Réduction des incertitudes sur le comportement des sols excavés au tunnelier par l'analyse en continu des données collectées – Application à deux tronçons du Grand Paris Express

par Tatiana Richa

Projet de thèse en Géotechnique

Sous la direction de Jean-Michel Pereira.

Thèses en préparation à Paris Est , dans le cadre de École doctorale Sciences, Ingénierie et Environnement , en partenariat avec NAVIER (laboratoire) et de Géotechnique (equipe de recherche) depuis le 01-05-2020 .


  • Résumé

    Le projet de Réseau de Transport Public du Grand Paris comportera plus de 200 km de ligne nouvelle de métro. Les tunnels seront creusés par des tunneliers sous des zones fortement urbanisées et traverseront une stratigraphie riche et contrastée. Au titre de la gestion des risques du creusement vis-à-vis de l'environnement urbain, la réduction des incertitudes sur les prévisions des tassements induits en surface est primordiale. Les données de mesures des déplacements des cibles topographiques fixées sur les chaussées et bâtiments inscrits dans la Zone d'Influence Géotechnique ainsi que les données du pilotage du tunnelier sont systématiquement acquises. Ces informations brutes issues du creusement de deux tronçons du Grand Paris Express sont collectées, nettoyées et organisées dans une base de données robuste permettant la mise en oeuvre d'analyses critiques et statistiques avancées. Ce travail décrit la procédure de collecte et de traitement de ces données ainsi que l'application d'approches de modélisation statistiques sur ces ensembles de données en vue de recaler les prévisions de tassement, telles que des approches basées sur des techniques de classification, de filtrage ou d'apprentissage machine. Une discussion est proposée sur l'intérêt et la performance de chacune des méthodes de traitement statistique utilisée ainsi que son application potentielle à d'autres lignes du Grand Paris dans l'objectif d'améliorer la prédiction des tassements et le recalage de cette prédiction au fur et à mesure des creusements.

  • Titre traduit

    Reduction of uncertainties on the behavior of soils induced by TBM using in situ monitoring data - Application to two sections of the Grand Paris Express


  • Résumé

    The Grand Paris Express is the largest transport project in Europe with 200 km of new railways lines. The tunnels are excavated with tunnel boring machines under highly urbanized areas and will cross a rich and contrasting stratigraphy. In terms of risk management of excavations under an urban environment, the reduction of uncertainties in the predictions of induced settlements on the surface is essential. Data measuring the movement of topographic targets fixed on roads and buildings registered in the Geotechnical Area of Influence, as well as data related to the TBM, are systematically acquired. This raw information from the excavations of two sections of the Grand Paris Express is collected, cleaned and organized in a robust database allowing the implementation of critical analyzes and advanced statistics. This work describes the procedure for collecting and processing this data as well as the application of statistical modeling approaches on these datasets in order to adjust the settlement predictions, such as approaches based on classification techniques, filtering or machine learning. A discussion is proposed on the interest and the performance of each of the statistical processing methods used as well as its potential application to other lines of the Grand Paris in order to improve the prediction of settlements.