Thèse Modélisation de Migration de Fluides et Déformation des Roches en Zone de Subduction H/F

Université de Montpellier

Établissement : Université de Montpellier
École doctorale : GAIA - Biodiversité, Agriculture, Alimentation, Environnement, Terre, Eau
Laboratoire de recherche : GM - Géosciences Montpellier
Direction de la thèse : Bruno DHUIME
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-05-15T23:59:59

Le relâchement de fluides par les plaques en subduction influence des processus géologiques clés tels que les échanges chimiques, les séismes et le volcanisme. Bien que la production de fluides dans diverses conditions de pression et de température soit bien établie, leurs voies de migration restent difficiles à cerner. Des modèles numériques récents suggèrent des schémas d'écoulement complexes dans la plaque [1], mais négligent l'interaction entre les réactions et la déformation. Des études de terrain sur des reliques exhumées de plaques en subduction soulignent l'importance des réactions de déshydratation-réhydratation dans la localisation de la déformation [e.g. 2]. Ce projet vise à combler ces lacunes grâce à des techniques de modélisation avancées, incluant l'apprentissage automatique basé sur la physique [3].
[1] Cerpa N. G. & Wada, I (2025) JGR :SE, https://doi.org/10.1029/2024JB030609
[2] Muñoz-Montecinos et al., (2024), G3, https://doi.org: 10.1029/2024GC011581
[3] Kerswell, B. et al., (2024), JGR: MLC, https://doi.org/10.1029/2024JH000264

Cf Résumé

- Réaliser une revue bibliographique approfondie sur les rétroactions entre la déformation des roches mantelliques et les réactions de (dé)hydratation dans des conditions sous-solidus.
- Construire des substituts basés sur l'apprentissage automatique (ML) pour les transferts d'eau dans les roches mafiques et ultramafiques des plaques en subduction.
- Étendre les modèles existants d'écoulement biphasé [1] afin de prendre en compte le comportement visco-plastique des roches, et intégrer les transferts d'eau liés aux réactions via des modèles de ML [3].
- Appliquer ces modèles pour étudier le relâchement et la migration des fluides dans les plaques en subduction et le manteau sous l'avant-arc, en quantifiant les rétroactions entre réactions et déformation.
- Réévaluer les profondeurs de relâchement des fluides dans les zones de subduction actuelles et leurs implications pour les bilans globaux d'échange d'HO.

* Méthode de machine learning pour le calcul des réaction de (dés)hydratation.
* Méthode éléments finis pour la résolution des équations d'écoulement bi-phasique dans le manteau.