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Incertitudes en modélisation numérique hydraulique des ruptures de barrage.

Incertitudes en modélisation numérique hydraulique des ruptures de barrage.
拦河坝破裂水力模型的不确定性。
批准号:
491880-2015
负责人:
Soulaïmani, Azzeddine
金额:
$4.23万
依托单位国家:
加拿大
项目类别:
Collaborative Research and Development Grants
财政年份:
2019
资助国家:
加拿大
项目状态:
已结题
起止时间:
2019-01-01 至 2020-12-31

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项目成果

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La Loi québécoise sur la sécurité des barrages promulguée en 2000, suivie de son Règlement d'application en 2002, impose aux propriétaires de barrages de déterminer la crue de sécurité de chacun des aménagements hydrauliques qu'ils possèdent. Pour chaque barrage de forte contenance, cette loi exige qu'une carte d'inondation délimitant la zone inondable associée à la crue de sécurité soit produite. La confection des cartes d'inondation procède de processus consistant d'une part, en une estimation du débit résultant de la brèche dans la structure du barrage et d'autre part, en la prédiction des phénomènes hydrodynamiques subséquents. Cette analyse est forcément soumise à des incertitudes du fait de la variabilité naturelle et difficile à saisir, des paramètres physiques des phénomènes considérés. Cette réalité n'est généralement pas prise en compte lors des analyses classiques de rupture de barrage. L'analyse des phénomènes de rupture de barrage pour la confection de cartes d'inondation devrait idéalement considérer plusieurs scénarios pour une meilleure prise en compte de la complexité de tels phénomènes. Il s'agirait alors de procéder à des analyses de sensibilité des réponses des modèles aux paramètres physiques et de considérer une analyse probabiliste pour la prise en compte des incertitudes dans l'estimation de la crue de sécurité. Le présent projet de recherche a identifié cinq thèmes pour l'analyse des principales sources d'incertitude. Ces thèmes tiennent compte des récentes avancées scientifiques et ouvrent la perspective d'une réduction et d'une meilleure maîtrise de ces incertitudes. Les problématiques abordées sont celles: du fond érodable, de la sensibilité aux modèles de brèche, de l'estimation du coefficient de frottement, de la sensibilité aux données topographiques et de la définition de probabilités de dépassement. Les études relatives à ces différents thèmes aboutitont à la conception d'outils d'aide à la mise en oeuvre des plans efficients d'évaluation et de prévention des risques d'inondation.
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会议论文
Computational and machine learning methods for model reduction, uncertainty propagation, and parameter identification in fluid and solid mechanics
  • 批准号:
    RGPIN-2021-02693
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额:
    $3.35万
  • 财政年份:
    2022
  • 负责人:
    Soulaïmani, Azzeddine
  • 依托单位:
Computational and machine learning methods for model reduction, uncertainty propagation, and parameter identification in fluid and solid mechanics
  • 批准号:
    RGPIN-2021-02693
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额:
    $3.35万
  • 财政年份:
    2021
  • 负责人:
    Soulaïmani, Azzeddine
  • 依托单位:
High performance computing methodologies for solving complex turbulent flows
  • 批准号:
    RGPIN-2016-03812
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额:
    $1.89万
  • 财政年份:
    2020
  • 负责人:
    Soulaïmani, Azzeddine
  • 依托单位:
High performance computing methodologies for solving complex turbulent flows
  • 批准号:
    RGPIN-2016-03812
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额:
    $1.89万
  • 财政年份:
    2019
  • 负责人:
    Soulaïmani, Azzeddine
  • 依托单位:
国内基金
海外基金
微尺度横移近场直写仿生支架阻断En1-YAP通路促进创面无瘢痕愈合的作用及机制研究
  • 批准号:
    JCZRQNB202600572
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    --
  • 批准年份:
    2026
  • 负责人:
  • 依托单位:
EN1通过USP18去泛素化调控ACLY蛋白稳定性诱导脂质代谢重编程促进膀胱癌进展的机制研究
  • 批准号:
    2025JJ50549
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    --
  • 批准年份:
    2025
  • 负责人:
    尹焯
  • 依托单位:
微流控集成3D打印构建毛囊嵌合器官芯片通过乳酸/Bmp2/En1轴介导创面毛囊再生及无瘢痕愈合
  • 批准号:
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    15.0万元
  • 批准年份:
    2024
  • 负责人:
    黄俊飞
  • 依托单位:
儿童 IBD 采用EN 联合微生态制剂治疗的临床疗效及对肠道菌群、微炎症状态与免疫系统的影响
  • 批准号:
    2024JJ7051
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    --
  • 批准年份:
    2024
  • 负责人:
  • 依托单位: