Vagues déferlantes sur une bathymétrie variables : idetification et statistiques de déferlement Projet 3DWaveBI : 3D Wave Breaking Impacts

Présentation

Durée : 4-6 mois

Contexte :

L’impact des vagues sur des structures et leurs effets sur la morphologie des côtes dans les zones d’atterrage des câbles est extrêmement important pour l’évaluation des risques et le dimensionnement des structures en mer. La France vise la neutralité carbone à l’horizon 2050, et pour atteindre cet objectif, les éoliennes en mer constitueront la deuxième contribution la plus importante, avec 50 GW installés en 2050. Les éoliennes en mer ont un grand potentiel de production d’énergie, et elles sont actuellement la ressource d’énergie renouvelable en plus forte croissance (+19% entre 2010 et 2022). Afin d’optimiser le dimensionnement des structures et la planification des parcs éoliens, il est nécessaire d’avoir une bonne connaissance des conditions des vagues et de leurs impacts sur les sites d’installation.

Pour répondre à ce besoin, nous travaillons sur le développement de modèles de propagation de vagues et sur la réalisation d’essais en bassin du fait de la difficulté d’obtenir des mesures de ce type en mer. La Figure 1 montre les trois processus physiques étudiés avec la modélisation numérique et physique dans le cadre du projet 3DWaveBI (3D Wave Breaking Impacts) : (1) la propagation des vagues irrégulières sur une bathymétrie variable, (2) la caractérisation et les statistiques des vagues déferlantes, et (3) leurs impacts sur des structures. Les observations
en laboratoire permettent de valider les modèles numériques et d’améliorer la connaissance des efforts des vagues, incluant les vagues déferlantes, sur des structures.

FIGURE 1. Identification des trois domaines d’intérêt en mer (gauche) et en laboratoire
(droite) : (1) propagation des vagues irrégulières, (2) caractérisation et statistiques de déferlement
de vagues et (3) efforts sur la structure.

Sujet :

Ce stage vise à analyser la propagation des vagues sur une bathymétrie variable et détecter les zones de déferlement à partir des mesures prises dans un bassin à houle. Le bassin a été instrumenté avec une vingtaine de sondes distribuées spatialement afin de mesurer la transformation des vagues sur un fond en forme d’une dune sous-marine. De plus, deux caméras, de haute résolution et de haute vitesse, ont été utilisées afin d’identifier les zones de déferlement par la présence de mousse à la surface de l’eau et aussi de caractériser les vagues déferlantes qui impactent la structure.

Lors d’un premier stage, deux approches de traitement d’image ont étés implémentées (e.g. Figure 2 : une segmentation dite "classique" basée sur plusieurs étapes de filtrage, seuillage et clustering des images (ligne en haut), et une segmentation par application d’un réseau de neurones convolutifs, U-Net, afin d’améliorer l’efficacité de l’analyse (ligne en bas). Les premiers résultats sont prometteurs et cette approche a le potentiel de réduire les temps de calcul afin de permettre de traiter un grand nombre d’images.

L’objectif de ce stage est d’améliorer l’approche mise en place en réduisant les erreurs liées à l’identification des réflexions de lumière comme mousse dans les masques. Ensuite, l’entrainement du modèle U-Net sera étendu afin de réduire les incertitudes et d’améliorer sa performance. Ensuite, cette approche sera appliquée pour analyse les images des essais afin d’estimer les statistiques de vagues déferlantes sur une bathymétrie variable pour une gamme de différentes conditions de vagues (en variant la hauter, période et direction des vagues ainsi que la pronfondeur d’eau).

Le stage sera réalisé en parallèle avec une thèse en cours au LHSV sur la modélisation numérique de la propagataion et du déferlement de vagues. Pour le/la stagiaire, ce travail sera l’opportunité d’acquérir des connaissances et développer des capacités d’analyse de données, de traitement d’image et de méthodes d’IA (intelligence artificielle).

FIGURE 2. Exemple de l’application de l’approche "classique" (en haut) et U-Net (en bas),montrant l’image de base (gauche), l’identification des masques (au milieu), et la superposition des zones identifiées comme zones de déferlement sur l’image de base (à droit).

Profil recherché : Étudiant.e (M1, M2, BAC+5, stage d césure) en mécanique des fluides, informatique scientifique et/ou mathématiques intéressé.e par les aspects recherches

Expérience souhaitée dans un des domaines suivants : l’hydrodynamique côtière, le traitement d’image, l’intelligence
artificielle

Lieu du stage : Laboratoire d’Hydraulique Saint-Venant (École des ponts et chaussées, EDF R&D), Chatou, France

Durée de stage : 4-6 mois, Gratification : gratification minimale obligatoire ( 4,35 C / heure)

Pour postuler, merci d’envoyer votre CV et une lettre de motivation