Courrier du Savoir scientifique et technique
Volume 12, Numéro 12, Pages 13-19

Amelioration De L’estimation De La Transmissivite Dans Une Nappe Alluviale A L’aide Des Reseaux De Neurones Artificiels

Auteurs : Aoun-sebaiti B . Hani A . Djabri L .

Résumé

La Transmissivité est souvent estimée en utilisant des données de débits spécifiques quand les données de pompage d'essai ne sont pas disponibles ou quand l'abaissement du niveau est rapidement stabilisé, comme dans le cas des couches karstifiées ou dans les nappes alluviales à « niveau d’eau constant ». Plusieurs auteurs ont étudié la relation entre la transmissivité et le débit spécifique à partir d’une relation empirique du type T  a .  Q s  . Dans cette étude plus d’une centaine de pompages d’essai ont été réinterprété selon des schémas théoriques adaptés aux différentes configurations hydrogéologiques rencontrées dans la nappe alluviale de la Moselle en Lorraine. Les résultats montrent que la relation entre la Transmissivité et la productivité des ouvrages est fonction des pertes de charge quadratiques dues au captage. La décomposition de ces dernières montre que ce sont surtout les caractéristiques dimensionnelles des crépines qui sont responsables de l’augmentation du rabattement dans les puits et par conséquent de la diminution du rendement des ouvrages. Dans cette étude, l’utilisation d’un réseau de neurones artificiels a permis d’améliorer l’estimation de la Transmissivité et d’identifier les paramètres responsables de l’augmentation du rabattement observé dans les ouvrages de captage. Le modèle restitue parfaitement les Transmissivité à partir des valeurs du rayon de la crépine, du coefficient d’emmagasinement, du débit spécifique brut et corrigé des pertes de charge dues au captage.

Mots clés

Transmissivité, débit spécifique, réseaux de neurones artificiels, aquifère alluvial, Moselle, France.