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Enregistrement W4392533662

Numerical modeling of sediment transfers on highly erodible catchments

2018· preprint· fr· W4392533662 sur OpenAlexaboutno aff
Florent Taccone

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2018
Typepreprint
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSedimentGeologyHydrology (agriculture)Geotechnical engineeringGeomorphologyNumerical modelingGeophysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans certains petits bassins versants de montagne, des évènements de pluie extrême peuvent engendrer de forts exports sédimentaires. Ce volume important de sédiment peut avoir un impact sur la gestion des ouvrages hydrauliques à l’aval de ces bassins. Aujourd’hui, pour représenter les processus d’érosion à l’échelle du bassin versant, des modèles conceptuels distribués sont majoritairement utilisés (CASC2D, SHETRAN, DWSM). Ces modèles sont basés sur des formules d’érosion globales et sont validés pour des maillages grossiers (> 30 m). D’un autre côté, il existe des modèles capables de représenter finement des processus d’érosion gravitaire, par des écoulements multiphasiques, principalement utilisés sur des cas à petite échelle. Ce travail de thèse propose le développement d’un modèle à base physique capable de représenter à la fois les transferts hydrauliques et l’hydrologie des bassins versants, les processus d’érosion gravitaire et de reprise/dépôt des sédiments dans le réseau hydraulique. Cela permettra de quantifier l’export sédimentaire à l’exutoire d’un bassin pour des tempêtes extrêmes, d’identifier des zones de fortes productions sédimentaires et des dynamiques de stockage des sédiments dans le réseau hydraulique afin d’aider à la gestion des bassins versants. Il s’agit dans un premier temps d’évaluer la résolution des équations de Saint-Venant pour du ruissellement avec des faibles hauteurs d’eau sur des fortes pentes. Pour diagnostiquer les différents schémas numériques que l’on peut trouver dans la littérature, un cas test, disposant d’une solution analytique des équations de Saint-Venant, représentant, un canal rectiligne sur lequel tombe une pluie constante est utilisé. Ce cas test comporte une zone sèche à l’amont et permet d’évaluer les propriétés clés qu’un schéma doit comporter pour représenter le ruissellement sur un bassin versant, à savoir la positivité des hauteurs d’eau, la transition entre zones sèches et mouillées, l’équilibre du lac au repos et la non limitation de la pente. Le schéma de Chen et Noelle (2017) est finalement choisi. Ensuite, avec l’ajout d’une loi d’infiltration de type Green-Ampt (1911), le modèle sera évalué dans sa capacité à représenter les hydrogrammes en sortie, mais surtout les vitesses locales d’écoulement sur des bassins versants réels. Pour cela, on évalue la part d’erreur provenant de la résolution numérique et de la modélisation physique du frottement de l’eau sur le fond au travers de quatre cas expérimentaux de l’échelle du laboratoire à un bassin de 1 km².Un modèle d’érosion gravitaire, basé sur les critères de détachement et de dépôt de Takahashi (2009), est couplé au modèle d’hydraulique global par une équation d’évolution du fond. L’évolution du stock de sédiment dans le réseau hydraulique est modélisée à l’aide d’une équation d’advection représentant les sédiments en suspension dans l’écoulement. Les lois classiques de dépôts de d’érosion de Krone et Parthéniades sont utilisées pour la reprise dépôt des sédiments dans le réseau.Le modèle d’érosion est ensuite validé sur le bassin versant du Laval (86 ha), instrumenté et surveillé par l’ORE Draix-Bléone, sur plusieurs évènements très érosifs. Le modèle est enfin appliqué à deux bassins non instrumentés mais à enjeu pour EDF, pour une étude de dimensionnement d’ovoïdes dans la vallée de la Durance

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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