Assimilation de données pour l'estimation du terme source rejeté dans l'atmosphère lors d'un accident nucléaire et estimation des erreurs pour la modélisation de la dispersion atmosphérique des radionucléides

par Joffrey Dumont Le Brazidec

Projet de thèse en Sciences et Techniques de l'Environnement

Sous la direction de Marc Bocquet.

Thèses en préparation à Paris Est , dans le cadre de SIE - Sciences, Ingénierie et Environnement , en partenariat avec CEREA (laboratoire) depuis le 05-02-2018 .


  • Résumé

    La thèse, prévue pour commencer le 01/02/2018, qui serait écrite en coopération avec l'IRSN et qui se déroulerait donc à 50% dans chaque laboratoire se situe dans le contexte de l'évaluation de rejets de radionucléides dans l'environnement. L'enjeu est de connaître ces émissions (localisation, composition, évolution temporelle des débits de rejets). Dans cette teneur et grâce aux différentes recherches suivantes, l'IRSN a déjà produit la première version d'un outil de modélisation inverse pour estimer les émissions à partir des modèles de dispersion et des mesures environnementales. Bocquet et al. (2012) propose une méthode de modélisation inverse pour estimer la dispersion atmosphérique dans le cas de l'accident de Tchernobyl. Saunier et al. (2013) et Winiarek et al. (2014)développent des méthodes de modélisation inverse pour estimer le terme source de l'accident de Fukushima en prenant en compte différents types d e données d'observation. Finalement une estimation des erreurs de modélisation du terme source a été proposée dans Liu et al. (2017) en partant d'une approche bayésienne. Le travail à partir de ces différentes approches constitue le sujet de la thèse. Plus précisément le développement de techniques d'assimilation multi-échelles pour la dispersion atmosphérique accidentelle et le calcul objectif des erreurs de l'estimation en tenant compte des erreurs de modélisation et d'observation de façon mathématiquement rigoureuse constituent les deux objectifs de la thèse et la poursuite des activitées déjà engagées par les Ponts Paristech et l'IRSN. Dans ce contexte, il existe plusieurs pistes de développement. D'abord il est possible d'obtenir de meilleures exploitations des mesures environnementales c'est-à-dire utiliser des méthodes statistiques pour satisfaire plusieurs exigences : indépendance des mesures, redondance de l'information, pondération des mesures, prise en compte simultanée de différents types de mesure. D'autre part il serait très intéressant de modéliser les erreurs ce qui passerait par l'utilisation de lois de distribution de probabilité a priori et d'approches bayésiennes (Chaîne de Markov, Monte Carlo). Winiarek, V., Bocquet, .M, Duhanyan, N., Roustan, Y, Saunier, O., Mathieu, A. 2014. Estimation of the caesium-137 source term from the Fukushima Daiichi nuclear power plant using a consistent joint assimilation of air concentration and deposition observations, Atmos. Env. 82. 268-279 Saunier, O., Mathieu, A. ,Didier, D., Tombette, M., Quélo, D., Winiarek, V. and Bocquet, M. 2013. An inverse modeling method to assess the source term of the Fukushima Nuclear Power Plant accident usinggamma dose rate observations. Atmos. Chem. Phys., 13, 11403–11421 Liu, Y., Haussaire,J.-M, Bocquet, M., Roustan, Y., Saunier, O., Mathieu, A. 2017. Uncertainty quantification of pollutant source retrieval: comparison of Bayesian methods with application to the Chernobyl and Fukushima Daiichi accidental releases of radionuclide. Q. J. R. Meteorol. Soc., accepté pour publication

  • Titre traduit

    Data assimilation for the estimation of the source term released to the atmosphere during a nuclear accident and error estimation for the modelling of the atmospheric dispersion of radionucleids


  • Résumé

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