Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux

Type de document

THESE

Langue

anglais

Auteur

ASNAASHARI

Résumé / Abstract

Le suivi temporel est un processus d'acquisition et d'analyse d'acquisitions multiples répétées au même endroit sur la même cible à différentes périodes de temps. Cela s'applique bien à l'exploration sismique quand les propriétés de la cible varient au cours du temps comme pour les réservoirs pétroliers. Cette technique de sismique, dite 4D en raison de l'intégration du temps dans la construction des images, permet une détection et une estimation des variations du sous-sol survenues lors de l'évolution en temps du milieu. En particulier, dans l'industrie, le suivi et la surveillance peuvent améliorer notre compréhension d'un réservoir de pétrole/gaz ou d'un site de stockage de CO2. Analyser la sismique 4D peut aider à mieux gérer les programmes de production des réservoirs. Ainsi, des acquisitions répétées permettent de suivre l'évolution des fronts de fluide injecté: on peut optimiser les programmes d'injection de fluides pour une récupération améliorée des hydrocarbures (enhanced oil recovery). Plusieurs méthodes ont été développées pour l'imagerie variable dans le temps en utilisant les informations des ondes sismiques. Dans ma thèse, je montre que l'inversion de forme d'onde complété (FWI) peut être utilisée pour cette imagerie. Cette méthode offre des images sismiques quantitatives haute résolution. Elle est une technique prometteuse pour reconstruire les petites variations de propriétés physiques macro-échelle du sous-sol. Sur une cible identifiée pour ces imageries 4D, plusieurs informations a priori sont souvent disponibles et peuvent être utilisées pour augmenter la résolution de l'image. J'ai introduit ces informations grâce à la définition d'un modèle a priori dans une approche classique FWI en l'accompagnant de la construction d'un modèle d'incertitudes a priori. De plus, j'ai introduit une pondération dynamique de manière à réduire l'importance de ces modèles a priori lors de la convergence finale. Sur des exemples synthéques réalistes, j'ai montré que l'inversion FWI est moins sensible au modèle initial (qui peut donc être moins précis) grâce à cette utilisation de l'information a priori. Il est donc possible d'obtenir un modèle très précis comme modèle de base pour l'imagerie 4D. Une fois la reconstruction d'un tel modèle atteinte, plusieurs stratégies peuvent être utilisées pour évaluer les changements de paramètres physiques. On peut réaliser deux reconstructions indépendantes et faire la différence des deux modèles reconstruits: on parle de différence parallèle. On peut aussi effectuer une différence séquentielle où l'inversion de l'ensemble de données de la second acqusition, dite moniteur, se fait à partir du modèle de base et non plus à partir du modèle utilisé initialement. Enfin, l'approche double-différence conduit à l'inversion des différences entre les deux jeux de données que l'on rajoute aux données synthétiques du modèle de base reconstruit. J'étudie quelle stratégie est à adopter pour obtenir des changements vitesse plus précis et plus robustes. En plus, je propose une imagerie 4D ciblée en construisant un modèle d'incertitude a priori grâce à une information (si elle existe) sur la locatisation potentielle des variations attendues. Il est démontré que l'inversion 4D ciblée empêche l'apparition d'artéfacts en dehors des zones cibles: on évite la contamination des zones extérieures qui pourrait compromettre la reconstruction des changements 4D réels. Une étude de sensibilité, concernant l'échantillonnage en fréquence pour cette imagerie 4D, montre qu'il est nécessaire de faire agir simultanément un grand nombre de fréquences au cours d'un cycle d'inversion. Ce faisant, l'inversion fournit un modèle de base plus précis que l'approche temporelle, ainsi qu'un modèle des variations 4D plus robuste avec moins d'artéfacts. Toutefois, la FWI effectuée dans le domaine temporel semble être une approche plus intéressante pour l'imagerie 4D. Enfin, l'approche d'inversion 4D régularisée avec un modèle a priori est appliquée sur des ensembles de données réelles d'acquisitions sismiques répétées fournis par TOTAL. Cette reconstruction des variations locales s'inscrit dans un projet d'injection de vapeur pour améliorer la récupération des hydro-carbures: Il est possible de reconstituer des variations de vitesse fines causées par la vapeur injectée.