Enjeux :<br />Le pétrole ne se manifeste à distance par aucune propriété physique permettant sa découverte. C'est pourquoi<br />l'exploration pétrolière consiste à imager par la méthode sismique les pièges susceptibles d'en contenir. Le but de la<br />migration, ou rétropropagation numérique des enregistrements sismiques, est de former une image des structures<br />géologiques en replaçant en profondeur les réflecteurs qui ont causé les échos enregistrés. Les variations de la<br />vitesse de propagation des ondes, de 1500 m/s dans l'eau à 6000 m/s et plus dans les roches sédimentaires<br />compactes, rendent cette tâche critique car un modèle de vitesse erroné donne une image très distordue. Le coût<br />énorme des forages effectués sur des structures fausses impose l'obtention d'images précises du sous-sol et donc la<br />détermination du champ des vitesses sismiques, surtout en contexte de piémonts lorsque les images sont peu<br />lisibles.<br />Positionnement du sujet :<br />Toutes les méthodes de détermination des vitesses exploitent la redondance des données sismiques : chaque portion<br />de réflecteur renvoie plusieurs échos correspondant à des couples source-récepteur dont le déport, la distance de la<br />source au récepteur, diffère. Certaines méthodes telles que la tomographie fonctionnent bien lorsque les structures<br />géologiques sont assez simples pour que les réflexions soient bien reconnaissables sur l'ensemble des<br />enregistrements, mais ce n'est pas le cas dans les piémonts. Nous avons donc choisi la migration itérative, dont le<br />principe est que, la Terre étant unique, les images obtenues avec les différents déports doivent être superposables.<br />Ce critère ne suffisant généralement pas à déterminer les vitesses correctes, il est nécessaire d'introduire des<br />informations géologiques. Pour l'optimisation du champ des vitesses, les méthodes de gradient étant<br />d'implémentation fort lourde, nous avons choisi un algorithme évolutionnaire pour sa simplicité, son adaptabilité, et<br />surtout son automaticité. De plus, la diversité de la population optimale donne une idée de l'incertitude qui entache<br />le résultat.<br />Résultats :<br />Parmi tous les champs de vitesses possibles, bien peu ont une géométrie géologiquement acceptables, d'où l'idée de<br />ne manipuler que des modèles satisfaisant au critère de coupe équilibrée. Une coupe est équilibrée lorsqu'elle est<br />compatible avec les hypothèses de conservation des épaisseurs et des longueurs mesurées le long des couches.<br />Dans une première partie, nous avons montré que l'on pouvait non seulement générer des modèles<br />géométriquement plausibles, mais aussi les optimiser relativement à des données de pendage de couches ou de<br />position de chevauchements disponibles à l'affleurement ou dans des puits. La seconde partie concernant<br />l'optimisation des vitesses n'a pu être reliée à la première. Dans cette seconde partie, nous avons représenté le<br />champ de vitesses par des grilles. Par le choix d'un algorithme évolutionnaire multi objectif, nous avons pu faire<br />coopérer efficacement les critères de semblance et de semblance différentielle qui, tous deux, mesurent l'invariance<br />de l'image migrée quant au déport. Nous avons amélioré le réalisme des solutions en les lissant dans la direction du<br />pendage. Enfin, nous avons extrait, des écarts à cette invariance, des corrections des grilles de vitesse qui<br />accélèrent notablement la convergence. Les résultats obtenus sur les données Marmousi, un cas synthétique<br />réaliste, sont satisfaisants. Sur les données réelles de Mer du Nord, le dôme de sel reste un problème non résolu par<br />les méthodes automatiques, mais ses environs sont bien imagés.<br />Transfert des résultats vers l'industrie :<br />Le principal intérêt de la méthode développée est son automaticité et sa souplesse. Son créneau est le dégrossisage<br />rapide de problèmes difficiles, avant qu'un interprétateur ne reprenne la main avec des méthodes interactives plus<br />poussées, mais aussi plus exigeantes en expérience et plus consommatrices de temps humain.