Thèse Modélisation et Interprétation de Données Électriques Couplées avec un Modèle de Transport pour la Caractérisation d'Hétérogénéités Localisées H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université de Montpellier
École doctorale : GAIA - Biodiversité, Agriculture, Alimentation, Environnement, Terre, Eau
Laboratoire de recherche : GM - Géosciences Montpellier
Direction de la thèse : Delphine ROUBINET ORCID 0000000217579173
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-05-07T23:59:59

Le rôle majeur des écoulements de fluides souterrains s'inscrit pleinement dans une actualité où les enjeux environnementaux et sociaux sont primordiaux. Des domaines tels que la décontamination des sites et sols pollués, la géothermie, le stockage de CO2, ou encore le stockage de déchets nucléaires, impliquent des injections en sous-sol de fluides dont le comportement a des conséquences importantes quoiqu'encore mal connu.
Caractériser le milieu et comprendre le comportement du fluide sont essentiels pour (i) assurer son stockage (CO2, déchets nucléaire), (ii) prédire son comportement pour des contaminations accidentelles, et (iii) proposer des solutions pertinentes de dépollution/remédiation. Des outils fiables pour modéliser le transport des fluides d'intérêt sont pour cela nécessaire. La modélisation est particulièrement complexe dans des milieux où le transport est majoritairement contrôlé par des discontinuités localisées, i.e., des fractures ou fins chemins préférentiels, qui peuvent acheminer le fluide sur de grandes distances en des temps courts.
Ces fines structures localisées se distinguent de la matrice environnante par un fort contraste de conductivité hydraulique et également, par un fort contraste de conductivité électrique en contexte d'injection d'un fluide très conducteur (solution saline) ou très résistant (gaz). Par conséquent, la présence de ces éléments a un impact déterminant sur le comportement hydraulique et électrique des systèmes bien que le volume occupé soit faible.
La caractérisation du milieu s'appuie sur la tomographie de résistivité électrique dynamique (time-lapse) par mesures entre forages (cross-borehole) acquises de manière répétée avant et après injection.

Les travaux poursuivent les recherches effectuées dans le cadre de la thèse de Léa Lelimouzin qui se termine en Septembre 2026. Durant cette thèse, plusieurs méthodes d'inversion de données électriques acquises entre puits ont été développées. La première méthode, appliquée à un jeu de données acquis sur un site contaminé au Danemark, a été publiée dans le journal Geophysical Research Letter [Lelimouzin et al., 2024]. La seconde méthode basée sur une inversion transdimensionnelle permet de modifier le nombre de paramètres à inverser (c'est-à-dire le nombre de fractures/chemins préférentiels à prendre en compte), et est en cours de soumission dans Journal of Geophysical Research. Ces méthodes se basent sur des modèles directs double-porosité discret avec une représentation explicite des chemins préférentiels et pourront être couplées avec les modèles de transport existant dans l'équipe d'accueil.

L'objectif de cette thèse est de proposer des concepts innovants d'inversion des données de résistivité électrique et transport dans les milieux hétérogènes et fracturés, et plus généralement, dans des milieux poreux avec présence de chemins préférentiels d'écoulement. L'inversion de ces données est à double objectif : (i) identifier les structures fortement conductrices (fractures, chemins préférentiels...) qui impactent fortement le comportement du milieu naturel, et (ii) effectuer des suivis de contamination en couplant les simulations électriques à des simulations de transport [Irving et al., 2010]. Le couplage permettra d'améliorer la fiabilité du modèle de transport en contraignant le champ des possibles par l'utilisation de deux approches (électrique et hydrologique).
Dans un premier temps, il s'agira d'effectuer des simulations couplées de suivi électrique et de transport dans des milieux fracturés 2D en utilisant un modèle de transport de particules adapté aux milieux hétérogènes et fracturés [Roubinet et al., 2010 ; Roubinet et al., 2022]. Dans un deuxième temps, des méthodes d'inversion adaptées à ces milieux et à ces deux types de données seront proposées, en se basant sur les méthodes d'inversion déjà développées par l'équipe encadrante pour les données électriques. Enfin une extension au 3D sera considérée en collaboration avec des collègues en mathématiques appliquées et des applications seront mises en oeuvre en collaboration avec des collègues géophysiciennes.

Les nouveaux concepts de modélisation proposés seront établis en combinant (i) des modèles directs optimisés pour effectuer des simulations sur les milieux complexes avec des coûts numériques faibles ; (ii) des méthodes d'inversion adaptées à l'estimation des propriétés structurelles des milieux hétérogènes ; (iii) des modèles de transports développés jusqu'à présent pour les milieux fracturés et dont la validité pour divers milieux sera étudiée.
Le transport dans le milieu naturel avec problématique d'hétérogénéité implique qu'il n'est pas possible d'utiliser les méthodes classiques d'interprétation des données géophysiques et de simulation du transport de polluants. Les modélisations directs et indirects de la propagation de courant électrique s'appuieront alors sur le logiciel développé par Caballero-Sanz et al. (2017), ERT\_DDP\_2.5D et les modèles de transport de Roubinet et al. (2010).
Pour l'inversion des données électriques couplées au transport, plusieurs méthodes seront testées afin de trouver la plus optimale possible. L'étude se fera à complexité croissante par des méthodes déterministes à stochastiques. L'utilisation de modèles directs à réseaux de neurones incorporés dans la stratégie d'inversion pourra être envisagée si des limitations en termes de coût numérique sont rencontrées [Zhou et al., 2021]. Cela sera sûrement nécessaire lors du passage en 3D des simulations directes et lors de l'application à des données de terrain.

Mathématiques appliquées, connaissances en méthodes géophysiques électriques et plus généralement en géosciences, bases en modélisation hydrologique et inversion de données.