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Directeur de la Technologie • Tours

Dernière mise à jour: il y a 5 jours

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L’évaluation de l’aléa sismique des vallées sédimentaires profondes et encaissées, telle que celle de Grenoble (France) atteignant environ 1 km de profondeur, requiert des modélisations numériques tridimensionnelles (3D) du champ d’onde sismique en milieu géologique complexe car les approches conventionnelles basées sur des hypothèses de propagation monodimensionnelle (1D) ne tiennent pas compte, entre autres, de la propagation des ondes de surface tout aussi prépondérantes que celles de volume pour ce type de vallées propices à de fortes amplifications d’ondes sur une large gamme de fréquences et potentiellement à la destruction massive des zones urbanisées les peuplant.

Une compréhension quantitative de la réponse de ces vallées «hors-normes» à des fins de microzonage sismique requiert des modélisations numériques permettant notamment de représenter en trois dimensions les mouvements sismiques initiés par la rupture d’une faille, puis propagés jusqu’aux vallées sédimentaires d’intérêts. Grâce à l’avènement conjoint des réseaux d’observations denses pour caractériser les propriétés du sous-sol et des puissances de calcul massivement parallèle pour résoudre les équations aux dérivées partielles, les modélisations actuelles simulent en 25 minutes sur cœurs des scénarios d’aléa au 1 / sur des emprises de 30 km3 interprétables jusqu’à environ 5 Hz. Toutefois, bien que ces modélisations 3D aient connu un réel essor depuis les années , elles se heurtent à deux verrous majeurs : la méconnaissance des propriétés du sous-sol au-delà du Hertz pour l’étendue des zones d’études (~30 km3) et la nécessité d’une grande puissance de calcul pour atteindre la limite supérieure des fréquences correspondant au palier d’accélération spectrale constante utile au génie parasismique, à savoir ~6 Hz pour les zones à forte sismicité et ~30 Hz pour les zones de moyenne à très faible sismicité.

Cette thèse investiguera ces deux verrous au travers de la construction d’un jumeau numérique (JN) multi-physiques multi-échelles multi-dimensions et interopérables par objet d’intérêt (faille, grandes structures sismologiques environnantes, lithostructure sous-jacente au site d’étude, etc.), dans le but d’améliorer la prédiction des mouvements du sol, dont l’évaluation précise à des fins de microzonage est vitale pour garantir un développement durable des sociétés soumises à des pressions grandissantes relatives à l’aménagement des territoires. Le JN permettra de faire tendre les modèles de simulations numériques vers une représentation réaliste des vallées sédimentaires, via l’interprétation conjointe des données observées existantes, telles que les mesures d’amplification spectrale H / V et les courbes de dispersion des ondes de surface. Son aspect multidimensionnel permettra de confronter les résultats provenant des simulations 1D et 3D tout en évaluant leur complémentarité : (i) définition de facteurs d’aggravation 3D / 1D sur le mouvement sismique à prendre en compte dans le microzonage sismique; (ii) extrapolation des caractéristiques du mouvement sismique au-delà de la limite supérieure des fréquences non atteintes par les modèles 3D. Ceci en vue de quantifier l’aléa sismique via i) la rupture de la source sismique à cinématique imposée pilotée par l’équation eikonale, ii) la propagation des ondes dans les structures géologiques multi-échelles (du kilomètre au mètre) pilotée par l’équation du mouvement, et iii) le comportement complexe (potentiellement non-linéaire) des sols de proche surface.

La question principale est de quantifier, via la construction du JN décrit ci-avant, les niveaux d’agression sismique probables au sein des vallées sédimentaires alpines en cas de séismes forts (magnitude Mw=6) et modérés (Mw=5). Plus particulièrement, les questions sous-jacentes qui en découlent sont les suivantes : quels phénomènes – depuis la rupture en profondeur jusqu’au site d’étude – gouvernent majoritairement les prédictions et lesquels sont négligeables? Quelle serait la part de variabilité associée à ces phénomènes ? Quels sont les facteurs d’aggravation 3D / 1Det quels paramètres physiques les contrôlent ? Comment harmoniser les résultats provenant des simulations 1D et 3D? Quelles méthodes d’intelligence artificielles sont adaptées pour agréger les grandeurs cibles (accélération spectrale, accélération maximale, etc.)? Quelles grandeurs caractéristiques sont aisément transposables à l’ingénierie? Et plus particulièrement, doit-on toujours avoir recours à des modèles physiques 3D avancées pour prédire ces grandeurs? Quelle puissance de calcul numérique est requise pour générer et calculer la réponse des milieux hétérogènes réalistes à grande échelle ?

Starting date: 11-01

Funding category: Other public funding

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