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Tomographie stochastique 3D des séismes locaux

Tomographie stochastique 3D des séismes locaux

Proposition de thèse

SpécialitéGéosciences et géoingénierie
Ecole doctoraleGRNE - Géosciences, Ressources Naturelles et Environnement
Directeur de thèseNOBLE Mark
Co-directeur de thèseGESRET Alexandrine
Unité de rechercheGéosciences
ContactAlexandrine GESRET
Site Web
Mots-clésproblème inverse, approche probabiliste, tomographie sismique, sismicité
RésuméLe monitoring microsismique consiste à localiser les séismes dans la structure imagée afin de cartographier les failles ou fractures. Une localisation précise des séismes est donc primordiale pour mener des interprétations fiables et comprendre les mécanismes de fracturation. Le monitoring a un fort impact puisqu'il s'applique à plusieurs échelles et dans des domaines très variés : sismicité induite (ex : champs géothermiques, mines, réservoirs pétroliers) mais aussi sismicité naturelle (ex : zones de subduction, rifts ou volcans). Malgré cette utilisation massive, les localisations de séismes ne sont pas toujours fiables. Une des causes principales des erreurs de localisation est la méconnaissance du modèle de vitesse. Il est donc primordial de proposer de nouvelles approches qui permettent de mieux contraindre le modèle de vitesse et de prendre en compte précisément les incertitudes du modèle de vitesse dans la localisation des séismes.

Nous avons récemment développé des approches de tomographie stochastique qui permettent d'estimer les incertitudes du modèle de vitesse avec des algorithmes de type Markov Chain Monte Carlo efficaces (Bottero et. al., 2016). Ces incertitudes peuvent ensuite être propagées aux erreurs de localisation des événements sismiques (Gesret et. al., 2015). Ces approches sont cependant actuellement limitées au cas où des tirs actifs sont disponibles (typiquement en exploitation des hydrocarbures) pour réaliser la tomographie. Cependant, dans de nombreux contextes tels qu'en géothermie, seule la sismicité induite est enregistrée. L'objectif sera ainsi de développer une approche qui vise à estimer les incertitudes du modèle de vitesse en utilisant une sélection d'événements sismiques puis de propager les incertitudes de vitesse aux autres événements. La sélection sera une étape nécessaire car les approches stochastiques ne peuvent être appliquées qu'à un nombre limité de données. Une paramétrisation originale et parcimonieuse du modèle de vitesse basée sur des cellules de Johnson-Mehl (Belhadj, 2016) sera étendue de la 2D à la 3D. L'information de la polarisation de l'onde enregistrée au capteur pourra également être intégrée dans la formulation afin de mieux contraindre la tomographie. On pourra ensuite envisager une mise à jour du modèle de vitesse au cours du temps qui permettra d'avoir un suivi microsismique fiable. Cette approche sera testée et validée sur des données synthétiques avant d'être appliquée à des données réelles de sismicité naturelle et/ou induite.
Contexte..
EncadrementGESRET Alexandrine
ROMARY Thomas, thomas.romary@mines-paristech.fr
Profil candidatTitulaire d'un diplôme d'ingénieur ou d'un Master Recherche en mathématiques appliquées, physique ou en géophysique. Compétences en probabilités/statistiques et/ou géophysique. Bonnes connaissances en programmation informatique.
RéférencesBelhadj, J. [2016] Modèles paramétriques pour la tomographie sismique bayésienne. PhD thesis, Mines ParisTech.
Bottero, A., Gesret, A., Romary, T., Noble, M., and Maisons, C. (2016). Stochastic seismic tomography by interacting Markov chains. Geophys. J. Int., 207, 374–392.
Gesret, A., Desassis, N., Noble, M., Romary, T. and Maisons, C. [2015] Propagation of the velocity model uncertainties to the seismic event location. Geophys. J. Int., 200(1), 52-66.
Type financementFinancement d'un Etablissement d'enseignement supérieur

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