Évaluation probabiliste de la fiabilité des digues prenant en compte les mécanismes de glissement, d'érosion interne et de surverse : application à une étude de cas au Canada
Notice bibliographique
Résumé
Les digues sont des ouvrages hydrauliques importants qui font partie des systèmes de protection contre les inondations. L’évaluation des causes et des effets de leur défaillance en situation de crues ou en situation de mise en charge est une composante importante de l’analyse du risque d’inondation. Dans ce projet de recherche conduit sous la forme d’une thèse en cotuelle internationale entre INRAE et l’école d’ingénieur Lassonde de l’université de York (Canada), nous étudions, dans un cadre probabiliste, le risque d’inondation dans une zone protégée par un système de protection contre les inondations. Pour cela, la première étape, décrite dans cet article, consiste à estimer dans un cadre probabiliste la fiabilité des ouvrages vis-à-vis des différents mécanismes de rupture. Nous avons proposé une méthode d’évaluation des probabilités de défaillance des digues intégrant à la fois les mécanismes de glissement, d’érosion interne régressive et d’érosion par surverse, celles-ci étant représentées par des courbes de fragilité. Nous avons testé deux approches pour agréger les courbes de fragilité en une seule courbe de fragilité globale, en utilisant une approche par courbe enveloppe et une approche par simulations de Monte-Carlo. Notre méthode a été éprouvée dans une étude de cas visant à évaluer la fiabilité des digues en remblai de la rivière Bow à Calgary, au Canada, pour plusieurs périodes de retour des crues. Pour évaluer les probabilités du mécanisme de glissement, nous avons mis en oeuvre un calcul à l’équilibre limite et des simulations de Monte-Carlo sur les propriétés de résistance au cisaillement des sols modélisés par des variables aléatoires, permettant d’obtenir un facteur de sécurité pour chaque tronçon de digue et une probabilité de rupture. L’analyse de l’érosion régressive a été effectuée en comparant les gradients hydrauliques au gradient hydraulique critique du matériau constituant le remblai. Les gradients hydrauliques locaux ont été déterminés à l’aide d’une modélisation hydraulique aux éléments finis. Le gradient hydraulique critique a été modélisé comme une variable aléatoire à partir de la formulation de Terzaghi. Cela a permis d’estimer les probabilités d’initiation du mécanisme d’érosion interne régressive. Nous avons discuté de la manière dont le choix de la zone de gradient hydraulique et la prise en compte d’un modèle en régime permanent ou transitoire impactent les probabilités de rupture par érosion régressive. L’évaluation des probabilités de rupture pour le mécanisme de surverse nécessitait le jugement expert sur la base de la connaissance de la période de retour de la crue conduisant au début de la surverse et de la charge hydraulique déversante. Au final, le travail produit permet d’aboutir, au moyen de simulations de Monte-Carlo, à une courbe de fragilité agrégée pour les trois mécanismes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».