Détection de collerettes de bentonite par diagraphie de
rayonnement gamma naturel dans les puits d'eau
souterraine du Québec
Mémoire
Marjorie Lapointe-Aubert
Maîtrise interuniversitaire en sciences de la Terre - avec mémoire
Maître ès sciences (M. Sc.)
Détection de collerettes de bentonite par diagraphie
de rayonnement gamma naturel dans les puits d’eau
souterraine du Québec
Projet de recherche
Marjorie Lapointe-Aubert
Sous la direction de:
J. Christian Dupuis, directeur de recherche Jean-Michel Lemieux, codirecteur de recherche
Résumé
Le MELCC souhaite se munir d’un protocole de détection de collerettes de bentonite dans les puits d’eau souterraine afin d’identifier les puits où ce matériau scellant a été omis lors de l’installation. Pour ce faire, l’utilisation d’une sonde spectrale à rayons gamma est en-visagée puisqu’elle a la capacité de mesurer la radiation gamma issue de la bentonite, et peut être employée dans un tubage d’acier, au-dessus et en-dessous de la nappe phréatique. Une sonde QL40-SGR de Mount Sopris Instruments a été utilisée pour investiguer 18 puits d’eau souterraine du Québec dont la moitié est aménagée avec une collerette de bentonite. Le traitement de données du spectre de rayonnement gamma a permis de déterminer les concentrations en K et Th en fonction de la profondeur de chacun de ces puits.
Il a été démontré que différentes populations argileuses peuvent être idenfitiées sur les iso-contours de l’estimation de la densité de probabilité des concentrations en Th et K d’un puits. Ces populations sont issues des formations géologiques argileuses présentes autour du puits, et peuvent révéler la présence d’une collerette de bentonite par une population supplémentaire à celles attendues. De plus, l’utilisation d’un algorithme de partitionnement des données en k-moyennes permet d’étudier la relation entre l’appartenance d’un point de mesure à une population argileuse et sa profondeur dans le puits. Un diagnostic concernant la présence ou l’absence d’une collerette de bentonite peut ainsi être posé dans deux cas sur trois, et ce diagnostic est réussi dans plus de 92 % des cas. L’utilisation d’un algorithme dont le partitionnement est basé sur la densité des points de mesure tel que Ordering Points to Identify Clustering Structure (OPTICS) pourrait permettre une amélioration du nombre de diagnostics posés.
Table des matières
Résumé iii
Table des matières iv
Liste des tableaux vi
Liste des figures vii
Remerciements x
Introduction 1
1 Problématique 3
1.1 Propriétés physiques de la bentonite . . . 3
1.2 Caractéristiques des puits d’eau souterraine. . . 5
1.3 Choix d’une sonde de diagraphie . . . 5
2 Méthodologie 7
2.1 Analyse chimique de produits de bentonite . . . 7
2.2 Diagraphies de puits d’eau souterraine . . . 9
3 Résultats 16
3.1 Analyse chimique des produits de bentonite . . . 16
3.2 Diagraphies des puits d’eau souterraine . . . 16
4 Discussion 30
4.1 Analyse chimique des produits de bentonite . . . 30
4.2 Diagraphies des puits d’eau souterraine . . . 30
4.3 Matrice décisionnelle pour la détection de collerettes de bentonite . . . 35
Conclusion 39
Bibliographie 41
Annexes 42
A Schémas d’aménagement des puits d’eau souterraine 43
C Radiation gamma mesurée en fonction de la profondeur des puits 75
Liste des tableaux
2.1 Liste des produits de bentonite étudiés . . . 8
2.2 Liste des puits d’eau souterraine étudiés . . . 10
3.1 Pourcentages massiques de K2O des produits de bentonite . . . 17
Liste des figures
0.1 Schéma d’aménagement d’un puits d’eau souterraine, comprenant un tubage
et une collerette de bentonite comportant une défectuosité . . . 2
1.1 Carte de l’affleurement de la bentonite sodique de la Formation de Mowry. . 4
1.2 Classification des minéraux radioactifs en fonction de leur ratio Th/K . . . . 5
1.3 Vue en coupe d’un puits d’eau souterraine aménagé avec une collerette de
bentonite . . . 6
2.1 Préparation d’échantillons de produits de bentonite . . . 8
2.2 Système d’acquisition des diagraphies de rayonnement gamma naturel. . . . 11
2.3 Procédure de traitement de données . . . 13
2.4 Spectres d’émission de rayonnement gamma issu des séries de désintégration
radioactive naturelle du K40, de l’U238et du Th232 . . . . 14
3.1 Démonstration de l’algorithme de partitionnement en k-moyennes (Pace, 2007) 19
3.2 Histogrammes et courbes d’estimation de la densité de probabilité du ratio
Th/K des puits avec collerette de bentonite . . . 21
3.3 Histogrammes et courbes d’estimation de la densité de probabilité du ratio
Th/K des puits sans collerette de bentonite . . . 22
3.4 Histogrammes et courbes d’estimation de la densité de probabilité du ratio
Th/K des puits avec collerette de bentonite, séparés en deux populations en
fonction de la profondeur de la collerette de bentonite . . . 23
3.5 Histogrammes, courbes et isocontours de l’estimation de la densité de
proba-bilité, et centroïdes des grappes obtenues par partitionnement en k-moyennes
des concentrations en Th et K des puits avec collerette de bentonite . . . 24
3.6 Histogrammes, courbes et isocontours de l’estimation de la densité de
proba-bilité, et centroïdes des grappes obtenues par partitionnement en k-moyennes
des concentrations en Th et K des puits sans collerette de bentonite . . . 25
3.7 Grappe en fonction de la profondeur des puits avec collerette de bentonite . . 26
3.8 Grappe en fonction de la profondeur des puits sans collerette de bentonite . . 28
4.1 Synthèse des résultats obtenus pour le puits de Weedon (avec collerette de
bentonite) . . . 33
4.2 Synthèse des résultats obtenus pour le puits de Sainte-Monique (sans
colle-rette de bentonite) . . . 34
4.3 Matrice décisionnelle pour la détection de collerettes de bentonite par
C.1 Radiation gamma en fonction de la profondeur des puits avec collerette de
bentonite . . . 76
C.2 Radiation gamma en fonction de la profondeur des puits sans collerette de
What sort of pressure, and what kind of force Must there have been to drive you here
Tony Dekker, Everything Is Moving So Fast
Remerciements
Merci à mon professeur et directeur de recherche, Christian Dupuis, de m’avoir d’abord
initiée à la géophysique, puis à la diagraphie. Quelle chance d’apprendre et d’évoluer en compagnie d’un mentor qui inspire autant la sagesse que le génie. Aucune de mes nom-breuses questions n’est restée sans réponse, qu’elles fut concernant la physique nucléaire ou l’importante contribution des femmes dans notre industrie.
Mercià mon professeur et codirecteur de recherche, Jean-Michel Lemieux, d’avoir stimulé
mon intérêt pour l’eau souterraine. Nos conversations sans filtre ont guidé mes choix et m’ont permis d’atteindre mon objectif ambitieux.
Mercià mon conjoint, Louis Roy, de m’avoir soutenue inconditionnellement dans ce retour
aux études qui transforme à jamais le cours de nos vies. Ce mémoire lui appartient égale-ment.
Merciune fois de plus à Louis, ainsi qu’à mon père, Roland Aubert, et ma collègue, Amira
Abbassi, pour leur aide dévouée sur le terrain.
Merciune fois de plus à Christian, ainsi qu’à la Canadian Society of Exploration
Geophy-sicists Foundation et Mme Danielle V. Gagnon de l’Association des femmes diplômées des universités de Québec pour leur soutien financier qui m’a fait l’effet d’un baume pour l’âme.
Merci à Philippe Bertrand et Patrick van Eyll, ainsi qu’à toute l’équipe de Advance Logic
Technology pour leur soutien proactif durant le traitement des données de cette étude.
Mercià Martin Plante et Suzie Côté pour leur implication dans l’analyse chimique des
Introduction
Le Règlement sur le prélèvement des eaux et leur protection (RPEP) en vigueur depuis 2003 au Québec prévoit que certains puits d’eau souterraine doivent être scellés. C’est le cas des puits aménagés dans une plaine inondable, des puits situés entre 15 et 30 m d’un système non étanche de traitement des eaux usées, ou encore des puits pour lesquels le socle rocheux foré se trouve à 5 m ou moins de profondeur. L’article 19 du RPEP stipule que lorsque le scel-lement est exigé, « le puits doit être creusé par forage de manière à ce qu’il présente, sur une profondeur minimale de 5 m, un diamètre d’au moins 10 cm supérieur au diamètre nominal du tubage ». De plus, « l’espace annulaire doit être rempli, selon les règles de l’art, sur une profondeur minimale de 5 m au moyen d’un matériau qui assure un scellement étanche et durable, tel un mélange ciment-bentonite ou de la bentonite pure (Éditeur officiel du Québec,
2014). » Cet espace annulaire scellé par un produit de bentonite est communément appellé « collerette de bentonite ».
Malgré ce règlement, le Ministère de l’Environnement et de la Lutte contre les changements climatiques (MELCC) du Québec a des raisons de croire que la collerette de bentonite est parfois omise lors de l’installation d’un puits d’eau souterraine. Un puits non scellé, ou dont le scellement présente une défectuosité, représente un chemin préférentiel d’écoulement de l’eau de surface pouvant mener à une contamination de l’eau souterraine (Figure 0.1). Une telle contamination peut s’avérer catastrophique ; ce fut le cas en 2000 à Walkerton, en Onta-rio.
Durant le mois de mai 2000, 2 300 personnes ont été infectées par la bactérie E. coli. dans la municipalité de Walkerton et 7 personnes ont perdu la vie suite à cette infection (O’Connor,
2002). Il a été démontré que les bactéries étaient issues de fumier de vache, épandu dans un champ à proximité des puits d’eau potable municipaux. Peu de temps après l’épandage, des pluies diluviennes ont saturé les sols, contaminant ainsi les eaux de surface. Un des puits municipaux étant creusé très peu profondément, avec un tubage de seulement 5 m dans un socle rocheux hautement fracturé, l’eau contaminée est entrée directement dans les réserves d’eau potable. Malheureusement, l’entretien et la surveillance quotidienne délinquants des installations de traitement des eaux, combinés à la construction inadéquate du puits, ont mené à cet événement tragique (O’Connor,2002).
FIGURE0.1 – Schéma d’aménagement d’un puits d’eau souterraine, comprenant un tubage et une collerette de bentonite comportant une défectuosité (Ye¸siller et al.,1997)
Soucieux de préserver la qualité des eaux sur son territoire, le MELCC souhaite ainsi se mu-nir d’un protocole de détection de collerettes de bentonite dans les puits d’eau souterraine afin d’identifier les puits fautifs, et ce, sans altérer leur aménagement.
Ce rapport comprend une analyse de cette problématique, les détails de la méthodologie adoptée lors de travaux d’investigation réalisés en laboratoire et sur le terrain, les résultats obtenus ainsi qu’une interprétation de ces résultats.
Chapitre 1
Problématique
La diagraphie est une méthode d’investigation géophysique durant laquelle une sonde tra-verse un trou de forage, afin de mesurer les propriétés physiques du sol. Cette méthode non destructive pourrait ainsi permettre la détection de collerettes de bentonite dans les puits d’eau souterraine sans altérer leur aménagement. Le choix de la sonde de diagraphie à utili-ser dépend des propriétés physiques de la bentonite que l’on souhaite mesurer, et des carac-téristiques des puits dans lesquels elle sera opérée. Ce chapitre présente donc une analyse de cette problématique menant à la définition de l’objectif de la présente étude.
1.1
Propriétés physiques de la bentonite
D’un point de vue géologique, la bentonite est définie comme une roche composée princi-palement de montmorillonite, un minéral argileux cristallin formé par dévitrification d’un géomatériau igné comme du tuff ou de la cendre volcanique, et par l’altération chimique qui en découle. D’un point de vue industriel toutefois, la bentonite est définie comme tout géo-matériau composé principalement de minéraux argileux du groupe des smectites (dont fait partie la montmorillonite), indépendemment de leur mode de formation géologique ( Mur-ray,2007). C’est cette définition industrielle qui est retenue dans le cadre de cette étude. La bentonite utilisée pour sceller les puits d’eau souterraine provient principalement des États-Unis, plus précisément du Dakota du Sud, du Wyoming et du Montana. Des lits de bentonite sodique y sont minés dans les Formations de Newcastle, de Mowry et de Belle Fourche (Figure1.1), datant du Crétacé supérieur. Cette bentonite peut contenir plus de 90 % de montmorillonite sodique, ainsi que du quartz, du feldspath, de la biotite, de l’opale-CT et de l’apatite (Murray,2007). La montmorillonite sodique est caractérisée par des particules très fines en forme de flocons et une capacité de gonflement de l’ordre de 10 à 15 fois lors-qu’elle est hydratée, par opposition à la montmorillonite calcique, plus grossière et dont la capacité de gonflement n’est que de l’ordre de 2 à 3 fois (Murray, 2007). Ce sont ces par-ticularités qui rendent la montmorillonite sodique hydratée peu perméable à l’eau, et c’est
FIGURE1.1 – Carte de l’affleurement de la bento-nite sodique de la Formation de Mowry (Murray,2007)
pourquoi seule la bentonite sodique est utilisée comme matériau scellant, au Québec et en Amérique du Nord.
L’identification de minéraux argileux (clay mineral typing) peut être réalisée grâce à leur concentration en potassium et en thorium. Pour ce faire, Quirein et al. (1982) propose une classification des argiles, des feldspaths et des micas radioactifs en fonction de leur ratio po-tassium sur thorium (Th/K). La montmorillonite contenue dans les collerettes de bentonite peut, en principe, être identifiée par un ratio Th/K compris entre 3,5 et 12,0 (Figure1.2). La structure moléculaire de la montmorillonite,
(Na, Ca)0,3(Al, Mg)2Si4O10(OH)2·n(H2O)
ne contient ni potassium, ni thorium. Ce minéral a toutefois la capacité d’adsorber ces élé-ments sur ses particules (Schön,2011). À titre de référence, la Clay Minerals Society fournit des argiles sources (source clays), dont une montmorillonite sodique issue de la Formation de Newcastle au Wyoming (Na-Montmorillonite, SWy-2). Des analyses chimiques réalisées sur cet échantillon ont révélé des concentrations en oxyde de potassium (K2O) de 0,197±0,006 %,
et en thorium de 26,27±7,83 ppm (Mermut,2001;Kogel,2001) ; la montmorillonite est donc considérée radioactive.
FIGURE1.2 – Classification des minéraux
radioac-tifs en fonction de leur ratio Th/K (Quirein et al.,1982)
1.2
Caractéristiques des puits d’eau souterraine
La Figure 1.3 présente une vue en coupe d’un puits d’eau souterraine aménagé avec une collerette de bentonite. Au Québec, le tubage permanent en acier a habituellement un dia-mètre nominal de 15,24 cm et une longueur qui varie en fonction de la stratigraphie et de la profondeur de la nappe phréatique. La collerette de bentonite requise a une épaisseur mi-nimale de 5 cm et une longueur mimi-nimale de de 5 m. À cette profondeur d’investigation (< 10 m), le tubage d’acier peut être rempli d’air ou d’eau, dépendemment de la profondeur de la nappe phréatique.
1.3
Choix d’une sonde de diagraphie
Décrite parYesiller(1995), la méthode des échos ultrasoniques est une adaptation de la dia-graphie d’adhérence du ciment cemend bond logging traditionnelle qui permet l’étude de l’in-tégrité du scellement de l’espace annulaire des puits d’eau souterraine. Cette méthode de diagraphie acoustique requiert toutefois que la sonde soit submergée dans l’eau en tout temps durant son opération, ce qui ne réponds pas aux exigences de la présente étude. De façon analogue, Yearsley et al. (1991) déduit l’emplacement des défaillances du sceau le long du tubage à l’aide d’un relevé de densité des matériaux, acquis à l’aide d’une sonde dite « gamma-gamma » puisqu’elle permet à la fois d’émettre et de détecter des radiations gamma. Bien que cette méthode nucléaire soit compatible avec les exigences de la présente étude, elle implique la manipulation d’une source radioactive dont la règlementation limite l’utilisation.
com-5 m
Trou de forage Roc Sédiments Tubage Collerette
de bentonite
FIGURE1.3 – Vue en coupe d’un puits d’eau
sou-terraine aménagé avec une collerette de bentonite
patibilité avec les caractéristiques des puits d’eau souterraine, l’utilisation d’une sonde spec-trale à rayons gamma mérite d’être étudiée. En effet, cette sonde est constituée uniquement d’un détecteur, et permet de mesurer le rayonnement gamma naturel issu d’une formation géologique, sans l’ajout d’une source radioactive à l’intérieur de l’instrument. Son utilisa-tion n’est donc pas règlementée, et elle peut être opérée dans un tubage d’acier, dans l’air ou dans l’eau. Aucune documentation concernant l’application d’une méthode de diagraphie de rayonnement gamma naturel à la détection de collerettes de bentonite n’a été trouvée. L’objectif de la présente étude est donc d’élaborer un protocole de détection de collerettes de bentonite par diagraphie de rayonnement gamma naturel dans les puits d’eau souter-raine du Québec, et d’en évaluer la performance. Pour ce faire, une vingtaine de puits sera investiguée à l’aide d’une sonde spectrale à rayons gamma, afin de mettre en évidence les différences entre les levés réalisés dans des puits avec collerette de bentonite et ceux réalisés dans des puits sans collerette. Dans tous les cas l’installation est jugée conforme au règle-ment en vigueur, mais l’évaluation de l’intégrité ou de la conformité de l’installation des collerettes de bentonite ne fait pas partie du cadre de cette étude.
Chapitre 2
Méthodologie
La composition chimique des produits de bentonite disponibles sur le marché québécois a été déterminée par analyse de la micro-fluorescence des rayons X (µXRF) afin de valider qu’ils contiennent du potassium, et donc qu’ils émettent une radiation gamma. De plus, des diagraphies de rayonnement gamma naturel ont ensuite été réalisées afin de mesurer les concentrations en K et Th en fonction de la profondeur d’une vingtaine de puits d’eau souterraine du Québec. Ce chapitre présente en détails la méthodologie adoptée.
2.1
Analyse chimique de produits de bentonite
2.1.1 Produits de bentonite étudiés
Dans le cadre de cette étude, 11 produits de bentonite commercialisés par Baroid Indus-trial Drilling Products, Bentonite Performance Minerals, CETCO et PDS ont été étudiés (Ta-bleau2.1). Ils ont été choisis de manière à couvrir un éventail de produits susceptibles d’être utilisés par les entrepreneurs puisatiers québécois, des plus courants aux plus rares. Cette liste a d’ailleurs été validée par une dizaine de membres foreurs de l’Association des pro-priétaires de machinerie lourde du Québec et ses associations affiliées (Roy,2019).
Les produits de bentonite se présentent sous forme de poudres, de granulats concassés fins à grossiers, ou encore de pastilles moulées (pellets), recouvertes ou non d’un enduit permet-tant de retarder l’hydratation (time release coating). La préparation des échantillons consiste à prélever une petite quantité de chaque produit de bentonite et à la broyer à l’aide d’un pilon et d’un mortier afin d’en assurer l’homogénéité. La poudre ainsi produite est ensuite pressée sous forme de plaquette d’environ 1 cm2(Figure2.1a) à l’aide d’une presse manuelle (Figure2.1b).
TABLEAU2.1 – Liste des produits de bentonite étudiés
Identifiant Marque Produit
B06-BSEA Baroid Industrial Drilling Products Benseal
B08-PEL4 Baroid Industrial Drilling Products Bentonite Pellets 1/4" B14-PEL8 Baroid Industrial Drilling Products Bentonite Pellets 3/8" B07-HOLP Baroid Industrial Drilling Products Holeplug B04-QGEL Baroid Industrial Drilling Products Quik-Gel B01-QKGR Baroid Industrial Drilling Products Quik-Grout
B13-BCHI Bentonite Performance Minerals Bara-Kade Chips 3/8"
B11-CRB8 CETCO Crumbles #8
B12-PGMC CETCO Puregold Medium Chips
B10-PP30 PDS Pel-Plug TR30 1/4"
B09-PPCO PDS Pel-Plug TR30 3/8"
(a) Plaquettes de poudre pressée (b) Presse manuelle
FIGURE2.1 – Préparation d’échantillons de produits de bentonite
2.1.2 Acquisition de données
Un appareil M4 Tornado de Bruker Nano, disponible au laboratoire de microanalyse du dé-partement de géologie et de génie géologique de l’Université Laval, a permis de déterminer les éléments majeurs (Na, Mg, Al, S, K, Ca, Ti, Mn, Fe) qui composent les produits de ben-tonite étudiés par analyse de la µXRF. Cette analyse consiste à bombarder un échantillon avec des rayons X sur une surface de l’ordre du µm2. L’énergie des rayons X émise lors de la désexcitation des atomes de l’échantillon, appellée fluorescence, dépend de leur nature chimique. Ce phénomène se présente sous la forme de raies caractéristiques dont
l’interpré-tation consiste en une analyse élémentaire, c’est-à-dire qu’elle sert à déterminer les atomes qui composent l’échantillon.
Les plaquettes de produit de bentonite ont été déposées sur le plateau à l’intérieur de l’ap-pareil et la chambre a été mise sous vide. Une caméra a permis d’observer les échantillons à l’intérieur de l’appareil et le logiciel d’analyse ESPRIT a été utilisé pour identifier des points de mesure par échantillon. Le faisceau de rayons X a été défocalisé à 200 µm2et la µXRF été analysée sur cinq points disposés en quinconce sur l’échantillon. Les concentrations élémen-taires obtenues sont ainsi représentatives de l’échantillon complet.
2.2
Diagraphies de puits d’eau souterraine
2.2.1 Puits d’eau souterraine étudiés
Dans le cadre de cette étude, 18 puits d’eau souterraine appartenant au Réseau de suivi des eaux souterraines du MELCC et situés dans les régions de Chaudière-Appalaches, du Centre-du-Québec et de l’Estrie ont été étudiés (Tableau 2.2). La moitié de ces puits sont aménagés avec une collerette de bentonite ; l’autre moitié sans. Cette répartition permet à la fois de corréler les résultats obtenus dans les puits dont l’aménagement est similaire, et de comparer les résultats obtenus dans les puits dont l’aménagement diffère. Ces puits ont également été choisis en raison de la variété des formations géologiques dans lesquelles ils sont forés, incluant de l’argile, du shale et des schistes. Le nombre de puits étudiés a été dé-terminé par les contraintes temporelle et budgétaire du projet. Il s’agit d’un nombre de puits approprié pour une première étude exploratoire, mais un nombre plus élevé d’investigations permettrait d’augmenter la représentativité statistique des résultats. La carte interactive du Réseau de suivi des eaux souterraines du Québec (MELCC,2020) a permis de consulter les schémas d’aménagement des puits et de faire la sélection des emplacements les plus acces-sibles.
Le Tableau2.2 présente les caractéristiques principales des puits étudiés, soient la profon-deur du tubage d’acier, la profonprofon-deur de l’eau dans le tubage, ainsi que la profonprofon-deur de la collerette de bentonite, s’il y a lieu. Le point de référence des profondeurs est l’élévation du sol indiqué sur les schémas d’aménagement. Les schémas d’aménagement, comprenant les descriptions lithologiques complètes des puits d’eau souterraine étudiés, se trouvent à l’annexeA.
2.2.2 Acquisition de données
Une sonde spectrale à rayons gamma QL40-SGR de Mount Sopris Instruments (Numéro de série : 164202), disponible au laboratoire de géophysique du département de géologie et de génie géologique de l’Université Laval, a permis de mesurer la radiation gamma dans les
TABLEAU2.2 – Liste des puits d’eau souterraine étudiés
Profondeur (m)
Identifiant Municipalité Tubage Eau Collerette
02600001 L’Islet 6,10 1,90 5,00 03020006 Nantes 8,30 0,66 5,20 03020010 Stanstead 5,41 3,02 5,33 03010005 Saint-Camille 7,00 0,40 6,00 02300001 Saint-Charles-de-Bellechasse 5,40 2,11 5,40 12000001 Sainte-Famille 5,08 0,97 4,57 03010006 Saint-Rémi-de-Tingwick 6,40 5,28 5,00 02590001 Saint-Vallier 12,19 1,07 2,00 03020004 Weedon 5,12 2,38 5,20 03010001 Asbestos 60,00 24,06 -03020009 Compton 11,51 7,54 -02370001 Leclercville 17,30 0,45 -03020011 Magog 11,13 1,40 -02400003 Manseau 14,50 1,28 -03010003 Saint-Albert 16,50 1,18 -02000005 Sainte-Marie-de-Blandford 48,90 3,59 -03010007 Sainte-Monique 46,60 22,24 -03020013 Val-Joli 17,30 1,48
-puits d’eau souterraine étudiés par diagraphie de rayonnement gamma naturel. La désinté-gration radioactive est une propriété des noyaux atomiques pour laquelle la transition d’un niveau d’énergie à un niveau inférieur se fait spontanément. L’excès d’énergie est évacué par le noyau au moyen d’un ou plusieurs types de radiation parmi les types alpha, beta et gamma (Ellis et Singer, 2008). De ces trois types de radioactivité naturelle, seule la ration gamma présente une profondeur de pénétraration suffisante pour être détectée par dia-graphie (Schön,2011). Lorsque des rayons gamma sont émis par un matériau géologique, le détecteur d’une sonde à rayons gamma convertit leur énergie en photons. Ces photons sont ensuite transformés en impulsions électriques dans un tube photomultiplicateur cou-plé optiquement au détecteur. L’intensité résultante de ces impulsions électriques est reliée à l’énergie des rayons gamma interceptés et leur abondance. Cette relation se traduit en un spectre de rayonnement gamma qui peut être converti en concentrations de K, U et Th (Ellis et Singer,2008).
La sonde utilisée a un diamètre de 4 cm et une longueur totale de 122 cm lorsqu’elle est assemblée de façon autonome (standalone). Le détecteur de cette sonde consiste en un cristal de germanate de bismuth (BGO) d’un diamètre de 2,22 cm et d’une hauteur de 10,16 cm. La sonde a été calibrée pour la détection des radioisotopes du K, U et Th par Medusa, à Groningen aux Pays-Bas, dans une installation de type Stonehenge.
(a) Vue d’ensemble (b) Treuil portatif avec console d’acquisition
(c) Sonde spectrale à rayons gamma suspendue librement dans un puits
(d) Poulie fixée au tubage d’acier d’un puits
La Figure 2.2amontre une vue d’ensemble du système d’acquisition. La sonde spectrale à rayons gamma est connectée à un treuil portatif, modèle Mini, de Mount Sopris Instruments qui comprend une console d’acquisition MatrixLogger (Figure 2.2b). Le câble de 1/8" du treuil inclus un conducteur qui permet à la sonde de communiquer avec la console d’ac-quisition en surface. Un encodeur rotatif permet de connaître avec précision la longueur de câble déroulé, ce qui se traduit en profondeur de la sonde. Une génératrice Honda de 1 000 W permet d’alimenter le treuil en électricité. La sonde est suspendue dans le puits (Figure2.2c) au moyen d’une poulie fixée au tubage d’acier (Figure2.2d). Le logiciel Logger produit par Advanced Logic Technology (ALT) permet de configurer l’acquisition de données et de vi-sualiser les données en temps réel. Les mesures de rayonnement gamma sont enregistrées à tous les 5 cm et la sonde est déplacée à un taux de 50 cm/min sur une profondeur de 10 m (20 minutes d’acquisition par puits), soit environ deux fois la profondeur de la collerette de bentonite à détecter, dans chaque puits. Le rayon d’investigation de la sonde dépend de la densité des matériaux qui l’entourent, et conséquemment de l’atténuation du rayonnement gamma dans ces matériaux, mais règle générale, il est convenu que ce rayon est d’environ 30 cm.
2.2.3 Traitement de données
Le traitement des données a été effectué à l’aide du logiciel WellCad, également produit par ALT. Trois fonctions principales ont été utilisées pour effectuer le traitement de données, soient les fonctions Full Spectrum Analysis, Compute Gamma Ray et Filter Logs. L’exécution automatisée de ces fonctions sur les données de l’ensemble des puits a été réalisée à l’aide du module Automation de WellCad et de scripts VBScripts. La Figure2.3indique la procédure de traitement de données décrite dans les paragraphes suivants.
La Figure2.4présente les spectres d’émission de rayonnement gamma issus des trois séries principales de désintégration radioactive naturelle, soient les séries du potassium (K), de l’uranium (U) et du thorium (Th) (Serra et al.,1980). La fonction Full Spectrum Analysis (FSA) transforme le spectre de rayonnement gamma mesuré en concentrations de K (%), U (ppm) et Th (ppm). Pour ce faire, la FSA effectue une comparaison avec des données de référence obtenues lors de la calibration de la sonde spectrale à rayons gamma. Ces données sont contenues dans un « fichier de calibration ».
La FSA effectue simultanément des corrections environnementales relatives à la présence d’un tubage et/ou d’eau dans le trou, ainsi qu’au diamètre de la sonde et à sa position dans le puits. En effet, ces éléments sont susceptibles de faire varier le taux de comptage durant l’acquisition de données et leur effet doit être corrigé. Tijs et al. (2016) explique en détails les algorithmes de simulation réalisés par le logiciel pour la détermination de facteurs de correction propres à la sonde utilisée et à l’environnement pour lequel on souhaite corriger. Ainsi, les facteurs de correction, F, sont obtenus grâce à l’équation suivante :
FULL SPECTRUM ANALYSIS (FSA) K (%) Th (ppm) COMPUTE GAMMA RAY Rayonnement gamma total (GR, cps) Spectre de rayonnement gamma mesuré FILTER LOGS U (ppm) K, U, Th et GR lissés Début Fin FIGURE2.3 – Procédure de traitement de données
F= (c0+c1dtt) ·ec2t (2.1)
où cisont des paramètres empiriques obtenus par la méthode des moindres carrés, et dtest le
diamètre de la sonde. Le paramètre t est défini parSchlumberger(2009), et est obtenu grâce à l’équation suivante pour corriger la présence d’un tubage :
t =W·dc (2.2)
où W est la densité du tubage en kg/l, et dcest l’épaisseur du tubage en cm.
Pour corriger la présence d’eau dans le trou, le paramètre t est plutôt obtenu grâce à l’équa-tion suivante :
t=W·dh−dt
2 (2.3)
FIGURE2.4 – Spectres d’émission de rayonnement gamma issu des séries de dés-intégration radioactive naturelle du K40, de l’U238et du Th232(Serra et al.,1980)
Dans le cadre de cette étude, le tubage d’acier est modélisé avec un diamètre de 168 mm et une épaisseur de paroi de 5 mm. La densité de l’air est nulle ; celle de l’eau est de 1 g/cm3.
Le fichier de calibration de la sonde spectrale à rayons gamma utilisé lors de la FSA fournit l’information sur le diamètre de la sonde. De plus, comme il est ardu de corriger avec pré-cision l’effet de la présence d’un sabot d’enfoncement sur le taux de comptage étant donné les hauteurs similaires de cette pièce (environ 15 cm) et du détecteur de la sonde (environ 10 cm), le tubage a donc été considéré comme continu sur toute la profondeur.
La fonction Compute Gamma Ray produit les courbes de rayonnement gamma total en fonc-tion de la profondeur. Toujours à l’aide du fichier de calibrafonc-tion de la sonde, les concentra-tions de K (%), U (ppm) et Th (ppm) sont converties en coups par seconde et additionnées afin de calculer le rayonnement gamma total (cps). Cette fonction permet également de cal-culer le rayonnement gamma sans U, en tenant compte de la contribution du K et du Th seulement. Étant donné une corrélation accrue entre la présence de minéraux argileux et les concentrations en K et Th, alors que les concentrations en U sont généralement attribuables à la matière organique en milieu sédimentaire, il convient de calculer un rayonnement gamma composé uniquement des taux de comptage issus de ces deux éléments (Ellis et Singer,2008). La fonction Filter Logs permet d’effectuer un lissage des données. Un filtre de type moyenne mobile pondérée (weighted moving average) avec une fenêtre de 11 points de mesure a été
utilisé dans le cadre de cette étude. Ce paramètre, déterminé par essais multiples, permet d’atténuer les valeurs extrêmes pour mettre en évidence les variations subtiles de radiation gamma issue des différentes formations géologiques et de la collerette de bentonite.
Chapitre 3
Résultats
Ce chapitre présente les résultats obtenus suite à l’analyse chimique des produits de bento-nite et aux diagraphies des puits d’eau souterraine.
3.1
Analyse chimique des produits de bentonite
La composition chimique des produits de bentonite étudiés (Tableau 2.1) a été déterminée par analyse de la µXRF. Les résultats complets de cette analyse sont présentés à l’annexeB. Les éléments majeurs identifiés sont présentés sous forme d’oxydes, et leurs pourcentages massiques sont obtenus comme suit :
%= Masse molaire de l’élément (g/mol)
Masse moléculaire totale (g/mol) ·100 (3.1) Les pourcentages massiques de K2O obtenus sont présentés au Tableau3.1. Le pourcentage
massique d’oxyde de potassium (K2O) moyen pour l’ensemble des échantillons est de 0,74 %,
avec un écart-type de 0,24 et des valeurs moyennes maximales et minimales de 1,18 % et de 0,42 % respectivement. Considéré comme un élément trace dans les produits de bentonite et ayant une concentration sous la limite de détection de l’appareil d’analyse de la µXRF (Haschke, 2015), le Th n’a pas pu être identifié ni quantifié par cette analyse. Une analyse par spectrométrie de masse à plasma à couplage inductif (ICP-MS) pourrait permettre une quantification simultanée des concentrations en K et Th, avec des limites de détection géné-ralement autour de 0,1 ppm et 0,001 ppm respectivement (Evans Analytical Group,2007).
3.2
Diagraphies des puits d’eau souterraine
3.2.1 Radiation gamma
La radiation gamma mesurée en fonction de la profondeur des puits est présentée aux Fi-guresC.1etC.2de l’annexeC. La colonne « GR brut » indique le rayonnement gamma total
TABLEAU3.1 – Pourcentages massiques de K2O des produits de bentonite
K2O (%)
Identifiant Moyenne Écart-type
B06-BSEA 0,42 0,08 B08-PEL4 0,97 0,32 B14-PEL8 1,18 0,37 B07-HOLP 0,66 0,08 B04-QGEL 0,49 0,11 B01-QKGR 0,51 0,25 B13-BCHI 0,64 0,06 B11-CRB8 0,56 0,13 B12-PGMC 0,64 0,11 B10-PP30 0,95 0,08 B09-PPCO 0,94 0,16
Ensemble des échantillons 0,72 0,25
brut en coups par seconde. Dans tous les cas, le taux de comptage positif indique que la limite de détection est suffisamment dépassée pour permettre une élimination du bruit de fond. La colonne « Correction » indique la valeur du facteur de correction environnementale, calculé en fonction de la profondeur du tubage d’acier et de la profondeur de l’eau dans le tubage, et multiplié à chaque point de mesure du rayonnement gamma total brut. Ces facteurs de correction sont d’environ 1,2 pour la section supérieure (tubage d’acier seulement), 1,6 pour la section médiane (tubage et eau), et 1,3 pour la section inférieure du puits (eau seulement). Le résultat de cette correction se trouve dans la colonne « GR corr. » qui indique le rayonne-ment gamma total corrigé en coups par seconde. Le rayonnerayonne-ment gamma corrigé et calculé sans U, toujours en coups par seconde, est quant à lui présenté dans la colonne « GR corr.-U ». Les concentrations en K (%), corr.-U (ppm) et Th (ppm) ainsi que le ratio Th/K en ppm/% se trouvent dans les colonnes correspondantes. Le ratio Th/K est calculé par division de la concentration en Th (ppm) par la concentration en K (%) et la zone ombragée représente un ratio Th/K compris entre 3,5 et 12,0, ce qui correspond à de la montmorillonite.
3.2.2 Histogrammes, courbes et isocontours d’estimation de la densité de probabilité
Les histogrammes du ratio Th/K (ppm/%) à chaque point de mesure sont présentés aux Figures3.2 à3.4. La largeur L des classes des histogrammes est déterminée par la règle de Freedman-Diaconis, soit :
L=2· EI√3(x)
où EI est l’étendue interquartile et n est le nombre d’observations dans l’échantillon x. On y retrouve aussi les courbes de l’estimation de la densité de probabilité obtenues par la mé-thode d’estimation par noyau unidimensionnelle. Il est assumé que, comme il est générale-ment le cas en sciences de la Terre, les données suivent une distribution normale ; l’estimation par noyau est donc réalisée avec un ajustement de forme gaussienne. La production de ces figures est simplifiée par l’implémentation de la librairie Seaborn dans un script Python. Les Figures 3.2 et 3.3 sont représentatives de l’échantillon complet pour les puits avec et sans collerette respectivement. Les résultats de la Figure3.4ont été séparés en deux populations en fonction de la profondeur de la collerette de bentonite, soit une population pour les don-nées acquises dans la section avec collerette et une autre pour les dondon-nées acquises dans la section immédiatement en dessous.
On observe pour les puits avec collerette de bentonite (Figure 3.2) que les courbes d’esti-mation de la densité de probabilité sont évasées, avec des valeurs pouvant atteindre 20 à 25 ppm/%. La séparation de ces courbes en fonction de la profondeur de la collerette de bentonite (Figure3.4) semble révéler des populations distinctes, sauf pour les puits de Saint-Rémi-de-Tingwick (Figure3.4g) et de Saint-Vallier (Figure3.4h) où les populations sont tou-jours superposées. Les courbes d’estimation de la densité de probabilité des puits sans colle-rette de bentonite (Figure3.3) sont, quant à elles, définies en pics clairs, généralement autour de 5 ppm/%, avec des valeurs pouvant atteindre 10 à 15 ppm/%. Les valeurs et la variance du ratio Th/K des puits sans collerette de bentonite sont donc systématiquement moins élevé que celles des puits avec.
Afin de mieux distinguer les populations argileuses multiples, l’estimation de la densité de probabilité des concentrations en Th et K à chaque point de mesure est également présen-tée aux Figures3.5et3.6sous forme d’isocontours obtenus par la méthode d’estimation par noyau bidimensionnelle. Sur ces figures, les lignes de référence de la classification des miné-raux radioactifs en fonction de leur ratio Th/K selon Quirein et al.(1982) sont superposées aux isocontours de l’estimation de la densité de probabilité. Les lignes identifiées « CL » et « FL » correspondent aux lignes de référence de l’argile (clay line) et des feldspaths (feldspar line), respectivement.
On observe pour les puits avec collerette de bentonite (Figure3.5) que les isocontours d’esti-mation de la densité de probabilité sont étalés, avec au moins deux zones de densité élevée. Les puits de L’Islet (Figure 3.5a), Nantes (Figure3.5b), Saint-Camille (Figure3.5d), Sainte-Famille (Figure3.5f) et Weedon (Figure3.5i) ont des ratios Th/K sur ou très près de la ligne d’argile (CL). Les isocontours d’estimation de la densité de probabilité des puits sans colle-rette de bentonite (Figure3.6), quant à eux, sont rapprochés, avec une seule zone de densité élevée, sauf pour les puits de Compton (Figure3.6b) et Magog (Figure3.6d) qui sont légère-ment plus étalés.
3.2.3 Partitionnement en k-moyennes
Un partitionnement en k-moyennes a été réalisé sur les ratios Th/K (ppm/%) de chaque puits dans le but de faire la distinction entre la radiation émanant de la collerette de bento-nite de celle émanant de la formation géologique. Le partitionnement en k-moyennes est une méthode d’apprentissage machine non supervisé qui consiste d’abord à désigner comme centroïdes initiaux, k points de mesure aléatoires aussi espacés que possible (Figure 3.1a). Ensuite, sont considérés comme similaires les points avoisinant ces centroïdes pour lesquels la distance euclidienne est minimisée. Les points similaires sont alors réunis en grappes (Figure 3.1b) et de nouveaux centroïdes sont définis (Figure 3.1c). Ce processus continue jusqu’à ce qu’il y ait convergence et que tous les points soient associés avec un centroïde (Figure 3.1d). Comme le résultat de ce processus dépend de l’initialisation des centroïdes, le partitionnement est répété plusieurs fois et les centroïdes finaux sont déterminés par moyenne (Davis,1986). Dans le cadre de cette étude, le partitionnement a été réalisé en deux grappes (k =2), soit une pour la radiation émanant de la collerette de bentonite et une pour celle émanant de la formation géologique (toute lithologies confondues), et répété 10 fois pour chaque puits. Les centroïdes des grappes obtenues sont identifiés sur les Figures 3.5
et3.6. Il est attendu que des populations argileuses distinctes produisent des grappes nette-ment espacées.
On observe pour les puits avec collerette de bentonite (Figure 3.5) que les centroïdes des grappes correspondent bien aux zones de densité élevée des isocontours d’estimation de la densité de probabilité. Les centroïdes des grappes obtenues pour les puits sans collerette de bentonite (Figure3.6), quant à eux, sont plus rapprochés et généralement situés de part et d’autre de la zone de densité élevée des isocontours d’estimation de la densité de probabilité, sauf pour les puits de Compton (Figure3.6b) et Magog (Figure3.6d).
Les Figures3.7et3.8présentent l’appartenance de chaque point de mesure à une grappe en fonction de la profondeur dans le puits. Elles ont été produites afin de vérifier si une corré-lation existe entre ces deux paramètres. Pour les puits avec collerette de bentonite, la grappe
(a) Initialisation (b) Première itération (c) Calcul des nouveaux centroïdes
(d) Convergence
FIGURE3.1 – Démonstration de l’algorithme de partitionnement en k-moyennes (Pace,2007)
ayant le plus grand nombre de points de mesure situés au-dessus de la profondeur de la col-lerette de bentonite a été identifiée comme la grappe « A » ; vice versa pour la grappe « B ». Pour les puits sans collerette de bentonite, l’identification des grappes A et B est aléatoire. Il est attendu qu’une corrélation existe pour les puits avec collerette de bentonite, et qu’elle n’existe pas pour les puits sans.
On observe pour les puits avec collerette de bentonite (Figure 3.7) une corrélation entre l’appartenance de chaque point de mesure à une grappe et la profondeur dans le puits ; la profondeur de la collerette de bentonite agissant comme point de transition entre les deux grappes. Pour les puits sans collerette de bentonite, aucune corrélation entre l’appartenance de chaque point de mesure à une grappe et la profondeur dans le puits n’est observée, sauf pour les puits de Magog (Figure3.8d) et de Sainte-Marie-de-Blandford (Figure3.8g).
0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.000 0.025 0.050 0.075 0.100 0.125 0.150 0.175 n = 174 (a) L’Islet 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 n = 174 (b) Nantes 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 0.10 0.12 n = 198 (c) Stanstead 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 0.10 0.12 0.14 n = 175 (d) Saint-Camille 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 n = 174 (e) Saint-Charles-de-Bellechasse 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 n = 194 (f) Sainte-Famille 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 n = 194 (g) Saint-Rémi-de-Tingwick 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 0.10 0.12 0.14 n = 173 (h) Saint-Vallier 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 0.10 n = 173 (i) Weedon
FIGURE3.2 – Histogrammes et courbes d’estimation de la densité de probabilité du ratio Th/K des puits avec collerette de bentonite
0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 n = 191 (a) Asbestos 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 n = 184 (b) Compton 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 n = 176 (c) Leclercville 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 n = 198 (d) Magog 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 n = 178 (e) Manseau 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 n = 176 (f) Saint-Albert 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 n = 177 (g) Sainte-Marie-de-Blandford 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 n = 192 (h) Sainte-Monique 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 n = 175 (i) Val-Joli
FIGURE3.3 – Histogrammes et courbes d’estimation de la densité de probabilité du ratio Th/K des puits sans collerette de bentonite
Profondeur de ni Profondeur de la collerette de bentonite Profondeur de ni > Profondeur de la collerette de bentonite 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 n = 89 n = 85 (a) L’Islet 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.000 0.025 0.050 0.075 0.100 0.125 0.150 0.175 n = 104 n = 70 (b) Nantes 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 n = 102 n = 96 (c) Stanstead 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 n = 117 n = 58 (d) Saint-Camille 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 n = 109n = 65 (e) Saint-Charles-de-Bellechasse 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 n = 90 n = 104 (f) Sainte-Famille 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 n = 98 n = 96 (g) Saint-Rémi-de-Tingwick 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 n = 36 n = 137 (h) Saint-Vallier 0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 n = 104 n = 69 (i) Weedon
FIGURE3.4 – Histogrammes et courbes d’estimation de la densité de pro-babilité du ratio Th/K des puits avec collerette de bentonite, séparés en deux populations en fonction de la profondeur de la collerette de bentonite
Centre de la grappe A Centre de la grappe B 0 1 2 3 4 5 K (%) 0 5 10 15 20 25 Th (ppm) Th/K = 25 Th/K = 12 CL Th/K = 3,5 Th/K = 2 FL n = 174 (a) L’Islet 0 1 2 3 4 5 K (%) 0 5 10 15 20 25 Th (ppm) Th/K = 25 Th/K = 12 CL Th/K = 3,5 Th/K = 2 FL n = 174 (b) Nantes 0 1 2 3 4 5 K (%) 0 5 10 15 20 25 Th (ppm) Th/K = 25 Th/K = 12 CL Th/K = 3,5 Th/K = 2 FL n = 198 (c) Stanstead 0 1 2 3 4 5 K (%) 0 5 10 15 20 25 Th (ppm) Th/K = 25 Th/K = 12 CL Th/K = 3,5 Th/K = 2 FL n = 175 (d) Saint-Camille 0 1 2 3 4 5 K (%) 0 5 10 15 20 25 Th (ppm) Th/K = 25 Th/K = 12 CL Th/K = 3,5 Th/K = 2 FL n = 174 (e) Saint-Charles-de-Bellechasse 0 1 2 3 4 5 K (%) 0 5 10 15 20 25 Th (ppm) Th/K = 25 Th/K = 12 CL Th/K = 3,5 Th/K = 2 FL n = 194 (f) Sainte-Famille 0 1 2 3 4 5 K (%) 0 5 10 15 20 25 Th (ppm) Th/K = 25 Th/K = 12 CL Th/K = 3,5 Th/K = 2 FL n = 194 (g) Saint-Rémi-de-Tingwick 0 1 2 3 4 5 K (%) 0 5 10 15 20 25 Th (ppm) Th/K = 25 Th/K = 12 CL Th/K = 3,5 Th/K = 2 FL n = 173 (h) Saint-Vallier 0 1 2 3 4 5 K (%) 0 5 10 15 20 25 Th (ppm) Th/K = 25 Th/K = 12 CL Th/K = 3,5 Th/K = 2 FL n = 173 (i) Weedon
FIGURE3.5 – Histogrammes, courbes et isocontours de l’estimation de la den-sité de probabilité, et centroïdes des grappes obtenues par partitionnement en k-moyennes des concentrations en Th et K des puits avec collerette de bentonite
Centre de la grappe A Centre de la grappe B 0 1 2 3 4 5 K (%) 0 5 10 15 20 25 Th (ppm) Th/K = 25 Th/K = 12 CL Th/K = 3,5 Th/K = 2 FL n = 191 (a) Asbestos 0 1 2 3 4 5 K (%) 0 5 10 15 20 25 Th (ppm) Th/K = 25 Th/K = 12 CL Th/K = 3,5 Th/K = 2 FL n = 184 (b) Compton 0 1 2 3 4 5 K (%) 0 5 10 15 20 25 Th (ppm) Th/K = 25 Th/K = 12 CL Th/K = 3,5 Th/K = 2 FL n = 176 (c) Leclercville 0 1 2 3 4 5 K (%) 0 5 10 15 20 25 Th (ppm) Th/K = 25 Th/K = 12 CL Th/K = 3,5 Th/K = 2 FL n = 198 (d) Magog 0 1 2 3 4 5 K (%) 0 5 10 15 20 25 Th (ppm) Th/K = 25 Th/K = 12 CL Th/K = 3,5 Th/K = 2 FL n = 178 (e) Manseau 0 1 2 3 4 5 K (%) 0 5 10 15 20 25 Th (ppm) Th/K = 25 Th/K = 12 CL Th/K = 3,5 Th/K = 2 FL n = 176 (f) Saint-Albert 0 1 2 3 4 5 K (%) 0 5 10 15 20 25 Th (ppm) Th/K = 25 Th/K = 12 CL Th/K = 3,5 Th/K = 2 FL n = 177 (g) Sainte-Marie-de-Blandford 0 1 2 3 4 5 K (%) 0 5 10 15 20 25 Th (ppm) Th/K = 25 Th/K = 12 CL Th/K = 3,5 Th/K = 2 FL n = 192 (h) Sainte-Monique 0 1 2 3 4 5 K (%) 0 5 10 15 20 25 Th (ppm) Th/K = 25 Th/K = 12 CL Th/K = 3,5 Th/K = 2 FL n = 175 (i) Val-Joli
FIGURE3.6 – Histogrammes, courbes et isocontours de l’estimation de la den-sité de probabilité, et centroïdes des grappes obtenues par partitionnement en k-moyennes des concentrations en Th et K des puits sans collerette de bentonite
Profondeur de la collerette de bentonite A Grappe B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Profondeur (m) (a) L’Islet A Grappe B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Profondeur (m) (b) Nantes A Grappe B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Profondeur (m) (c) Stanstead A Grappe B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Profondeur (m) (d) Saint-Camille A Grappe B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Profondeur (m) (e) Saint-Charles-de-Bellechasse A Grappe B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Profondeur (m) (f) Sainte-Famille
Profondeur de la collerette de bentonite A Grappe B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Profondeur (m) (g) Saint-Rémi-de-Tingwick A Grappe B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Profondeur (m) (h) Saint-Vallier A Grappe B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Profondeur (m) (i) Weedon
FIGURE3.7 – (Cont.) Grappe en fonction de la pro-fondeur des puits avec collerette de bentonite
Profondeur de la collerette de bentonite A Grappe B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Profondeur (m) (a) Asbestos A Grappe B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Profondeur (m) (b) Compton A Grappe B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Profondeur (m) (c) Leclercville A Grappe B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Profondeur (m) (d) Magog A Grappe B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Profondeur (m) (e) Manseau A Grappe B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Profondeur (m) (f) Saint-Albert
Profondeur de la collerette de bentonite A Grappe B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Profondeur (m) (g) Sainte-Marie-de-Blandford A Grappe B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Profondeur (m) (h) Sainte-Monique A Grappe B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Profondeur (m) (i) Val-Joli
FIGURE3.8 – (Cont.) Grappe en fonction de la pro-fondeur des puits sans collerette de bentonite
Chapitre 4
Discussion
Ce chapitre présente une discussion des résultats obtenus au chapitre3.
4.1
Analyse chimique des produits de bentonite
L’analyse chimique des produits de bentonite étudiés révèle que tous les échantillons con-tiennent du potassium, et donc qu’une collerette de bentonite émet une radiation pouvant être détectée au moyen d’une sonde spectrale à rayons gamma. Le pourcentage massique de K2O moyen des produits de bentonite étudiés (0,74±0,24 %) est plus élevé que celui de
la montmorillonite sodique évaluée par la Clay Minerals Society (0,197±0,006 %)(Mermut,
2001), et les pourcentages individuels varient du simple au triple en fonction du produit. Ces informations, ainsi que les résultats complets de l’analyse chimique (Annexe B) indiquent que la composition de la bentonite varie d’un produit à l’autre. On ne peut donc pas établir de valeur de référence quantitative ; l’interprétation des résultats de diagraphie de rayonne-ment gamma naturel doit donc être faite de façon qualitative.
4.2
Diagraphies des puits d’eau souterraine
La détection de collerettes de bentonite par diagraphie de rayonnement gamma dans les puits d’eau souterraine requiert une méthode d’interprétation des résultats qui diffère de la méthode habituelle. En effet, la bentonite dont on souhaite détecter la présence est disposée à la verticale le long du puits (Figure 1.3) ; sa radiation gamma vient donc se superposer à celle des formations géologiques subhorizontales présentes autour du puits. Une collerette de bentonite peut donc avoir pour effet d’augmenter ou d’atténuer le taux de comptage me-suré par une sonde spectrale à rayons gamma, selon qu’elle est plus ou moins radioactive que la formation géologique. Elle peut également produire une radiation gamma indiscer-nable de celle de la formation géologique. C’est pourquoi il est ardu de détecter la présence de collerettes de bentonite en observant la radiation gamma en fonction de la profondeur
des puits (Figures C.1et C.2), méthode qui permet habituellement d’identifier un horizon argileux par une augmentation marquée du rayonnement gamma formant un plateau sur toute l’épaisseur de cet horizon (Ellis et Singer,2008).
Étant donné que les argiles peuvent être classées en fonction de leur ratio Th/K (Quirein et al.,1982), l’estimation de la densité de probabilité du ratio Th/K et des concentrations en Th et K permet d’identifier le nombre et la classe des populations d’argile par observation des maxima locaux sur les Figures3.5et3.6. Dans le cadre de cette étude, un maximum est défini comme le centre d’au moins trois isocontours sur dix dont la valeur croît vers ce centre. Chaque population d’argile identifiée doit pouvoir être expliquée soit par la présence d’une collerette de bentonite, soit par la présence d’une formation géologique argileuse autour du puits. Ces formations comprennent les argiles, les shales et les schistes. Les tills, maté-riaux post-glaciaires composés de quantités variables (ou nulle) d’argile, de silt, de sable, de gravier et de blocs (Evans,2018), peuvent constituer une population d’argile advenant qu’ils contiennent une quantité suffisante de ces particules très fines. Les silts quant à eux, peuvent être difficiles à distinguer des argiles en raison de la très faible taille de leurs particules. Les tills et les silts sont donc considérés comme des populations d’argile ambigües. Les sables et les graviers ne sont pas considérés comme des formations géologiques argileuses. Finale-ment, la corrélation entre les points de mesure des grappes obtenues par partitionnement en k-moyennes des concentrations en Th et K et la profondeur est également un indicateur de la présence ou l’absence d’une collerette de bentonite autour d’un puits.
Les sections D.0.1 etD.0.2 à l’Annexe Ddécrivent en détails l’interprétation des résultats, puits par puits. Les sections4.2.1et4.2.2présentent deux cas de figure idéaux des puits avec et sans collerette de bentonite, respectivement. Finalement, la section4.3présente un résumé et une généralisation de l’analyse complète.
4.2.1 Puits avec collerette de bentonite : le cas de Weedon
La Figure 4.1 présente une synthèse des résultats obtenus pour le puits de Weedon. Selon le schéma d’aménagement (Annexe A), les dix premiers mètres de ce puits sont aménagés dans du roc schisteux et la collerette de bentonite atteint une profondeur de 5,18 m. L’esti-mation de la densité de probabilité du ratio Th/K (Figures4.1aet4.1b) révèle au moins deux populations distinctes, tandis que celle des concentrations en Th et K (Figure4.1c) présente deux maxima locaux. Ces résultats suggèrent la présence de deux populations d’argile, qui peuvent être expliquées par la présence d’une collerette de bentonite et de roc schisteux au-tour de ce puits. Les deux maxima locaux sont situés dans un ratio Th/K compris entre 3,5 et 12, ce qui classifie les populations d’argile de ce puits comme des montmorillonites (Fi-gure 1.2). Le centroïde de la grappe A a été identifié sur le maximum global (Figure4.1c), et la Figure 4.1dindique une corrélation nette entre les points de mesure de la grappe A et la profondeur jusqu’à environ 5,2 m, ce qui suggère également la présence d’une collerette
de bentonite autour de ce puits. La détection de la présence d’une collerette de bentonite est donc réussie dans ce cas-ci.
4.2.2 Puits sans collerette de bentonite : le cas de Sainte-Monique
La Figure4.2présente une synthèse des résultats obtenus pour le puits de Sainte-Monique. Selon le schéma d’aménagement (AnnexeA), les dix premiers mètres de ce puits sont aména-gés dans du silt argileux gris et il n’y a pas de collerette de bentonite. L’estimation de la den-sité de probabilité du ratio Th/K (Figure4.2a) révèle au moins deux populations distinctes, tandis que celle des concentrations en Th et K (Figure4.2b) présente un seul maximum. Ces résultats suggèrent tout de même la présence d’une seule population d’argile, qui peut être expliquée par la présence de silt argileux gris autour de ce puits. Le maximum global est situé dans un ratio Th/K compris entre 3,5 et 12, ce qui classifie la population d’argile de ce puits comme une montmorillonite (Figure 1.2). Le centroïde de la grappe A a été identifié sur le maximum global (Figure4.2b), mais la Figure4.2cn’indique aucune corrélation entre les points de mesure des grappes et la profondeur, ce qui suggère l’absence d’une collerette de bentonite autour de ce puits. La détection de l’absence d’une collerette de bentonite est donc réussie dans ce cas-ci.
Bien que ces deux cas puissent être interprétés pratiquement sans ambiguïté, ce n’est évi-demment pas toujours le cas. Une matrice décisionnelle a donc été établie afin de guider l’interprétation.
0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 0.10 n = 173
(a) Histogrammes et courbes d’estimation de la densité de probabilité du ratio Th/K
0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 n = 104 n = 69
(b) Histogrammes et courbes d’estimation de la densité de probabilité du ratio Th/K, séparés en deux populations en fonction de la profondeur de la collerette de bentonite
0 1 2 3 4 5 K (%) 0 5 10 15 20 25 Th (ppm) Th/K = 25 Th/K = 12 CL Th/K = 3,5 Th/K = 2 FL n = 173
(c) Histogrammes, courbes et isocontours de l’estimation de la densité de probabilité, et cen-troïdes des grappes obtenues par partitionnement
en k-moyennes des concentrations en Th et K
A Grappe B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Profondeur (m) (d) Grappe en fonction de la profondeur du puits
FIGURE4.1 – Synthèse des résultats obtenus pour
0 5 10 15 20 25 Th/K (ppm/%) 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 n = 192
(a) Histogrammes et courbes d’estimation de la densité de probabilité du ratio Th/K
0 1 2 3 4 5 K (%) 0 5 10 15 20 25 Th (ppm) Th/K = 25 Th/K = 12 CL Th/K = 3,5 Th/K = 2 FL n = 192
(b) Histogrammes, courbes et isocontours de l’estimation de la densité de probabilité, et cen-troïdes des grappes obtenues par partitionnement
en k-moyennes des concentrations en Th et K
A Grappe B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Profondeur (m) (c) Grappe en fonction de la profondeur du puits
FIGURE4.2 – Synthèse des résultats obtenus pour le puits de Sainte-Monique (sans collerette de bentonite)
4.3
Matrice décisionnelle pour la détection de collerettes de
bentonite
Le Tableau4.1présente un résumé de l’interprétation des résultats permettant la détection de collerettes de bentonite par diagraphie de rayonnement gamma naturel dans les puits d’eau souterraine étudiés. À l’aide de ces résultats, une matrice décisionnelle pour la détection de collerette de bentonite a été établie, soit en posant les deux questions suivantes :
1. Le nombre de formations géologiques argileuses présentes autour du puits, tel que do-cumenté sur un schéma d’aménagement, correspond-il au nombre de maxima locaux observés sur les isocontours d’estimation de la densité de probabilité des concentra-tions en Th et K ?
2. Existe-t-il une corrélation entre les points de mesure des grappes obtenues par parti-tionnement en k-moyennes des concentrations en Th et K et la profondeur ?
La matrice décisionnelle de la Figure 4.3 présente les réponses possibles à ces questions, soient :
— Présence d’une collerette de bentonite détectée, si le nombre de formations argileuses est inférieur au nombre de maxima locaux et qu’il existe une corrélation entre les points de mesure des grappes et la profondeur ;
— Absence d’une collerette de bentonite détectée, si le nombre de formations argileuses est égal au nombre de maxima locaux et qu’il n’existe pas de corrélation entre les points de mesure des grappes et la profondeur ;
— Ne peut pas conclure, dans les autres cas.
Les résultats de la classification des populations d’argile et de l’estimation de la densité de probabilité du ratio Th/K apportent une information complémentaire à cette interprétation. La détection de la présence ou de l’absence d’une collerette de bentonite est ainsi réussie dans 11 cas ; pour les sept autres cas, un faux-positif a été obtenu et on ne peut pas conclure dans six cas. Pour les puits de L’Islet et de Nantes, un mauvais partitionnement des données est survenu étant donné la disposition des maxima locaux des isocontours de l’estimation de la densité de probabilité des concentrations en Th et K (Figures3.5aet3.5b). Les résultats obtenus pour les puits de Magog et Val-Joli sont similaires : on observe un seul maximum sur les isocontours de l’estimation de la densité de probabilité des concentrations en Th et K (Figures 3.6d,3.5get3.6i), ainsi qu’une corrélation entre les points de mesure des grappes et la profondeur ce qui indique également un mauvais partitionnement des données. Pour les puits de Saint-Rémi-de-Tingwick et de Sainte-Famille, le nombre de maxima locaux des isocontours de l’estimation de la densité de probabilité des concentrations en Th et K (Fi-gures3.5get3.5f) est inférieur ou égal au nombre de formations discernables mais une colle-rette de bentonite est bel et bien présente. Ceci indique que la radiation gamma émise par la
< = > Ex iste Présence d'une collerette de bentonite détectée
Ne peut pas conclure Ne peut pas conclure
N
'ex
iste pas Ne peut pas conclure
Absence d'une collerette de bentonite
détectée
Ne peut pas conclure
Formations argileuses Maxima locaux C orrél at ion grapp e/p rof.
FIGURE4.3 – Matrice décisionnelle pour la détection de collerettes de bentonite par diagraphie de rayonnement gamma naturel dans les puits d’eau souterraine
collerette serait confondue avec celle émise par l’une des formations géologiques argileuses autour de ces puits. Finalement, pour le puits de Sainte-Marie-de-Blandford, bien qu’on ob-serve deux maxima locaux sur les isocontours de l’estimation de la densité de probabilité des concentrations en Th et K (Figure3.6g), ainsi qu’une certaine corrélation entre les points de mesure des grappes et la profondeur (ce qui résulte en un faux-positif, dans ce cas-ci), le pic net de l’estimation de la densité de probabilité du ratio Th/K (Figure3.3g) ainsi que les iso-contours rapprochés de la densité de probabilité des concentrations en Th et K (Figure3.6g) ne laissent pas présager la présence d’une collerette de bentonite. De plus, les deux maxima locaux sont situés dans un ratio Th/K compris entre 3,5 et 2, ce qui indique que les popula-tions d’argile de ce puits s’apparentent davantage à l’illite qu’à la montmorillonite.
Lorsque le protocole présenté dans ce rapport est appliqué, un diagnostic a pu être posé dans deux cas sur trois. Lorsqu’un diagnostique a pu être posé, le taux de réussite est de plus de 92 %. Une amélioration du nombre de diagnostics posés pourrait être rendue pos-sible en modifiant l’algorithme de partitionnement utilisé. Il a d’abord été question de faire varier le nombre de partitions k en fonction du nombre de formations discernables pour chaque puits. Il a toutefois été observé que cette méthode résultait en des grappes de moins bonne qualité étant donné l’« effet d’uniformité » causé par l’algorithme de partitionnement en k-moyennes. Puisque l’appartenance d’un point à une grappe est déterminé par la dis-tance euclidienne entre ce point et le centroïde de la grappe, à la manière d’un diagramme de Voronoi, cet algorithme a tendance à produire des grappes de superficie similaires, ce qui peut ne pas convenir dans le cadre de cette étude. (Wu, 2012) En effet, la présence d’une collerette de bentonite sur une profondeur de 5 m aura pour effet de créer une centaine de points de mesures rapprochées sur le graphique de l’estimation de la densité de probabi-lité des concentrations en Th et K, alors que les formations géologiques argileuses présentes
autour du puits produiront un nombre de points de mesures variables en fonction de leur épaisseur, et dont l’emplacement sur ce même graphique dépend de leur composition chi-mique. La superficie de chacune de ces grappes peut donc varier largement, ce pourquoi il est préférable de considérer seulement deux grappes (k = 2) lors du partitionnement en k-moyennes, soient une pour les mesures qui émanent d’une collerette de bentonite et une autre qui regroupe les mesures qui émanent des formations géologiques argileuses.
Bien qu’il figure parmi les algorithmes les plus connus et qu’il soit employé de façon routi-nière pour réaliser un partitionnement de base, les limitations de l’algorithme de partition-nement en k-moyennes ont une influence sur le taux de réussite de la présente étude. Il serait donc souhaitable de poursuivre l’analyse des résultats en comparant le taux de réussite ob-tenu au moyen d’autres algorithmes de partitionnement, OPTICS par exemple. Acronyme de Ordering Points to Identify Clustering Structure, cet algorithme crée une classification du jeu de données qui représente sa structure en grappe en fonction de la densité. Le partition-nement basé sur la densité repose sur le concept que pour chaque point de mesure apparte-nant à une grappe, un rayon donné doit contenir un nombre minimal de points de mesure ; la cardinalité du voisinage doit donc dépasser une certaine limite (Ankerst et al.,1999). Cet algorithme pourrait ainsi permettre une attribution plus précise des grappes en fonction de la densité observée sur sur les isocontours de l’estimation de la densité de probabilité des concentrations en Th et K.
T A B L E A U 4 .1 – Résumé de l’interprétation des résultats Collerette de bentonite Municipalité Formation(s) argileuse(s) Maximum(a) local(aux) Corrélation grappe/prof. Détectée Schéma Détection réussie Asbestos 0-1 1 N’ existe pas Absence Absence Oui Compton 0-2 1 N’existe pas Absence Absence Oui L ’Islet 2 3 -Présence -Lecler cville 1-2 2 N’existe pas Absence Absence Oui Magog 1-2 1 Existe -Absence -Manseau 0-1 1 N’existe pas Absence Absence Oui Nantes 2 3 -Présence -Saint-Albert 0-1 1 N’existe pas Absence Absence Oui Saint-Camille 1-2 2-3 Existe Présence Présence Oui Saint-Charles-de-Bellechasse 1-2 3 Existe Présence Présence Oui Saint-Rémi-de-T ingwick 1-2 1 Existe -Présence -Saint-V allier 1 2 Existe Présence Présence Oui Sainte-Famille 1-3 2 Existe -Présence -Sainte-Marie-de-Blandfor d 0 2 Existe Présence Absence Non Sainte-Monique 1 1 N’existe pas Absence Absence Oui Stanstead 0-1 2-3 Existe Présence Présence Oui V al-Joli 1 1 Existe -Absence -W eedon 1 2 Existe Présence Présence Oui
Conclusion
La composition chimique de 11 produits de bentonite susceptibles d’être utilisés comme matériau scellant par les entrepreneurs puisatiers québécois a été déterminée par analyse de la micro-fluorescence des rayons X. Cette analyse chimique a révélé que tous les échan-tillons contiennent du potassium, et donc qu’une collerette de bentonite émet une radiation pouvant être détectée par une sonde spectrale à rayons gamma. Cette sonde a été utilisée pour investiguer 18 puits d’eau souterraine du Québec dont l’installation est jugée conforme au règlement en vigueur, et dont la moitié est aménagée avec une collerette de bentonite. Le traitement de données du spectre de rayonnement gamma a permis de déterminer les concentrations en potassium (K) et thorium (Th) en fonction de la profondeur de chacun de ces puits.
Une estimation de la densité de probabilité du ratio thorium sur potassium (Th/K) pour cha-cun des puits a révélé que les valeurs et la variance du ratio Th/K des puits sans collerette de bentonite est systématiquement moins élevé que celles des puits avec. Une estimation de la densité de probabilité des concentrations en Th et K a elle aussi révélé que les données des puits sans collerette sont nettement plus rapprochées que celles des puits avec. De plus, les isocontours de l’estimation de la densité de probabilité des concentrations en Th et K des puits sans collerette de bentonite comporte généralement un seul maximum, alors que ceux des puits avec collerette en comportent généralement deux ou plus. Un partitionnement en k-moyennes avec k= 2, réalisé dans le but de faire la distinction entre la radiation émanant d’une collerette de bentonite de celle émanant de la formation géologique, a indiqué que des populations argileuses distinctes produisent des grappes nettement espacées. Aussi, lors-qu’une collerette de bentonite est présente, il existe une corrélation entre l’appartenance de chaque point de mesure à une grappe et la profondeur du puits.
La présence ou l’absence d’une collerette de bentonite dans un puits d’eau souterraine peut donc être déterminée en comparant le nombre de formations géologiques présentes autour du puits et dont les radiations gamma sont discernables les unes des autres au nombre de maxima locaux observés sur les isocontours d’estimation de la densité de probabilité des concentrations en Th et K, ainsi qu’en observant s’il existe une corrélation entre les points de mesure des grappes obtenues par partitionnement en k-moyennes des concentrations en
