Thèse soutenue

Optimisation de l’aménagement d’un Chantier de Construction en Fonction des Risques Naturels et Technologiques, Utilisation du SIG
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Auteur / Autrice : Mohammed Abune'meh
Direction : Ahmed MébarkiRani El Meouche
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Génie Civil
Date : Soutenance le 24/05/2017
Etablissement(s) : Paris Est
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences, Ingénierie et Environnement (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Modélisation et simulation multi échelle (Marne-la-Vallée) - Laboratoire de Modélisation et Simulation Multi Echelle / MSME
Jury : Président / Présidente : Hamid Afra
Examinateurs / Examinatrices : Ahmed Mébarki, Rani El Meouche, Hélène Beraud, Ihab Hijaze, Isam Shahrour
Rapporteurs / Rapporteuses : Marwan Al-Heib

Résumé

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Les chantiers de construction contiennent plusieurs installations. Celles-ci sont susceptibles d’être endommagées par des incidents liés aux risques naturels ou technologiques comme les incendies, les explosions, les ondes de souffles, etc. Ces incidents peuvent avoir des conséquences néfastes sur l’ensemble du processus de construction, ce qui pourrait entrainer des accidents graves ayant un impact majeur sur la productivité des employés, le temps global du projet, sa qualité et son budget. Par conséquent les gestionnaires et les planificateurs du projet doivent adopter et développer des approches novatrices capables de faire face aux risques naturels potentiels, de minimiser leurs conséquences et de faciliter l’évacuation du site en cas de danger. Une de ces approches consiste à optimiser l’aménagement des chantiers de construction. En général, la réduction des dommages résultants de risques naturels ou technologiques est encore un défi scientifique.Dans cette thèse, deux modèles (déterministe et probabiliste) sont développés pour minimiser les risques au sein d’un chantier. La méthode adoptée pour le développement de ces deux modèles consiste en :• La modélisation des éléments du chantier, par exemple : le générateur électrique, les bureaux et les entrepôts de matériaux, sont modélisés en 2D, pour agir en tant que source d’aléa et/ou cible vulnérable potentielle.• La modélisation de l’aléa : elle montre l’interaction des aléas entre les composants du chantier.• La modélisation de la vulnérabilité : elle représente la faiblesse potentielle des cibles sur l’aléa généré par chaque source.• La définition de la fonction d’utilité : elle vise à offrir une disposition optimisée avec un minimum de risque total sur le chantier. L’algorithme à évolution différentielle est adopté pour exécuter le processus d’optimisation.D’une part, dans le modèle déterministe, nous utilisons le principe de la syntaxe spatiale pour étudier l’impact des configurations spatiales dans l’évaluation du risque sur le chantier. Par conséquent, comme le processus d’évacuation est pris en compte dans l’estimation du risque, le risque réel est amplifié en utilisant le facteur de pénalité appelé « profondeur moyenne ». L’algorithme de Dijkstra est appliqué sur un modèle déterministe afin de trouver les chemins les plus sûrs (chemins de moindre risque) pour évacuer les sites à partir de chaque position sur le chantier vers les lieux sûrs afin de diminuer les pertes humaines et matérielles.D’autre part, le modèle probabiliste suppose que le risque est composé de la défaillance individuelle de chaque installation sur le chantier de construction. La simulation numérique est utilisée pour trouver la distribution de probabilités des défaillances pour l’ensemble du site.Les fonctionnalités d’un SIG (Système d’Information Géographique) ont été utilisées pour présenter les données sous forme de cartes, pour produire des cartes spatiales de risque sur le chantier de construction, pour mettre en œuvre l’algorithme de Dijkastra et pour l’analyse du coût le plus faible.A titre indicatif, les modèles proposés sont utilisés dans un cas d’étude comprenant plusieurs installations. Dans le modèle déterministe, toutes ces installations agissent comme des sources d’aléa et des cibles vulnérables, en même temps, dans le modèle probabiliste, quelques-unes de ces installations agissent comme des sources d’aléa et toutes comme des cibles vulnérables. Les résultats obtenus montrent que les modèles proposés sont efficaces en raison de leur capacité à générer une disposition optimale du site avec un environnement de travail plus sûr. En outre, les modèles obtenus sont capables de mettre en évidence les zones les plus risquées d’un chantier, de générer les chemins d’évacuation les moins risqués, ce qui permettra de minimiser les blessures graves et les victimes en cas d’urgence