Riverapp: application de mesure non-intrusive du débit des rivières basée sur l’analyse PIV d’une vidéo de l’écoulement

Details

Supervisors

Soares Frazao, Sandra ; Gousenbourger, Pierre-Yves

Faculty

Ecole polytechnique de Louvain

Degree label

Master [120] : ingénieur civil des constructions, à finalité spécialisée

Abstract

Depuis la nuit des temps, le débit a été une source d’informations indispensables dans bien des domaines. Allant de la gestion des ressources en eau, la planification urbaine ou encore la surveillance environnementale. Ce dernier point est d’autant plus important compte tenu des conditions climatiques actuelles. En effet, ces dernières années, la Belgique a connu des périodes de sécheresse prolongées ainsi que des épisodes de fortes pluies provoquant des crues des rivières et des fleuves. Dans un contexte où le changement climatique devient de plus en plus critique et où ces phénomènes extrêmes deviennent de plus en plus fréquents et imprévisibles, une connaissance plus approfondie des débits fluviaux est essentielle à la gestion durable des ressources hydrauliques. Les méthodes traditionnelles pour mesurer ces débits, utilisées depuis une centaine d’années, sont de plus en plus performantes. Cependant, lors de crues ou d’étiage, ces méthodes dites intrusives ne sont plus utilisables ou deviennent imprécises. C’est d’autant plus le cas en période de crue, où les prises de mesures sont dangereuses, voire mortelles. C’est pourquoi, depuis maintenant 5 ans, une application de mesure du débit non-intrusive est développée à l’UCLouvain. Mon travail de fin d’études s’inscrit dans la continuité de recherches antérieures, en prolongeant et approfondissant les travaux menés par P.Laurent et C.Dufromont[ 1] en utilisant une version plus récente de l’application. Dans un premier temps, un kit de mesure a été développé pour améliorer l’efficacité des mesures sur le terrain. Les différents kits créés ont été comparés pour identifier le plus adapté, et le protocole de mesure a été mis à jour en conséquence. Parallèlement, la sensibilité de l’application a été testée avec un plus grand nombre de vidéos, incluant des mesures sur la Dyle et le Petit Bocq. Une analyse approfondie des vidéos a permis de déterminer les conditions optimales. Des recommandations et des pistes d’amélioration seront proposées pour l’avenir, en tenant compte des observations faites durant ce travail