Etude de sensibilité sur les modèles d'érosion et de transport des sédiments liés aux précipitations dans les bassins versants

IFP Energies nouvelles - Direction Géosciences

Stage Géologie / Géochimie Hauts-de-Seine entre février et juin 2023 5 mois


IFP Energies nouvelles (IFPEN) est un acteur majeur de la recherche et de la formation dans les domaines de l’énergie, du transport et de l’environnement. De la recherche à l’industrie, l’innovation technologique est au cœur de son action, articulée autour de quatre priorités stratégiques : Mobilité Durable, Energies Nouvelles, Climat / Environnement / Economie circulaire et Hydrocarbures Responsables.

Dans le cadre de la mission d’intérêt général confiée par les pouvoirs publics, IFPEN concentre ses efforts sur :

  • l’apport de solutions aux défis sociétaux de l’énergie et du climat, en favorisant la transition vers une mobilité durable et l’émergence d’un mix énergétique plus diversifié ;
  • la création de richesse et d’emplois, en soutenant l’activité économique française et européenne et la compétitivité des filières industrielles associées.

Partie intégrante d’IFPEN, l’école d’ingénieurs IFP School prépare les générations futures à relever ces défis.

Etude de sensibilité sur les modèles d’érosion et de transport des sédiments liés aux précipitations dans les bassins versants

Les phénomènes climatiques extrêmes comme les orages, précipitations fortes, ou épisodes de sécheresse, peuvent entraîner des modifications de la morphologie des paysages et de la composition des sols. Ici, on s’intéresse plus spécifiquement aux phénomènes d’érosion, transport et dépôt de sédiments liés aux précipitations dans les bassins hydrographiques, qui peuvent entraîner des coulées de boues, un appauvrissement des sols ou encore l’atterrissement de sédiments dans les cours d’eau et estuaires en l’absence d’aménagements adaptés.

Il apparaît alors crucial de pouvoir anticiper et prévenir ces phénomènes. Une telle gestion des risques peut s’appuyer sur des modèles numériques d’évolution des paysages visant à reproduire les processus physiques en jeu. Afin de s’assurer au mieux de la fiabilité des prédictions fournies par ces modèles, il est toutefois nécessaire de bien caractériser leurs paramètres d’entrée pour le bassin considéré (caractéristiques physiques du sol, lois de comportement). Différents types de données peuvent être utilisées pour cela, comme des mesures de débit d’eau et de sédiments en suspension en différents points du bassin hydrographique. Toutefois, identifier des modèles reproduisant ces données nécessite de résoudre un problème inverse (calibration), ce qui peut être un processus complexe et long du fait du grand nombre de paramètres à considérer et des temps de simulation très longs.

Dans le cadre de ce stage, on se propose d’étudier l’impact des différents paramètres d’entrée des modèles sur le comportement dynamique simulé afin de faciliter par la suite le processus de calibration. Cette étude sera réalisée sur plusieurs cas synthétiques choisis pour bien appréhender les effets des paramètres (par exemple, topographie initiale horizontale).

Le travail consistera donc à mettre en place ces cas synthétiques, à identifier des intervalles de valeur plausibles pour leurs paramètres d’entrée, à réaliser les analyses de sensibilité sur les différentes quantités d’intérêts simulées, et enfin à analyser les résultats obtenus.

Concernant les analyses de sensibilité, un criblage des paramètres sera réalisé dans un premier temps afin d’identifier en un coût limité ceux n’ayant pas d’impact sur les sorties d’intérêt. Puis des analyses quantitatives seront mises en place afin de mieux comprendre l’impact des paramètres influents sur la dynamique des modèles et les interactions entre paramètres. Pour ces deux types d’analyses, différentes méthodes existantes pourront être comparées afin d’identifier l’apport de chacune.

Profil recherché : 

Connaissances recherchées : géomorphologie, modèles d’évolution des paysages, modélisation de l’érosion des sols et du transport de sédiments, statistiques, python/R


(PDF - Max : 5 Mo)
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