprime l'équation (2) en utilisant ai, cs2 et a3 pour les trois régimes de failles d'Anderson (Anderson, E., The dynamics of faulting. Edinburgh Geol. Soc., 1905, 8(3):387-402), en factorisant avec (ai-a3) et en introduisant le rapport de contrainte R = (a2-03)/(a1-03) E[0,1], l'équation (22) suivante donne le résultat suivant : (a i - C13)R0 [ -1 R - 1 1RI ' pour un régime de faille normale JI 15 a R (a - 453)R9[ -R1- R e RT pour un régime de faille décrochante (22) (a i - a3)R0[ R1 e RT pour un régime de faille chevauchante [0050] En remplaçant R par R' comme indiqué dans l'équation (23) suivante, un paramètre de forme de contrainte unique R' est créé pour les trois régimes de failles combinés : R E [0, 1] pour un régime de faille normale 2 - R E [1, 2] pour un régime de faille décrochante (23) 2 + R E [2, 3] pour un régime de faille chevauchante R' [0051] Lorsqu'on omet le facteur d'échelle (ai - 63), le tenseur de contrainte régional indiqué en (23) est défini par deux paramètres, 0 et R'. Cette définition peut être utilisée comme indiqué ci-après pour déterminer (0, R') conformément aux données utilisées.
Principe de superposition [0052] L'exemple de moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 peut utiliser le principe de superposition, c'est-à-dire un principe bien connu dans la physique de l'élasticité linéaire, afin de reconstituer le déplacement, la déformation et la contrainte en tout point d'observation P en utilisant les valeurs spécifiques précalculées provenant de simulations linéairement indépendantes. Le principe de superposition stipule qu'une valeur donnée f peut être déterminée par une combinaison linéaire de solutions spécifiques. [0053] Dans le moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102, une reconstitution d'une contrainte de champ lointain implique une reconstitution des trois paramètres (ai, a2, a3). Par conséquent, le nombre de solutions linéairement indépendantes utilisées est de trois. En d'autres termes, dans l'équation (14) : r= Ka) = F (ct (14) (a(1)) crifi où (ai, a2, a3) sont des nombres réels, et ° (pour i = 1 à 3) sont trois tenseurs de contrainte distants linéairement indépendants. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le membre de droite de l'équation (14) (c'est-à-dire atfl + a2f2 + a3f3) est désigné comme étant un résultat superposé et chacun des trois termes aifi, a2f2 et a3f3 est désigné comme étant une contribution linéairement indépendante au résultat superposé. En particulier, chaque contribution linéairement indépendante est mise à l'échelle dans le résultat superposé par un paramètre d'optimisation correspondant. Si F est sélectionné comme étant les fonctions de Green de déformation, de contrainte ou de déplacement, alors les valeurs qui en résultent E, cr, , et u, en P peuvent être exprimées sous la forme d'une combinaison de trois solutions spécifiques, comme représenté ci-après. Par conséquent, la déformation, la contrainte et le champ de déplacement pour une charge tectonique sont une combinaison linéaire des trois solutions spécifiques, et sont donnés par l'équation (15) : fZip = Cr iti p Cap = CtiC r p"" Ep = Crlep (1) (1:`, ;5: p + cr3 ep (2.,' 3Up cr (3) la) re) (15) [0054] De même, l'utilisation de (ai, a2, a3) permet de reconstituer les discontinuités de déplacement (c'est-à-dire des glissements) sur les failles, comme indiqué dans l'équation (16) : le + 2 b?) (16) et une contrainte de champ lointain quelconque est également donnée sous la forme d'une combinaison des trois paramètres, comme indiqué à l'équation (17) : CFR = (ken a2CF(2)+ a3 OEu(3) (17) Contributions des failles 10055] L'équation (15) peut en outre être décomposée sous la forme d'une somme de contributions de failles. A titre d'exemple, £p, ap et up contiennent les contributions de chaque faille, qui sont sommées afin de donner cette dernière. [0056] A titre d'exemple, ap est décomposé comme suit : f0057] ap = En api [0058] où n est le nombre de failles dans le modèle, et api est la contribution au champ de contrainte perturbé de la faille i. [0059] Dans le cas général, les notations suivantes peuvent être utilisées pour formuler la déformation, la contrainte ou le déplacement représenté par V(P) en fonction du point de données P. [0060] On suppose que a, représente les coefficients utilisés pour la superposition (i E [0, 3]). [0061] On suppose que [3j (0 pour inactif et 1 pour actif) est l'activité de faille de la jème faille ou zone de faille. 10 [0062].(11) On suppose que 1 est la valeur (scalaire, vectorielle ou tensorielle) au point de données P, induite par la jème faille ou zone de faille et provenant de chaque simulation linéairement indépendante i. [0063] On suppose que V(P) est la valeur au point de données P induit par toutes les failles ou zones de failles actives. 15 [0064] Le Tableau 1 représente un exemple d'algorithme pour initialiser une structure de données pour stocker des valeurs décomposées de V(P) pour chaque simulation linéairement indépendante i. Comme représenté dans le Tableau 1, pour chaque point de données P, chaque simulation linéairement indépendante i, et chaque faille Fj, une unité ij, de stockage de données est initialisée pour stocker T ri /4 J. En d'autres termes, la valeur 20 initiale V,(P) pour chaque simulation linéairement indépendante i doit être calculée sous la forme d'une somme de contributions vi 'Cri dues à chaque faille ou zone de faille Fi. Si l'on considère un modèle constitué de n failles ou zones de failles, V,(P) combine 3n valeurs en chaque point de données P. Pour m points de données dans un volume souterrain, 3nm valeurs (scalaires, vectorielles ou tensorielles) sont initialisées et 25 stockées par l'exemple d'algorithme représenté dans le Tableau 1. Tableau 1 ALGO 1 : INITIALISATION DE V(P) pour une simulation i n = nombre de failles ou de zones de failles P est un point de données //Calculer une valeur, V(P) (la valeur peut être un déplacement, une déformation ou //une contrainte), en P pour une contrainte distante donnée fournie par a Pour chaque simulation linéairement indépendante i E[1,3] V4 (P) (P) + ViF2 (P) V, V,5 (I)) fin [0065] Si la contrainte tectonique o-R est donnée et si trois solutions indépendantes sont connues, il existe un triplet unique (ai, a2, a3) pour lequel l'équation (17) est vérifiée, et les Equations (15) et (16) peuvent être appliquées. [0066] Sous forme matricielle, l'équation (17) est écrite selon le format représenté dans l'équation (18) : (r. a . 00 ' 11 /1 "11 - R - °Ri} 11 ou, sous forme compacte, comme indiqué dans l'équation (19) : Ace = o-R (19) [0067] Comme les trois solutions particulières o il) sont linéairement indépendantes, le système peut être inversé, cela conduisant à l'équation (20) : R (20) (18) [0068] Dans l'équation (20), A771 est précalculé par le moteur d'initialisation 304. Compte tenu d'une contrainte distante sélectionnée par l'utilisateur o-R, le moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 reconstitue les trois paramètres (ai, a2, a3), puis le glissement de faille (c'est-à-dire les discontinuités de déplacement sur les failles) et les champs de déplacement, de déformation et de contrainte sont déterminés (ou calculés) en temps réel en utilisant respectivement les équations (16) et (15). Pour cela, les trois solutions particulières du déplacement, de la déformation et de la contrainte, et les discontinuités de déplacement, sont stockées lors de l'initialisation en chaque point d'observation. Dans une forme de réalisation, l'exemple de moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 permet à l'utilisateur de faire varier l'orientation et la grandeur de o-R, et d'afficher de manière interactive la déformation et le champ de contrainte perturbé associés. Calcul rapide d'une valeur (déformation, contrainte ou déplacement) : [0069] Le Tableau 2 représente un exemple d'algorithme permettant de calculer V(P). Compte tenu du coefficient de superposition (c'est-à-dire du paramètre d'optimisation) a. et de la variable Booléenne d'activité de faille 13., la valeur au point de données P est donnée par : 3 n V (PL.t~jF~(P} i=zj=i (22) [0070] uF- D.1 avec a E R et /3 E {0,1}. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, ri est précalculé pour chaque i et j. Plus précisément, chaque contribution linéairement indépendante dans l'équation (22) au résultat superposé V(P) est une combinaison sélective de n résultats précalculés, où chaque résultat précalculé ViFj(P)correspond à la seule contribution de l'une des failles Fj dans le volume souterrain. En autre, chaque contribution linéairement indépendante dans l'équation (22) est mise à l'échelle dans le résultat superposé V(P) selon un paramètre d'optimisation correspondant ai. [0071] Ces V 1(P) précalculés permettent de calculer rapidement la valeur Vau point de données P lorsque certaines failles ou zones de failles sont activées ou désactivées. Tableau 2 ALGO 2 : CALCUL RAPIDE DE V(P) n failles (ou zones de failles) P se situe au point de données V(P)=0 Pour toutes les failles ou zones de failles, Fj, ayant une activité fJj V (P)+= (alIff (Fa+ a21,1 (Fj) + a3V; (Fi)) fin Inversion de la paléocontrainte en utilisant des ensembles de données [0072] Comme on le voit ci-dessus, les principales inconnues, lorsqu'on effectue une modélisation en sens direct pour l'estimation de la distribution du glissement sur les failles, et par conséquent le champ de contrainte perturbé associé, sont l'orientation, les grandeurs relatives de la contrainte de champ lointain o-R, et les failles qui sont actives à l'instant géologique particulier. Comme décrit ci-dessus, ces inconnues (c'est-à-dire les grandeurs relatives de la contrainte de champ lointain o-R, et les failles qui sont actives à l'instant géologique particulier) peuvent être représentées par le triplet (ai, a2, a3) et le vecteur Booléen d'activité de faille ([3i, avec j dans [1,n]). 100731 Si des mesures sur le terrain sont connues en certains points d'observation (par exemple, le déplacement, la déformation et/ou la contrainte, l'orientation des fractures, les plans de failles secondaires formés au voisinage de failles majeures, etc., dans les ensembles de données 302), il est alors possible de reconstituer le triplet (ai, a2, a3) et le vecteur Booléen d'activité de faille 04 avec j dans [1,nj), et par conséquent de reconstituer également la contrainte tectonique cyR et le régime tectonique correspondant. La section ci-dessous décrit le procédé de résolution et les fonctions de coût utilisées pour minimiser le coût pour différents types d'ensembles de données 302. Procédé de résolution [0074] L'application de la technique de Monte Carlo permet de trouver les paramètres (ai, a2, a3) et ((3j) qui minimisent les fonctions de coût pour trois contraintes de champ lointain indépendantes calculées (voir l'équation 15). [0075] Un procédé d'échantillonnage simple peut être mis en oeuvre en considérant un domaine de dimension (n+2), c'est-à-dire (0 et R) et f3j. Ce domaine (n+2) est échantillonné aléatoirement avec np points, et la fonction de coût associée est utilisée pour déterminer le point de coût minimum. Comme défini dans les sections qui suivent en ce qui concerne divers types d'ensembles de données 312, la fonction de coût est une fonction dépendant de paramètres d'optimisation (a,) et de variables Booléennes d'activité de faille (A). Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le méthode de Monte Carlo est utilisée pour déterminer des valeurs acceptées des paramètres d'optimisation (a,) et des variables Booléennes d'activité de faille ((3,) par minimisation de la fonction de coût. Un affinement est ensuite créé au voisinage du point sélectionné et le processus est répété dans un domaine plus petit. Le Tableau 3 représente une version simplifiée de l'exemple de processus, pour lequel on n'utilise pas d'affinement. L'exemple de procédé d'échantillonnage présenté ici peut être notablement optimisé par diverses techniques.
Tableau 3 ALGO 3 : INVERSION DE L'ACTIVITÉ DE FAILLE coût = 1 Soit m le nombre de points P Pour toutes les simulations de Monte-Carlo Initialiser aléatoirement Pj,./ E [1, n] et p, = o ou 1 Initialiser aléatoirement a' i E [1, 3] et a, E R Pour tous les points de données P V (P)+ (a yr (Fi) + a 24 (Fi) +a C += coût( V(P))I m fin si C < coût coût = C Activité = IO Distant = fin fm [0076] 15 [0077] 20 25 [0078] Bien que la présentation ci-dessus décrive un exemple de formulation, d'autres formulations peuvent être utilisées sans que l'on s'écarte de la portée des revendications. Ensembles de données La particularité de ce procédé considère que de nombreux types différents d'ensembles de données 302 peuvent être utilisés pour contraindre l'inversion. Deux groupes de données sont présentés dans les sections qui suivent : le premier comprend des informations d'orientation et le second comprend des informations de déplacement et/ou de grandeurs de la contrainte. Sans information de grandeur provenant des ensemble de données Pour des fractures ouvertes (par exemple, des diaclases, des filons, des dikes), l'orientation de la normale au plan de fracture indique la direction de la direction de moindre contrainte de compression en 3D (0.3). De même, les normales aux couches de solution sous pression et de stylolites indiquent la direction de la contrainte de plus forte compression (cr1). L'utilisation de mesures des orientations de fractures, des couches de solution sous pression, et de stylo lites en tant qu'ensembles de données 312 permet au moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 de reconstituer le régime tectonique ayant généré ces caractéristiques. [0079] En un point d'observation P quelconque, le champ de contrainte perturbé local peut être déterminé numériquement en utilisant trois simulations linéairement indépendantes. La figure 5 représente les plans de fractures et de failles conjugués. La figure 5(a) indique l'orientation de rra par rapport à une fracture ouverte (diaclases, filons, dikes) donnée par sa normale 71 en 3D. La figure 5(b) est une représentation semblable à la figure 5(a) excepté qu'elle concerne une orientation de o-3 par rapport à une diaclase donnée par sa normale projetée i (par exemple, sa trace sur un affleurement). Les figures 5(c) et 5(d) montrent la même représentation que les figures 5(a) et 5(b), excepté qu'elles montrent le cas d'un stylolite. La figure 5(e) montre l'orientation de o-2 et tri par rapport à des plans de failles conjugués donnés par l'un de la normale 7i en 3D et de l'angle de frottement interne O. Le but est de déterminer le meilleur ajustement de la contrainte de champ lointain orR, et par conséquent les paramètres d'optimisation (ai, a2, a3) et les variables Booléennes d'activité de faille ([3,), compt.94enu de certaines orientations des plans de fractures ouvertes pour lesquels les normales coïncident avec les directions de la contrainte de moindre compression th en P, ou, de manière équivalente, pour lesquels le plan de la fracture contient la contrainte de plus forte compression (ai), comme illustré sur les figures 5(a) et 5(b). [0080] En faisant varier (ai, a2, a3) et les variables Booléennes d'activité de faille (p,), on peut déterminer (ou calculer) rapidement l'état de la contrainte en un point d'observation P quelconque en utilisant trois modèles précalculés et les contributions précalculées de failles individuelles. La fonction de coût à minimiser est donnée par l'équation (22) : ff c (22) où "." est le produit scalaire, t est la normale à un plan de fracture, et m est le nombre de points d'observation. Comme la contrainte en un point donné P est une fonction des failles activées et de la contrainte de champ lointain, a1 et 62 dépendent de valeurs des paramètres d'optimisation (ai, a2, a3) et des variables Booléennes d'activité de faille (A).
A titre d'exemple, cette dépendance peut être représentée par l'équation (22) ci-dessus. En conséquence, bien que cela ne soit pas explicitement indiqué dans l'équation (22), la fonction de coût /frac dépend à la fois des paramètres d'optimisation (ai, a2, a3) et des variables Booléennes d'activité de faille (A). [0081] [0082] [0083] La minimisation d'une fonction des trois paramètres est exprimée par l'équation (23) : De même, pour des couches de solution sous pression et des stylolites, la fonction de coût est définie comme indiqué à l'équation (22) en utilisant la contrainte de moindre compression a3 comme dans l'équation (24) (voir figure 5(c) et figure 5(d)) : = (24) Comme pour l'équation (22), bien que cela ne soit pas explicitement indiqué dans l'équation (24), la fonction de coût fity1 dépend à la fois des paramètres d'optimisation (ai, a2, a3) et des variables Booléennes d'activité de faille (A). Ffrac = min arava2{ ffr a a3)) (23) : Utilisation de plans de failles secondaires [0084] L'orientation de plans de failles secondaires qui se développent au voisinage de failles actives plus grandes peut être estimée en utilisant un critère d'effondrement de Coulomb, défini par l'équation (25) : tan(20) = 11/2 (25) où 0 est l'angle des plans d'effondrement par rapport à la contrainte de compression principale maximum ai et u est le coefficient de frottement interne. Deux plans d'effondrement conjugués se coupent suivant 62 et l'orientation de la faille est influencée par l'orientation des contraintes principales et la valeur du frottement. [0085] La fonction de coût est donc définie par l'équation (26) : (26) [0086] où cri est la direction de la contrainte de plus forte compression et 62 est la direction de la contrainte principale intermédiaire. Le premier terme du membre de droite de l'équation (26) conserve une orthogonalité entre le 62 calculé et la normale au plan de la faille, tandis que le second terme fait en sorte que l'angle entre le ai calculé et le plan de faille soit proche de 8 (voir figure 5(e)). Comme pour l'équation (22), bien que cela ne soit pas explicitement représenté dans l'équation (26), la fonction de coût ffaille dépend à la fois des paramètres d'optimisation (ai, a2, a3) et des variables Booléennes d'activité de faille (,8,).
Utilisation des striures de failles [0087] Dans le cas des striures de failles, la fonction de coût est définie comme indiqué dans l'équation (27) : cr3) = Ep (1 - (1 ) (27) cic représente le vecteur de glissement normalisé provenant d'une simulation pour un ensemble donné de paramètres d'optimisation (ai, a2, a3) et de. variables Booléennes d'activité de faille (A), et cle représente le vecteur de glissement mesuré. En conséquence, bien que cela ne soit pas explicitement représenté dans l'équation (27), la fonction de coût fer, dépend à la fois des paramètres d'optimisation (ai, a2, a3) et des variables Booléennes d'activité de faille ((3,). A titre d'exemple, cette dépendance peut être représentée par l'équation (22) ci-dessus. Ensembles de données contenant des informations de grandeur [0088] La grandeur de déplacements peut être utilisée pour déterminer l'orientation de la contrainte, ainsi que la grandeur du tenseur de contrainte distant, au lieu d'utiliser simplement le rapport de contrainte principal. 15 [0089] A cet effet, le processus est semblable à celui décrit précédemment. Cependant, compte tenu des équations (15) et (16), il apparaît clairement qu'il existe un paramètre pour lequel les discontinuités de déplacement calculées sur les failles et les champs de déplacement, de déformation et de contraintes aux points d'observation ont une échelle variant linéairement avec la contrainte de champ lointain imposée. En d'autres termes, 20 comme indiqué dans l'équation (28) : Sb, ce Sep Stip (28) Sup [0090] Cela conduit à la propriété suivante : 10 [0091] Propriété 1 : La mise à l'échelle de la contrainte de champ lointain selon 3 E R met à l'échelle la discontinuité de-déplacement sur les failles ainsi que les champs de déplacement, de déformation et de contraintes aux points d'observation selon Ô. [0092] Conformément à cette propriété, une ou plusieurs mesures en des points de données (par exemple, toutes les mesures) sont globalement normalisées avant tout calcul et le facteur d'échelle est noté (les simulations sont également normalisées, mais le facteur d'échelle n'est pas pertinent). Après résolution du système, les champs de contrainte de champ lointain, de déplacement et de contrainte sont soumis à une modification d'échelle inverse d'un facteur égal à Sm1.
Utilisation de données GPS [0093] Dans le cas d'un ensemble de données GPS, la fonction de coût est définie dans l'équation (29) : où up est la variation d'élévation calculée normalisée globalement pour un ensemble donné de paramètres d'optimisation (ai, a2, a3) et les variables Booléennes d'activité de faille ((3;), et up est l'élévation mesurée normalisée globalement modifiée au point P par rapport à l'horizon. En conséquence, bien que cela ne soit pas explicitement représenté dans l'équation (29), la fonction de coût fgps dépend à la fois des paramètres d'optimisation (ai, a2, a3) et des variables Booléennes d'activité de faille (A). A titre d'exemple, cette dépendance peut être représentée par l'équation (22) ci-dessus. Le premier terme du membre de droite de l'équation (29) représente une minimisation de l'angle formé entre les deux vecteurs de déplacement, tandis que le second terme représente une minimisation de la différence de norme.
Utilisation de données InSAR [0094] Lorsqu'on utilise un ensemble de données InSAR, il existe deux possibilités. Soit on détermine (ou on calcule) les vecteurs de déplacement globaux des mesures en utilisant le déplacement u dans la direction de la ligne de visée du satellite g, auquel cas on utilise l'équation (30) : uinsar = u.s (30) et on applique le même processus que celui utilisé pour l'ensemble de données GPS (ci- dessus) avec le etc calculé, ou on calcule les vecteurs de déplacement calculés le long de la ligne de visée du satellite, auquel cas on utilise l'équation (31) : c (31) Up = U. S où "." est le produit scalaire. La fonction de coût est par conséquent donnée par l'équation (32) : J.7ts©r a2) = 7-1.Epo. (32) Comme pour l'équation (29), bien que cela ne soit pas explicitement représenté dans l'équation (32), la fonction de coût fins, dépend à la fois des paramètres d'optimisation a2, a3) et des variables Booléennes d'activité de faille ((3i). Utilisation d'un horizon aplani [0095] En utilisant le plan moyen d'un horizon sismique donné (horizon aplani), le moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 détermine (ou calcule) tout d'abord la variation de l'élévation pour chaque point constituant l'horizon. On utilise ensuite la fonction de coût GPS pour laquelle la composante uZ est obtenue, cela donnant l'équation (33) : fhorizon a1. a2, a3 = Eij( In-,12-\ 1/2 (33) 'up" Comme pour l'équation (29), bien que cela ne soit pas explicitement représenté dans l'équation (33), la fonction de coût,fivrizon dépend à la fois des paramètres d'optimisation a2, a3) et des variables Booléennes d'activité de faille (f),). Si un pré-plissement ou un post-plissement de la zone est observé, le plan moyen ne peut plus être utilisé en tant qu'intermédiaire. Par conséquent, une surface d'ajustement lisse et continue doit êtt'e élaborée, celle-ci éliminant les déformations génératrices de failles tout en conservant les plissements. Le même processus que pour le plan moyen est ensuite utilisé pour estimer la paléocontrainte. Dans certaines circonstances et avant de définir la surface d'ajustement continue, un procédé permet de filtrer l'horizon d'entrée pour éliminer les bruits à hautes fréquences, tels que les ondulations et les bosses, tout en conservant les déformations naturelles. Conclusion et perspectives [0096] L'exemple de moteur de modélisation de la contrainte et de l'activité de faille 102 applique la propriété de superposition qui est inhérente à l'élasticité linéaire afin d'exécuter un calcul en temps réel du champ de contrainte et de déplacement perturbé au voisinage d'une zone faillée de manière complexe, et de la discontinuité des déplacements sur des failles qui sont actives. En outre, la formulation exécutée par l'exemple de moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 permet d'effecteur une inversion rapide de la paléocontrainte en utilisant de multiples types de données telles que des données d'orientation des fractures, des plans de failles secondaires, GPS, InSAR, des rejets de faille, et des stries de glissement de faille. Des exemples de résultats 312 sont décrits ci-après. Dans une forme de réalisation, en utilisant l'orientation de fracture et/ou des plans de faille secondaire provenant de puits de forage, le moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 restitue un ou plusieurs événements tectoniques ainsi que l'activité de faille, le tenseur de contrainte restitué étant donné par l'orientation et le rapport des grandeurs principales. L'exemple de moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 et les procédés associés pemient être utilisés dans une large gamme d'applications, parmi lesquelles l'interpolation de la contrainte dans un réservoir faillé de manière complexe, la prédiction de fractures, un contrôle de qualité concernant des failles interprétées, un calcul en temps réel de champs de contrainte et de déplacement perturbés tout en effectuant de manière interactive une estimation de paramètres, une prédiction de fracture, un discernement d'une fracturation provenant de fractures préexistantes, etc. [0097] Dans une variante, une autre application du moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille 102 et des procédés associés consiste en une évaluation du champ de contrainte perturbé (et par conséquent d'un/d'événement(s) tectonique(s)) pour la récupération de "gaz de schistes." Comme les schistes présentent une faible perméabilité de la matrice, la production de gaz en quantités commerciales peut faire intervenir des fractures en vue de créer une perméabilité. Cela peut être effectué par fracturation hydraulique afin de créer des fractures artificielles étendues au voisinage de puits de forage, et fait donc intervenir une bonne compréhension de la manière dont les fractures se propagent en fonction du champ de contrainte perturbé. Exemples de procédés [0098] Bien que les divers blocs de ces organigrammes soient présentés et décrits de manière séquentielle, l'homme du métier notera que certains ou la totalité des blocs peuvent être exécutés dans des ordres différents, peuvent être combinés ou omis, et que certains ou la totalité des blocs peuvent être exécutés en parallèle. En outre, les blocs peuvent être exécutés de manière active ou passive. A titre d'exemple, t'et-tains blocs peuvent être exécutés en utilisant une scrutation ou en étant être pilotés par interruption conformément à un ou plusieurs modes de réalisation. A titre d'exemple, des blocs de détermination peuvent ne pas faire intervenir de processeur pour traiter une instruction tant qu'une interruption n'a pas été reçue pour indiquer qu'une condition existe, conformément à un ou plusieurs modes de réalisation. Selon un autre exemple, des blocs de détermination peuvent être exécutés en effectuant un test, tel qu'une vérification d'une valeur de données pour tester si la valeur concorde avec la condition testée, conformément à un ou plusieurs modes de réalisation. [0099] La figure 6 représente un exemple de procédé 1200 de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille utilisant le principe de superposition. Dans l'organigramme, les opérations sont résumées sous forme de blocs individuels. L'exemple de procédé 1200 peut être mis en oeuvre sous forme matérielle ou par combinaisons de matériels et de logiciels, par exemple, par l'exemple de moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille. [00100] Au bloc 1202, des modèles de contrainte linéairement indépendants pour un volume souterrain sont simulés. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, les paramètres de contrainte, de déformation et/ou de déplacement pour le volume souterrain sont modélisés sur la base d'une superposition des modèles de contrainte linéairement indépendants. En conséquence, les modèles de contrainte linéairement indépendants sont superposés conformément à des paramètres d'optimisation correspondants pour calculer les valeurs de contrainte, de déformation et/ou de déplacement. En outre, les paramètres de contrainte, de déformation et/ou de déplacement modélisés par chacun des modèles de contrainte linéairement indépendants sont représentés comme une somme des contributions de failles individuelles dans le volume souterrain. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, chaque contribution de faille est qualifiée (c'est-à-dire est validée ou invalidée pour représenter l'état actif ou inactif) conformément à une variable Booléenne d'activité de faille correspondante en vue de calculer les valeurs de contrainte, de déformation et/ou de déplacement. [00101] Au bloc 1204, les valeurs de contrainte, de déformation et/ou de déplacement sont précalculées en utilisant chacun des modèles de contrainte linéairement indépendants sur la base d'une contribution de faille individuelle unique. A titre d'exemple, en utilisant trois modèles de contrainte linéairement indépendants d'un volume souterrain qui comporte n failles, 3n ensembles de valeurs précalculées de contrainte, de déformation et/ou de déplacement sont générés et stockés. [00102] Au bloc 1206, un attribut du volume souterrain est prédit de manière itérative sur la base des valeurs précalculées de contrainte, de déformation et/ou de déplacement. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, les paramètres de contrainte, de déformation [00103] 15 [00104] [00105] [00106] 20 [00107] 25 et/ou de déplacement sont calculés de manière itérative pour un grand nombre de valeurs aléatoires affectées aux paramètres d'optimisation et à la variable Booléenne d'activité par un méthode de Monte Carlo en vue de minimiser une fonction de coût. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, la fonction de coût représente une différence entre un attribut prédit du volume souterrain et une mesure sur le terrain (par exemple, stockée sous la forme d'ensembles de données observées, tels que les ensembles de données 312 de la figure 3 ci-dessus) de l'attribut du volume souterrain tel qu'il est décrit dans une ou plusieurs des équations (22), (24), (26), (27), (29), (32) et (33). La figure 7 représente un exemple de procédé 1300 de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille utilisant le principe de superposition. Dans l'organigramme, les opérations sont résumées sous forme de blocs individuels. L'exemple de procédé 1300 peut être mis en oeuvre par des matériels ou des combinaisons de matériels et de logiciels, par exemple, par l'exemple de moteur de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille décrit ci-dessus. Au bloc 1302, la géométrie des failles pour un volume souterrain est reçue. De manière générale, de multiples failles existent dans le volume souterrain. Au bloc 1304, au moins un ensemble de données associé au volume souterrain est également reçu. Au bloc 1306, trois modèles de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants sont simulés en temps constant en vue de générer des valeurs de déformation, de contrainte et/ou de déplacement. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le bloc 1306 est pratiquement identique au bloc 1202 représenté sur la figure 6 ci-dessus. Au bloc 1308, des valeurs de contrainte, de déformation et/ou de déplacement sont précalculées en utilisant chacun des modèles de contrainte linéairement indépendants fondés sur une contribution de faille individuelle unique. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, chacun des modèles de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants est décomposé en une somme de valeurs correspondant à des contributions de failles dans le volume souterrain. En particulier, la contribution provenant de chaque faille peut être activée ou inactivée en affectant une valeur binaire correspondante à l'activité de faille. Mathématiquement, la décomposition peut être représentée de la manière illustrée dans le Tableau 1 ci-dessus. [00108] Au bloc 1310, un segment de post-traitement du procédé commence, celui-ci permettant de déterminer (ou de calculer) de nombreux résultats temps réel sur la base du principe de superposition. [00109] Au bloc 1312, un paramètre d'optimisation pour chacun des trois modèles de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants et une valeur binaire d'activation de faille pour chacune des failles sont sélectionnés. [00110] Au bloc 1314, une superposition des trois modèles de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants est déterminée (ou calculée) sur la base de paramètres d'optimisation sélectionnés pour chacun des trois modèles de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants et des valeurs binaires d'activation de faille sélectionnées pour chaque faille dans le volume souterrain.
Mathématiquement, la superposition peut être représentée comme illustré dans le Tableau 2 ci-dessus. [00111] Au bloc 1316, un coût associé aux valeurs de contrainte, de déformation et/ou de déplacement provenant du bloc 1314 est évalué par rapport à des données observées. Mathématiquement, l'évaluation peut être représentée comme illustré dans le Tableau 3 ci-dessus. Si le coût n'est pas satisfaisant, le procédé reboucle ensuite au bloc 1312 pour sélectionner de nouveaux paramètres d'optimisation et de nouvelles valeurs binaires d'activation de faille. Si le coût est satisfaisant, le procédé se poursuit ensuite au bloc 1318. [00112] Au bloc 1318, les valeurs de déformation, de contrainte, et/ou de déplacement provenant du bloc 1314 sont appliquées au volume souterrain, par exemple, par rapport à une requête concernant le volume souterrain ou en réponse à un paramètre mis à jour concernant le volume souterrain. [00113] Au bloc 1320, une requête ou un paramètre mis à jour concernant le volume souterrain est reçu, celui-ci inoculant ou initialisant la génération des résultats de post-traitement dans la section de résultats temps réel (1310) du procédé 1300. [00114] La figure 8, la figure 9 et la figure 10 représentent un exemple de modélisation de contrainte, de fracture et d'activité de faille. Plus précisément, la figure 8 représente une vue en perspective du volume terrestre souterrain 801 comportant de multiples failles 802 représentées sous la forme de surfaces triangulaires. Aux fins de la modélisation, le volume terrestre souterrain 801 est quadrillé en un nombre de points d'observation. Ces points d'observation se situant sur la section transversale 803 sont représentés sous forme de points. Bien que cela ne soit pas explicitement représenté autrement que sur la section transversale 803, les points d'observation existent dans l'ensemble du volume terrestre souterrain 801. Comme décrit ci-dessus, des valeurs de contrainte, de déformation et/ou de déplacement peuvent être déterminées (ou calculées) pour chacun de ces points d'observation. [00115] En outre, comme illustré sur la figure 8, une vue de dessus A 804 correspond à la section transversale 803 et représente l'orientation calculée de diaclases A 806 qui est représentée sous la forme de lignes du type empreinte digitale dans l'ensemble de la section transversale 803. Comme décrit ci-dessus, pour des fractures ouvertes (par exemple, des diaclases, des filons, des dikes), l'orientation de la normale au plan de la fracture indique la direction de la contrainte de moindre compression (c'est-à-dire a3). Plus précisément, l'orientation calculée de diaclases A 806 est basée sur le champ de contrainte (par exemple, a3) calculé en utilisant le procédé de superposition tel qu'il a été décrit en référence à la figure 6 et à la figure 7 ci-dessus, dans lequel les contributions de toutes les failles 802 sont prises en compte. En particulier, l'orientation calculée de diaclases A 806 est un exemple de résultat intermédiaire du moteur d'évaluation du coût (310) utilisant la méthode de Monte Carlo avec une combinaison particulière de paramètres d'optimisation ai. En d'autres termes, le moteur d'évaluation du coût (310) génère ce résultat intermédiaire en sélectionnant la combinaison de paramètres d'optimisation ai et en sélectionnant toutes les failles (802) comme étant actives. En conséquence, l'orientation calculée de diaclases A 806 correspond à la combinaison particulière de paramètres d'optimisation ai et à la sélection de la valeur "1" pour toutes les variables Booléennes d'activité de faille des failles 802. [00116] En outre, la vue de dessus A 804 est superposée de segments en gras représentant des orientations de diaclases observées, de la diaclase observée A (805-1), de la diaclase observée B (805-2), de la diaclase observée C (805-3), et de la diaclase observée D (805-4). L'ensemble des orientation de ces diaclases observées constitue un exemple des ensembles de données 302 illustrés sur la figure 3 ci-dessus. [00117] Une comparaison de l'orientation de diaclases calculée A 806 et des segments en gras représentant des orientations de diaclases observées illustre l'accord entre l'orientation calculée et l'orientation observée pour la diaclase observée B (805-2) et la diaclase observée C (805-3). Cependant, l'orientation calculée et l'orientation observée sont en désaccord grossier pour la diaclase observée A (805-1) et la diaclase observée D (805-4). En accord avec cette comparaison visuelle, le moteur d'évaluation du coût 310 détermine que la sélection de la valeur "1" pour les variables Booléennes d'état de faille de toutes les failles 802 ne conduit pas au coût le plus faible. En conséquence, le sélecteur de paramètres d'optimisation 308 sélectionne un vecteur Booléen d'état de faille différent ainsi qu'éventuellement une combinaison différente de paramètres d'optimisation ai conformément à la méthode de Monte Carlo, comme représenté sur la figure 9 ci-après. [00118] La figure 9 montre qu'une partie (référencée comme les failles inactives 802-2) des failles 802 sont désactivées en sélectionnant la valeur "0" pour leurs variables Booléennes d'état de faille. De même, la partie restante (désignée comme étant les failles actives 802-1) des failles 802 est activée en sélectionnant la valeur "1" pour leurs variables Booléennes d'état de faille. Le moteur d'évaluation du coût 310 recalcule les orientations de diaclases sur la base des sélections révisées des variables Booléennes d'activité de faille en vue de générer l'orientation calculée de diaclases B 807 comme illustré sur la figure 10 ci-après. En utilisant la méthode de Monte Carlo, non seulement l'orientation calculée de diaclases B 807 correspond aux sélections révisées des variables Booléennes d'activité de faille, mais également, éventuellement, à une combinaison différente de paramètres d'optimisation a.. [00119] La figure 10 montre que la vue de dessus B 808 correspond à la section transversale 803 et représente l'orientation calculée de diaclases B 807 sur la base des failles actives 802-1. Une comparaison de l'orientation calculée de diaclases B 808 et des segments en gras représentant des orientations de diaclases observées montre l'accord entre l'orientation calculée et l'orientation observée pour toutes celles de la diaclase observée A (805-1), la diaclase observée B (805-2), la diaclase observée C (805-3), et la diaclase observée D (805-4). Conformément à cette comparaison visuelle, le moteur d'évaluation du coût 310 détermine que la sélection des failles actives 802-1 conduit au coût le plus faible. En conséquence, la sélection particulière des failles actives 802-1 et des paramètres d'optimisation ai est utilisée lors de la génération des résultats 312 illustrés sur la figure 3 ci-dessus. Conclusion [00120] Bien que des exemples de systèmes et de procédés aient été décrits dans un langage spécifique aux caractéristiques structurales et/ou aux actions méthodologiques, il est à noter que l'objet de l'invention défini dans les revendication annexées n'est pas limité aux caractéristiques ou aux actions spécifiques décrites. Les caractéristiques et les actions spécifiques sont en effet décrites en tant qu'exemples de formes de réalisation des systèmes, des procédés et des structures revendiqués. [00121] En outre, bien que la description présentée ci-dessus concerne un nombre limité de modes de réalisation, l'homme du métier tirant bénéfice de la présente description notera qu'il est possible de concevoir d'autres modes de réalisation ne s'écartant pas du cadre des revendications. [00122] Bien que seul un petit nombre d'exemples de réalisation aient été décrits ci-dessus en détail, l'homme du métier notera que de nombreuses variantes sont envisageables dans les exemples de modes de réalisation sans que l'on s'écarte matériellement du domaine de la présentation des contraintes. En conséquence, toutes ces variantes doivent être considérées comme entrant dans le cadre de la présente invention, telle qu'elle est définie dans les revendications annexées. Dans les revendications, des clauses de moyens-plus-fonctions sont prévues pour couvrir les structures décrites ici comme permettant la fonction citée et non seulement les équivalents structuraux, mais également des structures équivalentes. Par conséquent, bien qu'un clou et une vis puissent ne pas être des équivalents structuraux, en ce sens qu'un clou utilise une surface cylindrique pour fixer les unes aux autres des pièces de bois, tandis qu'une vis utilise une surface hélicoïdale, dans l'environnement de la fixation de pièces en bois, un clou et une vis peuvent être des structures équivalentes.
Claims (15)
- REVENDICATIONS1. Procédé de prédiction de l'activité de faille d'un volume souterrain, comprenant les opérations de: - obtenir, à partir du volume souterrain et en utilisant un dispositif de détection, une 5 mesure du volume souterrain ; - obtenir un modèle du volume souterrain sur la base d'une pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants ; - identifier une pluralité de failles dans le volume souterrain ; - générer une pluralité de résultats précalculés peur chacun de la pluralité de tenseurs de 10 contrainte de champ lointain linéairement indépendants, dans lequel chacun de la pluralité de résultats précalculés correspond à la seule contribution de l'une de la pluralité de failles dans le volume souterrain ; - combiner sélectivement, pour chacun de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants et sur la base d'un vecteur Booléen d'activité de faille, la 15 pluralité de résultats précalculés sous la forme d'une contribution linéairement indépendante à un résultat superposé, dans lequel chaque contribution linéairement indépendante est mise à l'échelle dans le résultat superposé par un paramètre d'optimisation associé à l'un, correspondant, de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants ; - calculer une fonction de coût représentant une différence entre le résultat superposé et la 20 mesure du volume souterrain ; - minimiser la fonction de coût par ajustement itératif du paramètre d'optimisation pour chacun de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants et ajustement itératif du vecteur Booléen d'activité de faille, dans lequel l'ajustement itératif du vecteur Booléen d'activité de faille en vue de minimiser la fonction de coût génère une prédiction 25 de l'activité de faille du volume souterrain ; et - commander une opération sur le terrain associée au volume souterrain sur la base de la prédiction de l'activité de faille du volume souterrain.
- 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'ajustement itératif du paramètre d'optimisation pour chacun de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointainlinéairement indépendants en vue de minimiser la fonction de coût génère une prédiction de la contrainte tectonique dans le volume souterrain.
- 3. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la minimisation de la fonction de coût comprend l'utilisation d'une méthode de Monte Carlo en affectant des valeurs aléatoires au paramètre d'optimisation pour chacun de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants et du vecteur Booléen d'activité de faille.
- 4. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la fonction de coût est minimisée de manière itérative pour ajuster en temps réel un champ de contrainte perturbé local à une valeur de contrainte de champ lointain dans le volume souterrain.
- 5. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la mesure du volume souterrain comprend au moins une donnée sélectionnée parmi un groupe constitué de données d'interprétation sismique, de données de puits de forage, et de données d'observations sur le terrain.
- 6. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la mesure du volume souterrain comprend au moins une donnée sélectionnée dans un groupe constitué de données de géométrie de faille, de données d'orientation de fracture, de données d'orientation des stylolites, de données de plan de faille secondaire, de données de rejet de faille, de données de strie de glissement, de données d'un système de positionnement global (GPS), de données de radar à ouverture synthétique interférométrique (InSAR), de données de télémétrie laser, de données d'inclinomètre, de données de déplacement pour une faille géologique, et de données de grandeur de contrainte pour la faille géologique.
- 7. Procédé selon la revendication 2, comprenant en outre les opérations de : - générer, par ajustement itératif du paramètre d'optimisation pour chacun de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants et ajustement itératif du vecteur Booléen d'activité de faille, une prédiction d'un attribut de contrainte du volume 25 souterrain, dans lequel l'attribut de contrainte comprend au moins un attribut sélectionné dans un groupe constitué d'une inversion de contrainte, d'un champ de contrainte, d'une valeur de contrainte de champ lointain, d'une interpolation de contrainte dans un réservoir faillé complexe, d'un champde contrainte perturbé, d'un rapport de contrainte et d'une orientation associée, d'un ou plusieurs événements tectoniques, d'une discontinuité de déplacement d'une faille, d'un glissement de faille, d'un déplacement estimé, d'une déformation perturbée, d'une répartition du glissement sur les failles, d'un contrôle de qualité des failles interprétées, d'une prédiction de fracture, d'une prédiction de propagation de fracture selon un champ de contrainte perturbé, d'un calcul en temps réel de champs de contrainte et de déplacement perturbés tout en effectuant une estimation interactive de paramètres, ou d'un discernement d'une fracture induite par rapport à une fracture préexistante. 10
- 8. Système de prédiction de l'activité de faille d'un volume souterrain, comprenant : - un dispositif de détection configuré pour obtenir une mesure du volume souterrain ; - un moteur de modélisation de contrainte, de fracture, et d'activité de faille, configuré pour : - obtenir un modèle du volume souterrain sur la base d'une pluralité de tenseurs de 15 contrainte de champ lointain linéairement indépendants ; - identifier une pluralité de failles dans le volume souterrain ; - générer une pluralité de résultats précalculés pour chacun de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants, dans lequel chacun de la pluralité de résultats précalculés correspond à la seule contribution de l'une de la pluralité 20 de failles dans le volume souterrain ; - combiner sélectivement, pour chacun de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants et sur la base d'un vecteur Booléen d'activité de faille, la pluralité de résultats précalculés comme une contribution linéairement indépendante à un résultat superposé, dans lequel chaque contribution linéairement indépendante est 25 mise à l'échelle dans le résultat superposé par un paramètre d'optimisation associé à l'un, correspondant, de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants ; - calculer une fonction de coût représentant une différence entre le résultat superposé et la mesure du volume souterrain ; et- minimiser la fonction de coût par ajustement itératif du paramètre d'optimisation pour chacun de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants et ajustement itératif du vecteur Booléen d'activité de faille, dans lequel l'ajustement itératif du vecteur Booléen d'activité de faille en vue de minimiser la fonction de coût génère une prédiction de l'activité de faille du volume souterrain ; et - un dispositif de commande configuré pour générer, sur la base de la prédiction de l'activité de faille, un signal de commande des opérations sur le terrain dans le volume souterrain.
- 9. Système selon la revendication 8, dans lequel l'ajustement itératif du paramètre d'optimisation pour chacun de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain 10 linéairement indépendants en vue de minimiser la fonction de coût génère une prédiction de la contrainte tectonique dans le volume souterrain.
- 10. Système selon la revendication 8, dans lequel la minimisation de la fonction de coût comprend l'utilisation d'une méthode de Monte Carlo en affectant des valeurs aléatoires au paramètre d'optimisation pour chacun de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain 15 linéairement indépendants et du vecteur Booléen d'activité de faille.
- 11. Système selon la revendication 8, dans lequel la fonction de coût est minimisée de manière itérative pour ajuster en temps réel un champ de contrainte perturbé local à une valeur de contrainte de champ lointain dans le volume souterrain.
- 12. Système selon la revendication 8, dans lequel la mesure du volume souterrain comprend 20 au moins une donnée sélectionnée parmi un groupe constitué de données d'interprétation sismique, de données de puits de forage, et de données d'observations sur le terrain.
- 13. Système selon la revendication 8, dans lequel la mesure du volume souterrain comprend au moins une donnée sélectionnée dans un groupe constitué de données de géométrie de faille, de données d'orientation de fracture, de données d'orientation des stylolites, de données de plan de 25 faille secondaire, de données de rejet de faille, de données de strie de glissement, de données d'un système de positionnement global (GPS), de données de radar à ouverture synthétique interférométrique (InSAR), de données de télémétrie laser, de données d'inclinomètre, dedonnées de déplacement pour une faille géologique, et de données de grandeur de contrainte pour la faille géologique.
- 14. Système selon la revendication 9, comprenant en outre : La génération, par ajustement itératif du paramètre d'optimisation pour chacun de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants et ajustement itératif du vecteur Booléen d'activité de faille, d'une prédiction d'un attribut de contrainte du volume souterrain, dans lequel l'attribut de contrainte comprend au moins un attribut sélectionné dans un groupe constitué d'une inversion de contrainte, d'un champ de contrainte, d'une valeur de contrainte de champ lointain, d'une interpolation de contrainte dans un réservoir faillé complexe, d'un champ de contrainte perturbé, d'un rapport de contrainte et d'une orientation associée, d'un ou plusieurs événements tectoniques, d'une discontinuité de déplacement d'une faille, d'un glissement de faille, d'un déplacement estimé, d'une déformation perturbée, d'une répartition du glissement sur les failles, d'un contrôle de qualité des failles interprétées, d'une prédiction de fracture, d'une prédiction de propagation de fracture selon un champ de contrainte perturbé, d'un calcul en temps réel de champs de contrainte et de déplacement perturbés tout en effectuant une estimation interactive de paramètres, ou d'un discernement d'une fracture induite par rapport à une fracture préexistante.
- 15. Support lisible par ordinateur non volatil stockant des instructions de prédiction d'activité de faille d'un volume souterrain, les instructions, lorsqu'elles sont exécutées par un processeur d'ordinateur, comprenant des fonctionnalités pour : - obtenir, à partir du volume souterrain et en utilisant un dispositif de détection, une mesure du volume souterrain - obtenir un modèle du volume souterrain sur la base d'une pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants ; - identifier une pluralité de failles dans le volume souterrain ; - générer une pluralité de résultats précalculés pour chacun de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants, dans lequel chacun de la pluralité derésultats précalculés correspond à la seule contribution de l'une de la pluralité de failles dans le volume souterrain ; - combiner sélectivement, pour chacun de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants et sur la base d'un vecteur Booléen d'activité de faille, la pluralité de résultats précalculés comme une contribution linéairement indépendante à un résultat superposé, dans lequel chaque contribution linéairement indépendante est mise à l'échelle dans le résultat superposé par un paramètre d'optimisation associé à l'un, correspondant, de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants ; - calculer une fonction de coût représentant une différence entre le résultat superposé et la 10 mesure du volume souterrain ; - minimiser la fonction de coût par ajustement itératif du paramètre d'optimisation pour chacun de la pluralité de tenseurs de contrainte de champ lointain linéairement indépendants et ajustement itératif du vecteur Booléen d'activité de faille, dans lequel l'ajustement itératif du vecteur Booléen d'activité de faille en vue de minimiser la fonction de coût génère une prédiction 15 de l'activité de faille du volume souterrain ; et - commander une opération sur le terrain associée au volume souterrain sur la base de la prédiction de l'activité de faille du volume souterrain.
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