Assistance au calage de modÃ¨les numÃ©riques en hydraulique ... - TEL

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4.4 MODÉLISATION DES CONNAISSANCES INFÉRENTIELLESHARMONIQUALa tâche de calage modélisée dans le cadre du projet HARMONIQUA est représentéesur la figure 4.16. Deux observations peuvent être effectuées : premièrement, dans laversion finale, la tâche de calage est intimement liée à la tâche de validation de modèleet elles forment à elles deux la quatrième étape du processus de modélisation numériqueappelée Calibration and Validation. Nous avons choisi dans ce mémoire deconsidérer la tâche de calage comme une entité propre afin de restreindre notre champd’investigation. Nous avons ainsi préféré suivre de manière plus rigoureuse le référentielterminologique de Refsgaard et Henriksen (2004) qui associe la tâche de calage à laconstruction du modèle et la tâche de validation à celle de simulation prédictive.Deuxièmement, la tâche de calage modélisée dans le projet HARMONIQUA fait intervenirune sous-tâche d’ ✭ optimisation ✮ qui inclut à la fois la méthode ✭ manuelle ✮et l’optimisation automatique. Notre approche considère uniquement une approchemanuelle puisqu’elle vise à modéliser les connaissances d’un expert devant réaliser cettetâche. Nous verrons dans le chapitre 7 comment prendre en compte l’utilisation d’uneméthode d’optimisation automatique comme aide au calage.CLACICSur la base d’entretiens avec des experts de plusieurs disciplines, Bruaux et al. (2003)définissent cinq sous-tâches – représentées dans la figure 4.17 – pour le calage de modèles:– Préparer le calage correspond peu ou prou à la définition du domaine d’applicationvisé et du niveau de correspondance attendu, que nous avons choisi dereprésenter en amont – et donc en dehors – de la tâche de calage. Elle inclut deplus implicitement la tâche d’affectation des données de notre paradigme et lapartie de définition des paramètres consacrés aux paramètres ponctuels ;– Initialiser le calage correspond à la sous-tâche d’attribution d’une valeur par défautrestreinte aux paramètres ponctuels ;– Localiser le calage se rapporte à la définition des paramètres distribués et leurattribution d’une valeur par défaut ;– Affiner le calage regroupe la tâche de lancement de simulation, la tâche de comparaisondes prédictions et la sous-tâche d’ajustement des valeurs des paramètres ;– Terminer le calage correspond à la tâche de qualification du modèle.Par cette rapide comparaison des deux paradigmes, on constate que la modélisationd’une tâche repose sur des choix qui ne sont ici visiblement pas les mêmes. Ceci ne veutpas dire que l’un ou l’autre des paradigmes soit à rejeter. Ils correspondent seulementà deux visions de la même tâche qui privilégient chacune des aspects spécifiques. Cettecomparaison montre aussi que les deux paradigmes contiennent substantiellement lesmêmes éléments, ce qui permet de vérifier a posteriori la propriété paradigmatiquedu processus de calage que nous avons mise en avant par l’intermédiaire d’exemplesd’autres domaines dans le tableau 4.2 p. 91.110
CHAPITRE 4 MODÉLISATION DES CONNAISSANCESy Plan Data and ConceptualisationModel Set-up Calibration and Validation Simulation and Elem andtDescribe System andData AvailabilityConstruct ModelSpecify Stages inCalibration StrategySimulationsctivesProcess Raw DatacalibrationnoTest RunsCompletedbadSelect OptimisationMethodCheckSimulationsvailabilityirementsms ofceenderingnlan andtyesbadyesnoSufficientData?yesModel Structure andProcessesnosensitivityanalysischooseModel ParametersoptimizationparametersSummarise ConceptualModel and AssumptionsNeed forAlternativeConceptualModels?noProcess Model StructureDataAssessSoundness ofConceptualisationyesspecifyobjectivefunctionchooseoptimizationmethodbadnoOKSpecify or UpdateCalibration + ValidationTargets and CriteriaReport and RevisitModel Study Plan (ModelSet-up)Review Model Set-upand Calibration andValidation Planbaddefine stopcriteriayesDefine Stop CriteriaSelect CalibrationParametersParameterOptimisationyesAll CalibrationStagesCompleted?yesAssessSoundness ofCalibrationOKValidationAssessSoundness ofValidationnonononot OKnot OKnobadyesAnalyse and InteResultsAssessSoundness oSimulationyesUncertainty AnalySimulationReporting of Simu(incl. UncertainReview of SimulyesModel Study CloCode SelectionReport and RevisitModel Study Plan(Conceptualisation)do parameteroptimizationOKUncertainty Analysis ofCalibration andValidationDocument Model ScopecknoReviewConceptualisation not OK and analyseModel Set-up Planresidual yes errornot OKOKReport and RevisitModel Study Plan(Calibration + Validation)uncertaintyanalysisReview Calibration andValidation andSimulation PlanyesnoFig. 5. The five steps and 45 tasks of modelling process in the HarmoniQuA knowledge base.(a) En amont du projet, d’après van Waverenet al. (1999).d’après HARMONIQUA Consor-(b) Version finale du projet,tium (2004).FIG. 4.16 – Représentation de la tâche de calage au sein du projet HARMONIQUA. Dansla figure de droite, la flèche sortant vers la gauche est un retour vers la tâche Specify orUpdate Calibration + Validation Targets and Criteria de l’étape Model Set-Up. La flècherentrant depuis la droite provient d’une décision ✭ bad ✮ par la tâche Assess Soundness ofSimulation de l’étape Simulation and Evaluation.111
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