Optimisation de la gestion d’un réseau hydrographique en périodes de crues

par Majdi El Argoubi (El Argoubi)

Thèse de doctorat en Automatique et informatique industrielle / Informatique de gestion

Sous la direction de Abdelkader El Kamel et de Khaled Mellouli.

Le président du jury était Pierre Borne.

Le jury était composé de Catherine Roucairol, Rim Faiz, Fethi Lebdi, Florin Gheorghe Filip.

Les rapporteurs étaient Jamila Tarhouni, Abdellah El Moudni.


  • Résumé

    Le problème d’optimisation de la gestion d’un réseau hydrographique en période de crues consiste à résoudre un problème tactique de coordination des lâchers des réservoirs, afin de minimiser les dégâts occasionnés, en prenant en considération les exigences et spécificités spatiales du système. Comme la Programmation Dynamique Neuronal (PDN) permet d’aborder les problèmes stochastiques à évolutions temporelle et séquentielle, mais ne traite pas l’aspect spatial, alors que les Systèmes d’Information Géographique (SIG) permettent une représentation spatiale, mais avec une gestion limitée de l’aspect temporel, un couplage serré entre ces deux techniques s’avère une alternative dans la résolution de ce problème. Nous proposons alors une nouvelle approche pour la détermination des scénarios de lâchers optimaux d’un réseau hydrographique, dans lequel, les lâchers d’un réservoir sont déterminés par Système d’aide à la décision associant ces deux composantes. Une mise en œuvre sur le réseau hydrographique du Nord de la Tunisie nous a permis de valider cette approche en proposant des scénarios de lâchers satisfaisants

  • Titre traduit

    Optimal operation of a multi-reservoir during flood periods


  • Résumé

    A decision support system (DSS) has been developed for integrated, real-time flood control in a multi-reservoir system. The DSS integrates a geographic information system (GIS) with an optimization module, and a graphical dialog interface allowing effective use by system operators. A neuro-dynamic programming technique (NDP), which overcomes numerous limitations of dynamic programming (DP), is introduced for determining the optimal release policy under flood conditions. Results obtained in a real-world case study are finally presented


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