Tamtam Proceedings - lamsin

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Décomposition de domaine pour un milieuporeux fracturéL. Amir 1 , M. Kern 2 , V. Martin 3 , J. E Roberts 41 INRIA-Rocquencourt, B.P. 105, F-78153 Le Chesnay CedexEmail: laila.amir@inria.fr2 INRIA-Rocquencourt, B.P. 105, F-78153 Le Chesnay CedexEmail: Michel.Kern@inria.fr3 Politecnico di Milano, Via Bonardi, 9, 20133 MILANO, ITALIAEmail: vincent.martin@mate.polimi.it4 INRIA-Rocquencourt, B.P. 105, F-78153 Le Chesnay CedexEmail: jean.roberts@inria.frRÉSUMÉ. Dans cet article, nous nous intéressons à la modélisation d’écoulement d’un fluide monophasiquedans un milieu poreux faillé en utilisant les méhodes de décomposition de domaine. On doitrésoudre un problème d’interface non standard qui prend en compte l’écoulement dans les fractures.Dans l’approche proposée, la fracture est considérée comme une interface active, les conditions detransmission et les échanges entre la roche et la fracture font intervenir les propriétés de l’écoulementdans la fracture.ABSTRACT. In this paper, we are interested in modeling the flow of a single phase fluid in a porousmedium with fractures, using domain decomposition methods. In the proposed approach, the fractureis regarded as an active interface, the transmission conditions and the exchanges between the rockand the fracture taking into account the flow in the fracture. We then have to solve a non standardinterface problem which takes into account the flow in the fractures.MOTS-CLÉS : fractures, milieu poreux, décomposition de domaine, écoulement, interface, conditionsde transmissionKEYWORDS : fractures, porous medium, domain decomposition, flux, interface, transmission conditions295 TAMTAM –Tunis– 2005
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PréfaceOrganiser la seconde éditi
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Comité d’organisationMohamed Abd
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SOMMAIRE / CONTENTSI Conférences I
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Equilibre dans un système dynamiqu
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Arlequin method: Practical impacts
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Application de la méthode de Gauss
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Conférences InvitéesInvited Prese
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4 Amara et al.1. IntroductionWe are
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6 Amara et al.2.2. The nonlinear Na
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8 Amara et al.4. Numerical resultsW
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10 Auger et al.1. Introduction :Dan
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12 Auger et al.La condition de stab
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14 Auger et al.3.1. Taux de migrati
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16 Auger et al.L’équilibre rapid
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18 Auger et al.[7] BRAVO DE LA PARR
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Quelques aspects mathématiques etn
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22 El Alaoui Talibi M.- Modèle d
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24 El Alaoui Talibi M.[3] M. Chamba
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26 Habbal1. IntroductionAngiogenesi
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28 HabbalThe pressure drop denoted
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30 Habbaltheorem 1 There exists a N
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32 HabbalFigure 2. Second Nash loop
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34 Hauray et al.1. IntroductionWe a
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36 Hauray et al.minimal time interv
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38 Hauray et al.From this last theo
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Approximation de l’opérateur d
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42 LemrabetLorsque δ → 0, l’é
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44 Lemrabetavec[∆ ∗ (δ)c = [I
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46 Lemrabet6. Bibliographie[1] N. B
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48 Jaafar-Belaid et al.1. Introduct
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50 Jaafar-Belaid et al.where f(ρ)
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52 Jaafar-Belaid et al.202040406060
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IIContrôleControl55
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58 Arfaoui1. IntroductionCe travail
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60 ArfaouiLe système adjoint assoc
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62 Arfaoui[3] H. ARFAOUI , « Comma
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64 Benzekri et al.1. Global control
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66 Benzekri et al.ẏ = ∂H∂x =
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0 1 2 3 4 5 668 Benzekri et al.32.5
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70 Akian et al.1. IntroductionWe co
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72 Akian et al.We prove that v t+δ
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.74 Akian et al.0.0−1.0Exact solu
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76 Bokanowski et al.1. General fram
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78 Bokanowski et al.One interesting
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80 Bokanowski et al.4. Numerical ex
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Sur les problèmes de contrôle opt
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84 Metouileur lorsque u est dans L
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86 MetouiThéorème 2 Soit ū ε le
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88 Metoui[5] L.S. HOU, S.S. RAVINDR
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Système d’information intégré
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Gestion et modélisation des ressou
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Random perturbations of reduced gra
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Global Optimization of Water Resour
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Global Optimization of Water Resour
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IVEquations DifférentiellesDiffere
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114 B. Abdelkader1. IntroductionTel
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116 B. AbdelkaderNotons que les con
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118 B. AbdelkaderAlors pour tout X
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120 Bouzahir1. IntroductionWe consi
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122 Bouzahirwhere the linear operat
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Goursat boundary value problem forh
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126 A. Guezane-Lakoud et al.3. Func
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128 A. Guezane-Lakoud et al.5. Exis
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ACP neuronale : application à l’
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132 Chitroubl’approximation de la
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134 Chitroubcompression égal à 3.
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136 Chitroub[4] J. P. Nougier, Mét
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138 Ferchichi et al.1. Introduction
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140 Ferchichi et al.soit T −1 = (
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144 Hafidi1. IntroductionOn étudie
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146 Hafidia ) ∫ Ωpdx → +∞ qu
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148 HafidiLEMME 3.2. On a lim R(θ
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150 Lefebvre1. IntroductionSoit (X
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152 LefebvreOn peut aussi écrire q
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154 Lefebvre5. BibliographieD.R. Co
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156 Meskine1. IntroductionDans le p
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158 Meskinefaibles σ( ∏ L M ,
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160 Meskine[12] E. YA. KHRUSLOV, L.
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162 K. Saoudi1. IntroductionL’ét
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164 K. Saoudice qui montre que la s
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166 K. Saoudieton aboutit au résul
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168 K. Saoudietc 1 + c 2 = 1 ∫(u
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170 K. SaoudiRemarque 3.1. Du lemme
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172 K. Saoudiet∫v(t, x) dxΩest c
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VEstimation d’ErreursError Estima
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178 Achchab et al.1. IntroductionDu
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180 Achchab et al.such that}Xh 2 ={
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182 Achchab et al.[2] B.ACHCHAB, M.
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184 Alla et al.1. IntroductionLes e
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186 Alla et al.3. Position du probl
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IsoValue-0.00070533-0.000604452-0.0
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190 Achchab et al.1. IntroductionLe
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192 Achchab et al.où T hi/2 est le
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IsoValue0.000933570.002800710.00840
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196 El Dabaghi et al.1. Motivation
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198 El Dabaghi et al.0 ≤ λ i ≤
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200 El Dabaghi et al.Figure 4. Mail
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Residual error estimators for the t
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204 Kharrat et al.The step (3) need
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206 Kharrat et al.following estimat
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VIMécanique des FluidesFluid Mecha
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212 Abdelwahed et al.1. Introductio
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214 Abdelwahed et al.Ainsi, suivre
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216 Abdelwahed et al.Figure 3. Isov
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Procédure spectrale avec diagonali
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220 El Guarmah et al.où Ra et P r
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222 El Guarmah et al.M 10 20 25 35
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Simulation de l’onde de crue via
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226 El Dabaghi et al.de R 2 , de fr
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228 El Dabaghi et al.INRIA-MODULEFm
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INRIA-MODULEF230 El Dabaghi et al.I
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232 Amoura et al.1. IntroductionFor
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234 Amoura et al.where u = rot r ψ
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236 Amoura et al.CURRENT FUNCTION5
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238 Frih et al.1. IntroductionLa mo
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240 Frih et al.et dans la fracture,
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242 Frih et al.6. Bibliographie[1]
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344 A. Laouar et al.4. Description
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Analyse et Application d’un sché
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350 Sahmim et al.L’analyse de sta
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352 Sahmim et al.4.2. Description d
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Smoothing and compressing surfaces:
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356 Mraoui et al.in the standard wa
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358 Mraoui et al.Figure 3.Figure 4.
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Raffinement en temps par sous-domai
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362 SbouiQ x et Q y représentent l
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364 Sboui4. ConclusionLa méthode d
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366 Younes et al.1. IntroductionCe
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368 Younes et al.La matrice B étan
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370 Younes et al.étapes. La pressi
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372 Younes et al.[5] R. Sacco and F
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The two-band Schrödinger model: Ap
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The two-band Schrödinger model 377
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0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3The two
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Particules dans un potentiel de sur
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IXOptimisationOptimization387
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390 Debbat et al.1. IntroductionUn
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392 Debbat et al.de rechercher uniq
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394 Debbat et al.3. 3.Optimisation
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396 Debbat et al.5. BibliographieBa
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398 El Kamili et al.1. Introduction
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400 El Kamili et al.interpreted as
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402 El Kamili et al.of a capacity c
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Shape optimization for the Stokes e
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406 Maatoug2. Topological optimizat
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408 Maatoug3. Numerical resultsHere
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410 Maatoug(a)(b)(c)(d)Figure 3. Ve
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412 Mabrouk1. Introduction :De nomb
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414 Mabrouk3. Sentier optimal de cr
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XProblèmes InversesInverse Problem
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420 Auroux1. IntroductionL’assimi
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422 AurouxLe problème de la minimi
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424 Auroux1e+141e+121e+101e+141e+12
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426 Delbary1. IntroductionOn consid
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428 DelbaryPreuve:Supposons qu’il
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430 Delbary4.2. Recherche des impé
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Étude de la robustesse de l’algo
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434 Chaabane et al.On définit une
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436 Chaabane et al.La présence de
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Application de la méthode alternat
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440 Farah et al.2) Enfin, on aura
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442 Farah et al.1où G(x, y) =4π
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Problème inverse géométrique : I
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446 Chaabane et al.2. StabilitéOn
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448 Chaabane et al.3.2. Problèmes
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Application de la méthode de Gauss
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452 Horchani- le problème “Neuma
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454 Horchani6. Bibliographie[1] S.A
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460 Baranger et al.4. ConclusionDan
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462 Jaoua et al.1. IntroductionAmon
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−1.5 −1 −0.5 0 0.5 1 1.5466 J
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On solving the Cauchy problem for L
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XIPropagation d’OndesWave Propaga
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478 Slimani et al.1. IntroductionL
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482 Slimani et al.( )ˆeiZw ( Ae B
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Régularisation pour l’aéroacous
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486 Berriri et al.On complète les
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488 Berriri et al.5.1. Discrétisat
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Modélisation mathématique d’un
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492 Ben Amar et al.MDOδOFigure 1.
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494 Ben Amar et al.sur {(x, y) ∈
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Eléments finis mixtes spectraux d
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498 Grob et al.2. Equations de la v
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500 Grob et al.On présente un rés
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502 Bécache et al.1. IntroductionD
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Perturbation singulière d’un mod
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où ⎧⎪ ⎨⎪ ⎩α ∗ = α 1
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Modèle de croissance avec retard 5
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Modèles cinétiques pour l’immun
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SPDE for phytoplankton aggregatios
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Modélisation d’une population de
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Bioeconomical fishing model 5411. I
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Bioeconomical fishing model 543wher
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An algorithm for computing the crit
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critical state of unilateral buckli
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Tiges élastiques avec autocontact
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L’effet d’un raidisseur sur une
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Résolution d’un systéme d’ela
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Problème d’obstacle bilatéral 5
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Modélisation d’un pieu 5811. Int
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Modélisation d’un pieu 583avec L
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Modélisation d’un pieu 585Figure
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A new adjacency list-matrix for gra
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A new adjacency list-matrix 591Figu
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A new adjacency list-matrix 593Thes
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La théorie des graphes appliquée
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Théorie des graphes en modélisati
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Indice des auteurs / Author indexAb
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Moakher, M, 556Monneau, R., 322Mrao
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Tamtam Proceedings - lamsin

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