Modélisation paramétrique 3-D fondée sur la décomposition de Wold - Applications au filtrage de blocs sismiques 3-D

Ce mémoire porte sur la modélisation de blocs 3D d’images texturées. L’objectif principal est de développer de nouveaux modèles paramétriques 3D qui permettent de caractériser une grande classe de textures. L’outil mathématique mis à contribution pour construire ces modèles est la décomposition de Wold des processus aléatoires discrets multidimensionnels. L’étude réalisée montre que tout bloc d’images texturées, considéré comme une réalisation d’un processus aléatoire homogène 3D, est la somme de quatre composantes orthogonales : une composante purement aléatoire, une composante harmonique et deux composantes évanescentes dites champ évanescent de type 1 et champs évanescent de type 2. Pour exploiter ce résultat théorique, nous proposons des modèles paramétriques adéquats pour approximer séparément les quatre composantes. A travers différentes études expérimentales, nous montrons que la modélisation fondée sur la décomposition de Wold 3D offre la possibilité de caractériser des blocs d’images présentant séparément ou à la fois les trois aspects fondamentaux des textures 3D : l’aspect aléatoire, l’aspect périodique et l’aspect directionnel. Les modèles proposés ont été utilisés pour le filtrage des blocs sismiques 3D fournis par le laboratoire commun "LASIS" CNRS-TOTAL. Dans ce contexte applicatif la décomposition de Wold 3D consiste, d’une part, à identifier et à séparer les différents signaux qui composent la donnée sismique, et d’autre part, à distinguer parmi les composantes extraites celles qui représentent le signal sismique, après quoi le filtrage devient aisé.The dissertation deals with the three-dimensional image blocks modelling. The main purpose is to develop new parametric models able to characterize a large class of homogenous volumes of textured images. The mathematical tool used to build theses models is the multidimensional Wold decomposition of discrete stationary processes. Based on this decomposition, any textured image block, assumed to be a realization of 3D homogenous random process, can be represented as a sum of four mutually orthogonal components : the purely indeterministic component, the harmonic component and two evanescent components called respectively the evanescent type 1 and the evanescent type 2. To exploit this theorical result in 3D texture analysis, we propose explicit parametric models to conveniently describe the four components separately. Through several examples, we show that the Wold decomposition based-model enables us to characterize the 3D textured with (separately or jointly) following fundamental features : the random aspect, the periodic aspect and the directional one. The proposed models were used in the filtering of 3D seismic image blocks provided by the joint laboratory "LASIS" CNRS-TOTAL. The filtering method can be summarized in two stages. First, we identify and extract the Wold components associated with the seismic data. Second, each extracted component is classified as a part of seismic signal or component noise to filter the bloc

Modélisation paramètrique 3-D fondée sur la décomposition de Wold (applications au filtrage de blocs sismiques 3-D)

Ce mémoire porte sur la modélisation de blocs 3D d'images texturées. L'objectif principal est de développer de nouveaux modèles paramétriques 3D qui permettent de caractériser une grande classe de textures. L'outil mathématique mis à contribution pour construire ces modèles est la décomposition de Wold des processus aléatoires discrets multidimentionnels. L'étude réalisée montre que tout bloc d'images texturées, considéré comme une réalisation d'un processus aléatoire homogène 3D, est la somme de quatre composantes orthogonales : une composante purement aléatoire, une composante harmonique et deux composantes évanescentes dites champ évanescent de type 1 et champ évanescent de type 2. Pour exploiter ce résultat théorique, nous proposons des modèles paramétriqaues adéquats pour approximer séparément les quatre composantes. a travers différentes études expérimentales, nous montrons que la modélisation fondée sur la décomposition de Wold 3D offre la possibilité de caractériser des blocs d'images présentant séparément ou à la fois les trois aspects fondamentaux des textures 3D : l'aspect aléatoire, l'aspect périodique et l'aspect directionnel. Les modèles proposés ont été utilisés pour le fitrage des blocs sismiques 2D fournis par le laboratoire commun "LASIS" CNRS-TOTAL. Dans ce contexte applicatif la décomposition de Wold 3D consiste, d'une part, à identifiier et à séparer les différents signaux qui composent la donnée sismique, et d'autre part, à distinguer parmi les composantes extraites celles qui représentent le signal sismique, après quoi le filtrage devient aisé.BORDEAUX1-BU Sciences-Talence (335222101) / SudocSudocFranceF

Application of ODEMS (Odorant Dispersion and Emissions Monitoring System) to Measure Odorous Emissions from Composting Plant

International audienceOdour annoyance represents a very important issue of societal and industrial perspective. It can be due to the intrinsic character of the odour, its frequency and the moment of the perception. Location of industries depends on their odour acceptability in the neighbourhood. As 13 to 20% of the population in European countries would be annoyed by environmental odours, stringent regulations are being enforced for odor monitoring and recently, several works have been carried out to determine suitable and valuable strategies/methods to limit odor annoyance. Industrial and agricultural activities generate atmospheric pollution and olfactive nuisances due to the emission of a complex mixture of volatile compounds. Hydrogen sulphide (H2S) and ammonia (NH3) are clearly identified within composting plants (Cabrol et al, 2012) and due to their high olfactory impact, have to be monitored as mentioned in a report of the French Environmental and Energy Management Agency (ADEME, 2012). ODEMS is a system composed by a network of miniature and autonomous sensors combined with reversed dispersion (Figure 1) and dispersion (Figure 2) modelling systems and enable to provide reliable spatial and temporal information down to the low ppbv level. The miniaturized cost-effective sensors Cairsens are based on amperometric detection and are developed by Cairpol company. Ammonia and hydrogen sulfide sensors have been deployed within a composting plant for determining the odorous sources and evaluating the real impact on the neighbourhood. After a period of data collection, considering weather conditions, this study revealed that this system is also able to predict the impact of a site-specific activity