Thèse soutenue

Méthodes de Réduction de Modèles pour l'Inversion Rapide de Mesures de Résistivité en Forage

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Auteur / Autrice : Aralar Erdozain
Direction : Hélène BarucqDavid PardoVictor Péron
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mathématiques appliquées
Date : Soutenance le 15/12/2016
Etablissement(s) : Pau en cotutelle avec Universidad del País Vasco. Facultad de ciencias
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences exactes et leurs applications (Pau, Pyrénées Atlantiques ; 1995-)
Jury : Examinateurs / Examinatrices : David Pardo, Victor Péron

Mots clés

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Résumé

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Les mesures de résistivité en forage sont communément utilisées pour obtenirune meilleure caractérisation du sous-sol. L’utilisation d’un tube métallique pourcouvrir le puits complique énormément les simulations numériques pour lepotentiel électrique à cause de la faible épaisseur du tube et de sa conductivitéélevée par rapport à celle des formations du sous-sol. Dans ce travail, motivé pardes configurations réalistes, le tube est modélisé par une couche mincecylindrique d’épaisseur uniforme et la résistivité du tube est proportionnelle aucube de son épaisseur.Dans cette thèse, on se concentre sur ce problème pour obtenir des Conditionsde transmission (ITCs) approchées pour le potentiel électrique à travers le tubemétallique. Pour ce faire, on considère dans une première approche, un modèle2D en coordonnées cartésiennes, puis on résout le problème 3D axisymétriquequi est considéré dans la majorité des simulations de mesures de résistivité enforage à travers un tube. On considère d’abord le cas statique (fréquence nulle),puis on obtient des ITCs pour des fréquences non-nulles, lesquelles sontimportantes pour comprendre certains phénomènes physiques, comme les effetsDelaware et Groningen. Ensuite, on analyse les modèles en prouvant desrésultats de stabilité et convergence, et on évalue la performance numérique deces modèles en utilisant la méthode des éléments finis. Enfin, on construit dessolutions semi-analytiques pour ces modèles, lesquelles nous fournissent unemanière plus efficace d’évaluer nos modèles approchés par rapport aux solutionsnumériques (éléments finis).