Étude et optimisation d'un algorithme de reconstruction d'horizons sismiques 3D et extension aux données nD.
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Abstract EN:
In the oil industrie, 3D seismic data interpretation is an essential step to build a 3D geological model of an exploration area. This model is constructed with horizons (surfaces representing the main rock interfaces) and faults (surface representing rocks' fractures). In order to facilitate interpretation, a lot of automatic tools have been developed to build these surfaces, among which the 3D horizon propagation algorithm developed by Keskes et al. : this algorithm is considered today as the most powerful in term of surface quality. However, with the continuous increasing size of seismic data, one can observe a slowdown in computation time. The purpose of this thesis concerns the optimization of this seismic horizon reconstruction algorithm. To reduce the effect of the random access required by the propagator, which is very time consuming, we propose an intelligent bricked cache system fully adapted to the algorithm. Then, we modify the original version of the algorithm with a new propagation method in order to minimize the memory usage : the recursive propagation. Then we extend the propagation algorithm to nD data (multi-offsets acquisitions, multiazimuth. . . ) increasingly used for seismic interpretation. Two extensions are then proposed : a "free" propagation and a "constrained" propagation. As the new dimensions increase the seismic data size, we adapt the optimum cache system for each propagation extension in order to improve the performance for both propagations. Finally, we present and comment results of nD propagation obtained on real data.
Abstract FR:
Dans le monde pétrolier, l'interprétation géophysique des données sismiques 3D est une étape indispensable pour la construction d'un modèle géologique du sous-sol. Ce modèle est constitué d'objets tels que les horizons (surfaces représentant l'interface entre deux couches géologiques) et les failles (surface modélisant les cassures dans les couches géologiques). Afin d'aider les géophysiciens, beaucoup d'outils automatiques ont été proposés afin de reconstruire ces objets, parmi lesquels le propagateur d'horizon 3D développé par Keskes et al. : cet algorithme est considéré comme le plus robuste en terme de qualité de surface reconstruite, mais avec l'augmentation permanente des volumes de données on observe une détérioration de ses temps d'exécution. L'objectif de la thèse concerne l'optimisation de cet algorithme de reconstruction d'horizons sismiques, appelé Propagateur 3D. La chute de performance calculatoire de ce propagateur est engendrée par la nécessité de faire des accès aléatoires dans le volume de données. Pour réduire l'effet de ces accès, très coûteux en temps d'exécution, nous proposons un système de cache briqué intelligent adapté aux caractéristiques de l'algorithme. La mise en place de cette gestion optimisée de la mémoire ouvre la voie vers une refonte du mode de propagation de l'algorithme pour minimiser l'empreinte mémoire : la propagation récursive. Dans la suite de la thèse, nous montrons comment étendre l'algorithme de propagation 3D aux données nD (acquisitions multi-offset, multi-azimut,. . . ) de plus en plus exploitée dans l'interprétation sismique. Deux types extensions sont proposés : la propagation libre et la contrainte. L'ajout de nouvelles dimensions entraîne une forte augmentation de la taille des données à traiter, et donc un fort ralentissement de l'algorithme. Pour chaque extension de la propagation, nous proposons une adaptation du système de cache 3D afin d'en améliorer les performances. Enfin, nous présentons et commentons sur plusieurs cas réels les résultats obtenus par la propagation nD.