Comment le modèle d'inondation du jumeau numérique doit-il être construit exactement ? Sur quoi doit-il se baser ? Découvrons le projet du Bureau chinois de l'hydrologie et des ressources en eau qui a été récemment mis en œuvre sur la partie du fleuve Jaune en Chine, ciblant une section de 28 km du bassin fluvial.
Les structures de contrôle des inondations, telles que les digues, les barrages, les épis, les levées, les canaux de drainage et les voies d'inondation, sont destinées à protéger les zones côtières et fluviales des villes, des exploitations agricoles et d'autres zones à valeur économique, ainsi que les personnes qui y vivent. Ces structures sont censées empêcher l'inondation des régions basses et des bâtiments avoisinants, tels que les habitations, les entreprises, les routes et les voies ferrées, dans certains cas en canalisant l'écoulement de l'eau vers un plan d'eau, tel qu'un lac, une mer ou un réservoir d'eau. Lorsqu'elles sont correctement conçues et construites, elles peuvent réduire de manière significative les dommages causés par les inondations, encourager le développement dans les zones inondables et assurer la sécurité des communautés. Toutefois, s'ils sont mal conçus, construits, exploités ou entretenus, ils peuvent être insuffisants pour arrêter une inondation incontrôlée et peuvent augmenter le risque d'inondation. Ainsi, lors de la planification d'une nouvelle structure, les ingénieurs doivent disposer de données très précises pour construire un modèle numérique jumeau d'inondation qui peut fournir une base scientifique pour l'ingénierie et la construction de la future structure de contrôle des inondations.
Figure 1. Les solutions du CHCNAV devant le Bureau de l'hydrologie et des ressources en eau de la province de Shandong (Chine).
Collecte de données à partir de sources multiples
La première étape du projet a consisté à acquérir des données 3D sous l'eau, sur terre et dans les airs.
Les données topographiques des deux côtés de la rivière ont été collectées par un drone équipé d'un LIDAR et d'une caméra orthographique, tandis que des USV équipés d'échosondeurs monofaisceaux et multifaisceaux ont collecté les données topographiques et bathymétriques sous-marines de haute précision :
- Les données sous-marines ont été collectées par des échosondeurs multifaisceaux et monofaisceaux montés sur les USV (véhicules de surface sans pilote) Apache 6 et Apache 4 .
- Le système LiDAR AlphaUni monté sur le BB4 UAV (unmanned aerial vehicle) a recueilli les données terrestres.
- Les données aériennes ont été obtenues grâce à un système photographique oblique de CHCNAV monté sur un drone.
Figure 2. Solutions d'acquisition de données du CHCNAV utilisées pour l'étude.
Ces dispositifs complémentaires ont permis d'obtenir des données hétérogènes provenant de sources multiples, telles que des images de télédétection à grande échelle, des nuages de points laser, des données de terrain, des photographies obliques, des dessins CAO et des modèles BIM. Le logiciel CoPre (un logiciel de prétraitement de balayage laser 3D qui peut traiter les données brutes capturées, y compris les trajectoires POS, les données LiDAR et les images RGB) a été utilisé pour la modélisation de l'inclinaison et de la DOM. Le logiciel CoProcess (logiciel conçu pour les tâches de post-traitement de la capture de la réalité et la génération de DEM/DTM) a été utilisé pour générer des modèles DEM de haute précision, une représentation 3D de la surface du sol créée à partir de données d'élévation, avec une densité de nuage de points de plus de 50 points/m2 pour les zones situées au-dessus et au-dessous de l'eau.
Figure 3. Modèles d'inclinaison, BIM, DOM et DEM.
En outre, les données de positionnement en temps réel de haute précision obtenues à partir des stations CORS et des capteurs GNSS de CHCNAV, ainsi que les données météorologiques et hydrologiques, les données vidéo AI (intelligence artificielle) et d'autres informations pertinentes sur l'exploitation et la maintenance des défenses contre les inondations, des canaux fluviaux et des réservoirs ont été préparées au préalable par le Bureau pour le projet.
Chargement massif de données et rendu rapide
La quantité de données collectées et générées dans la base de données du jumeau numérique a atteint des pétaoctets (PB) ; une puissante plateforme tierce pour la simulation et la visualisation des inondations en 3D a été utilisée pour rendre et traiter rapidement ce volume d'informations.
Figure 4. Les composantes du processus de modélisation des inondations.
Simulation intelligente des inondations et modélisation de multiples scénarios
À ce stade, trois étapes supplémentaires ont été mises en œuvre :
Analyse des données - L'analyse hydrologique nécessite de comprendre comment l'eau se déplace dans le paysage. Son but est d'aider à déterminer où les inondations sont susceptibles de se produire et avec quelle probabilité. Les données du site (relevés climatiques, cartes d'inondation, relevés de débit, résumés hydrologiques, relevés de niveau des eaux souterraines, qualité de l'eau, données sur les ressources, etc.) et les données précises et complètes obtenues à partir des véhicules télécommandés et des modèles générés ont servi de base à l'analyse. La qualité des données fournies a été une contribution essentielle à un modèle de haute qualité.
Modélisation et simulation des inondations historiques à haute résolution - Les informations sur les inondations historiques ont été utilisées dans la phase de cadrage pour développer un modèle conceptuel des mécanismes d'inondation. Sur la base des enregistrements réels des inondations, l'ensemble du processus d'inondation pour les différentes années a été reproduit sur la plateforme de simulation d'inondation d'un tiers.
Figure 5. Simulation et analyse des inondations historiques.
Modélisation et simulation des risques d'inondation en temps réel - Sur la base du calcul d'un modèle hydrodynamique 3D, le processus d'extrapolation des inondations en temps réel a été simulé sur le logiciel de modélisation des inondations d'une tierce partie, où les modèles d'écoulement stables et instables ont été simulés par des algorithmes de modélisation hydrodynamique développés par l'entreprise.
Figure 6. Simulation du processus d'extrapolation des crues en temps réel.
Application commerciale personnalisée
Dans une prochaine étape et sur la base du modèle numérique d'inondation développé, le projet de jumelage numérique des bassins versants demande au personnel technique, aux experts et aux utilisateurs de travailler conjointement au développement d'applications personnalisées pour les initiatives d'ingénierie et de construction des bassins versants au cours des prochaines années, conformément au calendrier du projet (2022-2025).
En conclusion, l'utilisation de systèmes d'acquisition de données de masse en 3D, tels que les drones, les USV et le LiDAR de la CHCNAV, pour maintenir des données topographiques et bathymétriques actualisées et de haute qualité, constitue le fondement des modèles de jumeaux numériques, car c'est la base de la construction de modèles hydrauliques et de la production de cartes d'inondation. Cependant, des informations obsolètes peuvent considérablement augmenter le temps et le coût de développement des modèles numériques, ainsi que la probabilité d'erreurs humaines. Même lorsque les données existantes sont réutilisées, et avant l'application de solutions de capture de la réalité en 3D, il est essentiel de confirmer qu'il n'y a pas eu de changements significatifs (érosion ou dépôt, croissance de la végétation, construction, altération, enlèvement, etc.
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À propos de CHCNAV
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