Incertitude des corrélations stratigraphiques : À propos de l'impact de la direction de transport des sédiments sur les corrélations multi-puits assistées par ordinateur

Subsurface modeling is a way to predict the structure and the connectivity of stratigraphic units by honoring subsurface observations. These observations are commonly be sampled along wells at a large and sparse horizontal scale (kilometer-scale) but at a fine vertical scale (meter-scale). There are two types of well data: (1) well logs, corresponding to quasi-continuous (regular sampling) geophysical measurements along the well path (e.g., gamma ray, sonic, neutron porosity), and (2) regions, corresponding to categorical reservoir properties and defined by their top and bottom depths along the well path (e.g., biozones, structural zones, sedimentary facies). Markers are interpreted along the well path and can be associated in order to generate a consistent set of marker associations called well correlations. These well correlations may be generated manually (deterministic approach) by experts, but this may be prone to biases and does not ensure reproducibility. Well correlations may also be generated automatically (deterministic or probabilistic approach) by computing with an algorithm a large number of consistent well correlations and by ranking these realizations according to their likelihood. The likelihood of these computer-assisted well correlations are directly linked to the principle of correlation used to associate markers. This work introduces two principles of correlation, which tend to reproduce the chronostratigraphy and the depositional processes at the parasequence scale: (1) "a marker (described by facies and distality taken at the center of an interval having a constant facies and a constant distality) cannot be associated with another marker described by a depositionally deeper facies at a more proximal position, or a depositionally shallower facies at a more distal position", and (2) "the lower the difference between a chronostratigraphic interpolation (in between markers) and a conceptual depositional profile, the higher the likelihood of the marker association". These two principles of correlation are first benchmarked with analytical solutions and applied on synthetic cases. They have then been used (1) to predict the connectivity of stratigraphic units from well data without strong knowledge on depositional environments by inferring the correlation parameters, or (2) to evaluate the likelihood of a hypothetical depositional environment by generating stochastic realizations and assessing the uncertainties. The methods are applied on a siliciclastic coastal deltaic system targeting a Middle Jurassic reservoir in the South Viking Graben in the North Sea.This work enables (1) to define two specific principles of correlation defined by a few parameters that can be used to generate stochastically well correlations within coastal deltaic systems, and (2) to open the path towards a simple combination of specific principles of correlation to obtain a better characterization of coastal deltaic systems by assessing the uncertainties.La modélisation du sous-sol est un moyen de prédire la structure et la connectivité des unités stratigraphiques en honorant les observations de subsurface. Ces observations sont en général échantillonées le long de puits à grande échelle horizontale (kilomètre) mais à petite échelle verticale (mètre). Il y a deux types de données de puits : (1) les diagraphies, qui correspondent à des acquisitions géophysiques quasi-continus (échatillonage régulier) le long du puits (e.g., gamma ray, sonic, porosité neutron), et (2) les régions, qui correspondent à des propriétés réservoir discrètes définies par des profondeurs maximales et minimales le long du puits (e.g., biozones, zones structurales, faciès sédimentaires). Des marqueurs sont interprétés le long des puits et peuvent être associés pour générer un ensemble d'associations de marqueurs conformes, appelé des corrélations de puits. Ces corrélations de puits peuvent être réalisées manuellement (approche déterministe) par des experts, mais cela peut être sujet à des biais et ne garantit pas la reproductibilité. Les corrélations de puits peuvent également être générées automatiquement (approche déterministe ou probabiliste) en calculant à l'aide d'un algorithme un grand nombre de corrélations de puits conformes et en classant ces réalisations en fonction de leurs vraisemblances. La vraisemblance de ces corrélations de puits assistées par ordinateur est directement liée au principe de corrélation utilisé pour associer les marqueurs. Ces travaux de thèse introduisent deux principes de corrélation, qui tendent à reproduire la chronostratigraphie et les processus de dépôts à l'échelle de la paraséquence : (1) "un marqueur (décrit par un faciès et une distalité pris au centre d'un intervalle ayant un faciès constant et une distalité constante) ne peut pas être associé avec un autre marqueur décrit par un faciès plus profond à une position plus proximale, ou un faciès moins profond à une position plus distale", et (2) "plus la différence entre une interpolation chronostratigraphique (entre les marqueurs) et un profil de dépôt conceptuel est faible, plus la probabilité d'association des marqueurs est élevée". Ces deux principes de corrélation sont d'abord validés avec des solutions analytiques et appliqués sur des cas synthétiques. Ils ont ensuite été utilisés (1) pour prédire la connectivité des unités stratigraphiques à partir de données de puits sans connaissances solides sur les environnements de dépôt en inférant les paramètres de corrélation, ou (2) pour évaluer la probabilité d'un environnement de dépôt hypothétique en générant des réalisations stochastiques et en évaluant les incertitudes. Les methodes sont appliquées sur un système silicoclastique de dépôts deltaïques côtiers ciblant un réservoir du Jurassique Moyen dans le South Viking Graben en Mer du Nord. Ces travaux de thèse permettent (1) de définir deux principes de corrélation spécifiques définis par quelques paramètres qui peuvent être utilisés pour générer des corrélations de puits stochastiques dans les systèmes deltaïques côtiers, et (2) d'ouvrir la voie vers une combinaison simple de principes de corrélation spécifiques pour obtenir une meilleure caractérisation des systèmes deltaïques côtiers en évaluant les incertitudes