Étude du signal hydrogéologique du radon des eaux souterraines de l'Île de la Réunion

par Stéphane Basseguy

Thèse de doctorat en Physique nucléaire appliquée

Sous la direction de Patrick Bachèlery.

Soutenue en 2008

à La Réunion .


  • Résumé

    Le radon 222 est un gaz naturel radioactif de la famille de l'uranium 238 et est prépondérant dans les phases solides et fluides de la lithosphère. La Réunion étant caractérisée par un climat tropical très humide, ces phases sont en contact permanent avec l'eau souterraine. Le but de ce travail est d'étudier le signal naturel du radon des eaux souterraines du Piton de La Fournaise. Il vise à qualifier le "bruit de fond radon" de ces eaux et déterminer la part de ce signal imputable à l'activité sismique/éruptive locale. Pour ce faire, plusieurs méthodes de mesure du radon ont été utilisées dont une a entièrement été développée lors de ce travail : la sonde Alphatron 256C TMS. Deux modélisations du bruit de fond radon ont été réalisées, chacune utilisant une méthode mathématique différente (arbre décisionnel et réseau de neurones). On a ainsi pu identifier les anomalies radon révélant le caractère précurseur du radon vis-à-vis de la forte sismicité locale et des éruptions volcaniques.

  • Titre traduit

    Study of hydrogeological radon signal of la Reunion's groudwaters


  • Résumé

    Belonging to the 238 uranium family, radon 222 is a radioactive gas and this is preponderant in the lithosphere's solid and fluid phases. As Reunion Island is characterized by tropical wet climate, these phases are permanently in contact with groundwaters. The aim of this work was to study the radon natural signal of the Piton de La Fournaise's groundwaters. We have tried to qualify the radon background noise in order to determine the part of radon signal correlated to the local seismic/eruptive activity. Several measuring methods have been used. One has been entirely developed here : Alphatron 256C TMS probe. Two medellings of radon background noise have been realised, each of them using a different mathematical method (decision tree and neuronal networks). We have identified radon anomalies putting forward the precursory nature of radon next to the high local sismicity and eruptive events.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (266 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliographie p. 231-244. Annexes

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  • Bibliothèque : Université de la Réunion (Saint-Denis). Service commun de la documentation. Droit-Lettres-Sciences humaines.
  • Disponible pour le PEB
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