Modélisation stochastique conjointe des systèmes minéralisés hydrothermaux et de leurs structures de contrôles

Joint stochastic modeling of hydrothermal mineralized systems and their control structures

• Auteur / Autrice : Paul Marchal
• Direction : Guillaume Caumon, Pauline Collon
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Géosciences
• Date : Soutenance le 28/11/2025
• Etablissement(s) : Université de Lorraine
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale SIReNa - Science et ingénierie des ressources naturelles (Lorraine ; 2018-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : GeoRessources (2013-....)
• Jury : Président / Présidente : Radu Stefan Stoica
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Yannick Branquet, Béatrice Ledesert
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Julian M. Ortiz, Zoe K. Shipton
• DOI : 10.70675/29990f05zecc2z403ezb6fez6f6509c42a11

Mots clés

Mots clés contrôlés

Modèles stochastiques

Incertitude

Synthèse hydrothermale

Métallogénie

Altération (géologie)

Modèles entité-association

Mots clés libres

Modélisation stochastique

Incertitudes conceptuelles

Hydrothermal

Minéralisation

Structures

Altération

Stochastic modeling

Conceptual uncertainties

Hydrothermal

Mineralization

Structures

Alteration

Résumé

Les circulations de fluides hydrothermaux sont à l'origine de nombreuses ressources souterraines. C'est le cas des gisements d'uranium de l'Athabasca. Ils se forment le long d'une discordance majeure entre le socle archéen et le bassin de l'Athabasca, à la faveur de failles régionales. Les zones d'altération associées aux circulations hydrothermales ont généralement une empreinte spatiale plus grandes que les gisements, et servent donc de guides d'exploration pour les minéralisations. La construction de modèles fiables des gisements repose sur l'intégration de données éparses et hétérogènes, principalement des données de forages et géophysiques. La rareté des données et les variations de modèles conceptuels des gisements sont des sources d'incertitudes. Pour évaluer ces incertitudes conceptuelles et proposer une méthodologie au plus proche des concepts utilisés par les géologues, nous avons réalisé une étude de cas d'interprétation de données de forages. L'ensemble des interprétations obtenues est très parcimonieux et appuie l'utilisation de méthodes stochastiques pour prendre en compte les incertitudes. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche de modélisation plus systémique des gisements hydrothermaux. Inspirée par la modélisation implicite du sous-sol, notre approche conjointe et stochastique intègre simultanément les données de forages, les connaissances statistiques et les concepts d'interprétation des gisements. Elle définit un champ de potentiel d'altération, dont les fronts d'altération sont extraits en tant qu'isovaleurs. Pour générer ce champ de potentiel, on définit un squelette S, composé des objets géologiques d'importance dans le contrôle de la géométrie. Nous proposons une stratégie de modification itérative des composantes du squelette S, via un algorithme de Metropolis-Hastings, pour proposer des modèles probabilistes. La méthodologie développée s'est montrée apte à reconstituer des géométries cohérentes de halo et des structures associées, sur un jeu de données synthétiques d'un halo de bleaching de la zone de Green River, USA. Une application de la méthodologie, sur des données de forages du prospect de Waterfound a permis de questionner la continuité latérale du halo d'altération associé aux zones minéralisées. Pour l'exploration, cette méthodologie peut permettre de questionner les modèles conceptuels existants, de tester des hypothèses génétiques, ou le rôle des composants du système métallogénique et d'obtenir des cartes de prospectivité pour choisir des stratégies d'acquisition de données.

Hydrothermal fluid flows are at the origin of many subsurface resources. This is the case of the Athabasca uranium deposits. They form along a major unconformity between the Archean basement and the Athabasca Basin, favoured by regional faults. Alteration zones associated with hydrothermal circulation tend to have a larger spatial footprint than deposits, and therefore serve as exploration guides for mineralization. Building reliable models of deposits requires the integration of sparse and heterogeneous data, mainly drillhole and geophysical data. Data scarcity and variations in deposit conceptual models are sources of uncertainty. To evaluate these conceptual uncertainties and develop a methodology that reflects the concepts used by geologists, we conducted a case study of drillhole data interpretation. The interpretations obtained are very parsimonious and suggest the use of stochastic methods to account for uncertainties. In this thesis, we propose a new, more systemic approach to models of hydrothermal deposits. Inspired by implicit subsurface modeling, our joint stochastic approach combines drillhole data, statistical knowledge and deposit interpretation concepts. We define an alteration potential field, from which alteration fronts are extracted as isovalues. To generate this potential field, we define an S skeleton, made up of geological objects of importance in geometry control. We present a strategy for iteratively modifying the components of the S skeleton, via a Metropolis-Hastings algorithm, to propose probabilistic models. The methodology developed has proven capable of reconstructing consistent halo geometries and associated structures, on a synthetic dataset of a bleaching halo from the Green River area, USA. An application of the methodology to drillhole data from the Waterfound prospect raised doubts about the lateral continuity of the alteration halo associated with the mineralized zones. In exploration, this methodology can help to challenge existing conceptual models, test genetic hypotheses or the role of components of the metallogenic system, and obtain prospectivity maps for choosing data collection strategies.