Modèles d’erreur pour application en hydrogéologie

Thèse soutenue par Laureline Josset le 9 juillet 2015, Institut des sciences de la Terre (IGD)

L’eau souterraine est peut être la plus cruciale de nos ressources. Plus d’un quart de l’eau extraite mondialement provient du sous-sol. Son excellente qualité en fait la source privilégiée pour l’utilisation domestique : 50% de l’eau potable provient du sous-sol et ce pourcentage atteint 80% en Suisse.

Mais avec une exploitation toujours plus importante – son taux a triplé au cours des 50 dernières années, les ressources en eau souterraine ont considérablement diminué en quantité, entrainant également une dégradation de sa qualité. Afin d’assurer une exploitation durable des aquifères, il est crucial d’étudier l’impact de l’homme sur les systèmes sousterrains.

Les processus physiques se déroulant dans le sous-sol, la grande difficulté réside dans la description des propriétés de l’aquifère. En effet, il est impossible de mesurer systématiquement la perméabilité. La solution la plus comunément choisie pour répondre à ce problème est de développer un modèle numérique et de tester différents scénarios géologiques (ou réalisations).

Les incertitudes sur les propriétés du sous-sol sont telles qu’un grand nombre de réalisations sont nécessaires. Pour chaque réalisation générée, une simulation numérique de l’écoulement est requise afin de traduire son impact sur la quantité d’intérêt (par exemple, la concentration de poluant dans l’eau pompée).

Malheureusement, il n’est pas envisageable de faire cette évaluation de manière systématique, le coût de calcul serait trop élevé. Il est donc commun de faire appel à un modèle d’écoulement simplifié en complément du modèle fin de l’écoulement. L’objectif du travail de thèse est de trouver un équilibre entre la réduction du temps de calcul et une simulation suffisamment précise de l’écoulement.

Nous suggérons une nouvelle approche : Pour une partie des réalisations, les deux modèles d’écoulement sont utilisés. Un modèle d’erreur est alors construit en cherchant une relation entre les courbes de concentration du modèle simplifé et celles du modèle fin. Ainsi, pour le reste des réalisations, seul l’écoulement simplifié est évalué et le modèle d’erreur permet la prédiction de l’écoulement fin. Cette méthodologie est développée tout au long de cette thèse. La première partie présente les motivations de ce travail, puis le formalisme est détaillé dans la seconde partie. Une application dans un cadre plus complexe de calibration constitue la troisième partie du travail. Finalement, une quatrième partie propose une construction itérative du modèle d’erreur afin de maximiser les
performances du modèle d’erreur.

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *