Optimisation de l'instrumentation pour le suivi et l'évaluation de l'état des alvéoles de strockage de déchets radioactifs

par Elodie Chapoulade

Thèse de doctorat en Génie Civil

Sous la direction de Pierre Breul et de Alaa Chateauneuf.

Soutenue le 16-12-2019

à Clermont Auvergne , dans le cadre de École doctorale des sciences pour l'ingénieur (Clermont-Ferrand) , en partenariat avec Institut Pascal (Aubière, Puy-de-Dôme) (laboratoire) .

Le président du jury était Sidi Mohammed Elachachi.

Le jury était composé de Aurélie Talon, Marc Leconte.

Les rapporteurs étaient Franck Schoefs, Julien Baroth.


  • Résumé

    Dans le cadre du projet Cigéo d’enfouissement de déchets radioactifs en couche géologique profonde, l’Andra souhaite optimiser le nombre d’Extensomètres à Corde Vibrante (ECV) à mettre en place pour suivre la convergence de sections de tunnel (alvéoles) se trouvant à 490 m de profondeur. La réponse à cette problématique est posée en quatre chapitres avec (1) un état de l’art sur les méthodes de détection de dommages, d’optimisations et les modèles inverses, (2) la mise en place d’un modèle numérique, (3) la méthodologie d’optimisation permettant d’estimer la contrainte horizontale ou la déformée d’une section d’alvéole et enfin (4) les résultats de l’optimisation. Le modèle numérique permet de créer une Base De Données (BDD) des déformations potentielles et ce en fonction des paramètres qui sont issus de mesures in situ. Les incertitudes sur la rigidité du sol encaissant, la variation d’épaisseur du revêtement ainsi que la position et l’erreur intrinsèque aux capteurs sont considérées. La méthodologie d’optimisation par algorithme génétique consiste à déterminer le nombre et le placement optimaux des capteurs permettant soit d’estimer la contrainte horizontale ayant engendrée les déformations mesurées par les capteurs, soit de construire une déformée probable de l’alvéole à partir des déformations mesurées. La première méthode permet de connaître l’emplacement optimal des ECV pour détecter les déformations liées à des contraintes probables. Elle est basée sur un modèle inverse. La seconde méthode consiste à s’assurer de la réversibilité du stockage (déformée de l’alvéole permettant le retrait des colis). Elle construit une spline passant par les valeurs de déformée aux emplacements des ECV. Pour l’estimation de la contrainte horizontale, les zones de placement de capteurs les plus propices se trouvent à proximité des reins. Pour l’estimation de la déformée, les capteurs ont tendance à s’équirépartir sur le pourtour de la section. Devant la possibilité de placer les capteurs suivant différentes orientations, l’influence de cette orientation donne une préférence aux ECV orthoradiaux, tandis que les ECV radiaux n’apportent pas d’informations complémentaires.

  • Titre traduit

    Monitoring optimization of the instrumentation and state evaluation of disposal tunnel for radioactive waste


  • Résumé

    In the Cigéo project for deep geological of radioactive waste, Andra wants to optimize the number of Vibrating Wire Extensometers (VWE) to follow the convergence tunnel (cells) cross-section built at 490 m depth. The answer to this problem is given in four chapters with (1) a state of the art on methods of damage detection, optimizations and inverse models, (2) the implementation of the numerical model, (3) the optimization methodology to estimate the horizontal stress or the deformed cell cross-section and finally (4) the results of the optimization. The numerical model allows creating a DataBase (DB) of potential strain according to the input parameters measured in situ. Uncertainties of the stiffness of the soil, the thickness variation of the coating and locations and intrinsic error of each sensor are considered. The genetic algorithm optimization methodology consists in determining the optimal number and location of the sensors allowing either to estimate the horizontal stress having generated strains measured by sensors, or build a probable deformation of the cell cross-section from the measured strains. The first method makes it possible to know the optimal location of VWE to detect strains linked to probable stresses. It is based on an inverse model. The second method is to ensure the reversibility of the storage (cell deformed allowing the withdrawal packages). It constructs a spline passing through the deformed values at the VWE locations. To estimate the horizontal stress, the best sensors placements are close to the kidneys. For the deformed estimation, sensors tend to be distributed on the cross-section periphery. Given the possibility of placing sensors in different orientations, the influence of this orientation gives preference to orthoradial VWEs while radial VWEs do not provide additional information.


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