L’étude expérimentale du transport de soluté dans les milieux poreux montre des écarts à la loi de Fick. D’autre part, des progrès importants ont été accomplis sur le transport en milieu poreux, en supposant que les fluides (et les traceurs) en mouvement dans ces milieux sont arrêtés pendant des durées aléatoires. La matrice solide rend cette idée plausible. Nous étudions un modèle utilisant cette idée en l’associant à des durées d’immobilisation sans moyenne finie, en fait distribuées par des lois de Lévy. On arrive ainsi au modèle MIM fractionnaire, ou fractal.Ce modèle est une équation aux dérivées partielles pour la densité de traceur. Il équivaut à supposer que les particules de fluide et de traceur font des déplacements régis par un processus stochastique. Ce dernier est la limite hydrodynamique de marches au hasard fondées sur des déplacements convectifs, des sauts gaussiens, et des arrêts distribués suivant une loi de Lévy. Ces deux versions du même modèle donnent deux méthodes de simulation numérique.Nous montrons comment mettre en œuvre ces méthodes. Ceci a pour but la maîtrise d’outils de simulation, afin de comparer avec des données expérimentales pour savoir si ce modèle convient pour décrire le transport dans un milieu donné. Cette simulation, pour être efficace, nécessite la connaissance des paramètres du transport de soluté au sein du milieu donné. Ils sont difficilement mesurables et/ou identifiables en pratique. Donc, il faut pouvoir les estimer à partir de grandeurs qu’on sait mesurer directement, comme la densité d’un traceur. Pour cela, nous avons mis en place une méthode d’inversion qui permet d’extraire les paramètres du modèle MIM fractionnaire, à partir de données expérimentales. Cette méthode d’inversion est basée sur la transformation de Laplace. Elle utilise le lien entre les paramètres de transport du modèle MIM fractionnaire, et les dérivées de la transformée de Laplace des solutions de ce modèle. Ce lien est exact dans un milieu semi-infini, et seulement approché dans un milieu fini.Après avoir testé cette méthode en l’appliquant à des données numériques en essayant de retrouver leurs paramètres à "l’aveugle", nous l’appliquons à des données issues d’une expérience de traçage en milieu poreux insaturé / Appealing models for mass transport in porous media assume that fluid and tracer particles can be trapped during random periods. Among them, the fractional version of the Mobile Immobile Model (f-MIM) was found to agree with several tracer test data recorded in environmental media.This model is equivalent to a stochastic process whose density probability function satisfies an advection-diffusion equation equipped with a supplementary time derivative, of non-integer order. The stochastic process is the hydrodynamic limit of random walks accumulating convective displacements, diffusive displacements, and stagnation steps of random duration distributed by a stable Lévy law having no finite average. Random walk and fractional differential equation provide complementary simulation methods.We describe that methods, in view of having tools for comparing the model with tracer test data consisting of time concentration curves. An other essential step in this direction is finding the four parameters of the fractional equation which make its solutions fit at best given sets of such data. Hence, we also present an inversion method adapted to the f-MIM. This method is based on Laplace transform. It exploits the link between model's parameters and Laplace transformed solutions to f-MIM equation. The link is exact in semi-infinite domains. After having checked inverse method's efficiency for numerical artificial data, we apply it to real tracer test data recorded in non-saturated porous sand

L'étude expérimentale du transport de soluté dans les milieux poreux montre des écarts à la loi de Fick. D'autre part, des progrès importants ont été accomplis sur le transport en milieu poreux, en supposant que les fluides (et les traceurs) en mouvement dans ces milieux sont arrêtés pendant des durées aléatoires. La matrice solide rend cette idée plausible. Nous étudions un modèle utilisant cette idée en l'associant à des durées d'immobilisation sans moyenne finie, en fait distribuées par des lois de Lévy. On arrive ainsi au modèle MIM fractionnaire, ou fractal.Ce modèle est une équation aux dérivées partielles pour la densité de traceur. Il équivaut à supposer que les particules de fluide et de traceur font des déplacements régis par un processus stochastique. Ce dernier est la limite hydrodynamique de marches au hasard fondées sur des déplacements convectifs, des sauts gaussiens, et des arrêts distribués suivant une loi de Lévy. Ces deux versions du même modèle donnent deux méthodes de simulation numérique.Nous montrons comment mettre en œuvre ces méthodes. Ceci a pour but la maîtrise d'outils de simulation, afin de comparer avec des données expérimentales pour savoir si ce modèle convient pour décrire le transport dans un milieu donné. Cette simulation, pour être efficace, nécessite la connaissance des paramètres du transport de soluté au sein du milieu donné. Ils sont difficilement mesurables et/ou identifiables en pratique. Donc, il faut pouvoir les estimer à partir de grandeurs qu'on sait mesurer directement, comme la densité d'un traceur. Pour cela, nous avons mis en place une méthode d'inversion qui permet d'extraire les paramètres du modèle MIM fractionnaire, à partir de données expérimentales. Cette méthode d'inversion est basée sur la transformation de Laplace. Elle utilise le lien entre les paramètres de transport du modèle MIM fractionnaire, et les dérivées de la transformée de Laplace des solutions de ce modèle. Ce lien est exact dans un milieu semi-infini, et seulement approché dans un milieu fini.Après avoir testé cette méthode en l'appliquant à des données numériques en essayant de retrouver leurs paramètres à "l'aveugle", nous l'appliquons à des données issues d'une expérience de traçage en milieu poreux insaturé

Ce travail vise à étudier les mécanismes hydrologiques et biogéochimiques de la recharge des nappes à surface libre. La recharge des nappes à surface libre est un maillon essentiel dans le cycle hydrochimique des bassins versants sur socle. Avant d'être transférés de la nappe vers le réseau hydrographique, les solutés transitent dans la zone non saturée constituée de sol et d'altérite. Nous nous intéressons aux solutés anioniques et plus particulièrement aux nitrates compte tenu des enjeux environnementaux que revêt la pollution diffuse azotée. <br /><br />Les mécanismes hydrologiques et biogéochimiques de la recharge des nappes ont été caractérisés et étudiés en conditions naturelles sur le bassin versant de Kerbernez sur l'ensemble du continuum zone non saturé / zone de fluctuation de nappe / zone saturée en permanence, par modélisation numérique sur un versant théorique et par traçage sur une colonne d'arène granitique. L'activité bactérienne dans la zone non saturée profonde a été quantifiée par expérimentations en batch.<br /><br />Les observations faites dans la nappe à Kerbernez montrent que si les concentrations sont très stables en profondeur, elles présentent de fortes variations en surface à l'échelle de l'année hydrologique, particulièrement dans la zone de fluctuation de nappe. La zone de fluctuation de nappe est une zone active de mélange entre des eaux d'origine et d'âge différents, et où des transferts latéraux rapides peuvent avoir lieu. <br />L'inaptitude des modèles classiques de transfert (Convection-Dispersion et Mobile-Immobile) à reproduire les traits caractéristiques des variations chimiques dans la zone de fluctuation de nappe a été montrée, confirmant la nécessité de prendre en compte l'hétérogénéité des écoulements.<br />Ainsi, nous proposons une représentation du milieu sous forme de deux compartiments de porosité mobile, un lent et un rapide, expliquant l'origine des fortes variations chimiques intra-annuelles dans la zone de fluctuation de nappe. <br />Les courbes d'élution en sortie de colonne au laboratoire montrent que la dispersion des solutés augmente en régime de fluctuation de nappe par rapport aux régimes d'écoulement stationnaire. Ces fortes dispersions seraient le résultat de l'activation alternée de chacun des deux compartiments de porosité mobile, activation contrôlée par le degré de saturation du milieu. <br />Les variations inter-annuelles des concentrations en conditions naturelles dans la zone non saturée nous ont conduit à définir un troisième compartiment de porosité immobile échangeant par diffusion avec les autres compartiments de porosité. Nous avons par ailleurs montré à partir de l'analyse des concentrations mesurées sur le terrain et dans les incubations au laboratoire que de la dénitrification hétérotrophe se produisait dans la zone non saturée profonde. Le compartiment immobile de la porosité serait le lieu de cette dénitrification.

Ce travail a pour objectif d'identifier et de modéliser les mécanismes physico-chimiques régissant les écoulements d'eau et les transferts de solutés dans un milieu poreux consolidé fissuré.<br />Un dispositif expérimental original a été mis en place, où un milieu fissuré modèle est reproduit en empilant des cubes poreux consolidés de 5 cm de côté : le « cube ». En parallèle, des études sont menées sur des colonnes du milieu poreux consolidé homogène. La même technique de traçage anionique est utilisée dans les deux cas. Selon une approche de dynamique des systèmes, on sollicite le dispositif avec des créneaux de concentration en traceur, pour obtenir des courbes de percée. Après avoir identifié bilan de masse et temps de séjour, nous avons calé les modèles CD et MIM sur les données expérimentales. <br />Le modèle MIM permet de reproduire les courbes expérimentales sur le milieu poreux consolidé homogène de façon plus satisfaisante que le modèle CD. On obtient une fraction d'eau mobile en cohérence avec la géométrie du milieu poreux. L'étude de l'influence de la vitesse de l'écoulement met en évidence un régime de dispersion d'interférence. L'influence de la longueur d'observation n'a pas pu être mise en évidence dans ce cas.<br />Nous avons par contre mis en évidence un effet de l'échelle d'observation sur le milieu poreux et fissuré en comparant les résultats obtenus sur un petit « cube » et un grand « cube ». Le modèle CD n'est pas satisfaisant dans ce cas. Si le modèle MIM permet de reproduire les courbes de percée expérimentales, il n'a pas été possible de caler des paramètres uniques pour toutes les expériences.