Depuis une vingtaine d''années la transformée en ondelettes a été reconnue comme un outil privilégié d''analyse des objets fractals. Nous exploitons la propriété d''auto similarité de la transformée en ondelettes pour détecter les singularités caractéristiques des signaux fractals. Dans une première partie, nous utilisons la méthode des maxima du module de la transformée en ondelettes (MMTO) comme un outil d''analyse des signaux fractals synthétiques.Dans une deuxième partie nous avons appliqué cette technique sur un puits situé dans le Sahara Algérien, puis nous avons proposé un algorithme de découpage automatique appliqué sur une étude à simple résolution dans ce puits et une autre à haute résolution dans un autre puits. Nous démontrons les potentialités de la méthode pour la segmentation des différentes formations géologiques Nous finalisons ce travail par une application des réseaux neuronaux basée sur une technique d''apprentissage très puissante qui est la rétro propagation du gradient stochastique .Nous avons utilisé les résultats précédents comme une information à priori permet de détecter la lithologie et la nature du fluide qui est dans les pores.
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