Comparaison de modèles de tsunamis générés par glissements de terrain et exploration des champs d'application

Comparison of landslide tsunami models and exploration of fields of application

• Auteur / Autrice : Alexandre Paris
• Direction : Stéphane Abadie, Philippe Heinrich
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Géosciences
• Date : Soutenance le 13/09/2021
• Etablissement(s) : Pau
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences exactes et leurs applications (Pau, Pyrénées Atlantiques ; 1995-)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : SCIENCES POUR L'INGENIEUR APPLIQUEES EN MECANIQUE ET GENIE ELECTRIQUE (SIAME EA 4581) - Centre d'études et d'applications (Paris) - Laboratoire des Sciences de l'Ingénieur Appliquées à la Mécanique et au génie Electrique

Mots clés

Mots clés contrôlés

Simulation par ordinateur

Glissements de terrain

Effets des séismes

Mots clés libres

Tsunami

Simulations numériques

Glissements de terrain

Tsunami

Numerical modeling

Landslides

Résumé

Les effondrements gravitaires sont la deuxième cause de génération de tsunamis après les séismes. Il est important de bien les comprendre afin de prévenir de futures catastrophes ou de développer les systèmes d’alerte. Pour cela, des modèles analogiques, en laboratoire, ou numériques sont utilisés. Dans la deuxième catégorie, de nombreux modèles existent et peuvent produire des résultats similaires pour un cas donné. Parmi eux, les modèles intégrés sur la profondeur qui utilisent par exemple les équations de type shallow water ou de Boussinesq, peuvent être opposés aux modèles Navier-Stokes. L’objectif de cette thèse est de comparer ces deux stratégies à l’aide de deux modèles spécifiques un modèle intégré sur la hauteur, AVALANCHE, et un modèle Navier-Stokes, OpenFOAM. Tout d’abord, les deux modèles sont calibrés grâce à deux benchmarks, un glissement subaérien et un submergé. Cette étude a montré que les deux modèles pouvaient reproduire les données expérimentales et que plusieurs combinaisons de paramètres permettaient d’obtenir les mêmes résultats. Ensuite, des études de sensibilité sont réalisées afin d’évaluer l’influence de la position initiale du glissement et de la pente, et d’observer le comportement des différentes équations (shallow water, Boussinesq ou Navier-Stokes) pendant les phases de génération et de propagation de la vague. Enfin, l’application des deux modèles à deux cas réels, le glissement et le tsunami du 17 juin 2017 dans le Karrat Fjord au Groenland et le tsunami généré par l’effondrement du volcan Anak Krakatau le 22 décembre 2018, en Indonésie, permet de les comparer entre eux.

After earthquakes, landslides are the second cause for tsunami generation. A proper understanding is required to prevent future disaster or to develop early warnings.This can be achieved through physical models in laboratory or numerical models. In the last category, several models exist and can provide very similar results for a case study. Among them, depth-averaged models using for example shallow water or Boussinesq equations, can be opposed to Navier-Stokes models. The main objective of this PhD thesis is to compare these two modeling strategies with two specific models, a depth-averaged model, AVALANCHE, and a Navier-Stokes model, OpenFOAM. First, two benchmarks (a subaerial and submerged one) are used to calibrate the models. This highlighted that both models could reproduce the experimental data and that several combinations of parameters led to similar results. Second, sensitivity studies are carried out to evaluate the influence of the initial landslide position and the slope angle and to observe the behavior of the different equations (shallow water, Boussinesq or Navier-Stokes) during the wave generation and propagation phases. Finally, both models are applied to two real cases, the June 17, 2017, Karrat Fjord, Greenland, landslide and tsunami, and the December 22, 2018, Anak Krakatau, Indonesia, collapse and tsunami, and are intercompared.