Intégration de connaissances sédimentologiques et stratigraphiques dans la modélisation 3D des faciès sédimentaires marins

par Pierre Kedzierski

Thèse de doctorat en Géosciences

Sous la direction de Jean-Laurent Mallet.

Soutenue en 2007

à Vandoeuvre-les-Nancy, INPL .


  • Résumé

    Une méthode originale de modélisation 3D de faciès a été développée afin de prendre en compte simultanément les données de forage et sismiques disponibles, des règles sédimentologiques de répartition des sédiments ainsi que des principes de stratigraphie séquentielle génétique. Plusieurs champs de probabilité de faciès sont générés, intégrant chacun une ou plusieurs informations telles que les relations entre faciès et paléopaysage, les transitions latérales de faciès, le contrôle stratigraphique sur la migration des corps sédimentaires, le partitionnement volumétrique des sédiments, les diagénèses potentielles. Ces différents cubes de probabilités sont ensuite combinés en tenant compte de la redondance des informations qu’ils traduisent. La méthodologie proposée fournit ainsi un cadre extensible d’intégration et de combinaison d’informations d’origine et de type divers, parfois redondantes et dont le poids dans le modèle final peut être pondéré en fonction de leur incertitude.

  • Titre traduit

    Integrating sedimentological and stratigraphic knowledge in 3D modeling of marine sedimentary facies


  • Résumé

    An original method for the generation of 3D facies model has been implemented. It simultaneously accounts for well and seismic data, sedimentological rules describing the spatial distribution of rock types, or sequence stratigraphy principles. Different probability cubes are computed by integrating one or several pieces of information controlling the facies occurrence: the relationship binding the facies to the paleolandscape, the lateral transitions of facies, the stratigraphic control of shoreline migration, the sediment volume partitioning or the diagenesis potential. The generated probability cubes can then be combined, considering the redundancy of the data they express. The suggested methodology provides therefore an extensible framework for the integration and the combination of data from diverse origins and types, sometimes redundant and whose weight in the final model can be balanced according to the data uncertainty.

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