AMELIORATION DE L’ESTIMATION DE LA TRANSMISSIVITE DANS UNE NAPPE ALLUVIALE A L’AIDE DES RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS
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
b
s Q a T . . 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 Transmissivitéet 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 Transmissivitéà 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.
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