L’évolution actuelle de l’ingénierie géotechnique place la maîtrise des risques d’origine géotechnique au cœur de ses objectifs. On constate aussi que la complexité des projets d’aménagement (à travers les objectifs coûts/délais/performances qui sont recherchés) est croissante et que les terrains choisis pour les recevoir présentent, quant à eux, des conditions géotechniques de plus en plus souvent « difficiles ». Ces conditions défavorables se traduisent par une variabilité forte des propriétés des sols, rendant leur reconnaissance et leur analyse plus complexe. Ce travail de thèse traite de la caractérisation de la variabilité naturelle des sols et des incertitudes liées aux reconnaissances géotechniques dans le but de mieux les prendre en compte dans les dimensionnements des ouvrages. Il se positionne dans le contexte de la maîtrise des risques de projet d’origine géotechnique. Les principaux outils statistiques servant à décrire la dispersion des données et leur structuration spatiale (géostatistique), ainsi que des méthodes probabilistes permettant d’utiliser leur résultats dans des calculs, sont présentés sous l’angle de leur application en géotechnique. La démarche est appliquée à un projet de plate-forme ferroviaire. Cette infrastructure a été implantée sur un site géologiquement et géotechniquement complexe, et présente aujourd’hui des déformations importantes dues aux tassements des sols. Une nouvelle analyse des données géotechniques a donc été entreprise. Elles ont, au préalable, été regroupées dans une base de données qui a facilité leur traitement statistique et géostatistique. Leur variabilité statistique et spatiale a été caractérisée permettant une meilleure compréhension du site. Le modèle géologique et géotechnique ainsi établi a ensuite été utilisé pour calculer les tassements. Une démarche en trois temps est proposée : globale, locale et spatialisée permettant une estimation des tassements et de leur incertitude, respectivement, à l’échelle du site, aux points de sondages, et spatialisée sur la zone d’étude. Les résultats montrent clairement l’intérêt des méthodes statistiques et géostatistiques pour la caractérisation des sites complexes et l’élaboration d’un modèle géologique et géotechnique du site adapté. La démarche d’analyse des tassements proposée met en avant le fait que les incertitudes des paramètres se répercutent sur les résultats des calculs de dimensionnement et expliquent le comportement global de l’infrastructure. Ces résultats peuvent se traduire sous forme d’une probabilité de ruine qui peut ensuite être utilisée dans un processus de prise de décision et de management des risques. D’une manière plus large, ce travail de thèse constitue une contribution à l’élaboration et l’analyse des campagnes de reconnaissances géotechniques, en ayant le souci d’identifier, d’évaluer et de prendre en compte la variabilité et les incertitudes des données lors des différentes phases du projet pour permettre une meilleure maîtrise du risque d’origine géotechnique. / The current evolution of the geotechnical engineering places the risk management of geotechnical origin in the heart of its objectives. We also notice that the complexity of the projects of development (through the objectives costs/deadline/performances which are sought) is increasing and that soil chosen to receive them present unusual geotechnical conditions. These unfavourable conditions usually mean a strong variability of the soil properties, which induces soil investigation and data analysis more difficult. This work of thesis deals with the characterization of the natural variability of soils and with the uncertainties dues to geotechnical investigations, with the aim to better take them into account in geotechnical engineering project. This work takes place in the context of the management of the risk of project with geotechnical origin. The main statistical tools used for describe the scattering of the data and their spatial variability (geostatistic), as well as the probabilistic methods enabling to use their results in calculations, are presented under the view of their application in geotechnical design. The approach is applied to a project of railway platform. This infrastructure was located on a site where the geology and the geotechnical conditions are complex, and which present important deformations due to the soil settlements. A new analysis of geotechnical data was started again. First, geotechnical data were included in a database in order to ease their statistical and geostatistical treatment. Their statistical and spatial variability were characterized allowing a better understanding of the site. The geologic and geotechnical model so established was then used to assess the settlement effects. An analysis in three levels is proposed: global, local and spatial, which give means to estimate the settlement values and its uncertainty, respectively, on the scale of the site, on the boring points, and on zone of study according to the spatial connectivity of soil properties. The results clearly show the interest of statistical and geostatiscal methods in characterizing complex sites and in the elaboration of a relevant geologic and geotechnical model. The settlement analysis proposed highlight that the parameter uncertainties are of first importance on the design calculations and explain the global behaviour of the infrastructure. These results can be translated in the form of a reliabilitry analysis which can be then used in a process of decision-making and risk management. In a wider way, this work of thesis contributes toward the elaboration and the analysis of the geotechnical investigations, with the aim to identify, to estimate and to take into account the variability and the uncertainties of the data during the various stages of the project. It leads to better control of the risk of geotechnical origin.
Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2009BOR13808 |
Date | 08 June 2009 |
Creators | Dubost, Julien |
Contributors | Bordeaux 1, Denis, Alain, Breysse, Denys |
Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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