Randlab participe au mouvement pour la science ouverte en promouvant le libre accès aux codes, aux jeux de données et aux publications.
Codes
La plupart de nos codes sont disponibles via notre site GitHub.
Vous y trouverez de nombreux outils, notamment :
- hytool – une bibliothèque matlab pour l’interprétation des tests hydrauliques
- geone – une bibliothèque python pour l’analyse et la modélisation de données géostatistiques, y compris des méthodes statistiques multipoints.
- archpy – une bibliothèque Python pour la construction semi-automatique de modèles géologiques 3D et le prétraitement modflow
- pykasso – une bibliothèque Python pour la simulation de réseaux karstiques
D’autres codes sont disponibles via des sites dédiés :
- karstnet – une bibliothèque Python pour la caractérisation statistique de la géométrie et de la topologie des réseaux karstiques
- feflow_speleogenesis – un code C++ (iFM) permettant à feflow de simuler la spéléogénèse
Pour ceux qui ne sont pas familiers avec le codage et python, certains de nos codes sont également disponibles via une interface graphique dans certains logiciels commerciaux. Par exemple, notre code de statistiques multipoints DeeSse est disponible dans Aspen-Skua, Petrel (en collaboration avec Ephesia-Consult) et Isatis.neo (en collaboration avec geovariances)
Jeux de données
Le partage des données est essentiel pour faire progresser la science. C’est pourquoi nous partageons nos données et nos modèles dans la mesure du possible.
- wwhypda – Une base de données mondiale sur les paramètres hydrogéologiques, également disponible sur zenodo
- tTEM20AAR – Ensemble de données géophysiques de référence pour les sédiments fluvioglaciaires non consolidés
- clayAar – Modèle interpolé de la fraction d’argile et de la résistivité de la vallée de l’Aar, en Suisse
- KarstConduitCatalogue – Géométrie haute résolution d’environ 20 grottes karstiques (nuage de points Lidar et surfaces triangulées)
Publications
La plupart de nos publications sont en libre accès et disponibles ici : orcid / google scholar / sélection avec pdf
