Segmentation de zones d'intérêt par processus objets : application à la détection des réseaux de failles sismiques, .

De
Publié par

Sous la direction de Roumanie) Universitatea tehnica? (Cluj-Napoca, Pierre Baylou, Olivier Lavialle
Thèse soutenue le 07 décembre 2009: Bordeaux 1
Cette thèse présente une nouvelle approche pour la détection de failles sismiques. Notre but est d'améliorer la qualité de détection en calculant les attributs classiques sur un support basé sur les connaissances a priori des objets. Plusieurs supports sont considérés : le filtrage linéaire utilisant des segments de longueur fixe et de direction variable, ainsi qu’un algorithme stochastique : les processus objet. Pour simuler ces processus, on propose deux modèles : soit utilisant une chaîne de segments, soit utilisant une courbe pour décrire une faille. Une des intérêts de cette méthode est qu’elle offre la possibilité d’utiliser un support commun pour les différents détecteurs de failles. On peut donc envisager un système pour fusionner les différents attributs utilisant les processus objet.
-Imagerie sismique
-Processus objet
-Détection des failles
This thesis presents a new approach for seismic fault detection. Its goal is to increase the detection accuracy by computing some classical attributes on a support founded on an a priori knowledge about the faults. Several forms of support are proposed: a linear filtering method using fixed length segments of variable direction, respectively using a stochastic algorithm: the marked point processes. To simulate this process we propose two object models, using a network of connected linear segments and a more complex curved support which aims to describe each fault using one object. One interest of this approach is the possibility of using a common support for different fault detection operators. Then a whole detection framework can be proposed which acts like a decision fusion process.
Source: http://www.theses.fr/2009BOR13911/document
Publié le : jeudi 27 octobre 2011
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N° d’ordre : 3911




THÈSE

PRÉSENTÉE A

L’UNIVERSITÉ BORDEAUX 1

ÉCOLE DOCTORALE DES SCIENCES PHYSIQUES ET DE L’INGÉNIEUR

En cotutelle avec L’Université Technique de Cluj-Napoca (ROUMANIE)

Par Barna KERESZTES

POUR OBTENIR LE GRADE DE

DOCTEUR

SPÉCIALITÉ : Automatique, Productique, Signal et Image


SEGMENTATION DE ZONES D’INTERET PAR PROCESSUS OBJETS :
APPLICATION A LA DETECTION DES RESEAUX
DE FAILLES SISMIQUES


Directeurs de thèse :
M. Olivier Lavialle Professeur, ENITA de Bordeaux
Mme. Borda Monica Professeur, Université Technique de Cluj-Napoca
M. Pierre Baylou Professeur, Université de Bordeaux

Soutenue le : 7 décembre 2009

Devant la commission d’examen formée de :
Mme. TOPA Marina Professeur, Université Technique de Cluj-Napoca Présidente
M. LAVIALLE Olivier Professeur, ENITA de Bordeaux Examinateurs
Mme BORDA Monica Professeur, Université Technique de Cluj-Napoca
MM. GERMAIN Christian Professeur, ENITA de Bordeaux
DESCOMBES Xavier Directeur de Recherche, INRIA Sophia Antipolis
NAFORNITA Ioan Professeur, Université Polytechnique de Timisoara
TEREBES Romulus Maitre de Conférences, Université Technique de Cluj-Napoca
2







3



Remerciements
Cette thèse est issue d’une collaboration entre l’Université Technique de Cluj-Napoca
(Roumanie) et l’Université de Bordeaux (France) sous la forme d’une convention de cotutelle.
L’activité de recherche a été effectuée au sein du Laboratoire d’Analyse des Signaux et
Images Sismiques (LASIS) supporté par le groupe signal du Laboratoire Intégration du
Matériau au Système (IMS – UMR5218) en liaison avec le laboratoire de la Théorie de
Transmission de l’Information du département de Communication de l’Université Technique
de Cluj-Napoca.
Avant tout je tiens à remercier Madame Monica Borda, professeur de l’Université Technique
de Cluj-Napoca et Monsieur Pierre Baylou professeur à l’ENSEIRB et Olivier Lavialle, mes
directeurs de thèse, qui m’ont encadré et conseillé judicieusement durant ces 4 années. Je leur
suis particulièrement reconnaissant pour le soutien toujours pertinent, pour leur disponibilité
et l’intérêt manifesté envers mon travail. Mis à part l’aspect scientifique, je leur exprime
également toute ma gratitude pour avoir assuré le meilleur cadre pour le déroulement de ce
travail. J’admire aussi l’esprit combatif et la gentillesse de Madame Monica Borda et l'esprit
toujours jeune de Monsieur Pierre Baylou qui n'arrête jamais de chercher les défis.
Je voudrais exprimer séparément remerciements les plus vifs et les plus sincères vont à
Monsieur Olivier Lavialle, Professeur à l’ENITA de Bordeaux, pour sa soutenance de ces
travaux de recherche, tant pour ses idées précieuses que pour ses encouragements continus et
conseils pertinents tout au long de ces années. Sa direction, qui m’a offert beaucoup plus
qu’une direction professionnelle et son amitié sont les raisons principales qui m’ont conduit à
choisir de continuer un travail de recherche à Bordeaux, dès l’issue de cette thèse. Je tiens à
remarquer le milieu amical qu’Olivier crée pour ses étudiants, qui assure ainsi un cadre
tranquille, propice à l'activité de recherche.
J’espère que la collaboration entre ces enseignants continuera encore longtemps.
J’adresse également mes remerciements à Madame la professeur Mariana Topa, doyen de la
Faculté d’Electronique et Télécommunications de l’Université Technique de Cluj-Napoca,
pour m’avoir fait l’honneur d’être la présidente de mon jury.
Je tiens à remercier aussi Monsieur Ioan Nafornită, professeur à l’Université Politehnica de
Timisoara et Monsieur Xavier Descombes, Directeur de Recherche à l’INRIA Sophia
Antipolis, rapporteurs de cette thèse qui ont accepté de lire et de juger mon manuscrit. Je leur 4

suis reconnaissant pour leur participation à cette soutenance, malgré les longues distances qui
les séparaient de Cluj-Napoca.
J’exprime toute ma reconnaissance à Monsieur Mohamed Najim, professeur à l’ENSEIRB et
responsable du groupe Signal de l’IMS pour m’avoir accueilli dans son laboratoire et pour
m’avoir offert les meilleures conditions de travail possibles durant toute la période de
préparation de la thèse en France.
Je remercie également Monsieur Pierre Vaysse de CTIFL de Bergerac et ses collègues pour
notre collaboration dans le cadre du projet Pixfel, pour les expériences cumulées dans le cadre
de monitorat entreprise dans une atmosphère tout à fait exceptionnelle. J’espère que cette
collaboration continuera encore longtemps dans le cadre de mon contrat post-doc, et même
après.
Je tiens à remercier Monsieur Naamen Keskes, directeur de recherche, et Monsieur Sébastien
Guillon, ingénieur de recherche à TOTAL, pour leurs conseils et pour avoir offert le point de
vue des géologues sur ma recherche.
J’exprime aussi ma gratitude envers les divers organismes qui ont soutenu financièrement mes
séjours en France : le laboratoire, EGIDE et la Communauté européenne à travers le
programme ERASMUS.
Je n’oublierai pas de remercier mes collègues du groupe Signal et de l’Université Technique
de Cluj-Napoca, permanents ou doctorants, pour leur aide, leurs encouragements et les
fructueuses discussions que nous avons eues ensemble. Je suis reconnaissant particulièrement
à Sorin Pop et Romulus Terebes, les premiers doctorants en cotutelle entre les universités de
Bordeaux et Cluj, qui m’ont tant aidé autant en plan professionnel, avec leurs conseils
constructives, qu’avec leurs expériences tant utiles pendant mon cursus de thèse.
Je tiens également à remercier mes amis de Bordeaux, les étudiants de l’ENITA et les
boursiers Erasmus pour les bons moments passés ensemble, qui ont fait de mon séjour à
Bordeaux une expérience inoubliable de ma vie.
Enfin, je ne peux pas omettre de cette liste de remerciements, ma famille qui m’a soutenu et
m’a constamment encouragé dans toutes mes décisions.


5




Table des matières
Introduction ................................................................................................................................ 7
1 Processus objet .................. 11
1.1 Fondements des processus objet ................................................................................ 11
1.1.1 Processus ponctuels ........................... 11
1.1.2 Processus de points marqués ............. 14
1.1.3 Les processus Gibbs et Markov .......................................................................... 15
1.2 Simulation des processus ponctuels .......... 18
1.2.1 La convergence des chaines de Markov............................................................. 19
1.2.2 L’échantillonnage des chaînes de Markov ......................... 22
1.2.3 L’algorithme de type naissance-mort ................................ 24
1.2.4 L’algorithme de type Metropolis-Hastings......................................................... 25
1.2.5 L’algorithme Metropolis-Hastings-Green .......................... 26
1.2.6 L’échantillonneur Gibbs ..................................................... 27
1.2.7 Recuit simulé ...................................................................................................... 28
1.3 Les modèles filaires ... 29
1.4 Autres modèles et leurs application en segmentation des images ............................. 33
1.4.1 Modèle elliptique ............................................................................................... 33
1.4.2 Modèle rectangulaire ......................... 35
1.5 Conclusion ................................................................................................................. 37
2 La détection de faille en sismique réflexion ..... 39
2.1 Imagerie sismique ultrasonique ................. 39
2.2 Les formations sismiques .......................................................................................... 42
2.2.1 Horizons sismiques ............................. 42
2.2.2 Failles sismiques ................................................................................................. 43
2.2.3 Pièges d’hydrocarbures ...................... 47
2.3 Attributs sismiques .... 48 6

2.3.1 Attribut Cohérence ............................................................................................. 49
2.3.2 Faultmax ............................................................................................................. 52
2.3.3 Désordre des gradients ...................... 55
2.3.4 Filtrage linéaire des attributs ............. 59
2.3.5 Fusion des attributs ............................................................................................ 65
2.4 Conclusions ............................................... 70
3 Détection des failles sismiques par processus objet.......................... 71
3.1 Détection des failles fondée sur le modèle Candy ..................................................... 71
3.1.1 Densité du processus ......................................................... 73
3.1.2 Echantillonnage de la chaîne de Markov ........................................................... 77
3.2 Modèle parabolique ................................................................... 80
3.3 Le processus de référence .......................... 82
3.4 Densité du processus ................................. 82
3.4.1 Energie a priori ................................................................... 83
3.4.2 Attache aux données .......................................................... 88
3.5 Echantillonnage de la chaîne MCMC ........ 90
3.6 Résultats expérimentaux ............................................................ 99
3.6.1 Comportement des modèles sans attache aux données ................................... 99
3.6.2 Données de synthèse ....................................................... 100
3.6.3 Résultats sur une image sismique réelle .......................... 103
4 Améliorations pour la méthode de détection des failles ................. 107
4.1 Détection des failles dans les blocs 3D ................................................................... 107
4.1.1 Améliorations du processus ponctuel pour le traitement 3D .......................... 109
4.2 Fusion des attributs utilisant les processus objet ..................................................... 115
4.3 Processus objet sur un bloc de haute résolution ...................... 123
4.4 Visualisation des surfaces de failles ........................................................................ 127
Conclusions et perspectives ................................... 129
Contributions personnelles ................................................................. 130
Annexe A. ............................................................... 133
References .............................................................. 141
Publications de l’auteur non référencées dans la bibliographie ......................................... 145

7


Introduction
L’interprétation des blocs issus d’une acquisition par sismique de réflexion doit conduire à
l’extraction de l’information structurale et stratigraphique. Les géologues recherchent en
particulier les continuités et discontinuités spatiales pour extraire les structures géologiques
pertinentes. Cette tâche étant lourde et fastidieuse, il est intéressant de développer des
procédures semi-automatiques et automatiques permettant la mise en évidence de certains
événements : c’est le cas en particulier de la détection des failles sismiques.
Les principales approches portant sur la détection de faille sont fondées sur le calcul
d’attributs sismiques qui mesurent localement la perte de la cohérence (Bahorich et Farmer
1995, Marfurt, et al. 1998) ou le désordre local (Randen, et al. 2000, Berthoumieu, et al.
2006). Ces attributs calculés sur l’ensemble des blocs 3D fournissent à l’interpréteur des
indications sur la présence de discontinuités dans les horizons sismiques mais présentent tous
des inconvénients liés à leur sensibilité au bruit ou aux forts marqueurs, à la délocalisation de
leur réponse ou à la présence de fausses détections systématiques. Toutes ces approches sont
fondées sur une détection localisée des discontinuités sans utiliser d’a priori sur la géométrie
générale des failles.
Cette thèse propose une méthode originale de détection automatique des failles utilisant une
approche de plus haut niveau. En particulier nous proposons de détecter les failles en tant
qu’objets, ce qui nous permet d’introduire des contraintes géométriques et des connaissances
a priori sur les objets. Cette méthodologie a donc pour ambition l’obtention d’une
segmentation plus précise en supprimant ou en limitant fortement les fausses détections et les
réponses dues au bruit souvent présent dans les données sismiques. Nous aborderons
également un autre intérêt de notre approche qui pourra être utilisée comme une approche de
fusion des différentes réponses fournies par les attributs classiques de détection des failles.
Nous proposons d’utiliser les processus objet ou processus ponctuels marqués pour simuler le
réseau de failles dans les sections verticales du bloc sismique. L’avantage de ce type
d’approche est de pouvoir manipuler des objets de forme définie mais dont le positionnement
et certaines caractéristiques géométriques vont évoluer en fonction d’un jeu de paramètres. Ce
type de modèle permet également de prendre en compte diverses contraintes liées à la
topologie du réseau de faille à travers la définition d’interactions entre objets. L’optimisation
globale d’un processus objet est maintenant un domaine pour lequel la littérature est riche de
résultats directement applicables à notre approche, en particulier grâce à l’apport des
méthodes MCMC (Monte Carlo par Chaînes de Markov). 8

Dans un premier temps, nous proposons l’utilisation d’un modèle a priori classique : le
modèle Candy (et sa variante, le Quality Candy), introduit par (Stoica, Descombes and
Zerubia 2000). Ce modèle utilisé pour la détection de réseaux linéiques nous conduira à
considérer les failles comme une chaîne des segments de longueur arbitraire. Un second
modèle a priori plus sophistiqué inspiré des travaux théoriques de (Stoyan, Kendall and
Mecke 1995) sur les réseaux filaires est ensuite proposé et permet de décrire chaque faille par
un seul objet. Ce modèle fondé sur une représentation des failles par des courbes de Bézier
quadratiques est géométriquement plus satisfaisant et conduit à de meilleurs résultats.
L’utilisation du processus objet sur les sections verticales 2D ne conduit pas immédiatement à
une solution utilisable dans la pratique pour la détection de failles dans les blocs 3D. Notre
étude s’achève donc par une exploration des techniques envisageables pour généraliser notre
approche en une approche multi-2D et pour améliorer le rendu visuel dans le but de soumir un
outil exploitable par les géologues.
Le travail présenté dans ce mémoire a été effectué au sein du groupe LASIS du l’UMR IMS à
Bordeaux. Ce groupe a le statut de laboratoire commun entre le CNRS et le groupe pétrolier
TOTAL, son activité principale étant le développement d’algorithmes pour l’interprétation
des images sismiques dans le cadre de la prospection pétrolière. Le développement
d’opérateurs de segmentation ou d’extraction d’événements ou de discontinuités dans les
blocs sismiques est, depuis une dizaine d’années, une des thématiques privilégiées. Plusieurs
thèses ont porté sur la détection des failles totalement supervisée (Beccera Elcinto 2005,
Salom 2007) ou non supervisée (Donias 1999, David 2008).
Ce mémoire comporte quatre chapitres : 2 chapitres bibliographiques sur les 2 domaines au
centre de notre problématique : les processus objet ou processus ponctuels marqués et la
problématique de détection des discontinuités en imagerie sismique ; un chapitre est consacré
à la description de nos modèles pour la recherche des réseaux de failles dans les sections
verticales et le chapitre final est dédié au traitement des blocs sismiques.
Le premier chapitre introduit la théorie des processus ponctuels et processus objet. Le
chapitre commence par la présentation des processus ponctuels, qui sont à la base des
processus objet, puis les processus Gibbs et Markov qui incluent la notion d’interactions entre
objets. La simulation des processus est décrite sous la forme d’une chaîne de Markov, dont les
concepts de base et les conditions de convergence sont présentés ; les principaux algorithmes
de simulation des chaînes Markov Monte Carlo seront décrits ensuite.
La deuxième partie de ce chapitre présente quelques modèles d’objet utilisés dans le cadre
d’applications diverses.
Le chapitre 2 présente le cadre de l’application de cette thèse. Après une introduction sur
l’acquisition et le traitement des images sismiques, différents types de formations sismiques
sont présentés et les différents types de failles décrits.
9

Ensuite nous présentons les attributs sismiques de détection des failles les plus utilisés : la
cohérence, le faultmax et le désordre des gradients. Enfin, nous proposons dès ce chapitre une
première approche originale pour l’amélioration de ces méthodes en utilisant un filtrage
directionnel.
Dans le chapitre 3 nous présentons successivement nos deux modèles d’objet pour la
détection des failles sismiques dans les sections 2D. Le premier modèle est le modèle Candy
utilisant des segments pour décrire le réseau, le second étant fondé sur les courbes de Bézier
présentant une meilleure adaptation à la forme des failles. Nous détaillons les deux modèles
d’objets en présentant les fonctions de densité de chaque processus et la construction de la
chaîne de Markov correspondante. Enfin, une section est consacrée à l’illustration du
fonctionnement des deux modèles et à leur comparaison sur différentes données de synthèse
et sur des images réelles.
Enfin le dernier chapitre présente des améliorations permettant d’optimiser la tâche
d’interprétation effectuée par les géologues. Le chapitre commence par l’extension du
contexte 2D à un contexte multi-2D pour le traitement des blocs 3D. Puis nous proposons des
solutions originales pour améliorer la continuité des résultats et s’affranchir d’une décision
jugée trop binaire dans les coupes horizontales. Ensuite une solution de fusion de haut niveau
multi-échelle et multi-attribut est proposée. Cette solution s’appuie sur l’utilisation de notre
processus objet. Enfin, nous présentons les résultats de notre méthode sur différents blocs
sismiques.

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