Applications de la modélisation directe

Table des matières

INTRODUCTION
Problématiques
Contributions
Organisation du mémoire
CHAPITRE I :CALCUL DIRECT DES CHAMPS DE POTENTIELS
I.1 Introduction
I.2 Modélisation géologique tridimensionnelle
I.3 Calcul direct du champ de potentiel : état de l’art
I.4 3D gravity and magnetic forward modelling using tetrahedra-based sub-division method
I.4.1 Résumé
I.4.2 Abstract
I.4.3 Introduction
I.4.4 Theory
I.4.5 Comparing the responses with the analytical solutions
I.4.6 Discussion
I.4. 7 Conclusions
I.4.8 Acknowledgements
I.4.9 References
I.5 Applications de la modélisation directe
I.6 Bilan
CHAPITRE II :INVERSION SEPARÉE DES DONNÉES DU CHAMP DE POTENTIEL
II.1 Introduction
II.2 Inversion au sens des moindres canés
II.3 Inversions stochastique
II.4 Gravity Inversion using stochastic methods
II.4.1 Résumé
II.4.2 Abstract
II.4.3 Introduction
II.4.4 Theory
II.4.5 Inversion of the synthetic data set
II.4.6 Inversion of a real data set
II..4. 7 Discussion
II.4.8 Conclusion
II.4.9 References
II.5 Bilan
CHAPITRE III :INVERSION CONJOINTE
III.1 Introduction
III.2 Inversion conjointe : état de l’art
III.3 Joint Gravity and Magnetic Inversion using Collocated Cokriging Simulation
III.3.1 Résumé
III.3.2 Abstract
III.3.3 Introduction
III.3.4 Theory
III.3.5 Inversion on synthetic data
III.3.6 Inverting real dataset data
III.3.7 Discussion
III.3.8 Conclusions
III.3.9 References
III.4 Bilan
CHAPITRE IV :RESEAUX DE NEURONES APPLIQUÉS POUR LA QUANTIFICATION DES INCERTITUDES
IV.1 Neural Network Stochastic Simulation Applied for Quantifying Uncertainties
IV.1.1 Abstract
IV.1.2 Introduction
IV.1.3 Neural networks
IV.1.4 Application
IV.1.5 Discussions and Conclusions
IV.1.6 References
CONCLUSION GÉNÉRALE