Soutenance de thèse Boutros El Hajj – “Modélisation Probabiliste de Dégradations Multiphasiques pour l’Optimisation de la Maintenance d’Infrastructures en Génie Civil: Application à une structure en béton armé immergée”

RÉSUMÉ:

Notre société est face à des enjeux importants en termes de maintenance: digues, structures portuaires, ouvrages d’art, navires, avions. Les futurs champs d’éoliennes offshore, dans un environnement très difficile pour les matériaux, seront eux aussi soumis à des mécanismes d’altération important. Au vu des conséquences d’une défaillance, une surveillance doit être opérée sur toute la durée de vie. La maintenance est un élément fondamental pour garantir un niveau de sécurité visé. Elle est conditionnelle car elle dépend des résultats de l’instrumentation in-situ ou des contrôles ponctuels. Elle doit notamment conduire à inspecter au bon moment et avec la meilleure technique dans un contexte de budget limité : l’optimisation est nécessaire. Les techniques de contrôles non destructifs (CND) offrent des potentiels de tout premier plan mais sous exploités. Par ailleurs les incertitudes concernant le matériau, l’environnement et la mesure CND ne sont pas prises en compte car il existe un fossé entre les modèles mathématiques efficaces d’optimisation en contexte incertain et les modèles de dégradations probabilistes. La raison principale est que ces derniers ont été élaborés pour la conception des structures et non pour intégrer les mesures CND ou être couplés avec des méthodes d’optimisation. La thèse vise à proposer une nouvelle stratégie de maintenance pour les structures dégradées à partir de résultats CND via des méta-modèles. On entend par méta-modèles des modèles à faible nombre de paramètres reposant sur l’expertise physique et la pertinence probabiliste d’une part et sur les indicateurs de dégradation et de durabilité directement accessibles à partir de contrôles non destructifs CND d’autre part. La thèse propose une modélisation de phénomènes multiphasiques de dégradation du béton armé reposant sur des processus stochastiques non-stationnaires dépendant de l’état.

JURY:

Directeur de thèse :

• Franck SCHOEFS, Professeur des Universités, Université de Nantes

Co-encadrants :

• Bruno CASTANIER, Professeur des Universités, Université d’Angers
• Thomas YEUNG, Maître de Conférences, École des Mines de Nantes

Rapporteurs:

• Alaa Chateauneuf, Professeur des Universités, Université Blaise Pascal
• Alan O’CONNOR, Associate Professor, Trinity College of Dublin (Irlande)

Examinateurs:

• André ORCESI, Ingénieur des Travaux Publics de l’Etat HDR, Ifsttar, Marne-la-Vallée
• Fabrice GUERIN, Professeur des Universités, Université d’Angers
• Mitra FOULADIRAD, Maître de conférence-HDR, Université de Troyes
• Odile ABRAHAM, Ingénieur Divisionnaire des Travaux Publics de l’Etat HDR, Ifsttar, Bouguenais

Membre invité:

• Emilio BASTIDAS-ARTEAGA, Maître de Conférences, Université de Nantes