Contrainte des modèles génétiques de réservoirs par une approche de reconnaissance statistique de forme

par Tatiana Chugunova

Thèse de doctorat en Géostatistique

Sous la direction de Christian Lantuéjoul.

Soutenue en 2008

à Paris, ENMP .

  • Titre traduit

    A statistical pattern recognition approach for constraining process-based reservoir models


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  • Résumé

    L'objet de cette thèse est la modélisation de l'hétérogénéité souterraine. Pour ce faire, nous avons adapté l'approche de simulation multipoints (MP) qui reproduit et conditionne des formes géométriques complexes fournies par des modèles génétiques non conditionnels. Initialement, l'approche MP n'était applicable que moyennant l'hypothèse d'une certaine stationnarité spatiale de l'hétérogénéité. Pour étendre l'approche MP au cas non stationnaire, deux algorithmes ont paru dans la littérature : le modèle Tau et l'algorithme de classement. Les deux révèlent des artefacts géométriques sans pour autant restituer les contraintes non stationnaires. Dans ce travail, nous avons proposé un nouvel algorithme de simulation MP non stationnaire. Il évite des inconvénients des algorithmes existants et intègre des contraintes spatiales continues. Les résultats expérimentaux montrent aussi que notre algorithme a un domaine d'applicabilité bien plus vaste que ceux existants

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  • Détails : 1 vol. (129 p.)
  • Annexes : Bibliographie 80 réf.

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  • Cote : EMP 153.987 CCL. TH. 1225 
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