Intégration de modèles approchés pour mieux transmettre l’impact des incertitudes statiques sur les courbes de réponse des simulateurs d’écoulements

Gaétan Bardy. ( 2015 )
Universit{\'e} de Lorraine

Abstract

Alors que l’on utilise couramment de nombreux modèles numériques différents pour la description statique des réservoirs souterrains et des incertitudes associées, les incertitudes sur les écoulements des fluides à l’intérieur de ces réservoirs ne peuvent, pour des raisons de performance, que s’appuyer que sur quelques simulations d’écoulements. Les travaux de cette thèse ont donc pour objectif d’améliorer la transmission de l’impact des incertitudes statiques sur les réponses du simulateur dynamique d’écoulements sans augmenter le temps de calcul, grâce à des modèles approchés (proxy). Pour cela deux axes de recherche ont été menés : -L’implémentation de nouveaux proxys basés sur le Fast Marching, afin de modéliser la propagation d’un fluide dans un réservoir avec seulement quelques paramètres. Cela permet d’obtenir des courbes de réponse similaires à celles fournit par le simulateur d’écoulement pour un temps de calcul très court ; -La mise en place d’une procédure de minimisation mathématique afin de prédire les courbes de réponses du simulateur d’écoulement à partir d’un modèle analytique et des distances entre les modèles calculées avec les réponses des proxys. Les méthodes développées ont été appliquées sur deux cas d’études réels afin de les valider face aux données disponibles dans l’industrie. Les résultats ont montrés que les proxys que nous avons implémentés apportent de meilleures informations que les proxys disponibles bien que les nôtres soient toujours perfectibles. Nous avons aussi mis en évidence l’intérêt de notre procédure de minimisation pour mieux évaluer les incertitudes dynamiques à partir du moment où le proxy utilisé est suffisamment fiable

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 keywords = {Uncertainties ; Reservoir ; Proxy ; Minimization ; Incertitudes ; Minimisation ; Fluides ;  Dynamique des-Simulation par ordinateur ; Incertitude ; Optimisation math{\'e}matique ; R{\'e}servoirs souterrains},
 month = {October},
 number = {2015LORR0253},
 pdf = {https://hal.univ-lorraine.fr/tel-01754538/file/DDOC_T_2015_0253_BARDY.pdf},
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