Application des réseaux neuronaux artificiels en hydrogéologie,identification des sources de contamination inconnues dans des aquifères pollués
Langue Anglais
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Auteur : Foddis, Maria Laura
Date de soutenance : 25-03-2011

Directeur(s) de thèse : Ackerer, Philippe - Uras, Gabriele

Établissement de soutenance : Université de Strasbourg
École doctorale : École doctorale Sciences de la Terre et Environnement (Strasbourg ; 2000-....)
 
Discipline : Sciences de la Terre et de l'Univers
Classification : Sciences de la terre

Mots-clés libres : hydrogéologie , modélisation , contamination , réseaux de neurones artificiels
Mots-clés :
  • Eaux souterraines - Thèses et écrits académiques
  • Réseaux neuronaux (informatique) - Thèses et écrits académiques
  • Inversion (géophysique) - Thèses et écrits académiques
Résumé : [...]Certaines caractéristiques concernant la qualité et l'hydrogéologie des eaux souterraines, dans de nombreux cas, ne sont pas directement mesurables et doivent être évaluées en fonction d'autres paramètres directement mesurables. Le problème de la détermination des paramètres inconnus du modèle est généralement dénommé "problème inverse". La résolution du problème inverse pour la modélisation de l'écoulement et le transport des contaminants dans les eaux souterraines est l'objectif principal de ce travail de recherche. Quant à la résolution du problème inverse, dans le présent document, nous avons pour objectif la définition d'une méthodologie qui permette l'identification des caractéristiques dans l'espace et le temps des sources inconnues de contaminations. Dans ce travail de recherche, le problème inverse est résolu sur la base de mesures de concentrations du contaminant dans les puits de surveillance situés dans un domaine d'intérêt. Une fois connu l'effet d'un certain phénomène, nous cherchons à reconstruire la cause qui l'a généré. Ainsi, la recherche a-t-elle été élaborée selon les points suivants : - Modélisation de la contamination des eaux souterraines par l'utilisation d'un logiciel non-commercial pour la modélisation des flux et le transport des contaminants dans les milieux poreux. -Modélisation des relations cause-effet de la contamination des eaux souterraines par les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA). - Application des RNA pour la résolution du problème inverse dans deux cas de contamination des eaux souterraines étudiés. [...]
 
Type de contenu : Text
 
Entrepôt d'origine : Ressource locale
Identifiant : ecrin-ori-304491
Type de ressource : Thèse