Inversion bayésienne d'images tomographiques pour réduire les incertitudes structurales

Stochastic inversion of FWI images for reducing structural uncertainties

• Auteur / Autrice : Giusi Ruggiero
• Direction : Paul Cupillard
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Géosciences
• Date : Inscription en doctorat le 06/09/2022
• Etablissement(s) : Université de Lorraine
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale SIReNa - Science et ingénierie des ressources naturelles
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : GeoRessources
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Géologie Numérique Intégrative (Axe GéoModèles)

Mots clés

Mots clés libres

Inversion stochastique

Fwi

Incertitudes structurales

Homogénéisation

Stochastic inversion

FWI images

Structural uncertainties

Homogenization

Résumé

En raison du manque et de l'incomplétude des données du sous-sol, des incertitudes importantes existent sur la position des structures géologique (e.g., failles et horizons). Le présent projet vise à développer une manière innovante d'inverser les données sismiques pour réduire les incertitudes sur ces structures. Au lieu d'utiliser des enregistrements sismiques et des simulations de propagation d'ondes, la méthode s'appuiera sur des images d'inversion de forme d'onde complète et sur l'opérateur d'i(e.g., Hedjazian et al., 2021). À cette fin, le développement d'une technique de modélisation stochastique des a priori géologiques sera nécessaire.

Due to the lack and incompleteness of subsurface data, significant uncertainties exist on the position of structural surfaces (faults and horizons). The present project aims at developing an innovative way of inverting seismic data to reduce uncertainties on these structures. Instead of using seismic recordings and wave propagation simulations, the method will rely on full waveform inversion (FWI) images and the homogenization operator (e.g., Hedjazian et al., 2021). To this end, the development of efficient computing technology for geomodeling will be necessary.