Comptes Rendus Geoscience - WordPress
C. R. Geoscience 343 (2011) 487–495Contents lists available at ScienceDirectComptes Rendus Geosciencewww.sciencedirect.comNouveaux développements de l’imagerie et du suivi temporel à partir dubruit sismiqueNew developments on imaging and monitoring with seismic noiseAvant-proposForewordLes méthodes d’imagerie sismique qui reposent sur lesenregistrements des séismes seulement souffrent dediverses limitations. D’abord leur résolution tend à sedégrader dans les régions de faible sismicité, loin deslimites de plaques ou d’autres zones tectoniquementactives. Ensuite, les formes d’ondes de séismes distantssont pauvres en hautes fréquences, du fait de l’atténuationet de la diffusion des ondes le long des trajets entre sourceset stations. Cela se traduit, par exemple, par une faiblerésolution de la tomographie traditionnelle avec des ondesde surface. Une limitation tient à ce que les séismes ne sereproduisent que rarement aux mêmes endroits, avec unmême mécanisme au foyer. Cette absence de répétabilitéempêche de réaliser un suivi continu des changements depropriétés élastiques qui se produiraient durant le cyclesismique ou associés à l’activité volcanique.Pour la prospection sismique, les limitations sur lapuissance et le nombre de sources activées contraignent larésolution spatiale des images et rendent difficile l’imagerie d’objectifs étendus ou profonds. De la même façon, lesuivi temporel avec des sources répétées demande desopérations de longue durée, en pratique coûteuses etdélicates à réaliser.Aujourd’hui, la plupart des réseaux sismologiquesproduisent des enregistrements continus du mouvementdu sol. D’énormes quantités de données sont constituéesde ce que l’on appelle improprement le bruit sismique, etqui correspondent aux ondes sismiques produites par desprocessus naturels ou par l’activité humaine. L’imageriepassive est basée sur la possibilité d’extraire une information cohérente sur la propagation entre deux capteurs àpartir des enregistrements du bruit ambiant. L’existence decorrélation entre des signaux apparemment aléatoiresenregistrés à des stations distantes a été d’abord montréeSeismic imaging methods that rely entirely onobservations of the ground motion produced by earthquakes have several limitations. First, resolution isgenerally poor in regions of low seismicity, that is, awayfrom plate boundaries and other geologically activeareas. Second, waveform data from distant earthquakesare deficient in high frequencies because of scatteringand intrinsic attenuation along source-station paths. Thisresults, for instance, in poor resolution of crustalstructures with traditional surface wave tomography.Another limitation is that earthquakes do not, commonly,occur repeatedly in the same location and with the samefocal mechanism. This lack of reproducible sourcesprohibits the monitoring of continuous changes inmedium properties during seismic cycles and withinactive volcanoes.In the context of geophysics prospecting, limits on thenumber and strength of active sources influence spatialresolution and make it difficult to image large areas and/ordeep structures. Similarly, controlled-source time-lapsemonitoring requires long-duration surveys, which arecostly and difficult to achieve.Nowadays, most seismic networks are routinely producing continuous recordings of ground motion. These hugedata volumes consist mostly of so-called seismic noise,including permanent vibrations of the Earth due to naturalprocesses or human activity. Passive seismic tomographyis based on the ability to extract from this continuousambient signal the coherent contribution to the seismicfield between pairs of stations. The existence of correlationbetween apparently random signals recorded at distantstations in the form of the Green function has been showninitially for multiply scattered coda waves (Campillo andPaul, 2003). Shapiro and Campillo (2004) applied the same1631-0713/ – see front matter ! 2011 Académie des sciences. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.doi:10.1016/j.crte.2011.07.007
488Nouveaux développements de l’imagerie et du suivi temporel à partir du bruit sismique / C. R. Geoscience 343 (2011) 487–495avec les ondes multiplement diffractées de la coda(Campillo et Paul, 2003), pour lesquelles la corrélation aété assimilée à la fonction de Green (c’est-à-dire la réponsede la Terre entre deux points, à partir de laquelle on peutmesurer les temps de trajets). Shapiro et Campillo (2004)ont appliqué avec succès la même approche à desenregistrements de bruit ambiant, ouvrant la voie à denombreuses applications.Dans les nombreuses études récentes où le bruit a étéutilisé pour obtenir la réponse sismique entre deux points,des ondes cohérentes ont été extraites du bruit même si, enpremière analyse, ces signaux cohérents sont profondément cachés dans un bruit incohérent. Ces études se sontfocalisées vers deux types d’applications. La premièreconcerne l’imagerie des structures à différentes échelles.Ici le bruit a réduit le gap de résolution spatiale entreméthodes basées sur des séismes et des sources actives.D’une part, les méthodes de corrélations en sismologiepermettent d’utiliser entre stations proches des ondes deplus hautes fréquences que ce qui est possible avec desséismes distants. La croûte et le manteau supérieur sontmaintenant couramment imagés, principalement avec desondes de surface, à des échelles qui vont de milliers dekilomètres à quelques dizaines de mètres. D’autre partpour la prospection, les corrélations permettent d’étendrel’analyse vers les basses fréquences par rapport auxméthodes actives classiques.Une deuxième classe d’applications concerne la détection et le suivi continu des changements de propriétésélastiques dans des structures actives comme failles etvolcans, à partir des ondes diffuses extraites des corrélations, même quand la fonction de Green n’est pasparfaitement reconstruite à partir du bruit.approach to noise records, opening the way to numerousapplications of the concept.In many recent studies where noise has been used toobtain the Earth’s response between receivers, coherentwaves are extracted from noise signals even if, at first sight,this coherent signal appears deeply buried in the localincoherent seismic noise. Recent studies on passiveseismic processing have focused on two types of application. The first concerns the imaging of the Earth’s elasticproperties on a range of length scales. Here, the use ofambient noise has narrowed the (frequency and, hence,spatial resolution) gap between traditional earthquake andexploration studies. On the one hand, reconstruction of theEarth response between two nearby sensors allows for theuse of waves at higher frequencies compared to what ispossible with records from distant earthquakes. Indeed,the Earth’s crust and mantle are now routinely imaged,mostly with surface waves, on scales ranging fromthousands of kilometres to tens of meters. On the otherhand, in exploration seismology, noise correlation permitsthe extension of the frequency range towards lowerfrequencies than those considered in standard activesource applications. The second type of applicationconcerns the detection and characterization of continuouschanges in the elastic medium properties within activestructures such as volcanoes or faults. It has been shownthat seismic monitoring is feasible using the scatteredwaves emerging in the noise-correlation function, evenwhen the Green’s function is not correctly reconstructedfrom ambient seismic noise.Les bases théoriques de l’interprétation des enregistrementsde bruit à deux stationsPassive seismology is a way of probing the Earth’sinterior with noise records only. The main idea is to considerseismic noise as wave fields produced by randomlydistributed sources when averaged over long time series.In the particular case of a uniform spatial distribution ofuncorrelated noise sources, the cross-correlation of noiserecords between two stations converges to the completeGreen’s function of the medium, including all reflection,scattering and propagation modes (e.g., Colin de Verdière,2011 this issue, Weaver and Lobkis, 2001). Surface integralrepresentations of the correlations were also demonstrated(Wapenaar and Fokkema, 2006). However, in the case of theEarth, atmospheric and oceanic forcing at the surfacegenerates most of the ambient seismic noise. Therefore, itis the surface wave part of the Green’s function that is mosteasily extracted from noise cross-correlations.The idea of using the ambient noise to retrievedeterministic information about the medium was proposed well before the development of digital continuousnetworks. Aki (1957) and Claerbout (1968) proposedstrategies to decipher structure from cross correlation ofsignals recorded at distinct points. Helioseismology wasthe first field where ambient-noise cross-correlationperformed from recordings of the Sun’s surface randommotion was identified as the medium response and wasused to retrieve time-distance information on the solarLa sismologie passive est donc une manière d’explorerla Terre avec seulement le bruit ambiant. L’idée de base estde considérer que le bruit est le champ d’onde produit parune distribution aléatoire de sources, quand on le moyennesur des durées très longues. Dans le cas d’une distributionuniforme de sources non corrélées, la corrélation à deuxpoints converge exactement vers la fonction de Greenentre ces deux points, incluant tous les modes de réflexion,de diffraction et de propagation (e.g. Colin de Verdière,2011, ce numéro ; Weaver et Lobkis, 2001). Desreprésentations intégrales de surface ont aussi étédémontrées (e.g. Wapenaar et Fokkema, 2006). Il fautnéanmoins noter que, dans la réalité, l’essentiel du bruit estengendré à la surface par le forçage atmosphérique etocéanique. Ceci résulte d’une domination des ondes desurface dans le bruit, et en conséquence dans lescorrélations.L’idée d’utiliser le bruit pour retrouver des informationsdéterministes date d’avant le développement des réseauxnumériques continus. Aki (1957) ou Claerbout (1968)avaient proposé des stratégies pour retrouver des élémentsde la structure à partir de corrélations. L’héliosismologie aété le premier domaine où des corrélations des mouve-Theoretical basis for the interpretation of noise records at twostations
Nouveaux développements de l’imagerie et du suivi temporel à partir du bruit sismique / C. R. Geoscience 343 (2011) 487–495489ments aléatoires de la surface ont été identifiées comme laréponse du milieu, en l’occurrence le soleil (Duval et al.,1993). Plus récemment, Weaver et Lobkis, 2001 ont montrédans des expériences d’acoustique en laboratoire, que descorrélations de bruit thermique permettaient de retrouverla réponse d’un bloc d’aluminium. Ce résultat s’appliqueaussi au cas où le caractère apparemment aléatoire duchamp n’est pas produit par une distribution de source,mais par la diffusion multiple dans un milieu hétérogène.Pour des temps de trajet longs, la diffraction multipleproduit un processus de mélange aléatoire, dans lequel lesdiffracteurs peuvent être vus comme des pseudo-sourcesqui illuminent les récepteurs (e.g. Snieder, 2004).Pour les milieux hétérogènes, une théorie de ladiffraction est utile pour décrire la coda des corrélationsde bruit, laquelle est caractéristique de la complexité dumilieu. Pour de faibles hétérogénéités, l’approximation deBorn est valide (Sato, 2010) mais pour de fortes hétérogénéités, des termes incorrects apparaissent dans les sériesformelles décrivant la diffraction multiple. Des travauxthéoriques récents ont montré qu’une forme générale duthéorème optique garantit la disparition des termes nonphysiques (e.g. Margerin et Sato, 2011 ; Snieder et Fleury,2010).La fonction de corrélation est définie pour les tempspositifs et négatifs, et contient les réponses causale etacausale. Derode et al. (2003) ont interprété la reconstruction de la fonction de Green en termes de renversementtemporel, alors que Snieder (2004) expliquait cettereconstruction par l’invocation du théorème de phasestationnaire pour les ondes diffractées. Avec ces représentations, il est clair que les parties causale et acausale dela fonction de corrélation sont associées avec des sources,ou des diffracteurs, situés dans des régions alignées avecles deux points d’observation, et situées de part et d’autrede ces derniers.Pour le problème général de l’élasticité, il apparaı̂t quela reconstruction exacte de la fonction de Green dépend dela condition d’équipartition entre les différents modes depropagation, comme les ondes P, S et de Rayleigh (e.g.Hennino et al., 2001). Une excitation statistiquementéquivalente de tous les modes peut être réalisée parl’existence d’une distribution uniforme de sources noncorrélées ou par la diffraction multiple (e.g. Garnier etPapanicolaou, 2011, ce volume ; Gouédard et al., 2008).Dans la bande de période microsismique (1–30 s), ce sontles modes fondamentaux des ondes de surface de Love etde Rayleigh qui émergent le plus facilement des corrélations de bruit. Ces dernières années, ces ondes ont étélargement utilisées pour la tomographie. Les modessupérieurs et les ondes de volume peuvent aussi êtreextraits comme Ruigrok et al. (2011, ce volume) lemontrent expérimentalement. Une analyse théorique dela reconstruction des ondes réfléchies est présentée par deHoop et al. (2011, ce volume).surface (Duval et al., 1993). More recently, Weaver andLobkis (2001) showed how, at the laboratory scale, diffusethermal noise recorded and cross-correlated at twotransducers attached to one face of an aluminium sampleyielded the complete Green’s function between these twopoints. This result was generalized to the case whererandomization is not produced by the distribution ofsources but by multiple scattering that takes place inheterogeneous media. As lapse time increases, multiplescattering works as a randomization process and producesa uniform distribution of wave amplitude in space in thevicinity of the source. The associated scattering points canbe treated as the distribution of uncorrelated pseudo-noisesources, which illuminate receivers (Snieder, 2004).For a heterogeneous medium, the scattering approachis useful for the interpretation of the coda portion of theambient noise cross-correlation function (CCF), whichreflects the complex structure of the medium. The Bornapproximation is appropriate for the case of weakheterogeneity (Sato, 2010), but in case of strong heterogeneity, spurious terms appear in multiple scatteringterms of the formal series expansion. Recent theoreticalstudies revealed the equivalence between the retrieval ofGreen’s function having a coda tail and the generalizedoptical theorem for the scattering amplitude, whichcancels out those spurious terms (e.g., Margerin and Sato,2011 ; Snieder and Fleury, 2010).The correlation function, defined for positive andnegative times, contains the causal and acausal Green’sfunction of the medium. Derode et al. (2003) interpretedGreen’s function reconstruction in terms of time-reversal,and Snieder (2004) explained the convergence of thecorrelation function towards the Green’s function with astationary phase theorem for scattered waves. With theserepresentations, it is clear that the causal and acausalsignals in the CCF are associated with sources, or scatterers,located in opposite regions along the line defined by thetwo stations under consideration.For the more general problem of elastic waves, onecould summarize that the Green’s function reconstructiondepends on the equipartition condition of the differentmodes of the elastic wave field, such as P and S, andRayleigh waves (e.g. Hennino et al., 2001). An equalexcitation of all types of waves can be achieved by ahomogeneous distribution of sources or through multiplescattering (e.g. Garnier and Papanicolaou, 2011 this issue ;Gouedard et al. 2008 and references therein). Whendealing with seismic records in the microseismic periodband (1–30 s), the parts of the Green function that emergeeasily from the cross-correlation are the Love and Rayleighfundamental modes. In recent years, they have been usedextensively for tomography. Higher modes and body canbe extracted too (see for example Ruigrok et al., 2011, thisissue, and de Hoop et al., 2011, this issue, for experimentaland theoretical reports).Les applications en sismologieApplications in seismologyShapiro et Campillo (2004) ont montré la reconstruction de la partie ondes de surface de la réponse élastique deShapiro and Campillo (2004) showed the first reconstruction of the surface wave part of the Earth’s response
490Nouveaux développements de l’imagerie et du suivi temporel à partir du bruit sismique / C. R. Geoscience 343 (2011) 487–495la Terre, entre deux stations séparées par des centaines oude milliers de kilomètres, à partir du bruit. Ils ont mesurédes courbes de dispersion pour des périodes entre 5 etenviron 150 s. Les premières applications à l’imagerie ontété faites en Californie (Sabra et al., 2005 ; Shapiro et al.,2005) et ont montré le potentiel de cette approche pourobtenir une résolution spatiale meilleure que les techniques traditionnelles. Utiliser à la fois le bruit et les séismespermet d’agrandir la bande de fréquence disponible etdonc la profondeur d’investigation (e.g. Yang et al.,2008a,b ; Yao et al., 2006, 2009). La faisabilité d’analyserle bruit pour suivre des variations temporelles des vitessessismiques à été montrée (e.g., Brenguier et al., 2008a,b ;Sens-Schönfelder et Wegler, 2006 ; Wegler et SensSchönfelder, 2007).Les résultats obtenus ont montré les possibilités d’usagedu bruit ambiant à différentes échelles spatiales ettemporelles. Ces succès dépendent néanmoins des propriétés du bruit ambiant. Il est donc nécessaire d’analyser endétail ces propriétés et l’impact qu’elles auront sur lesmesures. Il est à noter que la connaissance des sources debruit sismique apporte des informations importantes sur lesinteractions entre la Terre solide et ses enveloppes fluides.On peut donc identifier trois domaines de recherche liésà l’utilisation du bruit ambiant : (1) les études de lalocalisation spatio-temporelle des sources de bruit, (2)l’imagerie sismique basée sur le bruit ambiant et (3) lesuivi temporel des propriétés élastiques à partir desenregistrements de bruit. En utilisant des concepts etdes méthodologies proches, l’imagerie et le suivi passif ontété développés en acoustique sous-marine (Roux et al.,2011, ce volume).Origine et localisation des sources de bruit microsismiqueL’origine du bruit dépend fortement de la bande defréquence considérée. Dans le domaine des hautesfréquences ( 1 Hz), le bruit enregistré est dominé pardes sources locales, le plus souvent anthropiques. Dans cesconditions, il est nécessaire d’étudier spécifiquementl’origine du bruit dans chaque situation. Quand l’onconsidère des périodes plus longues, il est largementaccepté que les deux pics principaux du spectre du bruitdans la bande de période microsismique (1–30 s) sontassociés aux ondes de gravités océaniques (la houle). À despériodes plus longues que 30 s, les ondes infragravitairesjouent probablement un rôle dans l’excitation du bruitsismique (e.g., Rhie and Romanowicz, 2004). L’interactionentre les ondes de gravité et la Terre solide dans la bandemicrosismique est gouvernée par un mécanisme nonlinéaire complexe (Longuet-Higgins, 1950). Il en résulteque l’excitation du bruit dépend de différents facteurscomme l’amplitude des ondes océaniques, mais surtoutl’intensité de leurs interférences et la profondeur d’eau(e.g. ; Kedar, 2011, ce volume ; Ked
Dans le cas d’une distribution uniforme de sources non corre le es, la corre lation a deux . 488 Nouveaux de veloppements de l’imagerie et du suivi temporel a partir du bruit sismique/C. R. Geoscience 343 (2011) 487–495 . the oriques re cents ont montre qu’une forme ge ne rale du
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