La première thèse, réalisée par Kamel Drif, diplômé de l’EOST en 2018, vise à développer des outils de suivi des réservoirs géothermiques profonds EGS à partir du suivi haute résolution de la micro-sismicité induite et d’approches d’intelligence artificielle. La thèse est co-financée par l’EOST et l’Ineris, l’Institut national de l’environnement industriel et des risques. Elle est co-encadrée par Olivier Lengliné et Jean Schmittbuhl de l’EOST et Jannes Kinscher et Emmanuelle Klein de l’Ineris.
L’objectif est de comprendre l’évolution de la sismicité générée lors de la stimulation et de l’exploitation d’un réservoir géothermique profond en combinant l’analyse sismologique, les données de forçage (injection), des outils d’intelligence artificielle et la modélisation géologique et géomécanique. Il s’agira au travers des approches développées, testées et appliquées à partir de la base de données du réservoir géothermique de Soultz-Sous-Forêts (https://cdgp.u-strasbg.fr/), de proposer une approche liant sismologie et géomécanique pour comprendre et prédire l’évolution probable des structures identifiées au sein du réservoir. L’objectif est d’établir les bases d’un outil prédictif utilisant une approche novatrice d’intelligence artificielle ainsi que des moyens d’aide à l’analyse rapide et à la décision face à une activité microsismique induite.
La deuxième est réalisée par Qinglin Deng et vise l’étude du comportement hydromécanique multi-échelle des fractures naturelles pour la stimulation des réservoirs geothermiques de type EGS. Il est financé par une bourse du gouvernement chinois et co-encadré par Jean Schmittbuhl et Guido Blöcher du GFZ Potsdam, le centre de recherche allemand en géosciences. Il collaborera avec les chercheurs de l’EOST, notamment Mike Heap, Patrick Baud et François Cornet.
La thèse vise à produire une modélisation numérique prospective du comportement hydro-mécanique des fractures naturelles, d’étendre cette approche à l’échelle du réservoir pour prédire sa réponse à la stimulation, puis à corréler cette modélisation aux données de terrain pour caractériser les propriétés du réservoir. L’étude s’appuiera notamment sur les données colletées à Soultz-sous-Forêts et hébergées par le Centre de données en géothermie profonde (cdgp.u-strasbg.fr)