Etude sur la capacit des sondages RMP  localiser les aquifres de socle
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Etude sur la capacité des sondages RMP à localiser les aquifères de socle 1 1,2 1,2 1,2Anatoly LEGCHENKO, Marc DESCLOITRES , A. BOST , Laurent RUIZ , M. 2 3 2 2REDDY , Jean-François GIRARD , M. SEKHAR , M.S. KUMAR , and Jean-Jacques 1BRAUN 1 IRD, 213 rue La Fayette, 75010 Paris, France ; anatoli.legtchenko@hmg.inpg.fr2 IFCWS, Dept of Civil Engineering, Indian Institute of Science, 560 012 Bangalore-India 3 BRGM, BP 6009, 45060 Orléans Cedex, France Abstract It is confirmed that Magnetic Resonance Soundings (MRS) method can be an efficient tool for the investigation of the weathered part of crystalline aquifers when the effective porosity is greater than 1%. Using both numerical modeling and field measurements it is shown that the MRS method allows characterizing two-dimensional subsurface formations. Our field experience proves that a combination of MRS with the 2D electrical imaging tool improves geophysical results in the complex heterogeneous geological formations of Southern India. Introduction Dans le cas général, les aquifères de socle sont composés de deux parties : la zone de roches altérées (porosité de drainage 1-10%) et celle de roches fissurées et fracturées (porosité de drainage <0.2%). Ils sont souvent recoupés par des failles qui donnent la géométrie 2D typique de ce type d’aquifères. Appliquée à la caractérisation des aquifères de socle (faible porosité et relativement petit volume d’eau) la méthode de sondage par ...

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Langue Français

Extrait

Etude sur la capacité des sondages RMP à localiser les
aquifères de socle
Anatoly LEGCHENKO
1
, Marc DESCLOITRES
1,2
, A. BOST
1,2
, Laurent RUIZ
1,2
, M.
REDDY
2
, Jean-François GIRARD
3
, M. SEKHAR
2
, M.S. KUMAR
2
, and Jean-Jacques
BRAUN
1
1
IRD, 213 rue La Fayette, 75010 Paris, France ;
anatoli.legtchenko@hmg.inpg.fr
2
IFCWS, Dept of Civil Engineering, Indian Institute of Science, 560 012 Bangalore-India
3
BRGM, BP 6009, 45060 Orléans Cedex, France
Abstract
It is confirmed that Magnetic Resonance Soundings (MRS) method can be an efficient tool
for the investigation of the weathered part of crystalline aquifers when the effective porosity
is greater than 1%. Using both numerical modeling and field measurements it is shown that
the MRS method allows characterizing two-dimensional subsurface formations. Our field
experience proves that a combination of MRS with the 2D electrical imaging tool improves
geophysical results in the complex heterogeneous geological formations of Southern India.
Introduction
Dans le cas général, les aquifères de socle sont composés de deux parties : la zone de
roches altérées (porosité de drainage 1-10%) et celle de roches fissurées et fracturées (porosité
de drainage <0.2%). Ils sont souvent recoupés par des failles qui donnent la géométrie 2D
typique de ce type d’aquifères. Appliquée à la caractérisation des aquifères de socle (faible
porosité et relativement petit volume d’eau) la méthode de sondage par la Résonance
Magnétique Protonique (RMP) est mise en conditions moins favorables que dans le cas
d’aquifères continus, comme par exemple les sables. En effet, la performance des sondages
RMP dépend en grande partie du rapport signal sur bruit qui dépend lui même de la quantité
d’eau souterraine. L’objectif de cette étude à la fois théorique (modélisation numérique) et
expérimentale (mesures de terrain) était d’évaluer la performance de la méthode RMP dans sa
forme opérationnelle (mesures et inversion 1D et modélisation 2D) dans un contexte
géologique de socle.
Modélisation numérique
Modélisation 1D.
Le signal RMP est proportionnel au volume d’eau souterraine qui pourrait être caractérisé
par
est l’épaisseur d’eau équivalente (volume surfacique)
Δ
=
z
MRS
dz
z
w
V
)
(
)
(
z
w
1
déterminé par mesures RMP, en fonction de la profondeur (Legchenko et al., 2004). La
modélisation 1D (boucle carrée 50 m x 50 m, 2 spires) montre que la détectabilité d’eau
dépend de sa quantité mais aussi de sa profondeur (Figure 1). L’inversion de signal
synthétique d’un modèle composé de deux couches qui simulent un réservoir altéré au dessus
d’un réservoir fissuré/fracturé (Figure 2) montre que même pour le modèle 1D on observe un
effet d’écran : cet effet mène à la sous-estimation de la teneur en eau du réservoir profond
(Legchenko, 2004).
Modélisation 2D.
Une anomalie de la teneur en eau (5%) en forme d’un parallélépipède de 10 x 25 m² dans
un milieu dont la teneur en eau est de 0.5% est traversée par un ensemble de sondages (Tx/Rx
boucle de 50 m x50 m) avec un pas de 25 m (Figure 3). Pour chaque position de la boucle le
signal provenant de l’anomalie a été calculé et l’inversion 1D a été effectuée. Les résultats
d’inversion présentés sous forme d’une section (Figure 3) montrent que la géométrie de
l’anomalie a été relativement bien reconstituée, mais la teneur en eau dans l’anomalie est
sous-estimée. L’effet d’écran est donc également observé.
Exemple de terrain
Sur le bassin versant de Moole Hole (Inde), i.e. chantier de la Cellule Franco Indienne de
Recherche sur l’Eau (collaboration IRD / Indian Institute of Science), une étude géophysique
a été effectuée avec pour objectif la caractérisation d’un aquifère dans des gneiss fracturés.
Les résultats d’un panneau électrique et de sondages RMP (Figure 4) montrent une bonne
corrélation entre ces deux méthodes. Ces résultats RMP ont permis de développer un modèle
2D de la teneur en eau (Figure 5) de cet aquifère. La comparaison du signal calculé du modèle
2D avec le signal mesuré sur le terrain (Figure 6) montre une bonne correspondance que
confirme la pertinence des résultats RMP. La différence majeure observée au début du profil
correspond aux grands moments d’impulsion et par conséquent à une grande profondeur où la
capacité de résolution de la méthode est très faible. Ainsi, cette différence peut être considérée
comme peu significative.
Conclusions
Dans le contexte géologique de socle, la méthode RMP est un outil efficace pour
caractériser des aquifères composés de roches altérées dont la porosité de drainage est
supérieure à 1% environ. La partie fracturée de l’aquifère dont la porosité est inférieure à
0.2% ne peut pas être caractérisée par la RMP car le signal RMP provenant de ce réservoir
n’est pas suffisant pour dépasser le seuil de sensibilité de l’appareillage.
En présence d’eau superficielle dans la zone d’altération, l’effet d’écran existe et diminue
la capacité de la méthode RMP pour étudier la partie profonde des aquifères de socle.
Dans sa forme actuelle (configuration 1D), l’appareillage RMP est capable de résoudre les
aquifères dont la géométrie est 2D si la taille caractéristique de l’objet d’étude est supérieure à
environ la moitié de la taille de la boucle. Pour ces objets 2D, l’erreur d’estimation sur la
teneur en eau augmente avec la diminution de leur taille par rapport à la taille de la boucle.
Dans le contexte de socle, la méthode RMP pourrait être conjointement utilisée avec les
panneaux électriques qui permettent de mieux résoudre les géométries 2D. Cette association
pourrait rendre l’étude géophysique plus informative.
Remerciements
Cette étude a été effectuée avec une participation financière de l’IRD, du programme
national ECCO-PNRH et du projet « Watershed Project » de la cellule Indo French Cell for
Water Sciences of IISc and IRD à Bangalore (Inde).
2
Bibliographie
Legchenko A., Baltassat J-M., Bobachev A., Martin C., Robain H., and Vouillamoz J-M.,
(2004). Magnetic resonance sounding applied to aquifer characterization,
Journal of
Ground Water,
42 (3), 363-373.
Legchenko, A., (2004). Magnetic resonance sounding : enhanced modeling of a phase shift.
Applied Magnetic Resonance
, 25, 621-636.
0
1
0
2
0
3
0
4
0
5
0
Profondeur (m)
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Amplitude (nV)
V
MRS
(m
3
/m
2
)
0.02
0.1
0.2
0.4
Détectabilité
0
5
10
15
20
25
30
35
40
0
1
0
2
0
3
0
4
0
5
0
0
2000
4000
6000
Moment d'impulsion (A-ms)
0
10
20
30
40
Amplitude (nV)
0
2000
4000
6000
Modèle
Inversion
0
10
20
30
40
0
1
2
3
Teneur en eau (%)
70
60
50
40
30
20
10
0
Profondeur (m)
70
60
50
40
30
20
10
0
0
1
2
3
Inversion
Modèle
Figure 1 : Détectabilité du signal
RMP en fonction du volume d’eau
Figure 2 : Inversion du modèle 1D (à gauche)
et le lissage de données (à droite)
Teneur en eau RMP (%)
-75
-50
-25
0
25
50
Distance (m)
-75
-50
-25
0
25
50
-80
-60
-40
-20
0
Elévation (m)
-80
-60
-40
-20
0
0.3
0.6
0.9
1.2
1.5
1.8
2.1
2.4
Figure 3 : Modèle 2D (à gauche) et le résultat d’inversion de série de sondages RMP (à droite)
3
-50
50
150
250
350
450
Distance (m)
760
780
800
820
840
Elévation (m)
760
780
800
820
840
Teneur en eau RMP (%)
-50
50
150
250
350
450
Distance (m)
760
780
800
820
840
Elévation (m)
760
780
800
820
840
0.3
0.6
0.9
1.2
1.5
1.8
2.1
2.4
Profondeur max. RMP
10
260
510
760
1010
1260
3000
Résistivité (Ohm-m)
15
17
6
7
5
16 4
9
1
8
10
11
12
13
14
15
17
6
7
5
16 4
9
1
8
10
11
12
13
14
Figure 4 : Comparaison du panneau électrique (en haut) et du profil RMP (en bas) sur le bassin versant
de Moole Hole, Inde
Teneur en eau mesurée (%)
-50
0
50
100 150 200 250 300 350 400 450 500
Distance (m)
760
780
800
820
840
Elévation (m)
760
780
800
820
840
0.1
0.3
0.5
0.7
0.9
1.1
1.3
1.5
1.7
1.9
2.1
2.3
Profondeur max. RMP
Niveau statique
Teneur en eau de modèle (%)
0.0
0.2
0.5
1.0
1.5
2.0
-50
0
50
100 150 200 250 300 350 400 450 500
Distance (m)
760
780
800
820
840
Elévation (m)
760
780
800
820
840
Signal mesuré : amplitude (nV)
-50
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Distance (m)
-50
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
-6000
-4000
-2000
0
Moment d'impulsion (A-ms)
-6000
-4000
-2000
0
0
3
6
9
1
2
1
5
1
8
2
1
2
4
2
7
3
0
Signal théorique : amplitude (nV)
-50
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Distance (m)
-50
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
-6000
-4000
-2000
0
Moment d'impulsion (A-ms)
-6000
-4000
-2000
0
0
3
6
9
1
2
1
5
1
8
2
1
2
4
2
7
3
0
Différence (nV)
-50
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Distance (m)
-50
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
-6000
-4000
-2000
0
Moment d'impulsion (A-ms)
-6000
-4000
-2000
0
-
1
2
-
8
-
4
0
4
8
1
2
Figure 5 : Coupe de teneur en eau RMP 2D (en
bas) construit à partir de l’interprétation 1D de
mesures RMP (en haut)
Figure 6 : Comparaison des signaux mesurés (en
haut) avec des signaux théoriques d’un modèle 2D
(au milieu), et différence entre les deux (en bas)
4
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