Thèse soutenue

Caractérisation de milieux multiplement diffusants à l'aide de corrélations dans la coda

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Auteur / Autrice : Vincent Clerc
Direction : Philippe RouxMichel Campillo
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences de la terre et de l'univers, et de l'environnement
Date : Soutenance le 05/01/2017
Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de la terre, de l’environnement et des planètes (Grenoble ; 199.-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut des sciences de la Terre (Grenoble)
Jury : Président / Présidente : Denis Jongmans
Examinateurs / Examinatrices : Jérôme Vergne
Rapporteurs / Rapporteuses : Julien de Rosny, Nikolai M. Shapiro

Mots clés

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Résumé

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Les signaux enregistrés à la surface du globe sont composés de trois types d'ondes : des ondes directes, des ondes réfléchies plus ou moins facilement interprétables, et des ondes multiplement diffusées beaucoup plus complexes à interpréter. Certaines propriétés physiques de ces ondes multiplement diffusées permettent de les assimiler au bruit sismique ambiant. Nous appliquons des techniques de corrélation de bruit sismique développées ces dernières années à la coda sismique, afin de tirer des informations sur le caractère multiplement diffusant du milieu. En particulier, nous montrons que le théorème reliant fonction de Green et champ ambiant peut être utilisé dans la coda. La dynamique temporelle de la reconstruction de la fonction de Green est alors un indicateur de la répartition de l'énergie dans le milieu. En reconstruisant la fonction de Green à l'aide de corrélations pour plusieurs fenêtres de temps dans la coda, nous montrons qu'il est possible de relier la symétrie des parties causales et acausales de la fonction de Green au libre parcours moyen du milieu. Nous développons ensuite des simulations numériques de propagation d'onde acoustique en 2D. Nous observons que l'évolution de la reconstruction des fonctions de Green observée dans ce milieu et celle prédite par la théorie est proche. La même approche est ensuite appliquée à des données sismologiques de terrain, sans permettre de retrouver la même dynamique. Nous développons alors une méthode de type MCMC permettant de reconstruire les fonctions de Green du milieu de manière optimale.