En viabilité hivernale, la prévision de l’état de surface des infrastructures s’avère indispensable, et permet une anticipation, une meilleure coordination et une efficacité d’intervention des services d’exploitation. La majorité des pays dispose de modèles de prévision de la température de surface d'infrastructures et des routes en particulier (TSR). La complexité de ces outils d’aide à la décision est croissante, pour servir au mieux les usagers et l’exploitant. Le microclimat urbain influence le bilan énergétique de surface selon différents processus : radiatifs, aérodynamiques et hydrologiques. Néanmoins, d’autres processus physiques anthropiques influencent cette TSR, tel que le trafic. Des travaux ont été menés par le passé concernant l’apport énergétique du trafic dans le bilan thermique de la ville. Celui-ci a fait l’objet d’études sur les périodes estivales et les îlots de chaleur urbains associés. Cependant, dans les cas de dégradations des conditions hivernales de circulation, ces apports énergétiques ont été intégrés de façon marginale dans la modélisation des paramètres de surface de la route. L’absence de cette contribution du trafic dans la modélisation du bilan énergétique de surface explique, dans une certaine limite, la prévision imparfaite de l’état de surface de la route. La bibliographie recense plusieurs études conduites afin d’identifier et de quantifier ces effets du trafic. Elles n'ont pas ou peu traité la perte ou le gain d'énergie causé par le passage des véhicules sur le bilan énergétique de surface, ou sur la modélisation de la TSR. Dans la présente étude, deux approches ont été proposées pour paramétrer le trafic dans le modèle numérique Town Energy Balance (TEB), l'une globale et la seconde détaillée. Leur analyse comparée indique que la seconde a significativement amélioré les résultats de la modélisation de la TSR. Les apports thermiques du trafic ont augmenté la TSR de 2 à 4°C pour la rapprocher des mesures expérimentales (écart de 0.5 à 1°C en moyenne). Elle est le résultat de l’effet cumulatif des différents processus physiques associés au trafic, et varie en fonction de ses paramètres (densité, vitesse de circulation, fluidité, etc.). Une étude de sensibilité a été menée afin d’apprécier les processus physiques responsables de l’amélioration de la TSR. Les résultats indiquent que l’effet turbulent, la densité de flux radiatif ainsi que la densité de flux due aux frottements des pneumatiques contribuent le plus à l'augmentation la TSR. Néanmoins la contribution énergétique de chacun de ces processus dépend à la fois des paramètres du trafic et des conditions météorologiques. Cette étude a présenté également une analyse préliminaire de l’influence de la lame d’eau présente en surface sur la TSR. Cette dernière décroit en fonction de l’épaisseur de la lame d’eau. Les facteurs anthropiques tels que le trafic et l’adjonction de fondants routiers sur la lame d’eau présente en surface sont décrits et discutés, et une paramétrisation proposée en perspectives / In winter maintenance, forecasting the infrastructure surface status is mandatory, to allow anticipation, better coordination and efficiency of services. The majority of countries have forecast models of the infrastructure surface temperature and especially roads one (RST). The complexity of these decision tools is growing, to best serve the users and managers. The urban microclimate influences the surface energy balance according to various processes: radiative, aerodynamic and hydrologic. However, other anthropogenic physical processes influence this RST, such as traffic. Studies have been carried out in the past about the traffic heat input in the town heat balance. These were conducted on the summer periods and associated urban heat islands. However, in case of traffic in adverse winter conditions, these energy contributions were marginally integrated into the modeling of the road surface parameters. The absence of this traffic's contribution in the surface energy balance modeling explains, to a given limit, the imperfect forecasting of road surface status. The literature identifies several studies conducted to identify and to quantify these effects of traffic. They have insufficiently or not treated the loss or gain on energy caused by circulating vehicles on the surface energy balance, or on modeling the RST. In this study, two approaches have been proposed to parameterize the traffic in the Town Energy Balance (TEB) numerical model, this first one being overall and the second one detailed. Their comparative analysis indicates that the second significantly improved the results of the RST modeling. The traffic heat inputs increased RST by 2 to 4°C, results being then closer to experimental measurements (average difference of 0.5 to 1°C). It is the result of the cumulative effect of the various traffic physical processes, and varies according to its parameters (density, vehicle velocity, fluidity, etc.). A sensitivity analysis was conducted to assess the physical processes responsible for the improvement of the RST. The results indicate that the turbulent effect, the radiative heat flux and flux density due to tires friction represent the greatest contribution to RST increase. Nevertheless the energy contribution of each of these processes depends both traffic parameters and weather conditions. This study also presented a preliminary analysis of the influence of a water layer over the surface on the RST. The latter decreases as a function of the thickness of the water layer. Anthropogenic factors such as traffic and the addition of de-icing products into the water layer present on the surface are described and discussed, and a parameterization proposed as a perspective
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015LORR0295 |
| Date | 09 December 2015 |
| Creators | Khalifa, Abderrahmen |
| Contributors | Université de Lorraine, Buès, Michel A., Chancibault, Katia, Marchetti, Mario |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
Page generated in 0.0026 seconds