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Parameters identification: an application to the Richards equation

Pierre Ngnepieba (1), François Xavier Le Dimet ORCID (1), Alexis Boukong (2) (3) (4), Gabriel Nguetseng (5)
(1) System identification and optimization in physics and environment
(2) Université de Dschang
(3) Faculté Agronomique et des Sciences Agricoles
(4) Université de Dschang [Cameroun] = University of Dschang [Cameroon]
(5) Université de Yaoundé I
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Importé le
March 20, 2002
Publié le
October 13, 2002
Modifié le
March 31, 2025
Volume 1
Volume 1, 2002
DOI
10.46298/arima.1833
Licence
https://about.hal.science/hal-authorisation-v1
Indicateurs
889
Vues
1011
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Parameters identification: an application to the Richards equation

Pierre Ngnepieba (1), François Xavier Le Dimet ORCID (1), Alexis Boukong (2) (3) (4), Gabriel Nguetseng (5)
(1) System identification and optimization in physics and environment
(2) Université de Dschang
(3) Faculté Agronomique et des Sciences Agricoles
(4) Université de Dschang [Cameroun] = University of Dschang [Cameroon]
(5) Université de Yaoundé I
Résumé
anglais
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.
français
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.
Mots-clés
français
  • [INFO]Computer Science [cs]
  • [MATH]Mathematics [math]
  • modèle adjoint
  • fonction coût
  • infiltration cumulée
  • infiltration cumulée observée
  • identification
  • contrôle optimal
anglais
  • Adjoint model
  • cost fonction
  • cumulative infiltration
  • observed cumulative infiltration
  • identification
  • optimal control.
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