Thèse soutenue

Optimisation de forme des évacuateurs de crue de barrages

FR  |  
EN
Auteur / Autrice : Fatna Oukaili
Direction : François Jouve
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mathématiques appliquées
Date : Soutenance le 06/02/2023
Etablissement(s) : Université Paris Cité
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences mathématiques de Paris centre (Paris ; 2000-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Jacques-Louis Lions (Paris ; 1997-....)
Entreprise : Électricité de France
Jury : Président / Présidente : Olivier Le Maître
Examinateurs / Examinatrices : Nathalie Bartoli, Anton J. Schleiss, Cédric Goeury, Yves Capdeboscq
Rapporteurs / Rapporteuses : Virginie Ehrlacher, Sébastien Erpicum

Résumé

FR  |  
EN

Les évacuateurs de crue sont des dispositifs hydrauliques qui assurent la sureté des barrages. Ces dispositifs sont conçus pour évacuer l'excédent de débit ne pouvant être stocké dans la retenue formée par un barrage, tout en préservant l'intégrité de l'édifice. Leurs capacités d'évacuation dépendent principalement de leurs formes géométriques. La forme la plus répandue des déversoirs, appelée déversoir standard, a été proposé au début du XXème siècle et élaboré à partir de mesures empiriques. Par conséquent, optimiser la forme de ces ouvrages afin d'améliorer leurs performances présente de grands intérêts à la fois financiers et en termes de sûreté. Par ailleurs, l'évolution des connaissances hydrologiques conduit les exploitants d'ouvrages hydrauliques à repenser le design des évacuateurs de crue pour faire face à des crues exceptionnelles dépassant la crue de dimensionnement. Le but de cette thèse est de proposer des nouvelles formes optimales des déversoirs afin d'améliorer leurs capacités d'évacuation grâce à des outils modernes de simulation et d'optimisation de forme. La simulation directe de l'écoulement au-dessus des déversoirs avec précision peut être très coûteuse. Ainsi, le second objectif de ce travail est de développer une chaîne d'optimisation de forme pour des fonctions de type boîte noire et coûteuses à évaluer. L'optimisation bayésienne s'appuyant sur des modèles de substitution (processus Gaussiens) est particulièrement adaptée à ce contexte. La première partie de la thèse est consacrée au développement d'algorithmes d'optimisation multi-objectifs basés sur des modèles réduits construits avec des sources multi-fidélités, permettant d'obtenir des modèles performants donnant une bonne approximation du front de Pareto à partir de nombreux calculs effectués sur des discrétisations grossières et un minimum de calculs effectués avec la plus grande finesse de discrétisation. La seconde partie de la thèse est consacrée à l'exploitation de cette approche d'optimisation pour concevoir de nouveaux profils de déversoirs 2D et 3D améliorant le profil historique. Les meilleurs profils tridimensionnels obtenus ont été imprimés en 3D et testés dans les laboratoires d'EDF à Chatou.