Modèle cinématique tridimensionnel des réseaux de failles

Three-dimensional kinematic model of fault networks

• Auteur / Autrice : Fethi Fliti
• Direction : Guillaume Caumon
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Géosciences
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2025
• 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

Modélisation cinématique 3D

Réseaux de failles

Paramètres géométriques

3D kinematic modeling

Fault networks

Geometric parameters

Résumé

Les failles introduisent une complexité géométrique et physique majeure dans le sous-sol, rendant la détermination précise de leurs paramètres essentielle pour des applications en hydrogéologie, exploitation des ressources géothermiques, ingénierie géotechnique, tectonique et évaluation de l'aléa sismique. Toutefois, les données disponibles en subsurface sont souvent limitées en résolution et en continuité, et les méthodes actuelles de géomodélisation 3D – bien que utiles – reposent sur des interpolations et des hypothèses simplificatrices qui peuvent générer des incohérences, ne pas fournir directement le champ de déplacement et limiter la validation mécanique des modèles. Pour dépasser ces limites, ce projet de thèse propose de développer une approche de modélisation cinématique tridimensionnelle définissant un ensemble restreint de paramètres géométriques capables de décrire les déplacements discontinus au voisinage des réseaux de failles, en tenant compte explicitement des interactions et des lignes de raccordement. Le modèle sera d'abord validé à partir de jeux de données sismiques 3D haute résolution, puis exploré pour son potentiel à générer des données d'apprentissage destinées à l'interprétation sismique assistée par intelligence artificielle et à inférer conjointement la géométrie des réseaux de failles ainsi que leurs paramètres de glissement à partir des données de subsurface, contribuant ainsi à faire progresser la modélisation géologique et ses applications en apprentissage automatique dans des contextes structuraux complexes.

Faults introduce significant geometric and physical complexity in the subsurface, making the accurate determination of their parameters essential for applications in hydrogeology, geothermal resources, geotechnical engineering, tectonics, and seismic hazard assessment. However, subsurface data are often limited in resolution and continuity, and current 3D geomodeling methods—while useful—rely on interpolation and simplifying assumptions that can lead to inconsistencies, lack of displacement field information, and poor mechanical validation. To overcome these limitations, this PhD project aims to develop a three-dimensional kinematic modeling approach that defines a small set of geometric parameters to describe discontinuous near-field displacements within fault networks, explicitly accounting for interactions and branch lines. The model will first be validated against high-resolution 3D seismic datasets, then explored for its potential to generate training data for AI-based seismic interpretation and to jointly infer fault network geometry and slip parameters from subsurface data, thus advancing both geological modeling and machine learning applications in structurally complex settings.