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FRATANI AMANDINE

9h00

Soutenance de thèse de AMANDINE FRATANI

Modélisation probabiliste des réseaux de failles par graphe sur des données éparses: connaissance experte et apprentissage automatique

Probabilistic modelling of fault networks using a graph formalism based on sparse data: expert knowledge and machine learning

Jury

Directeur de these_CAUMON_Guillaume_Université de Lorraine
Rapporteur_SOLIVA_Roger_Université de Montpellier
Rapporteur_GABRIEL_Edith_INRAE Avignon
CoDirecteur de these_STOICA_Radu_Université de Lorraine
Examinateur_PEREIRA_Mike_Paris Sciences et Lettres
Examinateur_CLAUSEL_Marianne_Université de Lorraine

école doctorale

SIReNa - SCIENCE ET INGENIERIE DES RESSOURCES NATURELLES

Laboratoire

GeoRessources

Mention de diplôme

Géosciences
Amphithéatre G Ecole Nationale Supérieur de Géologie 2 rue du Doyen Marcel Roubault 54500 Vandoeuvre-les-Nancy
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Mots clés

Apprentissage machine,Géologie structurale,Graphe,,

Résumé de la thèse

Les failles sont des zones structurantes du sous-sol qui contrôlent fortement les circulations de fluides, résultant de la rupture de la roche en deux blocs avec un déplacement relatif. Leur étude en subsurface est complexe en raison des lacunes d'information entre les données disponibles.

Keywords

Machine learning,Structural geology,Graph,,

Abstract

Faults are major structural features of the subsurface that strongly control fluid flow, resulting from the rupture of rock into two blocks with relative displacement. Their study in the subsurface is challenging due to gaps in information between available data.
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