Analyse de sensibilité globale et polynômes de chaos pour l'estimation des paramètres : application aux transferts en milieu poreux
Langue Français
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Auteur : Fajraoui, Noura
Date de soutenance : 21-01-2014
Directeur(s) de thèse : Younes, Anis
Président : Delay, Frédéric
Rapporteur(s) : Sudret, Bruno - Carrera, Jesus
Membre(s) du jury : Mara, Thierry - Ackerer, Philippe - Guadagnini, Alberto
Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire d'hydrologie et de géochimie de Strasbourg (1997-2020)
École doctorale : École doctorale des Sciences de la Terre et Environnement (Strasbourg ; 2000-....)
Discipline : Mécanique des fluides
Classification : Physique
Mots-clés libres : Polynômes de chaos, Analyse de sensibilité, Estimation des paramètres
Mots-clés :
- Écoulement en milieux poreux
- Processus stochastiques
- Sensibilité, Théorie de la (mathématiques)
- Modèles mathématiques
Résumé : La gestion des transferts des contaminants en milieu poreux représentent une préoccupation croissante et revêtent un intérêt particulier pour le contrôle de la pollution dans les milieux souterrains et la gestion de la ressource en eau souterraine, ou plus généralement la protection de l’environnement. Les phénomènes d’écoulement et de transport de polluants sont décrits par des lois physiques traduites sous forme d'équations algébro-différentielles qui dépendent d'un grand nombre de paramètres d'entrée. Pour la plupart, ces paramètres sont mal connus et souvent ne sont pas directement mesurables et/ou leur mesure peut être entachée d’incertitude. Ces travaux de thèse concernent l’étude de l’analyse de sensibilité globale et l’estimation des paramètres pour des problèmes d’écoulement et de transport en milieux poreux. Pour mener à bien ces travaux, la décomposition en polynômes de chaos est utilisée pour quantifier l'influence des paramètres sur la sortie des modèles numériques utilisés. Cet outil permet non seulement de calculer les indices de sensibilité de Sobol mais représente également un modèle de substitution (ou métamodèle) beaucoup plus rapide à exécuter. Cette dernière caractéristique est alors exploitée pour l'inversion des modèles à partir des données observées. Pour le problème inverse, nous privilégions l'approche Bayésienne qui offre un cadre rigoureux pour l'estimation des paramètres. Dans un second temps, nous avons développé une stratégie efficace permettant de construire des polynômes de chaos creux, où seuls les coefficients dont la contribution sur la variance du modèle est significative, sont retenus. Cette stratégie a donné des résultats très encourageants pour deux problèmes de transport réactif. La dernière partie de ce travail est consacrée au problème inverse lorsque les entrées du modèle sont des champs stochastiques gaussiens spatialement distribués. La particularité d'un tel problème est qu'il est mal posé car un champ stochastique est défini par une infinité de coefficients. La décomposition de Karhunen-Loève permet de réduire la dimension du problème et également de le régulariser. Toutefois, les résultats de l'inversion par cette méthode fournit des résultats sensibles au choix à priori de la fonction de covariance du champ. Un algorithme de réduction de la dimension basé sur un critère de sélection (critère de Schwartz) est proposé afin de rendre le problème moins sensible à ce choix.
Type de contenu : Text
Format : PDF
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2014STRAH001
Type de ressource : Thèse
