Interprétation de données de forage et corrélation assistée multi-puits pour la modélisation géothermique

Assisted borehole interpretation and multi-well stratigraphic correlation for geothermal modeling

• Auteur / Autrice : Lois Letellier
• Direction : Guillaume Caumon, Cécile Robin
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Géosciences
• Date : Inscription en doctorat le 15/04/2024
• 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

Stratigraphie

Interprétation diagraphique

Géomodélisation

Stratigraphy

Well log interpretation

Geomodeling

Résumé

La caractérisation d'architectures stratigraphiques à partir de données de forages est essentielle pour comprendre l'hétérogénéité et la connectivité des réservoirs de subsurface. Il a été montré que les incertitudes sur les corrélations stratigraphiques ont un impact sur le volume de sédiments déposés au cours du temps (Edwards et al., 2018), les proportions de faciès dans les unités de flux de réservoir (Lallier et al., 2016) et le comportement hydrodynamique des réservoirs (Lallier et al., 2012). Cependant, l'influence des incertitudes sur les corrélations sur les performances des réservoirs géothermiques ou de séquestration de CO2 n'a pas reçu beaucoup d'attention. Ainsi, le premier objectif de ce travail est de quantifier l'influence des incertitudes stratigraphiques sur les processus géothermiques. Le second objectif de cette thèse est méthodologique. En effet, l'exploration de l'espace des corrélations dépend des informations utilisées pour la corrélation et des règles choisies pour corréler ces informations. Tandis que les dernières recherches se sont concentrées sur les règles et l'aspect algorithmique des corrélation multi-puits, d'autres doivent être menées pour intégrer l'interprétation des forages et les incertitudes associées. De récents progrès ont proposé plusieurs approches d'analyse de logs pour aider l'interprétation de forages, par exemple en utilisant des transformations continues d'ondelettes (Hill, Robertson et Uvarova, 2015; Perrier, Baville et Caumon, 2021) ou des regroupements hiérarchiques (Bubnova et al., 2020). Dans ce projet, nous prévoyons d'explorer de nouvelles approches telles que l'interprétation automatique de données de forage avec des algorithmes de corrélation stratigraphique multi-puits pour échantillonner l'espace des solutions. Ce sera réalisé dans un premier temps de manière séquentielle, mais nous envisagerons également de conjointement définir des unités dans le forage et de les corréler pour mieux refléter le travail d'interpréteurs. Pour tester la méthodologie, nous considérerons d'abord les corrélations entre puits proches. Une fois la méthodologie validée, des données plus éparses pourront être utilisées, utilisant des règles sédimentologiques plus avancées pour tenir compte de variations latérales de faciès et introduire des concepts chronostratigraphiques. Pour étudier l'impact sur le comportement thermo-dynamique d'aquifères de moyenne enthalpie, nous nous appuierons sur de la géomodélisation pour générer une ou plusieurs géométries pour chaque solution de corrélation et compléter le modèle en utilisant des méthodes géostatistiques.

The characterization of stratigraphic architecture from sparse borehole data is essential to understand the heterogeneity and connectivity of subsurface reservoirs. Correlation uncertainties have been shown to impact the volume of sediments deposited through time (EDWARDS ET AL., 2018), the facies proportions in reservoir flow units (LALLIER ET AL., 2016) and the hydrodynamic reservoir behavior (LALLIER ET AL., 2012). However, the impact of correlation uncertainties on the performance of geothermal reservoirs or on CO2 sequestration has not received much attention. Therefore, a first objective of this work is to quantify the impact of stratigraphic uncertainty on geothermal processes. The second objective of the PhD is methodological. Indeed, the exploration of the correlation solution space depends on the input information used for the correlation and on the chosen rules to correlate this information. Whereas we focused recent research on the rules and on the algorithmic aspects of multi-well correlation, more needs to be done to integrate the borehole interpretation and the associated uncertainty. Recent progress have proposed several well log analysis approaches to help with well interpretations, for instance using continuous wavelet transforms (HILL, ROBERTSON & UVAROVA, 2015; PERRIER, BAVILLE & CAUMON, 2021) or hierarchical clustering (BUBNOVA ET AL., 2020). In this project, we plan to explore new approaches to integrate such automatic borehole data interpretation with multi-well stratigraphic correlation algorithms to sample the solution space. This will first be done in a sequential manner, but we will also consider problem of jointly defining units in boreholes and correlating them to better reflect what interpreters do. To test the methodology, we will start by considering correlation of lithological units between nearby wells. Once the methodology has been validated in this lithostratigraphic framework, we may consider sparser data settings using more advanced sedimentological rules to account for lateral facies variations, and introduce chronostratigraphic concepts. To study the impact on the thermo-hydrodynamic behavior in medium enthalpy aquifers, we will rely on geomodeling to generate one or several stratigraphic geometries for each correlation solution, and populate the model using geostatistics.