Optimizing the management of multireservoir systems under shifting flow regimes

Over the past few decades, significant research efforts have been devoted to the development of tools and techniques to improve the operational effectiveness of multireservoir systems. One of those efforts focuses on the incorporation of relevant hydrologic information into reservoir operation models. This effort is particularly relevant in regions characterized by low-frequency climate signals, where time series of river discharges exhibit regime-like behavior. Failure to properly capture such regime-like behavior yields suboptimal operating policies, especially in systems characterized by large storage capacity such as large multireservoir systems. Hidden Markov Modeling is a class of hydrological models that can accommodate both overdispersion and serial dependence in time series, two essential hydrological properties that must be captured when modeling a system where the climate is switching between different states (e.g., dry, normal, and wet). In terms of reservoir operation, Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP) is one of the few optimization techniques that can accommodate both system and hydrologic complexity, that is, a large number of reservoirs and diverse hydrologic information. However, current SDDP formulations are unable to capture the long-term persistence of the streamflow process found in some regions. In this paper, we present an extension of the SDDP algorithm that can handle the long-term persistence and provide reservoir operating policies that explicitly capture regime shifts. Using the Senegal River Basin as a case study, we illustrate the potential gain associated with reservoir operating policies tailored to climate states

Estimation de l'échelle des néoplasies en coloscopie par détection de la profondeur de défocalisation

National audienceLa coloscopie est l'examen médical privilégié dans le cadre du diagnostic et du traitement des maladies colorectales. Cette technique qualifiée de peu invasive permet aux gastro-entérologues d'explorer la cavité du côlon et d'ôter les néoplasies - proliférations cellulaires - telles que les polypes qui peuvent évoluer en tumeurs malignes. La taille, la texture ainsi que la forme des néoplasies constituent des critères essentiels à leurs diagnostics. L'estimation de la taille est cependant difficile à réaliser de part la perte de l'information de profondeur de la scène imagée par le gastro-entérologue. Nous proposons une amélioration de notre technique de détection de la Profondeur de Défocalisation (PD) permet- tant l'estimation de l'échelle des scènes endoscopiques par extraction de la PD au sein d'une séquence vidéo. L'estimation conjointe du suivi affine de la néoplasie au cours de la séquence vidéo et du flou de mise au point permet d'inférer avec une meilleure précision la taille des néoplasies. Par ailleurs, la méthode proposée est mieux adaptée aux conditions réelles de coloscopie pour lesquelles la manipulation du gastroscope peut être délicate

Segmentation automatique par modèle déformable implicite à l'aide de statistiques de Weibull locale/globale : Application en IRM cardiaque

National audienceCet article propose une méthode de segmentation automatique du ventricule gauche (VG) en IRM par modèle déformable implicite (Level Set) à l'aide d'un cadre variationnel. Pour ces approches, les degrés de liberté sont l'initialisation et la fonctionnelle à minimiser. Le premier est souvent laissé au soin du praticien. Afin d'éviter cette intervention humaine, nous présentons une méthode d'initialisation fondée sur une transformée de Hough exploitant les informations spatio-temporelles du VG. Classiquement, la fonctionnelle énergétique utilise des informations issues des contours, des régions mais également des contraintes de formes. Nous proposons de coupler un terme d'énergie contour calculé par une mesure d'asymétrie via le signal monogène, des statistiques de l'intensité des pixels (modèle de Weibull) et une contrainte sur l'épaississement myocardique. La présence de plusieurs tissus (myocarde, sang, . . .) implique la non-stationnarité des données. Afin d'estimer au mieux les paramètres de la distribution, nous proposons un modèle déformable maximisant localement et/ou globalement la log-vraisemblance pour être cohérent avec l'anatomie. Finalement, nous évaluons notre méthode sur les données du challenge MICCAI 2009

Une version modifiée de l'Ensemble Tracking

National audienceConsidérant le suivi comme un problème de classification binaire, l'algorithme Ensemble Tracking de Shaï Avidan permet de localiser un objet dans une séquence vidéo grâce à un classifieur entrainé pour distinguer les pixels du fond des pixels de l'objet. Nous introduisons ici une nouvelle approche pour la sélection des exemples d'apprentissage ainsi qu'une technique de modularisation de l'algorithme permettant au système de travailler sur des espaces de caractéristiques homogènes

Descripteur local d'image invariant aux transformations affines

National audienceCet article présente une technique de description locale de l'image. Le descripteur s'appuie sur un histogramme de gradients orientés et un domaine d'exploration adaptif (obtenu par le biais d'un tenseur de structure ou d'une analyse de Fourier), afin de gérer les invariances aux transformations affines

Improving operating policies of large-scale surface-groundwater systems through stochastic programming

[EN] The management of large-scale water resource systems with surface and groundwater resources requires considering stream-aquifer interactions. Optimization models applied of large-scale systems have either employed deterministic optimization (with perfect foreknowledge of future inflows, which hinders their applicability to real-life operations) or stochastic programming (in which stream-aquifer interaction is often neglected due to the computational burden associated with these methods). In this paper, stream-aquifer interaction is integrated in a stochastic programming framework by combining the Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP) optimization algorithm with the Embedded Multireservoir Model (EMM). The resulting extension of the SDDP algorithm, named Combined Surface-Groundwater SDDP (CSG-SDDP), is able to properly represent the stream-aquifer interaction within stochastic optimization models of large-scale surface-groundwater resources systems. The algorithm is applied to build a hydroeconomic model for the Jucar River Basin (Spain), in which stream-aquifer interactions are essential to the characterization of water resources in the system. Besides the uncertainties regarding the economic characterization of the demand functions, the results show that the economic efficiency of the operating policies under the current system can be improved by better management of groundwater and surface resourcesThe data used in this study was obtained from the references included. This study was partially supported by the IMPADAPT project (CGL2013-48424-C2-1-R) with Spanish MINECO (Ministerio de Economia y Competitividad) and FEDER funds. It also received funding from the European Union's Horizon 2020 research and innovation programme under the IMPREX project (grant agreement: 641.811). The authors want to thank the editor, the associated editor and the reviewers for their comments and suggestions in order to increase the quality of the paper. Readers interested in requesting data about the results of the study may send an e-mail to [email protected], H.; Tilmant, A.; Pulido-Velazquez, M. (2017). Improving operating policies of large-scale surface-groundwater systems through stochastic programming. Water Resources Research. 53(2):1407-1423. https://doi.org/10.1002/2016WR019573S1407142353

A hydrologically-driven approach to climate change adaptation for multipurpose multireservoir system

[EN] Climate change can significantly affect water systems with negative impacts on many facets of society and ecosystems. Therefore, significant attention must be devoted to the development of efficient adaptation strategies. More specifically, the reoperation of water resources systems to keep the overall performance within acceptable limits should be prioritized to avoid, or at least delay as much as possible, costly infrastructural investments. This manuscript presents a hydrologically-driven approach to support the reoperation of multipurpose multireservoir systems. The approach is organized around 1) the use of a large ensemble of GCM hydro-climate projections to drive a climate stress test; 2) the bottom-up clustering of those hydrologic projections based on hydrologic attributes that are both relevant to the region of interest and interpretable by the operators; and finally, 3) the identification of adaptation measures for each cluster after developing a one-way coupling of an optimization model with a simulation model. The climate impact assessment is illustrated with the multipurpose multireservoir system of the Lievre River basin in Quebec (Canada). Results show that cluster-specific, adapted, operating rules can improve the performance of the system and reveal its operational flexibility with respect to the different operating objectives.The work was partly supported by a project funded by MELCC (Quebecs Ministere de lEnvironnement et de la Lutte contre les changements climatiques) through two programs: PACC 2013-2020 and Fonds vert. This study does not represent the views of MELCC. Also, this work was partly supported by the NSERC Discovery Grant (Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada) of the second author, and the intersectorial flood network of Quebec (RIISQ). This research was enabled in part by support provided by Compute Canada (www.computecanada.ca).Sant Anna, C.; Tilmant, A.; Pulido-Velazquez, M. (2022). A hydrologically-driven approach to climate change adaptation for multipurpose multireservoir system. Climate Risk Management. 36:1-16. https://doi.org/10.1016/j.crm.2022.1004271163

Using stochastic dual dynamic programming in problems with multiple near-optimal solutions

Stochastic dual dynamic programming (SDDP) is one of the few algorithmic solutions available to optimize large‐scale water resources systems while explicitly considering uncertainty. This paper explores the consequences of, and proposes a solution to, the existence of multiple near‐optimal solutions (MNOS) when using SDDP for mid or long‐term river basin management. These issues arise when the optimization problem cannot be properly parametrized due to poorly defined and/or unavailable data sets. This work shows that when MNOS exists, (1) SDDP explores more than one solution trajectory in the same run, suggesting different decisions in distinct simulation years even for the same point in the state‐space, and (2) SDDP is shown to be very sensitive to even minimal variations of the problem setting, e.g., initial conditions—we call this “algorithmic chaos.” Results that exhibit such sensitivity are difficult to interpret. This work proposes a reoptimization method, which simulates system decisions by periodically applying cuts from one given year from the SDDP run. Simulation results obtained through this reoptimization approach are steady state solutions, meaning that their probability distributions are stable from year to year

Estimation de l'échelle en coloscopie monoculaire par quantification du flou optique : étude de faisabilité

Session "Articles"National audienceLa coloscopie est aujourd'hui la procédure médicale privilégiée dans le cadre du diagnostic et du traitement des pathologies en gastroentérologie. Ce mode opératoire qualifié de "mini-invasif" repose sur l'utilisation d'un instrument optique flexible, le flexoscope, qui est introduit par voie basse dans le corps du patient pour permettre l'exploration du côlon. L'intervention est réalisée par un gastroentérologue qui s'appuie sur les images diffusées sur un moniteur afin d'établir un diagnostic et éventuellement procéder à la résection d'excroissances tumorales (néoplasies) si celles ci s'avèrent malignes. La taille de ces excroissances constitue une information essentielle a leurs diagnostics mais elles s'avèrent difficile à estimer pour le praticien qui ne dispose pas de l'information d'échelle de l'organe exploré. Les paramètres du système optique monofocale des flexoscope sont fixes et l'équipement est difficilement modifiable pour envisager l'intégration de méthodes actives de mesures. Cette étude de faisabilité propose une procédure permettant l'estimation de l'échelle des scènes coloscopiques basée sur l'estimation de la fonction de transfert du système optique du flexoscope par quantification du flo