| Titre | La géostatistique au service de la modélisation géologique 3D | |
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| Auteur | Didier Renard, Christian Lajaunie, Simon Lopez, Cécile Allanic, Gabriel Courrioux, Bernard Bourgine, Philippe Calcagno | |
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Revue | Responsabilité et environnement |
| Numéro | no 94, avril 2019 Cartographie 4.0 : naviguer avec les cartes du XXIe siècle | |
| Rubrique / Thématique | Concevoir et fabriquer la cartographie 4.0 |
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| Page | 30-33 | |
| Résumé |
Version moderne de la cartographie géologique 2D, la modélisation géologique 3D est appelée à jouer un rôle fondamental dans l'exécution des missions relevant du Référentiel Géologique de la France. Elle intègre des données variées, relatives tant à la surface qu'à la profondeur, et permet une représentation cohérente, bien qu'imparfaite, du sous-sol. Elle permet aussi au (géo) modélisateur de tester et de visualiser des hypothèses de façon à éprouver la pertinence de ses interprétations. Les outils développés et mis en place au BRGM reposent sur des modèles géostatistiques sous-jacents. La méthode du champ de potentiel, simple et flexible, faite de relations géologiques et de champs stochastiques, assure l'intégration des données sous une forme cohérente et permet de chiffrer les incertitudes. Ainsi, loin de s'opposer, l'interprétation du géologue et la représentation stochastique peuvent se nourrir l'une de l'autre. Source : Éditeur (via Cairn.info) |
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| Résumé anglais |
Geostatistics for building 3D geological models By updating 2D geological cartography, 3D geological models will play a fundamental role in the Geological Survey of France. Models will be built using varied data on both surfaces and depths in order to make a coherent (but imperfect) representation of the subsoil. Model-builders will test and visualize hypotheses to back up interpretations. The tools designed and used by the Geological and Mining Research Bureau (BRGM) rely on geostatistical models. Based on geological correlations and stochastic fields, the potential field method, simple et flexible, coherently integrates data and assigns coefficients to cases of uncertainty. Far from being opposed, the interpretations made by geologists and stochastic representations can make use of each other. Source : Éditeur (via Cairn.info) |
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| Article en ligne | http://www.cairn.info/article.php?ID_ARTICLE=RE1_094_0030 |
