Le projet WIND a pour objectif de développer des méthodes d'imagerie sismique plus particulièrement adaptées à des dispositifs d'acquisition mis en oeuvre avec des parcs de stations sismiques (terrestres ou sous-marines) autonomes. Le fait que le dispositif de réception est fixe par rapport à celui des sources donne la flexibilité nécessaire pour positionner les capteurs par rapport aux sources avec des déports variables de manière à ce que les ondes enregistrées interagissent avec les hétérogénéités du sous sol de manière variée par transmission, réflexion ou diffraction. Le riche éclairage angulaire du sous-sol qui en découle constitue un facteur favorable à une imagerie haute résolution multi-paramètre sous réserve que la méthode d'imagerie puisse assimiler la richesse de l'information contenue dans les mesures sismiques. Dans ce contexte, nous développons des méthodes d'imagerie par inversion de formes d'ondes complètes (FWI: Full Waveform Inversion) qui visent à reconstruire les propriétés constitutives du sous-sol en minimisant une distance entre les données enregistrées et leur analogues simulées numériquement. Trois difficultés majeures sont à surmonter: (1) la nonlinéarité du problème inverse nécessitant de concevoir de nouvelles distances ou stratégies d'optimisation visant à étendre le régime linéaire de l'inversion ou l'espace de recherche. L'approche que nous développons repose sur la méthode de reconstruction de champs d'onde qui introduit une relaxation de l'équation d'onde généré par un terme de rappel aux observations pour mieux ajuster ces dernières lors du problème direct. (2) La non unicité de la solution résultant de l'éclairage incomplet du sous-sol depuis la surface nécessitant d'incorporer des a priori dans le processus inverse sous forme de contraintes ou de régularisations. Nous développons une librairie de régularisation incluant des functions non lisses (localement non différentiables) implémentées avec des algorithmes proximaux. (3) Le coût calculatoire de la simulation numérique des ondes dans des modèles de Terre en trois dimensions nécessitant l'utilisation maitrisée du calcul scientifique haute performance. Nous développons des algorithmes de simulation des ondes dans les domaines temps-espace et fréquence-espace où le problème numérique à résoudre est de nature très différente (problème d'évolution versus problème de condition aux limites). Dans le domaine fréquentiel, nous utilisons à la fois des méthodes directes fondées sur des solveurs multifrontaux tels que MUMPS et des méthodes hybrides fondées sur des préconditionneurs par décomposition en domaine. Nous développons également des méthodes tomographiques où les pentes d'évènements localement cohérents sont utilisées conjointement au temps de trajet des ondes pour améliorer la résolution des modèles et mieux poser le problème inverse via l'information supplémentaire fournie par les pentes. Ces modèles peuvent être utilisés comme modèles de réference ou modèles initiaux pour la migration avant-sommation profondeur et la FWI. On s'intéresse également au problème du design de l'acquisition qui doit se formuler comme un problème inverse. C'est un enjeu important pour des dispositifs de "nodes" où le nombre d'instruments est nécessairement limité et où il s'agit de minimiser l'empreinte de l'acquisition dans l'imagerie.
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Site web : https://www.geoazur.fr/WIND
Financement: consortium de compagnies pétrolières (Chevron, Shell, Total), 405k€ sur 3 ans
PI: Stéphane Operto (email: operto@geoazur.unice.fr; tel: 04 83 61 87 52); Hossein Aghamiry (email: aghamiry@geoazur.unice.fr)
Sponsors: Chevron, Shell, Total.
Collaborations académiques: LJAD (UCA), LJLL (Sorbonne University), ENSEEIHT (Université de Toulouse), MUMPS-consortium, University of Tehran.
Dates : Janvier 2020-Décembre 2023
