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PROCEDE DE CATEGORISATION D'UNE ROCHE A PARTIR D'AU MOINS UNE IMAGE
Domaine technique
La présente invention concerne le domaine de la catégorisation des roches,
notamment la
détermination du fades lithologique des roches.
Dans de nombreux domaines, il est important de bien catégoriser les roches.
Par exemple,
dans le domaine de la construction de bâtiments ou d'ouvrages d'art, il est
important de
connaître la constitution du sol et/ou du sous-sol, notamment pour adapter les
fondations et
la structure de la construction au sol et/ou dans le sous-sol. Dans le domaine
d'exploitation
de matières premières : par exemple pour les carrières, les mines, la
récupération des
hydrocarbures, etc., la constitution du sol et/ou du sous-sol est un élément
indispensable,
afin notamment de déterminer les zones adéquates, de déterminer les outils à
utiliser, etc. Il
existe d'autres domaines pour lesquels la catégorisation des roches est
important.
Pour catégoriser les roches, on utilise généralement des échantillons de
roches prélevées,
des déblais de forage ( cutting de forage ), des lames minces, etc. et on
fait appel à
l'expertise d'un géologue. Par conséquent, cette catégorisation est source
d'erreur et peut
être imprécise. Il existe également un besoin d'automatiser la catégorisation
des roches.
Technique antérieure
Afin de permettre cette automatisation, plusieurs méthodes de catégorisation
des roches ont
été développées. Elles sont décrites notamment dans les documents suivants :
Zhang, Y.; Li, M.; Han, S. (2018) Automatic identification and classification
in lithology based
on deep learning in rock images. Acta Petrol. Sin., 34,333-342.
Wang, C., Li, Y., Fan, G., Chen, F., & Wang, W. (2018). Quick Recognition of
Rock Images
for Mobile Applications. Journal of Engineering Science & Technology Review,
11(4).
Ran, X., Xue, L., Zhang, Y., Liu, Z., Sang, X., & He, J. (2019). Rock
Classification from Field
Image Patches Analyzed Using a Deep Convolutional Neural Network. Mathematics,
7(8),
755.
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Zhang, Y., Wang, G., Li, M., & Han, S. (2018). Automated Classification
Analysis of
Geological Structures Based on Images Data and Deep Learning Model. Applied
Sciences,
8(12), 24
Ces documents concernent en particulier la détermination d'un facies
lithologique d'un
échantillon de roche par une méthode de classification supervisée directe, à
partir d'une
image (par exemple une photographie). Ces méthodes utilisent la détermination
directe du
facies lithologique à partir de l'image prise dans sa globalité et sans
analyse intermédiaire.
Toutefois, cette détermination directe peut générer des erreurs, car elle
utilise directement
l'image de l'échantillon de roche, sans prendre en compte des caractéristiques
naturalistes
de la roche.
Résumé de l'invention
La présente invention a pour but de catégoriser de manière automatique et de
manière
précise une roche. Dans ce but, la présente invention concerne un procédé de
catégorisation
d'une roche, dans lequel on acquiert au moins une image de la roche à
catégoriser, et on
utilise un arbre de décision qui catégorise les roches en fonction de
plusieurs descripteurs, et
une méthode d'apprentissage automatique à partir d'une base d'images de
roches.
L'apprentissage automatique est appliqué pour chaque descripteur considéré de
manière à
déterminer précisément des descripteurs de la roche à catégoriser, ce qui
permet une
catégorisation précise de la roche au moyen de l'arbre de décision.
L'invention concerne un procédé de catégorisation d'une roche au moyen d'une
base
d'images de roches. Pour ce procédé, on met en oeuvre les étapes suivantes :
a) On construit un arbre de décision qui catégorise les roches en fonction
d'une pluralité
de descripteurs caractérisant lesdites roches ;
b) On associe à chaque image de ladite base d'images de roches une pluralité
desdits
descripteurs caractérisant ladite roche ;
c) On acquiert au moins une image de ladite roche à catégoriser ;
d) On détermine au moins un descripteur pour ladite au moins une image acquise
de
ladite roche à analyser au moyen d'un apprentissage automatique à partir de
ladite
base d'images de roches, un apprentissage automatique étant appliqué à chaque
descripteur considéré ; et
e) On catégorise ladite roche à catégoriser, au moyen dudit au moins un
descripteur
déterminé et au moyen dudit arbre de décision construit.
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Selon un mode de réalisation, ledit arbre de décision est un arbre de décision
de description
naturaliste desdites roches.
Conformément à une mise en oeuvre, on acquiert ladite au moins une image de
ladite roche
à catégoriser par photographie, par microscopie ou par un scanner.
Avantageusement, on acquiert ladite image de ladite roche à catégoriser par
photographie
au moyen d'un téléphone intelligent.
Selon un aspect, ledit arbre de décision catégorise le facies lithologique de
ladite roche.
De préférence, au moins un descripteur caractérisant ladite roche est choisi
parmi l'origine
de ladite roche, la chimie de ladite roche, la présence de foliation, la
présence d'olivine, la
présence de litage, la présence de mica.
De manière avantageuse, ledit apprentissage automatique utilise un réseau de
neurones, de
préférence un réseau de neurones convolutifs.
Selon une caractéristique, le procédé comporte une étape de pré-traitement de
ladite au
moins une image acquise en préalable de l'étape de détermination d'au moins un
descripteur
de ladite au moins une image acquise.
Conformément à un mode de réalisation, le procédé comporte une étape
d'intégration dans
ladite base d'images de roches de ladite au moins une image acquise et dudit
au moins un
descripteur déterminé associé.
En outre, l'invention concerne un procédé d'exploitation d'un sol ou d'un sous-
sol, dans
lequel on met en oeuvre les étapes suivantes :
a) On catégorise au moins une roche dudit sol ou dudit sous-sol au moyen du
procédé
de catégorisation d'une roche selon l'une des caractéristiques précédentes ;
et
b) On exploite ledit sol ou ledit sous-sol en fonction de ladite
catégorisation de ladite au
moins une roche.
Selon un mode de réalisation, ladite exploitation du sol ou du sous-sol
concerne la
construction d'un ouvrage sur ledit sol ou dans le sous-sol, le stockage de
gaz dans le sous-
sol, ou l'exploitation de matières premières dudit sol ou dudit sous-sol, de
préférence lesdites
matières premières étant la roche elle-même, ou un matériau ou un fluide
contenu dans ledit
sol ou dans ledit sous-sol.
D'autres caractéristiques et avantages du procédé selon l'invention,
apparaîtront à la lecture
de la description ci-après d'exemples non limitatifs de réalisations, en se
référant aux figures
annexées et décrites ci-après.
Liste des figures
La figure 1 illustre les étapes du procédé selon un mode de réalisation de
l'invention.
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La figure 2 illustre les étapes du procédé selon un deuxième mode de
réalisation de
l'invention.
La figure 3 illustre les étapes du procédé selon un troisième mode de
réalisation de
l'invention.
La figure 4 illustre un arbre de décision selon un mode de réalisation de
l'invention.
La figure 5 illustre un arbre de décision pour un exemple de réalisation de
l'invention pour la
catégorisation du facies lithologique d'une roche.
Description des modes de réalisation
La présente invention concerne un procédé de catégorisation d'une roche. On
appelle la
catégorisation d'une roche, la détermination d'une caractéristique cible d'une
roche. Il peut
s'agir de l'identification d'une roche, par exemple il peut s'agir notamment
du facies
lithologique de la roche. Il peut s'agir également de gammes de propriétés
pétrophysiques,
telles que la granulométrie et la porosité, ou de gammes d'âges géologiques et
de conditions
1.5 de formations, de l'histoire mécanique de la roche, etc. Le procédé
selon l'invention utilise
une base d'images de roches, il s'agit d'une base de données d'images de
différentes
roches.
Le procédé selon l'invention met en uvre les étapes suivantes :
1. Construction d'un arbre de décision
2. Association de descripteurs à la base d'images de roches
3. Acquisition d'une image de roche
5. Détermination de descripteurs
6. Catégorisation de la roche
Le procédé selon l'invention peut être mis en oeuvre au moyen d'un système
informatique,
notamment un ordinateur, un téléphone intelligent ( smartphone ), etc. Les
étapes 1) et 2)
peuvent être exécutées dans cet ordre ou simultanément. Les étapes 1) et 2)
peuvent être
réalisées au préalable et peuvent être réalisées hors ligne. Les étapes 3) à
6) peuvent être
réalisées en ligne. Ces étapes sont détaillées dans la suite de la
description.
La figure 1 illustre, schématiquement et de manière non limitative, les étapes
du procédé
selon un mode de réalisation de l'invention. Au préalable, on construit un
arbre de décision
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ARB qui catégorise les roches en fonction de descripteurs (caractéristiques),
et on associe à
chaque image de la base d'images de roches BIR une pluralité de descripteurs
(parmi ceux
utilisés dans l'arbre de décision). On réalise un apprentissage automatique
APP à partir de la
base d'images de roches. En ligne Onl, on acquiert une image de la roche à
catégoriser IMA,
puis au moyen de l'apprentissage automatique APP, on détermine par inférence
(INF) une
pluralité de descripteurs desc (seuls trois sont représentés) de la roche à
catégoriser, et on
applique ces descripteurs desc à l'arbre de décision ARB pour déterminer DET
la
catégorisation car de la roche à catégoriser.
Selon un mode de réalisation, le procédé peut comporter en outre une étape de
pré-
traitement de l'image. Dans ce cas, le procédé selon l'invention met en oeuvre
les étapes
suivantes :
1. Construction d'un arbre de décision
2. Association de descripteurs à la base d'images de roches
3. Acquisition d'une image de roche
4. Pré-traitement de l'image
5. Détermination de descripteurs
6. Catégorisation de la roche
Le procédé selon l'invention peut être mis en oeuvre au moyen d'un système
informatique,
notamment un ordinateur, un téléphone intelligent ( smartphone ), etc. Les
étapes 1) et 2)
peuvent être exécutées dans cet ordre ou simultanément. Les étapes 1) et 2)
peuvent être
réalisées au préalable et peuvent être réalisées hors ligne. Les étapes 3) à
6) peuvent être
réalisées en ligne. Ces étapes sont détaillées dans la suite de la
description.
La figure 2 illustre, schématiquement et de manière non limitative, les étapes
du procédé
selon ce mode de réalisation de l'invention. Au préalable, on construit un
arbre de décision
ARB qui catégorise les roches en fonction de descripteurs (caractéristiques),
et on associe à
chaque image de la base d'images de roches BIR une pluralité de descripteurs
(parmi ceux
utilisés dans l'arbre de décision). On réalise un apprentissage automatique
APP à partir de la
base d'images de roches. En ligne Onl, on acquiert une image de la roche à
catégoriser IMA,
puis, on réalise un pré-traitement PRT de l'image acquise, puis au moyen de
l'apprentissage
automatique APP, on détermine par inférence (INF) une pluralité de
descripteurs desc
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(seuls trois sont représentés) de la roche à catégoriser, et on applique ces
descripteurs desc
à l'arbre de décision ARB pour déterminer DET la catégorisation car de la
roche à
catégoriser.
Conformément à une mise en oeuvre de l'invention, le procédé peut comporter en
outre une
étape de mise à jour de la base d'images avec l'image acquise. Dans ce cas, le
procédé
selon l'invention met en oeuvre les étapes suivantes :
1. Construction d'un arbre de décision
2. Association de descripteurs à la base d'images de roches
3. Acquisition d'une image de roche
5. Détermination de descripteurs
6. Catégorisation de la roche
7. Mise à jour de la base d'images
Le procédé selon l'invention peut être mis en uvre au moyen d'un système
informatique,
notamment un ordinateur, un téléphone intelligent (c< smartphone ), etc. Les
étapes 1) et 2)
peuvent être exécutées dans cet ordre, ou simultanément. Les étapes 1) et 2)
peuvent être
réalisées au préalable et peuvent être réalisées hors ligne. Les étapes 3) à
7) peuvent être
réalisées en ligne. Ces étapes sont détaillées dans la suite de la
description.
La figure 3 illustre, schématiquement et de manière non limitative, les étapes
du procédé
selon ce mode de réalisation de l'invention. Au préalable, on construit un
arbre de décision
ARB qui catégorise les roches en fonction de descripteurs (caractéristiques),
et on associe à
chaque image de la base d'images de roches BIR une pluralité de descripteurs
(parmi ceux
utilisés dans l'arbre de décision). On réalise un apprentissage automatique
APP à partir de la
base d'images de roches. En ligne Onl, on acquiert une image de la roche à
catégoriser IMA,
puis au moyen de l'apprentissage automatique APP, on détermine par inférence
(INF) une
pluralité de descripteurs desc (seuls trois sont représentés) de la roche à
catégoriser, et on
applique ces descripteurs desc à l'arbre de décision ARB pour déterminer DET
la
catégorisation car de la roche à catégoriser. Enfin, la nouvelle image acquise
et les
descripteurs associés sont ajoutés dans l'apprentissage automatique APP, cette
étape est
illustrée par les flèches relatives aux descripteurs desc qui sont dirigées
vers l'étape
d'apprentissage automatique.
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Les modes de réalisations décrits ci-dessus peuvent être combinés pour en
combiner les
effets. Le procédé peut alors comprendre une étape de pré-traitement de
l'image et une
étape de mise à jour de la base d'images de roches.
1. Construction d'un arbre de décision
Lors de cette étape, on construit un arbre de décision qui catégorise les
roches en fonction
de plusieurs descripteurs (dites caractéristiques auxiliaires, et qui sont
différentes de la
caractéristique cible) qui catégorisent la roche. Un arbre de décision est un
outil représentant
un ensemble de choix sous la forme graphique d'un arbre. Les différentes
décisions
possibles sont situées aux extrémités des branches (les feuilles de
l'arbre), et sont
atteintes en fonction de décisions prises à chaque étape. En l'espèce, chaque
étape
correspond à une valeur d'un descripteur, et chaque extrémité de branche
correspond à une
catégorisation de la roche. Ainsi, il est possible de déterminer précisément
la catégorisation
d'une roche au moyen de plusieurs descripteurs. En effet, lorsqu'on connaît
les descripteurs,
on obtient l'ensemble des étapes permettant d'aboutir à l'extrémité d'une
unique branche de
l'arbre de décisions. Il est possible que pour arriver à une extrémité d'une
branche de l'arbre
de décision, tous les descripteurs ne soient pas utilisés.
La figure 4 illustre, schématiquement et de manière non limitative, un arbre
de décision
pouvant être utilisé pour le procédé selon l'invention. Sur cette figure, les
descripteurs sont
notés descl , desc2, desc3 et desc4 et sont délimités par les traits verticaux
pointillés, les
valeurs des descripteurs sont indiquées par des lettres de a à m, et les
catégorisations de la
roche sont notées de cari à car8. Pour cet exemple, la première décision
correspond au
descripteur descl qui peut prendre les valeurs a ou b. Lorsque le premier
descripteur descl
vaut a, le deuxième descripteur desc2 peut prendre les valeurs c ou d, alors
que lorsque le
premier descripteur descl vaut b, le deuxième descripteur desc 2 vaut e ou f,
et ainsi de
suite. En combinant trois niveaux de descripteurs, on détermine la
catégorisation de la
roche. Par exemple, si le premier descripteur descl vaut a, le deuxième
descripteur desc2
vaut c et le troisième descripteur desc3 vaut g, alors la catégorisation
associée est la
catégorisation cari.
Selon un mode de réalisation de l'invention, l'arbre de décision peut être
construit à partir
une description naturaliste des roches. En d'autres termes, les descripteurs
et les
catégorisations peuvent être choisis pour correspondre aux familles des
roches. Ce mode de
réalisation permet d'adopter une catégorisation naturaliste des roches
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Par exemple, pour le mode de réalisation pour lequel la catégorisation
correspond au facies
lithologique de la roche, les catégorisations peuvent être notamment : dunite,
gabbro,
orthogneiss, granite, basalte, micaschiste, schiste, etc. Pour ce mode de
réalisation, on peut
déterminer au moins un descripteur naturaliste des roches. En particulier, le
descripteur
naturaliste des roches peut être notamment choisi parmi :
- l'origine de la roche : elle peut être notamment plutonique, effusive ou
sédimentaire,
- la chimie de la roche : elle peut être notamment acide ou basique,
- la présence de foliation : elle peut être présente ou absente,
- la présence d'olivine : elle peut être présente ou absente,
- la présence de litage : elle peut être présente ou absente, ou
- la présence de mica : elle peut être présente ou absente.
Ces descripteurs (non limitatifs) permettent de bien discriminer les roches
les plus
fréquemment rencontrées. En effet, ces descripteurs permettent de prendre en
compte la
texture, l'origine, la structure (litage, feuillet), la couleur liée à la
chimie de la roche, la
présence de minéraux spécifiques (olivine, mica).
La figure 5 illustre, schématiquement et de manière non limitative, un arbre
de décision pour
ce mode de réalisation. Sur cette figure, la symbolique est identique à la
symbolique utilisée
pour la figure 4. Le premier descripteur concerne l'origine, qui peut être
plutonique (a),
effusive (b) ou sédimentaire (c). Lorsque l'origine est plutonique (a) ou
effusive (ID), le
deuxième descripteur concerne la chimie, qui peut être basique (d, f) ou acide
(e, g).
Lorsque que l'origine est sédimentaire (c), le deuxième descripteur est la
foliation qui peut
être présente (h) ou absente (i). Lorsque l'origine est plutonique (a) et la
chimie basique (d),
le troisième descripteur est l'olivine, qui peut être présente (j) ou absente
(k). Dans ce cas, si
l'olivine est présente (j) alors la roche est une dunite, et si elle est
absente (k) la roche est
une Gabbro. Lorsque l'origine est plutonique (a) et la chimie acide (e), le
troisième
descripteur est le litage, qui peut être présent (I) ou absent (m). Dans ce
cas, si le litage est
présent (I) alors la roche est une orthogneiss, et si il est absent (m) la
roche est un granite.
Lorsque l'origine est effusive (b) et la chimie basique (f), la roche est un
basalte. Lorsque
l'origine est effusive (b) et la chimie acide (g), la roche est d'un type
autre N/C. Lorsque
l'origine est sédimentaire (c) et la foliation présente (d), le troisième
descripteur est la
présence de mica, qui peut être présent (n) ou absent (o). Dans ce cas, si le
mica est
présent (n) alors la roche est un micaschiste, et si il est absent (o) la
roche est un schiste.
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Lorsque la roche est sédimentaire (a) et la foliation absente CO, la roche est
d'un type autre
N/C.
Au sein de l'arbre de décision, le nombre d'étapes et de valeurs à chaque
branche n'est pas
limité aux exemples des figures 4 et 5.
Le nombre de catégorisations (nombre d'extrémités de branches de l'arbre de
décision)
dépend de la précision souhaitée dans la classification des roches. Selon un
aspect de
l'invention, pour le mode de réalisation pour lequel le procédé catégorise le
facies
lithologique de la roche pour un public large, le nombre de catégorisations
peut être compris
entre 5 et 30, de préférence entre 8 et 20. Selon un autre aspect de
l'invention, pour le mode
de réalisation pour lequel le procédé catégorise le facies lithologique de la
roche pour un
public spécialisé, le nombre de catégorisations peut être compris entre 5 et
300, voire plus.
2. Association de describteurs à la base d'imaaes de roches
Lors de cette étape, on associe à chaque image de la base d'images de roches
une pluralité
de descripteurs des roches. Les descripteurs sont ceux utilisés pour
construire l'arbre de
décision. On forme ainsi une base d'apprentissage par descripteur considéré.
Cette association de descripteurs peut être mise en oeuvre par traitement
d'images, qui peut
analyser notamment les couleurs, formes, dimensions des roches de la base
d'images de
roches, ou tout autre information contenue dans l'image. Selon une
caractéristique de
l'invention, les descripteurs peuvent comprendre également la géolocalisation
de l'image.
Cette géolocalisation peut être liée à l'image, notamment si celle-ci est
issue d'une
photographie prise par un téléphone intelligent (cc smartphone ). En effet,
ce descripteur
permet de rapprocher des roches ayant des zones géographiques proches.
Alternativement, l'association des images aux descripteurs peut être mise en
uvre par un
utilisateur.
Le nombre d'images de roches de la base d'images de roches peut dépendre du
nombre de
descripteurs considérés dans l'arbre de décision. Un grand nombre d'images de
roches
permet d'améliorer la précision de la catégorisation de la roche. Toutefois,
un nombre élevé
d'images de roches nécessite une mémoire importante, et peut nécessiter un
temps
d'exécution du procédé important La base d'images de roches peut comporter au
moins une
image par catégorisation de roches. Selon un mode de réalisation, la base
d'image de
roches peut comporter une centaine d'images de roches, de préférence le nombre
d'images
de roches peut être de plusieurs centaines d'images de roches, de manière
préférée, le
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nombre d'images de roches peut être de plusieurs milliers d'images de roches,
voire
plusieurs dizaines de milliers d'images de roches.
3. Acquisition d'une imaae de roche
Lors de cette étape, on acquiert au moins une image de la roche à catégoriser.
De
préférence, il peut s'agir d'une image numérique.
Conformément à une mise en uvre de l'invention, on peut acquérir une image
microscopique ou macroscopique. Il peut s'agir d'une image d'une lame mince
d'une roche,
d'une image d'un échantillon de roche, ou une image d'un affleurement (par
exemple
lo falaise). Ainsi, il est possible de déterminer la catégorisation
de la roche quelle que soit
l'information disponible.
Selon un mode de réalisation de l'invention, on peut acquérir l'image de la
roche à
catégoriser par photographie, par microscopie, par un scanner, ou par tout
moyen analogue.
Ces moyens permettent une acquisition simple ne nécessitant que du matériel
classique.
Selon un exemple de réalisation, on peut acquérir l'image de la roche par
photographie au
moyen d'un téléphone intelligent (< snnartphone ). Ainsi, l'acquisition de
l'image de roche ne
nécessite pas de matériel conséquent, et peut être réalisé partout, sans
prérequis technique.
Afin d'améliorer la précision de la catégorisation de la roche, on peut
acquérir plusieurs
images de la roche.
4. Pré-traitement de l'image
Il s'agit d'une étape optionnelle du procédé. Lors de cette étape, on réalise
un pré-traitement
de l'image acquise à l'étape 3) avant l'étape de détermination des
descripteurs de l'image
acquise. Cette étape permet notamment d'améliorer la précision de la
détermination de
descripteurs.
Selon un mode de réalisation de l'invention, le pré-traitement de l'image
acquise peut
consister en une sélection d'une zone d'intérêt sur l'image acquise. Par
exemple, ce pré-
traitement peut permettre de retirer le fond de l'image, qui ne correspond pas
à la roche à
catégoriser.
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En variante, le pré-traitement peut consister en une modification de l'image,
notamment son
contraste, sa luminosité, un agrandissement, etc.
Selon une mise en oeuvre de l'invention, le pré-traitement peut être un pré-
traitement lié à la
méthode d'acquisition de l'image, par exemple lumière polarisée, longueur
d'onde
infrarouge, etc.
5. Détermination de descripteurs
Lors de cette étape, on détermine au moins un descripteur de l'image acquise
de la roche à
catégoriser au moyen d'un apprentissage automatique (de l'anglais machine
learning ) à
iti partir de ladite base d'images de roches et des descripteurs associés à
l'étape 2), et par
application à l'image acquise à l'étape 3) (et éventuellement pré-traitée à
l'étape 4). On
applique alors un apprentissage automatique par descripteur considéré, on
obtient alors une
pluralité de descripteurs de l'image acquise.
Cette étape permet, pour chaque descripteur considéré, de rapprocher l'image
acquise des
images de roches de la base d'images de roches, et ainsi de classer l'image
acquise parmi
des familles d'images ayant les mêmes propriétés. De cette manière, on
détermine de
manière indépendante plusieurs caractéristiques (plusieurs descripteurs) de la
roche à
catégoriser, ce qui permet de déterminer précisément la catégorisation de la
roche.
Conformément à une mise en oeuvre, cette étape peut utiliser un traitement
d'image
(couleurs, formes, dimensions...) pour réaliser l'apprentissage automatique.
Selon un mode de réalisation de l'invention, l'apprentissage automatique
utilise un réseau de
neurones, de préférence un réseau de neurones convolutifs. Le réseau de
neurones
convolutifs est particulièrement adapté au traitement de l'image.
Alternativement, l'apprentissage automatique peut être de tout type, notamment
un réseau
de neurones non convolutifs, une méthode de forêt aléatoire, une méthode de
machine à
vecteurs de support (de l'anglais - Support Vecteur Machine ou SVM), une
méthode de
processus gaussiens.
6. Catégorisation de la roche
Lors de cette étape, on catégorise la roche à catégoriser, en appliquant
l'arbre de décision
construit à l'étape 1) avec les descripteurs déterminés à l'étape 5). En
d'autres termes,
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connaissant les descripteurs, on connaît les décisions de l'arbre de décision,
et on peut donc
connaître l'extrémité de la branche de l'arbre de décision qui correspond à la
roche à
catégoriser. Cette branche indique alors la catégorisation de la roche.
Pour une image d'une roche à catégoriser, on applique l'arbre de décision de
l'exemple
correspondant au mode de réalisation de la figure 5, et les descripteurs
suivants déterminés
à l'étape 5:
- origine : plutonique,
- chimie : acide,
- litage : présence.
Par conséquent, d'après l'arbre de décisions, la roche à catégoriser est une
orthogneiss, ce
qui correspond à la catégorisation réalisée par un géologue.
On note, que pour ce type de roche, une méthode selon l'art antérieur
utilisant la même base
d'images de roches, et le même prédicteur (réseau de neurones convolutifs), et
telle que
décrite dans le préambule de la description, a catégorisé cette roche comme un
granite. Par
conséquent, le procédé selon l'invention permet de catégoriser une roche de
manière plus
précise que les méthodes de l'art antérieur.
Selon un mode de réalisation de l'invention, la catégorisation de la roche
peut être affichée
sur un moyen informatique, par exemple un ordinateur ou un téléphone
intelligent.
7. Mise à iour de la base d'images
On rappelle que cette étape est optionnelle pour le procédé. Cette étape
concerne la mise à
jour de la base d'images de roches avec les images acquises. Ainsi, les bases
d'apprentissage de chaque descripteur peuvent être augmentées à chaque mise en
oeuvre
du procédé ce qui favorise la fiabilité et la robustesse du procédé.
Conformément à une mise en oeuvre de l'invention, on peut mettre à jour la
base d'images
de roches, lorsque la catégorisation de la roche a été validée par une autre
méthode (une
méthode selon l'art antérieur, ou par un géologue).
En outre, l'invention concerne un procédé d'exploitation du sol ou du sous-
sol. Pour ce
procédé, on met en oeuvre les étapes suivantes :
CA 03157064 2022-5-3
WO 2021/115903 13
PCT/EP2020/084389
a) On catégorise au moins une roche du sol et/ou du sous-sol, au moyen du
procédé
de catégorisation d'une roche selon l'une quelconque des variantes ou des
combinaisons de variantes décrites précédemment ; et
b) On exploite le sol et/ou le sous-sol en fonction de la catégorisation de la
roche à
l'étape précédente.
L'exploitation peut concerner notamment le domaine de la construction de
bâtiments ou
d'ouvrages d'art, ou le domaine de l'exploitation de matières premières, ou le
domaine du
stockage de gaz, le domaine de la détermination des risques, etc.
Dans le domaine de la construction, on détermine la constitution des
affleurements rocheux
et/ou du sous-sol par la catégorisation de la roche, et on réalise la
construction en adaptant
notamment les fondations, la structure de la construction en fonction de la
catégorisation de
la roche. Pour ces applications, la roche à catégoriser peut être prélevée sur
le sol ou dans
le sous-sol de manière peu enfouie.
Dans le domaine d'exploitation de matières premières (par exemple pour les
carrières, les
mines, la récupération des hydrocarbures, etc), on détermine la constitution
des
affleurements rocheux et/ou du sous-sol par la catégorisation de la roche, et
on réalise
l'exploitation de matières premières (les matières premières peuvent être la
roche elle-
même, un matériau, par exemple un métal, ou un fluide, par exemple des
hydrocarbures,
présents dans le sous-sol), en permettant notamment de déterminer les zones
adéquates
(c'est-à-dire les zones de forage, les zones à creuser pour les mines ou les
carrières, etc.
dans le but de récupérer des matières premières), de déterminer les méthodes
et les outils à
utiliser (par exemple la récupération assistée des hydrocarbures, les outils
de forage, la
nature des engins explosifs pour les mines ou les carrières, etc.). Pour ces
applications, la
roche à catégoriser peut être prélevée en profondeur dans le sous-sol, peut
résulter d'un
débris de forage, ou peut provenir d'un effleurement, etc.
Dans le domaine du stockage de gaz, par exemple du CO2, on détermine la
constitution du
sous-sol par la catégorisation de la roche, et on réalise le stockage de gaz
dans le sous-sol
dans une zone adéquate, c'est-à-dire dans une zone souterraine apte à stocker
le gaz sans
fuite.
Dans le domaine de la détermination des risques, on détermine la constitution
d'un
affleurement rocheux (falaise) par la catégorisation de la roche, et on
réalise une opération
de consolidation s'il existe un risque d'affaissement ou d'éboulement de
l'affleurement
rocheux.
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WO 2021/115903 14
PCT/EP2020/084389
Ainsi, ce procédé permet de mettre en oeuvre l'exploitation du sol et/ou du
sous-sol, de
manière simple et rapide, sans faire appel à un géologue expert. Le procédé
permet
également de traiter plus rapidement de très importantes quantités de roches.
Une autre application possible du procédé de l'invention, et l'information du
public de la
catégorisation des roches ( géo-tourisme ).
Comme il va de soi, l'invention ne se limite pas aux seules formes de
réalisation décrites ci-
dessus à titre d'exemple, elle embrasse au contraire toutes les variantes de
réalisation.
CA 03157064 2022-5-3
