Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse.

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
MODÉLISATION DU TRANSPORT RÉACTIF EN MILIEU POREUX
Advertisements

Simulation d’un processus de Poisson
Méthodes de décomposition de domaine pour la formulation mixte duale du problème critique de la diffusion des neutrons Pierre Guérin
En thermodynamique tout corps contient de la chaleur.
Sciences Mécaniques Appliquées
Cours de Biostatistiques 14 avril 2012 Noémi ARDITI Delphine COUDRAY.
CEA DSM Dapnia SACM 23/08/07- Guillaume Aubard – Modélisation des phénomènes thermo hydrauliques résultant d’un quench d’un aimant supraconducteur.1 Modélisation.
MODÉLISATION 3D AU SERVICE DE L’INSPECTION DES OUVRAGES ir S. Flawinne.
MSN 21 Représenter des figures planes à l’aide de croquis (triangle, carré, rectangle, cercle) Le croquis est à considérer comme support de réflexion Reconnaître.
Quatrième 4 Chapitre 9: Résolution de problèmes Équations M. FELT 1.
Modèles d’aide à la décision Séance 12 Optimisation non linéaire 1.
Quatrième 4 Chapitre 11: Inégalités Ordre et opérations M. FELT 1.
Maths en Jean : Nager dans le brouillard. Présentation du sujet Une personne part du bord de la plage et nage 500 mètres en ligne droite dans une direction.
Plans d'expérience Méthode Taguchy Analyse de la variance Anavar.
S OULEYMANE MBAYE M AÎTRE - ASSISTANT ASSOCIÉ À L ’U NIVERSITÉ A. S ECK DE Z IGUINCHOR -S ÉNÉGAL. D ÉPARTEMENT E CONOMIE -G ESTION XXIX J OURNÉES ATM-UPEC.
Le dosage volumétrique Anne COLIN Lycée Jean Perrin (Rezé)
Réunion du 23 novembre 2004 : benchmark hydro-mécanique MoMas Réunion n°3 (23 novembre 2004): Présentation des résultats du benchmark hydro-mécanique proposé.
Étude d’un écoulement transitoire d’hélium diphasique en circulation naturelle Présentation du stage de fin d’étude Guillaume LEPARMENTIER.
CEA DSM Dapnia P. KANIKI - Compréhension des phénomènes mis en jeu lors d’imprégnations29/08/ Compréhension des phénomènes mis en jeu lors de l’imprégnation.
Inéquation Partie 2. x est plus grand que 12. Rappel : Les symboles utilisés x est plus grand ou égal à 12. x est plus petit que 12. x est plus petit.
Prise en compte de l'effet centre dans le score de propension: cas des données de survie E. Gayat, J.-Y. Mary et R. Porcher UMR-S 717, Université Paris.
Enabling innovation in construction 1 Topic Training Fondations Irca Schepers Customer Service Engineer.
1 Journées Scientifiques novembre 2003 MoMaS EDF Electricité de France Multi Domaines Simulation Multi Domaines Laurent Loth - Andra.
CONVERTISSEURS AN et NA. CONVERSION ANALOGIQUE/NUMERIQUE.
Chapitre 6 Les tests d ’ hypoth è se 2 – Les tests du  2 (chi 2)
C-Ingénierie numérique - cours 4. Présentation du problème.
LA METHODE DU BARYCENTRE.  Objectif :  La méthode du barycentre permet de déterminer le milieu d’un réseau de points à desservir dont les coordonnées.
Etude comparative de méthodes de résolution pour l ’équation de DARCY E. DUBACH R. LUCE Laboratoire de Mathématiques Appliquées Université de PAU, GDR.
FLEXION PLANE SIMPLE Résistance des matériaux 1.Essai de flexion-paramètres influents 2.Essai-Mesures des déformations normales dans une section.
Essais de quench sur un aimant supraconducteur de 8 T refroidi à l’hélium superfluide.
Philippe Vernant GPS Les principes du GPS.
Les sources du droit.
Faculté Polytechnique Cours 5: introduction à la géométrie analytique spatiale Géométrie et communication graphique Edouard.
Chapitre 5 Interprétation des données d’enquête 1.
Nouveaux programmes de mathématiques cycles 3 et 4
1 Journées Scientifiques novembre 2003 Thème 4 : problèmes inverses et analyse de sensibilité MoMaS EDF Electricité de France Problèmes inverses.
HCN – 298 K. HCN 298 K – Tous les spectres – Aucune Sélection Quelques Chiffres : 50 spectres ont été exploités à partir des données ‘BESSY ’ (14 B1a.
Chapitre 2 Résolution de Programmes Linéaires. La méthode graphique Cette méthode est simple et s’applique à des problèmes de programmation linéaire à.
CEA Dapnia Saclay 24 Janvier Hervé COPPIER ESIEE-Amiens De L’Identification et de la Modélisation au Contrôle : le Multicontrôleur,
Evaluation des tendances à la hausse de polluants dans les masses d’eau souterraine de la Réunion.
ENCG de Fès DU Finance et Ingénierie Bancaire Décisions d'investissement et de financement Chapitre 2 - Evaluation et choix d'investissements en situation.
Caractérisation dimensionnelle de défauts par thermographie infrarouge stimulée. Contrôles et Mesures Optiques pour l’Industrie novembre
Université de Mons Soit un famille d’ellipses centrées sur l’origine du repère dont les axes sont parallèles à Ox et Oy chaque ellipse de la famille a.
Suivi et Évaluation de la Performance d ’un Système Logistique Partie 2: Indicateurs des Résultats Logistiques Note au formateur: Distribuer le polycopié.
1 CORRECTREUR DE PHARES DE VOITURE Étude de pré industrialisation d’une pièce pour valider sa géométrie au regard du procédé retenu, dans le respect des.
Mesures de tendance centrale et mesures de dispersion.
Étude des émissions diffuses avec l’expérience H.E.S.S. Tania Garrigoux.
MODELE GRW (Ghirardi Rumini Weber) Approche phénoménologique Extraits du document de synthèse de Gian Carlo Ghirardi : Collapse Théorie Introduction Approche.
Chapitre 12.8, Analyse - concepts et contextes vol. 2 11?) Calculez, où E est le domaine borné par le cylindre, au-dessus du plan z = 0 et sous le cône.
Chapitre 5 Interprétation des données d’enquête 1.
Outils de simulations à l’IRSN Christophe Serres, Gregory Mathieu, Magdalena Dymitrowska, Marc Bourgeois Direction de la Sûreté des Usines, des laboratoires,
En prélude Quelques brefs rappels 1. Moyenne  Un exercice (3.6, p. 34) o Données o Quelle est la densité moyenne de l’ensemble formé par le Bénin et.
La factorisation Formule. Résoudre une équation de la forme ax 2 + bx + c = 0 1 ère Partie Présentation de la formule 2- On ajoute un terme constant et.
Formules en plusieurs étapes 1MPES4 Ecole Supérieure de Commerce de Neuchâtel Pierre Marchal Attribute.
______________________________________________________________________ Journée GDR MoMaS – / 11 / 2007 _ ____________________________________________________________________________________.
4. Mouvement d’une particule sous l’action d’une force extérieure
Analyse thermohydraulique de la propagation de la zone normale dans un câble supraconducteur en conduit Soutenance finale Présenté par : Zhiqiang WANG.
Chiffres significatifs, incertitudes et précision des instruments Laboratoire, A-08.
NF04 - Automne - UTC1 Version 09/2006 (E.L.) Cours 5-a Problèmes scalaires instationnaires d’ordre 1 en temps Domaines d’application Notions de schémas.
Soutenance de Mémoire de Master En vue de l’obtention du diplôme de master En Physique des fluides et des transferts THEME Etude des champs dynamique.
Techniques du Data Mining
Chapitre 3 : Caractéristiques de tendance centrale
Question flash TSTI2D.
Programme financé par l’Union européenne
SYSTEME DU PREMIER ORDRE
Calcul de précision dans le cas d’échantillons rotatifs: le cas des statistiques EU-SILC au Luxembourg 10e COLLOQUE FRANCOPHONE SUR LES SONDAGES, Lyon,
Audrey Gervereau, Métis, stage M2
Estimation des conditions initiales par inversion
CALCUL RAPIDE sur les nombres entiers
spécialité mathématiques Première
Transcription de la présentation:

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre 2006 Mohamed HAYEK François LEHMANN Philippe ACKERER Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé Institut de Mécanique des Fluides et des Solides de Strasbourg

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre Equation de l’écoulement dans un milieu poreux non saturé (Equation de Richards) - Condition à la limite supérieure: - Condition à la limite inférieure:

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre Relations entre h, K, et Le modèle de van Genuchten-Mualem model (1980):

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre But du travail Hypothèse: les paramètres hydrodynamiques sont constants par zone. Problèmes à résoudre: 1.Trouver la distribution des zones dans le domaine. 2.Estimer les paramètres dans chaque zone (Résolution du problème inverse).

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre Problème 2: Estimation des paramètres hydrodynamiques (Résolution du problème inverse)

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre Résolution de l’équation de l’écoulement (le problème direct) Linéarisation: Picard, Newton-Raphson, Primary variable switching (Diersch and Perrochet, 1999) - Primary variable switching: Résidu du système: On linéarise par rapport à la variable X:

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre Pression imposée Comparaison entre les différentes méthodes de linéarisation Pression imposée

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre plus rapide si N p n’est pas assez grand Formulation du problème inverse - La fonction objectif: - Minimisation: les algorithmes de minimisation les plus fréquents: Gauss-Newton et Quasi-Newton Gauss-NewtonQuasi-Newton Calcul exact du Hessien à partir des sensibilités Approcher le Hessien sans jamais le calculer

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre Méthode de Gauss-Newton (Algorithme de Levenberg Marquardt) Gradient: Jacobien:

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre Sensibilités: Un système linéaire par paramètre

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre Problème inverse

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre Problème 1: Déterminer la distribution des zones dans le domaine

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre Indicateur de raffinement (Chavent and Bissel, 1998, Ben Ameur et al., 2002) Au premier ordre: discontinuité:

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre au minimum: Indicateur de Raffinement

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre Indicateur correspondant au paramètre p k et à la localisation i Indicateur de raffinement multidimensionnel, Indicateur normalisé : Indicateur multidimensionnel Normalisation Norme

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre Méthode de l’état adjoint: On considère le problème d’optimisation suivant: Afin de résoudre ce problème, on introduit le Lagrangien: Pour calculer les gradients locaux, on résout le système adjoint: Calcul des gradients local

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre Système adjoint: Les gradients locaux sont calculés par:

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre Algorithme de raffinement

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre Exemples Numériques: Cas de 3 zones Zone 1 Zone 2 Zone cm 40 cm 59.5 cm z=0 11 cm 36 cm 76 cm Condition à la limite inférieureCondition à la limite supérieure 5 cm 0.5 cm5.5 cm 10.5 cm 15.5 cm C1C1 C2C2 C3C3 C4C4 z

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre Première itération 60.5 cm C 8 C 15 C 14 C 13 C 11 C 9 C 10 C 12

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre Deuxième itération 20.5 cm C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 Zone 1 Zone 2

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre cm Zone 1 Zone cm Zone 1 Zone 2 Zone cm 60.5 cm Paramétrisation initiale Paramétrisation obtenue à la première itération Paramétrisation obtenue à la deuxième itération Cas de 3 zones

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre Exemples numériques: Cas de 5 zones Après quatre itérations: 5 cm 0.5 cm5.5 cm 10.5 cm 15.5 cm C1C1 C2C2 C3C3 C4C4 z

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre Cas où les mesures sont entachées d’erreurs: Cas de 3 zones Zone 1 Zone 2 Zone cm 40 cm 59.5 cm z=0 11 cm 36 cm 76 cm La paramétrisation exacte a été retrouvée après deux itérations. Mêmes coupes sélectionnées à chaque itération que dans le cas sans erreur de mesure.

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre Influence des positions des points de mesures Zone 1 Zone 2 Zone cm 40 cm 59.5 cm z=0 11 cm 100 cm 75 cm La paramétrisation exacte a été retrouvée après deux itérations. Plus de coupes sélectionnées à chaque itération.. Les paramètres sont parfaitement estimés à l’exception de et de la zone 2.

Paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé MOMAS-Thème E: Problèmes inverses et analyse d’incertitudes / 23 Octobre Conclusion Un algorithme de paramétrisation adaptative pour l’estimation des paramètres hydrodynamiques dans un milieu poreux non saturé a été présenté: Les paramètres hydrodynamiques sont constants par zone. L’indicateur de raffinement correspondant à chaque zone a été utilisé afin de de définir l’indicateur multidimensionnel. Les résultats numériques sont encourageants et montrent la robustesse de l’algorithme.