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GEROM : Gestion des risques associés au vieillissement
des ouvrages portuaires et optimisation de la
maintenance
Jérôme Boéro, Humberto Yáñez-Godoy, Bruno Capra, Franck Schoefs
To cite this version:
Jérôme Boéro, Humberto Yáñez-Godoy, Bruno Capra, Franck Schoefs. GEROM : Gestion des risques
associés au vieillissement des ouvrages portuaires et optimisation de la maintenance. 17e Congrès de
Maîtrise des Risques et de Sûreté de Fonctionnement, Oct 2010, La Rochelle, France. �hal-01008696�
GEROM : GESTION DES RISQUES ASSOCIES AU VIEILLISSEMENT
DES OUVRAGES PORTUAIRES ET OPTIMISATION DE LA
MAINTENANCE
GEROM: RISK MANAGEMENT ASSOCIATED WITH AGEING PORT
INFRASTRUCTURE AND MAINTENANCE OPTIMIZATION
Boéro J., Yáñez-Godoy H., Capra B.
Schoefs F.
Société : Oxand S.A
Adresse : 49 Avenue Franklin Roosevelt
77210 Avon, France
jerome.boero@oxand.com
Société : Université de Nantes, CNRS,
Institut de Recherche en Génie Civil et
Mécanique (GeM)
Adresse : UMR 6183, Faculté des Sciences
et des Techniques, 2 rue de la Houssinière,
44000 Nantes, France
franck.schoefs@univ-nantes.fr
Résumé
Les infrastructures portuaires tiennent une place importante dans notre société et contribuent pleinement à son développement durable : transport de marchandises et de passagers, défense des intérêts vitaux d’un territoire. A titre indicatif, actuellement les trois quarts des échanges mondiaux de marchandises transitent par les ports maritimes.
Face à ces multiples enjeux, les gestionnaires se doivent de garantir l’exploitation dans la durée de parcs d’ouvrages hétérogènes, dans des conditions optimales de sécurité et de disponibilité. De ce fait, les gestionnaires sont donc amenés à répondre à deux questions majeures : Quels sont les risques associés aux ouvrages en service ? Quelles sont les actions à planifier pour maîtriser ces risques ?
De plus, dans un contexte où les actifs vieillissent, les coûts de maintenance augmentent. Cette tendance s’accentue dans le temps et peut atteindre des niveaux très significatifs. Il est donc essentiel pour les gestionnaires d’optimiser les moyens disponibles en les affectant là où leur efficacité sera la plus grande.
Pour répondre aux besoins et aux attentes des gestionnaires, le projet GEROM (Gestion par les Risques des Ouvrages portuaires Maritimes et fluviaux), a été mené sur la période 2006-2009. L’objectif principal de ce projet de recherche consistait à développer une méthodologie originale de gestion et de maîtrise des risques afin d’aider les gestionnaires à sécuriser la performance et optimiser la maintenance des installations portuaires.
Summary
Port infrastructure has an important place in our society and contributes greatly towards its sustainable development: transport of goods and passengers, defence of vital territorial interests. As a rough estimate, approximately three quarters of world trade passes through marine ports.
Against this backdrop, managers are tasked with ensuring the long-term operation of many types of structures, whilst simultaneously optimizing their safety and availability. Consequently, operators are faced with two main questions: What are the risks associated with in-service assets? What actions should be planned in order to control these risks?
Moreover, as the asset base ages, maintenance costs will increase. This trend will grow more severe over time and could reach significant levels. It is therefore essential for operators to optimize available means by focusing them in areas where they will have the greatest effect.
To meet the needs and expectations of operators, the GEROM project (risk-based management of marine and river structures) was carried out over the period 2006-2009. The main objective of this research project was to develop an original risk-management strategy that could help operators achieve their performance goals and optimize the maintenance of their port infrastructures.
1 Introduction
Les activités maritimes (commerce, pêche, plaisance, militaire) sont capitales pour l’économie d’une société, mais aussi pour la défense de ses intérêts vitaux. Les ports de commerce jouent un rôle essentiel au niveau des échanges internationaux de produits de base (pétrole, gaz naturel, minerais, engrais, céréales, etc.), mais aussi pour les échanges de produits manufacturés à forte valeur ajoutée. A l’heure actuelle, les trois quarts du commerce mondial empruntent la voie maritime. Face à ces enjeux, les gestionnaires se doivent de garantir l’exploitation dans la durée de parcs d’ouvrages hétérogènes, dans les meilleures conditions de sécurité, de disponibilité et de coûts. Dans un contexte où les actifs vieillissent, les coûts de maintenance augmentent. Cette tendance s’accentue dans le temps et peut atteindre des niveaux très significatifs. Il est donc essentiel d’optimiser les moyens disponibles en les affectant là où leur efficacité sera la plus grande. Pour aider les gestionnaires à pérenniser leurs processus de décisions, le projet GEROM (Gestion par les Risques des Ouvrages portuaires Maritimes et fluviaux) a vu le jour afin de développer une méthodologie originale de gestion par les risques. Ce projet, mené en collaboration entre OXAND S.A. et le GeM sur la période de 2006 à 2009, est constitué de deux phases :
– Phase 1 : Enquête nationale sur les pratiques actuelles de gestion technique du patrimoine portuaire et d'analyse de risques préliminaire basée sur l’identification des hétérogénéités au niveau du système « Port » afin d'identifier les ouvrages sensibles (vieillissement des structures et des matériaux, impacts sur les enjeux) (Boéro et al., 2009a, 2009b);
– Phase 2 : Analyse de risques d’ouvrages portuaires sensibles et optimisation de leur maintenance. La démarche est illustrée sur les quais constitués par des écrans de soutènement en palplanches métalliques, en particulier vis-à-vis des risques de corrosion.
2 Analyse de risques préliminaire pour l’identification des ouvrages sensibles
Dans la première phase avec l’appui du Centre d’Etudes Techniques de l’Etat (CETE) de l’Ouest, une enquête nationale a été réalisée auprès des acteurs portuaires sur la gestion technique du patrimoine portuaire maritime et fluvial. L’objectif était de dresser un état des pratiques actuelles et des besoins dans ce domaine : politiques, stratégies de maintenance (connaissance, surveillance, entretien et réparation), retour d’expérience sur les pathologies associées aux ouvrages, efficacité des techniques de réparation, etc (Boéro et al., 2009b).
L’analyse quantitative du patrimoine portuaire français a mis en évidence des hétérogènéités en termes :
– de techniques constructives, soulignant ainsi l’inventivité des ingénieurs pour faire face aux défits des travaux maritimes, mais aussi la multiplicité et la complexité des comportements mécaniques associés aux structures (cf. Figure 1) ;
– d’âge, dont la partie la plus récente du patrimoine est à forts enjeux pour le développement économique local, national, voire européen (cf. Figure 2).
0 5 10 15 20 25 30 35 40 L in é a ir e ( k m ) Maço nneri e Blocs de bé ton Caiss ons b éton a rmé Piles béton armé espa cées Pieux béton armé Gabio ns de palpl anche s esp acés Gabio nnad e de p alplan ches Rideau x de p alplan ches Quais dano is Ducs d'Albe + Tal us en enroc heme nt Pieux métal liques Paroi s mou lées
Ports d'intérêt national Ports autonomes Ports militaires 0 5 10 15 20 25 30 35 40 L in é a ir e ( k m ) Maço nneri e Blocs de bé ton Caiss ons b éton a rmé Piles béton armé espa cées Pieux béton armé Gabio ns de palpl anche s esp acés Gabio nnad e de p alplan ches Rideau x de p alplan ches Quais dano is Ducs d'Albe + Tal us en enroc heme nt Pieux métal liques Paroi s mou lées
Ports d'intérêt national Ports autonomes Ports militaires
Figure 1. Répartition des techniques constructives des ouvrages d’accostage et d’amarrage
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 L in é a ir e ( k m ) t > 19 95
Ports d'Intérêt National Ports Autonomes Ports Militaires
Figure 2. Répartition de l’âge des ouvrages d’accostage et d’amarrage
Ce caractère hétérogène du patrimoine, ainsi que les fortes contraintes budgétaires, d’exploitation et de sécurité, place les gestionnaires d’ouvrages portuaires dans un contexte délicat pour maintenir un niveau de performance acceptable, dans lequel la gestion par les risques est particulièrement bien adaptée.
Après identification des différents domaines fonctionnels et familles d’ouvrages qui constituent le système « Port » et de leurs niveaux d’hétérogénéité (âges, techniques constructives, matériaux, environnements, enjeux, etc.). Une analyse de risques préliminaire basée sur le retour d’expérience et les connaissances des gestionnaires sur leur patrimoine a été réalisée afin d’apprécier le degré de sensibilité des ouvrages. Les ouvrages constitués par des rideaux de palplanches s’avèrent être particulièrement sensibles aux effets du vieillissement et concernent la plupart du temps des postes à forts enjeux (ellipse rouge sur la figure 1). Ce type de structures requiert donc un niveau d’analyse plus fin pour quantifier les risques associés aux modes de défaillance jugés les plus critiques.
3 Analyse de risques d’ouvrages sensibles
La deuxième phase du projet GEROM se décline en plusieurs volets : analyse et modélisation de champs stochastiques de corrosion (Boéro et al., 2009c, 2009d) ; modélisation probabiliste des données de surveillance (mesures de pertes d’épaisseurs d’acier et erreurs de mesure) (Schoefs et al., 2010) ; simulation de l’influence de la corrosion sur le comportement mécanique et calculs mécano fiabilistes pour apprécier la sécurité structurale (Boéro, 2009 ; Boéro et al., 2010) (cf. Figure 3). La finalité consiste à aider les gestionnaires à établir des plans de maintenance optimisés.
Modèles prédictifs de
vieillissement
Modèles d’inspections
(CND, CD, etc.)
Modèles
mécano-fiabilistes (F)
Evaluation du risque (R)
Modèles de
conséquences (G)
Modèles d’erreur de mesuresR = F G
Figure 3. Démarche d’analyse de risques des ouvrages sensibles (quais constitués par des écrans de soutènement en palplanches métalliques)
3.1 Analyse et modélisation de champs stochastiques de corrosion
Le modèle de corrosion proposé prend en compte l’aspect spatio-temporel des effets de la corrosion sur les ouvrages portuaires de type écrans de soutènement en palplanches à modules ou gabionnades de palplanches plates. Il est fondé, après extraction des erreurs de mesures, sur une analyse statistique de plus de 35000 données collectées dans les ports maritimes français (Boéro et al., 2009b).
Le modèle repose sur l’hypothèse générale que la corrosion est considérée comme un phénomène découplé dans le plan R² d’un ouvrage, c’est-à-dire suivant sa longueur x et suivant sa cote marine z. L’aspect spatial de la corrosion selon la direction x est représenté par l’intermédiaire d’une tendance déterministe T(x, zj, t) qui évolue au cours du temps t et qui dépend de la zone
d’exposition zj (zone de marnage, zone immergée, etc.). La forme de la tendance déterministe (linéaire, sinusoïdale, etc.) est
propre à chaque ouvrage. Elle dépend principalement des conditions environnementales auxquelles sont soumis les ouvrages (courants marins, rejets d’effluents, etc.). Aucune corrélation spatiale n’ayant été démontrée (longueur de corrélation inférieure à 20 cm), les variables aléatoires sont considérées comme indépendantes entre deux points selon la direction x à une tendance déterministe prêt (Boéro et al., 2009d). La corrosion est considérée comme uniforme suivant z à l’intérieur d’une zone d’exposition donnée zj. (zone de marnage, zone d’immersion, etc.). La distribution de la corrosion cθ(zj,t) est donc supposée
indépendante de x, dépendante du temps t et discrétisée suivant la cote marine z par zone d’exposition zj. Ainsi, le modèle de
corrosion s’écrit sous la forme suivante :
c(x,zj,t) = T(x,zj,t) + cθ(zj,t) {1}
c(x,zj,t) : perte d’épaisseur en fonction de l’abscisse x, du temps t, pour la zone d’exposition zj (mm)
T(x,zj,t) : tendance déterministe par rapport à une valeur de corrosion moyenne constante selon la direction x
cθ(zj,t) : variable aléatoire représentant la perte d’épaisseur en fonction du temps t pour la zone d’exposition zj (mm). Il est
important de souligner que les paramètres statistiques de la variable aléatoire cθ(zj,t) peuvent varier selon la longueur x d’un
ouvrage en fonction de certaines sources d’hétérogénéités environnementales (rejets ponctuels, etc.). Après identification des zones d’hétérogénéité, il convient de discrétiser selon x la variable aléatoire représentant la perte d’épaisseur cθ(x,zj,t).
3.2 Modélisation probabiliste des données
La loi de probabilité Gamma est employée pour caractériser la variabilité de la corrosion cθ(zj,t), car c’est la loi de probabilité
théorique qui ajuste le mieux, au sens du maximum de vraisemblance, la distribution empirique de la perte d’épaisseur d’acier. La distribution Gamma est caractérisée par un paramètre de formeα et un paramètre d’échelleβ qui dépendent de la moyenne et de l’écart type de la perte d’épaisseur d’acier et évoluent, selon notre modèle et en l’absence de toute autre information sur la structure stochastique, de manière spatio-temporelle. L’analyse statistique des données empiriques menée à l’intérieur de chaque zone d’exposition a permis d’ajuster au mieux au sens des moindres carrés les lois d’évolution temporelle de la moyenne et de l’écart type de la perte d’épaisseur (cf. figure 4).
En cohérence avec la littérature, la moyenne de la perte d’épaisseur est maximale dans la zone des plus basses eaux, en raison de la pile d’aération différentielle qui s’établit entre la partie supérieure de la structure située dans la zone de marnage très oxygénée, et la zone immergée (Memet, 2000).
Les distributions de la perte d’épaisseur d’acier obtenues à partir du modèle de corrosion après une durée d’exposition de 25 ans en milieu marin sont illustrées en figure 5.
Les prédictions spatio-temporelles de la corrosion peuvent ainsi très facilement être utilisées dans une analyse fiabiliste, mais aussi en ingénierie classique pour la réévaluation de structures corrodées à partir du choix d’un fractile sur la distribution de la perte d’épaisseur d’acier le long d’un l’écran de soutènement en palplanches par exemple.
0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60
Durée d'exposition (années)
M o y e n n e d e l a p e rt e d 'é p a is s e u r (m m ) zS zT zL zI zM
Figure 4. Lois d’évolution temporelle de la moyenne de la perte d’épaisseur.
Légende : zS = Zone d’éclaboussures ; zT = Zone de marnage ; zL = Zone des plus basses eaux ; zI = Zone d’immersion ; zM =
Zone de boues 0 00 0 2.52.52.52.5 5555 7.57.57.57.5 10101010 12.512.512.512.5 15151515 0 0 0 0 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.4 0.4 0.4 0.6 0.6 0.6 0.6 0.8 0.8 0.8 0.8 1 1 1 1 Perte épaisseur (mm) Perte épaisseur (mm) Perte épaisseur (mm) Perte épaisseur (mm) P D F P D F P D F P D F z z z z S SS S z z z zT TT T z z z zL LL L z z z zIIII z z z zMMMM
Figure 5. Distributions de la perte d’épaisseur d’acier obtenues à partir du modèle de corrosion pour les différentes zones d’exposition au temps t = 25 ans
3.3 Calculs mécano fiabilistes
Cette étude exploratoire a pour objectif d’intégrer les champs spatio-temporels de corrosion définis précédemment dans l’analyse du comportement mécanique d’un quai à l’aide de la méthode des éléments finis. L’exemple traité se limite à un rideau simple de palplanches métalliques de type U, ancré à un corps d’ancrage par l’intermédiaire d’un lit de tirants passifs. Les principales caractéristiques géométriques et mécaniques du quai étudié sont récapitulées en figure 6.
Une surcharge d’exploitation q égale à 50 kPa est appliquée sur le terre-plein et une hauteur de marnage de 5 m est considérée. Le niveau de la nappe phréatique n’est pas identique à celui de la mer, ce dernier correspondant au niveau des Basses Mers de Vives-Eaux (BMVE), c'est-à-dire à un coefficient de marée de 95.
Figure 6. Caractéristiques géométriques et mécaniques du quai étudié 3.3.1 Modèle éléments finis
Le quai est supposé suffisamment long pour que le calcul soit réalisé en section transversale en déformation plane. En ce qui concerne les interactions sol-fluide, seule la poussée d’Archimède s’exerçant sur le squelette du sol est prise en compte en déjaugeant le massif de sol. La force d’écoulement générée par le frottement visqueux du fluide sur les grains du sol est quant à elle négligeable compte tenue de la faible différence de niveau entre la mer et la nappe phréatique. Le phasage de construction du quai n’est également pas pris en compte.
Le sol est représenté par un matériau homogène, pulvérulent dont le comportement est élasto-plastique parfait (critère de Mohr-Coulomb). Le comportement de l’acier (rideau de palplanches avant, corps d’ancrage et tirant d’ancrage) est supposé élastique
linéaire isotrope et celui des éléments d’interface, disposés autour de l’écran de soutènement en palplanches, est décrit par le critère de frottement de Coulomb. L’angle d’interface est égal à 2/3 ϕ’ (soit 23,3 degrés), et la cohésion de contact est nulle. La résistance des éléments à la traction est également nulle, ce qui autorise des décollements entre les nœuds des différentes interfaces.
3.3.2 Impact de la corrosion
Dans le cas étudié, le rideau principal est coiffé en tête par une poutre de couronnement en béton armé. De ce fait, l’écran de soutènement est uniquement en contact avec la zone de marnage, la zone des plus basses eaux, la zone immergée et la zone de boues. L’étude est menée pour 4 durées d’exposition différentes (t = 0, 10, 25 et 50 ans). Dans un premier temps, l’influence de la corrosion sur le moment fléchissant dans l’écran est analysée par l’intermédiaire du fractile à 95 % de la perte d’épaisseur d’acier prédit à l’aide du modèle probabiliste dans chacune des zones d’exposition le long du rideau de palplanches (cf. Figure 7). Les simulations sont réalisées à l’aide du code de calcul aux éléments finis Cast3M développé par le Commissariat à l’Energie Atomique (CEA) (http://www-cast3m.cea.fr).
-18 -16 -14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 -500 -450 -400 -350 -300 -250 -200 -150 -100 -50 0 50 100 150 200 250 Moment fléchissant (kNm/ml) P ro fo n d e u r (m ) t = 0 ans t = 10 ans t = 25 ans t = 50 ans Zone immergée Zone des plus basses eaux Zone de marnage Poutre de couronnement Zone de boues Sol de fondation -18 -16 -14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 -500 -450 -400 -350 -300 -250 -200 -150 -100 -50 0 50 100 150 200 250 Moment fléchissant (kNm/ml) P ro fo n d e u r (m ) t = 0 ans t = 10 ans t = 25 ans t = 50 ans Zone immergée Zone des plus basses eaux Zone de marnage
Poutre de couronnement
Zone de boues
Sol de fondation
Figure 7. Moment fléchissant dans le rideau de palplanches
La corrosion engendre dans le temps une diminution des caractéristiques géométriques des palplanches, rendant de ce fait le rideau plus souple. Une diminution du moment fléchissant est alors observée dans sa partie libre d’environ 20 % à 50 ans par rapport à l’état initial. En contrepartie, l’effort normal dans le tirant d’ancrage augmente très légèrement, de l’ordre de 2,5 % dans ce cas. Le moment fléchissant dans la partie en fiche et celui au niveau du tirant d’ancrage sont en revanche peu affectés par les effets de la corrosion. La zone dans laquelle la corrosion est la plus sévère ne correspond pas à la zone la plus sollicitée mécaniquement : les valeurs des moments fléchissant atteignent au maximum 43 % de la valeur maximale, qui est située dans la zone immergée.
Ces aspects sont davantage développés dans la section suivante où les prédictions issues du modèle probabiliste de corrosion sont utilisées pour une analyse en fiabilité dépendante du temps afin d’évaluer la sécurité structurale des structures portuaires corrodées.
3.3.3 Fiabilité structurelle relative dans le temps
Il est toujours délicat d’évaluer la probabilité de défaillance d’un ouvrage ancien conçu sur des bases de connaissances parfois très différentes. Une analyse fiabiliste complète peut être envisagée, mais l’objectif est ici de mesurer la perte de performance mécanique d’un quai due aux effets de la corrosion par rapport à la performance initiale, obtenue sur une structure neuve. Pour cela, la contrainte de sollicitation maximale de conception (déterministe) σR est calculée et l’état limite suivant est considéré :
)
,
,
,
(
)
,
,
,
(
M I L T M I L T z z z R S z z z z zc
c
c
c
c
c
c
c
G
=
σ −
σ
{2}
σR : contrainte de sollicitation maximale admissible dans le rideau de palplanches à t0 (MPa)
)
(c
S
σ
: contrainte de sollicitation dans la palplanche à l’instant t, suivant la cote marine z, en considérant le vecteur des variables aléatoires d’entrée{
}
M I L T z z z z
c
c
c
c
c
=
,
,
,
, avecc
zc
(
z
j,
t
)
j=
θEn effet, dans le problème étudié, seule la perte d’épaisseur d’acier des palplanches due à la corrosion est considérée comme aléatoire. Par conséquent, les variables aléatoires de base dans les quatre zones d’exposition et pour les trois temps étudiés sont représentées par une loi de probabilité Gamma dont les paramètres sont déterminés à partir du modèle prédictif proposé précédemment. Les contraintes le long de la cote marine z sont obtenues à l’aide du modèle mécanique 2D déterministe, précédemment présenté. La probabilité de perte de performance relative
P
f, est alors calculée selon l’expression :r(
S R)
r
f
P
G
P
c
P
,=
(
≤
0
)
=
σ
(
)
≥
σ
{3}
Il faut également souligner que d’autres états-limites peuvent être considérés, c’est par exemple le cas du déplacement horizontal en tête du rideau.
Deux approches numériques couplant le modèle déterministe mécanique par éléments finis et un modèle probabiliste sont employées pour calculer la probabilité de perte de performance mécanique du quai suite aux effets de la corrosion : simulations
de Monte-Carlo et la Méthode des Eléments Finis Stochastiques Spectraux (MEFSS) de projection sur le chaos polynomial (Berveiller, 2005).
La MEFSS de projection sur le chaos polynomial consiste tout d’abord à développer chaque variable aléatoire d’entrée en une série de polynômes orthogonaux. Dans cette étude, les polynômes de Laguerre sont retenus pour la mesure de la probabilité associée aux variables aléatoires d’entrée, compte tenu que celles-ci suivent des lois de probabilité Gamma. La réponse mécanique du système étudié est alors projetée sur la base du chaos polynomial, afin de ramener le calcul des coefficients de la réponse à l’évaluation d’une intégrale qui est effectuée par la méthode des quadratures. Pour cela, des appels à des calculs aux éléments finis déterministes sont nécessaires. Un post-traitement adéquat des coefficients du développement est alors effectué pour évaluer la réponse du système et pouvoir calculer la probabilité de défaillance.
Enfin, la méthode de simulations de Monte-Carlo est également utilisée comme méthode de référence car elle permet une détermination précise de la probabilité de défaillance.
La probabilité de perte de performance Pf est calculée pour les trois durées d’exposition étudiées (t = 10, 25 et 50 ans). La
fiabilité structurale dans le temps est une fiabilité instantanée, approche suffisante dans la mesure où la fonction d’état-limite G est strictement décroissante et où les seules variables aléatoires sont indexées sur le temps : aucun processus n’est donc considéré. L’évolution de Pf le long du rideau de palplanches est présentée en figure 8 pour la MEFSS. A l’aide de la méthode
de simulations de Monte-Carlo (MC) seules les probabilités de perte de performance du rideau de palplanches au niveau des tirants d’ancrage et au niveau du moment fléchissant maximal dans la partie immergée sont calculées (cf. tableau 1).
0 00 0 0.10.10.10.1 0.20.20.20.2 0.30.30.30.3 0.40.40.40.4 0.50.50.50.5 0.60.60.60.6 0.70.70.70.7 0.80.80.80.8 0.90.90.90.9 1111 -18 -18-18 -18 -16 -16-16 -16 -14 -14-14 -14 -12 -12-12 -12 -10 -10-10 -10 -8 -8 -8 -8 -6 -6 -6 -6 -4 -4 -4 -4 -2 -2 -2 -2 0 0 0 0
Probabilité de perte de performance Probabilité de perte de performanceProbabilité de perte de performance Probabilité de perte de performance
P ro fo n d e u r (m ) P ro fo n d e u r (m ) P ro fo n d e u r (m ) P ro fo n d e u r (m ) t = 10 ans t = 10 ans t = 10 ans t = 10 ans t = 25 ans t = 25 ans t = 25 ans t = 25 ans t = 50 ans t = 50 ans t = 50 ans t = 50 ans
Figure 8. Evolution de la probabilité de perte de performance relative le long du quai étudié après 10, 25 et 50 années d’exposition en milieu portuaire.
Tableau 1. Probabilité de perte de performance relative au niveau des tirants d’ancrage et dans la partie immergée du rideau de palplanches pour les 2 approches.
Méthode probabiliste t (années) Pf,r tirants d’ancrage Nc Pf,r Mf max. partie immergée Nc MEFSS (Ordre CP = 4 Nbre points de Gauss = 5) 10 0,0001 625 0,9570 625 25 0,0030 625 0,9994 625 50 0,0082 625 1,0000 625 MC 10 - - 0,9651 3555 (ε < 5 %) 50 0,0074 20819 (ε ≈ 15,7 %) 1,0000 4940 (< 5 %) ε 3.3.4 Discussion
Les probabilités de perte de performance obtenues à l’aide de la MEFSS et de la méthode de simulations de Monte-Carlo sont proches. En ce qui concerne le coût numérique, l’avantage de la MEFSS dans cette étude (4 variables aléatoires d’entrée et 5 points d’intégration de Gauss pour la méthode des quadratures) est souligné par rapport à la méthode de simulations de Monte-Carlo. En effet, la lente convergence de cette méthode nécessite un grand nombre de tirages, donc un grand nombre de calculs Nc de la fonction d’état limite pour obtenir un résultat approché et fiable de la solution.
D’une manière générale, en ce qui concerne l’optimisation de la maintenance des structures portuaires étudiées, la perte de performance mécanique à proximité du niveau du moment fléchissant maximal dans la partie immergée du rideau (-7 à -10 m) est quasiment certaine compte tenu du critère d’état-limite considéré. Cette section est la plus sollicitée. Les caractéristiques mécaniques de l’écran de soutènement sont donc dimensionnées par rapport à celle-ci. De ce fait, cette zone est particulièrement sensible aux effets de la corrosion et la marge de sécurité est systématiquement impactée. Au niveau des tirants d’ancrage (-3,5 m), malgré une marge de sécurité plus élevée, la corrosion influence légèrement la perte de performance mécanique. Dans les autres zones, les effets de la corrosion sont négligeables compte tenu de l’importante marge de sécurité supplémentaire due à l’homogénéité des caractéristiques mécaniques sur toute la hauteur du rideau de palplanches pour des niveaux de sollicitation inférieurs.
Cette analyse qui tient compte du couplage « vieillissement - comportement mécanique » met donc en évidence deux zones dans lesquelles les mesures de pertes d’épaisseurs doivent être effectuées par rapport au critère d’état-limite étudié. Il est toutefois important de souligner que la stratégie optimale de maintenance doit tenir compte de l’ensemble des critères d’états-limites : percements du rideau de palplanches, déplacement du rideau en tête, etc.
4 Conclusion
L’article présente une vision synthétique des actions de recherche menées jusqu’à ce jour dans le cadre du projet GEROM. La première phase a permis de dresser un état des pratiques de gestion technique du patrimoine portuaire français, de mettre en évidence un patrimoine hétérogène auquel d’importantes contraintes de maintenance sont associées. Il est donc indispensable d’intégrer ces aspects dans une méthodologie de gestion par les risques ou toute autre méthodologie afin de s’assurer de sa robustesse.
La deuxième phase s’est focalisée sur les ouvrages portuaires identifiés comme sensibles. Une modélisation de champs stochastiques de corrosion basée sur le retour d’expérience des ports maritimes français a été réalisée. Les prédictions qui en résultent ont alors été intégrées dans un modèle éléments finis afin d’analyser la sensibilité du comportement mécanique d’un quai vis-à-vis de la corrosion.
Suite à la forte variabilité spatio-temporelle de la corrosion et son influence à la fois sur la sollicitation et la résistance de la structure, une étude mécano fiabiliste a été menée à l’aide de plusieurs approches couplées entre un modèle déterministe mécanique éléments finis de quai et un modèle probabiliste afin d’intégrer la variabilité spatio-temporelle de la corrosion. Les résultats de cette analyse ont permis d’identifier les zones selon la profondeur du quai les plus critiques vis-à-vis des effets de la corrosion au regard du critère d’état-limite étudié.
Enfin, à l’heure actuelle, une étude est en cours sur l’intégration d’autres variables aléatoires telles que les caractéristiques géotechniques du sol, les surcharges d’exploitation et les actions environnementales, toujours dans une optique d’optimiser les actions de maintenance à mener dans le temps.
5 Remerciements
Le projet GEROM a été mené au sein du GIS MRGenCI (contacts : franck.schoefs@univ-nantes.fr) et financé par la société Oxand. Les auteurs tiennent à remercier le CEA pour la mise à disposition du logiciel Cast3M.
6 Références
Berveiller M., 2005, Éléments finis stochastiques : approches intrusive et non intrusive pour des analyses de fiabilité, Thèse de doctorat, Université Blaise Pascal – Clermont II, Clermont-Ferrand, France, 2005, 174 p.
Boéro J., 2009, Projet GEROM : Gestion par les risques et optimisation de la maintenance des ouvrages portuaires, Prix René HOUPERT 2009, XXVIIèmes rencontres de l’AUGC, Saint-Malo, 8 pages, 03-05 juin 2009.
Boéro J., Schoefs F., Capra B., Rouxel N., 2009a, Technical management of French harbour structures. Part 1: Description of built assets, PARALIA, 2009, 12 p.
Boéro J., Schoefs F., Capra B., Rouxel N., 2009b, Technical management of French harbour structures. Part 2: Current practices, needs– Experience feedback of owners, PARALIA, 2009, 12 p.
Boéro J., Schoefs F., Capra B., Melchers R., 2009c, Modélisation de champs stochastiques de corrosion à partir de données : application au secteur portuaire, 19ème Congrès Français de Mécanique, Marseille, 24-28 août 2009, 6 p.
Boéro J., Schoefs F., Melchers R., Capra B., 2009d, Statistical Analysis of Corrosion Process along French Coast », ICOSSAR’09, paper n°528, Mini-symposia MS15 « Syste m Identification and structural health Monitoring, Osaka, Japan, September 13-19, 2009.
Boéro J., Schoefs F., Capra B., 2010, Modélisation stochastique de la corrosion à partir d’inspections pour le calcul en fiabilité d’ouvrages portuaires métalliques, 6ème Journées Fiabilité des Matériaux et des Structures, session TS4-2, 24-26 mars 2010, Toulouse.
Memet, J.B, 2000, La corrosion marine des structures métalliques portuaires : étude des mécanismes d’amorçage et de croissance des produits de corrosion, Thèse de doctorat. Université de La Rochelle, France, 164 pp.
Schoefs F., Clément A., Boéro J., Capra B., 2010, The αδ method for modeling expert Judgment and combination of NDT tools in RBI context : application to Marine Structures, Structure and Infrastructure Engineering: Maintenance, Management, Life-Cycle Design and performance (NSIE), Special Issue « Monitoring, Modeling and Assessment of Structural Deterioration in Marine Environments », 17 pages, accepted January 26th 2010 , in Press.
