Thème : Doctorat
Soutenance HDR de Thomas Romary, Géosciences Mines Paris PSL
Bonne soutenance HDR à Thomas Romary
Thomas Romary, enseignant-chercheur au sein de l'équipe Géostatistique du centre de Géosciences Mines Paris PSL, soutiendra son Habilitation à Diriger des Recherches (HDR) à 13h30 à Paris.
Son sujet : " Contributions géostatistiques à la quantification d'incertitudes en géosciences."
L'Habilitation à Diriger des Recherches sera défendue devant le jury composé de :
– Mme Valérie Monbet, Université Rennes 1
– M. Carlo Gaetan, Université Ca’ Foscari de Venise
– M. Bertrand Iooss, EDF R&D
– Mme Mickaele Le Ravalec, IFPEN
– M. Denis Allard, INRAE
– M. Gérard Biau, Sorbonne Université
Informations pratiques :
Lieu : 60 boulevard Saint Michel (Paris), en salle L-109 (et sur son lien zoom)
Le Rapport d’activité 2020 est en ligne
MINES ParisTech, établissement-composante de l'Université PSL (Paris Sciences et Lettres), décline ses faits marquants 2020 et ses perspectives 2021 selon quatre grandes thématiques, selon les objectifs fixés par son plan stratégique :
- Promouvoir l'excellence scientifique
- Accompagner l'ingénieur et le chercheur du futur
- Rayonner au-delà de notre sphère
- Se déployer pour relever les défis de demain
Pour le directeur général, Vincent Laflèche, « L'École s'inscrit dans une dynamique tout à fait passsionnante ; elle le doit à l'enthousiasme et l'excellence de ses étudiants et à la passion de l'ensemble de ses personnels et de ses enseignants-chercheurs. »
Jacques Aschenbroich, PDG de Valeo, président du CA de MINES ParisTech, co-signataire de l'éditorial, souligne quant à lui, que : « Pour la première fois, les classement internationaux, dont celui dit "de Shanghai", nous classent dans les 50 meilleures universités mondiales. »
Le RA 2020 est à feuilleter ici.
> Télécharger le Rapport d'activité 2020
Soutenance de thèse de Mejda AZABOU
Modélisation et prédiction du comportement macroscopique du sel gemme dans le contexte du stockage souterrain
Résumé de la thèse en français
Le dimensionnement optimal des ouvrages creusés dans les formations salines dépend de la qualité des mesures expérimentales qui servent à la formulation des lois de comportement et au calage de leurs paramètres, ainsi que des capacités prédictives de ces lois sur le court et le long terme. La réalisation d’une campagne expérimentale combinée avec une analyse de la base de données existante à MINES ParisTech, ont mis en question l’hypothèse de la représentativité des éprouvettes testées au laboratoire. L’effet de l’hétérogénéité des éprouvettes sur le comportement macroscopique du sel a été particulièrement étudié en se basant sur une investigation numérique reproduisant virtuellement les essais de laboratoire. Cette investigation a montré que l’hétérogénéité peut expliquer les anomalies souvent observées dans les mesures expérimentales et que les éprouvettes peuvent être plus petites que le volume élémentaire représentatif (VER) souhaité. Dans une démarche permettant d’élaborer une loi macroscopique et de s’affranchir des problèmes de la non représentativité des éprouvettes testées, la taille requise du VER a été corrélée à celle des hétérogénéités. La pertinence des capacités prédictives de cette loi macroscopique a été abordée et une nouvelle loi a été proposée dans le but de pallier les limitations des modèles existants en termes de la qualité de leurs prédictions à long terme.
Résumé de la thèse en anglais
The optimal design of underground facilities in salt formations depends on the quality of the experimental measurements used to develop constitutive laws and to calibrate their parameters, as well as on the predictive abilities of these models on the short and long term. A comprehensive experimental campaign was carried out, its analysis along with that of the existing experimental data base in MINES ParisTech, raised questions concerning the assumption of specimens representativity during laboratory tests. The effect of specimens heterogeneity on the macroscopic behavior of rock salt was numerically investigated within a virtual laboratory. This investigation showed that specimens heterogeneity can explain the irregularities often observed in experimental measurements and that the tested specimens can be smaller than the required representative volume element (RVE). In an approach allowing to elaborate a macroscopic constitutive law and to overcome representativity related issues, the required RVE size was correlated to that of the heterogeneities. The pertinence of the predictive abilities of this macroscopic law was addressed and a new law, aiming to overcome the limitations of existing models in terms of the quality of their long term predictions, was proposed.
Titre anglais : Modeling and prediction of the macroscopic behavior of rock salt in the context of underground storage
Date de soutenance : mercredi 5 mai 2021 à 14h00
Adresse de soutenance : MINES ParisTech 35 rue Saint-Honoré, 77300 Fontainebleau – visioconférence
Directeur de thèse : Ahmed ROUABHI
Co-encadrant : Laura BLANCO MARTIN
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Soutenance de thèse de Jean LANGANAY
Quantification des incertitudes d'une exploitation d'un gisement d'uranium par Récupération In Situ
Résumé de la thèse en français
La Lixiviation In-Situ d’uranium, ou emph{In-Situ Recovery} (ISR), est basée sur la lixiviation directe des minéraux uranifères au coeur du gisement par une solution minière injectée. Les résultats des écoulements et des réactions chimiques dans le réservoir sont difficiles à prédire en raison des incertitudes géochimiques, pétrophysiques et géologiques. Les codes de simulation de transport réactif utilisés pour modéliser l’ISR sont particulièrement sensibles à la distribution spatiale des propriétés physiques et chimiques dans le dépôt. Ainsi, la modélisation géostatistique est utilisée pour représenter l’incertitude de la répartition spatiale des propriétés géologiques. On peut représenter cette incertitude par un grand nombre de réalisations du modèle géostatistique. La propagation directe des incertitudes géologiques est difficile à résoudre en contexte industriel en raison du temps CPU nécessaire pour effectuer une simulation de l’ISR. Les travaux réalisés dans cette thèse présentent différents moyens de propager l’incertitude géologique en incertitude sur la production d’uranium avec un coût en temps de calcul réduit. On utilise pour cela la méthode de réduction de scénarios, qui permet de propager parcimonieusement l’incertitude. Un sous-ensemble de simulations géostatistiques est sélectionné pour approximer la variabilité d’un ensemble plus large. La sélection est obtenue en utilisant un proxy de la simulation de transport réactif. La principale contribution de ce travail est la construction de différents proxys pour approximer la lixiviation de l’uranium. Ils permettent de reproduire la dissimilarité des réalisations en terme de production d’uranium. Ensuite, les simulations de l’ISR effectuées dans les réalisations géostatistiques sélectionnées donnent une approximation de la variabilité de production d’uranium de l’ensemble des réalisations. Cette approximation est enfin utilisée pour quantifier les incertitudes de la production d’uranium sur des cas réels. Finalement, la propagation de l’incertitude de production de l’échelle du bloc de production à l’échelle de la mine est développée. Par ailleurs, un travail exploratoire a été mené dans le but d’utiliser des modèles de substitution du solveur de la chimie pour accélérer les simulations de transport réactif.
Résumé de la thèse en anglais
Uranium In Situ Recovery (ISR) is based on the direct leaching of the uranium ore in the deposit by a mining solution. Fluid flow and geochemical reaction in the reservoir are difficult to predict due to geological, petrophysical and geochemical uncertainties. The reactive transport simulation code used to model ISR is very sensitive to the spatial distribution of the physical and chemical properties of the deposit. Geostatistical models are used to represent the uncertainty of the spatial distribution of geological properties. The direct propagation of geological uncertainties by multiple ISR mining simulations is intractable in an industrial context. This work presents a way to propagate geological uncertainties into uranium production uncertainties at a reduced computational cost, thanks to a scenario reduction method. A subset of geostatistical simulations is built to approximate the variability of a larger set. The selection is obtained using a proxy of reactive transport simulation. The main contribution of this work is the development of different proxys to approximate the uranium leaching. They allow the discrimination of geostatistical realizations in terms of potential uranium production. Then, the ISR simulation carried out with the selected geostatistical realizations gives an approximation of the uranium production variability over the whole set of geostatistical simulations. This approximation is then used to quantify the uncertainties on the uranium production. The proposed approach is assessed on real case studies. Finally, the propagation of the uranium production uncertainty, assessed by the scenario reduction method, on mining operation planning is developped. Furthermore, an exploratory work about the use of statistical meta-models as chemistry solvers is also presented.
Titre anglais : Uncertainty quantification in an uranium ore deposit exploitation by In Situ Recovery
Date de soutenance : jeudi 25 mars 2021 à 14h00
Adresse de soutenance : 35 rue Saint-Honoré 77300 Fontainebleau – visioconférence
Directeur de thèse : Vincent LAGNEAU
Co-encadrant : Thomas ROMARY
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