Le stockage de CO2 dans les formations géologiques profondes est considéré comme un moyen envisageable de réduire les émissions de gaz à effet de serre dans l'atmosphère. L'état des roches constituant le réservoir est un paramètre clé dont dépendent aussi bien la sûreté que l'efficacité du stockage. L'objectif de cette thèse est de caractériser les risques générés par une modification possible des propriétés mécaniques et de transfert des matériaux du sous-sol suite à une injection de CO2. Des simulations à grande échelle visant à représenter le processus d'injection de CO2 à l'état supercritique dans ut réservoir souterrain ont été réalisées. Une analyse des champs de contraintes obtenus met en évidence la possibilité de rencontrer pour d'importants débits d'injection divers régimes de détérioration des matériaux. Le travail est consacré à l'étude de l'apparition de fissures ouvertes. A la suite d'une étude analytique simplifiée de la formation et de ta propagation de fissures ouvertes dans le milieu considéré basée sur un modèle probabiliste on montre que la formation d'un réseau de fissures est possible. On s'attache alors à développer dans te Code_Aster un outil numérique permettant de simuler la formation de réseaux de fissures. Un modèle non local basé sur une régularisation des contraintes est proposé. Un critère portant sur le facteur d'intensité des contraintes est utilisé pour décrire la propagation des fissures. L'amorçage de nouvelles fissures est décrit par un modèle de Poisson-Weibull. Les paramètres utilisés sont identifiés par une campagne expérimentale menée sur des échantillons prélevés sur un site de stockage géologique de CO2. Le modèle développé est ensuite validé sur des cas numériques, puis par rapport à la campagne expérimentale réalisée.
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00572783 |
Date | 28 May 2010 |
Creators | Guy, Nicolas |
Publisher | École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | English |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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