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MISHRA Mohit

Modélisation et reconstitution des informations à partir des données de surveillance des glissements de terrain
Modeling and information reconstruction from landslide monitorin

 

Directeur de thèse :     Gildas BESANÇON

École doctorale : Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (EEATS)

Spécialité : Automatique et productique

Structure de rattachement : Université Grenoble Alpes

Établissement d'origine : Veermata Jijabai Technological Institute, Matunga, Mumbai (VJTI) - Inde

Financement(s) : Contrat doctoral

 

Date d'entrée en thèse : 01/10/2018

Date de soutenance : 25/04/2022

 

Composition du jury :
Monsieur Romain POSTOYAN | CHARGE DE RECHERCHE, CNRS, Rapporteur
Madame Stéphanie GAUTIER | MAITRE DE CONFERENCE, University Montpellier II, Rapporteure
Madame Séverine BERNARDIE | DIRECTEUR DE RECHERCHE, BRGM, Examinatrice
Monsieur Didier GEORGES | PROFESSEUR DES UNIVERSITES, Université Grenoble Alpes, Examinateur
Monsieur Gildas BESANCON | PROFESSEUR DES UNIVERSITES, Université Grenoble Alpes, Directeur de thèse
Monsieur Guillaume CHAMBON | DIRECTEUR DE RECHERCHE, INRAE, Co-directeur de thèse

 

Résumé : Un glissement de terrain est un mouvement sur pente descendante d'une partie du sol, de débris, ou de roche de surface, entraîné par la gravité. On peut trouver une certaine hétérogénéité dans les mouvements de ce type, comme dans leurs vitesses d'évolution, allant du glissement lent à l'accélération catastrophique. Ces deux scénarios constituent une menace pour la population, les infrastructures, l'écosystème et l'économie de la région exposée. La stratégie traditionnelle de gestion des risques de glissement de terrain suggère d'éviter de construire de nouvelles infrastructures dans une telle région sur la base de cartes des aléas. Cependant, avec le changement climatique et l'urbanisation rapide, cette stratégie semble difficile à tenir. Par conséquent, les Systèmes d'Alerte Précoce (SAP) sont la voie à suivre pour prendre des mesures correctives en temps opportun afin de réduire les pertes en vies humaines et économiques. Ces SAP s'appuient sur des systèmes de surveillance des glissements de terrain, des modèles de glissements de terrain, et des algorithmes de reconstruction d'informations.Dans ce contexte difficile de surveillance et de prévision des glissements de terrain,le travail présenté dans cette thèse vise à définir un modèle dynamique des glissements de terrain basé sur la physique, développer des méthodes d'identification des paramètresinconnus, et contribuer à l'évaluation des risques par des techniques d'observateurs à partir des mesures disponibles. Cela nécessite une approche multidisciplinaire, s'appuyant ici sur des concepts issus d'une part de la géophysique et d'autre part de la théorie du contrôle, pour la définition d la structure du modèle et les méthodes de résolution des problèmes d'observateurs (ou d'identification des paramètres), respectivement. En bref, l'idée est d'analyser les changements dans les variables de glissement de terrain et dans lesparamètres mécaniques avant ou pendant un mouvement. ************************************************************************************************************************************************** Abstract: Landslide is a gravity-driven downslope movement of soil, debris, or rock near the earth's surface. It can display heterogeneity in rates and movement types, ranging from creeping motion to catastrophic acceleration. Both scenarios pose a threat to the exposed region's people, infrastructure, ecosystem, and economy. Traditional landslide risk man- agement strategy suggests avoiding building new infrastructure in such a region based on hazard maps. However, with climate change and rapid urbanization, this strategy seems challenging to implement. Therefore, Early Warning Systems (EWS) are way forward to take timely corrective measures to reduce life and economic losses. These EWS's rely on landslide monitoring systems, landslide models, and information reconstruction schemes. In this challenging context of landslide monitoring and forecasting, the present work aims to define a physics-based dynamical model of landslides, unknown parameters identi- fication, and observer-based hazard evaluation from available measurements. This requires a multi-disciplinary approach, i.e., concepts from geophysics on the one hand and control theory on the other hand, for model structure definition and solution methods for observer problems (or parameter identification), respectively. In short, the idea is to analyze the changes in landslide variables and mechanical parameters prior to or while in a motion.


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