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Contrainte des modèles génétiques de réservoirs par une approche de reconnaissance statistique de forme.

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Chugunova, Tatiana (2008) Contrainte des modèles génétiques de réservoirs par une approche de reconnaissance statistique de forme. Doctorat Géostatistique, GEOSC- Centre de Géosciences, ENSMP p.129.

Plein texte disponible en tant que :

- These_Chugunova.pdf ( 6523 Kb )
Licence: Copyright

Résumé

L'objet de cette thèse est la modélisation de l'hétérogénéité souterraine. Pour ce faire, nous avons adapté l'approche de simulation multipoints (MP) qui reproduit et conditionne des formes géométriques complexes fournies par des modèles génétiques non conditionnels. Initialement, l'approche MP n'était applicable que moyennant l'hypothèse d'une certaine stationnarité spatiale de l'hétérogénéité. Pour étendre l'approche MP au cas non stationnaire, deux algorithmes ont paru dans la littérature : le modèle Tau et l'algorithme de classement. Les deux révèlent des artefacts géométriques sans pour autant restituer les contraintes non stationnaires. Dans ce travail, nous avons proposé un nouvel algorithme de simulation MP non stationnaire. Il évite des inconvénients des algorithmes existants et intègre des contraintes spatiales continues. Les résultats expérimentaux montrent aussi que notre algorithme a un domaine d'applicabilité bien plus vaste que ceux existants.

Type d'EPrint:Thèse (Doctorat)
Directeur de Thèse:Lantuejoul, Christian
Date:07 Avril 2008
Jury de Thèse:Chilès, Jean-Paul et Renard, Philippe et Delay, Fred et Lantuejoul, Christian et Hu, Lin Ying et Biver, Pierre
Ecole Doctorale:ED 431 INFORMATION, COMMUNICATION, MODELISATION ET SIMULATION
Discipline:Géostatistique
Fonds:Mines ParisTech (ENSMP)
Institution:ENSMP
Laboratoire:GEOSC- Centre de Géosciences
Sujets:1. Mathématiques et leurs applications
Mots-clés libres:Petroleum deposits, Gisement pétrole, Stochastic simulation, Simulation stochastique, Geologic models, Modèle géologique, Multiple point statistics, Statistique multipoints, Process-based modeling, Modélisation génétique, Spatial constraints, Contraintes spatiales, Pattern recognition, Reconnaissance de forme
Code ID:4452
Déposé par :Claudine Abauzit
Déposé le :12 Décembre 2008

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