Offre de thèse : Homogénéisation inverse pour la caractérisation des systèmes de failles

Cartographier les failles dans le sous-sol et comprendre leurs propriétés (c’est-à-dire leur géométrie, leurs dimensions, leur comportement en tant que barrière, leur croissance) est essentiel pour orienter la prise de décision dans les applications liées aux ressources souterraines. Aujourd’hui, les interprétations des failles en profondeur proviennent principalement de modèles haute résolution obtenus par inversion de forme d’onde complète (FWI, Full Waveform Inversion), en complément des images migrées. Bien que la facilité et la précision de l’imagerie et de l’interprétation sismiques ne cessent de progresser, des problèmes tels que la bande passante limitée des données sismiques, le bruit, l’approximation du modèle physique et la couverture de données incomplète restent des défis majeurs pour l’imagerie détaillée des failles (par exemple, celles dont le rejet est inférieur à la résolution verticale sismique) (Dimmen, Rotevatn & Lecomte, 2023). Sous-estimer les incertitudes associées peut conduire à des prévisions trop optimistes basées sur des modèles et accroître le risque financier des projets d’exploitation du sous-sol.

Dans un travail récent, Ruggiero, Cupillard & Caumon (2024) proposent une approche à deux échelles qui combine la FWI avec une inversion de raffinement pour estimer de manière probabiliste les paramètres d’une faille (par exemple : longueur, pendage, rejet). Cette approche, fondée sur des travaux antérieurs (Hedjazian, Capdeville & Bodin, 2021 ; Santos et al., 2024), est appelée homogénéisation inverse. En supposant que la FWI fournit une représentation lisse des structures réelles, elle vise à retrouver tous les modèles de failles à plus fine échelle compatibles avec la solution FWI. Dans le cadre du présent projet, nous proposons d’appliquer cette approche à un système de failles, c’est-à-dire non pas à une seule faille, mais à plusieurs, potentiellement connectées. Après avoir testé la méthode sur un cas synthétique en 2D, un cas réel et/ou une extension en 3D seront envisagés.