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<dc:title xml:lang="fr">Modélisation géoradar de la proche surface : estimation de la teneur en eau et influence d'un polluant</dc:title>
<dcterms:alternative xml:lang="en">Ground penetrating radar near-surface modelling,estimation of the water content and influence of a pollutant</dcterms:alternative>
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<dc:subject xml:lang="en">GPR (ground penetrating radar) ; finite differences modelling ; dispersive medium ; water content ; pollution ; LNAPL</dc:subject>
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<dcterms:abstract xml:lang="fr">Le radar géologique est utilisé pour déterminer différentes caractéristiques du sous-sol. Cependant, l'analyse des signaux est parfois compliquée par la structure hétérogène du milieu. De plus, la méthode est très sensible à la présence d'eau dans le sous-sol.Afin de pallier ces problèmes, nous utilisons un programme de modélisation en domaine temporel par différences finies (FDTD). Nous ajustons l'impulsion source pour nous rapprocher le plus possible des résultats réels. Nous commençons par modéliser la structure d'un bassin à flanc de falaise dans les Alpes et y découvrons une structure géologique qui peut indiquer la présence de mouvements d'enfoncement du bassin. Une étude sur des cavités dans des calcaires nous permet ensuite de discriminer les signaux dus à des cavités remplies d'argile et des cavités vides. Enfin, une dernière étude nous permet de suivre l'évolution d'une couche de neige au cours du temps.Dans un bac, un sable dans lequel sont enterrés des objets est soumis à des variations de hauteur de nappe phréatique. Nous notons qu'aucune réflexion sur le toit de la nappe phréatique n'est enregistré sur les données réelles. Nous montrons que les 3 formules utilisées fréquemment en radar pour relier la permittivité diélectrique et la teneur en eau du milieu donnent des résultats comparables, tant sur les valeurs de teneur en eau que sur les variations de volume d'eau. Une modélisation par FDTD nous permet de donner une estimation sur les paramètres diélectriques du sable.Nous simulons dans le bac une pollution au gasoil à partir de la surface. Nous montrons que le gasoil ne se répartit pas de façon homogène dans le bac. Peu de signes permettent de caractériser la pollution en-dehors de la variation de la vitesse de propagation des ondes dans le milieu. Une modélisation permet de donner une forme au panache de pollution. Nous montrons également que des déplacements d'eau importants ont lieu lors de la mise en place du gasoil.</dcterms:abstract>
<dcterms:abstract xml:lang="en">Ground Penetrating Radar is used in near surface acquisitions to determine several characteristics from the soil. The analysis of the data is generally complicated by the heterogeneity of the near surface layer. The influence of water is also very strong and a change is the water content of the soil can change the results.In order to improve the data analysis, we use a modelling program with a finite differences in time domain (FDTD) algorithm. We determine the shape of the source impulse to be as near as possible from the real results. At first, we use this program to model the structure in a peat basin in the French Alps. We discover a geological structure which may result from a progressive sinking of the basin nearby the cliff. Another study helps us to discriminate between karsts filled with clay and hollow karsts in limestone. Finally, we can follow the changes affecting a snow layer at several times during the winter.We mounted a laboratory experiment in order to reproduce a groundwater level in a sand layer at varying depths. We had no signal reflection on the top of the saturated sand layer. We show that the 3 commonly used relations linking the water content to the relative dielectric permittivity give similar results, both on the water contents and on the variations of the water volume in the sand. With the modelling of the profiles from the sans box, we can give some estimations for the dielectric parameters of the sand.At last, we simulated an accidental fuel pollution from the surface of the sand box. We show that the fuel is not homogeneously distributed in the sand. We have no reflection on the fuel saturated layer, and only the wave velocity is clearly affected by the presence of fuel. The plume is more concentrated in the vicinity of the injection point and is the origin of water movements in the sand. New signals appear after a longer time due to these changes. A modelling gives a good idea from the shape of the plume.</dcterms:abstract>
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