Chapitre 5 : Comparaison des techniques de prospection électrique par modélisation
5.3. Génération et traitement des données
Le calcul numérique des données de résistivité apparente a été réalisé à l'aide du logiciel DC2D (voir Günther, 2004). Des pseudo-sections synthétiques 2D de résistivités apparentes ont été générées pour avoir les données d’ERT et aussi pour en extraire les données de PE et de SE. Afin d’obtenir des données synthétiques similaires aux données de terrain obtenues au Bénin et en Afrique de l'Ouest, les données ont été générées avec des dispositifs d'électrodes couramment utilisés sur le terrain. Les données de PE ont été extraites pour les deux dispositifs Schlumberger (200 m de longueur de ligne : AB/2 = 100 m, fréquemment utilisées) et Wenner (150 m de longueur de ligne : AB/3 = 50 m, parfois utilisé au Bénin). D'autres espacements d'électrodes peuvent être envisagés car ils pourraient fournir une meilleure capacité à détecter l'anomalie. Mais pour cela les praticiens doivent effectuer plusieurs PE sur le même site (plus de temps de travail et une augmentation du coût de l’implantation), ce qui est très rarement fait. Nous avons donc choisi d’étudier uniquement les longueurs de profils standards. Les SE ont été simulés uniquement avec le dispositif Schlumberger, car les autres dispositifs ne sont pas couramment utilisés par les praticiens. La modélisation ERT a été réalisée en simulant 96 électrodes avec un espacement de 5 m entre les électrodes. Les dispositifs Wenner, dipôle-dipôle et pôle-dipôle ont été utilisées pour les simulations d’ERT (voir Barker and Moore, 1998). Le pôle-dipôle est utilisé pour obtenir une meilleure profondeur de pénétration dans les zones très altérées (argileuses) en surface. Enfin, un bruit de 1 % a été ajouté aux données modélisées pour prendre en compte des conditions de terrain plus réalistes. En tout, 416 jeux de données synthétiques (Shlumberger, Wenner, dipôle-dipôle et pôle dipôle) ont été créés en utilisant les 104 modèles synthétiques.
Chapitre 5. Comparaison des techniques de prospection électrique par modélisation numérique 120
5.3.2. Analyse et traitement des données
208 PE ont été obtenus. Afin de se conformer aux situations réelles, nous avons choisi de sélectionner les anomalies supposées intéressantes par les praticiens. Pour cela nous avons analysé la façon dont les praticiens implantent les forages en routine en zone de socle au Bénin en étudiant des PE réels extraits des rapports des bureaux d’études. En routine, ils repèrent des anomalies qui correspondent à des baisses de résistivités apparentes (voir Figure 2.7). Au droit de ces anomalies, ils supposent être en présence d’une fracturation tectonique.
Pour 410 anomalies obtenues sur des PE réalisés par des bureaux d’études sur l’ensemble de la zone de socle béninoise et sélectionnées pour y réaliser des SE, on voit que :
- les résistivités apparentes minimales varient d’environ 30 à 2.000 ohm.m (Figure 5.3). Il n’y a donc pas une valeur de résistivité apparente minimale recherchée pour la réalisation du SE, seule la présence d’une anomalie relative compte.
- une équation linéaire (Equation 5.1) définit le rapport minimal (contraste) entre la valeur de résistivité de la partie plane du profil juste avant ou juste après l'anomalie, et la valeur de résistivité inférieure située au cœur de l'anomalie (Figure 5.3) : les anomalies ne sont choisies que si elles ont un contraste minimum de 1,4.
rho max = 1,4 rho min (5.1) avec : rho max = résistivité maximale ; rho min = résistivité minimale,
Chapitre 5. Comparaison des techniques de prospection électrique par modélisation numérique 121
Ce facteur de seuil de 1,4 est proche de la valeur de 1,5 considérée comme intéressante pour l’implantation de forage en zone de socle d’Afrique de l'Ouest (CIEH, 1984).
En considérant qu’en plus du contraste, la largeur de l’anomalie peut être aussi un critère de choix, pour le même jeu de données que précédemment, il est présenté un graphe qui met en relation l’amplitude des contrastes et la largeur des anomalies (Figure 5,4). Ce graphe montre qu’il n’y a pas une relation entre le contraste et la largeur de l’anomalie. Nous constatons donc que des anomalies ayant un même contraste mais des largeurs complètement différentes peuvent être sélectionnées. Cela signifie que la forme de l’anomalie au point sélectionné pour le forage n’est pas un critère de choix, bien que plusieurs auteurs définissent des formes d’anomalies en PE qui pourraient être productives (CIEH, 1984; Dieng et al., 2004).
Figure 5.4 – Contrastes de résistivité en fonction de la largeur des anomalies de profils électriques.
Nous avons appliqué ces considérations pour les PE obtenus par modélisation numérique. Ainsi, les anomalies obtenues ont été considérées comme dignes d’intérêt uniquement lorsque la résistivité diminue d'un facteur supérieur à 1,4. Nous avons alors inter-comparé les résultats des différents dispositifs appliqués, en considérant l’amplitude des contrastes des anomalies obtenues pour chacun d’eux.
Chapitre 5. Comparaison des techniques de prospection électrique par modélisation numérique 122
Les données de SE ont été interprétées à l'aide du logiciel IX1D (voir Interpex Ltd, 2002) avec une hypothèse d’inversion de modèle 1D. L’inversion des pseudo-sections synthétiques ERT a été faite en utilisant le logiciel DC2D. La capacité du SE et de l’ERT, après traitement (inversion) à restituer la réalité est appréciée par comparaison avec les modèles de départ tout en respectant la qualité mathématique du traitement. Cette dernière est appréciée par analyse des critères comme le « RMS » ou le « Chi2 ». Pour les sondages, les notions d’équivalence ont été également prises en compte (voir chapitre 2).