Mémoire de maîtrise (2025)
Résumé
«La modélisation numérique des rivières est essentielle pour cartographier les zones inondables, étudier la sédimentation et l’érosion en rivière, quantifier les conséquences d’une rupture de barrage et mener des études environnementales. Devant la demande de réduction des incertitudes due à la complexité croissante des projets, les ingénieurs sont confrontés à deux problèmes : 1. la calibration manuelle fastidieuse des modèles hydrosédimentaires et 2. le faux sentiment de justesse des modèles causé par l’application du principe de modélisation déterministe. Des méthodes de calibration et d’analyse de l’incertitude automatisées sont couramment utilisées en hydrologie pour répondre à ces problématiques. Cependant, en hydraulique, la calibration par essais erreurs et l’analyse de sensibilité manuelle sont encore largement répandues dans la pratique. Afin de répondre aux problématiques soulevées, OptiSRH-1D, un outil de calibration et d’analyse de l’incertitude automatisé a été développé pour les modèles 1D de rivière. Cet outil combine le logiciel d’optimisation PEST et le modèle hydrosédimentaire SRH-1D. Il inclut six algorithmes d’optimisations qui peuvent être utilisés pour obtenir les paramètres qui minimisent l’écart entre les valeurs calculées par SRH-1D et les valeurs observées. Cet outil est adapté à la calibration de paramètres continus et discontinus comme le choix de l’équation de transport de sédiments. Le logiciel OptiSRH-1D comprend un module d’analyse de l’incertitude basé sur le principe de modélisation probabiliste. Ce module peut fournir un intervalle de confiance sur les prédictions permettant de représenter l’impact de l’incertitude associée à la modélisation hydrosédimentaire et aux intrants hydrologiques (débit en régime permanent ou non permanent). En régime non permanent, une fonctionnalité a été développée pour générer un ensemble d’hydrogrammes qui considère l’incertitude associée aux paramètres de brèche pour la rupture des barrages en remblais par submersion.»
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