{"id":1397,"date":"2014-12-09T08:49:55","date_gmt":"2014-12-09T07:49:55","guid":{"rendered":"http:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/?p=1397"},"modified":"2018-12-18T09:56:09","modified_gmt":"2018-12-18T08:56:09","slug":"time-lapse-and-probabilistic-inversion-strategies-for-plane-wave-electromagnetic-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/2014\/12\/time-lapse-and-probabilistic-inversion-strategies-for-plane-wave-electromagnetic-data\/","title":{"rendered":"Time-Lapse and Probabilistic Inversion Strategies for Plane-Wave Electromagnetic Data"},"content":{"rendered":"

Th\u00e8se soutenue par Marina A. Rosas Carbajal le 9 d\u00e9cembre 2014, Institut des sciences de la Terre (ISTE)<\/em><\/p>\n

De nouvelles technologies sont n\u00e9cessaires pour passer d\u2019une production d\u2019\u00e9nergie bas\u00e9e sur le nucl\u00e9aire et les combustibles fossiles \u00e0 des \u00e9nergies renouvelables. L\u2019utilisation de syst\u00e8mes g\u00e9othermaux stimul\u00e9s est une des possibilit\u00e9s qui pourraient r\u00e9pondre partiellement \u00e0 la demande en \u00e9nergie. Pour atteindre cet objectif, il est n\u00e9cessaire de suivre les chemins d’\u00e9coulements des fluides qui sont inject\u00e9s en profondeur afin de les r\u00e9cup\u00e9rer une fois qu\u2019ils sont suffisamment chauds pour produire de l’\u00e9nergie.
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La s\u00e9questration du CO2<\/sub> pour limiter le changement climatique et la pr\u00e9vention de l\u2019intrusion d\u2019eau sal\u00e9e dans les aquif\u00e8res costaux sont d\u2019autres exemples qui d\u00e9montrent notre besoin en technologies pour le suivi des processus dans le sous-sol \u00e0 partir de la surface \u00e0 diff\u00e9rentes \u00e9chelles d\u2019espace et de temps. Les m\u00e9thodes \u00e9lectromagn\u00e9tiques (EM) d\u2019ondes planes sont sensibles \u00e0 la conductivit\u00e9 \u00e9lectrique du sous-sol et, par cons\u00e9quent, \u00e0 la conductivit\u00e9 \u00e9lectrique des fluides saturant la roche, \u00e0 la pr\u00e9sence de fractures connect\u00e9es et \u00e0 la temp\u00e9rature. Ces m\u00e9thodes permettent d\u2019\u00e9tudier de mani\u00e8res analogues des processus allant de quelques m\u00e8tres sous la surface jusqu\u2019\u00e0 plusieurs kilom\u00e8tres de profondeur. N\u00e9anmoins, ces techniques sont soumises \u00e0 une perte de r\u00e9solution avec la profondeur. Pour cette raison, l\u2019estimation des mod\u00e8les permettant de repr\u00e9senter le sous-sol \u00e0 partir de ces m\u00e9thodes doit prendre en compte l\u2019information a priori disponible afin de contraindre les mod\u00e8les autant que possible. De plus, il est n\u00e9cessaire de mesurer les incertitudes sur ces mod\u00e8les de fa\u00e7on appropri\u00e9es.<\/p>\n

Durant le d\u00e9roulement de cette th\u00e8se, j\u2019ai d\u00e9velopp\u00e9 des approches permettant la caract\u00e9risation statique et dynamique du sous-sol \u00e0 l\u2019aide d\u2019ondes EM planes. Dans une premi\u00e8re partie, je pr\u00e9sente une approche d\u00e9terministe permettant de r\u00e9aliser des inversions r\u00e9p\u00e9t\u00e9es dans le temps (time-lapse) de donn\u00e9es d\u2019ondes EM planes en deux dimensions. Cette strat\u00e9gie est bas\u00e9e sur l\u2019incorporation, dans l\u2019algorithme, d\u2019informations sur les changements de conductivit\u00e9 \u00e9lectrique attendus en fonction du temps. J\u2019utilise aussi une strat\u00e9gie permettant d\u2019\u00e9liminer les erreurs syst\u00e9matiques dans l\u2019inversion de donn\u00e9es time-lapse.<\/p>\n

Dans une seconde partie, j\u2019adopte un formalisme bay\u00e9sien pour quantifier les incertitudes sur les param\u00e8tres du mod\u00e8le. Pour cet objectif, je pr\u00e9sente une strat\u00e9gie d\u2019inversion bas\u00e9e sur des simulations Markov chain Monte Carlo (MCMC) appliqu\u00e9e \u00e0 des donn\u00e9es d\u2019ondes EM planes et de tomographies de r\u00e9sistivit\u00e9 \u00e9lectrique, s\u00e9par\u00e9es et jointes. Je compare les incertitudes des param\u00e8tres du mod\u00e8le en consid\u00e9rant diff\u00e9rentes contraintes sur la structure du mod\u00e8le, et diff\u00e9rentes fonctions pour d\u00e9crire les erreurs sur les donn\u00e9es. De plus, je montre que l\u2019\u00e9cart-type des erreurs sur les donn\u00e9es peut \u00eatre retrouv\u00e9 par une inversion probabiliste.<\/p>\n

Dans la derni\u00e8re partie de cette th\u00e8se, j\u2019\u00e9tudie la distribution d\u2019un panache de traceur salin inject\u00e9 dans le sous-sol en r\u00e9alisant une inversion MCMC time-lapse tridimensionnelle d\u2019ondes EM planes. \u00c9tant donn\u00e9 que les inversions probabilistes sont tr\u00e8s co\u00fbteuses en temps de calcul lorsque l\u2019espace des param\u00e8tres pr\u00e9sente une grande dimension, je propose une strat\u00e9gie qui permet de r\u00e9duire le nombre de param\u00e8tres pour repr\u00e9senter le panache. Cette m\u00e9thodologie est appliqu\u00e9e \u00e0 une exp\u00e9rience d\u2019injection d\u2019un traceur salin et d\u2019acides, r\u00e9alis\u00e9e dans un syst\u00e8me g\u00e9othermal stimul\u00e9 en Australie, et compar\u00e9e \u00e0 une inversion time-lapse tridimensionnelle r\u00e9alis\u00e9e selon une approche d\u00e9terministe.<\/p>\n

Les \u00e9tudes d\u00e9crites d\u00e9montrent que les m\u00e9thodes d\u2019ondes EM planes sont tr\u00e8s utiles pour caract\u00e9riser et suivre les variations temporelles du sous-sol sur de larges \u00e9chelles. Les pr\u00e9sentes approches am\u00e9liorent l\u2019\u00e9valuation des mod\u00e8les obtenus, autant en termes d\u2019incorporation d\u2019informations dans les algorithmes, qu\u2019en termes de quantification d\u2019incertitudes. De plus, les strat\u00e9gies d\u00e9velopp\u00e9es peuvent \u00eatre appliqu\u00e9es \u00e0 d\u2019autres m\u00e9thodes g\u00e9ophysiques, et offrent une grande flexibilit\u00e9 pour l\u2019incorporation d\u2019informations additionnelles lorsqu\u2019elles sont disponibles.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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