Caractérisation des matériaux du bâtiment par méthodes non destructives électromagnétiques : application au tuffeau

Characterization of building materials by electromagnetic non-destructive methods : application to limestone

• Auteur / Autrice : Borui Guan
• Direction : Xavier Dérobert, Géraldine Villain, Amine Ihamouten
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Electronique, microélectronique et nanoélectronique et micro-ondes
• Date : Soutenance le 22/01/2018
• Etablissement(s) : Nantes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : COMUE : Université Bretagne Loire (2016-2019)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux (France ; 2011-2019)
• Jury : Président / Présidente : Sylvie Yotte
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Christophe Bourlier, Jean-Marie Nicolas
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Muzahim Al-Mukhtar, Christian Pichot

Mots clés

Mots clés contrôlés

Algorithmes génétiques

Teneur en eau

Tuffeau

Mots clés libres

Inversion de formes d’onde

Radar à sauts de fréquences

Permittivité complexe

Résumé

Le tuffeau est un matériau de construction calcaire largement utilisé dans la vallée de la Loire pour les bâtiments historiques. Le temps passant, il est confronté à des problèmes de pathologies, principalement liées à sa teneur en eau. Pour évaluer cet indicateur, le radar à sauts de fréquence (SFR) a été retenu parmi les techniques d’évaluation non destructives. Cette dernière peut être associée à une technique d’inversion « forme d’onde » dans le domaine fréquentiel (FWFI), technique performante pour obtenir la permittivité, directement en lien avec la teneur en eau. L’inversion FWFI d’un signal SFR utilise, pour le calcul direct, un modèle analytique de propagation des ondes, basé sur les fonctions de Green d’un dipôle, et sur le modèle de dispersion de Jonscher pour la caractérisation EM du milieu. Ce modèle direct est validé par une approche numérique utilisant le logiciel HFSS et par une approche expérimentale sur des blocs tests. Le problème inverse, comprenant une fonction Objectif et un algorithme de minimisation de type génétique, est ensuite étudié pour obtenir la permittivité du milieu ausculté. En parallèle, une base de données entre teneur en eau et permittivité du tuffeau est construite à l’aide de mesures EM en cellule sur des échantillons homogènes. Elle est associée à une analyse de régression de type vecteur-support pour prédire la teneur en eau du milieu à partir de la mesure de permittivité. Enfin, cette méthode est validée sur plusieurs applications pratiques, comprenant l’acquisition d’informations géométriques (estimation d’un front d’eau) et la caractérisation du matériau (estimation du gradient d’eau et cartographie hydrique).

Limestone is a historical building material widely used in Loire Valley of France. Time passed, it is facing to health problems, mainly due to water content. To evaluate this indicator, stepped-frequency radar is an efficient technique among all non-destructive testing techniques. It can be combined with a frequency-domain full-waveform inversion technique, which is an efficient signal processing method to achieve permittivity that is the observable of water content, after a calibration process. To do signal inversion, an analytical model of ultrawide band radar wave propagation through limestone is built in the forward study. This model is based on one-dipole Green’s function, for the EM propagation, and 4-parameters’ Jonscher dispersion model, for the EM characterization of the medium. This direct model is validated by a numerical approach using HFSS and an experimental approach using an experimental platform of Cerema. The inverse problem, including objective function and minimization algorithm, to achieve the permittivity, is then studied. An inversion method based on genetic algorithm is proposed and validated using numerical and experimental approaches. Afterwards, a large database between water content and permittvity of limestone is constructed using the electromagnetic cell test on cylindrical samples, based on which a support vector regression analysis is performed to predict water content using permittivity. Finally, this method is validated on several practical applications including geophysical information acquisition (water front estimation) and material characterization (water gradient estimation and hydric mapping).