Caractérisation et prise en compte des dépendances statistiques dans le cadre d’applications de dynamique sédimentaire

Caractérisation et prise en compte des dépendances statistiques dans le cadre d’applications de dynamique sédimentaire

Master 2 ou 3

année d’école d’ingénieur - Stage d’application à la division R&D d’EDF

Type d’emploi : Offre de stage de 6 mois

Niveau de formation : Master 2 ou 3^ème année d’école d’ingénieur en informatique Compétence : Programmation, Mathématique appliquée, Linux

Durée et période souhaitée : 6 mois à partir de Mars 2021 Gratification : Selon profil

Région : Chatou – Ile de France

Département : Yvelines (78)

Contexte

Au sein de la division R&D d’EDF, le département LNHE (Laboratoire National d’Hydraulique et Environnement) participe à la réalisation d’études d’impact de ses installations industrielles sur l’environnement aquatique. Dans ce contexte, l’équipe d’hydraulique fluviale et maritime développe des outils de simulation pour caractériser les écoulements et le transport sédimentaire aux abords des installations industrielles. Les études sont réalisées avec l’aide du système de modélisation numérique TELEMAC-MASCARET (http://www.opentelemac.org/), comprenant les codes bidimensionnels TELEMAC2D et GAIA, qui permettent de simuler, respectivement, les écoulements à surface libre et les évolutions morphologiques associées. Les calculs sont parallèles (approche MPI) et la résolution des équations est basée sur la méthode des éléments finis (bibliothèque BIEF).

Sujet

De par le caractère toujours plus opérationnel des modèles numériques, il est maintenant devenu primordial pour les utilisateurs et les développeurs d’identifier les principales sources d’incertitudes et d’analyser leurs conséquences sur les résultats en sortie des modèles. Deux approches complémentaires peuvent alors être mises en place pour répondre à la problématique des incertitudes dans les modèles numériques. D’une part, il y a la propagation d’incertitudes qui permet d’obtenir des informations sur l’incertitude associée aux prédictions du modèle. Et d’autre part, l’analyse de sensibilité qui a pour but d’identifier les variables d’entrée qui ont une forte influence sur les sorties d’un modèle. Ainsi, l’analyse de sensibilité permet la hiérarchisation des différentes variables incertaines d’un modèle.

Une question importante à traiter en préalable des approches citées précédemment concerne la quantification des sources d’incertitude et les éventuelles dépendances qui peuvent exister entre les paramètres incertains. En effet, si un même phénomène physique influe sur plusieurs grandeurs incertaines alors leurs valeurs sont statistiquement liées, comme par exemple, le vent influençant les surcotes météorologiques et les vagues (statistiquement, on parle d’événements corrélés, obéissant donc à des statistiques conjointes). Si de telles dépendances sont jugées plausibles, une analyse multi-dimensionnelle des sources d’incertitudes est requise pour ne pas fausser les résultats de l’étude. Dans le cas contraire (sources d’incertitude indépendantes), une analyse source par source est suffisante. Jusqu’à maintenant, les études de quantification des incertitudes en hydraulique fluviale ou maritime font l’hypothèse de sources d’incertitude indépendantes. Dès lors que nous considérons des processus physiques couplés avec l’hydraulique comme le transport sédimentaire par exemple, cette notion de dépendance statistique est d’autant plus importante à considérer que les facteurs d’entrée susceptibles d’interagir

les uns avec les autres sont plus nombreux. Négliger ces dépendances peut, dans le meilleur des cas se révéler conservatif, dans le pire des cas induire des sous-estimations des risques.

Le stagiaire participera ainsi activement à la mise en place de méthode de caractérisation des dépendances statistiques et à la mise en place de méthode appropriée pour les études de quantification des incertitudes. Les principales actions à mener sont les suivantes :

- traiter et analyser des données de issues de campagne de mesure sur un site d’étude;

- prendre en main le système de modélisation TELEMAC-MASCARET - s’approprier des méthodes de propagation d’incertitude de type Monte-Carlo - mettre en œuvre des méthodes de caractérisation des dépendances statistiques Compétences recherchées

Connaissance de Linux et du Fortran, probabilités et statistiques, hydraulique à surface libre, Autonomie et curiosité indispensables.

Contacts

Cedric GOEURY, Fabrice ZAOUI et Kamal EL KADI ABDERREZZAK EDF R&D, LNHE

E-mail : cedric.goeury@edf.fr, fabrice.zaoui@edf.fr et kamal.el-kadi-abderrezzak@edf.fr 6, quai Watier, 78400 CHATOU