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ENSOUTENANCE DE THÈSE : Émilie Launay
Où et quand
20/12/2023 10:00 - Salle V306 - Ecole des Ponts ParisTech
Description
- Titre de thèse : Modélisation inverse pour la dispersion atmosphérique de polluants suite à un incendie de grande ampleur à l’échelle urbaine
- Résumé :
Les incendies de grande ampleur survenus en milieu urbain, tels que ceux de l'usine Lubrizol ou de la cathédrale Notre-Dame de Paris en 2019 en France, mettent en évidence la nécessité de développer des moyens d'évaluation des risques engendrés par les panaches de fumées pour la population et l'environnement. L'un des enjeux est de fournir rapidement aux autorités des informations sur les zones impactées par le panache et les niveaux de concentration de polluants auxquels les personnes ont pu être exposées.
La modélisation de la dispersion atmosphérique est une méthode utilisée pour évaluer la propagation des concentrations de polluants dans l'atmosphère. En particulier, la simulation de la dispersion des substances toxiques issues d'un rejet ponctuel peut permettre d'orienter des stratégies de prélèvements. Pour les incendies, les caractéristiques de la source polluante peuvent être déterminées au moyen de corrélations qui dépendent des propriétés thermocinétiques du feu. Cependant, en cas de rejet accidentel, les émissions sont a priori inconnues et les simulations visant à analyser le comportement du panache de fumées sont alors réalisées avec des hypothèses et des incertitudes importantes.
Si l’on dispose de mesures de concentrations dans l’atmosphère, il devient intéressant de mettre en œuvre une approche de modélisation inverse basée sur l'utilisation conjointe de ces mesures et d'un modèle de dispersion. Deux méthodes basées sur le cadre de la modélisation inverse bayésienne sont développées pour retrouver le terme source d'un incendie de grande ampleur par l'assimilation de mesures de concentration de polluants in-situ. Une méthode semi-bayésienne et une méthode bayésienne de type Monte Carlo par chaîne de Markov sont considérées pour la caractérisation du rejet.
La source à retrouver est décrite par un taux d'émission variable dans le temps et une hauteur d'émission. Cette dernière, liée au phénomène d'élévation du panache, est un paramètre important pour évaluer l'impact de la pollution à proximité de l'incendie. Deux stratégies de paramétrisation des hauteurs d'émission sont développées. La première consiste à retrouver les taux de rejet pour toutes les hauteurs d'émission prédéfinies depuis la modélisation directe. La seconde est une proposition d'inversion qui consiste à inverser la hauteur d'émission pour obtenir une intensité de rejet associée. En outre, plusieurs ajustements des méthodes inverses sont proposées pour les rendre plus robustes, notamment avec la caractérisation des niveaux de pollution ambiants.
Ces méthodes inverses sont appliquées dans le cadre d'une expérience de simulation d'un système d'observation ("OSSE") correspondant à l'incendie de la cathédrale Notre-Dame en 2019 et d'une étude de cas réel correspondant à l'incendie d'un grand entrepôt à Aubervilliers, près de Paris, en 2021.
La modélisation de la dispersion atmosphérique est une méthode utilisée pour évaluer la propagation des concentrations de polluants dans l'atmosphère. En particulier, la simulation de la dispersion des substances toxiques issues d'un rejet ponctuel peut permettre d'orienter des stratégies de prélèvements. Pour les incendies, les caractéristiques de la source polluante peuvent être déterminées au moyen de corrélations qui dépendent des propriétés thermocinétiques du feu. Cependant, en cas de rejet accidentel, les émissions sont a priori inconnues et les simulations visant à analyser le comportement du panache de fumées sont alors réalisées avec des hypothèses et des incertitudes importantes.
Si l’on dispose de mesures de concentrations dans l’atmosphère, il devient intéressant de mettre en œuvre une approche de modélisation inverse basée sur l'utilisation conjointe de ces mesures et d'un modèle de dispersion. Deux méthodes basées sur le cadre de la modélisation inverse bayésienne sont développées pour retrouver le terme source d'un incendie de grande ampleur par l'assimilation de mesures de concentration de polluants in-situ. Une méthode semi-bayésienne et une méthode bayésienne de type Monte Carlo par chaîne de Markov sont considérées pour la caractérisation du rejet.
La source à retrouver est décrite par un taux d'émission variable dans le temps et une hauteur d'émission. Cette dernière, liée au phénomène d'élévation du panache, est un paramètre important pour évaluer l'impact de la pollution à proximité de l'incendie. Deux stratégies de paramétrisation des hauteurs d'émission sont développées. La première consiste à retrouver les taux de rejet pour toutes les hauteurs d'émission prédéfinies depuis la modélisation directe. La seconde est une proposition d'inversion qui consiste à inverser la hauteur d'émission pour obtenir une intensité de rejet associée. En outre, plusieurs ajustements des méthodes inverses sont proposées pour les rendre plus robustes, notamment avec la caractérisation des niveaux de pollution ambiants.
Ces méthodes inverses sont appliquées dans le cadre d'une expérience de simulation d'un système d'observation ("OSSE") correspondant à l'incendie de la cathédrale Notre-Dame en 2019 et d'une étude de cas réel correspondant à l'incendie d'un grand entrepôt à Aubervilliers, près de Paris, en 2021.
Le jury sera composé de :
Cathy Clerbaux, Directrice de recherche, LATMOS (rapporteuse)
Olivier Thual, Professeur émérite, INPT (rapporteur)
Mélanie Rochoux, Chargée de recherche, CERFACS (examinatrice)
Didier Lucor, Directeur de recherche, LISN (examinateur)
Gilles Foret, Maître de Conférence, LISA (examinateur)
Virginie Hergault, Ingénieure, LCPP (co-encadrante)
Marc Bocquet (co-encadrant)
Joffrey Dumont Le Brazidec (invité, co-encadrant)
Yelva Roustan (directeur de thèse)
