Dveloppement dune base de donnes hydrogologiques lie aux forages en milieu fissur et analyse gospatiale par systmes dinformation gographiqueEric Bker

ericboker@yahoo.com

Superviseur :

Dr Mahmoud Bouzelboudjen, Ing Dipl., responsable GIS et charg de cours en hydrogologie luniversit de Neuchtel.

Juillet 2003

Remerciements: Je tiens remercier chaleureusement Mahmoud Bouzelboudjen pour sa disponibilit, sa patience et ses conseils. Il ma permis de rentrer dans lunivers de la gostatistique et des GIS appliqus lhydrogologie. Mes remerciements vont aussi Charles Hussy directeur du certificat de gomatique et JeanMichel Jacquet pour ces conseils Je noublierai pas les tribus avec qui jai partag 7 ans de ma vie dans des conditions fabuleuses. Merci !

Rsum : Durant sept annes passes en Afrique et Moyen Orient dans le cadre de nombreuses supervisions et organisations de campagnes de sondages, les points suivants ont t constats: Les donnes originelles dautres projets restent difficiles obtenir voire impossible ; Les rapports restent imprcis. En effet, il manque souvent les informations concernant la manire dont les donnes ont t rcoltes et avec quelles hypothses celles-ci ont t interprtes ; Laspect spatial est trop souvent mis de ct. Des cartes daide la dcision ne sont que trop peu souvent utilises. Les donnes restent difficiles mettre jour, les cartes, les modles ne sont que trop peu interactifs. Pour pallier ce manque de structure et de transparence, lobjectif du travail est de mettre au point une base de donnes hydrogologiques lie aux forages en milieu fissur. Cet outil permet la gestion logistique de campagnes de forages. Pour garantir une plus grande ouverture et une meilleure intgrit des donnes la Base de donnes hydrogologiques tabulaires sous Access (BDA) est lie dynamiquement un logiciel de Systme dInformation Rfrences Spatiales (SIRS) ArcView. Les SIRS ayant comme capacit fondamentale lanalyse et la combinaison des donnes bases sur leurs caractristiques spatiales, des cartes daide la dcision sont cres continuellement pendant la dure des campagnes de forages pour optimiser lexploration, la recherche et la comprhension de lenvironnement. Avec les outils puissants comme les mthodes dinterpolation dterministes et stochastiques, des variables pertinentes sont rgionalises. Ces diffrentes couches rgionalises sont ensuite interroges et combines suivant des limites de contrainte dautres couches pour optimiser la recherche deau. Les cartes produites reprsentent au temps t1 une possibilit, mais au fur et mesure de lintgration de nouvelles informations de nouvelles cartes sont produites. De nouveaux plans peuvent tre ajouts. Cest cette interactivit avec les donnes qui donne aux SIRS leurs forces et leurs intrts dans la prospection et la gestion hydrogologique dune campagne de forages. Lapplication de ces techniques a t ralise pour un projet dtude au Burkina Faso. Prs de 720 forages rpartis sur 70'000 Km2 dans le sud Ouest du Burkina ont t introduits dans la BDA. La BDA sorganise autour de 7 modules : 1) le module population traite des aspects socio-culturels lis aux forages ; 2) le module forage comporte les donnes de base avec les coordonnes gographiques du forage ; 3) le module suivi hydrogologique et gologique comporte toutes les donnes rcoltes pendant la foration et les donnes dduites des essais de pompages ; 4) le module design des forages regroupe toutes les informations sur les plans dquipement des forages ; 5) le module modles conceptuels hydrogologiques du forage, oblige lhydrogologue intgrer les donnes observes (systme rel) pour en dduire un modle schmatique du systme rel ; 6) les donnes indirectes dduites des essais de pompages regroupent toutes les donnes de test effectus sur le forage ; 7) le module qualit dexcution du forage regroupe la logistique et les aspects administratifs pour vrifier et valider les factures du contracteur.

Au total la BDA comporte plus de 40 tables lies aux modules Forage. Pour une meilleure intgrit et une plus grande ouverture la BDA a t lie par lien ODBC ArcView Pour traiter une partie des informations disponibles (variables) plusieurs mthodes dinterpolation ont t utilises. Au total cinq mthodes dinterpolation (quatre dterministes et une stochastique) de la variable paisseurs des altrations sont proposes. Finalement la mthode des Triangle Irregular Network (TIN) a t retenu comme mthode dinterpolation des trois variables pertinentes pour driver une carte des zones favorables lexploration hydrogologique. Les trois variables pertinentes tudies sont : a) paisseurs des altrations ; b) paisseurs des altrations satures ; c) niveau statique. Sur chacune de ses variables, des contraintes ont t dfinies selon les modles daquifres fracturs en zone de socle. La carte finale daide la dcision des zones favorables lexploration pour limplantation de forages illustre les possibilits interactives quoffrent les nouvelles technologies. Ces cartes sont montres titre dexemple afin dillustrer les dmarches mthodologiques prsentes dans ce mmoire. Elles ne doivent en aucun cas tre considres comme des documents de prvision.

43 iii) Table des matires 1 Introduction ........................................................................................................................ 1 1.1 Motivation .................................................................................................................. 1 1.2 Cadre du Projet........................................................................................................... 1 1.3 Objectifs ..................................................................................................................... 2 1.4 Structure du mmoire ................................................................................................. 3 Cadre Gographique........................................................................................................... 4 Cadre gologie et formations d'altration........................................................................... 5 3.1 Les types gnraux de profil d'altration des roches cristallines et cristallophylliennes ................................................................................................................ 5 3.1.1 Le profil type d'altration des granito-gneiss.................................................... 5 3.1.2 Le profil type de l'altration des schistes ....................................................... 6 3.2 Structure des aquifres de socle ................................................................................ 7 3.2.1 Les rservoirs suprieurs d'altrites.................................................................... 7 3.2.2 Les rservoirs infrieurs de fissures et de fractures ........................................... 8 3.2.3 Modle conceptuel du fonctionnement hydrogologique de l'ensemble altrites/socle...................................................................................................................... 9 Aquifres, forages et suivi hydrogologique, donnes directes ....................................... 10 4.1 Supervision des chantiers au marteau fond de trou.................................................. 11 4.1.1 Venue deau et observation des zones humides.............................................. 13 4.1.2 Mesure des dbits deau en cours de foration................................................. 14 4.1.3 Surveillance des proprits physico-chimiques des venues deau ......................... 14 4.2 Essais de pompages, donnes indirectes ................................................................. 14 4.3 Conclusion............................................................................................................... 15 Base de donnes hydrogologiques tabulaires ................................................................. 16 5.1 Introduction la BDA tabulaire sous Access........................................................... 16 5.1.1 Les sept modules de la base de donnes tabulaires .......................................... 17 5.1.2 Exemples de requtes temporelles et spatiales................................................. 19 5.1.3 Exemples de liens avec dautres programmes.................................................. 21 5.1.4 Liens avec ArcView ......................................................................................... 22 5.2 Conclusions .............................................................................................................. 24 Introduction brve la statistique et gostatistique ......................................................... 24 6.1 Etude gostatistique.................................................................................................. 24 Mthode dinterpolation................................................................................................... 27 7.1 Approche dterministe ............................................................................................. 27 7.1.1 Triangulation .................................................................................................... 27 7.1.2 Interpolation polynomiale ................................................................................ 27 7.1.3 Fonctions splines .............................................................................................. 28 7.1.4 Mthodes lmentaires de pondration ............................................................ 28 7.2 Approche probabiliste .............................................................................................. 30 7.3 Exemples .................................................................................................................. 33 7.4 Conclusions .............................................................................................................. 33 Liens avec le SIG ............................................................................................................. 34 Donnes spatiales SIRS.................................................................................................... 34 9.1 Introduction .............................................................................................................. 34 9.1.1 Les composantes dun SIRS............................................................................. 34 9.1.2 Base de donnes tabulaires (BDA)................................................................... 34 9.1.3 Utilisateurs ....................................................................................................... 35 9.2 Les fonctions d'un SIRS ........................................................................................... 35

2 3

4

5

6 7

8 9

44 9.2.1 La saisie numrique.......................................................................................... 35 9.2.2 La gestion des donnes..................................................................................... 35 9.2.3 L'analyse spatiale.............................................................................................. 35 9.2.4 Visualisation..................................................................................................... 36 9.3 Mode de reprsentation des donnes........................................................................ 37 9.3.2 Conclusions ...................................................................................................... 38 10 Bibliographie................................................................................................................ 40

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iv) Liste des figures Figure 1 : Organigramme de la mthodologie adopte dans ce projet....................................... 2 Figure 2 : Dlimitation de la zone dtude dans le Sud-ouest du Burkina Faso avec reprsentation des dbit des forages (m3/h)........................................................................ 4 Figure 3 : Coupe lithologique type des forages dans le Sud-ouest du Burkina Faso avec interprtation hydrogologique. ......................................................................................... 7 Figure 4 : Schmas des types de rservoirs en milieu granito gneissique et/ou schisteux (Bker E, 1996) .................................................................................................................. 8 Figure 5 : Caractristiques favorables et dfavorables linstallation des puits modernes selon IWACO 1993. .................................................................................................................. 10 Figure 6 : Le modle conceptuel de forage en milieu fissur .................................................. 11 Figure 7 : Courbes rabattement niveau dynamique versus temps (essais de pompage) .......... 15 Figure 8 : Organisation en sept modules de la base de donnes hydrogologiques................. 17 Figure 9 : Coupe gologique et plan dquipement dun forage.............................................. 18 Figure 10 : Evolution du nombre de mtres linaires fors en fonction du temps (mois) ....... 20 Figure 11 : Requte du nombre de mtres linaires utiliss par types de tubage..................... 20 Figure 12 : Requte analyse croise pour connatre le nombre de mtres linaires for ainsi que du nombre de forages excuts par provinces et dpartements................................. 21 Figure 13 : Illustration des liens de la BDA avec dautres software........................................ 22 Figure 14 : Coordonnes gographiques des forages et variables associes (attributs) sur les coordonnes z................................................................................................................... 22 Figure 15 : Lien SQL pralablement dfini au niveau du gestionnaire ODBC sous Windows23 Figure 16 : Visualisation de lajout dun forage dans la BDA et le lien dynamique sur ArcView ........................................................................................................................... 23 Figure 17 : Histogramme des paisseurs daltrations............................................................. 25 Figure 18 : Box Plot des paisseurs daltrations (720 valeurs) .............................................. 25 Figure 19 : Distribution possible des forages (Swann 1988) ................................................... 26 Figure 20 : Choix visuel des forages retenu pour effectuer des interpolations sur les variables .......................................................................................................................................... 27 Figure 21 : Diffrentes mthodes dinterpolation sur la variable paisseurs des altrations .......................................................................................................................................... 29 Figure 22 : Les trois variables rgionalises avec la mthode dinterpolation TIN pour en dduire une carte des zones favorables limplantation de forages. ............................... 30 Figure 23 : Variogramme expriemental ................................................................................. 31 Figure 24 : Variogramme exprimental, krigeage et variance sur la variable paisseurs des altrations ...................................................................................................................... 32 Figure 25 : Modlisation en mode vectoriel, forages dans les polygones granite ............. 36 Figure 26 : Carte des zones explorer en fonction des trois variables .................................... 37

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Introduction

1.1 MotivationDisposer deau est, avec laccs la nourriture, un des plus urgents besoins de lHomme : son dfaut est la cause de 80% des pathologies dans les pays du Tiers Monde et tue beaucoup denfant. Plus dun quart de lhumanit est priv deau potable et la moiti de la plante est dpourvue des infrastructures sanitaires de base (Action contre la Faim, 1999). En prenant lexemple de lAfrique du sud, il est estim quenviron 16 millions de personnes nont pas accs un distributeur deau potable et la source dapprovisionnement se trouve plus d1 kilomtre. Si on estimait 5 le nombre de personnes par foyer cela fait environ 3.2 millions de personnes au total. Si, en moyenne 2 parcours par jour pour chercher leau sont ncessaires pour une distance moyenne de 2 Km par trajet, cela fait une distance parcourue par les femmes Sud-africaine de 12.8 millions de Km par jour. Ces chiffres montrent lnergie ncessaire pour simplement aller chercher de leau chaque jour. Si la distance moyenne de la Terre Lune est de 384400 Km, les femmes Sud-africaines parcourt lquivalent de la distance Terre-Lune aller et retour 16 fois par jour. Si chaque parcours dun kilomtre prend environ 1 heure pour accder au site, attendre dans la queue, collecter leau et revenir, 6.4 millions de trajet prendraient 6.4 millions dheures chaque jours. Avec 8 heures de travail journalier, 21 jours ouvrables dans le mois, sur 11 mois, cela reprsente environ 3500 annes de travail potentiel chaque jour pour chercher de leau. Ceci nest que pour lexemple de lAfrique du Sud o la situation est dans lensemble bien moins mauvaise quen Afrique de lOuest. [Traduit de Lens 1999]. Ce constat alarmant nous pousse trouver des solutions toujours plus efficaces pour explorer, chercher et grer nos ressources en eau sur la Terre. Pour cela, les nouvelles technologies sont de plus en plus ncessaires et indispensables.

1.2 Cadre du ProjetLe sujet de mmoire propos est bas sur 7 annes dexpriences pragmatiques de campagnes de forages en Afrique et Moyen Orient. Il fait suite aux constats suivants : Les donnes originelles dautres projets restent difficiles obtenir voire impossible ; Les rapports restent imprcis. En effet, il manque souvent les informations concernant la manire dont les donnes ont t rcoltes et avec quelles hypothses celles-ci ont t traites et interprtes ; Laspect spatial est trop souvent mis de ct. Des cartes daide la dcision sont trs peu utilises. Les donnes restent difficiles mettre jour, les cartes, les modles ne sont que trop peu interactifs.

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1.3 ObjectifsLes objectifs de ce mmoire consistent mettre au point une base de donnes hydrogologiques lie aux forages en milieu fissur tenant compte de nombreux paramtres et de la lier dynamiquement un Systme dInformation Gographique (SIG) ou SIRS pour effectuer des analyses gospatiales diverses. Ces analyses gospatiales devant aider prendre des dcisions. Dans le dtail, il sagissait de crer et dterminer les aspects suivants : Cration dune base de donnes sur Access sur ordinateur individuel pour grer une campagne de forages en milieu fissurs ; Lier de manire interactive ces donnes de forages un SIG ; Effectuer laide de requtes lies aux forages des oprations gospatiales pour rgionaliser la/les variables ; Combiner des cartes requtes pour dlimiter des zone favorables lexploration et limplantation de nouveaux forages deau (algbre cartographiques) La figure 1 montre la dmarche mthodologique adopte dans ce projet.Donnes de terrainDonns forages Interprtatio Chimie de leau Cartographi e gologique

Base de donnes SIG sous Arc ViewTables et attributs Donnes vecteur Donnes raster

Modles hypothses

Lien dynamique

Dveloppement dune base de donnes MS Access Cartes existantesCartes topographique Cartes gologiques

Mise jour

Autres cartes

Numrisation avec Arc Info

Analyses SIGAnalyses statistiques Modles gologiques Jugements professionnels

Modle hydrogologique et pronosticSlection de zones favorables limplantation de forages pour lalimentation en eau potable

Figure 1 : Organigramme de la mthodologie adopte dans ce projet

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1.4 Structure du mmoireCe mmoire est subdivis trois parties : 1. La premire partie prsente le cadre et la situation gographique du projet, elle dfinit et introduit les diffrents types de coupes gologiques rencontrs au Burkina Faso. Un modle conceptuel hydrogologique est prsent. Ensuite une brve description des nombreux paramtres est expose afin dillustrer la complexit du suivi dune campagne de forages. Le but recherch est la conservation des donnes et leurs intgrations dans une base de donnes tabulaires hydrogologiques. 2. La deuxime partie montre les diffrents modules composant la BDA tabulaire labore. Cette base de donne comprend lensemble des lments ncessaires la gestion et la supervision dune campagne de forages base sur mon exprience de terrain. Afin dillustrer la gestion logistique, des requtes SQL (Standard Query Language) sont proposes (des tableaux croiss par exemple). Lpaisseur moyenne des altrations rparties dans les diffrentes provinces de lEst Burkina a servi dexemple. 3. Dans la troisime partie, une base de donnes spatiales pertinentes pour notre projet (donnes hydrogologiques, hydrologiques, etc.) a t mis en uvre sous ArcView. Des liens ont t cres entre les bases de donnes tabulaires et spatiales afin dillustrer les apports du systme dinformation gographique dans la mise en place dun projet de consultation interactive et dynamique des cartes rsultantes. Diffrents modles dinterprtation sont utiliss, et une introduction la gostatistique est expose. La modlisation de la variable continue paisseur des altrations a t ralis par gostatistique (Surfer, Isatis, Geostatistical Analyst lextension de ArcGIS).

4 2 Cadre Gographique

Le Burkina Faso stend sur une surface de 275000 km2 au centre de lAfrique de lOuest, entre 3 degrs lest et 6 degrs louest de longitude et entre 9 et 16 degrs de latitude. Enclav au cur du Sahel, le Burkina Faso comprend une zone plane, denviron 300 m d'altitude, correspondant un affleurement du socle, flanque l'ouest et au sud-est de deux plateaux sdimentaires (grs pour l'essentiel). Ces derniers dressent, au-dessus de la zone centrale, des rebords de 100 300 m de dnivellation ou falaises . Dans le Nord, l'ensemble est masqu par des cordons dunaires, d'origine quaternaire, tirs d'ouest en est et en partie fixs. Le climat est soudano sahlien, avec l'alternance d'une longue saison sche (6 8 mois, de novembre mai juin), d'abord frache, puis trs chaude, et d'une saison humide. Le total des prcipitations diminue du sud vers le nord (1 200 mm Banfora, 750 Ouagadougou, 590 Dori), avec des variations d'une anne sur l'autre. Le rseau hydrographique regroupe pour l'essentiel les hauts cours du Mouhoun (Volta Noire), du Nakambe (Volta Blanche) et du Nazinon (Volta Rouge), qui prennent leur source, la premire sur les plateaux occidentaux et les deux autres dans la plaine. Le rgime reflte assez fidlement le rythme des prcipitations, avec des dbits faibles nuls en saison sche, et de hautes eaux en hivernage. Celles-ci sont frquemment retenues l'amont par de petits barrages en terre. Les sols, acides et souvent cuirasss, sont de qualit mdiocre. Ceux des valles, les plus riches, ont t dlaisss par les populations cause de l'onchocercose. La formation vgtale la plus frquente est la savane, avec un tapis de gramines sous un tage arbor. Mais, si dans le Sud elle est la limite de la fort claire, dans le Nord elle fait place une steppe, essentiellement forme de gramines auxquelles s'ajoutent quelques buissons et quelques pineux. (Larousse 2002, Universalis1998). La figure 2 dlimite la zone dtude qui se situe dans le Sud-ouest du Burkina Faso.

Figure 2 : Dlimitation de la zone dtude dans le Sud-ouest du Burkina Faso avec reprsentation des dbit des forages (m3/h)

5 3 Cadre gologie et formations d'altration

Les roches cristallines et cristallophylliennes de l'Afrique de l'Ouest sont surmontes depuis le Prcambrien par un manteau d'altrites qui rsulte de l'altration physico-chimique des roches sous l'action de la temprature et de l'eau. Le facteur essentiel de la dsintgration et de l'altration des roches cristallines est le pouvoir de pntration de l'eau dans la roche. Cette pntration est favorise par la fracturation intense de la roche et par la faible viscosit de l'eau. L'eau pntre dans la roche par les fissures et provoque sa dcomposition chimique par hydrolyse et dissolution. C'est l'altration chimique trs marque en climat chaud et humide. Les variations de temprature entranent une dsagrgation physique de la roche. On observe des variations locales de l'paisseur du recouvrement des altrites qui dpendent du facis gologique, de la pluviomtrie de la gomorphologie et de la latitude. Cette paisseur, qui est souvent de l'ordre de 10 30 m dans les granito-gneiss, peut atteindre et mme dpasser 60 m dans les schistes birrimiens de Cte d'Ivoire (CEFIGREUniversit d'Avignon, 1992). Cette altration est plus marque au droit des zones de fractures ; elle est utilise dans le cadre de prospection hydrogologique, pour la localisation de ces dernires, du fait du fort contraste de rsistivit lectrique existant entre le socle rsistant et les formations altres conductrices.(modifi selon Compaore G. 1997).

3.1 Les types gnraux de profil cristallines et cristallophylliennes

d'altration

des

roches

Au Burkina Faso deux principaux types de profil d'altration ont t retenu, les profils sur granites d'une part et sur les schistes d'autre part.

3.1.1 Le profil type d'altration des granito-gneissLa coupe type d'altration sur substratum granitique ou gneissique se prsente comme suit de bas en haut (Freyssinet 1991 Lelong, 1968, Tardy, 1994) : Le socle sain (rocheux) ; L'arne sableuse, la roche a perdu de sa cohsion du fait de l'hydrolyse de certains minraux (feldspath et mica). C'est un horizon peu puissant de 0 10 m, la diffrence des altrites observes en climat tempr o il est prpondrant. Le contact socle sain/altrites est toujours brutal, sans transition ; La litho-marge texture conserve. C'est toute la zone des altrations ou les minraux primaires sont dtruits mais o l'architecture initiale est maintenue ; L'argile tachete canaux, ou argile latritique. Sur les plateaux, la couleur franchement rouge tache d'ocre tandis que dans les bas-fonds le gris tachet de rouille et de jaune domine ; La carapace facis massif ; La cuirasse facis massif ; La cuirasse facis pseudo nodulaire ; La cuirasse facis nodulaire.

6 Les cuirasses ferrugineuses sont formes en climat tropical humide fort contraste pluviomtrique entre saison sche et humide. Elles coiffent les pais profils d'altration latritique du domaine intertropical. Il s'agit d'accumulations superficielles de fer qu'accompagne un cortge de minraux primaires, gnralement considrs comme rsistants (quartz, zircon ilmnite, tourmaline, etc.) et d'lments peu majeurs (Al, Ti, Mn) ou traces (P, V, Cr Cu As, Zr, Y, etc.). Ces accumulations sont le rsultat de la descente verticale du paysage latritique, en surface, et du front d'altration des roches mres, en profondeur. Cette fonte du paysage accumule ainsi, au fur et mesure, les matriaux noforms (dominants) et les moins solubles au sommet des profils d'altration. Les cuirasses ferrugineuses sont donc les vestiges d'une grande paisseur de roches autrefois situes au-dessus de la surface actuelle du sol et aujourdhui escamotes par altration, rosion chimique et de surface. L'accumulation relictuelle augmente et l'paisseur de la cuirasse grandit, au fur et mesure du cheminement vers le bas des horizons superficiels du profil d'altration. Les cuirasses ferrugineuses caractristiques des climats tropicaux saisons contrastes sont ensuite dmanteles lorsque le climat devient plus humide ou plus frais. (Tardy, 1994).

3.1.2 Le profil type de l'altration des schistesL'altration des schistes donne des couches trs paisses dominante argileuse. Les tudes ralises en hydraulique rurale au Burkina Faso (Ki, 1990 ; Puyo et Compaor, 1987 ; Sourisseau, 1981 ; Steenhouldt, 1988 ; Ricolvi, 1985 ; Zunino, 1989 ; ) permettent de dcrire le profil type simplifi, de l'altration des formations schisteuses. On distingue de bas en haut: Le schiste sain ; Le schiste fissur, avec diaclases filons de quartz et de calcite ; Le schiste altr structures conserves ; c'est une zone de transition entre les argiles d'altration et la roche fissure. L'paisseur de cette zone varie entre 5 et 10 m environ ; Les argiles d'altration de schiste, en gnral compactes; elles se dveloppent sur une grande paisseur, pouvant atteindre localement 100 m. C'est une argile jauntre, souvent kaolinise et humide; ncessitant d'tre fore au tricne en utilisant la boue comme fluide de foration ; Les argiles, latritiques : la matrice argileuse de couleur rouge jaune ou mme bariole laissant place la structure nodulaire ; La cuirasse latritique ; elle est constitue de nodules ferrugineux matrice d'argile rouge ou jaune. Son paisseur est de 2 m environ ; Le sol La coupe lithologique (figure 3) montre le modle hydrogologique gnralisable (lithologie et premabilit des diffrents horizons) des forages du Sud-ouest Burkina (Bker E. 1995 selon Wight 1982 modifi).

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Figure 3 : Coupe lithologique type des forages dans le Sud-ouest du Burkina Faso avec interprtation hydrogologique.

3.2 Structure des aquifres de socleEn contexte de socle, on distingue, deux types de formations superposes, dont les caractristiques physiques et hydrogologiques sont diffrentes. Il s'agit des rservoirs suprieurs d'altrites et ceux des fissures et de failles sous jacentes. En, Afrique francophone, le captage par forage de la ressource de l'ensemble altrites/socle n'a dbut que dans les annes 1970 (Guiraud, 1975 ; Faillat, 1986). Antrieurement, l'essentiel des quipements hydrauliques taient raliss au sein des altrites. Le passage de cette premire phase d'exploitation la priode actuelle s'est fait dans les annes 1960 par une priode transitoire de prise de conscience et d'exprimentation du rle hydraulique du socle fissur, facilite par le dveloppement de nouvelles techniques de forage comme le marteau fond de trou.

3.2.1 Les rservoirs suprieurs d'altritesIls sont constitus par les formations de recouvrement du sol (par exemple les arnes grenues) qui se sont dveloppes aux dpend du socle cristallin (alluvions, colluvions latrite arnes argilo sableuses). Leur paisseur varie selon les rgions et les zones climatiques : elle est moyenne de 10 20 m en domaine granito-gneissique, et de 15 40 m en domaine schisteux (Detay et al. 1991). Ces horizons aquifres prsentent une faible permabilit. Les niveaux sablo-graveleux sont discontinus et peu puissants. En effet, les arnes, sableuses sont peu dveloppes voire inexistantes dans le contexte climatique de formation des altrites du Burkina Faso. Ces rservoirs d'altrites ne peuvent tre exploits que par des puits, traditionnels ou modernes grand diamtre, avec des dbits infrieurs 500 l/h.

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Ces rservoirs prsentent nanmoins une porosit d'interstice. Ils sont caractriss par une forte porosit qui leur confre, de trs bonnes proprits de stockage d'eau. Ils sont en gnral en liaison hydraulique avec les rservoirs de fissures et de fractures qu'ils surmontent. La permabilit de ces fractures dpend pour partie de leur orientation relative par rapport celle du champ des contraintes tectoniques rgionales.

3.2.2 Les rservoirs infrieurs de fissures et de fracturesCes rservoirs sont localiss dans la zone o le socle sain est affect par un rseau de fissures ou de fractures ouvertes interconnexion variable.

3.2.2.1 Les rservoirs de fissuresLa zone fissure du socle se situe directement sous les altrites. Le contact substratum sain/altrites est en gnral trs net. II est parfois caractris dans sa partie suprieure par une zone de transition montrant des blocs de taille variable qui flottent dans un rsidu altr. Les blocs sont de plus en plus volumineux, vers le bas jusqu' ce que leur base s'enracine (Engalenc, 1978 ; Guiraud,1975). Ces rservoirs connaissent une intense exploitation en Afrique de l'Ouest grce la mthode de foration au marteau fond de trou. A proximit du contact altrites/socle se dveloppent frquemment des fissures sub-horizontales lies un dlitage par dcompression. Lpaisseur de la zone fissure varie en fonction de la nature de la roche mre et de l'intensit de la fracturation; elle peut localement atteindre 50 m.

3.2.2.2 Les rservoirs de failles ou de fractures majeuresLe socle sain est dcoup par un rseau de fractures majeures, trs profondes, d'extension longitudinale kilomtrique ou multi kilomtrique. Ces fractures sont en gnral verticales (Guiraud, 1975 ; Engalenc, 1978). L'existence de fractures obliques est un modle possible comme le mentionnent certains auteurs (Faillat, 1986 ; Oudraogo, 1988). Les fractures ouvertes sont favorables la circulation de l'eau et peuvent tre captes par des forages profonds (80 100 m). Les schmas des types de rservoirs en milieu cristallin sont illustrs (figure 4).

Figure 4 : Schmas des types de rservoirs en milieu granito gneissique et/ou schisteux (Bker E, 1996)

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3.2.3 Modle conceptuel du fonctionnement hydrogologique de l'ensemble altrites/socleEn condition d'coulement non influenc par pompage, les altrites assurent, du fait de leur position, stratigraphique et de leurs proprits capacitives, une fonction de rgulation des coulements naturels qui sont drains principalement par les zones fractures du substratum. Lorsque 1on exploite un aquifre de socle, l'optique est d'utiliser les proprits de forte permabilit locale de la/des fracture(s) immdiatement recoupe(s) par le forage au sein du substratum rocheux afin de disposer d'un dbit court terme important (dbit instantan), De plus, afin d'assurer la prennit moyen et long terme d'un dbit important deux conditions sont ncessaires : - d'une part, la prsence dun rseau de fissures et de fractures bien dveloppes et interconnectes susceptibles de mobiliser ses eaux contenues au sein d'un vaste volume rocheux, - d'autre part, lexistence dune forte paisseur d'altrites favorisant lemmagasinement et le drainage des eaux travers les rseaux des fractures vers les forages. En rsum, la prennit long terme de l'exploitation n'est assure que si la recharge par les prcipitations de la "zone d'appel" concerne est suffisante, compte tenu du dbit exploit. Le couple de paramtres primordiaux qui favorisent l'exploitabilit long terme de dbits importants est donc d'une part la qualit de l'interconnexion des rseaux de fractures et leur extension et d'autre part les possibilits de drainage d'une couverture altritique puissante et sature. Cette alimentation se fait de faon diffuse par transfert interstitiel dans les arnes argileuses et par circulations prfrentielles dans des rseaux de fines diaclases et dans les filons rsiduels fracturs au sein des altrites. Selon Iwaco 1993, les paramtres dterminants de laptitude dune rgion de socle linstallation des puits modernes dpendent de trois facteurs. La profondeur du niveau statique, la profondeur ou se trouve le socle et finalement lpaisseur des altrations satures. Lobservation sur plus de 1000 forages recenss ont montr, toujours selon IWACO 1993, que les caractristiques favorables limplantation des puits modernes se trouvaient dans les limites suivantes en considrant la profondeur du niveau statique et les paisseurs des altrations (figure 5).

10

Figure 5 : Caractristiques favorables et dfavorables linstallation des puits modernes selon IWACO 1993.

Le modle conceptuel simplifi du fonctionnement hydrogologique de l'ensemble altrites/socle est schmatis sur les figures 3 & 4. La zone fissure du socle se situe directement sous les altrites. Le contact substratum sain/altrites est en gnral trs net. II est parfois caractris dans sa partie suprieure par une zone de transition montrant des blocs de taille variable qui flottent dans un rsidu altr. Les blocs sont de plus en plus volumineux, vers le bas jusqu' ce que leur base s'enracine (Engalenc, 1978 ; Guiraud, 1975). Ces rservoirs connaissent une intense exploitation en Afrique de l'Ouest grce la mthode de foration au marteau fond de trou. A proximit du contact altrites/socle se dveloppent frquemment des fissures sub-horizontales lies un dlitage par dcompression. Lpaisseur de la zone fissure varie en fonction de la nature de la roche mre et de l'intensit de la fracturation; elle peut localement atteindre 50 m. 4 Aquifres, forages et suivi hydrogologique, donnes directes

Un aquifre est une formation hydrogologique permable permettant le captage de quantits d'eau apprciable et conomiquement viable. De ce fait, il est comparable un gisement minier dont le minerai, l'eau, est plus ou moins renouvelable. Pour capter un aquifre ou une successions daquifres nous disposons de forages. Ces forages sont excuts selon diffrentes techniques en fonction des types de roches traverss. Il nest pas rare quen court de forage il soit dcid de changer de technique. On distingue pour les plus communs en Afrique de Ouest les forages de type Rotary boue et le marteau fond de trou. La premire technique utilise la boue comme moyen pour remonter des morceaux de roches broyes (cuttings) alors que le marteau fond de trou utilise lair comprim. Il existe bien sur de nombreuses variantes entre ces deux types mais ces sujets forts intressants ne font pas partie de ce mmoire.

11 Lexcution dun forage seffectue sous la surveillance dun hydrogologue/gologue. Son rle est de noter tous les indices possibles et imaginables susceptibles dinformer et de caractriser laquifre sous-jacent et de dcider comment quiper le forage. Cette fonction de supervision sappelle le suivi gologique et hydrogologique dun forage. Nous nous bornerons dcrire le suivi gologique et hydrogologique des sondages au marteau fond de trou pour illustrer la complexit dun droulement dun chantier. La figure 6 montre le modle conceptuel de forages en milieu fractur. Ce chapitre servira de base pour la discussion ultrieure sur la base de donnes tabulaires.

y

x Hydrogologie DWL1 @ t1 DWLi @ ti Ingnierie Gologie

A q u i f r e

z f1,Q1,Ec1, Ch1 Type daquifre, paramtres hydrauliques, essais de pompage, chimie etc

M A T E R I A U X P U I T

P R O F I L E G E O L O G I Q U E Type de roche, contactes entre diffrentes units, etc

fi,Qi,Eci, Chi

Figure 6 : Le modle conceptuel de forage en milieu fissur

4.1 Supervision des chantiers au marteau fond de trouLorsqu'un suivi gologique permanent est prconis, le surveillant doit orienter son attention la fois sur les trois domaines suivants, savoir lobservation des venues deau (p

12 4.1.1), la mesure des dbit deau en cours de foration (p.4.1.2.) et enfin surveillance des proprits physico-chimiques (p.4.1.3.). L'avancement du forage est chronomtrer pour chaque mtre en valeurs nettes, c'est--dire en liminant le temps pass en soufflage ou pour des instrumentations. Ce processus est obligatoire dans les terrains du substratum, surtout afin de pouvoir en tablir la coupe gologique les formations tant en gnral monotones et o souvent les diffrences d'avancement constituent le seul - ou du moins le principal critre de diffrenciation ; Le surveillant doit toutefois tre averti des causes autres que gologiques qui peuvent influencer la vitesse d'avancement. II doit en particulier exiger du sondeur une vitesse de rotation constante et un poids sur l'outil aussi homogne que possible. Il doit galement tre mme de discerner les ralentissements dus la formation d'un bouchon gnant la circulation d'air, au bourrage de l'outil (dgagement insuffisant des cuttings) au la prsence d'une colonne d'eau (non jectable en cours de foration) dans un trou disposant d'un espace annulaire trs rduit et/ou d'une pression de travail de la force motrice relativement faible ; En terrain de recouvrement (altrites), le suivi correct de l'avancement se rvle beaucoup plus dlicat, tant pour le forage au rotary que pour l'utilisation d'un tubage l'avancement. Ce dernier ncessite de nombreuses instrumentations en cours de descente, qui sont imputer des causes diverses (prsence de cuttings de forte taille et lourds, espace annulaire important entre tubes et tiges, difficults de pntration des niveaux d'argile et de galets, etc.). Par ailleurs, dans un tel milieu lithologique, le droulement de l'avancement n'apporte gure d'lments vritablement dcisifs pour l'tablissement des coupes gologiques ; L'laboration de diagrammes d'avancement par mtre for est utile, mais les renseignements qu'ils apportent aident surtout faciliter l'tablissement de la coupe gologique et permettre des tudes comparatives. En effet, la prsence de zones de fracturation, en gnral trs ingalement rparties dans la coupe, d'paisseur trs variable et marques par un avancement plus rapide, risquent de perturber considrablement le tableau d'avancement mtrique. II importe alors de les dissocier de la foration en terrain non fractur, si l'on veut tablir des diagrammes caractristiques pour ce dernier. La dtermination de la nature gologique des terrains fors s'effectue simultanment par l'examen des cuttings, la notation des changements de coloration de la poussire de forage ainsi que par les diffrences de sonorit de la frappe du marteau (par exemple trs sourde dans les argiles, trs claire dans les roches de duret leve). Le relev des indices de fracturation en cours de foration s'effectue la fois par un suivi constant de l'avancement (ici en particulier de ses irrgularits) et par l'examen des cuttings (traces d'altration, d'injection, de colmatage, de dpts en milieu aquatique). A l'aide de repres mtriques ports pralablement sur le mt de la sondeuse ou sur le train de tiges, il est possible de situer avec exactitude la position de ces passages fracturs, la cote de leur toit et de leur mur. L'intensit du broyage et/ou de l'altration qui l'accompagne peut tre relev d'aprs la rapidit de l'avancement et l'tat des cuttings. II est galement important de noter avec prcision la prsence de vides de dissolution se traduisant par une "chute d'outil" rapide et sans frappe.

13 Le suivi constant de l'avancement permet mme de reconnatre de petites fractures isoles, par de trs brefs avancements plus rapides de la foration. Leur identification est rarement possible par le seul examen des cuttings. Une localisation aussi prcise que possible des zones de fracturation dans une coupe gologique constitue un lment primordial pour la surveillance gologique des sondages au marteau fond de trou en reconnaissance, en vue de l'exploitation simultane ou ultrieure des rsultats hydrogologiques: Elle s'avre d'autant plus importante qu'il n'est gnralement pas possible, du moins pour les travaux en milieu rural visant un objectif conomique d'importance secondaire, d'employer les mthodes de diagraphie modernes pour obtenir ces mmes renseignements. De nombreuses campagnes de reconnaissance au marteau fond de trou ont fourni des rsultats d'une reprsentativit mdiocre, voir douteuse, en raison des imprcisions planant sur la position et l'ampleur des passages fracturs. Avec le forage air comprim en trou nu, un outil nouveau et trs prcieux a t fourni l'hydrogologue qui lui permet d'effectuer des observations directes sur la position, l'importance et la qualit des eaux souterraines. Cet outil atteint une signification toute particulire en milieu fissur o la discontinuit des zones aquifres - souvent spares par de puissants passages fracturs striles - est de rgle. Par rapport aux autres mthodes de forage, et surtout celles qui sont rgies par une circulation de fluide (eau ou boue), les avantages de telles observations directes sont considrables, et l'hydrogologue a intrt ne pas les compromettre par un abus d'utilisation de liquides, comme les produits moussants, dans le seul but de rendre plus aise la foration ou pour liminer la poussire qui se dgage du trou. Le suivi hydrogologique d'un sondage ou d'un forage commence vraiment avec la premire apparition d'humidit, qu'elle soit dbitante ou non. II dbute donc souvent bien aprs celui de la surveillance gologique. Les deux oprations sont ensuite effectues paralllement, en gnral par un seul et mme surveillant. L'accomplissement simultan de ces deux tches est parfaitement ralisable, ds le moment o l'hydrogologue a acquis une certaine routine pour effectuer les oprations qui s'imposent tel ou tel moment. Le suivi hydrogologique permanent et minutieux appliquant certaines techniques prouves, permet le recueil de presque autant de renseignements sur le milieu aquifre que l'on peut esprer en attendre de l'emploi simultan de la plupart des mthodes de diagraphie modernes. L'interprtation instantane des observations faites en cours de foration devient ainsi la base indispensable pour dcider des possibilits d'utilisation d'un ouvrage et pour tablir son plan d'quipement (H.Plote 1986)

4.1.1 Venue deau et observation des zones humidesLes zones d'humidit non dbitantes en cours de foration sont noter avec autant de prcision que les passages fracturs par exemple, donc en indiquant la position de leur toit et de leur base, cette dernire tant souvent synonyme avec la rapparition de la poussire de percussion.

14 Il en est de mme pour la position exacte de la premire venue d'eau qui est souvent prcde d'une zone d'humidit non dbitante. On notera galement si on obtient la libration de cette venue d'eau et dans quelles conditions ou son obstruction (frquente lorsqu'elle est ponctuelle et faible). Pour la localisation des venues d'eau ultrieures, on utilisera, en complment de l'observation directe, les mesures et contrles abords ci-aprs.

4.1.2 Mesure des dbits deau en cours de forationL'obtention de donnes d'une certaine reprsentativit est dlicate dans un sondage en cours d'excution et leur identification ncessite souvent une solide exprience pratique de la part de l'observateur. A priori, le dbit est mesurable soit en foration (taillant en position de frappe), soit hors foration (taillant soulev et plac une certaine distance du fond du trou). La diffrence essentielle entre les deux positions est la disponibilit d'un dbit d'air plus important pour la seconde que l'on utilisera pour rendre plus efficace la chasse d'eau.

4.1.3 Surveillance des proprits physico-chimiques des venues deauOn ne peut utiliser dans le cas prsent qu'un procd la fois rapide et prcis ce qui carte pratiquement tous les dosages hydrochimiques et favorise les techniques de mesures de conductivit ou de rsistivit lectrique de l'eau. Le but de cette surveillance, qu'on effectuera de prfrence des cadences mtriques, est avant tout d'identifier les venues d'eau supplmentaires qui se distinguent par un comportement physico-chimique diffrent. Un tel suivi s'avre particulirement important en prsence de venues d'eau relativement faible que l'on ne peut gure dceler par un autre procd en cours de foration ou qu'il importe de dissocier d'une augmentation de dbit due un dveloppement de zones aquifres sus-jacentes.

4.2 Essais de pompages, donnes indirectesLa plupart de donnes issues de la surveillance de sondage sont des donnes directes, par contres les donnes sur les paramtres aquifres dduites lors dessais de pompage sont des donnes indirectes. Elles sont capitales pour la planification et lvaluation des ressources en eau. Les conditions d'exploitation d'un systme aquifre peuvent tre examines de deux points de vue : L'un est celui de l'autorit de gestion l'chelle rgionale qui dsire savoir o et combien d'eau il est possible de prlever dans une nappe souterraine et quelles en sont les consquences (par exemple : schma d'amnagement des eaux, implantation d'un champ captant pour alimentation en eau d'une ville, tude d'une mise en valeur agricole...) ; L'autre est celui de l'utilisateur ponctuel qui dsire principalement connatre les meilleures conditions d'exploitation d'un ouvrage.

-

Le premier objectif ncessite la connaissance des paramtres hydrauliques et leur distribution dans l'espace. Ils sont valus en excutant ce que l'on appelle habituellement un essai de nappe (aquifer test des auteurs de langue anglaise). Le second

15 ncessite principalement des informations plus ponctuelles concernant l'ouvrage de captage : un essai de puits permet de les acqurir (well test). Pour ces deux types dessais de pompages dont les buts et finalits sont diffrents les techniques appliques sont similaires. En effet un essai de pompage consiste simplement pomper leau du forage avec un dbit donn, constant ou altern, et de mesurer le niveau de la nappe qui sabaisse (variable z) dans louvrage en fonction du temps. Les courbes de rabattement du niveau deau dans le forage en fonction des temps ainsi obtenu sont interprtes analytiquement. Les paramtres aquifres peuvent ainsi tre dduits (figure 7).

Figure 7 : Courbes rabattement niveau dynamique versus temps (essais de pompage)

4.3 ConclusionVu le nombre de paramtres tenir compte lors des campagnes de forages. Une base de donnes tabulaire est ncessaire pour grer les nombreuses observations et mesures effectues en cours de foration. La base de donnes hydrogologiques a t effectue sur MS Access et comporte 7 modules. Dans le chapitre suivant les 7 modules sont brivement dcrits :

16 5 Base de donnes hydrogologiques tabulaires

Une base de donnes na de valeur que si elle est bien structure et rpond clairement des objectifs prdfinis. Accumulation of data is meaningless unless it is underlain by a clear definition of our goals and our definitions about how we shall use and structure that science towards an informed, decision-making process. (Bruce Babbit, Chairman of the federal Data Committee, 21 May 1996). Lintgration des donnes hydrogologiques essentiellement 3-D ncessitent des traitements pralables. Lexemple du bassin sdimentaire de lIrhazer au Niger montre une succession de 13 aquifres superposs regroupant dans une base de donnes cartographiables des lments comme la structure des rservoirs (toit et mur), la pizomtrie de chaque aquifre ainsi que des informations sur lhydrochimie et les isotopes (Dodo & Bouzelboudjen, 1992). Dautres projets montrent une approche dite intgre avec utilisation conjointe des bases de donnes informatises, des statistiques spatiales et de la modlisation 2-D et 3-d des aquifres (Barazzuoli & al. 1999 ; Bouzelboudjen & Kimmeier, 1998).

5.1 Introduction la BDA tabulaire sous AccessUne base de donnes est une collection de reprsentations de la ralit sous forme de donnes inter-relies aussi cohrentes que possible, mmorises avec une redondance calcule et structure de manire faciliter leur exploitation (Caloz 1993). Au moyen doprateurs dfinis dans un langage SQL (Structured Query Language) des requtes attributaires sous forme de tableaux (et non de cartes) sont produites. Access a t choisi comme logiciel pour la gestion des donnes hydrogologiques. En effet ce programme est trs rpandu et relativement facile daccs, pratiquement tous les ordinateurs sont quips du logiciel MS Office avec Access. Les donnes sont issues de campagnes de forage effectues durant lanne 2000 par lauteur. Pour accrotre la masse des donnes disponibles, dautres indications ont t tires des travaux de diplme du CHYN (Centre dHydrogologie de LUniversit de Neuchtel) de Galban A. 1991, Galban et all 1992 et Bakary D. 1999 mis disposition par le Dr Mahmoud Bouzelboudjen. Au total, les informations sur plus de 700 forages ont t introduites dans la base de donnes. La base de donnes tabulaires hydrogologique lie aux forages en milieu fissur a t organise en sept modules (chaque module contient entre 5 et 10 tables) pour rpondre aux besoins suivants : Gestion logistique dune campagne de forages : nombre de crpines utilises et/ou et mtres linaires fors, etc. ; Gestion temporelle et spatiale de la campagne : o, quand et combien de mtres depuis le mois choisi?

17

5.1.1 Les sept modules de la base de donnes tabulairesAfin de grer une campagne de forages, il a fallu regrouper les tables en diffrents modules (figure 8). Les 7 modules de la BDA rpondent diffrentes ncessits observes pour une bonne gestion et suivi administratif, gologique et hydrogologique dune campagne de forages.

Suivi hydrogolo -gique et gologique 2 Qualit dexcution 6

Aspects techniques du sondage design 3

FORAGE 1Paramtre s aquifres, pompages, chimie 5

Population 0 Modles conceptuel s hydrogolo giques 4

Figure 8 : Organisation en sept modules de la base de donnes hydrogologiques

5.1.1.1 Module PopulationLe module population englobe laspect socio-administratif dune campagne de forages. En effet sans les acteurs ncessitant un accs leau de qualit, la demande nexisterait pas. Pour justifier lintervention de techniques avances pour la prospection et le captage deau dans le milieu fissur certaines conditions contractuelles doivent exister. Ces conditions varient en fonction des contrats, des prises de conscience tatique et politique. Afin dillustrer cet aspect socio-conomique un exemple du Niger t pris, issu du cadre de la Dcennie Internationale de lEau Potable et de l'Assainissement (DIEPA, 19801990). Les autorits nigriennes se sont fixes d'ambitieux objectifs de desserte en eau potable, rappels par le Ministre du Plan dans le Plan de dveloppement conomique et social du Niger 1987-1991. Tout village administratif, quelle que soit sa population, doit tre pourvu d'au moins un Point d'Eau Moderne (PEM), puits ciment ou forage avec pompe motricit humaine. Tout habitant devrait disposer de 25 1/j., ce qui correspond un PEM pour 250 habitants. Tout village ou hameau de plus de 250 habitants, mme non administratif, doit donc tre pourvu d'un PEM, s'il se trouve plus de 4 Km d'un PEM. Les normes de l'hydraulique urbaine, prvoyant une adduction d'eau potable (AEP), s'appliquent tout village de plus de l500 habitants.

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5.1.1.2 Module ForageComme dcrit dans le chapitre surveillance de chantier marteau fond de trou, un trs grand nombre de paramtres sont ncessaires pour une bonne supervision de chantier. Nanmoins le paramtre le plus important pour ce module est la coordonne gographique du forage. Sa position sur la surface du globe doit tre prise avec le plus grand srieux. En effet cette coordonne permet la liaison avec le domaine spatial.

5.1.1.3 Suivi hydrogologique et gologiqueLa surveillance constitue une part importante du travail de lhydrogologue. La prcision et la clart des descriptions hydrogologiques et gologiques ainsi que de lchantillonnage permettront de prendre les dcisions ncessaires au bon droulement de la campagne. Les observations sont gnralement reportes sur des coupes lithologiques et/ou autres profils (figure 9).

Figure 9 : Coupe gologique et plan dquipement dun forage

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5.1.1.4 Ingnierie, design des foragesCe module regroupe tous les aspects techniques de lquipement du forage par exemple o disposer les crpines, les tubages, les normes etc. Il est trs important aprs plusieurs annes, lors de rhabilitation du forage de connatre la manire dont le forage a t construit et avec quels matriaux. Durant la campagne, la connaissance exacte des mtres linaires utiliss pour chaque type de tubage permet la gestion des stocks. Il permet galement de vrifier les factures des ouvrages individuels et/ou regroups.

5.1.1.5 Modle conceptuel de la zone foreCe module est trs important, il permet de suivre le raisonnement de lhydrogologue dans linterprtation des pompages dessai. Ce module permet de visualiser dans quelle mesure le/les modles analytiques existant peuvent tre appliqus pour linterprtation du/des pompages dessais. Il oblige lhydrogologue conceptualiser les observations de terrain et dobservation de chantier.

5.1.1.6 Donnes indirectesLes donnes indirectes regroupent toutes les donnes interprtes obtenues aprs une manipulation gophysique ou mcanique sur le forage. Dans le cas dun pompage dessai, le niveau deau est rabattu par pompage. En fonction du temps le niveau se stabilise ou au contraire continue de varier. Ces diffrences sont analytiquement interprtes et les paramtres hydrauliques dduits. De mme lors de diagraphie (logging gophysique) les courbes obtenues sont interprtes et fournissent indirectement des informations sur les units gologiques, sur la fracturation et ltat minralogique, gochimique et ptrophysique des structures aquifres. Ces donnes interprtes sont notamment utilises pour laborer des colonnes lithologiques synthtiques.

5.1.1.7 Qualit dexcutionLexcution des ouvrages hydrauliques est strictement dirige par les accords contractuels entre le client et lentreprise. Lhydrogologue assure lors de la surveillance de chantiers, le respect de ces conditions dexcution. Lorsquun ouvrage est termin, des tests sont effectus pour se rendre compte de la qualit de ralisation. Par exemple, les margelles en bton sont testes pour estimer si les mlanges ciment sable ont bien t honors. Un certificat est remis pour tous les forages excuts selon les bases contractuelles. Ces certificats servent de justificatifs au paiement des ouvrages.

5.1.2 Exemples de requtes temporelles et spatialesLes requtes sont un instrument essentiel de la gestion des bases de donnes. Vous vous en servez pour slectionner des enregistrements, mettre jour des tables ou encore ajouter des enregistrements aux tables. La plupart du temps, vous les utilisez pour slectionner des groupes d'enregistrements correspondant aux critres que vous avez dfinis. Vous pouvez

20 galement faire appel elles pour combiner les informations de diffrentes tables et disposer d'une information complte sur certains lments. Des oprateurs peuvent tre utiliss dans les requtes afin de dfinir une/des conditions prcisant la manire dont laction requte doit seffectuer. La requte figure 10 met graphiquement en vidence lvolution et lavancement du nombre de mtres linaires for par mois. Ce graphe permet dun simple coup dil de visualiser et destimer si la campagne pourra tre termine dans les dlais contractuels, ou si un appui logistique supplmentaire est ncessaire (ajout dune foreuse).

Figure 10 : Evolution du nombre de mtres linaires fors en fonction du temps (mois)

Avec trois tables la requte suivante permet de connatre le nombre de mtre linaire utilis pour chaque type de tubage depuis le dbut des travaux (fonction temporelle). Cette requte permet de calculer les stocks de tubage en rserve et permet danticiper la commande de nouveaux lments (figure 11).

Figure 11 : Requte du nombre de mtres linaires utiliss par types de tubage

21 Les requtes analyse croise (figure 12) sont des requtes de synthse qui permettent de dterminer avec prcision comment les donnes doivent tre affiches lcran. Nous avons choisi une requte qui a t souvent demande par les administrations locales, savoir comment sont rpartis les forages en fonction des dpartements et des provinces (localisation et statistiques descriptives). Cette requte croise permet une premire estimation spatiale de la rpartition des sondages. Pour affiner linformation la mme requte croise a t effectue pour la moyenne des paisseurs des altrations reparties par provinces et dpartements.

Nombre de sondages/dpt/prov.

paisseurs moy. des altrations /dpt/prov.

Figure 12 : Requte analyse croise pour connatre le nombre de mtres linaires for ainsi que du nombre de forages excuts par provinces et dpartements

5.1.3 Exemples de liens avec dautres programmesLa grande diversit de la base de donnes tabulaire permet deffectuer des liens avec dautres programmes et/ou des photos. Ils facilitent grandement le traitement de donnes indirectes comme les valeurs obtenues lors dessai de pompage. En effet il nest pas intressant de garder dans le dtail la variation du niveau deau en fonction du temps dans la base tabulaire. Aucune requte pertinente ne peut tre excute sur ces donnes dessais de pompage. Par contre, sur le programme Excel ces donnes peuvent tre traites pour driver les valeurs indirectes des paramtres aquifres et aussi tre reprsentes graphiquement. Un lien relie la BDA tabulaire sous Access avec le classeur Excel contenant les donnes des essais de pompage (figure13).

22

Figure 13 : Illustration des liens de la BDA avec dautres software

5.1.4 Liens avec ArcViewComme entrevu dans les prcdents chapitres, un forage a des coordonnes gographiques qui le caractrise dans lespace (figure 14).

Figure 14 : Coordonnes gographiques des forages et variables associes (attributs) sur les coordonnes z

Les donnes observes en cours de foration et celle dduites dessais sont lies la variable z qui reprsente la troisime dimension. Le lien de la base de donnes BDA ArcView garantit une plus grande ouverture et une meilleure intgrit des donnes. Lutilisation dun SIG est

23 tout fait adapte pour le traitement de ces informations notamment pour leurs reprsentations, leurs interrogations et leurs analyses. Laccs aux donnes est ralis via une connexion SQL (SQLConnect) pralablement dfinie au niveau du gestionnaire ODBC (Open Data Base Connexion) sous Windows. Le nom de la connexion et les requtes SQL sont stockes dans le projet et excutes chaque nouvelle ouverture de l'application (figure 15). Ce faisant, les modifications apportes la base de donnes entre deux sessions (par exemple ajout dun nouveau forage, suppressions) sont automatiquement prises en compte au niveau des tables. (Kimmeier, 2001). Pour illustrer ce lien un forage a t rajout la base de donnes et visualis sous ArcView (figures 15 &16).

Figure 15 : Lien SQL pralablement dfini au niveau du gestionnaire ODBC sous Windows

Figure 16 : Visualisation de lajout dun forage dans la BDA et le lien dynamique sur ArcView

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5.2 ConclusionsLa base de donnes tabulaires permet la gestion temporelle et administrative dune campagne de forages en milieu fissur. Elle est facile dutilisation et se combine aisment avec dautres programmes existant sur le march. Ses liens possibles avec dautres programmes spcialiss lui infre une grande diversit et convivialit de travail. 6 Introduction brve la statistique et gostatistique

Dans ce chapitre tir principalement des travaux de Bouzelboudjen (1999), El Morjani (2003), Kimmeier et al. 2001 un traitement des donnes brutes est propos. Puis diffrents modles dinterpolation dterministes et stochastiques sont brivement introduit. Une liste bibliographique traitant des statistiques se trouve la fin du mmoire.

6.1 Etude gostatistiquePralablement au traitement gostatistique proprement dit de ces descripteurs, il convient de procder une analyse exploratoire des donnes. Cette phase prliminaire que l'on pourrait appeler "critique des donnes" consiste identifier et vrifier les chantillons anormaux qui peuvent fausser le calcul de continuit spatiale; elle permet aussi de se familiariser avec les donnes pour les relier ultrieurement aux interprtations gologiques. Cette phase est une tape trs importante dans toute tude gostatistique; en effet, les outils gostatistiques sont construits sur des donnes. Si ces dernires sont affectes d'une erreur, celle-ci se rpercutera toutes les tapes du dveloppement gostatistique, car la gostatistique ne fait que traiter les donnes disponibles, et non pas crer l'information (Journel, 1978).

6.1.1.1 Analyse exploratoire des donnes et leur validationL'analyse des donnes dbute typiquement par la cartographie des donnes et par le calcul des statistiques de base (moyenne, mdiane, cart-type, etc.) qui dcrivent les caractristiques importantes des chantillons. Une telle analyse exploratoire est effectue pour se familiariser avec les donnes et pour dtecter des modles de rgularit. Les mthodes de reprsentation graphiques des donnes sont utiles pour tudier la rpartition spatiale des donnes (localisation, distribution) ainsi que leur structure (variogramme exprimental). La distribution d'un jeu de donnes peut tre dcrite par son histogramme, ou par une reprsentation en box plot (Figure 17 et 18). L'inconvnient de l'histogramme est que l'impression visuelle qu'il apporte dpend fortement du choix de l'intervalle. Les box plots reprsentent la distribution exprimentale d'une meilleure faon et ceci surtout pour les chantillons infrieurs 50. Le box plot est une reprsentation des caractristiques clefs de la distribution dont on trouvera une bonne description visuelle dans Visualizing Data [Cleveland, 1993].

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Figure 17 : Histogramme des paisseurs daltrations

Les statistiques de base permettent de rsumer les caractristiques importantes de la distribution exprimentale de nos donnes. C'est ainsi que les valeurs de la moyenne arithmtique, du mode et de la mdiane peuvent tre trs diffrente si la distribution est asymtrique. La dispersion des valeurs autour de la moyenne est donne par l'cart type. Deux autres grandeurs sans dimension donnent des indications sur la symtrie de la distribution (skewness) et son aplatissement (kurtosis). Une valeur positive de skewness indique une asymtrie de la distribution avec un plus grand nombre de valeurs infrieures la moyenne alors qu'un skewness ngatif indique une asymtrie de la distribution avec un plus grand nombre de valeurs suprieures la moyenne. Une distribution symtrique est caractrise par un skewness gal zro. Un kurtosis positif indique une distribution relativement pointue alors qu'un kurtosis ngatif indique une distribution plutt plate [Kitanidis, 1997].

Figure 18 : Box Plot des paisseurs daltrations (720 valeurs)

6.1.1.1.1 Exemples6.1.1.1.1.1 Histogramme

Cest lun des graphiques les plus utiliss dans le monde de la statistique. Les valeurs extrmes ou suspectes dtectes par cet outil peuvent tre identifies et ainsi la base de donnes contrle. Lhistogramme des paisseurs des altrations un aspect peu tourment. Lpaisseur des altrations tend se distribuer selon une loi normale. Cette distribution (Figure 17) nest pas absolument symtrique, elle est lgrement dplace vers la gauche (faible skewness positif).

266.1.1.1.1.2 Box and whisker plots

Ce type de graphe est utile pour mettre en vidence des valeurs suspectes et aussi pour la comparaison de sries de donnes. Il montre clairement le skewness (coefficient de symtrie). La figure 18 reprsente sous forme de box plot les donnes sur les paisseurs des altrations (avec un skewness positif).6.1.1.1.1.3 Analyse qualitative (visualisation)

En sciences de la terre, la plupart des donnes montrent une certaine continuit spatiale (auto corrlation). Les valeurs faibles se trouvent gnralement proches des valeurs faibles et les valeurs fortes sont proches des valeurs fortes. Sur ce principe, nous avons procd, partir des cartes dchantillonnage, vrifier les valeurs de diffrents paramtres; les valeurs faibles aux alentours des valeurs fortes ou vice versa ont ncessit une vrification et en cas chant une correction de ces valeurs. La visualisation des donnes permet galement de se rendre compte de la rpartition spatiale de nos points de mesure et dcider de la zone dinterpolation pour les mthodes dterministes. La figure 19 illustre diffrentes distributions possibles des forages. Une analyse visuelle de la distribution permet dapprhender le type de mthodes dinterpolation la plus judicieuse utiliser. La carte de la position gographique des forages montre que certains points sont loigns et sont clusteriss . Ces points ont t dslectionns pour effectuer les interpolations dterministes. En effet, une interpolation entre ces groupes de points naurait priori aucune signification gologique (figure 20).

Figure 19 : Distribution possible des forages (Swann 1988)

27

Figure 20 : Choix visuel des forages retenu pour effectu des interpolations sur les variables

7

Mthode dinterpolation

Les forages sont des ouvrages ponctuels dans lespace avec comme variables de nombreux paramtres possibles sur z. Linterpolation spatiale est une dmarche dinfrence consistant valuer les proprits z de lieux de lespace partir de celle connues en dautres lieux. Mais pour tre spatialement interpolable, le phnomne (reprsent par la variable) doit se distribuer de faon continue dans lespace (Collet cours 2002). Plusieurs mthodes dinterpolation ont t utilises sur la variable paisseur des altrations, une dfinition succincte est donne de chacune delle.

7.1 Approche dterministe7.1.1 TriangulationCest une mthode trs utilise en hydrogologie, plus particulirement lors de la ralisation de cartes pizomtriques. Cest une mthode qui consiste ne retenir que trois pizomtres la fois, do le nom de contouring par triangulation. On approxime la surface l'aide de facettes planes triangulaires reliant les points exprimentaux. Cest une interpolation linaire [Delhomme 1976]. Cette mthode fonctionne le mieux en prsence de donnes distribues rgulirement.

7.1.2 Interpolation polynomialePour interpoler le champ tudi partir des valeurs mesures aux points exprimentaux, les mthodes analytiques usuelles emploient des fonctions mathmatiques comme les polynmes. La rgression polynomiale est utilise pour dfinir des tendances et comportement grande chelle du jeu de donnes. Ce n'est pas rellement un interpolateur car il n'essaie pas de dterminer les valeurs inconnues [Surfer 7]. Cette mthode est satisfaisante lorsque le champ tudi possde une assez bonne rgularit spatiale. Elle peut se rvler catastrophique si le champ tudi est un peu chaotique. Delhomme [1976] cite le cas des mesures de permabilits.

28

7.1.3 Fonctions splinesUn des principaux inconvnients des polynmes d'interpolation est leur grande fluctuation, impose par le fait qu'ils doivent fournir un rsultat exact en tout point de l'espace. Il n'y a pas de prise en compte d'une quelconque "souplesse" du trac de la fonction d'interpolation. Les fonctions splines tentent de satisfaire cette nouvelle contrainte en ne proposant pas une interpolation globale mais par morceaux, lissant les points sans passer ncessairement par ceux-ci. Cette technique d'interpolation fait correspondre une surface une courbure (Zine El Morjani 2003).

7.1.4 Mthodes lmentaires de pondration

7.1.4.1 Pondration en fonction de la distanceLa valeur z0 en un point non mesur x0 ne devant pas tre trs diffrente des valeurs exprimentales zi voisines, on a souvent adopt comme estimation de z0 une moyenne de ces valeurs exprimentales, calcule en donnant plus de poids aux points de mesure proches qu'au points plus loigns. De nombreuses fonctions de pondration sont proposes dans la littrature, le choix tant plus ou moins arbitraire, question de convictions personnelles ou de tradition, et aussi fonction du rsultat souhait. Selon la forme de cette fonction, on introduit ainsi un lissage plus ou moins important, destin filtrer ce que les diffrents auteurs appellent bruit, erreur ou fluctuations. Le lissage le plus drastique est celui introduit par le procd de la "moyenne mobile", qui consiste assigner un poids identique tous les points exprimentaux situs dans un certain voisinage. Parmi les autres fonctions de pondration utilises, on peut citer l'inverse de la distance ou encore l'inverse du carr de la distance. Mais l'arbitraire ne constitue pas le seul inconvnient de la mthode. Ne prenant en compte que les distances des diffrents points exprimentaux au point estimer, elle ne parvient pas discriminer l'information redondante (deux points proches auront trop de poids sur l'estimation) [Delhomme 1976].

7.1.4.2 Mthode des polygones dinfluence ou plus proche voisinUne mthode de pondration lmentaire a t galement dveloppe pour l'estimation des valeurs moyennes sur un domaine. Elle a l'avantage sur la prcdente de tenir compte de la position relative des diffrents points exprimentaux entre eux et par rapport au domaine, et de pouvoir ainsi discriminer l'information redondante. La mthode des polygones, propose par Thiessen (connue galement sous Dirichlet ou Voronoi), et adopte par tous les hydrologues, correspond l'hypothse suivante : une station est reprsentative de l'ensemble des points du bassin pour lesquels elle est la station la plus proche. En d'autres termes la valeur estime d'un point est fournie par son plus proche voisin [Delhomme 1976 ; Burrough, 1998]. Les mthodes qui viennent d'tre exposes dans ce paragraphe et les prcdents ralisent, en fait, des pondrations passe-partout. Le mode de pondration n'est pas li aux caractristiques du phnomne tudi, mais est toujours d un choix plus ou moins arbitraire. Les mthodes probabilistes introduites en hydromtorologie par l'cole sovitique

29 reposent, elles, sur une mise en vidence pralable de la variabilit spatiale des phnomnes [Delhomme 1976].

7.1.4.3 ExemplesDiffrentes mthodes dinterpolation (figure 21) ont t utilis pour la variable paisseur des altrations .

TIN

Conversion en Grid A) Modles dterministes Visualisation 3D B) Modles stochastiques,Utilise un modle dvelopp par analyse variographique

TIN

Spline 0.1_15

variances

IDW, 12 points ^2

Drive la Grille des variances de la variable rgionalise

Modle sphrique L=0.1

Neighborhood statistics 16 km, moyenne

Figure 21 : Diffrentes mthodes dinterpolation sur la variable paisseurs des altrations

Mis part la mthode splines qui a tendance raboter les valeurs extrmes et les variations naturelles, les autres mthodes dinterpolation (TIN, IDW Inverse Distance Weighting, Neighborhood statistics) donnent une rgionalisation similaire. Comme prdfini dans le paragraphe Modle conceptuel du fonctionnement hydrogologique les 3 variables pertinentes selon IWACO ont t rgionalises (figure 22) avec la mthode TIN (Triangular Irregular Network) Ces diffrentes couches ont servi de support pour lanalyse thmatique afin de diriger lexploration sur les zones les plus favorables limplantation de forages modernes.

30

7.2 Approche probabilisteLe krigeage est un outil de la gostatistique permettant destimer des valeurs locales dune variable en considrant la structuration spatiale des variables tudies. Cest donc une mthode dinterpolation qui peut gnrer des grilles estimes partir dun chantillon de points gorfrencs. Les poids des chantillons sont pondrs par une fonction de structure qui est issue des donnes. On tient ainsi compte des distances, des valeurs et des corrlations, en admettant que les valeurs prises dans l'espace de ces chantillons ne sont pas indpendantes, mais qu'elles sont lies par une loi de rpartition spatiale fixe lors de l'analyse du variogramme. On considre que la valeur estime en un point est le produit d'un processus sous-jacent (Drapeau, 1999). Contrairement aux autres mthodes d'interpolation telles que les splines ou l'inverse de la distance, le krigeage se distingue par ses caractristiques destimation non biaise et une quantification des erreurs des estimations. Il permet de raliser une analyse de continuit spatiale du phnomne tudi. Le Krigeage s'inscrit donc dans une dmarche d'analyse gostatistique des donnes. C'est dans cet esprit que nous avons privilgi cette voie d'approche quant la mise en uvre de techniques d'interpolation.

TIN altrations TIN profondeurs NS TIN Epaisseur des altrations satures

*

*

rassembler en une seule couche les images boolennes de chacune des contraintes

zones favorables linstallation des puits modernes

Figure 22 : Les trois variables rgionalises avec la mthode dinterpolation TIN pour en dduire une carte des zones favorables limplantation de forages.

7.2.1.1 Variogramme exprimentalLa dtermination du variogramme exprimental passe par l'laboration en premier lieu du graphe appel nue variographique. Ce graphe reprsente pour toute paire de points de donnes z(xi) et z(xi + h), le nuage de corrlation entre l'cart quadratique [z(xi + h) - z(xi)]2 et

31 la distance h entre les deux points. C'est un premier outil d'interrogation des donnes, exhaustif, qui permet de mettre en vidence les valeurs anormales, les htrognits d'chantillonnage, ventuellement les tendances. II apporte une information brute, qui n'a fait l'objet d'aucune intervention de l'utilisateur : c'est une image entirement objective de l'information disponible. Mais la nue variographique est difficile modliser c'est pourquoi les couples de donnes sont ranges dans un rseau de classes de distances. Par rapport la nue variographique, on introduit donc une part d'arbitraire puisque, sauf dans le cas particulier o les donnes sont fournies sur un rseau rgulier, le choix des classes de distances est en partie laiss l'apprciation de l'utilisateur. L'tape suivante consiste faire, dans chaque classe de distances, la moyenne des carts quadratiques correspondants. Pour chaque classe, on obtient donc une valeur unique, l'cart quadratique moyen, et le nuage de corrlation initial est maintenant rsum par une fonction dfinie pour un petit nombre de valeurs de distances. Cet ensemble de valeurs numriques [Chauvet, 1992] est appel variogramme exprimental (Figure 23).

Figure 23 : Variogramme expriemental

La surface variographique est un moyen efficace pour dtecter les anisotropies spatiales. Elle reprsente la corrlation spatiale dans toutes les directions en mme temps [Flamm, 1994]. Elle est utilise pour identifier les directions prfrentielles o les diffrents variogrammes directionnels seront calculs. Un variogramme directionnel est donc une section travers une surface variographique [Pannatier, 1996]. Un variogramme calcul sans tenir compte de la direction du vecteur h, ne tenant ainsi compte que de la distance de sparation des mesures, est un variogramme omnidirectionnel [Flamm, 1994]. Le variogramme exprimental reprsente la quantification de la corrlation spatiale, de par l'volution de la courbe, il dcrit la structure spatiale des donnes. Il se caractrise par (Figure 23) son seuil, sa porte (zone d'influence), son effet de ppite et l'existence de structures gigognes. Nous sommes donc intresss par le comportement l'origine et l'infini de cette courbe. Un seuil est dfini lorsque le variogramme se stabilise autour d'une valeur constante. Le seuil quivaut cette valeur. Un variogramme se stabilisant autour d'un seuil implique un phnomne stationnaire. La zone d'influence quantifie la distance de reprsentativit statistique d'une mesure. Au-del de la zone d'influence, deux mesures sont statistiquement spatialement indpendantes. Ceci implique qu'il n'est pas possible, dans la pratique, d'valuer d'une manire fiable la valeur d'une mesure au-del de la zone d'influence. L'effet de ppite

32 dcrit la variance des mesures spares par de trs faibles distances (Figure 23). Un phnomne trs continu implique un faible effet de ppite ; un phnomne htrogne implique un effet de ppite lev comme pour la variable paisseur des altrations. De plus, l'effet de ppite inclut les erreurs exprimentales de mesure. Un effet de ppite important limite la valeur des travaux d'interpolation. Des structures gigognes apparaissent lorsqu'un mlange de plusieurs structures spatiales existe au sein des donnes. Ces structures sont provoques par des phnomnes d'origine et de taille diffrente, tels la superposition de phnomnes locaux sur des phnomnes rgionaux. Ces structures gigognes se remarquent par une rupture de pente dans le variogramme [Flamm, 1994].

7.2.1.2 Ajustement de modlesBien que considrablement plus synthtique que la nue variographique, et bien que permettant une bonne interprtation structurale des donnes, le variogramme exprimental n'est pas utilisable en tant que tel il doit tre exprim par une quation, qui permette en particulier de lui attribuer une valeur pour toute valeur de la variable distance. L'ultime phase de l'analyse variographique consiste donc ajuster au mieux sur le variogramme exprimental une courbe d'expression thorique connue. Cette fonction [Chauvet, 1992] est appele variogramme modlis (Figure 24). La fonction mathmatique dduite est ensuite utilise pour calculer en chaque nud de la grille une valeur de la variable.N# # # # ## # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # #

Varigramme exprimental, Krigging, VarianceWSpherical137

#

E#

109

82

55

27 0.00 0 0.62 1.24 1.86 2.48 3.10

Model Spherical

LAG INTERVAL = 0.1

# # ## # # # ## # # ## # ## # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # ## # ## # ## # ##### ## # # # # # # ### ## # ## # ## # # # ### # ### # ### ### # # ### ## # # # # # ##### ## ## # # ## # # #### # # # # # ## # # ## # # # # # ## # # ## ## # ## # ## # # ## # ## # # # # # # ## # # # # # # ## # # # # # # ## # # # ## # # ## # # ## ## ## # # ## ## # # ### # # # ## # # # # # # ## # # #### ## # # ## # ## # ## # # # ## # ### ## # ## # # # # # # # # # # # # # ## # # # ## ## # # # ### # ## # # # ## # # ## ## ## #### # # # # # # ## ## ### # # # # ## ## # # # # ## # # # # ## # ## # ## # # # # ## # # # # ### ## # ## # # # # ### # # # ### # # # # # # # # # # # # ## ## # # ## # # ## # # ## ## # # # # # # # # ### # # # ## ## # ## # # # ## # # # ## # # # # # # ## # ## # ### # ## # # # # # # # # ## #### ## ## # # # ## # # # ## # # ## # # ## ## ## # ## # # # # # # # # #

# # # # # ## # # # #

S

#

# # # # # # # # ## # # ## # # # # ### # # # # # # ## # # # # # # ## # # ## # # # # # # ## # ## # # # # ## # # ### # # # # # # # ## #

#

30

0

30

60 Kilometers

Cad_interp1.shp # Sel_geom.shp Krig (Spherical) of Sel_geom.shp 8.694 - 11.519 11.519 - 14.344 14.344 - 17.169 17.169 - 19.994 19.994 - 22.819 22.819 - 25.644 25.644 - 28.469 28.469 - 31.293 31.293 - 34.118 No Data Extract from variance spherical) of select_geom 70.135 - 71.523 71.523 - 72.911 72.911 - 74.3 74.3 - 75.688 75.688 - 77.077 77.077 - 78.465 78.465 - 79.854 79.854 - 81.242 81.242 - 82.631 No Data

Figure 24 : Variogramme exprimental, krigeage et variance sur la variable paisseurs des altrations

33

7.3 ExemplesLes mthodes probabilistes sont beaucoup plus rigoureuses mais ncessitent un plus long apprentissage pour leurs utilisations. Par contre elles fournissent des cartes de variance de la variable interpole. Ces cartes permettent de juger la qualit de la fonction dinterpolation. Pour la variable paisseur daltrations, nous avons quantifi lincertitude associe l'interpolation pour chaque cellule de la grille, laide de la variance de krigeage. Cette variance ou sa racine carre, lcart type de krigeage, reprsente la dispersion possible de la variable relle et inconnue autour de la valeur obtenue par krigeage. Plus la variance de krigeage est faible, plus la valeur interpole est en moyenne prs de la ralit et donc plus la carte est prcise. De faon oppose, une forte variance derreur implique une incertitude plus grande et donc une estimation moins prcise. La carte d'incertitude des paisseurs daltrations (variance) montre que la prdiction des ces valeurs sont peu fiables dans la zone dtude. La variable paisseur des altrations nest pas une variable aussi continue que suppose (figure 24).

7.4 ConclusionsLes variables rgionaliser doivent tre continues. Il faut avoir une bonne reprsentativit spatiale de lchantillon dobservation. Il faut connatre le comportement spatial du phnomne (dpendance spatiale). Il ny a pas de solution parfaite et les techniques dinterpolation sont trs diverses. On distingue les mthodes dterministes et les mthodes stochastiques. Les mthodes stochastiques (la variographie) font partie de la gostatistique qui est une science en soi, elle ncessite de lexprience et leurs applications en hydrogologie doivent tre raisonnables.

34 8 Liens avec le SIG

Le caractre spatial ponctuel (coordonnes gographiques) des donnes de forages est tout indiqu pour les SIG. 9 Donnes spatiales SIRS

Un SIRS est un systme qui permet de grer l'information gographique. Au cours des temps les SIRS ont fait l'objet de plusieurs dfinitions; nous citons celle de Collet (1992) qui dfinit les SIRS en tant qu'environnement d'analyse multidisciplinaire et spatiale. Ils offrent des outils de saisie et de gestion de l'information sous une forme numrique, des outils d'analyse, de modlisation et de reprsentation cartographique. Un SIRS apparat donc la fois comme un outil de gestion pour le technicien qui, au quotidien, assure le fonctionnement d'un certain service et un outil d'aide la prise de dcision pour le dcideur. En dfinitive on peut retenir qu'un SIRS est un systme informatis (matriels et logiciels) capable de stocker, de mmoriser, de grer, d'analyser, de traiter, de restituer et de reprsenter des donnes rfrence spatiale pour aider la comprhension des phnomnes d'amnagement et de planification. Les donnes peuvent provenir d'une classification des images satellitaires ou photos ariennes, par numrisation, scanrisation des cartes sur papier, ou tabulaires .., elles sont parla suite localises gographiquement dans un systme de coordonnes (exemple latitude, longitude), puis elles seront traites, analyses et combines pour produire des informations destines la simulation de comportement dun phnomne naturel, la gestion et laide la dcision. Elles peuvent enfin, tre partages avec d'autres utilisateurs. Les SIRS sont donc des outils informatiques et non pas des mthodes. 9.1 Introduction

9.1.1 Les composantes dun SIRSPour qu'un SIRS fonctionne, il est ncessaire de combiner les lments suivants : Matriel : c'est l'lment le plus important dans un SIRS, qui fonctionne aussi bien sur des stations de travail que sur des micro-ordinateurs, dont les performances sont dterminantes sur la nature, la complexit et la dure des traitements. Logiciels : actuellement il existe une grande varit de logiciels qui offrent aux utilisateurs des outils et des fonctions pour saisir, stocker, analyser, raliser des requtes et afficher toutes les informations.

9.1.2 Base de donnes tabulaires (BDA)Elle constitue une partie intgrante dans la composition d'un SIRS. La base de donnes est forme dun ensemble de cartes numrique et dinformations associes. Elle est compose de deux lments : une base des donnes dcrivant des objets spatiaux (points, lignes, polygones) et autres (images, donnes raster , etc) qui dfinie les caractristiques thmatiques (attributs) de ces objets (Eastman, 1993). Par exemple dans le cadre de cette tude, la gologie Granite biotite a t dcrite par des polygones constituant la base de donnes caractre spatial.

35

9.1.3 UtilisateursIls comprennent les personnes qui permettent d'exploiter les potentialits des SIRS ainsi que celles qui crent et dveloppent ces systmes. 9.2 Les fonctions d'un SIRS

La structure d'un SIRS peut tre dcompose en quatre grandes fonctions de base (Laurini, Milleret-Raffort, 1993) qui sont :

9.2.1 La saisie numriqueLa saisie numrique : c'est l'opration la plus fastidieuse et demande beaucoup de temps. Cette fonction consiste collecter, ranger et mettre les donnes en un format numrique utilisables par le SIRS. Dans le cadre de notre tude, selon la nature des donnes, la saisie a t faite au clavier (sondages), avec une table digitaliser (carte lithologique, carte du sol), avec un scanner (rseau hydrographique). Ces deux derniers types de saisie permettent de convertir les donnes sur papier en un format numrique. La saisie par le scanner est plus rapide mais demande une longue correction pour sparer les lments, les identifier et les codifier.

9.2.2 La gestion des donnesLa gestion des donnes : cette fonction permet d'organiser et de grer la fois les informations spatiales et thmatiques. Les oprations de gestion des donnes se rsument au stockage, la mise jour, la sauvegarde des donnes et aussi aux transformations d'chelle, changement de projection et jonction des cartes adjacentes.

9.2.3 L'analyse spatialeLa capacit fondamentale d'un SIRS consiste analyser et combiner les donnes bases sur leurs caractristiques spatiales pour produire des informations destines la comprhension du phnomne tudi et par consquent faciliter la prise de dcision. Le SIRS que nous avons utiliss dispose de nombreux et puissants outils d'analyse allant d'une simple interrogation jusqu' la modlisation de phnomnes en passant par des oprations arithmtiques, logiques.

9.2.3.1 Linterrogation des plans dinformationElle consiste rcuprer une information dj existante pour constituer un nouveau plan dinformation par la condition de requte dsire. Par exemple lors de la recherche des zones favorables limplantation de forage partir de lpaisseur des altrations, du niveau statique et de lpaisseur des altrations satures. Nous avons class cette dernire en deux catgories, en affectant 1 la zone dont lpaisseur des altrations satures est suprieure 10 mtres et 0 aux autres. L'image rsultante est appele image boolenne car elle ne contient que les zones

36 qui respectent le critre mentionn. Par simple multiplication arithmtique de ces diffrentes images boolenne les zones favorables on t slectionnes.

9.2.3.2 LAnalyse thmatiqueCette analyse consiste combiner les couches d'information avec des oprateurs mathmatiques. (addition, soustraction, multiplication, division.) pour produire de nouveaux plans d'information (Eastman, 1993). La figure 25 montre une modlisation en mode vectoriel (slection des forages dans les polygones granites . La figure 26 illustre une modlisation en mode raster dans le but de dlimiter les zones favorables limplantation de puits modernes selon la mthodologie dveloppe par IWACO 1993 en vue de lapprovisionnement en eau potable.

Slection de tous les forages inclus dans le(s) polygone(s) Granite puis transforms comme shapefileFigure 25 :Modlisation en mode vectoriel, forages dans les polygones granite

Les zones favorables (au