Le probleme inverse en tomographie geophysique : incorporation d'information a priori et utilisation des methodes de monte-carlo. application a l'inversion de temps d'arrivee
Institution:
Paris 7Disciplines:
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Notre premier objectif est l'incorporation d'information de nature geologique dans un probleme inverse de tomographie geophysique. L'information geologique et celle provenant des donnees geophysiques ne contraignent pas l'inversion de la meme facon. Par consequent, l'information geologique, lorsqu'elle est disponible, reduit de maniere notable le nombre de degres de liberte du processus d'inversion et fournit des resultats plus realistes en terme de structure geologique permettant une meilleure interpretation des resultats. L'information geologique realiste ne peut generalement pas etre decrite par les modeles statistiques implicites utilises dans les methodes de resolution de type optimisation (algorithme de gradient par exemple). Cette limitation theorique ne pouvant etre surmontee, nous avons choisi de developper des methodes d'exploration aleatoire de l'espace des modeles par monte-carlo. Nous avons donc exploite la souplesse de la methode en introduisant des contraintes physiques pour conduire l'alea de l'exploration. Un autre moyen d'augmenter l'efficacite de l'exploration est de precontraindre le tirage aleatoire par l'information a priori (geologique et mesure physique in-situ). En fonction de contraintes liees a la structure de l'information geologique et aux methodes de monte-carlo, nous avons defini un cahier des charges et propose une methode de simulation de champs lithologiques que nous avons teste qualitativement pour des champs a deux dimensions et quantitativement pour des champs a une dimension. Enfin, nous avons applique ces differentes reflexions et methodes a l'inversion de temps d'arrivee de multiples phases pour des donnees sismiques de puits (de type pso). Cette approche du probleme inverse permet de mettre en evidence l'ensemble des choix a effectuer et de rendre les hypotheses explicites (incertitudes sur les donnees, distributions utilisees pour decrire l'information sur les modeles, erreurs lors de l'utilisation d'une methode numerique pour simuler un phenomene physique, etc).