Projet ANR-12-MONU-0005 – MODNAT : Modélisation probabiliste des phénomènes naturels
Programme : Modèles Numériques (MN)
Année de financement : 2012
Coordinateur du projet : Monsieur fabrice POIRION (Office National d'Etudes et de Recherches Aéronautiques)
Partenaires : ELECTRICITE DE FRANCE; Institut français du pétrole Energies nouvelles; Institut français de recherche pour l'exploitation de la mer; Office national d'études et de recherches aérospatiales; Université Blaise Pascal; BU University of Brighton
Montant : 621257.0 euros
Date de début : 2012
Durée : 39 mois
Résumé : Imiter les phénomènes naturels pour mieux y faire faceDéveloppement de modèles probabilistes pour reproduire fidèlement par simulation numérique les phénomènes naturels ainsi que leurs effets sur les structures.
Prendre en compte les caractères non gaussiens et non stationnaires des phénomènesL'objectif principal de ce projet est de développer des modèles stochastiques «réalistes« de phénomènes naturels afin de: 1/ prendre en compte et décrire leur aspect aléatoire et imprévisible (non pas dans l’occurrence du phénomène mais dans leurs effets physiques), 2/ pouvoir générer aisément des réalisations simulées utilisable dans des approches de type Monte Carlo, 3/ d'évaluer l'apport de ces modèles par rapport aux modèles classiques (modèles gaussiens, stationnaires) sur des applications industrielles dans le domaine des séismes, de la turbulence, et de la houle. Les verrous scientifiques et techniques sont de 3 ordres: 1/ développer des modèles génériques de processus non gaussiens et non stationnaires, 2/ développer des méthodes de simulation suffisamment efficaces pour pouvoir être utilisées dans un contexte industriel,3/ identifier les paramètres des modèles pour les différents phénomènes étudiés à partir de mesures in situ ou de bases de données expérimentales.
Construction de modèles non gaussiens non stationnaires. Loi des maxima.Différentes approches probabilistes seront explorées afin de pouvoir construire des modèles de processus non gaussiens et non stationnaires et les méthodes de simulations associées. Seront étudiées les approches basées sur des développements de Karhunen Loève qui permettent de séparer la dépendance en temps du phénomène de sa modélisation aléatoire, rendant ainsi les développements numériques plus accessibles.Des approches basées sur l’utilisation des processus de Laplace à moyenne mobile seront également étudiées, ainsi que sur les processus à spectre évolutionnaire à paramètres aléatoires. Pour les industriels, il est important de pouvoir caractériser les sollicitations extrêmes des phénomènes naturels. C’est pourquoi des estimateurs de la loi des valeurs extrêmes de ces modèles seront établis.
Résumé de la soumission : Le projet Modélisation Probabiliste des Phénomènes Naturels (MODNAT) a pour objectif de développer des modèles numériques probabilistes   permettant  de reproduire ou de prendre en compte de façon fidèle les effets de phénomènes naturels incertains. Ces méthodes permettront de reproduire les caractéristiques les plus pertinentes du phénomène étudié, soit des trajectoires soit d'autres grandeurs probabilistes telle la loi des maxima. Les principales applications envisagées sont : la modélisation des séismes, de la houle et de la rafale turbulente. Cependant les approches envisagées pourront bien entendu être utilisées dans d’autres secteurs tels que la biologie, la médecine ou même la finance. Toutes ces applications partageant les mêmes caractéristiques, à savoir leur caractère  non stationnaire et aléatoire.Les  modèles développés seront appliqués à différents domaines couvrant la sécurité :        domaine du génie parasismique,         la certification : éoliennes,        et risque et dimensionnement : la houle.Les différentes approches pourront alors comparées entre elles.Ce projet aura également pour but de développer les algorithmes permettant de simuler ces phénomènes, une fois leurs modèles définis, et, quand cela sera possible, d'implémenter les programmes en opensource dans des codes industriels.Un travail sera mené pour rassembler et implémenter dans un cadre adéquat, outre les nouvelles méthodes issues de la réalisation de ce projet, des algorithmes déjà existants afin de les mettre à disposition des partenaires, et plus largement, dans la mesure de l'accord des partenaires, de toute personne intéressée.
Résultats : sans objet
Perspectives : Les retombées scientifiques à l'issue de ce projet seront de plusieurs natures: mise à la disposition de la communauté scientifique et des industriels de modèles stochastiques génériques permettant de représenter plus précisément les aléas naturels, développement de méthodes de simulations numériques des processus et champs stochastiques non gaussiens et non stationnaires, à moyen terme réduction des marges de sécurité dans la conception de structures soumises aux aléas naturels, entraînant une réduction des coûts de production et de fonctionnement, réduction pour certains domaines (aviation) des impacts environnementaux, modèles suffisamment généraux pour être utilisés dans d'autres disciplines, finances, biologie, médecine etc.
Publications et brevets : Fabrice Poirion, Irmela, Zentner
Non-Gaussian non-stationary models for natural hazard modeling, Applied Mathemetical Modelling, Volume 37, Issue 8, Pages 5938-5950