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Utilisation des processus gaussiens pour l’analyse de sensibilité d’une sortie spatiale d’un code de calcul

De
51 pages
Niveau: Supérieur, Doctorat, Bac+8
1AgroParisTech – le 23/10/2008 Utilisation du métamodèle processus gaussien pour l'analyse de sensibilité d'une sortie spatiale d'un code de calcul Application à un code de transport hydrogéologique Amandine Marrel Thèse effectuée au LMTE du CEA Cadarache* Directrice de thèse : B. Laurent? Laboratoire de Modélisation des Transferts dans l'Environnement ? Dept. de Génie Mathematique, INSA de Toulouse

  • exploitation directe du code difficile

  • code de calcul ex

  • kd …

  • incertitude

  • sortie

  • estimation de la marge de confiance sur la prise de décision

  • propagation des incertitudes gestion des incertitudes

  • equations de transport


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Thèse effectuée au LMTE du CEA Cadarache* Directrice de thèse : B. LaurentLaboratoire de Modélisation des Transferts dans l’Environnement Dept. de Génie Mathematique, INSA de Toulouse
AgroParisTech – le 23/10/2008
Introduction : modélisation du transfert de polluants       
Identificati
s phénomène
Transport généralisé
Chimie transport
Equations de transport (équations Darcy, Richards…)
Identification des paramètres géologiques et physiques (caractéristiques du milieu) et chimiques (caractéristiques du milieu et du polluant
 in situ, en labo ou biblio
   loi a priori(jugement dexpert), loi empirique (mesures expérimentales)
Modélisation numérique : implémentation du scénario de transport
Code decalculde transport hydrogéologique : Marthe,Porflow,Hytec
AgroParisTech – le 23/10/2008
Introduction : propagation des incertitudes
Paramètresetvariables d’entrée Ex : porosité, perméabilité,  
Codedecalcul Ex : Marthe, Porflow, …
Incertitudes lors de la caractérisation Caractérisation partielle Paramètres fixés a priori
  
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AgroParisTech – le 23/10/2008
Sortie ou variable d’intérêt Ex : concentration en poltnau
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Introduction : propagation des incertitudes
"
   Comment propager les incertitudes sur la sortie du code ? Quelles sont les incertitudes les plus préjudiciables ? Quelles sont les variables les plus influentes ? Incertitude au final sur la sortie ? Estimation de la marge de confiance sur la prise de décision ?

# Code complexe & coûteuxExploitation directe Grand nombre de variables d’entréedu code difficile Grand nombre de simulations nécessaires pou les études de sensibilité et de propagation d’incertitude
Utilisationdunmétamodèlepour approximerle code
AgroParisTech – le 23/10/2008
!
Introduction : un outil statistique multifonctionnel…
 Ex : Transport en ZNS 
'( )#*+
Analyse de sensibilité
%#   & Ex : porosité, perméabilité, KdX1 ,X, d
   Ex : Marthe, Porflow
'( )+
Propagation d’incertitudes
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, YSR1fSR(X)
,  Ex :Processus gaussiens
#  
AgroParisTech – le 23/10/2008
'( )  +
Calibration Détermination des paramètres
Adéquation expériences simulées et observées
$
Un pour Un
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