Caractérisation des réservoirs pétroliers par les données sismiques, avec l'aide de la géomodélisation

• Main Author: Neau, Audrey
• Language: FRE
• Published: Université de Pau et des Pays de l'Adour 2009
• Subjects: [SDU:STU:GP] Sciences of the Universe/Earth Sciences/Geophysics; Caractérisation réservoir; sismique; inversion; géomodélisation; interprétation; réseaux de neurones
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00403501; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/40/35/01/PDF/These_Audrey_NEAU_2009.pdf; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/40/35/01/ANNEX/Neau_Soutenance.pdf

La caractérisation sismique des réservoirs pétroliers nécessite l'intégration de plusieurs techniques telles que la lithosismique, la géomodélisation, la géostatistique, l'utilisation des algorithmes évolutionnaires et la pétrophysique. L'information sismique est d'abord utilisée pour la description de l'architecture externe des réservoirs car son utilisation pour la description des faciès ne se fait pas sans difficultés. L'objectif de cette thèse est d'apporter des outils nouveaux pour aider à l'utilisation de l'information sismique pour caractériser les réservoirs.<br />Un premier travail a consisté à évaluer l'impact des incertitudes structurales sur les inversions pétroélastiques et les conséquences en terme de classification de faciès. Ensuite, nous considérons la modélisation sismique comme aide à l'évaluation du modèle réservoir. Cette modélisation permettra de faire le lien entre les simulateurs réservoir ou les géomodeleurs et la réponse sismique du réservoir. <br />Nous développons ensuite deux approches alternatives aux méthodes traditionnelles en inversion pétroélastique et pétrophysique. La première utilise la méthode géostatistique des déformations graduelles pour créer des réalisations de propriétés réservoirs. Elle permet de créer des propriétés à l'échelle réservoir, conditionnées aux puits, tout en respectant une fonction coût basée sur la comparaison des données sismiques réelles et issues de ces réalisations. <br />La seconde méthode repose sur le principe de la classification supervisée et utilise des réseaux de neurones pour analyser la forme des traces sismiques. Une première étape consiste à générer un volume d'apprentissage contenant tous les modèles pétrophysiques envisageables pour un champ donné. Ces modèles sont analysés par les réseaux de neurones. Les neurones ainsi identifiés sont appliqués aux données réelles, pour identifier des relations pétrophysique/sismique identiques aux données d'apprentissage.<br />Toutes les méthodologies sont validées sur plusieurs réservoirs choisis pour leurs particularités géologiques (complexité structurale, lithologie du réservoir).