Construction de modèles stratigraphiques à partir de données éparses

Jonathan Edwards. ( 2017 )
Universit{\'e} de Lorraine

Abstract

Toutes les analyses et les constructions de modèles stratigraphiques s'appuient sur des corrélations stratigraphiques entre unités sédimentaires observées au niveau de forages ou d'affleurements. Cependant, deux problèmes se posent aux géologues au moment de la construction de ces corrélations stratigraphiques. Premièrement, les données disponibles sont éparses et peu nombreuses. Deuxièmement, les processus sédimentaires menant à la mise en place des unités sédimentaires à corréler sont nombreux, interdépendants et partiellement connus. Ainsi la construction d'un modèle de corrélations stratigraphiques peut être vue comme un problème sous-contraint auquel plusieurs solutions peuvent être proposées. L'objectif de cette thèse est de mettre en place un système numérique permettant de générer de manière stochastique des modèles stratigraphiques contraints localement par des données d'observation. Deux éléments sont nécessaires à la mise en place d'un tel système : 1. La mise en place de règles régissant l'organisation spatiale d'unités sédimentaires observées au niveau d'affleurements ou de puits. En ce qui concerne ces règles, deux voies seront explorées : - La mise en équation des règles définies dans le cadre de la stratigraphie séquentielle. Ces règles, exprimées d'un point de vue qualitatif dans la littérature sont traduites en termes quantitatifs afin d'évaluer la probabilité de deux unités sédimentaires observées d'être corrélées. - La déduction de la probabilité de corrélations entre deux unités sédimentaires observées à partir de modèles stratigraphiques construits par approche basée processus (forward stratigraphic models). 2. La mise en place d'un cœur algorithmique permettant de construire de façon stochastique un ensemble de modèles stratigraphiques plausibles à partir des règles précédemment présentées et des données d'observation

Download / Links

BibTeX Reference

@phdthesis{edwards:tel-01836225,
 abstract = {Toutes les analyses et les constructions de modèles stratigraphiques s'appuient sur des corrélations stratigraphiques entre unités sédimentaires observées au niveau de forages ou d'affleurements. Cependant, deux problèmes se posent aux géologues au moment de la construction de ces corrélations stratigraphiques. Premièrement, les données disponibles sont éparses et peu nombreuses. Deuxièmement, les processus sédimentaires menant à la mise en place des unités sédimentaires à corréler sont nombreux, interdépendants et partiellement connus. Ainsi la construction d'un modèle de corrélations stratigraphiques peut être vue comme un problème sous-contraint auquel plusieurs solutions peuvent être proposées. L'objectif de cette thèse est de mettre en place un système numérique permettant de générer de manière stochastique des modèles stratigraphiques contraints localement par des données d'observation. Deux éléments sont nécessaires à la mise en place d'un tel système : 1. La mise en place de règles régissant l'organisation spatiale d'unités sédimentaires observées au niveau d'affleurements ou de puits. En ce qui concerne ces règles, deux voies seront explorées : - La mise en équation des règles définies dans le cadre de la stratigraphie séquentielle. Ces règles, exprimées d'un point de vue qualitatif dans la littérature sont traduites en termes quantitatifs afin d'évaluer la probabilité de deux unités sédimentaires observées d'être corrélées. - La déduction de la probabilité de corrélations entre deux unités sédimentaires observées à partir de modèles stratigraphiques construits par approche basée processus (forward stratigraphic models). 2. La mise en place d'un cœur algorithmique permettant de construire de façon stochastique un ensemble de modèles stratigraphiques plausibles à partir des règles précédemment présentées et des données d'observation},
 author = {Edwards, Jonathan},
 hal_id = {tel-01836225},
 hal_version = {v1},
 keywords = {Sequence stratigraphy ; Correlation ; Stochastic ; Geomodel ; Stochastique ; G{\'e}omod{\`e}le ; Stratigraphie s{\'e}quentielle},
 month = {October},
 number = {2017LORR0367},
 pdf = {https://theses.hal.science/tel-01836225/file/DDOC_T_2017_0367_EDWARDS.pdf},
 school = {{Universit{\'e} de Lorraine}},
 title = {{Construction de mod{\`e}les stratigraphiques {\`a} partir de donn{\'e}es {\'e}parses}},
 type = {Theses},
 url = {https://theses.hal.science/tel-01836225},
 year = {2017}
}