Interprétation sismique stochastique des corps salifères : détection, échantillonnage et impact sur l’imagerie sismique

Stochastic seismic interpretation of salt bodies : detection, sampling and impact on seismic imaging

• Auteur / Autrice : Nicolas Clausolles
• Direction : Pauline Collon, Guillaume Caumon
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Géosciences
• Date : Soutenance le 05/03/2020
• Etablissement(s) : Université de Lorraine
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale SIReNa - Science et ingénierie des ressources naturelles (Lorraine)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : GéoRessources (Nancy)
• Jury : Président / Présidente : Mary Ford
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Pauline Collon, Guillaume Caumon, Florian Wellmann, Amilcar Soares, Pierre Thore, Virginie Gaullier
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Florian Wellmann, Amilcar Soares

Mots clés

Mots clés contrôlés

Approximation stochastique

Tectonique du sel

Imagerie sismique

Incertitude

Imagerie tridimensionnelle en géologie

Mots clés libres

Géomodélisation 3D

Quantification des incertitudes

Interprétation sismique

Tectonique salifère

3D geomodeling

Uncertainty quantification

Seismic interpretation

Salt tectonics

Résumé

La création d'un modèle numérique 3D du sous-sol nécessite d'intégrer des données éparses et ambigües. Les corps salifères développent des formes compliquées et des singularités topologiques spécifiques à la tectonique salifère. Modéliser leurs géométries est donc difficile, mais important puisqu'ils introduisent de larges contrastes de propriétés physiques dans le sous-sol. L'imagerie sismique est couramment utilisée pour cartographier le sel et obtenir des informations sur sa géométrie. Il s'agit toutefois d'un processus itératif long nécessitant de nombreuses phases d'interprétation. Ces interprétations sont sujettes à des incertitudes qui se propagent à travers le processus d'imagerie et impactent la compréhension du sous-sol et les modèles qui en sont faits. Prendre en compte ces incertitudes est donc crucial, et nécessite d'être réalisé automatiquement étant donné le caractère itératif de l'imagerie sismique. Dans cette thèse, je m'intéresse en particulier à l'estimation des incertitudes structurales liées à l'interprétation d'images sismiques ambigües dans des environnements de tectonique salifère. La principale contribution de cette thèse est une méthode numérique de modélisation stochastique des enveloppes de corps salifères et de leur connectivité. La modélisation se base sur une définition a priori des incertitudes, sous forme d'une zone tampon autour de l'enveloppe du sel. L'enveloppe est définie par la combinaison d'un champ scalaire de référence, calculé à partir de la zone tampon, et d'un champ aléatoire spatialement corrélé servant de perturbation. Cette formulation implicite permet de simuler à la fois des géométries et des topologies variables, tout en assurant la validité des enveloppes simulées. Lorsque plusieurs corps déconnectés sont simulés, une suture est simulée pour les connecter. Sa position est déterminée à partir du champ scalaire représentant l'enveloppe de sel afin d'assurer sa cohérence avec les corps salifères simulés. La méthode est automatique et permet d'intégrer des informations ponctuelles (données de puits, pointés sismiques, etc.) et, dans une certaine mesure, des connaissances géologiques a priori. Cette méthode est utilisée pour caractériser les incertitudes structurales liées à l'imagerie d'un jeu de données sismiques 2D synthétique. À partir d'une zone tampon grossière, un ensemble d'interprétations possibles de l'enveloppe du sel est simulé. Ces interprétations sont utilisées pour définir des modèles de vitesse de migration, qui servent à générer autant d'images sismiques. L'analyse statistique de ces images, directement ou via des attributs sismiques permet de mettre en évidence les régions les plus sensibles aux variations de vitesse de migration, et fournit des indications sur la nature des corps salifères imagés. Ces contributions ouvrent de nouvelles perspectives pour la quantification des incertitudes dans le cadre de la mise à jour automatique du modèle de vitesse en imagerie sismique.

Building a numerical 3D model of the subsurface requires to integrate sparse and ambiguous data. Due to salt tectonics specificities, salt bodies have complex shapes and may present topological singularities. Modeling their geometries is, therefore, difficult, but important as they introduce large physical property contrasts in the subsurface. Seismic imaging is commonly used to map salt and get information about its geometry. Nevertheless, building a seismic image is a long and iterative process, which requires numerous interpretation phases. These interpretations are prone to uncertainties, stemming from the limits of data acquisition and resolution and the assumptions underlying their processing. These uncertainties propagate through the imaging process and impact our understanding and models of the subsurface. Taking them into account is, therefore, crucial during seismic interpretation and requires to be done automatically given the iterative nature of seismic imaging. In this thesis, I am interested in the assessment of structural uncertainties related to the interpretation of ambiguous seismic images of salt tectonics environments. The main contribution of this thesis is a numerical method for stochastically modeling variable shapes of salt bodies and their connectivity. The modeling is based on an a priori definition of the uncertainties, represented as a buffer zone encompassing the salt boundary. The boundary is defined as the combination of a reference scalar field, computed from the buffer zone, and a spatially correlated random field that is used as a perturbation. This implicit formulation allows for the simulation of both varying salt geometries and topologies while ensuring the validity of the simulated boundaries. When the simulated diapir is a bulb detached from its pedestal, a weld is simulated to connect them. The position of the weld is determined from the scalar field representing the salt boundary, to ensure its consistency with the simulated salt bodies. The method is automatic and proposes to integrate punctual information (e.g., well data or manual seismic picks) and, to some extent, prior geological knowledge. The second contribution of this thesis is an application of this method to the characterization of structural uncertainties underlying seismic imaging on a 2D synthetic data set. Starting from a rough buffer zone, I simulate a set of possible interpretations of the salt boundary. I use these interpretations to define a set of equiprobable migration velocity models, that are used in turn to generate as many seismic images. The statistical analysis of this image set, both directly and from derived seismic attributes, permits to highlight the image parts which are most sensitive to migration velocity variations, and provides insights on the nature of the imaged salt bodies. These contributions open new perspectives for uncertainty quantification in an automatic velocity model updating framework in seismic imaging.