1.4 Réseau sismologique Marocain
Le réseau sismologique Marocain (figure (1.3)) est un
réseau géré et exploité par le Centre National pour
la Recherche Scientifique et Technique (CNRST) via l'Institut National de
Géophysique (IN G). Ce réseau est formé actuellement des
éléments suivants:
· une centrale d'acquisition numérique, de detection
automatique des événements et de stockage de type Kinemetrics;
· un support d'enregistrement analogique continu;
· une ensemble de stations
télémétrées «courte période» dont
une à trois composantes;
· une station «longue période» trois
composantes installée à la centrale de Rabat;
· un observatoire large bande (VBB) à Mibladen
(Midelet);
· un réseau d'accélérographes;
· un ensemble de stations analogiques et numériques,
maintenu prêt pour intervention en cas de crise sismique.
La partie télémétrée du
réseau comprend 40 stations «courte période»
réparties en sept sous réseaux. Elle utilise des liaisons radio
UHF/VHF et 7 lignes téléphoniques spécialisées
reliant les stations régionales des 7 sous-réseaux à la
centrale de Rabat.
1.5 Contribution de la thèse
Figure 1.3: Réseau Marocain de surveillance et d'alerte
sismique (RESAS)
se font à la fois de façons analogique et
numérique dont l'examen pour la discrimination entre séismes
naturels, explosions artificielles et bruits est une tâche difficile qui
nécessite des heures et des heures de travail des analystes. Afin
d'optimiser ce travail, l'automatisation de la discrimination des signaux
sismiques devient une nécessité.
Ainsi, ce travail, qui s'inscrit dans le cadre de la
collaboration entre l'ING et le Laboratoire d'Automatique et d'Informatique
Industrielle (LAII) de l'Ecole Mohammadia d'Ingénieurs (EMI), a pour
objectif de développer un système modulaire (figure (1.4)) de
discrimination non paramétrique transportable permettant de vaincre les
problèmes posés par les méthodes paramétriques
décrits dans la revue bibliographique. Pour atteindre cet objectif, nous
suivrons les étapes suivantes:
1. Une étude des différentes méthodes de
représentation des signaux non stationnaires afin de trouver les
représentations les plus discriminantes pour les signaux sismiques;
2. Afin d'extraire certaines caractéristiques des
signaux sismiques servant à la classification automatique sans passer
par aucune méthode paramétrique, le développement d'une
technique de réduction de la dimensionnalité est
nécessaire;
3. Pour une discrimination automatique non
paramétrique des signaux sismiques, l'utilisation des réseaux de
neurones et particulièrement les perceptrons multi-couches comme
classificateurs apparaît adéquate. Dans ce sens, une recherche de
nouvelles méthodes pour augmenter la fiabilité du système
de classification s'avère très utile;
4. Le problème du rejet des bruits ou des signaux qui
peuvent affecter la procédure de la discrimination pourrait être
résolu dans le cadre de la détection de nouveauté en
utilisant les réseaux de neurones auto-associatifs;
5. Finalement, la mise en oeuvre des méthodes
ci-dessus nécessite l'élaboration d'un logiciel,
dénommé par la suite MSSSA (Moroccan Software for Seismic Signals
Analysis), permettant l'acquisition, la représentation, la
reconnaissance, la discrimination et l'archivage des signaux sismiques.
Figure 1.4: Schéma du système modulaire
proposé
Outre cette introduction, cette thèse couvre cinq
autres chapitres. Le chapitre 2 présente les différentes
représentations des signaux non stationnaires avec de nouvelles versions
de l'inégalité d'Heisenberg-Gabor. Au chapitre 3, nous
présentons une nouvelle technique de la réduction de la
dimensionnalité des images sismiques. Le chapitre 4 est consacré
à présentation des différentes méthodes de
classification. Le chapitre 5 consiste en l'étude de la discrimination
des signaux sismiques. Finalement, le chapitre 6 donne une nouvelle technique
pour la reconnaissance des tels signaux. Tous les résultats que nous
présentons dans ce mémoire sont illustrés par des tests
expérimentaux en utilisant des signaux synthétiques et sismiques
par le bias du logiciel MSSSA. Nous terminons ce travail par une conclusion
générale qui résume notre étude et présente
un ensemble de propositions relatives aux perspectives de cette recherche.
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