Utilisation des corr elations de bruit sismique dans un contexte de r éseau industriel dense : application au r éseau de Valhall

Il a récemment été démontré que la corrélation d'un champs d'ondes sismiques aléatoires enregistré à deux capteurs permettait de reconstruire la fonction de Green du milieu entre les deux capteurs. Depuis, de nombreuses études ont appliqué cette propriété à la corrélation de longs enregistrements de bruit sismique, signal s'approchant d'un champs d'onde aléatoire. L'utilisation de ces fonctions de Green a permis de faire émerger deux grandes familles d'applications : l'imagerie de la structure interne de la Terre par tomographie et la surveillance des variations de vitesses sismiques induites par différents phénomènes géologiques. Ces études se sont concentrées sur des échelles variées allant du volcan à la Terre entière avec des réseaux d'une dizaine à plusieurs centaines de stations sismiques. Les travaux de cette thèse présentent différentes applications de la corrélation de bruit dans un nouveau contexte : un réseau industriel dense de 2320 capteurs sismiques courte période installés en fond de mer au dessus d'un réservoir pétrolier. En premier lieu, nous montrons la faisabilité d'une tomographie de bruit classique sur ce réseau avec seulement 6.5 heures de bruit. Puis nous y appliquons la technique de tomographie eikonale, adaptée aux réseaux denses. Nous montrons qu'il est aussi possible d'extraire des informations sur l'anisotropie azimutale du milieu. Ces premières études nous permettent de proposer un modèle 3D en ondes S de la proche surface à Valhall. Enfin, grâce à un second jeu de données, nous appliquons la technique de surveillance passive pour observer l'influence de la production de pétrole sur les vitesses des ondes sismiques dans la subsurface. It has recently been demonstrated that the correlation of a random seismic wave-field recorded at two sensors converged toward the Green's function of the medium between the sensors. Since then, many studies applied this property to the correlation of long time series of seismic noise, a signal close to a random wave-field. The use of these Green's functions allowed the emergence of two families of applications: first, the Earth structure imaging by tomography and second, the monitoring of seismic velocity variations due to different geological phenomena. These studies focused on different scales from volcanoes to the entire Earth, using networks with several tens to several hundreds of stations. This work presents different applications of the seismic noise correlation technique in a new context: a dense industrial seismic network made of 2320 short-period sensors installed on the seafloor above an oil reservoir. We first show the feasibility of a standard ambient noise tomography using 6.5 hours of noise. Then, we perform an eikonal tomography, a technique adapted to dense networks. We also show that it is possible to extract the azimuthal anisotropy of the medium. These studies allow us to create a 3D S-wave velocity model of the near surface at Valhall. Finally, thanks to a second dataset, we apply the passive monitoring technique to observe the influence of the oil production on the seismic velocities in the subsurface.