Mathématiques et informatique

Le Consortium Industrie Recherche pour l’Optimisation et la QUantification d’incertitude pour les données Onéreuses (CIROQUO) réunit des partenaires académiques et technologiques autour d’un objectif commun : résoudre des problèmes liés à l'exploitation de simulateurs numériques qui traitent de phénomènes complexes, avec des temps de calcul pouvant s’étendre sur plusieurs heures ou journées.

Le calcul haute performance ou HPC (High-Performance Computing) est un champ scientifique qui concerne à la fois les mathématiques et l’informatique, et dont l’application touche de nombreux domaines tels que l’énergie, la mobilité ou l’environnement. Dans tous ces domaines, le besoin de simuler des phénomènes physiques à grande échelle s’appuie en effet sur des modèles mathématiques qui sont gourmands en temps de calcul et en espace de stockage...

Apparues dans les années 1990, les notions de géopatrimoine et de géodiversité reçoivent une attention grandissante de la part des communautés académiques, des organisations internationales et des pouvoirs publics (...). C’est dans ce contexte qu’IFPEN a signé en 2020 un accord de partenariat avec l’UNESCO, dont l’un des objectifs est le partage d’outils numériques facilitant la promotion du géopatrimoine et de la géodiversité auprès du grand public...

Afin de répondre aux enjeux de la transition énergétique, le sous-sol a un rôle à jouer, à la fois pour fournir des ressources et pour offrir des solutions de stockage (...). Les modèles numériques peuvent aider à mieux comprendre le sous-sol pour le gérer durablement et l’utiliser de manière optimale. Développés depuis de nombreuses années à IFPEN, initialement pour l’industrie pétrolière, de tels modèles couvrent des échelles qui s’étendent du bassin sédimentaire au réservoir...

La caractérisation des réservoirs géologiques, thème historique de l’exploitation pétrolière, est aujourd’hui un socle d’intérêt pour des domaines applicatifs variés tels que le stockage de CO2 ou d’hydrogène, ou encore la géothermie. Ces dernières années, l’utilisation conjointe de l’imagerie 3D par microtomographie (ou micro-CT) et de techniques de simulation avancées a permis l’émergence d’une approche digitale du calcul des propriétés pétrophysiques de roches de réservoir (Digital Rock Physics). Ceci représente un vrai complément voire, dans certains cas, une alternative aux mesures traditionnelles en laboratoire.

Au cours de la dernière décennie, l’apprentissage profond (deep learning) appliqué à l’analyse d’images a connu un réel essor et une extension dans de nombreux domaines. Cependant, son potentiel reste encore sous-exploité en géologie, bien que cette discipline implique beaucoup d’interprétation visuelle. Pour contribuer à la transformation numérique des industries liées au sous-sol, les chercheurs IFPEN ont mis en œuvre l'apprentissage profond dans trois « contextes métier », impliquant chacun un type différent d’images géologiques.