Pierre Ngnepieba ; François Xavier Le Dimet ; Alexis Boukong ; Gabriel Nguetseng - Identification de paramètres : une application à l'équation de Richards

arima:1833 - Revue Africaine de Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées, 14 octobre 2002, Volume 1, 2002 - https://doi.org/10.46298/arima.1833
Identification de paramètres : une application à l'équation de RichardsArticle

Auteurs : Pierre Ngnepieba 1; François Xavier Le Dimet ORCID1; Alexis Boukong 2,3; Gabriel Nguetseng 4

[en]
Inverse modeling has become a standard technique for estimating hydrogeologic parameters. These parameters are usually inferred by minimizing the sum of the squared differences between the observed system state and the one calculed by a mathematical model. Since some hydrodynamics parameters in Richards model cannot be measured, they have to be tuned with respect to the observation and the output of the model. Optimal parameters are found by minimizing cost function and the unconstrained minimization algorithm of the quasi-Newton limited memory type is used. The inverse model allows computation of optimal scale parameters and model sensi-tivity.

[fr]
La modélisation inverse est devenue une approche fréquemment utilisée pour l'estimation des paramètres en hydrogéologie. Fondamentalement cette technique est basée sur les méthodes de contrôle optimal qui nécessitent des observations et un modèle pour le calcul des dérivées du premier ordre. Le modèle adjoint du modèle de Richards est construit pour obtenir le gradient de la fonction coût par rapport aux paramètres de contrôle. Les paramètres hydrodynamiques sont pris comme paramètres de contrôle; leurs valeurs optimales sont trouvées en minimisant la fonction coût ceci en utilisant un algorithme de minimisation de type descente quasi-Newton. Cette approche est utilisée pour l'identification des paramètres hydrodynamiques sur un modèle d'écou-lement souterrain en zone non saturée, ainsi que les études de sensibilité du modèle.


Volume : Volume 1, 2002
Publié le : 14 octobre 2002
Soumis le : 21 mars 2002
Mots-clés : [INFO]Computer Science [cs], [MATH]Mathematics [math], [en] Adjoint model, cost fonction, cumulative infiltration, observed cumulative infiltration, identification, optimal control.; [fr] modèle adjoint, fonction coût, infiltration cumulée, infiltration cumulée observée, identification, contrôle optimal

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