Simulations stochastiques de faciès par la méthode des membership functions

Un réservoir pétrolier est un système physique complexe dont on souhaite estimer au mieux les hétérogénéités, à partir d'un ensemble de données hétérogènes. Cela peut être réalisé soit de façon déterministe (génération d'un seul et unique modèle du sous-sol, intégrant au mieux l'ensemble des données), soit en utilisant des méthodes de simulations géostatistiques : le but de ces méthodes n'est pas d'obtenir un modèle unique du sous-sol, mais un ensemble de modèles du sous-sol équiprobables et représentatifs des hétérogénéités supposées dans le réservoir. Ce travail de thèse a pour but de proposer une nouvelle méthodologie de génération de modèles équiprobables, en intégrant un large éventail de données. Dans une première partie, les méthodes de simulations stochastiques de faciès couramment utilisées sont décrites. Ensuite, après avoir défini la notion de membership function et effectué quelques rappels sur l'interpolateur DSI, l'intégration de différents types de données (données de puits, cartes et courbes de proportions, données sismiques, anisotropie) dans la méthode proposée est détaillée. Cela permet de mettre en evidence la diversité des données pouvant être prises en compte dans cette méthode. La partie suivante est dédiée à la problématique de l'interpolation de probabilités de faciès ayant pour but la génération d'un cube de proportions. Différentes méthodes d'initialisation et d'interpolation des propriétés y sont abordées successivement et les résultats sont comparés. Dans la dernière partie, trois méthodes permettant de générer des simulations stochastiques de faciès à partir du cube de proportions sont proposées et les résultats obtenus avec ces différentes méthodes présentés.An oil reservoir is a complex physical system whose challenge is to estimate as best as possible the heterogeneities from a set of heterogeneous available data. This estimation can be carried out using a deterministic approach (accounting for aIl available data integrated into a unique model) or geostatistical simulation methods : these methods do not aim at providing a single model of the underground, but rather to generate a large set of alternative, equiprobable models representing the heterogeneities expected into the reservoir. The main goal of this work is to propose a new method for generating alternative and equiprobable models, accounting for a large set of data. The first part is a review of commonly used geostatistical methods. ln a second part, the theory of membership functions is introduced, and the integration of several data types (welllogs, proportion map and curve, seismic data, anisotropy) into the DSI interpolator is detailed, and demonstrate the ability of the DSI Interpolator to integrate a large set of constraints. The next part discusses the specific problem of the interpolation of facies occurrence probabilities, and presents different ways to compute a proportion cube (computing an initial solution, using a multigrid algorithm or using the DSI algorithm). The last part presents three alternative methods to generate stochastic models from a proportion cube, and the resultsNANCY/VANDOEUVRE-INPL (545472102) / SudocSudocFranceF