In Quebec, the concrete dams over fifty years are systematically studied since the Saguenay earthquake (1988, 6.2 on the Richter scale) because they were not sized for such hazards. For calculation of the reliability codes for Hydro-Quebec structures, different parameters on the morphology of structure and the physical and mechanical parameters are needed. Among these, the shear strength of interfaces (concrete-concrete, concrete-rock, rock-rock) is particularly important because it determines the safety factor in large part. Moreover, it is commonly accepted that the roughness of the surfaces of rock discontinuities determines the mechanical behavior in shear. This study is divided into two parts: a study of taking samples from two dams of Hydro-Quebec and the conception of an artificial rock-concrete contact. Firstly, from shear tests realized under constant normal load, achieved on contacts from two dams, the principal component study of mechanical and roughness parameters was conducted to determine the parameters dominate (Z[subscript 2], Z[subscript 4], Extent).In addition, a field classification of discontinuities is proposed. The latter depends on various parameters such as the angularity of the surface, filling or oxidation of the surfaces of the discontinuity. Artificial rock-concrete contact has been studied in its entirety by various statistical and geostatistical methods in order to describe as precisely as possible its surface roughness. Once the last known, a map of coring with a 150 mm diameter core sampler has been decided. The collected areas are those with features of roughness, for example, a high angularity. Once the coring performed, samples were tested for shear resistance under a constant normal load It follows a study of mechanical and roughness parameter and an underline of scale effect.

Mes travaux de recherche s'inscrivent dans le développement d'outils géostatistiques pour mieux décrire, comprendre et modéliser la distribution spatiale de ressources naturelles : ressources minières, pétrolières, halieutiques. J'ai parcouru, chemin faisant, les grands secteurs de la géostatistique que sont l'analyse structurale, l'estimation linéaire par krigeage ou cokrigeage, les méthodes non-linéaires, et enfin les simulations. Toute étude géostatistique commence par l'analyse structurale, dans laquelle on cherche à mettre en évidence la structure spatiale des variables en jeu, à l'aide d'outils structuraux tel le variogramme. J'ai étudié de façon empirique l'influence déterminante que pouvait avoir le choix du support de travail (surface ou volume élémentaire sur lequel est mesurée la variable), ainsi que l'émergence difficile d'une structure variographique. En halieutique, l'approche transitive (basée sur un échantillonnage à maille régulière ignorant les frontières), et certaines statistiques apparentées, se révèlent appropriées pour décrire des populations spatiales possédant quelques valeurs très fortes et des frontières diffuses. L'analyse structurale est naturellement cruciale lorsqu'il s'agit de mettre en évidence des liens structuraux entre variables, notamment hiérarchiques. Ainsi la taille des harengs plutôt que leur age, au Nord de l'Ecosse, ou la proportion de minerai plutôt que le métal, dans un gisement d'uranium en petites veines, apparaissent-elles comme pré-éminentes. Le croisement de variables, et les méthodes d'estimation associées (cokrigeage, analyse krigeante), se révèlent particulièrement adaptés pour filtrer des séries de données, sismiques par exemple. Les techniques de cartographie que sont krigeage et cokrigeage posent en pratique un problème majeur, celui du choix du voisinage utilisé pour faire l'estimation, c'est-à-dire le sous-ensemble des données qui est utilisé pour estimer la valeur inconnue en un point. Un voisinage trop petit dans l'estimation de blocs miniers s'accompagne d'un biais conditionnel, responsable d'une surestimation des blocs considérés comme riches. J'ai proposé des outils permettant de mieux choisir le voisinage. Par ailleurs, l'utilisation d'un voisinage glissant peut générer des discontinuités indésirables : une solution générale a été proposée. Enfin je me suis intéressé aux conditions dans lesquelles certaines versions simplifiées de cokrigeage, par exemple le cokrigeage collocalisé, ne s'accompagnent pas de perte d'information. Les problèmes de dépassement de seuils nécessitent, pour le moins, le recours à la géostatistique non-linéaire, basée sur des transformations de la variable en gaussienne ou indicatrices, par exemple. Dans certaines circonstances, le cokrigeage d'indicatrices s'obtient par krigeage de résidus d'indicatrices. Un modèle d'écrêtage permet une estimation adaptée à la présence de valeurs extrêmes, comme dans les gisements d'or. Par ailleurs, une méthode d'ajustement d'histogramme a été développée, permettant en particulier de combler de manière controlée les queues de distribution insuffisamment informées. En mine, la technique dite de conditionnement uniforme permet de prédire la distribution des valeurs de blocs à l'intérieur d'un panneau minier à partir de la seule teneur de ce panneau : la méthode a été étendue au cas multivariable. Les simulations géostatistiques permettent de représenter des phénomènes dans leur variabilité spatiale, et donc d'estimer des quantités complexes. Ainsi a-t-on pu évaluer les ressources récupérables en nodules polymétalliques dans le pacifique Nord, compte tenu de contraintes de pente. De même, l'incertitude sur l'estimation de l'abondance du hareng au Nord de l'Ecosse a pu être chiffrée en combinant différentes sources d'incertitude. Il a fallu pour cela adapter la lassique méthode de simulation transformée gaussienne aux problèmes de valeurs nulles en grand nombre. Quant au modèle résultant du seuillage d'une gaussienne, il permet la simulation de faciès de réservoirs hétérogènes, conditionnée par des données de faciès aux puits. Une technique a été imaginée afin de rendre une telle simulation cohérente avec les fluides observés aux puits. Avec le modèle booléen, les corps sableux sont considérés comme des objets implantés aléatoirement et indépendamment : contraignant dans le cas stationnaire, le modèle est beaucoup plus souple en présence de non-stationnarités, comme c'est généralement le cas des réservoirs hétérogènes. Cependant les simulations génétiques, simulant la genèse des formations géologiques, sont plus adaptées lorsqu'on cherche à reproduire par exemple la géométrie et l'agencement des corps sédimentaires complexes liés aux réservoirs chenalisés méandriformes. Des méthodes de conditionnement ad hoc et l'usage de formules heuristiques s'avèrent alors fort utiles.

Soil properties play important roles in a lot of environmental issues like diffuse pollution, erosion hazards or precision agriculture. With the developments of soil process models and geographical information systems, the need for accurate knowledge about soil properties becomes more acute. However, while the sources of information become each year more numerous and diversified, they rarely provide us with data at the same time having the required level of spatial and attribute accuracy. An important challenge thus consists in combining those data sources at best so as to meet the high accuracy requirements. The Bayesian Maximum Entropy (BME) approach appears as a potential candidate for achieving this task: it is especially designed for managing simultaneously data of various nature and quality ("hard" and "soft" data, continuous or categorical). It relies on a two-steps procedure involving an objective way for obtaining a prior distribution in accordance with the general knowledge at hand (the ME part), and a Bayesian conditionalization step for updating this prior probability distribution function (pdf) with respect to the specific data collected on the study site. At each prediction location, an entire pdf is obtained, allowing subsequently the easy computation of elaborate statistics chosen for their adequacy with the objectives of the study. In this thesis, the theory of BME is explained in a simplified way using standard probabilistic notations. The recent developments towards categorical variables are incorporated and an attempt is made to formulate a unified framework for both categorical and continuous variables, thus emphasizing the generality and flexibility of the BME approach. The potential of the method for predicting continuous variables is then illustrated by a series of studies dealing with the soil texture fractions (sand, silt and clay). For the categorical variables, a case study focusing on the prediction of the status of the water table is presented. The use of multiple and sometimes contradictory data sources is also analyzed. Throughout the document, BME is compared to classic geostatistical techniques like simple, ordinary or indicator kriging. Thorough discussions point out the inconsistencies of those methods and explain how BME is solving the problems. Rather than being but another geostatistical technique, BME has to be considered as a knowledge processing approach. With BME, practitioners will find a valuable tool for analyzing their spatio-temporal data sets and for providing the stake-holders with accurate information about the environmental issues to which they are confronted. Read one of the articles extracted from Chapter V at : D'Or D., Bogaert P. and Christakos, G. (2001). Application of the BME Approach to Soil Texture Mapping. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 15(1): 87-100 ©Springer-2001. http://springerlink.metapress.com/app/home/contribution.asp?wasp=cbttlcpaeg1rqmdb4xv2&referrer=parent&backto=issue,6,6;journal,13,29;linkingpublicationresults,1,1

Cette étude porte sur l’utilisation des outils de la géostatistique pour évaluer l’importance des phénomènes de sédimentation dans le barrage Akdarya en Ouzbékistan. Les analyses de variogrammes et les techniques d’interpolation par krigeage ont permis de générer des données dans les zones non échantillonnées du barrage. A l’aide des données de terrain complétées par les données produites par les outils géostatistiques, de nouvelles cartes bathymétriques du barrage ont été générées et ont permis de calculer de façon précise l’évolution du volume d’eau stocké en fonction du taux de sédimentation. / Sedimentation processes in man-made water reservoirs reduce their main asset: the volume storage capacity. This raises engineering, environmental and economic issues for the communities around the world and in particular for the areas affected by strong water deficit. Because of Uzbekistan’s arid climatic conditions and uneven spatial and temporal water resources distribution, responsive and innovative water availability assessment surveys of all major water reservoirs are required. Bathymetric survey is a traditional method that is carried out for the estimation of reservoir volumes and surface areas for the corresponding reservoir stages in order to assess the water availability. Volume and surface area differences derived from multiple surveys of a reservoir provide storage loss estimates over time due to sedimentation. However, two main factors such as intensive field data measurement and post data-processing often limit the frequency of these surveys. Alternatively, innovative depth measurement technologies coupled with contouring and surface mapping programs provide automated reservoir volume and surface area calculations. This significantly reduces time, work load and financial burdens for reservoir sedimentation projects. This study deals with the use of a geostatistical approach to assess the reservoir sedimentation in the Akdarya reservoir in Uzbekistan. Geostatistical approach includes (semi-) variogram analysis and interpolation (kriging and simulations (turning bands)) techniques predicting values at unsampled locations for generating digital bathymetric surface models of reservoir bottom conditions in order to calculate volume and surface area at given water elevation. Simulation enables to have range of reservoir volumes and surface areas with the same probability in comparison to the kriging and traditional methods. This gives a real estimation of the water resource availability for operators and managers to sustainably manage natural resources and hydraulic infrastructure.

Ce travail de thèse porte sur une variable océanographique importante dans le suivi du climat : la température de surface des océans. Au niveau global, les observations de cette température sont fournies principalement par des radiomètres embarqués sur des satellites. Afin de traiter ce flux important de données, un traitement statistique s'impose dans le but de synthétiser l'information en des cartes globales et quotidiennes de notre variable d'intérêt. Pour ce faire, nous proposons un modèle linéaire de type espace-d'état avec des erreurs Gaussiennes. Nous commençons par présenter ce modèle sur des données issues de séries temporelles ayant un échantillonnage irrégulier. Suit un travail d'inférence avec la mise en place d'un schéma d'estimation des paramètres, basé sur la combinaison d'une méthode des moments et du maximum de vraisemblance au travers de l'algorithme EM et des probabilités de filtrage et lissage de Kalman. Nous appliquons enfin cette méthodologie pour estimer les variances d'erreurs et le paramètre de corrélation temporelle à tout l'océan Atlantique. Nous ajoutons ensuite la composante spatiale et proposons une structure d'ordre deux, séparable, basée sur le produit d'une covariance temporelle et d'une covariance spatiale ani- sotrope. Les paramètres de cette dernière sont estimés sur l'océan Atlantique à partir de techniques géostatistiques usuelles et forment un atlas pertinent pour les océanographes. Fi- nalement, nous montrons que l'apport de l'information spatiale augmente le pouvoir prédictif du modèle.

Cette étude porte sur l'utilisation des outils de la géostatistique pour évaluer l'importance des phénomènes de sédimentation dans le barrage Akdarya en Ouzbékistan. Les analyses de variogrammes et les techniques d'interpolation par krigeage ont permis de générer des données dans les zones non échantillonnées du barrage. A l'aide des données de terrain complétées par les données produites par les outils géostatistiques, de nouvelles cartes bathymétriques du barrage ont été générées et ont permis de calculer de façon précise l'évolution du volume d'eau stocké en fonction du taux de sédimentation.

During the last thirty years, new technologies have contributed to a drastic increase of the amount of data in environmental sciences. Monitoring networks, remote sensors, archived maps and large databases are just few examples of the possible information sources responsible for this growing amount of information. For obvious reasons, it might be interesting to account for all these information when dealing with a space-time prediction/estimation context. In environmental sciences, measurements are very often sampled scarcely over space and time. Geostatistics is the field that investigates variables in a space-time context. It includes a large number of methods and approaches that all aim at providing space-time predictions (or interpolations) for variables scarcely known in space and in time by accounting for space-time dependance between these variables. As a consequence, geostatistics methods are relevant when dealing with the processing and the analysis of environmental variables in which space and time play an important role. As direct consequence of the increasing amount of data, there is an important diversity in the information (e.g. different nature, different uncertainty). These issues have recently motivated the emergence of the concept of data fusion. Broadly speaking, the main objective of data fusion methods is to deal with various information sources in such a way that the final result is a single prediction that accounts for all the sources at once. This enables thus to conciliate several and potentially contradictory sources instead of having to select only one of them because of a lack of appropriate methodology. For most of existing geostatistics methods, it is quite difficult to account for a potentially large number of different information sources at once. As a consequence, one has often to opt for only one information source among all the available sources. This of course leads to a dramatic loss of information. In order to avoid such choices, it is thus relevant to get together the concepts of both data fusion and geostatistics in the context of environmental sciences. The objectives of this thesis are (i) to develop the theory of a Bayesian data fusion (BDF) framework in a space-time prediction context and (ii) to illustrate how the proposed BDF framework can account for a diversity of information sources in a space-time context. The method will thus be applied to a few environmental sciences applications for which (i) crucial available information sources are typically difficult to account for or (ii) the number of secondary information sources is a limitation when using existing methods. Reproduced by permission of Springer. P. Bogaert and D. Fasbender (2007). Bayesian data fusion in a spatial prediction context: a general formulation. Stoch. Env. Res. Risk. A., vol. 21, 695-709. (Chap. 1). © 2008 IEEE. Reprinted, with permission, from D. Fasbender, J. Radoux and P. Bogaert (2008). Bayesian data fusion for adaptable image pansharpening. IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens., vol. 46, 1847-1857. (Chap. 3). © 2008 IEEE. Reprinted, with permission, from D. Fasbender, D. Tuia, P. Bogaert and M. Kanevski (2008). Support-based implementation of Bayesian data fusion for spatial enhancement: applications to ASTER thermal images. IEEE Geosci. Rem. Sens. Letters, vol. 6, 598-602. (Chap. 4). Reproduced by permission of American Geophysical Union. D. Fasbender, L. Peeters, P. Bogaert and A. Dassargues (2008). Bayesian data fusion applied to water table spatial mapping. Accepted for publication in Water Resour. Res. (Chap. 5).

Les industriels sont actuellement de plus en plus nombreux à s'intéresser aux propriétés psychosensorielles de leurs produits. Le toucher, au même titre que les autres sens, joue un rôle important dans la décision d'achat des consommateurs. Ce travail porte sur l'exploration de l'incidence des propriétés topographiques de surface sur les sensations de rugosité au toucher et sur l'influence de la texture couleur sur les perceptions de rugosité tactile. Les expériences ont été menées sur divers materiaux derivés du bois de pin maritime. Ces matériaux sont soit bruts ou poncés avec différentes tailles de grains. Pour cela, trois études complémentaires ont été réalisées :A) mesures des paramètres de rugosité par deux techniques d'acquisition 3d sans contact, B) acquisitions d'images à l'aide d'un appareil photo numérique sous la même condition d'illumination,C) évaluation sensorielle des échantillons par un panel de sujets naïfs. Les résultats sont confrontés afin de trouver les corrélations entre les propriétés physiques mesurées et les résultats de mesures sensorielles.

Dans cette thèse, on s’intéresse à un problème inverse classique en ingénierie pétrolière, àsavoir le calage d’historique. Plus précisément, une nouvelle méthode de paramétrisation géostatistiqueainsi qu’un nouvel algorithme d’optimisation sans dérivées adaptés aux particularitésdu problème sont présentés ici. La nouvelle méthode de paramétrisation repose sur les principes des méthodes de déformation graduelle et de déformation de domaines. Comme la déformation graduelle locale, elle consiste àcombiner à l’intérieur de zones préalablement définies deux réalisations ou plus de modèle avec lapossibilité supplémentaire de modifier dynamiquement la forme des zones choisies. La flexibilitéapportée par cette méthode dans le choix des zones a ainsi permis de garantir l’obtention d’unbon point initial pour l’optimisation. Concernant l’optimisation, l’hypothèse que les paramètres locaux dans le modèle de réservoir n’influent que faiblement sur les données de puits distants conduit à considérer que la fonction àoptimiser est à variables partiellement séparables. La nouvelle méthode d’optimisation développée,nommée DFO-PSOF, de type région de confiance avec modèle quadratique d’interpolation,exploite alors au maximum cette propriété de séparabilité partielle. Les résultats numériquesobtenus sur plusieurs cas de réservoir valident à la fois l’hypothèse effectuée ainsi que la qualitéde l’algorithme pour le problème de calage d’historique. En complément de cette validation numérique,un résultat théorique de convergence vers un point critique est prouvé pour la méthoded’optimisation construite / We worked in this thesis on a classical inverse problem in the petroleum industry, historymatching. We proposed a new geostatistical parameterization technique as well as a new derivativefree optimization algorithm adapted to the problem specificities. The parameterization method is based on two approaches found in the literature, the local gradual deformation method and the domain deformation method. Similarly to the local gradual deformation method, our method combines two or more model realizations inside previouslydefined zones. Moreover, our method adds the possibility to dynamically update the shape ofthe zones during the optimization process. This property substantially improves its robustnesswith regard to the initial choice of the zones. Thus, the greater flexibility brought by our methodallowed us to develop an initialization methodology which garantees a good initial point for theoptimization. To reduce the number of evaluations needed to minimize the objective function, we madethe assumption that a local parameter does not influence the production data of a distantwell. With this hypothesis, the objective function is then considered partially separable. Theoptimization algorithm we developped, called DFO-PSOF, is a trust region algorithm basedon quadratic interpolation models which exploits this partial separability property. Numericalresults obtained on some reservoir test cases validate both the hypothesis and the quality of ouralgorithm for the history matching problem. Moreover, a theoretical convergence result towardsa first order critical point, is proved for this new optimization method

La simulation des phénomènes physiques exige souvent l’utilisation d’une discrétisation du milieu sous forme de maillage. Un exemple de ce type de situation est la simulation d’écoulement de fluides et la simulation du stress géomécanique pour les gisements pétroliers. Dans ces cas, le milieu étudié n’est pas homogène et l'hypothèse sur l’homogénéité de ce milieu peut mener à des résultats incorrects. C’est pourquoi la simulation des hétérogénéités est très importante pour ce genre de problèmes.Cette thèse est consacrée à la simulation géostatistique des hétérogénéités sur les maillages non-structurés par les méthodes géostatistiques non-linéaires. Le but de cette thèse est la création d’algorithmes de simulation des hétérogénéités directement sur les maillages non-structurés, sans utiliser les maillages fins réguliers intermédiaires et de l’upscaling. On présente deux modèles théoriques pour les simulations des variables continues sur les maillages non-structurés qui sont les deux versions différentes du modèle Gaussien discret (DGM) - DGM 1 et DGM 2. Le modèle théorique utilisé dans cette thèse permet de convertir le problème de simulation sur un maillage non-structuré en un problème de simulation d’un vecteur Gaussien multivarié et l’application de fonctions de transformation adaptées pour chaque élément du vecteur. La simulation de faciès est aussi envisagée en utilisant une généralisation des modèles pluri-Gaussiens et Gaussien tronqués pour les maillages non-structurés.L’application des méthodes développées est illustrée sur un gisement pétrolier - le cas d’étude X (gisement du gaz offshore). / Simulations of physical phenomenon often require discretizing the medium with a mesh. An example of this type of simulation is the simulation of fluid flow through a porous medium and the evaluation of the geomechanical stress in the petroleum reservoir. The studied medium is often not homogeneous and applying a homogeneity hypothesis can lead to incorrect simulation results. That makes simulation of heterogeneities important for this kind of problems.This thesis is devoted to geostatistical simulations of heterogeneities on unstructured grids using methods of non-linear geostatistics. The objective of this work is the development of algorithms for simulating heterogeneities directly on unstructured grids without using intermediate fine scale regular grids and upscaling. We present two theoretical models for geostatistical simulations of continuous parameters on unstructured grids which are different generalizations of the Discrete Gaussian model (DGM) – DGM 1 and DGM 2. The proposed theoretical models enable converting the problem of geostatistical simulation on an unstructured grid into the well-studied problem of simulating multivariate Gaussian random vectors followed by application of block-dependent transformation functions. The problem of simulating facies is also addressed in this work, for which generalizations of pluri-Gaussian and truncated Gaussian simulation models for unstructured grids are proposed.An application of the proposed methods is demonstrated on a case study X, which is an offshore gas reservoir with a tartan-meshed grid.