Conditionnement de la modélisation stochastique 3D des réseaux de failles

Conditioning of the 3D stochastic modeling of fault networks

• Auteur / Autrice : Charline Julio
• Direction : Guillaume Caumon, Mary Ford
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Géosciences
• Date : Soutenance le 23/06/2015
• Etablissement(s) : Université de Lorraine
• Ecole(s) doctorale(s) : RP2E - Ecole Doctorale Sciences et Ingénierie des Ressources, Procédés, Produits, Environnement
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : GéoRessources (Nancy)
• Jury : Président / Présidente : Jean-Paul Chilès
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Paul Cupillard, Roger Soliva
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Catherine Homberg, Pierre Thore

Mots clés

Mots clés contrôlés

Simulation, Méthodes de

Approximation stochastique

Modèles en géologie

Failles (géologie)

Mots clés libres

Réseaux de failles

Modélisation stochastique

Incertitudes

Interprétation

Fault networks

Stochastic modeling

Uncertainties

Interpretation

Résumé

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

Faults are discontinuities in rock volumes that affect mechanical properties and flow paths of hydrocarbon reservoirs. However, subsurface modeling remains limited by the incompleteness and resolution of available data, so that uncertainties remain on the geometry and the connectivity of fault networks. To assess fault network uncertainties, several stochastic approaches have been introduced in the literature. These methods generate a set of possible fault models conditioned by reservoir data. In this thesis, we investigate two main conditioning strategies of stochastic fault modeling methods. The first one takes into account the observations of the fault absence, for instance, as indicated by seismic reflector continuity. To do this, the reservoir volume is divided into two sub-volumes delimited by a 3D envelope surface: (1) a volume where no faults occur, and (2) a potentially-faulted volume. Then, faults are simulated and optimized in such a way as to be entirely confined to the potentially-faulted volume. The second presented strategy deals with the uncertainties related to the seismic interpretation of fault segmentation. It generates a set of fine-scale segmented faults from a larger-scale and continuous interpretation of the fault. The method uses the orientation variations of the continuous fault to subdivide it into several possible fault segments. The effects of the different segmentation configurations on flow simulations are studied