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Titre de la thèse :

JUmeau Numérique pour la cartographie des Ions Chlorures dans les structures EMR en Béton (projet JUNIC)

Contexte de la thèse :

Un nombre croissant de dispositifs de production d'énergie renouvelable fabriqués en béton sont actuellement développés et installés en mer, par exemple des sous-structures pour éoliennes flottantes (XCF par MAREAL, Hywind Tampen par Equinor, SATH par SAITEC, Damping Pool par BW IDEOL, etc.) Ces structures en béton sont avantageuses au regard de leurs coûts de fabrication, d'exploitation et de maintenance. De plus, elles sont d'une grande durabilité et fabriquées localement grâce à des procédés adaptées à la production en série.

Cependant, l’usage du béton en milieu marin pose plusieurs problèmes notamment celui de la maintenance préventive avec comme objectif de prévenir d’éventuelles défaillances, l’évaluation de la durée de vie résiduelle de la structure, le recyclage en présence de chlorures et l’optimisation de la conception qui doit s’appuyer sur un retour d’expérience acquis grâce à des prototypes ou des structures pilotes.

Les structures en béton sont généralement renforcées par des armatures en acier sujettes à la corrosion, en particulier dans un environnement maritime. Il est donc nécessaire de les dimensionner au plus juste sans compromettre la sécurité des installations et des usagers des zones maritimes.

Malgré ces enjeux, actuellement seules quelques publications traitent spécifiquement des structures en béton pour les énergies renouvelables en mer, en particulier les structures flottantes. Elles sont encore moins nombreuses à traiter des problèmes de corrosion. Par ailleurs, la question de l’effet de la biocolonisation sur la pénétration des chlorures n’a pas été étudiée ou tout au moins non publiée.

Dans le cas particulier des structures en mer, la corrosion est principalement liée à la contamination du béton par les ions chlorures présents dans l’eau qui modifient le PH du béton

d’enrobage, milieu normalement passif et protecteur des armatures. Détecter précocement la corrosion passe par l’identification du front de chlorures et si possible par leur cartographie avec des moyens de mesures non destructif intégrés à une approche SHM. La localisation précise du béton contaminé outre son intérêt pour la maintenance permettrait d’évaluer la durée vie résiduelle de la structure et d’anticiper le recyclage. Il s’agira notamment d’évaluer au fur et à mesure de l’utilisation de la structure le volume de béton contaminé par les chlorures qui ne pourra donc pas être utilisé dans les mêmes conditions qu’un béton dépourvu de polluant une fois les structures démantelées que ce soit pour fabriquer un nouveau béton avec des agrégats de bétons recyclés ou pour des remblais.

Objectifs de la thèse :

Le premier objectif de la thèse est de développer des outils pour cartographier les chlorures dans un béton d’enrobage avec des capteurs intégrés. Le second objectif est d’appliquer cette cartographie à une structure bio-colonisée. Le troisième est de développer un code tirant partie de cette nouvelle manière de mesurer les chlorures et d’essais accélérés en laboratoire pour prédire la pénétration future des chlorures in-situ en prolongeant les travaux de Tran et al. (2018) dans un cadre de variabilité spatiale.

Travaux prévisionnels :

Dans cette thèse on propose en premier lieu de cartographier les chlorures à partir de mesures de résistivité obtenues avec un capteur de résistivité multi électrodes intégré à la structure (Priou 2019 a), de température et d’humidité. On s’appuiera sur les algorithmes développés dans le cadre de la thèse de Johann Priou (Priou 2019 B), qui a démontré la possibilité d’obtenir une cartographie de résistivité d’un béton à partir d’un jeu de mesure de potentiel, d’un modèle aux éléments finis de la structure en béton et d’une approximation de celui-ci. Les promesses entrevues dans cette thèse devront être consolidés avec notamment une amélioration des algorithmes permettant d’identifier la résistivité dans des temps de calculs raisonnables (quelques heures ou jours contre quelques semaines actuellement dû au grand nombre de paramètres à identifier) rendant les algorithmes de traitement compatibles avec les systèmes de supervision sur site. Pour y arriver, les stratégies suivantes seront étudiées : proposer une modélisation de la résistivité qui rende compte d’une éventuelle connaissance a priori de propriétés du champ de résistivité (corrélation spatiale, front de chlorure etc) et qui en même temps diminue le paramétrage associé ; optimiser les algorithmes de résolution afin de tenir compte des erreurs de mesure et des erreurs de modélisation de la résistivité.

La seconde tâche concerne le passage de la cartographie de résistivité à une cartographie des ions chlorures. La relation n’est pas directe et une manière de procéder consiste à effectuer des essais de qualification du couple résistivité-béton pour obtenir la probabilité de détection d’un seuil de chlorures donné (Lecieux 2015) en réponse à la mesure d’une diminution de résistivité du béton. Une telle approche n’est pas viable dans le contexte d’une utilisation à grande échelle du monitoring puisque ces essais sont longs et onéreux. L’enjeu est de limiter le nombre d’expérimentations nécessaires à qualifier un béton particulier. On cherchera notamment à identifier un modèle prédictif du taux de chlorures en s’appuyant sur des bases de données liant taux d’humidité, taux de chlorure et résistivité électrique (Saleem 1996). L’enjeu sera de construire des modèles pertinents du taux de chlorures à partir de données incomplètes par des techniques d’apprentissage de modèle multiparamétriques.

La troisième tâche est l’identification de la viabilité spatiale des ions chlorures en fonction de la profondeur et du temps, ce qui n’a jamais été réalisé mais ce que rend possible le capteur de résistivité avec l’approche développée par Clerc et al. (2019). Elle comprendra l’analyse du rôle de la biocolonisation sur la pénétration des chlorures à 3 ans. On s’appuiera pour ces dévellopements sur les résultats du projet SIMAR (Surveillance Intelligente des structures MARitimes basé sur un noyau multicapteur) sur lequel s’adosse le projet actuel.

La dernière tâche est d’alimenter un modèle de prédiction de pénétration des ions chlorures à partir d’essais couplés accélérés en bac de marnage et des mesures in-situ. Il s’agit de créer un réseau bayésien dont l’inconnue est le facteur d’accélération et les paramètres du modèle de diffusion de Clerc. Ce modèle, développé en 2020, n’a jamais été utilisé à cette fin et est le seul à ce jour à introduire un niveau de complexité suffisant et compatible avec les données disponibles pour un constructeur.

Base de données :

Pour valider les algorithmes développés dans la thèse, outre les résultats expérimentaux disponibles dans la bibliographie, on s’appuiera sur des données expérimentales collectées par les membres de l’équipe d’encadrement sur plusieurs structures Ligériennes. Des capteurs de résistivité ont en effet été installés sur un quai portuaire à Saint Nazaire dans le cadre du projet IMARECO. Un essai accéléré simulant le marnage sur des éprouvettes représentant le béton d’enrobage de ce même quai est planifié au printemps 2022 pour une durée de deux ans dans les locaux du GeM sur le site de la faculté des sciences de Nantes. La confrontation de données issues des capteurs analysées avec les algorithmes développés dans le cadre de la thèse avec des titrages de chlorures issus de prélèvements sera riche d’enseignements. Enfin, la thèse a vocation à s’intégrer au projet SIMAR lauréat de l’AMI « Inventons le Port du Futur à La Turballe en 2020 », en analysant les mesures effectuées sur des éprouvettes similaires à celles utilisées en marnage accéléré positionnées en sous face d’un quai flottant en béton situé à la sortie du port de la Turballe. On disposera alors de 5 poutres de quais instrumentées mais surtout du ponton flottant instrumenté, ce qui constitue un « mini-fotteur » accessible bord à quai, ce qui est unique en France en termes d’instrumentation.

Contacts :

Franck Schoefs franck.schoefs@univ-nantes.fr

Mathilde Chevreuil mathilde.chevreuil@univ-nantes.fr

Yann Lecieux yann.lecieux@univ-nantes.fr

Bibliographie :

Clerc R., Oumouni M., Schoefs F., “SCAP-1D: A Spatial Correlation Assessment Procedure from Unidimensional Discrete Data”, Reliability Engineering and System Safety, Available online 15 May 2019, Vol. 191/Nov. 2019, https://doi.org/10.1016/j.ress.2019.106498, 2019.

Lecieux, Y.; Schoefs, F.; Bonnet, S.; Lecieux, T.; Lopes, S.P. Quantification and uncertainty analysis of a structural monitoring device: detection of chloride in concrete using DC electrical resistivity measurement. Nondestructive Testing and Evaluation 2015

J. Priou, Y. Lecieux, M. Chevreuil, V. Gaillard, C. Lupi, D. Leduc, E. Rozière, R. Guyard, F. Schoefs, In situ DC electrical resistivity mapping performed in a reinforced concrete wharf using embedded sensors, Construction and Building Materials, 2019

J. Priou, M. Chevreuil, Y. Lecieux, Utilisation d’un méta-modèle pour l’identification paramétrique : application à la mesure de résistivité électrique, in: 14ème  Colloque National En Calcul Des Structures, Presqu’île de Giens (Var), France, 2019.

Saleem, M.; Shameem, M.; Hussain, S.E.; Maslehuddin, M. Effect of moisture, chloride and sulphate contamination on the electrical resistivity of Portland cement concrete. Construction and Building Materials 1996

Tran T.B., Bastidas-Arteaga E., Schoefs F., Bonnet S., “ Bayesian Network Framework for Identifying Model Parameters from Accelerated Tests: Application to Chloride Ingress Into Concrete, Structure and Infrastructure Engineering – Maintenance, Management, Life-Cycle Design and Performance, 14:5, pp 580-593, doi.org/10.1080/15732479.2017.1377737, 2018