Journal Articles Revue française de Géotechnique Year : 2006

Estimation de la migration d'une pollution accidentelle dans un projet routier à l'aide des réseaux de neurones artificiels

Abstract

L'évaluation de la profondeur de la zone contaminée D en fonction du temps et de la quantité de polluant injectée dans un sol Q après une pollution routière accidentelle est essentielle pour étudier le risque de contamination de la ressource en eau souterraine et pour concevoir des plans d'intervention. Cet article présente une méthode pour estimer D et Q en utilisant les réseaux de neurones artificiels. Une base de données est produite à partir de cas simulés en utilisant un modèle par éléments finis. Plusieurs modèles de réseaux de neurones artificiels par rétro propagation de l'erreur sont évalués par leur capacité à généraliser la simulation sur des données indépendantes. Leur comportement est également comparé à un modèle plus classique de régression multilinéaire. Les réseaux de neurones montrent une très bonne aptitude à simuler les évolution de D et Q. La méthodologie proposée est appliquée à l'analyse du risque de pollution par le trichloréthylène des eaux souterraines le long de l'axe d'un projet routier dans le Nord de la France.

No file

Dates and versions

hal-00290769 , version 1 (26-06-2008)

Identifiers

  • HAL Id : hal-00290769 , version 1

Cite

Eddy El Tabbach, Laurent Lancelot, Isam Shahrour, Henri Maillot, Y. Najjar. Estimation de la migration d'une pollution accidentelle dans un projet routier à l'aide des réseaux de neurones artificiels. Revue française de Géotechnique, 2006, 112, pp.49 - 57. ⟨hal-00290769⟩

Collections

38 View
0 Download

Share

  • More