Systèmes d'aide à l'inversion des modèles stratigraphiques

par Gabriela Dobranszky

Thèse de doctorat en Mathématiques

Sous la direction de Jacques Blum et de Roland Masson.


  • Résumé

    La modélisation stratigraphique vise à reconstruire l'histoire des bassins sédimentaires en simulant les processus d'érosion, de transport et de dépôt de sédiments à partir de modèles physiques. L'objectif est de déterminer l'emplacement des roches mères susceptibles de contenir la matière organique, des roches poreuses pouvant piéger les hydrocarbures au cours de leur migration et des roches imperméables permettant d'étancher le réservoir. Le modèle considéré dans le cadre de la thèse se base sur un modèle de transport diffusif multi-lithologique et s'applique à des grandes échelles de temps et d'espace. En raison de la complexité des phénomènes moyennés et des échelles considérées, aucun des paramètres du modèle n'est directement mesurable, d'où la nécessité de les inverser. L'approche classique, qui consiste à inverser l'ensemble des paramètres en minimisant par une méthode de gradient une certaine fonction coût, s'est avérée très sensible au choix de la paramétrisation, au poids donné aux différents termes de la fonction coût (portant sur des données de natures très diverses) et au bruit numérique. Ces observations nous ont amenés à renoncer à cette méthode et à aborder l'inversion pas à pas en découplant dans un premier temps les paramètres. Ce découplage est obtenu non pas en figeant des paramètres, mais en effectuant des hypothèses simplificatrices sur le modèle, conduisant à utiliser une gamme de modèles réduits mais pertinents du point vue physique, allant du plus simple au plus complet. Dans le cadre de cette thèse, on montre comment ces modèles permettent d'inverser l'ensemble des paramètres de façon robuste et interactive.

  • Titre traduit

    Tools for the inversion of stratigraphic models


  • Résumé

    Stratigraphic modeling aims at rebuilding the history of the sedimentary basins by simulating the processes of erosion, transport and deposit of sediments using physical models. The objective is to determine the location of the bedrocks likely to contain the organic matter, the location of the porous rocks that could trap the hydrocarbons during their migration and the location of the impermeable rocks likely to seal the reservoir. The model considered within this thesis is based on a multi-lithological diffusive transport model and applies to large scales of time and space. Due to the complexity of the phenomena and scales considered, none of the model parameters is directly measurable. Therefore it is essential to inverse them. The standard approach, which consists in inversing all the parameters by minimizing a cost function using a gradient method, proved very sensitive to the choice of the parameterization, to the weights given to the various terms of the cost function (bearing on data of very diverse nature) and to the numerical noise. These observations led us to give up this method and to carry out the inversion step by step by decoupling the parameters. This decoupling is not obtained by fixing the parameters but by making several assumptions on the model resulting in a range of reduced but relevant models. In this thesis, we show how these models enable us to inverse all the parameters in a robust and interactive way.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (181 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p . [179]-181. Résumés en français et en anglais

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  • Bibliothèque : Université Nice Sophia Antipolis. Service commun de la documentation. Section Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 05NICE4077
  • Bibliothèque : Université Nice Sophia Antipolis. Service commun de la documentation. Section Sciences.
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  • Bibliothèque : Université Pierre et Marie Curie. Bibliothèque Universitaire Pierre et Marie Curie. Section Sciences de la Terre Recherche - cartothèque - CADIST.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : T NICE 2005 DOB

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  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 05 NICE 4077
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