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 Plan de cours A2024 |
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Plan de cours (proposition) |
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 Site externe du cours |
Site GML6402 Vous y trouverez: - Notes de cours et powerpoints + anciens examens Pour la partie géologie minière on doit fournir l'id: glq3401 et le mot de passe: glq3401 |
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| Cours théorique (présentation pdf) |
Cours théorique 1 - Variogramme |
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Cours théorique 2 - Variance de bloc et de dispersion |
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Cours théorique 3 : Krigeage |
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Krigeage_Retour |
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 Cours théorique 4 : Géostatistiques multivariables |
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Cours théorique 5 : Géostatistique non-linéaire |
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Cours théorique 6 : Simulations géostatistiques |
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Cours théorique 7 : Simulations géostatistiques (suite) |
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 Codes pour les exemples de simulation (MATLAB) |
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Cours théorique 8 : Simulations de faciès |
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Cours théorique 9 : Méthode multipoints et statistiques d'ordre supérieure |
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Cours théorique 10 : Problèmes inverses |
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| Cours théorique (format écrit) |
0 - Abaques |
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0 - Introduction à Matlab |
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0 - Rappels statistiques et introduction |
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1 - Variogramme |
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1 - Stratégie de modélisation du variogramme |
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2 - Variance de blocs, de dispersions et d'estimation |
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3 - Krigeage |
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3 - Krigeage (suite) |
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3 - Krigeage dual |
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3 - Distribution multigaussienne et krigeage simple |
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3 - Covariances non-stationnaires |
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3 - FAI-K et covariances généralisées |
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4 - Géostatistiques multivariables |
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4 - Cokrigeage |
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5 - Krigeage d'indicatrices |
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5 - Conditionnement Uniforme |
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6 - Simulations géostatistiques |
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7 - Simulation spectrales des bandes tournantes |
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7 - Simulations géostatistiques (suites) |
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9 - Méthodes de simulation multipoints |
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11 - Déformation graduelle |
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14 - Résumé synthèse du cours GML6402A |
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| Références |
Chilès and Delfiner (2012) - Modeling spatial uncertainty |
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Wackernagel (2003) - Multivariate Geostatistics |
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Tarantola (2005) - Inverse problem thoery |
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Bárdossy and Horning (2023) Definition of Spatial Copula Based Dependence Using a Family of Non-Gaussian Spatial Random Fields |
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Chang and Zhang (2014) History matching of statistically anisotropic fields using the Karhunen-Loeve expansion-based global parameterization technique |
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Dimitrakopoulos et al. (2010) High-order Statistics of Spatial Random Fields: Exploring Spatial Cumulants for Modeling Complex Non-Gaussian and Non-linear Phenomena |
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Emery et Pelaez (2004) Assessing the accuracy of sequential Gaussian simulation and cosimulation |
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Emery et al. (2016) An improved spectral turning-bands algorithm for simulating stationary vector Gaussian random fields |
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Emery and Alegria (2020) A spectral algorithm to simulate nonstationary random fields on spheres and multifractal star-shaped random sets |
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Iaco et al. (2001) Space–time analysis using a general product–sum model |
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Jo and Pyrcz (2022) Automatic Semivariogram Modeling by Convolutional Neural Network |
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Khambhammettu et al. (2020) The Traveling Pilot Point method. A novel approach to parameterize the inverse problem for categorical fields |
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Mariethoz et al. (2010) The Direct Sampling method to perform multiple-point geostatistical simulations |
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Mariethoz et al. (2010) Bayesian inverse problem and optimization with iterative spatial resampling |
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Mariethoz et al. (2015) Constraining distance-based multipoint simulations to proportions and trends |
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Lauzon et Marcotte (2018) Calibration of random fields by FFTMA-SA |
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Lauzon et Marcotte (2019) Calibration of random fields by a sequential spectral turning bands method |
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Lauzon and Marcotte (2023) Joint hydrofacies‑hydraulic conductivity modeling based on a constructive spectral algorithm constrained by transient head data |
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Lauzon (2024) A U-Net architecture as a surrogate model combined with a geostatistical spectral algorithm for transient groundwater flow inverse problems |
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Liang and al. (2016) Simulation of non-linear coregionalization models by FFTMA |
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Linde et al. (2015) Geological realism in hydrogeological and geophysical inverse modeling: A review |
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Neven and Renard (2023) A Novel Methodology for the Stochastic Integration of Geophysical and Hydrogeological Data in Geologically Consistent Models |
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Ravalec et al. (2010) The FFT Moving Average (FFT-MA) Generator: An Efficient Numerical Method for Generating and Conditioning Gaussian Simulations |
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Straubhaar et al. (2020) Multiple-point statistics using multi-resolution images |
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Straubhaar et Renard (2021) Conditioning Multiple-Point Statistics Simulation to Inequality Data |
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Zheng and Dai (2017) Simulation of multi-dimensional random fields by Karhunen–Loève expansion |
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| Devoirs |
 Devoir 1 - Variogramme |
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Devoir 2 - Variance de bloc et de dispersion |
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Devoir 3 - Krigeage |
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Devoir 4 - Cokrigeage |
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Devoir 5 - Géostatistique non-linéaire |
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Devoir 6 - Simulations géostatistiques |
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Devoir 7 - Simulations géostatistiques (suite) |
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Code pour le devoir 7 |
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Devoir 8 - Simulation de faciès |
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Devoir 9 - Statistiques d'ordre supérieur |
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Devoir 10 - Problèmes inverses |
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Gabarit Projet |
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| Projet final |
Liste de projet final |
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| Exercice |
Variogramme |
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Variogramme (Cor.) |
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| Description des projets et codes |
Projet 1 - Calage d'un historique de production d'un réservoir pétrolier |
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Projet 2 - Influence du voisinage dans le krigeage ordinaire |
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Projet 3 - Krigeage d'indicatrices d'un contaminant |
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Projet 4 - Simulation vs krigeage pour les courbes de tonnage d'un gisement minier |
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Projet 5 - Assimilation de données par les Filtres de Kalman d'ensemble |
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Projet 6 - Problème inverse en hydrogéologie résolu par S-STBM |
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Projet 7 - Changement d'échelle pour l'estimation des P32 par krigeeage |
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 MRST - Simulateur d'écoulement |
Les exemples ont été supprimés en raison de la limite de 100 Mo de Moodle. Cependant, je fournis des exemples d'application pour des cas simples. Il ne devrait pas y avoir de problème pour exécuter les codes. |
