Modélisation probabiliste de dégradations multiphasiques pour l'optimisation de la maintenance d'infrastructures en génie civil : Application à une structure en béton armé immergée

par Boutros El Hajj

Thèse de doctorat en Génie civil

Sous la direction de Franck Schoefs.


  • Résumé

    Notre société est face à des enjeux importants en termes de maintenance: digues, structures portuaires, ouvrages d’art, navires, avions. Les futurs champs d’éoliennes offshore, dans un environnement très difficile pour les matériaux, seront eux aussi soumis à des mécanismes d’altération important. Au vu des conséquences d’une défaillance, une surveillance doit être opérée sur toute la durée de vie. La maintenance est un élément fondamental pour garantir un niveau de sécurité visé. Elle est conditionnelle car elle dépend des résultats de l’instrumentation in-situ ou des contrôles ponctuels. Elle doit notamment conduire à inspecter au bon moment et avec la meilleure technique dans un contexte de budget limité : l’optimisation est nécessaire. Les techniques de contrôles non destructifs (CND) offrent des potentiels de tout premier plan mais sous exploités. Par ailleurs les incertitudes concernant le matériau, l’environnement et la mesure CND ne sont pas prises en compte car il existe un fossé entre les modèles mathématiques efficaces d’optimisation en contexte incertain et les modèles de dégradations probabilistes. La raison principale est que ces derniers ont été élaborés pour la conception des structures et non pour intégrer les mesures CND ou être couplés avec des méthodes d’optimisation. La thèse vise à proposer une nouvelle stratégie de maintenance pour les structures dégradées à partir de résultats CND via des méta-modèles. On entend par méta-modèles des modèles à faible nombre de paramètres reposant sur l’expertise physique et la pertinence probabiliste d’une part et sur les indicateurs de dégradation et de durabilité directement accessibles à partir de contrôles non destructifs CND d’autre part. La thèse propose une modélisation de phénomènes multiphasiques de dégradation du béton armé reposant sur des processus stochastiques non-stationnaires dépendant de l’état

  • Titre traduit

    Probabilistic Modelling of Multiphasic Degradations for Maintenance Optimization of Infrastructures in Civil Engineering


  • Résumé

    Our society is facing major challenges in terms of maintenance: dams, harbour structures, bridges, ships, and aircrafts. Future offshore wind fields, situated in a very aggressive environment for materials, will also be subject to significant alteration of mechanisms. Given the consequences of failure, monitoring must be carried out throughout the lifetime of the structure. Maintenance is an essential element in ensuring a target level of safety. It is conditional because it depends on the results of the in-situ instrumentation; It must lead to inspect at the right time and with the best technique in a budget context, hence, the optimization is necessary. Non-destructive testing techniques (NDT) offer a great potential but are under exploited. Further uncertainties related to the material, the environment and the NDT are not taken into account because of the exciting gap between the effective mathematical models of optimization in uncertain contexts, and probabilistic degradation models. The main reason is that they were developed for the design of structures and not to integrate NDT measures or to be coupled with optimization methods. The thesis aims to propose a new maintenance strategy for structures degraded from NDT results through meta-models. Meta-models are models with low number of parameters based on physical expertise and probabilistic pertinence one hand, and on the degradation and durability indicators directly accessible from NDT on the other hand. The thesis proposes a modelling approach of multiphasic degradation phenomena of reinforced concrete based on a formulation of non-stationary state-dependant stochastic process

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Informations

  • Détails : 1 vol. (152 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p.141-151

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  • Bibliothèque : Université de Nantes. Service commun de la documentation. BU Sciences.
  • Disponible pour le PEB
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