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Vers un jumeau numérique sismique multi-échelles en milieu géologique complexe : approche par méta modélisation via l’apprentissage machine et quantification des incertitudes.
No full textA digital twin (DT) is a dynamic digital replica of a physical system, enabling simulation and prediction in near real-time. In seismic engineering, DTs aim to model the response of critical infrastructures (e.g., dams, nuclear plants) under earthquake loading by combining observational data, physical models, and data-driven algorithms. This thesis focuses on developing a DT for an earth dam, built on a high-fidelity numerical model that solves the Navier (wave) equation using the spectral element method (SEM). This model accurately captures the effects of seismic waves but is computationally expensive, particularly when accounting for uncertainties in geophysical parameters (e.g., shear wave velocities, layer thicknesses).To overcome these limitations, a metamodeling strategy based on machine learning (ML) was developed. Unlike classical surrogate models (e.g., polynomial chaos, kriging), this work explores the use of deep neural networks (DNNs), convolutional neural networks (CNNs), and random forests (RFs), which are rarely applied in high-dimensional seismic simulations of dams. These ML models are trained to predict the dam’s dynamic response (time histories and spectral content) from uncertain geophysical inputs. Once trained, they offer instantaneous predictions, enabling tasks like uncertainty propagation and global sensitivity analysis, previously infeasible due to high computational costs. The approach is validated on a case study in Guadeloupe, using the Dorel model for regional velocities. Predictions from the metamodels are compared to SEM outputs, and bootstrap-based validation shows low error variability. CNNs perform well for Fourier amplitude spectra, though time-domain and complex spectral components remain more challenging.By identifying the most influential parameters via Sobol indices, the method enhances physical understanding while drastically reducing computational time. This DT framework thus provides a powerful tool for efficient seismic risk analysis, balancing realism and speed.Un jumeau numérique (digital twin, DT) est une réplique numérique dynamique d’un système physique réel, permettant la simulation et la prédiction de son comportement en quasi temps réel. En génie sismique, il vise à modéliser la réponse dynamique d’infrastructures critiques (barrages, centrales nucléaires, ponts) soumises à des sollicitations sismiques, en s’appuyant sur l’intégration de données d’observation, de modèles physiques et d’algorithmes prédictifs. Cette thèse développe un jumeau numérique pour un barrage en terre, fondé sur un modèle physique à haute fidélité résolvant l’équation de Navier (équation des ondes) par la méthode des éléments spectraux (SEM). Ce modèle permet de simuler avec précision les effets des ondes sismiques, mais son coût de calcul devient prohibitif lorsqu’on souhaite explorer les incertitudes géophysiques (vitesses d’ondes, géométrie des couches, etc.). Afin de concilier précision et efficacité, une stratégie de métamodélisation basée sur l’apprentissage automatique (machine learning) a été développée. Contrairement aux approches classiques (chaos polynomial généralisé, krigeage), ce travail explore l’utilisation de réseaux de neurones profonds (DNN), de réseaux de neurones convolutionnels (CNN) et de forêts aléatoires (RF), rarement appliqués dans le contexte sismique à haute fidélité pour des espaces d’incertitude de grande dimension. Les modèles d’apprentissage sont entraînés à associer les paramètres d’entrée géophysiques à la réponse dynamique du barrage, exprimée à la fois dans le domaine temporel (historiques de déplacement ou de vitesse) et dans le domaine fréquentiel (amplitude, partie réelle et imaginaire du spectre). Une fois entraînés, ces métamodèles permettent des prédictions quasi instantanées, rendant possible des analyses auparavant inaccessibles, telles que la propagation d’incertitudes ou l’analyse de sensibilité globale. L’approche est appliquée à un cas d’étude réel en Guadeloupe, basé sur le modèle de vitesse Dorel. Les prédictions sont confrontées aux résultats du modèle SEM de référence, avec une validation robuste via la méthode Bootstrap, qui révèle une faible variabilité des erreurs. Les CNN offrent de très bonnes performances pour la prédiction des amplitudes spectrales, bien que la reproduction des signaux temporels ou des parties complexes du spectre reste plus difficile. Enfin, le calcul des indices de Sobol permet d’identifier les paramètres les plus influents sur la réponse sismique, améliorant ainsi la compréhension physique du système étudié. Ce cadre méthodologique basé sur la métamodélisation et l’analyse de sensibilité, intégré dans un jumeau numérique, constitue une avancée significative. Il permet une exploration rapide et rigoureuse des incertitudes sismiques à un coût numérique très réduit, tout en conservant un niveau de précision acceptable pour la prise de décision
Avis du conseil scientifique du comité de bassin Seine-Normandie sur le projet de mise à grand gabarit de la liaison fluviale entre Bray-sur-Seineet Nogent-sur-Seine
No full textCet avis du conseil scientifique porte sur le projet de mise à grand gabarit de la liaison fluviale entre Bray-sur-Seine et Nogent-sur-Seine, visant à permettre la circulation de péniches de 2500t (alors que des péniches de 600 t peuvent déjà naviguer), ce qui implique d’aménager un tronçon sur 28,5 km.Il apparaît clairement, d’après les éléments du projet, les avis de l’Autorité environnementale et de l’OFB et la contre-expertise du Secrétaire général pour l’investissement, que ce projet ne répond pas aux ambitions de la Stratégie d’adaptation du bassin au changement climatique, et contribue à amplifier les dommages et risques vis-à-vis des milieux aquatiques, sans que les bénéfices en termes d’atténuation soient tangibles. Il implique notamment de détruire une des plus importantes zones humides de l’hexagone et zone d’expansion naturelle des crues de la Seine, et impacte directement le lit de la Seine, la nappe alluviale ainsi que leurs interactions
Estimation des capacités de stockage géologique de co2 en France métropolitaine: EVASTOCO2 (Rapport de synthèse)
No full textThe EVASTOCO2 study estimated theoretical CO2 storage capacities in European France based on the current state of knowledge and using a common methodology between the 9 partners. Depleted hydrocarbon reservoirs as well as deep saline aquifers onshore and offshore are potential storage resources. Five zones in the large sedimentary basins in mainland France were pre-targeted: 1) Atlantic Coast (the English Channel and Aquitaine Plateau); 2) Paris Basin; 3) Lorraine Basin (Carboniferous-Permian); 4) Aquitaine Basin and 5) South-Eastern Basin & Gulf of Lion. Two calculation methods based on a different volumetric formulation were used to estimate static storage capacities and the associated uncertainty (methods M1 and M2). The first method M1 based on international literature estimates the storage capacity using Storage Efficiency Factors (SEF) that depend on the lithology and scale of storage. The results using M1 allow a comparison with previous assessments carried out in France and abroad. The second method M2 based on physical parameters evaluates the storage volume available for CO2 by assuming a maximum admissible overpressure of 20 % compared with initial pressure for saline aquifers or a return to the initial pressure for depleted reservoirs.Concerning depleted hydrocarbon reservoirs, the storage capacities are onshore, mainly in the Aquitaine Basin (notably in the Lacq gas field) and for less than 2 % in the Paris Basin. These total capacities in depleted hydrocarbon reservoirs are estimated at 667 millions of tons (Mt) using the most adapted results between M1 and M2.Regarding deep onshore saline aquifers, the greatest storage potential is out of structural traps, particularly in the Paris Basin & Eastern Basin. The potential is less important in Aquitaine Basin but is estimated in traps. At this stage, there is significant but more theoretical offshore capacity, both in the Gulf of Lion and on the Atlantic coast. Using M1, these capacities are estimated at 13,026 Mt onshore and 37,195 Mt offshore. The M1 method generally largely overestimates the real capacities. Using the most suitable method between M1 and M2, the theoretical storage capacities are 2,343 Mt onshore (including 117 Mt in closed structures) and 1,740 Mt offshore (including 309 Mt in closed structures). The uncertainty range with M2 between the two quantiles Q90 and Q10 is less than ± 20 %. However, there is significant uncertainty between the two methods M1 and M2 for estimating the deep saline aquifers potential.The best estimation for prospective resources in geological traps is about 1.1 Gt. Regarding additional resources in saline aquifers out of structural traps, the best estimate is 3.7 Gt for the areas which calculated it.The study also mentions the missing data and calculates an overall reliability index by zone and by method (M1 and M2). It also mentions the possible interferences with other subsurface uses based on the inventory of existing or past uses. In addition to this summary report, a summary map in GIS format (shapefile) brings together these data on other subsurface uses as well as the estimates of CO2 storage potential in the targeted areas in European France with the associated uncertainties.This report constitutes a prospective reference framework to enable the initiation of either additional investigations or concrete operations on potential storage sites. The prospects will be to reprocess and re-interpret existing data (2D/3D seismic data and wells on the areas of interest) then to acquire new multi-scale geophysical and geomechanical data (targeted 3D seismic and well acquisitions) in order to build dynamic models to evaluate, on a more local scale, effective capacities while guaranteeing safe and permanent CO2 storage.L’étude EVASTOCO2 a permis d’estimer les capacités théoriques de stockage de CO2 en France métropolitaine à partir de l’état des connaissances actuelles et selon une méthodologie commune entre les 9 partenaires. Les réservoirs d’hydrocarbures déplétés ainsi que les aquifères salins profonds terrestres (onshore) et marins (offshore) sont des ressources potentielles de stockage. Cinq zones dans les grands bassins sédimentaires en France hexagonale ont été pré-ciblées : 1) Façade Atlantique (Manche et plateau aquitain) ; 2) Bassin parisien ; 3) Bassin lorrain (Carbonifère-Permien) ; 4) Bassin aquitain ; et 5) Bassin du Sud-Est et golfe du Lion. Deux méthodes de calcul se basant sur une formulation volumétrique différente ont été utilisées pour estimer les capacités statiques de stockage ainsi que l’incertitude associée (méthodes M1 et M2). La première méthode M1 basée sur la littérature internationale estime la capacité à partir de coefficients d’efficacité du stockage (en anglais Storage Efficiency Factor) notés SEF qui dépendent de la lithologie et de l’échelle du stockage. Les résultats avec la méthode M1 permettent une comparaison avec les évaluations antérieures réalisées en France et à l’étranger. La seconde méthode M2 basée sur des paramètres physiques évalue le volume de stockage disponible pour le CO2 en supposant une surpression admissible maximale de 20 % par rapport à la pression initiale pour les aquifères salins ou un retour à la pression initiale pour les réservoirs déplétés.Concernant les réservoirs déplétés, les capacités de stockage sont à terre, pour l’essentiel dans le Bassin aquitain (notamment dans le gisement de gaz de Lacq) et pour moins de 2 % dans le Bassin parisien. Ces capacités totales pour les réservoirs déplétés sont estimées à 667 Millions de tonnes (Mt) en utilisant les résultats les plus adaptés parmi M1 et M2.Pour ce qui est des aquifères salins profonds terrestres, le plus grand potentiel de stockage se trouve hors structure, notamment dans les Bassins parisien et lorrain. Dans le Bassin aquitain, le potentiel est moins important mais est estimé dans des structures fermées. Il existe des capacités significatives mais plus théoriques à ce stade en mer, que ce soit dans le golfe du Lion ou sur la façade Atlantique. En utilisant la méthode M1, ces capacités sont estimées à 13 026 Mt à terre et 37 195 Mt en mer. La méthode M1 surestime en général largement les capacités réelles. En utilisant la méthode la plus adaptée parmi M1 et M2, les capacités de stockage sont de 2 343 Mt à terre (dont 117 Mt en structures fermées) et de 1 740 Mt en mer (dont 309 Mt en structures fermées). La fourchette d’incertitude avec la méthode M2 entre les deux quantiles Q90 et Q10 est inférieure à ± 20 %. L’incertitude est cependant significative entre les deux méthodes M1 et M2 pour les aquifères salins.Pour les ressources prospectives dans les pièges géologiques, la meilleure estimation est de 1,1 Gt. Dans les aquifères salins hors structure géologique, pour les zones l’ayant calculée, la meilleure estimation est de 3,7 Gt de capacités de stockage additionnelles.L’étude mentionne aussi les données manquantes et calcule un indice de fiabilité global par zone et par méthode (M1 et M2). Elle a également identifié les interférences possibles avec d’autres usages du sous-sol à partir d’un recensement des usages existants ou passés. En complément de ce rapport de synthèse, une cartographie au format SIG (shapefile) assemble ces données sur les autres usages du sous-sol ainsi que les estimations de potentiel de stockage de CO2 dans les zones ciblées en France hexagonale avec les incertitudes associées. Ce rapport constitue un cadre de référence prospectif pour permettre d’initier, soit des compléments d’investigation, soit des opérations concrètes sur des sites de stockage potentiels. Les perspectives seront de retraiter et ré-interpréter les données existantes (données sismiques 2D/3D et puits sur les zones d’intérêt) et d’acquérir de nouvelles données multi-échelles géophysiques et géomécaniques (sismiques 3D ciblées et acquisitions par puits) afin de construire des modèles dynamiques pour évaluer, à une échelle plus locale, des capacités effectives en garantissant un stockage de CO2 sûr et pérenne
Dynamiques croisées entre Ibérie, Adria et Europe : héritages thermiques et tectoniques du SE de la France
No full textNational audienceL'évolution des Alpes du Sud à la Provence, résulte d'interactions complexes entre les plaques Ibérie, Adria et Europe qui mène aujourd'hui encore à de nombreuses interrogations sur l'implication de chacune de ces plaques à la construction des reliefs actuels. A travers une approche géo-thermochronologiques (U-Pb zircon, apatite, calcite, trace de fission sur zircon, apatites et (U-Th)/He sur apatite et oxy-hydroxides) cette étude mène a reconstituer la géodynamique depuis le Jurassique du SE de la France à travers l'histoire thermique du socle cristallin (Pelvoux et Maures-Tanneron) ainsi que de sa couverture (Bauxites de Provence) associé au déformations de surface (Bassin Vocontien). Ainsi 4 grandes phases ont été identifiées :-Une période d'élévation thermique liée à l'amincissement crustal et à l'enfouissement sédimentaire pendant les rifts Crétacés Vocontien–Valaisan et Pyréneo-Provençale culminant vers 90 Ma associé à la mise en place de l'Isthme durancien qui les séparent.-Une phase de refroidissement des massifs cristallins (Pelvoux-Maures-Tannerons) associé à de la tectonique compressive cassante (Bassin Vocontien) et à l'exhumation des bauxites de Provence entre 85 et 50 Ma marquant l'inversion tectonique sous l'effet du raccourcissement Pyrénéen orienté N-S.-Une phase Cénozoïque, où un contraste spatial fort est observé : le Pelvoux est enfoui sous les effets de la collision alpine dès 30 Ma, tandis que les Maures-Tanneron enregistrent un réchauffement puis refroidissement entre 30 et 15 Ma, associé à l'ouverture du rift ouest-européen et du bassin liguro-provençal. Dans le bassin Vocontien, des failles normales datées entre 34 et 7 Ma attestent de l'impact direct de cette extension.- Une dernière phase Mio-Pliocène menant à l'exhumation du massif du Pelvoux et aux rejeux en décrochement des failles du Bassin Vocontien.Cette étude souligne l'importance de coupler archives thermiques profondes aux signaux de surface. Elle met en avant la complexité de la dynamique du SE de la France par des régimes tectoniques contrasté au Crétacé inférieur qui va être de manière globale inversé par la convergence Ibérie-Europe. La dynamique Alpine vs. Méditerranéenne Oligocène–Miocène a quant à elle profondément remodelé la transition Alpes–Provence
Bioaugmentation of constructed wetlands: exploring the potential of Trichoderma for the removal of emerging organic pollutants and the reuse in agriculture
No full textInternational audienceConstructed Wetlands (CWs) are nature-based solutions that can effectively provide treated wastewater for irrigation with variable nutrient contents to meet the specific needs of different crops, thus promoting sustainable agricultural practices. However, emerging organic pollutants are often not eliminated completely. The intensification of wastewater treatment plants through continuous or intermittent active aeration has been successfully implemented, but at the cost of higher investment and operating costs. In this context, bioaugmentation of CWs appears to be a promising strategy for improving treatment efficiency by taking advantage of the interactions between plants and microorganisms, and the central role of the latter in contaminant degradation processes and their transfer in agroecosystems. Here, we present the results of our studies using commercially available products containing spores of symbiotic fungi Trichoderma asperellum for enhancing the biodegradation of micropollutants in a pilot-scale partially saturated vertical flow constructed wetland
What a peaty contribution to global warming! An interdisciplinary study of atmospheric and hydrologic carbon fluxes in a temperate peatland in the Jura Mountains, eastern France
No full textInternational audiencePeatlands, though covering only 3 % of the global land surface, play an active role in the Critical Zone (CZ) by mediating substantial water and carbon exchanges with adjacent aquifers, surface waters, and the atmosphere. These ecosystems provide key services, such as carbon and water storage and local climate regulation, addressing contemporary challenges related to climate change, biodiversity loss, and water resource management. However, peatlands are increasingly threatened by global pressures, including climate change, and local disturbances, such as drainage for agriculture, forestry, and peat extraction. To mitigate these threats, it is essential to understand the hydrological, biogeochemical, and ecological processes governing peatland dynamics across spatiotemporal scales. To explore the factors controlling greenhouse gases sources, production, and transport in peatlands, an interdisciplinary field campaign was conducted at the Frasne peatland (7 ha, 46.826°N, 6.1754°E, 840 m a.s.l.), a long-term observatory since 2008. The site is part of the French CZ research infrastructure (OZCAR) and the long term ecological research site Jurassian Arc, which focuses on the interaction between human and nature. The campaign was supported by the TERRA FORMA project, which develops smart, connected, low-cost, and low-impact environmental sensors to monitor CZ trajectories in the Anthropocene. The fieldwork integrated microbiological analyses of peat material, including membrane lipid profiling to trace microbial metabolisms, combined with detailed hydrogeochemical investigations of peat pore water along lateral flow and depth gradients. Measurements included physicochemical parameters (temperature, electrical conductivity, pH) and major elements, dissolved organic and inorganic carbon (DOC and DIC), CO₂, and CH₄ concentration, as well as their isotopic characterization (δ¹⁸O, δ²H, δ¹³C) . Additionally, greenhouse gases fluxes were quantified at multiple scales, employing methods such as dissolved gas profiling, chamber measurements, eddy covariance, and UAV-based surveys. This multiscale approach aims to tackle critical challenges in peatland research and management, including three-dimensional quantification of carbon fluxes (lateral and vertical) at the ecosystem scale; characterization of hydrological, biogeochemical, and ecological processes that modulate greenhouse gases and dissolved carbon production and transport; and development of accessible and efficient tools for addressing these pressing environmental issues. three-dimensional quantification of carbon fluxes (lateral and vertical) at the ecosystem scale; characterization of hydrological, biogeochemical, and ecological processes that modulate greenhouse gases and dissolved carbon production and transport; and development of accessible and efficient tools for addressing these pressing environmental issues
Importance ranking of data and model uncertainties in quantile regression forest-based spatial predictions when data are sparse, imprecise and clustered
No full textInternational audienceQuantile regression forest (qRF) is a popular approach for producing maps in environmental studies because of its efficiency and of the advantage of providing a quantification of prediction uncertainty. A procedure for sensitivity analysis is developed to quantify the influence of two types of uncertainties on the qRF predictive performance: (1) the model uncertainties related to qRF modelling choices, i.e., the values of the hyperparameters, the selection of the covariates, and the inclusion of spatial Euclidean distance fields (EDFs); (2) data imperfections related to measurement errors and to the spatial distribution of the samples. This problem is further addressed by examining whether sparse, imprecise and clustered data, named SIC data, affects the importance ranking of the data and model uncertainties. By considering two different environmental variables, above ground biomass, and soil organic carbon stock for Western Europe, a series of repeated random experiments is defined to cover multiple situations (spatial distribution of the samples, number of clusters, number of samples outside the regions where the data are clustered, and performance scores). For the cases considered, the results confirm the utmost importance of the uncertainty related to the selection of covariates whether the data are SIC or purely randomly distributed. When the SIC data show a single cluster, the importance of including EDFs increases with the intensity of the data clustering. These results are however sensitive to characteristics of the SIC data spatial distribution (position of the cluster, sample distribution). When the SIC data show several clusters, including this type of spatial proxies is even as important as the selection of covariates. Finally, the results for above ground biomass highlight the need for a careful selection of the hyperparameter m try that controls the number of covariates during the construction of the random forest model
Les bases de données nationales ‘glissements de terrain' : limites et perspectives d'utilisation
No full textInternational audienc
Progressive colloidal clogging mechanism by dendritic build-up in porous media
No full textInternational audienceColloidal transport in porous media governs deposition and clogging mechanisms that critically influence flow behavior and impact the efficiency of both natural and industrial systems. However, the role of dendritic structures, a distinct deposition morphology, in this process remains unclear. Understanding the formation and growth of dendrites is essential for advancing clogging dynamics and assessing their impact on permeability. To address this, we perform microfluidic flow experiments and computational fluid analysis to observe and characterize dendrite formation in a heterogeneous tortuous porous domain. Our results reveal a novel clogging mechanism – dendrite clogging – where a single deposition site initiates a structure that extends across the pore space, bridging grains and causing complete clogging. Unlike previously described aggregation-based clogging, which involves multiple deposition sites, dendrite clogging evolves from a single-site deposition. We establish a flow-dependent criterion for dendrite formation by combining hydrodynamic-adhesive torque balance analysis with experimental deposition patterns. Our findings show that dendrites form when front cone stagnation regions are large enough to accommodate multilayer deposition. Moderate flow rates promote dendrite growth, leading to abrupt permeability loss. In contrast, higher flow rates suppress dendrite formation, resulting in a more gradual decline, as captured by the Verma–Pruess permeability–porosity model. Our results provide a predictive model for flow-induced colloidal deposition, with implications for improving filtration systems, groundwater flow, and biomedical microfluidics. Insights into dendrite-driven clogging could lead to methods for reducing clogging in porous systems and optimizing flow performance in diverse applications
Combination of mineral processing and leaching steps to produce a Pd-concentrate from spent electronic components
No full textInternational audienceIn a context of depletion of resources and tensions on supplies, it is now becoming necessary to develop recycling methods for end-of-life wastes that may contain high metal contents. With this objective, the CAREME project aims to produce new Pd and Au catalysts from electronic waste via short routes without intermediate production of pure metals. In this project, the first step consists in the production of a Pd concentrate from electronic waste in order to increase Pd content together with the removal of less valuable fractions. The waste targeted was spent integrated circuits (IC) and particularly Plastic Leaded Chip Carrier (PLCC). After characterizing the waste, this article presents different stages of mineral processing (grinding, sieving and gravimetric separation) in order to produce a Pd pre-concentrate. Afterwards, a leaching step of the pre-concentrate using Fe(III) in acidic medium (H 2 SO 4 ) was performed to reduce the base metal content. The Pd content was increased by 23.4 between the initial waste and the final concentrate (Pd content of 4 890 mg.kg -1 ) while the base metal content (Al, Co, Cu, Fe, Mn, Ni, Pb and Zn) was reduced to 6.55 wt%. From this data, a theoretical flowsheet was established. Pd content, enrichment ratio and recovery yield were estimated