4.4.1 Contexte
Une partie des sources géologiques responsables du potentiel pour la géothermie profonde est liée à la présence d’intrusions granitiques ou alcalines radiogéniques dans le socle, sous les roches sédimentaires des plate-formes ou les ceintures de plis-chevauchements qui agissent comme isolant thermique. Au Québec, les régions où les plutons radiogéniques pourraient augmenter localement la température en profondeur sont :
1) La plate-forme et l'orogène des Appalaches (région C1) a), au sud de Montréal, où des intrusions de syénites et d'autres roches alcalines des montérégiennes crétacées, de même que les carbonatites siluriennes, sont présentes et, potentiellement, b) au sud du Québec où les granites dévoniens se retrouvent en intrusion dans les roches sédimentaires de la partie interne des Appalaches.
2) L'orogène du Nouveau-Québec/Fosse du Labrador (région C2), décrit au Volet B.
Les granites, les intrusions alcalines présentent normalement un contraste de densité et/ou de susceptibilité magnétique avec les roches encaissantes. Les inversions de champs de potentiel sont une des techniques géophysiques les plus utilisées dans la caractérisation de ces intrusions à l'échelle régionale (Blakely, 1995). Cependant, les inversions de champs de potentiel souffrent d'un manque de résolution verticale, i.e. si les inversions ne sont pas pondérées, les sources ont tendance à être placées proche de la surface. Plusieurs techniques ont été utilisées par le passé afin de désensibiliser cet effet de focalisation de la solution vers la surface, les plus utilisées étant la déconvolution d'Euler (El Dawi et coll., 2004) et la pondération d’un terme de sensibilité verticale (Li et Oldenburg, 1996). Par ailleurs, les mesures nécessaires pour la réalisation d’un projet à l’échelle qui nous intéresse sont diverses (données satellitaires Gravity field and steady-state Ocean Circulation Explorer (GOCE) de l’Agence Spatiale Européenne, mesures aéromagnétiques, gravimétriques au sol et mesures en forages) et ont des résolutions spatiales différentes. Récemment, des techniques d'inversion basées sur la décomposition de l'anomalie de Bouguer par
ondelettes ont été développées afin d'améliorer la localisation des sources à grande profondeur (Michel et Fokas, 2008). Un autre enjeu est de pouvoir prendre en compte l’information géologique a priori dans les inversions géophysiques. En effet, les inversions géophysiques conventionnelles produisent des champs de propriétés physiques très lisses qui ne permettent pas de retrouver des contacts géologiques francs. Or, cela a pour effet de diminuer l’amplitude des anomalies, mais aussi d’en augmenter leur taille, deux paramètres qui peuvent avoir un impact majeur sur le design d’un éventuel puits géothermique.
4.4.2 Objectifs
Dans ce volet, nous proposons d'effectuer de façon indépendante une première modélisation par inversion stochastique de données gravimétriques et aéromagnétiques. Ces deux premiers modèles serviront de modèle de départ à une modélisation stochastique conjointe par ondelette. Ces deux modèles seront décomposés en coefficients d'ondelette, et les coefficients d'ondelette seront ajustés afin de reproduire les mesures gravimétriques et aéromagnétiques en suivant une approche de l'échelle la plus grossière vers l'échelle la plus fine. Comme les modèles directs gravimétriques et aéromagnétiques sont linéaires, tout comme la décomposition en ondelettes, des simulations stochastiques des coefficients d’ondelette seront calculées à chacune des échelles afin de minimiser l’erreur entre les mesures et les données calculées. Les avantages de l’approche proposée sont notamment de réduire l’effet de focalisation vers la surface (en procédant d’abord avec les coefficients d’échelle plus grande) et d’accroître le pouvoir de résolution en combinant les données gravimétriques et magnétiques.
4.4.3 Historique et équipe de travail
Ce volet est réalisé par les Pr. Gloaguen et Giroux avec la participation d’une étudiante au doctorat, Shiva Tirdad. Les travaux ont démarré à l’été 2015 et vont se poursuivre jusqu’à l’automne 2017.
4.4.4 Méthodologie
Les données du ministère des ressources naturelles du Québec (MRNQ) sont utilisées pour ce projet. Ces données ont été traitées par le ministère et peuvent être utilisées telles quelles. Il est par ailleurs à noter que Fox Maule et coll. (2005) ont pu localiser des anomalies de flux de chaleur à l’échelle de l’Antarctique à partir des données magnétiques satellitaires. La résolution des cartes obtenues à partir de ces données est largement inférieure à la résolution possible avec les données aéromagnétiques. Les données magnétiques satellitaires peuvent néanmoins servir à obtenir un portrait global pour la province, à contrôler les corrections apportées aux données aéromagnétiques, et à étudier des zones non couvertes par des levés aéroportés. Les mesures gravimétriques proviennent aussi du ministère des ressources naturelles du Québec.
Pour l’instant, nous avons surtout mis l’emphase sur l’inversion gravimétrique. Mais le même algorithme sera appliqué aux données aéromagnétique. L’approche proposée a été de valider, en premier lieu, les résultats obtenus avec des algorithmes d’inversion par moindres carrés conventionnels sur des données ayant un corps magnétique et dense en profondeur. Ensuite, nous avons développé un algorithme d’inversion stochastique que nous avons utilisé sur le même ensemble de données qui va nous permettre de générer deux modèles qui serviront dans l’inversion stochastique par ondelettes. L’inversion a été réalisée sur un modèle de blocs de 31en X par 31 en Y par 21 en profondeur.
4.4.5 Résultats et discussions
Le modèle géologique test consiste en une lentille minéralisée située à 1 Km de profondeur. Le contraste de densité avec l’encaissant est faible (+1,3). La Figure 4-19 montre une coupe horizontale à la profondeur de la zone minéralisée (vue de dessus) ainsi que le modèle de bloc résultant de l’inversion par moindres carrés conventionnelle. Il est clair que la méthode conventionnelle faillit à retrouver la position et l’amplitude de l’anomalie recherchée (le gisement est indiqué par les croix noires). La Figure 4-20 montre une coupe horizontale à la profondeur présumée de la zone minéralisée. Les résultats montrent que l’approche stochastique permet de retrouver la position du gisement, mais ne permet pas de retrouver l’amplitude de l’anomalie avec grande précision. Ceci est en grande partie dû au fait que le modèle n’est pas contraint par la géologie. On obtient donc le meilleur résultat gravimétrique, mais non contraint par les autres informations.
Figure 4-19 – Résultats de l'inversion conventionnelle par moindres carrés. À gauche : coupe horizontale au niveau de la zone minéralisée. À droite : modèle de bloc inversé. Les
Figure 4-20 – Résultat de l'inversion stochastique sur la même coupe horizontale que la Figure 4-19.
4.4.6 Conclusions et recommandations
Les résultats sont encore très préliminaires, mais montrent les avantages de tenir compte du modèle géologique dans l’inversion de champ de potentiel. Les prochaines étapes pour l’année 2016 vont consister à appliquer l’algorithme aux données aéromagnétiques et de commencer à programmer l’inversion stochastique par ondelettes.