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Séminaire E. Verardo

25 novembre 2016

L’analyse des incertitudes et les techniques d’optimisation en modélisation appliquées à la gestion d’un bio-traitement in situ des eaux souterraines.

Séminaire Elicia Verardo

Docteur en Science de la Terre - Université de Bordeaux Montaigne.
PDG de Numineo, une startup en modélisation numérique appliquée aux géosciences.

Lundi 28 Novembre à 14 h 00

Amphithéâtre Nougaro

Résumé :

L’estimation des incertitudes prédictives d’un modèle est un aspect fondamental, dès lors que l’on souhaite utiliser la modélisation dans un processus d’aide à la décision. Dans le cas d’un projet de réhabilitation d’un site par bio-remédiation in situ, prévoir la performance du traitement (en termes de réduction du flux et/ou de la masse) constitue un défi en raison des incertitudes liées aux propriétés du milieu, de la source et aux incertitudes liées aux mécanismes de biodégradation. Dans nos travaux, l’étude de la contribution des incertitudes paramétriques dans la prédiction de la performance du traitement a été réalisée avec la méthode du « Null Space Monte Carlo » (NSMC) implémentée dans l’outil PEST.

La modélisation peut également servir de support pour optimiser le design et/ou le suivi d’un procédé de bio-traitement in situ. Nous avons utilisé un algorithme d’optimisation mathématique dénommé “Particle Swarm Optimisation” (PSO) pour définir le design optimal du procédé de traitement afin de maximiser l’efficacité du traitement. Deux objectifs ont été considérés pour traduire l’efficacité du traitement à savoir la réduction du flux de contaminants d’une part, et l’élimination de la masse à la zone source d’autre part.

Cette étude montre que les outils NSMC et PSO s’avèrent appropriés dans l’utilisation de modèles de transport réactif dans la gestion environnementale. Les temps de calcul de ces modèles hautement paramétrés et non linéaires limitent encore l’utilisation de la modélisation comme outil d’aide à la décision. Malgré ces limites, l’approche proposée pour gérer la bio-remédiation in situ des eaux souterraines sur site réel peut être efficace pour fournir un soutien dans la gestion du traitement d’une pollution, étendant ainsi le domaine d’application de la modélisation numérique. Cette approche permet aussi de mettre en évidence des difficultés dues aux spécificités du site ou à la technique même de traitement choisie, permettant d’alerter à temps les gestionnaires.