Suivi d’Horizons Sismiques SOUTENANCE DE BUREAU D’ÉTUDE Tuteur : Mr Burlot Suivi d’Horizons Sismiques Étudiants : Aurélie Paumier Matthieu Izoulet DESS Ingénierie de l’Image

Présentation du sujet Présentation du sujet - Utilisation de données sismiques pour la recherche de réservoirs d’hydrocarbures, Interface graphique - Une étape importante dans l’analyse d’images sismiques : l’interprétation structurale, Approche Image : - Segmentation - Squelettisation - But du bureau d’étude : réaliser une application permettant de détecter et de suivre des horizons sismiques, - Suivi - Raccordement - Sommaire : Approche Signal : 1) Présentation de l’interface graphique - Corrélation 2) Approche orientée traitement d’image 3) Approche orientée traitement du signal - ACP 4) Perspectives Perspectives 5) Conclusion Conclusion

Interface graphique Nécessités Précision du travail Présentation du sujet Nécessités Précision du travail Prise en main facile Choix OpenGL : Bibliothèque graphique très populaire, puissante, bien documentée, portable GLUT : Gestionnaire de fenêtre simple, bien documenté , portable Interface graphique Approche Image : - Segmentation - Squelettisation - Suivi - Raccordement Approche Signal : - Corrélation - ACP Perspectives Conclusion

Interface graphique

Approche Image : La segmentation (1) Présentation du sujet 1) Le seuillage par hystérésis : histogramme niveaux de gris seuil haut seuil bas 255 Interface graphique Approche Image : - Segmentation - Squelettisation - Suivi - Raccordement - 1ère étape : a) si P < seuil bas, P = 0 (couleur du fond), b) si P > seuil haut, P = 255 (couleur des horizons), c) si seuil bas ≤ P ≤ seuil haut, P = 127 (couleur grise). Approche Signal : - Corrélation - ACP - 2ème étape : classement des pixels gris suivant leur adjacence, en 8-connexité, aux pixels codés en 255. Perspectives Conclusion

Approche Image : La segmentation (2) Présentation du sujet 2) Le filtre de Roberts : Interface graphique - Résultats de qualité moyenne pour tout type d’image, - Amélioration possible avec un ou plusieurs filtres médian. Approche Image : - Segmentation 3) Le filtre de Deriche : - Squelettisation - Suivi - Filtre à réponse impulsionnelle infinie répondant aux 3 critères : Une bonne détection, Une bonne localisation, Une réponse unique. - Raccordement Approche Signal : - Corrélation - Utilisation de 2 filtres : un dérivateur et un lisseur, - ACP - Importance du coefficient α : + α est petit, + les contours sont épais et mieux détectables, mais – bien localisés. Perspectives Conclusion

Approche Image : La segmentation (3) Présentation du sujet Résultat d’un seuillage par hystérésis, avec seuil haut = 17 et seuil bas = 30 Interface graphique Approche Image : - Segmentation - Squelettisation - Suivi - Raccordement Approche Signal : - Corrélation - ACP Perspectives Conclusion

Filtrage de Deriche, avec un coefficient α élevé (α ≈ 0.9) Approche Image : La segmentation (4) Présentation du sujet Filtrage de Deriche, avec un coefficient α élevé (α ≈ 0.9) Filtrage de Deriche, avec un coefficient α petit (α ≈ 0.3) Interface graphique Approche Image : - Segmentation - Squelettisation - Suivi - Raccordement Approche Signal : - Corrélation - ACP Perspectives Conclusion

Approche Image : La squelettisation Présentation du sujet - Technique de morphologie mathématique basée sur l’érosion. Interface graphique - But : effacer des pixels de l’image afin d’extraire des contours d’épaisseur unitaire. Approche Image : - Segmentation - Intérêt : privilégier la direction générale du squelette afin d’effectuer un meilleur suivi. - Squelettisation - Suivi - Raccordement Direction d’un suivi normal Direction d’un suivi par squelettisation Horizon sismique Approche Signal : - Corrélation - ACP Perspectives Conclusion

Approche Image : Le suivi Présentation du sujet Suivi effectué sur l’image en noir et blanc issue de la segmentation de l’image d’origine. Algorithme récursif de recherche d’un voisin Adapté à la recherche d’horizons : sens de recherche horizontal et vertical Utilisation du code de Freeman pour mémoriser la progression de la chaîne Interface graphique Approche Image : - Segmentation - Squelettisation - Suivi - Raccordement Approche Signal : - Corrélation - ACP Perspectives Conclusion

Le lissage Problème : Suivi très sensible au bruit . → difficultés pour comparer deux horizons Solution: Lissage de la courbe par analyse récursive de la chaîne associée

Approche Image : Le raccordement Deux types de composantes connexes dans l’image: Les horizons a traiter Toutes les autres composantes connexes Présentation du sujet Interface graphique Approche Image : - Segmentation - Squelettisation - Suivi - Raccordement Approche Signal : - Corrélation - ACP Perspectives Le but est de relier les horizons à traiter (en vert) avec certaines des autres composantes connexes (en rouge) Conclusion

Approche Image : Le raccordement (2) Conditions Critères : Eloignement La direction finale de l’horizon La forme des horizons voisins →Calcul de la valeur critère relativement complexe et heuristique

Approche Image : Le raccordement (3) Forme des raccordements Droites : utilisation de l’algorithme de Bresenham

Approche Signal : La corrélation Présentation du sujet - Méthode de suivi basée sur la mesure de similarité entre deux vecteurs trace sismique. Interface graphique - Mesure fournie par un facteur de corrélation ρ ou par la semblance ς . Approche Image : - Segmentation Horizon sismique Vecteur trace de référence Vecteur trace de test Vecteurs trace adjacente maximisant la mesure - Squelettisation - Suivi - Raccordement Approche Signal : - Corrélation - ACP Perspectives Conclusion

Approche Signal : L’ ACP Présentation du sujet - Mise en œuvre : s’appuie sur un changement d’espace de représentation des individus afin de mieux caractériser la structure des données étudiées. Interface graphique Approche Image : - Objectif : évaluer l’orientation de champs directionnels locaux. - Segmentation - Squelettisation - Rôle : fournir un champ d’orientation « régularisé », c’est-à-dire défini en tout point et lentement variable. - Suivi - Raccordement - Application : possibilité de reconstruire des horizons sismiques par « intégration » du champ d’orientation. Approche Signal : - Corrélation - ACP - Apport : donne de meilleurs résultats dans des régions constituées d’horizons convergents ou courbés. Perspectives Conclusion

Perspectives Application à un bloc sismique 3D : Présentation du sujet Application à un bloc sismique 3D : - Sens latéral et longitudinal, Interface graphique - Informations plus détaillées sur les couches sédimentaires. Approche Image : z x y - Segmentation - Squelettisation - Suivi - Raccordement Approche Signal : - Corrélation Effets : - ACP - Meilleure observation des horizons géologiques, Perspectives - Meilleure détection des failles et des réservoirs d’hydrocarbures. Conclusion

Conclusion 1) Un travail enrichissant et formateur : Présentation du sujet Recours à un vaste domaine de connaissances aussi bien en traitement d’images qu’en traitement du signal, Interface graphique Bonne organisation et coordination du travail d’équipe, Approche Image : - Segmentation 2) Un travail, une aide aux spécialistes : - Squelettisation Interprétation indispensable d’un géologue pour valider les résultats, - Suivi - Raccordement Choix d’une solution parmi plusieurs « informatiquement » possibles, Approche Signal : - Corrélation 3) Un travail final réussi : - ACP Beaucoup de temps, de travail et de sueur pour avancer ce projet. Perspectives Et maintenant, une petite démonstration… Conclusion