Thèse soutenue

Estimation des mouvements sismiques et de leur variabilité par approche neuronale : Apport à la compréhension des effets de la source, de propagation et de site

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Auteur / Autrice : Boumédiène Derras
Direction : Pierre-Yves BardFabrice Cotton
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences de la terre et de l'univers, et de l'environnement
Date : Soutenance le 11/05/2017
Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de la terre, de l’environnement et des planètes (Grenoble, Isère, France ; 1992-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut des sciences de la Terre (Grenoble)
Jury : Président / Présidente : Philippe Guéguen
Examinateurs / Examinatrices : Catherine Berge-Thierry, Françoise Courboulex
Rapporteurs / Rapporteuses : John Douglas, Luis Fabián Bonilla

Résumé

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Cette thèse est consacrée à une analyse approfondie de la capacité des "réseaux de neurones artificiels" (RNA) à la prédiction des mouvements sismiques. Un premier volet important concerne la dérivation par RNA de "GMPE" (équations de prédiction du mouvement du sol) et la comparaison des performances ainsi obtenues avec celles des GMPE "classiques" obtenues sur la base de régressions empiriques avec une forme fonctionnelle préétablie (plus ou moins complexe). Pour effectuer l’étude comparative et obtenir les deux composnates inter-événement « betweeen-event » et intra-événement « within-event » de la variabilité aléatoire, nous intégrons l’algorithme du « modèle à effets aléatoires » à l’approche neuronale. Cette approche est testée sur différents jeux de données réelles et synthétiques : la base de données compilée à partir d'événements européens, méditerranéens et du Moyen-Orient (RESORCE : Reference database for Seismic grOund-motion pRediction in Europe), la base de données NGA-West 2 (Next Generation Attenuation West 2 développée aux USA), la base de données japonaise dérivée du réseau accélérométrique KiK-net. En outre, un set de données synthétiques provenant d'une approche par simulation stochastique est utilisé. Les paramètres du mouvement du sol les plus utilisés en génie parasismique (PGA, PGV, spectres de réponse et également, dans certains cas, les fonctions d'amplification locales) sont considérés. Les modèles neuronaux ainsi obtenus, complètement dirigés par les données « data-driven », nous renseignent sur les influences respectives et éventuellement couplées de l’atténuation avec la distance, de l'effet d’échelle lié à la magnitude, des conditions de site et notamment la présence éventuelle de non-linéarités. Un autre volet important est consacré à l'utilisation des RNA pour tester la pertinence de différents proxies de site, au travers de leur capacité à réduire la variabilité aléatoire des prédictions de mouvement du sol. Utilisés individuellement ou en couple, ces proxies de site décrivent de manière plus ou moins détaillée l'influence des conditions de site locales sur le mouvement sismique. Dans ce même volet, nous amorçons également une étude des liens entre les aspects non-linéaire de la réponse de site, et les différents proxies de site. Le troisième volet se concentre sur certain effets liés à la source : analyse de l’influence du style de la faille sismique sur le mouvement du sol, ainsi qu'une approche indirecte de la dépendance entre la magnitude et la chute de contrainte sismique.