Modélisation Neuronale et à base d’Inférence Floue des Sous Pressions du système d’auscultations (piézomètres) d’un Barrage en BCR

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Sommaire:

Introduction générale
chapitre I : présentation du barrage Koudiet Acerdoun
I.1 Introduction
I.2 Historique d’un barrage
I.3 Techniques de construction
I.4 Rôle des barrages
I.5 Les différents types des barrages
I.5.1 Les barrages en remblai
I.5.1.1 les barrages à masque amont
I.5.1.2 Les barrages zonés avec un noyau
I.5.1.3 Le Barrage homogène
I.5.2 Les barrages en béton ou en maçonnerie
I.5.2.1 Barrage en poids
I.5.2.2 Barrage voûte
I.5.2.3 Les barrages contreforts
I.6 Les infiltrations dans le corps d’un barrage
I.6.1 Les causes d’une infiltration dans un barrage
I.6.2 Conséquences des infiltrations
I.6.3 Méthodes de détection des infiltrations dans un barrage
I.6.3.1 Etudes de reconnaissance et de surveillance traditionnelle
I.6.3.2 Méthodes géophysiques
I.6.3.2.1 Potentiel Spontané (PS)
I.6.3.2.2 Méthodes électromagnétiques de basse et haute fréquence
I.6.3.2.3 Méthode de résistivité électrique
I.6.3.2.4 Méthodes sismiques:
I.6.3.3 Conductivité
I.6.4 Le contrôle des infiltrations
I.7 Le barrage Koudiet Acerdoun
I.7.1 Situation géographique et caractéristiques du barrage
I.7.2 Situation géographique
I.7.3 Historique de la construction du barrage koudiet Acerdoun[14]
I.7.4 La géologie du site du barrage koudiet Acerdoun[14]I.8 Description du sous bassin versant
I.8.1 Les caractéristiques morpho-métriques du bassin versant
I.8.1.1 Le climat
I.8.1.2 Végétation
I.8.1.3 La température
I.8.1.4 Le vent
I.8.2 La géologie
I.9 Les moyens d’auscultations du barrage Koudiet Acerdoun
I.9.1 L’échelle limnimétrique
I.9.2 Les piézomètres
I.9.2.1 Piézomètres à lecture directe
I.9.2.2 Piézomètres à l’aval
I.9.2.3 Piézomètres dans les galeries
I.9.3 Cellules de pression
I.9.4 Les pendules
I.9.5 Les extensomètres
I.9.6 L’accéléromètre
I.9.7 Les Seuils de mesure (débitmètre)
I.9.8 La station météo
I.9.9 Le contrôle de la température du barrage
I.9.9.1 Sondes de température
I.9.9.2 Fibre optique
I.10 Plan général d’auscultations du barrage koudiet Acerdoun
I.10.1 La rive gauche
I.11 Conclusion
chapitre II : mécanismes de l’écoulement des eaux dans les milieux poreux
II.1 Introduction
II.1 Définition
II.1.1 Définition du milieu poreux
II.1.2 Le sol
II.1.3 L’infiltration
II.2 propriétés physique de l’eau du sol
II.2.1 théorie de la capillarité
II.2.2 tension superficielle
II.2.3 angle du contacte
II.2.4 l’adsorption de l’eau sur les surfaces solides
II.2.4 pression osmotique
II.3 Etats de l’eau dans le sol
II.3.1 Etat énergétique
II.3.1.1 le potentiel de l’eau dans le sol
II.4 la courbe caractéristique de l’humidité du sol
II.5 lois générales de l’hydrodynamique
II.5.1 la loi de DARCY
II.5.2 la structure du l’aquifère karstique
II.5.3 Caractéristiques générales des aquifères karstiques
II.5.4 Fonctionnement hydrodynamique
II.6 Ecoulements à surface libre
II.6.1 Variabilité dans le temps
II.6.2 Variabilité dans l’espace
II.6.3 Paramètres hydrauliques [22]II.7 Conclusion
chapitre III : les réseaux de neurones artificiels
III.1 Introduction
III.2 Historique
III.3 Les neurones
III.3.2 neurone biologique
III.4 les connexions entre neurones
III.4.1 Les entrées
III.4.2 Fonction de sortie
III.4.3 Les poids des connexions
III.4.4 Fonctions d’activations
III.5 Les réseaux de neurones artificiels (Artificial Neural Networks ANN)
III.6 Les composants des réseaux de neurones artificiels
III.6.1 Couche d’entrée
III.6.2 Couche cachée
III.6.3 Couche de sortie
III.7 architecture des réseaux neurones
III.7.1 Réseaux statiques “feed-forward
III.7.1.1 Réseaux multicouches (ou Perceptron Multi Couche PMC)
III.7.1.2 Les réseaux à fonction radiale
III.7.2 Réseau récurrents “Feed-back”
III.8 apprentissage des réseaux neurones
III.8.1 Définition
III.8.2 L’apprentissage supervisé (ou à partir d’exemples)
III.8.3 L’apprentissage non supervisé
III.9 Propriété fondamentale des réseaux de neurones formels
III.10 Réseaux de neurones et régression non linéaire
III.11 la base d’apprentissage
III.11.1 Apprentissages supervisé (supervised learning)
III.11.2 Apprentissage non supervisé (unsupervised learning)
III.11.3 L’apprentissage semi-supervisé ( apprentissage par renforcement)
III.12 la base de test
III.13 Avantages et inconvénients des réseaux de neurones artificiels :[32]III.14 la mise en œuvre des RNA
III.15 Conclusion
chapitre IV : application du modèle ANFIS
IV.1 Introduction
IV.2 Définition
IV.3 Procédure du construction d’un ANFIS [35]IV.4 Architecture de l’ANFIS
IV.5 Les avantages de l’ANFIS
IV.6 Mise en œuvre avec ANFIS sur Matlab[36]
IV.7 Description de l’interface ANFIS sous Matlab [36]
IV.8 Apprentissage sur ANFIS [36]
IV.9 Conclusion
chapitre V : exposé les résultats de l’étude
V.1 Introduction
V.2 Présentation de la base des données
V.3 Statistiques descriptives des données
V.3.1 Matrice de corrélation
V.3.2 Régression linéaire
V.4 Résultats de simulation pour les données
V.5 Discussion des résultats
V.6 Conclusion
V.7 L’échantillonnage des données à traiter
V.8 La structure du modèle
V.9 Résultants et discussions:
V.10 Conclusion
Conclusion générale

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