Poro-elastic numerical modeling of internal erosion : development of an energy-based approach

par Alaa Kodieh

Thèse de doctorat en Génie civil

Sous la direction de Didier Marot, Rachel Gelet et de Ahmad Fino.

Soutenue le 25-06-2020

à Nantes , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Nantes) , en partenariat avec Institut de recherche en génie civil et mécanique (Nantes) (laboratoire) .

Le président du jury était Giulio Sciarra.

Le jury était composé de Ali Wehbe, Francesco Froiio.

Les rapporteurs étaient Stéphane Bonelli, Luc Sibille.

  • Titre traduit

    Modélisation numérique poro-élastique de l'érosion interne : développement d'une approche énergétique


  • Résumé

    La majeure partie des instabilités observées sur les ouvrages hydrauliques en terre est due aux mécanismes d’érosion interne. Parmi ces mécanismes, la suffusion est un processus volumique qui combine le détachement, le transport et l’éventuelle filtration d’une partie des grains transportés. Dans la littérature, la cinétique de ce processus a été peu étudiée, contrairement à son initiation. Ce travail de thèse a pour objectif d’étudier le développement de la suffusion pour lequel une nouvelle loi de comportement est proposée à partir de l’approche énergétique. Cette loi utilise deux paramètres qui caractérisent la fin du processus de suffusion et un paramètre qui gouverne la vitesse de son développement. Cette loi est validée grâce à des essais expérimentaux existants et est comparée à deux autres lois issues de la littérature. Les principaux avantages de la loi basée sur l’énergie sont de limiter la masse érodée cumulée à une valeur maximale et d’utiliser des paramètres mesurables expérimentalement. Pour modéliser ce phénomène, un modèle thermoporo- élastique est développé dans le cadre de la théorie des mixtures. Le sol saturé et érodable est représenté par un mélange à deux phases et quatre espèces. La solution aux équations de champs est obtenue numériquement par la méthode des éléments finis. Les capacités du modèle sont présentées à l’échelle de l’échantillon et à l’échelle d’un modèle physique de digue. La simulation numérique de ce modèle physique montre des résultats prometteurs, en particulier pour l’ordre de grandeur de la masse érodée cumulée ainsi que la distribution spatiale des particules fines. Cette étude ouvre d’intéressantes perspectives de recherche sur la simulation d’ouvrages à partir de paramètres mesurés en laboratoire.


  • Résumé

    Internal erosion processes are responsible for the majority of instabilities within hydraulic earth structures. Among these processes, suffusion is the volumetric process gathering detachment, transport and possibly filtration of some transported particles. In literature, the suffusion kinetics has been little tackled, unlike its initiation. This study deals with suffusion kinetics for which a new relationship inspired from the energy approach is proposed. This relationship uses two parameters that characterize the end of the suffusion process and one parameter that governs its development. This relationship is validated against existing experimental results and is compared with two other relationships inspired from the literature. The main advantages of the energy-based law are to limit the cumulative eroded mass with a cap value and to use experimentally measurable parameters. To model this phenomenon, a thermo-poro-elastic model is developed within the mixture theory framework. The saturated erodible soil is represented by a two-phase four-species mixture. Solution to the governing equations is obtained numerically using the finite element approach. Finally, the capabilities of the model are presented at both the sample scale and the scale of a physical model of dike. The numerical simulation of the dike model shows promising results, particularly for the magnitude of the cumulative eroded mass and the spatial distribution of fine particles. This study opens the way to further research opportunities concerning the simulation of earth structures based on laboratory measured parameters.


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