Simulation des séismes : mieux quantifier les incertitudes

30.08.2017
Comment appréhender la sensibilité et la variabilité des sismogrammes face à l’incertain ? En d’autres termes, comment mieux quantifier les incertitudes dans les modèles de prédiction des séismes ? Un travail original mené par le BRGM au sein d’une collaboration internationale, au confluent de quatre mondes : sismologie, calcul intensif, traitement des incertitudes et Big Data.

La prédiction numérique des sismogrammes, en vue de mieux évaluer l’aléa sismique et de réduire les risques lors de futurs séismes, est en plein essor depuis l’avènement du calcul intensif. Les scientifiques, qui se sont longtemps heurtés à la difficulté de quantifier les incertitudes, dans leurs modèles nécessitant une grande puissance de calcul et de très grandes masses de données (70 téraoctets de données à traiter), ouvrent de nouvelles voies.

Convergence novatrice entre Big Data et supercalculateurs

Concernant la prédiction d’intensité des mouvements du sous-sol, il existait déjà des outils logiciels. En service depuis 2008 au BRGM, EFISPEC3D, par exemple, est un simulateur de séismes utilisant une méthode numérique en éléments-finis spectraux pour calculer, dans des milieux géologiques complexes, l’intensité du mouvement du sol (données métriques de vitesses et d’accélération en fonction du temps).

Vue satellite montrant un arrêt sur image de la propagation des ondes sismiques

Vue satellite montrant un arrêt sur image de la propagation des ondes sismiques calculée en milieu géologique tridimensionnel complexe par le logiciel EFISPEC3D. L’amplitude des ondes est représentée par une échelle de couleur (rouge : positive, bleu : négative, gris : nulle). © BRGM

Mais il y avait jusqu’ici un véritable verrou : comment exploiter des masses très importantes de données telles qu’une cartographie fine d’un maillage de 50 km x 50 km avec une profondeur de 30 km, et sachant qu’on cherche des résultats avec une résolution de 10 mètres sur les mouvements du sol ! Une complexité qui freinait la quantification des incertitudes et gênait la prédiction. Et dans cette complexité, comment mieux comprendre et améliorer le traitement des incertitudes inhérentes aux modèles utilisés par les simulations numériques intensives ?

En travaillant sur la convergence entre Big Data et supercalculateurs, ce verrou vient de sauter. Le premier est déjà largement utilisé dans l’univers du digital pour exploiter des volumes géants de données non structurées ; les seconds sont très présents en recherche scientifique. Marier les deux dans les géosciences prédictives est une approche très novatrice.

Ces travaux devraient permettre de mieux quantifier l’incertitude sur la prédiction d’intensité des mouvements du sous-sol, grâce à une rapidité du traitement et d’interrogation de la masse de résultats issus des simulations du logiciel EFISPEC3D.

Le projet mené par le BRGM a débuté en 2014 et court sur trois ans. Précisément, le BRGM, Intel France, l’université des sciences et technologies du roi Abdallah (KAUST) et l’Institut des sciences de la Terre (ISTerre) se sont associés pour mener une collaboration destinée à améliorer la quantification des incertitudes. Plusieurs disciplines sont rassemblées : sismologie, informatique et travail sur les incertitudes.

200 000 coeurs de calcul

Les ingénieurs-chercheurs de ces quatre organismes ont mis en commun leurs savoir-faire pour enrichir les méthodologies de prédiction de l’intensité des risques sismiques en maîtrisant au mieux les sources d’incertitudes présentes dans leurs modèles.

Supercalculateur Cray XC40 Shaheen

Supercalculateur Cray XC40 Shaheen à KAUST. © KAUST

Le supercalculateur Shaheen II, installé dans le Laboratoire de recherche en calculs extrêmes de la KAUST, dispose de 200 000 coeurs de calcul qui ont permis de réaliser un très grand nombre de simulations. Les experts d’Intel opèrent des optimisations fines sur les algorithmes d’écriture BRGM, développés dans le logiciel Open Source EFISPEC3D. Enfin, l’ISTerre conceptualise des modèles sismologiques réalistes et détaillés qui viennent alimenter les simulations.

Les résultats attendus sont nombreux : une meilleure quantification du mouvement sismique, des prévisions plus fiables que pourront exploiter les autorités et une grande sensibilité du résultat par rapport aux paramètres incertains. Avec déjà à disposition les premières cartes de mouvement du sol. Un projet prometteur pour le futur, car associer Big Data et supercalculateurs ouvre la voie à de nombreuses autres applications, comme le littoral, le climat ou les ressources en eau.