Conditionnement de la modélisation stochastique 3D des réseaux de failles

Charline Julio. ( 2015 )
Universit{\'e} de Lorraine

Abstract

Les failles sont des zones de rupture de la roche qui affectent le comportement mécanique et fluide des réservoirs. De nombreuses incertitudes existent sur la géométrie et la topologie des réseaux de failles dues à la résolution et la qualité des données, mais aussi aux lacunes d'informations. Des approches stochastiques ont été utilisées dans la littérature pour gérer les incertitudes structurales. Ces méthodes génèrent un ensemble de modèles possibles de failles conditionné par les données disponibles. Dans cette thèse, nous explorons deux principales stratégies de conditionnement de la modélisation stochastique de réseaux de failles. La première stratégie élaborée permet de prendre en compte des observations d'absences de failles sur des données, par exemple, des zones où les réflecteurs sismiques sont continus. Dans ce but, le réservoir est divisé en deux sous-volumes délimités par une enveloppe surfacique 3D : un volume non-faillé et un volume potentiellement-faillé. Les surfaces de failles sont ensuite simulées et optimisées de manière à être entièrement positionnées dans la zone identifiée comme potentiellement faillée. La seconde stratégie de conditionnement présentée dans cette thèse gère les incertitudes relatives à l'interprétation de la segmentation des failles. La méthode génère un ensemble de modèles de segments de failles en-échelon à partir d'une interprétation continue à plus grande échelle d'une faille segmentée. La méthode utilise les variations d'orientations de la faille segmentée pour identifier la position des différents segments la composant. L'impact des différentes configurations de segmentation sur les simulations d'écoulements est étudié

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 keywords = {Fault networks ; Stochastic modeling ; Uncertainties ; Interpretation ; R{\'e}seaux de failles ; Mod{\'e}lisation stochastique ; Incertitudes ; Failles (g{\'e}ologie) ; Mod{\`e}les en g{\'e}ologie ; Approximation stochastique ; Simulation ;  M{\'e}thodes de},
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