This thesis is directed at exploiting information in the coda of seismic phases and the ambient noise field to provide new constraints on the structure of the Australian Continent. ¶ The exploitation of the immediate coda following the onset of P waves from a distant earthquake using radial receiver functions is now a well established method. The 40 sec interval following P contains reverberations and conversions, by deconvolving the radial component trace with the vertical components, the conversions are emphasized by canceling the part of the response that are common to both components. A member of different styles of such deconvolution, are investigated and a variant of the multitaper method is adopted for subsequent applications. The TASMAL experiment 2003-2005 spans the expected location of the transition between Precambrian and Phanerozoic Australia. The 20 portable broadband stations were exploited in receiver function studies to extract S wave crustal structure through the inversion of stacked receiver functions using the Neighbourhood Algorithm. There is no clear crustal transition associated with the presence of Tasman Line. The Precambrian Cratons tend to exhibit crustal thicknesses close to 40 km but such values are also found in some Phanerozoic sites. ¶ The second part of the thesis is directed at the exploitation of ambient noise or seismic coda to gain information on the Green's function between seismic stations. The TASMAL experiment covered a significant fraction of the Australian continent with a simultaneous deployment of portable broadband stations. From these continuous records, it has proved possible to extract very clear Rayleigh wave signals for station separations up to 2000 km, and to demonstrate the frequency dependent variations in group velocity behaviour. The combination of the paths between the 20 stations localize such behaviour, but detailed images needed more data. The entire archive of portable broadband data recorded by RSES was mined, and combined with data from permanent stations to provide more than 1100 estimates of interstation Green's functions within Australia. Group velocity analysis as function of frequency was followed by nonlinear tomography with the Fast Marching Method. The resulting images of group velocity patterns as a function frequency show pronounced regions of lowered group velocities, most of which match regions of thick sediment. The frequency dependence is not consistent with just sedimentary structure and low midcrustal velocities, most likely due to elevated temperatures, are also needed. ¶ The surface wave portion of the interstation Green's function is the most energetic, and is normally all that seen in ambient noise studies. However, in the coda of events record at the broadband Warramunga seismic array in the Northern Territory, the P and S body wave components also emerge. The characteristics of these arrivals match those observed from nearby small earthquakes. The stacked cross-correlation is the normal approach to enhance Green's function information from ambient noise, but a broader spectral band width with the same phase response can be found by spectral division. It appears advantageous to compare both approaches and select the best result, since very little modifications to procedures are needed. ¶ The properties of the ambient noise at a single station have been investigated in the logarithmic spectral domain and a station dependent signal can be extracted by stacking. The signal appears to be related to the local structure beneath the station, and when fully characterized may provide a new means of investigating structure.

The effects of noise correlations on neuronal stimulus discrimination have been the subject of sustained debate. Both experimental and computational work suggest beneficial and detrimental contributions of noise correlations. The aim of this study is to develop an analytically tractable model of stimulus discrimination that reveals the conditions leading to improved or impaired performance from model parameters and levels of noise correlation. We begin with a mean firing rate integrator model as an approximation of underlying spiking activity in neuronal circuits. We consider two independent units receiving constant input and time fluctuating noise whose correlation across units can be tuned independently of firing rate. We implement a perceptron-like readout with Fisher Linear Discriminant Analysis (LDA). We exploit its closed form solution to find explicit expressions for discrimination error as a function of network parameters (leak, shared inputs, and noise gain) as well as the strength of noise correlation. First, we derive equations for discrimination error as a function of noise correlation. We find that four qualitatively different sets of results exist, based on the ratios of the difference of means and variance of the distributions of neural activity. From network parameters, we find the conditions for which an increase in noise correlation can lead to monotonic decrease or monotonic increase of error, as well as conditions for which error evolves non-monotonically as a function of correlations. These results provide a potential explanation for previously reported contradictory effects of noise correlation. Second, we expand on the dependency of the quantitative behaviour of the error curve on the tuning of specific subsets of network parameters. Particularly, when the noise gain of a pair of units is increased, the error rate as a function of noise correlation increases multiplicatively. However, when the noise gain of a single unit is increased, under certain conditions, the effect of noise can be beneficial to stimulus discrimination. In sum, we present a framework of analysis that explains a series of non-trivial properties of neuronal discrimination via a simple linear classifier. We show explicitly how different configurations of parameters can lead to drastically different conclusions on the impact of noise correlations. These effects shed light on abundant experimental and computational results reporting conflicting effects of noise correlations. The derived analyses rely on few assumptions and may therefore be applicable to a broad class of neural models whose activity can be approximated by a multivariate distribution.

Le but de cette thèse a été de construire un modèle haute résolutionde la vitesse des ondes Sau sein la croûte et du manteau supérieur de l'arc alpin et del'Europe, à partir de corrélations de bruit. Dans ce cadre, nous avonsconstruit plusieurs modèle tomographiques à partir d'un jeu de donnéecomposé de 4 années de bruit ambiant enregistré par 1293 stationsréparties à travers l'Europe.Nous avons tout d'abord réalisé une tomographie par corrélation debruit "classique". Desmesures de vitesse de groupe des ondes de Rayleigh entre 5 et 150s depériode ont été inversées pour construire des cartes de vitesse degroupe. Elles ont été inversées avec une approche bayésienne afind'établir un modèle probabiliste de la vitesse des onde S et d'évaluerla probabilité d'avoir une interface en chaque point du modèle. Ceci apermis d'établir un modèle tomographique haute résolution del'ensemble de l'Europe en bon accord avec des études antérieursciblées sur des zones spécifiques.La forte densité de station au niveau de l'arc alpin nous a permisd'établir des cartes de vitesse de phase avec la méthode Eikonal entre7 et 25s de période. Celles-ci sont en accord avec les cartes devitesse de groupe précédemment établies. De plus nous avons pu aveccette méthode étudier l'anisotropie de la croûte à l'échelle desAlpes.Nous avons continué à affiner notre modèle de la lithosphère alpine enréalisant une tomographie basée sur l'équation d'onde ("wave equationtomography", WET) s'appuyant sur des simulationsnumériques de la propagation des ondes elastiques en 3D.Nous avons ainsi itérativement amélioré le modèle en minimisant ladifférence de vitesse de phase des ondes de Rayleigh mesurée sur descorrélations observées et simulées numériquement entre 10 et 55s depériode. Le modèle final a été obtenu après 15 itérations avec uneréduction du misift de ~65%. Au sein de la croûte, et àl'interface croûte/manteau, ce modèle présente de nouvelles structureset des contraste de vitesse plus important. Ceci illustre que cetteapproche permet d’améliorer significativement les modèlestomographiques obtenus par corrélations de bruit. / The primary goal of the thesis is to build high-resolution shear-wave velocity models of the Alpine crust and uppermost mantle using ambient noise based tomography.In this framework, we performed a series of tomographic applications using a large cross-correlation dataset computed from 4 years of noise recorded at 1293 broadband seismic stations across Europe.We first applied a 'classical' ambient noise group velocity tomography.Rayleigh wave group velocity measurements in the period band 5-150 s were inverted to construct group velocity maps.With a Bayesian 1-D depth inversion approach, we determined both the shear-wave velocity and probability of interfaces at each cell of the model.This has allowed to finally establish a high-resolution model of the European crust and uppermost mantle in good agreement with previous localized geophysical studies.Taking advantage of the dense seismic array in the Alpine region, we performed ambient noise Eikonal tomography using Rayleigh wave phase velocity measurements in the period band 7-25 s.With this method, we were able to study the anisotropy of the Alpine crust.We refined the shear wave velocity model of the Alpine crust and uppermost mantle using wave-equation tomography (WET) based on the numerical simulation of 3-D elastic wave propagation.We iteratively improved the initial model by minimizing the phase traveltime differences between the observed and synthetic Rayleigh waves in the period band 10-55 s.We obtained the final model after 15 iterations with a reduction of total misfit ~65%.At crustal and Moho depths, the final model displays several new features and much stronger velocity contrasts, which indicates that this approach can significantly improves the model obtained by classical ambient noise tomography.

L'interférométrie sismique, tout comme l'interférométrie optique, étudie les phénomènes d'interférence entre des couples de signaux sismiques afin de mettre en évidence des différences entre ces signaux (par exemple Curtis et al. 2006). Les traitements utilisés consistent le plus souvent à corréler les enregistrements entre différents capteurs pour remonter aux fonctions de Green, (ou réponse impulsionnelle) entre ces récepteurs (par exemple, Derode et al. (2003), Wapenaar et al. (2004), Larose et al. (2006), Sanchez-Sesma et Campillo (2006)). Ce principe a déjà été appliqué avec succès dans les domaines de la sismologie (Campillo et Paul (2003)), des ultrasons (Weaver et Lobkis (2001)), de l'exploration sismique (Schuster (2001) et Wapenaar et al. (2004)), et même de l'hélio-sismologie (Duvall et al. (1993)) Dans tous ces cas, l'analyse des corrélations a conduit à une description détaillée des milieux de propagation, en l'occurrence l'intérieur de la Terre dans le cas de la sismologie. La sismique passive, par opposition à la sismique active utilisant les sources cohérentes artificielles (explosifs, canons à air, vibrateurs...), exploite les sources cohérentes naturelles (séismes...). Depuis peu la sismique passive exploite également des champs d'ondes aléatoires engendrées à des temps inconnus par une multitude de sources inconnues dans le sous-sol qui sont enregistrées à différentes positions de récepteurs. L'analyse par interférométrie sismique des enregistrements à deux capteurs permet de remonter aux fonctions de Green, ou réponse impulsionnelle, entre ces deux récepteurs (Derode et al. (2003)). Cette thèse, à vocations à la fois expérimentale et applicative, a deux buts : - vérifier au laboratoire, sur des expériences ultrasonores et avec différents types de roches, l'efficacité du monitoring de substitution de fluides par l'analyse interférométrique ultrasonore - appliquer sur le terrain les méthodes d'interférométrie sismique passive à des expériences ponctuelles de surveillance sismique passive d'exploitation du sous-sol. Ce manuscrit présente, après une synthèse bibliographique, la mise au point d'une nouvelle méthode de mesure des constantes élastiques d'un échantillon de roche (sèche ou saturée de fluide) basée sur les principes de l'interférométrie ultrasonore et de la spectroscopie par résonance ultrasonore. La méthode a été testée et validée (reproductibilité, fidélité, fiabilité…) sur un matériau standard de propriétés connues (aluminium). On expose que les effets de substitution fluide sont tout-à-fait mesurables avec la méthode sur divers échantillons de roches sèches puis saturées (en eau ou en éthylène glycol) et les résultats sont en accord raisonnable avec la théorie poroélastique de Biot-Gassmann. En outre, un certain nombre de faiblesses de la méthode ont été mises en évidence, à savoir la limitation à des roches assez homogènes et peu atténuantes. La dernière partie de ce manuscrit met en évidence des variations de vitesse des ondes dans un champ d'hydrocarbures (informations relatives à ce champ confidentielles) concomitantes avec le début de l'injection de vapeur dans celui-ci (pour récupération assistée de l'huile). / Seismic interferometry, like optic interferometry, studies the interferences phenomena between couples of seismic signals, with the aim of pointing at differences between those signals (Curtis et al. 2006 for instance). The data processing consists, generally, in correlating the recordings between different stations to retrieve the Green's function between these sensors (Derode et al. (2003), Wapenaar et al. (2004), Larose et al. (2006), Sanchez-Sesma et Campillo (2006)). This principle has already been successfully applied in the field of seismology (Campillo and Paul (2003)), ultrasound (Weaver et Lobkis (2001)), seismic exploration and even helioseismology (Duvall et al. (1993)). In all these cases, the analysis of the correlations leads to a detailed description of the propagation medium. Contrary to active seismic which uses artificial coherent sources (explosives, air guns…), passive seismic exploits natural coherent sources (seisms…). Since a few years, passive seismics also exploits random wave fields generated at unknown times by many unknown sources in the ground, and recorded at different stations positions. The analysis with cross-correlation of pairs of recordings, from pairs of sensors, leads to the Green's function between the two sensors (Derode et al. (2003)). This thesis has two objectives: -to check, at the lab scale, the effectiveness of monitoring of fluids substitution with noise correlation (ultrasound scale) in rocks -to apply noise correlation methods to passive seismic monitoring of a hydrocarbons field. This thesis presents, after a state of the art, the set-up of a new method to measure elastic constants of a rock sample (dry or fluid-saturated), based on ultrasound interferometry principle and resonant ultrasound spectroscopy. The method has been tested and validated (reproducibility, accuracy, precision…) on a standard material (aluminium). We show that the effects of a fluids substitution are measurable on various rock samples (dry or saturated, with water or with ethylene glycol) with this method. Plus the results are in agreement with Biot-Gassmann's theory. Besides, several weaknesses of the method were pointed, that is to say the method does not work on heterogeneous or attenuating medium. The last part of this thesis exposes speed of waves variations in a hydrocarbons field, when steam is injected simultaneously inside the reservoir (enhanced oil recovery operation).

Contexte La connectomique, ou la cartographie des connexions neuronales, est un champ de recherche des neurosciences évoluant rapidement, promettant des avancées majeures en ce qui concerne la compréhension du fonctionnement cérébral. La formation de circuits neuronaux en réponse à des stimuli environnementaux est une propriété émergente du cerveau. Cependant, la connaissance que nous avons de la nature précise de ces réseaux est encore limitée. Au niveau du cortex visuel, qui est l’aire cérébrale la plus étudiée, la manière dont les informations se transmettent de neurone en neurone est une question qui reste encore inexplorée. Cela nous invite à étudier l’émergence des microcircuits en réponse aux stimuli visuels. Autrement dit, comment l’interaction entre un stimulus et une assemblée cellulaire est-elle mise en place et modulée? Méthodes En réponse à la présentation de grilles sinusoïdales en mouvement, des ensembles neuronaux ont été enregistrés dans la couche II/III (aire 17) du cortex visuel primaire de chats anesthésiés, à l’aide de multi-électrodes en tungstène. Des corrélations croisées ont été effectuées entre l’activité de chacun des neurones enregistrés simultanément pour mettre en évidence les liens fonctionnels de quasi-synchronie (fenêtre de ± 5 ms sur les corrélogrammes croisés corrigés). Ces liens fonctionnels dévoilés indiquent des connexions synaptiques putatives entre les neurones. Par la suite, les histogrammes peri-stimulus (PSTH) des neurones ont été comparés afin de mettre en évidence la collaboration synergique temporelle dans les réseaux fonctionnels révélés. Enfin, des spectrogrammes dépendants du taux de décharges entre neurones ou stimulus-dépendants ont été calculés pour observer les oscillations gamma dans les microcircuits émergents. Un indice de corrélation (Rsc) a également été calculé pour les neurones connectés et non connectés. Résultats Les neurones liés fonctionnellement ont une activité accrue durant une période de 50 ms contrairement aux neurones fonctionnellement non connectés. Cela suggère que les connexions entre neurones mènent à une synergie de leur inter-excitabilité. En outre, l’analyse du spectrogramme dépendant du taux de décharge entre neurones révèle que les neurones connectés ont une plus forte activité gamma que les neurones non connectés durant une fenêtre d’opportunité de 50ms. L’activité gamma de basse-fréquence (20-40 Hz) a été associée aux neurones à décharge régulière (RS) et l’activité de haute fréquence (60-80 Hz) aux neurones à décharge rapide (FS). Aussi, les neurones fonctionnellement connectés ont systématiquement un Rsc plus élevé que les neurones non connectés. Finalement, l’analyse des corrélogrammes croisés révèle que dans une assemblée neuronale, le réseau fonctionnel change selon l’orientation de la grille. Nous démontrons ainsi que l’intensité des relations fonctionnelles dépend de l’orientation de la grille sinusoïdale. Cette relation nous a amené à proposer l’hypothèse suivante : outre la sélectivité des neurones aux caractères spécifiques du stimulus, il y a aussi une sélectivité du connectome. En bref, les réseaux fonctionnels «signature » sont activés dans une assemblée qui est strictement associée à l’orientation présentée et plus généralement aux propriétés des stimuli. Conclusion Cette étude souligne le fait que l’assemblée cellulaire, plutôt que le neurone, est l'unité fonctionnelle fondamentale du cerveau. Cela dilue l'importance du travail isolé de chaque neurone, c’est à dire le paradigme classique du taux de décharge qui a été traditionnellement utilisé pour étudier l'encodage des stimuli. Cette étude contribue aussi à faire avancer le débat sur les oscillations gamma, en ce qu'elles surviennent systématiquement entre neurones connectés dans les assemblées, en conséquence d’un ajout de cohérence. Bien que la taille des assemblées enregistrées soit relativement faible, cette étude suggère néanmoins une intrigante spécificité fonctionnelle entre neurones interagissant dans une assemblée en réponse à une stimulation visuelle. Cette étude peut être considérée comme une prémisse à la modélisation informatique à grande échelle de connectomes fonctionnels. / Background ‘Connectomics’— the mapping of neural connections, is a rapidly advancing field in neurosciences and it promises significant insights into the brain functioning. The formation of neuronal circuits in response to the sensory environment is an emergent property of the brain; however, the knowledge about the precise nature of these sub-networks is still limited. Even at the level of the visual cortex, which is the most studied area in the brain, how sensory inputs are processed between its neurons, is a question yet to be completely explored. Heuristically, this invites an investigation into the emergence of micro-circuits in response to a visual input — that is, how the intriguing interplay between a stimulus and a cell assembly is engineered and modulated? Methods Neuronal assemblies were recorded in response to randomly presented drifting sine-wave gratings in the layer II/III (area 17) of the primary visual cortex (V1) in anaesthetized cats using tungsten multi-electrodes. Cross-correlograms (CCGs) between simultaneously recorded neural activities were computed to reveal the functional links between neurons that were indicative of putative synaptic connections between them. Further, the peristimulus time histograms (PSTH) of neurons were compared to divulge the epochal synergistic collaboration in the revealed functional networks. Thereafter, perievent spectrograms were computed to observe the gamma oscillations in emergent microcircuits. Noise correlation (Rsc) was calculated for the connected and unconnected neurons within these microcircuits. Results The functionally linked neurons collaborate synergistically with augmented activity in a 50-ms window of opportunity compared with the functionally unconnected neurons suggesting that the connectivity between neurons leads to the added excitability between them. Further, the perievent spectrogram analysis revealed that the connected neurons had an augmented power of gamma activity compared with the unconnected neurons in the emergent 50-ms window of opportunity. The low-band (20-40 Hz) gamma activity was linked to the regular-spiking (RS) neurons, whereas the high-band (60-80 Hz) activity was related to the fast-spiking (FS) neurons. The functionally connected neurons systematically displayed higher Rsc compared with the unconnected neurons in emergent microcircuits. Finally, the CCG analysis revealed that there is an activation of a salient functional network in an assembly in relation to the presented orientation. Closely tuned neurons exhibited more connections than the distantly tuned neurons. Untuned assemblies did not display functional linkage. In short, a ‘signature’ functional network was formed between neurons comprising an assembly that was strictly related to the presented orientation. Conclusion Indeed, this study points to the fact that a cell-assembly is the fundamental functional unit of information processing in the brain, rather than the individual neurons. This dilutes the importance of a neuron working in isolation, that is, the classical firing rate paradigm that has been traditionally used to study the encoding of a stimulus. This study also helps to reconcile the debate on gamma oscillations in that they systematically originate between the connected neurons in assemblies. Though the size of the recorded assemblies in the current investigation was relatively small, nevertheless, this study shows the intriguing functional specificity of interacting neurons in an assembly in response to a visual input. One may form this study as a premise to computationally infer the functional connectomes on a larger scale.