Combinaison de la géostatistique et des simulations à base physique – application à la caractérisation de panaches de contaminants

Combining geostatistics and physically-based simulations – application to the characterization of contaminant plumes

• Auteur / Autrice : Léa Pannecoucke
• Direction : Chantal de Fouquet
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Géosciences et géoingénierie
• Date : Soutenance le 08/10/2020
• Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Géosciences, ressources naturelles et environnement (Paris ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de géosciences (Fontainebleau, Seine et Marne)
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation de la thèse : École nationale supérieure des mines (Paris ; 1783-....)
• Jury : Président / Présidente : Gérard Biau
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Chantal de Fouquet, Thierry Coleou, Mathieu Le Coz, Xavier Freulon
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Denis Marcotte, Jean-Raynald de Dreuzy

Mots clés

Mots clés contrôlés

Hydrodynamique

Géostatistique

Mots clés libres

Estimation

Simulations d’écoulement et de transport

Incertitudes

Zone non saturée

Paramètres hydrodynamiques

Tchernobyl

Estimate

Flow and transport simulations

Uncertainties

Unsaturated zone

Hydrodynamic parameters

Chernobyl

Résumé

La caractérisation de la contamination dans les sols et les nappes autour d’installations industrielles est un enjeu majeur de l’assainissement de ces sites. Ce travail porte sur la combinaison de deux approches utilisées classiquement pour caractériser les contaminations : la géostatistique et les simulations numériques d’écoulement et de transport. L’objectif de cette combinaison est d’améliorer les estimations d’activités en radionucléides, par l’introduction d’informations de nature physico-chimique dans un modèle probabiliste. Deux méthodes sont comparées. Elles sont basées sur la génération d’un grand nombre de simulations de panaches de contaminants, prenant en compte les incertitudes sur les paramètres d’entrée. La première méthode est un krigeage avec dérive externe, où la dérive est la moyenne de la population de simulations de panaches. La seconde méthode est un krigeage avec un variogramme empirique non stationnaire, calculé à partir de la population de simulations, qui reflète la structure spatiale du phénomène étudié. Ces méthodes sont d’abord comparées sur un cas synthétique, constitué par la simulation de la migration d’un panache de tritium dans la zone non saturée d’une formation sableuse. Deux jeux de données acquis au voisinage de la centrale de Tchernobyl sont ensuite étudiés. Les résultats montrent l’intérêt de la combinaison des simulations numériques et de la géostatistique : les estimations spatiales ou spatio-temporelles sont plus réalistes, en particulier lorsque peu de données sont disponibles.

A major issue concerning the remediation of industrial plants is the characterization of contamination within soils and groundwater. Two classical approaches are combined in this work: geostatistics and numerical simulations of flow and transport. It aims at improving the estimates of radionuclide activities by taking into account physically-based information into a mathematical model. Two methods are introduced in this work. They are both based on a large number of simulations of contaminant plumes, taking into account the uncertainties on input parameters. The first method is kriging with an external drift, in which the drift is the average of the simulations. The second method is kriging with a non-stationary empirical variogram computed from the set of simulations, which models the spatial structure of the phenomenon under study. The performances of the methods are first assessed on a synthetic test case, which deals with the migration of a tritium plume in the unsaturated zone of a sandy aquifer. Then, they are assessed on two datasets collected around Chernobyl nuclear plant. The results underline the benefit of combining geostatistics and numerical simulations, especially when only few observations are available.