Prise en compte d’une anisotropie variable en modélisation géologique 3D par la méthode implicite du potentiel : application aux structures plissées

Les méthodes de modélisation géologique 3D ont pour but de construire des modèles numériques cohérents du sous-sol à partir de données ponctuelles échantillonnées sur le terrain ou en profondeur. Très populaires de nos jours, les méthodes dites implicites permettent de construire plusieurs champs scalaires agencés les uns par rapport aux autres et construits à partir de données de contacts d’unités géologiques et de leurs orientations respectives. Les surfaces géologiques sont ensuite extraites comme iso-potentielles de ces champs. Dans ce cadre, la Méthode du Potentiel, proposée il y a plus de 20 ans par l’École des Mines et le BRGM, utilise les outils géostatistiques, comme l’interpolation par co-krigeage, afin de reconstruire ces champs scalaires et ces surfaces. Bien qu’éprouvées, ces méthodes de modélisation montrent encore leurs limites face à quelques modèles complexes. Certaines structures géologiques, telles que les plis non cylindriques, les filons minéralisés ou les réseaux fluviatiles par exemple, présentent une structuration suivant une direction préférentielle (anisotropie) clairement identifiable localement mais variant spatialement. Très souvent, le nombre ou la répartition des données disponibles initialement ne permet pas de caractériser cette anisotropie variable correctement. Ces travaux de thèse visent à pallier ce manque en intégrant cette anisotropie comme donnée d’entrée au sein de la modélisation. Pour ce faire, deux approches ont été développées :(1) Une première approche exploite les données de dérivées premières (tangentes) ou dérivées secondes du champ de potentiel, permettant de contraindre localement l’anisotropie du champ scalaire. Cette approche est développée dans le cadre de la modélisation de plis poly-phasés, exemple emblématique de la problématique de l’anisotropie variable et de la nécessité d’action sur la courbure de surfaces. L’apport et l’usage de chacun des types de données sont comparés et discutés dans ce cadre.(2) Une seconde approche plus globale interprète le potentiel comme la convolution d’un bruit blanc par un noyau gaussien. Cette méthode permet d’introduire une expression de l’anisotropie sous forme explicite, pouvant être interpolée depuis des données d’anisotropie échantillonnées ou construite comme un a priori géologique. Enfin, le contexte de déploiement respectif de l’une ou l’autre approche développée est discuté en regard du cas d’application considéré.