ABSTRACT
La sédimentation dans les réservoirs devient plus problématique alors que le stockage et l’alimentation en eau sont menacés par le vieillissement des barrages. Ceci entraîne des conséquences graves pour la gestion de l’eau, le contrôle des crues et la production d’énergie. La perte mondiale en capacité de stockage due à la sédimentation se trouve dans une plage d’environ 0,5 à 1,0 % par an. Ce processus graduel de sédimentation s’effectue à différentes vitesses qui dépendent d’un grand nombre de facteurs, comme l’hydrologie des bassins versants et les caractéristiques du bassin fluvial. En moyenne, un réservoir sera complètement rempli de sédiments dans les 50 à 200 ans. Cet article se penche sur 3stratégies générales de gestion de la sédimentation des réservoirs, qui sont 1) la réduction des entrées de sédiments, 2) la minimisation des dépôts de sédiments et 3) l’extraction des sédiments des réservoirs. Les principales méthodes de gestion associées avec la minimisation des dépôts de sédiment sont la construction d’ouvrage de dérivation des sédiments, le drainage des sédiments et l’évacuation d’un courant de densité chargé en sédiments. Les principales méthodes de gestion associées à l’évacuation des sédiments des réservoirs approchant d’une perte critique de capacité sont la chasse et le dragage. La chasse a été largement étudiée et elle fonctionne de manière optimale sur les réservoirs étroits dans des gorges où l’eau peut être totalement évacuée. Le dragage, la technique de gestion de la sédimentation la plus fréquemment utilisée est également une pratique très chère et gourmande en temps, mais très efficace lorsqu’elle est associée à d’autres méthodes.
Les méthodes disponibles pour l’estimation des sédiments sont largement empiriques, les courbes de taux de sédimentation étant les plus souvent utilisées. 196Dans cette étude, un système de transport des sédiments basé sur la technique des réseaux neuraux artificiels (ANN) est pris comme exemple de discussion pour la rivière Penganga (un sous-bassin de la rivière Godavari), et une comparaison a été effectuée entre les résultats obtenus par ANN et les courbes de taux de sédimentation. Les estimations de charge sédimentaire dans la rivière, obtenues par ANN, se sont révélées être notoirement supérieures aux courbes classiques de taux de sédimentation.
