Prédiction du ROP par la méthode des réseaux de neurones artificiels : application pour la résolution des problèmes liés aux argiles gonflantes : cas du puits HOUA-1

Abstract

Le but de ce travail est de traiter du problème de la faible vitesse d’avancement du forage (ROP) lors de la traversée des formations argileuses dans le champ d’Ain-Amenas notamment dans le puits HOUA-1. Dans un premier temps, nous nous sommes intéressés à la contribution de la boue de forage dans ce problème par l’étude des caractéristiques chimiques, physiques et rhéologiques de cette dernière, et son influence sur la vitesse d’avancement (ROP), pour cela nous avons commencé par une modélisation du ROP en utilisant le réseau de neurones artificiels (ANN) en fonction des paramètres mécaniques, hydrauliques et rhéologiques. Dans un second temps, nous avons abordé la problématique de chute de la vitesse d’avancement du forage. Pour répondre à cette question nous avons fait un diagnostique afin d’identifier les causes qui y sont responsables, après des analyses diagraphiques, géologiques, stratigraphiques etc. De la phase 16’’ du puits HOUA-1, notre étude a révélé que la formation est principalement constituée d’argiles. Enfin nous avons montré que la chute de la vitesse d’avancements est directement liée à la nature de la boue utilisée et non pas aux paramètres appliqués, ce qui nous a mené à proposer d’autres types de boues, notamment les boues minérales et les boues synthétiques qui sont d’une part plus performantes et rentables, et d’autre part moins polluantes et engendrent moins d’impacts environnementaux, grâce à leurs biodégradabilité et leur toxicité réduite.