3D Stochastic Inversion and Joint Inversion of Potential Fields for Multi Scale Parameters

RESUME Dans cette these nous presentons le developpement de nouvelles methodes d'inversion pour l'interpretation des champs de potentiel (donnees gravimetriques et magnetiques). Les methodes gravimetrique et magnetique sont parmi les plus utilisees et les plus economiques pour l'exploration petroliere et miniere. Les nouvelles methodes tiennent compte du probleme recurrent de la non-unicite des inversions avec ces types de donnees. La these comprend trois articles (un quatrieme article est presente en annexe), qui ont ete publies, ou soumis, dans des revues scientiques reputees. Le but de cette these est'introduire de nouvelles methodes d'inversion en 3D basees sur des approches geostatistiques pour : 1) l'inversion des donnees du potentiel magnetique, 2) l'inversion multi-echelle utilisant des donnees de surface et des forages et 3) l'inversion conjointe (gravite et magnetisme) de donnees geophysiques de champs de potentiel. Nous presentons d'abord une methode d'inversion stochastique des donnees magnetiques basee sur une approche geostatistique (cokrigeage) permettant d'estimer les susceptibilites dans un modele 3D decoupe en blocs. Nous evaluons l'incertitude sur le modele de param etres en utilisant des simulations geostatistiques conditionnelles (aux donnees observees)obtenues par post-conditionnement par cokrigeage. Les champs magnetiques correspondant aux champs de susceptibilites obtenus par ces inversions reproduisent chacun les donnees observees si l'on admet l'absence de bruit sur les donnees. En presence de bruit, ils reproduisent les donnees a un niveau compatible avec l'importance du bruit tel que decrit par l'eet de pepite des modeles de covariance. An d'attenuer la tendance naturelle de la structure estimee a se retrouver pres de la surface, une ponderation en fonction de la profondeur est proposee et incluse dans le systeme de cokrigeage. Nous montrons toutefois les dicultes pratiques de cette approche par ponderation en fonction de la profondeur. ----------ABSTRACT In this thesis we present the development of new techniques for the interpretation of potential eld (gravity and magnetic data), which are the most widespread economic geophysical methods used for oil and mineral exploration. These new techniques help to address the long-standing issue with the interpretation of potential elds, namely the intrinsic nonuniqueness inversion of these types of data. The thesis takes the form of three papers (four including Appendix), which have been published, or soon to be published, in respected international journals. The purpose of the thesis is to introduce new methods based on 3D stochastical approaches for: 1) Inversion of potential eld data (magnetic), 2) Multiscale Inversion using surface and borehole data and 3) Joint inversion of geophysical potential eld data. We rst present a stochastic inversion method based on a geostatistical approach to recover 3D susceptibility models from magnetic data. The aim of applying geostatistics is to provide quantitative descriptions of natural variables distributed in space or in time and space. We evaluate the uncertainty on the parameter model by using geostatistical unconditional simulations. The realizations are post-conditioned by cokriging to observation data. In order to avoid the natural tendency of the estimated structure to lay near the surface, depth weighting is included in the cokriging system. Then, we introduce algorithm for multiscale inversion, the presented algorithm has the capability of inverting data on multiple supports. The method involves four main steps :i. upscaling of borehole parameters (It could be density or susceptibility ) to block parameters, ii. selection of block to use as constraints based on a threshold on kriging variance, iii. inversion of observation data with selected block densities as constraints, and iv. downscaling of inverted parameters to small prisms. Two modes of application are presented : estimation and simulation.