La biofiltration des eaux usées est un procédé de traitement par biomasse fixe fréquemment utilisé dans certains pays d’Europe (France, Allemagne) et retrouvé dans quelques villes du Canada. Celui-ci consiste à faire passer l’eau à traiter au travers d’un lit de garnissage qui filtre les matières en suspension et sur lequel croissent les bactéries épuratrices se nourrissant de la pollution. Cette accumulation graduelle de biomasse et de particules entraine par contre une augmentation de la pression d’injection nécessaire pour effectuer le traitement. Lorsqu’une certaine pression limite est atteinte, le traitement doit être arrêté pendant que le biofiltre est lavé pour décrocher une partie du biofilm présent sur le média. Les nombreux phénomènes impliqués dans ce type de traitement font que la biofiltration est un procédé difficile à modéliser de manière complète et que la plupart des travaux sur le sujet ne se concentrent que sur une partie de ces phénomènes. Dans cette optique, des travaux de modélisation visant à simuler à la fois l’enlèvement de la pollution et l’évolution de la perte de charge durant le traitement des eaux usées par biofiltration sont réalisés. Un modèle complet est d’abord construit dans le logiciel Matlab®. Plusieurs jeux de données différents décrivant le comportement du procédé sur de courtes et de longues périodes de temps sont ensuite utilisés pour calibrer le modèle. La calibration est effectuée séparément sur trois types de traitement réalisés sur des usines à taille réelle : traitement secondaire, nitrification tertiaire et post-dénitrification. Les résultats de calibration montrent qu’il est possible dans la plupart des cas d’obtenir des prédictions satisfaisantes à la fois sur les concentrations de polluants à l’effluent des biofiltres et sur les pertes de charge engendrées durant le traitement. Quelques améliorations au modèle par rapport à la filtration sont à envisager, mais globalement les prédictions suivent bien les tendances observées. Les résultats obtenus permettent d’envisager la possibilité de prendre en compte à la fois l’efficacité du traitement et la perte de charge lors de l’utilisation d’un modèle pour l’optimisation, l’analyse de scénarios ou encore l’aide à l’élaboration de stratégies de contrôle d’un procédé par biofiltration. / Biofiltration of wastewater is a fixed-film treatment process which is frequently used in some European countries (France, Germany) and can also be found in a few Canadian cities. It consists in pumping the wastewater through a bed of media on which the purifying bacteria grow and consume the nutrients contained in the water, and which captures and retains suspended solids. Both phenomena lead to a gradual accumulation of biomass and particles, requiring an increase of the water injection pressure in order to keep the water flowing. Once a certain maximum pressure is reached however, treatment must be paused while the biofilter is being backwashed to remove a fraction of the biofilm located on the media. The presence of several phenomena involved during treatment by biofiltration makes this process complex to model as a whole. Hence, most studies on the subject have focused on modeling only a fraction of these phenomena at the same time. In this context, a modeling study aiming to simulate both the pollutant removal and the evolution of headloss occurring during the biofiltration of wastewater is performed. A complete biofiltration model is first built in Matlab®. Several datasets describing the behaviour of a biofilter on both short and long time scales are then used to calibrate the model. Calibration is made individually for three different treatment types (secondary treatment, tertiary nitrification and post-denitrification), in each case performed on full-sized plants. Calibration results show that it is possible in most cases to obtain correct predictions on both pollutant concentrations at the biofilter effluent and on the headloss created during treatment. Some improvements to the filtration sub-model are worth considering, but predictions otherwise globally follow the observed trends. The obtained results allow envisioning the possibility of taking into account both the pollutant removal efficiency and the headloss evolution when using a model to support process optimization, to run different scenario analyses, or even to create control strategies on a biofiltration system.

Ce mémoire présente une étude sur la simulation en temps réel des réseaux électriques comportant des convertisseurs électronique de puissance, en utilisant deux pas de calcul différents. L'impact du double pas de calcul sur la précision de la simulation est d'abord étudié à l'aide de SimPowerSystems (MATLAB) puis validé en temps différé avec Hypersim, le logiciel de simulation temps réel d'Hydro-Québec. L'impact est étudié par l'observation des formes d'onde, par l'analyse harmonique, ainsi que par les mesures de puissance au point de découplage, entre les deux parties du réseau. La méthode de simulation à double pas de calcul pourrait être implantée, en temps réel, par l'utilisation d'une unité de calcul rapide dans Hypersim. La technologie FPGA « Field Programmable Gate Array » est considérée pour remplir cette fonction et ses caractéristiques sont passées en revue.

Ce mémoire présente un modèle mathématique et numérique pour analyser le comportement d’une unité de stockage thermique à changement de phase solide-liquide représentée par un tube autour duquel se trouve le matériau à changement de phase. Le système est soumis à une charge oscillant entre le chauffage et le refroidissement. Une analyse d’ordre de grandeur permet de prédire le comportement du système en fonction des principaux nombres adimensionnels. Un paramètre adimensionnel est proposé pour délimiter les concepts dans lesquels la conduction domine par rapport à ceux où la convection naturelle domine. L’étude dévoile l’impact des paramètres de conception de l’unité de stockage thermique sur son fonctionnement et approfondit les connaissances dans le domaine du changement de phase avec convection naturelle. Différents indicateurs ont été développés pour analyser la performance du système, tels que les dimensions de la zone affectée thermiquement, le volume fondu ou solidifié et une analyse fréquentielle. Des corrélations sont proposées pour déterminer facilement le comportement du système. / This master thesis presents a mathematical and numerical model to analyze the behavior of a latent solid-liquid heat storage unit represented by a tube surrounded by phase change material. The system is undergoing an oscillating load of heating and cooling. A scale analysis predicts the behavior of the system with regard to the main governing dimensionless numbers. A normalized parameter is proposed to delineate designs in which conduction dominates compared to those in which natural convection dominates. The study reveals the impact of major thermal storage unit design parameters on its operation and deepens our knowledge in the field of phase change with natural convection. Various indicators, such as the size of the thermally affected zone around the tube, the molten or solidified volume and a frequency analysis, have been developed to analyze the system performance. Correlations are proposed to easily determine the system behavior.

Titre de l'écran-titre (visionné le 22 mai 2023) / Les modèles mathématiques sont souvent employés en neurosciences pour mieux comprendre le comportement des neurones et des réseaux neuronaux. De nombreux outils mathématiques sont utilisés pour décrire les différents aspects de l'activité et des structures neuronales sur des échelles temporelles et temporelles s'étendant sur plusieurs ordres de grandeur. Par exemple, les systèmes d'équations différentielles ordinaires tels que le modèle de Hodgkin-Huxley sont utilisés depuis plusieurs décennies pour décrire les mécanismes de génération de potentiels d'action dans les neurones. À une échelle spatiale plus grande, les équations aux dérivées partielles (EDP) telles que les équations de Maxwell sont utilisées pour comprendre la distribution du champ électrique sur l'ensemble du cerveau. Un nombre moins important de recherches ont été consacrées à l'étude de la distribution des concentrations ioniques et du champ électrique dans les petites structures neuronales (∼ 1μm) telles que les nœuds de Ranvier, les épines dendritiques ou les vésicules présynaptiques. Une manière de modéliser ces structures est de résoudre le système EDP des équations de Poisson Nernst Planck. Ce système d'équations peut être utilisé pour calculer la distribution des concentrations ioniques en résolvant les équations de Nernst-Planck et résoudre la distribution des champs électriques par l'équation de Poisson. L'avantage d'une telle approche est qu'elle permet d'étudier des structures aux géométries arbitrairement complexes. L'objectif principal de cette thèse est d'utiliser le système d'équations de Poisson Nernst-Planck pour modéliser l'activité des épines dendritiques et des nœuds de Ranvier afin de mieux comprendre les les fluctuations des concentrations ioniques dans ces structures. Une contribution importante du projet projet est l'implémentation d'une méthode numériquement efficace pour résoudre ces équations. En effet, la résolution de l'EDP sur des géométries non triviales peut rapidement devenir coûteuse en termes de calcul ce qui rend important le choix d'une approche numérique efficace. Nous avons utilisé la méthode des éléments finis avec des éléments de second ordre. Notre code est implémenté sur le logiciel MEF++, un code développé par le groupe de recherche GIREF de l'Université Laval. Les deux structures d'intérêt, les épines dendritiques et les nœuds de Ranvier, ont été choisies parce qu'elles jouent des rôles importants dans la signalisation neuronale et parce que leurs fonctions sont susceptibles d'être modulées par des altérations de leurs géométries. Les épines dendritiques sont des structures en forme de champignon qui recouvrent les branches dendritiques. Une grande partie des synapses excitatrices sont situées sur les épines dendritiques et l'on pense donc que ces structures jouent un rôle dans la façon dont le signal électrique est transmis au corps cellulaire du neurone. Nous avons simulé des événements synaptiques se produisant sur des épines de géométries différentes afin de déchiffrer la relation entre leur forme et leur fonction. Les événements survenant au niveau des synapses excitatrices déclenchent deux types de réponses, une dépolarisation électrique et une augmentation de la concentration en calcium. Notre modèle décrit ces deux réponses. Nos simulations suggèrent que la forme des épines dendritiques est un déterminant important de la dynamique du calcium alors que son impact sur la signalisation électrique reste limité sur une large gamme de géométries. Les axones sont des structures filiformes qui transmettent des signaux électriques d'un neurone à d'autres. Les axones sont isolés électriquement par des gaines de myéline qui accélèrent la propagation des signaux. Les nœuds de Ranvier sont de petites sections non myélinisées de l'axone, espacées à des intervalles à peu près réguliers. Ces structures sont caractérisées par une forte densité de canaux commandés par le voltage qui maintiennent l'amplitude du potentiel d'action pendant sa propagation. Nous étudions numériquement l'effet de la longueur du nœud, de l'épaisseur de la myéline et de l'angle que fait la myéline avec le nœud de Ranvier sur la propagation du potentiel électrique dans la membrane de l'axone. Nous montrons que la perte de myéline dans le nœud de Ranvier pourrait avoir un impact important sur les potentiels extracellulaires. La méthodologie développée dans cette thèse pourrait être appliquée à de nombreuses autres structures telles que la fente synaptique ou les vésicules présynaptiques. / Mathematical models are often employed in neuroscience to better understand the behaviour of neurons and neural networks. Many mathematical tools are used to describe the different aspects of neural activity and structures over temporal and time scales spanning over several order of magnitudes. For example, systems of ordinary differential equations (ODE's) such as the Hodgkin-Huxley model have been used for several decades to describe the spike generating mechanisms in neurons. On a larger spatial scale, partial differential equations (PDE's) such as Maxwell equations are used to understand the distribution of the electrical field over the whole brain. A lesser amount of research has been devoted to the investigation of the distribution of ionic concentrations and electrical field in small neural structures (∼ 1 μm) such as nodes of Ranvier, dendritic spines or presynaptic vesicles. One way to perform such investigations is to solve the PDE system of Poisson Nernst Planck equations. This system of equations can be used to compute the distribution of ionic concentrations by solving the Nernst-Planck equations and resolve the distribution of electric fields through the Poisson equation. The advantage of such an approach is that it allows the investigation of structures with arbitrarily complex geometries. The main aim of this thesis is to use the Poisson Nernst-Planck system of equations to model the electrical activity of dendritic spines and nodes of Ranvier and to better understand the fluctuations of ionic concentrations in these structures. A significant contribution of the project is the implementation of a numerically efficient way to solve these equations. Indeed, the resolution of PDE on non trivial geometries can rapidly become computationally expensive making the choice of an efficient numerical approach important. We used the finite element method with second order elements. Our code is implemented on the MEF++ software, a code developed by the GIREF research group at Laval University. The two structures of interest, dendritic spines and nodes of Ranvier were chosen because they play important roles in signaling in neural signaling and because their functions is likely to be modulated by alterations in their geometries. Dendritic spines are mushroom like structures covering dendritic branches. A large proportion of excitatory synapses are located on dendritic spines and it is thus believed that these structures play a role in how the electric signal is transmitted to the neuron's cell body. We simulated synaptic events occurring on spines with many different geometries to decipher the elusive relationship between their shape and function. Events at excitatory synapses trigger two types of responses: an electrical depolarization and an increase in calcium concentration. Our model describes these two responses. Our simulations suggest that the shape of the spine is an important determinant of calcium dynamics while its impact on electric signaling remains limited over a wide range of geometries. Axons are wire like structures transmitting electric signals from one neuron to others. Axons are electrically insulated by myelin sheaths which accelerates signal propagation. Nodes of Ranvier are small unmyelinated sections of the axon spaced at roughly regular intervals. Theses structures are characterized by a high density of voltage gated channels which maintain the amplitude of the action potential during its propagation. Numerically, we investigate the effect of the node length, myelin thickness and the angle which the myelin makes with the node of Ranvier on the propagation of electric potential in the membrane of the axon. We show that loss of myelin in the node of Ranvier might have an important impact on extracellular potentials. The methodology developed in this thesis could be applied to many other structures such as the synaptic cleft or presynaptic vesicles.

Il a été noté que les approches de planification forestière au niveau stratégique ont traditionnellement ignoré l'interaction avec le reste de la chaîne de valeur [57]. En effet, bien que les décisions prises à ce niveau soient à l'heure actuelle supportées par des modèles d'approvisionnement forestier, elles portent peu d'attention à la valeur et aux coûts des produits forestiers, aux capacités de transformation et à la localisation des usines et des marchés [27]. Afin de faciliter l'intégration de ces éléments dans la planification forestière, ce mémoire propose un formalisme de représentation et de description des unités d'affaires, des produits, des flux de matière, des processus et des marchés. Le modèle proposé dans ce mémoire a comme objectif de supporter la planification stratégique dans l'industrie forestière.

La prévision hydrologique consiste à évaluer quelle sera l'évolution du débit au cours des prochains pas de temps. En utilisant les systèmes actuels de prévisions hydrologiques déterministes, il est impossible d'apprécier simplement l'incertitude associée à ce type de prévision, ce que peut nuire à la prise de décisions. La prévision hydrologique d'ensemble (PHE) cherche à étayer cette incertitude en proposant, à chaque pas de temps, une distribution de probabilité, la prévision probabiliste, en place et lieu d'une estimation unique du débit, la prévision déterministe. La PHE offre de nombreux bénéfices : elle informe l'utilisateur de l'incertitude; elle permet aux autorités qui prennent des décisions de déterminer des critères d'alerte et de mettre en place des scénarios d'urgence; elle fournit les informations nécessaires à la prise de décisions tenant compte du risque. L'objectif principal de cette thèse est l'évaluation de prévisions hydrologiques d'ensemble, en mettant l'accent sur la performance et la fiabilité de celles-ci. Deux techniques pour construire des ensembles sont explorées: a) une première reposant sur des prévisions météorologiques d'ensemble (PME) et b) une seconde exploitant simultanément un ensemble de modèles hydrologiques (multimodèle). En termes généraux, les objectifs de la thèse ont été établis afin d'évaluer : a) les incertitudes associées à la structure du modèle : une étude qui repose sur des simulations journalières issues de dix-sept modèles hydrologiques globaux, pour plus de mille bassins versants français; b) les incertitudes associées à la prévision météorologique : une étude qui exploite la PME du Service Météorologique du Canada et un modèle hydrologique opérationnel semi-distribué, pour un horizon de 3 jours sur douze bassins versants québécois; c) les incertitudes associées à la fois à la structure du modèle et à la prévision météorologique : une étude qui repose à la fois sur la PME issue du ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) et seize modèles hydrologiques globaux, pour un horizon de 9 jours sur 29 bassins versants français. Les résultats mets en évidence les avantages des systèmes probabilistes par rapport aux les déterministes. Les prévisions probabilistes sont toutefois souvent affectées par une sous dispersion de leur distribution prédictive. Elles exigent alors un post traitement avant d'être intégrées dans un processus de prise de décision. Plus intéressant encore, les résultats ont également montré le grand potentiel de combiner plusieurs sources d'incertitude, notamment celle associée à la prévision météorologique et celle associée à la structure des modèles hydrologiques. Il nous semble donc prioritaire de continuer à explorer davantage cette approche combinatoire.

En hydrologie, l'étude statistique de débits est souvent concentrée sur l'analyse des valeurs extrêmes (crues et étiages). Cette étude porte sur l'analyse des crues, en considérant l'existence de la crue maximale probable (CMP), comme la limite physique supérieure du phénomène. Un appel à la fonction Bêta a été requis, étant donné que cette courbe analytique peut représenter une fonction de densité de probabilité, ayant la particularité d'avoir deux bornes, ainsi qu'en possèdent grand nombre de phénomènes naturels. Cette étude délimite les formes possibles de la fonction Bêta à partir des caractéristiques propres de l'échantillon et des limites supérieure et inférieure du phénomène. L'emploi d'une série de polynômes orthogonaux, de type Jacobi, a permis d'augmenter le degré de convergence vers la vraie fonction de densité de probabilité du phénomène. De cette façon, une amélioration dans les prévisions des crues de rivières peut ainsi être atteinte par l'utilisation de cette nouvelle méthode. En effet, pour la validation du modèle, une série de mille données aléatoires suivant une loi Bêta [0;1000] a été générée, et l'application de cette nouvelle méthode a permis un ajustement très satisfaisant. De plus, une analyse de sensibilité de la fonction Bêta-Jacobi par rapport au nombre optimum des moments à utiliser a démontré que le degré de la fonction à employer se situe entre quatre et six. Il faut cependant souligner que la grandeur de l'échantillon joue un rôle primordial dans l'accroissement de la précision du modèle Bêta - Jacobi. D'autre part, afin de rendre la méthode efficace, précise et facile à utiliser, un logiciel de ce modèle mathématique a été conçu et écrit en langage turbo Pascal (version quatre) pour microordinateur. Finalement, quelques applications pratiques ont été réalisées sur des rivières importantes de la province de Québec, au Canada; ces applications ont révélé un très bon degré d'ajustement entre la fonction de distribution expérimentale et la fonction Bêta-Jacobi. De tels résultats justifient l'applicabilité du nouveau modèle mathématique ici proposé, pour l'analyse d'événements extrêmes en hydrologie, notamment dans l'analyse des crues des rivières. / Québec Université Laval, Bibliothèque 2014

En juillet 2013, une urgence environnementale a eu lieu dans la municipalité du Lac-Mégantic en Estrie, à la suite d’un déraillement d’un train qui transportait du pétrole. Ce déraillement a provoqué des explosions et des incendies dans le centre-ville. Près de 100 000 litres de pétrole ont réussi à atteindre le Lac-Mégantic et la rivière Chaudière. À la suite de cet accident, plusieurs interventions ont été mises en place afin de limiter les dégâts et l’élaboration de ce projet de maîtrise découle de cette catastrophe. Un des objectifs poursuivis était d’améliorer la prise de décisions des différents intervenants en cas de déversement de substances en milieu aquatique. En générant des modèles de suivi du pétrole, cela pourrait les aider dans leurs prises de décisions. Par exemple, pour décider du moment de la fermeture des prises d’eau potable des villes et des industries ou encore pour l’installation des estacades pour confiner le pétrole. Pour développer ce modèle de transport de polluants dans la rivière Chaudière, le logiciel HEC-RAS et son module de qualité de l’eau, ont été utilisés. Le modèle développé tient compte uniquement de la dispersion longitudinale puisque le temps entre le moment du déversement et le déploiement des intervenants sur le lieu serait suffisamment grand pour que le pétrole se situe dans la zone du champ lointain et, conséquemment, les concentrations des polluants seraient homogènes. La zone du champ lointain correspond à la zone pour laquelle il ne reste plus que de la dispersion longitudinale puisque la diffusion verticale et transversale est terminée. Les paramètres nécessaires pour réaliser cette modélisation sont la période de simulation, la concentration initiale du polluant, la masse de pétrole déversé, les conditions limites, les types d’équations de croissance (passif ou actif) et le coefficient de dispersion. Ce dernier paramètre a été déterminé expérimentalement afin de choisir parmi les nombreuses équations empiriques existantes laquelle permettrait d’obtenir un coefficient proche de la valeur expérimentale obtenue soit de 4,37 m2/s. Ces équations considèrent les aspects naturels du milieu pour lesquels elles ont été créées et c’est l’équation de Li et al. 1998 (1) qui a été retenue pour le modèle. Une fois l’ensemble des paramètres connus et obtenus de la littérature, plusieurs scénarios de déversements pour différents débits ont été simulés pour valider le modèle. Des courbes de concentration du pétrole en fonction du temps à différents endroits sur la rivière Chaudière ont été obtenues, ainsi que les temps de séjour moyens du pétrole. Avec ce modèle, il a été déterminé que le pétrole prendrait 161,8 h pour atteindre le pont de Saint-Lambert-De-Lauzon pour un débit d’étiage de 3,8 m3/s et prendrait 33,2 h pour un débit de crue de 183,4 m3/s. De plus, avec ce modèle le moment pour lequel le pétrole atteindra la prise d’eau potable de Sainte-Marie pourrait être connu. La température de l’eau est un paramètre qui intervient dans les différents processus de transformation des contaminants lors de déversement. Par contre, ce paramètre n’a pas pu être pris en compte avec le logiciel HEC-RAS. En complément à ce modèle de transport du pétrole et en préparation pour le développement d’un modèle plus complexe, la modélisation du régime thermique de la rivière Chaudière a été réalisée. Cette modélisation a été conçue en utilisant une régression linéaire multiple, ainsi que les données issues de sondes de température ONSET HOBO U20 0-4M. Ces sondes ont été installées à neuf endroits sur la rivière pour la période allant du 19 septembre au 22 octobre 2017. Les données pour établir la relation linéaire avec celle de la température de l’eau sont : la température de l’air, la température de l’air de la veille (°C), la température de l’air de l’avant-veille (°C), le débit (m3/s) et le temps (jours). Les coefficients de détermination obtenus lors de cette modélisation se situent entre 83 % et 98 % pour l’ensemble des sites et l’erreur quadratique moyenne se situe entre 0,55 et 0,97. Par la suite, une corrélation a été établie entre les équations de régression de la rivière Etchemin et de la rivière Chaudière. Une fois cette corrélation établie, la régression linéaire annuelle pour la rivière Etchemin a été modifiée pour tenir compte de cette corrélation. En tout, dix-huit équations ont été obtenues pour prédire la température de l’eau à différents endroits sur la rivière Chaudière, et ce, pour différentes périodes de l’année.

Nous avons élaboré un Modèle de l’Apprenant (MA) dans le but de donner des conseils personnalisés en fonction des connaissances de l’apprenant dans le cadre des Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain (EIAH) à partir d’exemples. Le MA proposé contient cinq catégories de paramètres : les données personnelles, les caractéristiques de l'apprenant, l'état d'apprentissage, les interactions entre l'environnement et l'apprenant et les connaissances de l'apprenant. Notre travail a été effectué à l’aide de la méthode CommonKADS. Un prototype montre notamment sa représentation et l'algorithme de l'évaluation des connaissances de l'apprenant. Une valildation de cette évaluation a permis de vérifier le bon fonctionnement du prototype. Un cadre générique pour modéliser les connaissances de l’apprenant pour un EIAH en général a aussi été développé. Ce modèle pourrait servir d’un guide pour faciliter le développement de MA qui aident à améliorer l’intelligence des EIAH. / We elaborated a Learner Model (LM) that allows the environment to give personalized advices according to a learner’s knowledge. The elaboration is regarding to the learning-by-examples environments. The LM we proposed contains five categories of parameters: personal data, learner’s characteristics, learning state, learner’s interactions with the system, and learner’s knowledge. Our model was designed based on CommonKADS. A prototype demonstrates especially its representation and the algorithm of assessing the learner’s knowledge. A validation on this assessment alowed to verify the good functioning of the prototype. A generic framework for modeling learner’s knowledge in a general learning environment is also developed. The model could serve as a guideline to facilitate developments of LM, which help to improve the intelligence of the environments.

La caractérisation des discontinuités mineures à l’échelle d’une galerie est cruciale en ingénierie minière, car elles contribuent à augmenter localement la perméabilité d’un massif rocheux et engendrer des instabilités structurales. L’utilisation de modèles discrets de joints (DFN) permet une représentation fidèle de ces conditions structurales. Cependant, les cartographies linéaires traditionnellement utilisées pour acquérir les intrants sont coûteuses en temps et entrainent des biais de mesures. Des logiciels disponibles commercialement reposant sur la photogrammétrie permettent d’opter pour la cartographie numérique surfacique. Les travaux réalisés permettent de confirmer que cette méthodologie réduit les biais engendrés par la cartographie linéaire. Lorsqu’intégrée à la calibration des modèles DFN de Baecher et de Veneziano, l’approche surfacique permet une représentativité statistique des conditions structurales d’orientation, de longueurs traces et d’intensité de fracturation observées sur le terrain. L’utilisation de DFN calibrés permet d’évaluer la conductivité hydraulique et le potentiel de génération d’instabilités structurales à l’échelle d’une galerie minière.