Stage : Développement modèles hydrogéologiques : méthodes de calibration et optimisation avancées H/F (2021-22182)
Description de l'offre Contexte Le département LNHE (Laboratoire National d'Hydraulique et Environnement, EDF R&D) travaille en continu à l’amélioration des modèles hydrogéologiques utilisés dans le suivi et la maitrise de l'impact environnemental de son parc de production nucléaire. Ces modèles, basés sur les équations de la mécanique des fluides en milieux poreux (équation de Richards, équation de Darcy) et construits à l’aide du code de calcul MODFLOW, fournissent une représentation des écoulements (distribution de la charge hydraulique) et permettent de représenter le transport dans les sols d’espèces solubles. Objectif du stage Ce stage vise à compléter l’étude des méthodologies permettant d’intégrer des données de terrain (caractérisation des propriétés des sols, séries temporelles issues de mesures sur sites) dans le processus de construction/validation des modèles hydrogéologiques lors de l’étape de calibration du modèle. Le développement et la mise à disposition de librairies open-source telles que PEST++ [1], pyEmu [2] et Flopy [3] tendent aujourd’hui à faciliter cette intégration et invitent les acteurs industriels (tels qu’EDF) à s’intéresser à leur utilisation. Le stage sera centré sur l’utilisation et l’amélioration d’un modèle hydrogéologique représentatif du sous-sol d’un site industriel du groupe EDF. Plus précisément, nous sommes intéressés par l’étude des possibilités offertes par la suite PEST++ (analyse de sensibilité et calibration par optimisation – algorithme GML). Les travaux du stagiaire devront détailler : • une quantification de l’évolution des résultats des modèles (simulation de la charge piézométrique et simulation de transport d’espèces non-réactives). Des données issues du site seront fournies pour appuyer ces comparaisons.• le suivi des difficultés rencontrées lors de la mise en œuvre de ces nouveaux outils. Nous souhaitons en particulier mesurer l’impact potentiel d’un recours plus récurrent à ces outils sur nos pratiques de modélisation. Références [1] White, J. T. & Hunt, R. J. & Doherty, J. E., and Fienen, M. N. (2020b). PEST++ version 5, a parameter estimation and uncertainty analysis software suite optimized for large environmental models. U.S. Geological Survey Techniques and Methods Report, in press [2] White, J. T. & Fienen, M. N. & Doherty, J. E., A python framework for environmental model uncertainty analysis, Environmental Modelling & Software, Volume 85, 2016, Pages 217-228, ISSN 1364-8152 [3] M., Bakker, V., Post, C. D., Langevin, Hughes, J. D., White, J. T., Starn, J. J. and Fienen, M. N., 2016, Scripting MODFLOW Model Development Using Python and FloPy: Groundwater, v. 54, p. 733–739Profil souhaitéProfil souhaité : étudiant niveau M2 ou dernière année d'école d'ingénieurs Spécialités : mathématiques appliquées, simulation numérique, statistiques bayésiennes, écoulement en milieux poreux Compétences techniques : simulation numérique, statistiques, programmation informatique (python, R, …), HPC, environnement linux Curiosité, autonomie, goût pour la recherche scientifique
19-03-2024
Sélectionnez le secteur qui vous intéresse ci-dessous et n'oubliez pas votre adresse email!
