1

Partie 1Partie 1--GGéénnééralitralitééss1.11.1 LL’é’énergie chinoisenergie chinoise

Gisements concentrés dans le nord-estVilles minièrePrévisions d’ici 2020:

Production croissante 3.1% / an Source d’énergie principale

2

Partie 1Partie 1--GGéénnééralitralitééss1.2 Cendres volantes1.2 Cendres volantes

Résidus de la combustion du charbonComposition chimique fonction du charbonSiO2; Al2O3; Fe2O3; CaOClassification:

Classe FClasse C

Partie 1Partie 1--GGéénnééralitralitééss1.31.3 Stockage des cendresStockage des cendres

Downstreammethod

Centerlinemethod

Upstreammethod

3

Partie 1Partie 1--GGéénnééralitralitééss1.31.3 Stockage des cendresStockage des cendres

Cendres compactées par couchesObjectif de densité:

Nécessité d’un contrôle

γd= 95% de γd OPN

Pénétromètre dynamique type Panda

Partie 2Partie 2--Etude du matEtude du matéériau cendre riau cendre volantevolanteOBJECTIFSOBJECTIFS

Déterminer les propriétés géotechnique des cendres volantes:

Granulométrieγs

Limites d’AtterbergTest ProctorCisaillementPerméabilité

PandaCaractérisation du signal

4

Partie 2Partie 2--Etude du matEtude du matéériau cendre riau cendre volantevolante

Province du Henan4 échantillons

ZhengzhouYmaPingding SanSanmenxia

Pingding San

Sanmenxia Yma

Zhengzhou

Etude représentative

Partie 2Partie 2--Etude du matEtude du matéériau cendre riau cendre volantevolante2.1 Caract2.1 Caractééristiques Gristiques Gééotechniquesotechniques

GranulométrieSieve Analyse

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

10,000 2,000 0,500 0,250 0,074 0,050 0,010 0,005

Size

Ref

usal

Zhengzhou

Yma

Pingding San

Sanmexia

Fuseau étroitMatériau très finHomogénéité entre les échantillons

5

Partie 2Partie 2--Etude du matEtude du matéériau cendre riau cendre volantevolante2.1 Caract2.1 Caractééristiques Gristiques Gééotechniquesotechniques

γs

2.01Pingding San2.18Sanmenxia2.23Yma2.25Zhengzhou

γs [g/cm3]

< 2.7 g/cm3

Partie 2Partie 2--Etude du matEtude du matéériau cendre riau cendre volantevolante2.1 Caract2.1 Caractééristiques Gristiques Gééotechniquesotechniques

Limites d’Atterberg

9.555.965.4Pingding San8.830.939.7Sanmenxia8.542.851.3Yma

10.631.442.0ZhengzhouIpwpwl

Matériau non plastique

6

Partie 2Partie 2--Etude du matEtude du matéériau cendre riau cendre volantevolante2.1 Caract2.1 Caractééristiques Gristiques Gééotechniquesotechniques

Cisaillement (essai rapide non drainé)Valeurs pic mesurées pour l’optimal Proctor

3240Pingding San3533Sanmenxia3921Yma4029Zhengzhou

ϕ [°]C [kPa]Echantillon

Les cendres volantes ont une cohésion

Partie 2Partie 2--Etude du matEtude du matéériau cendre riau cendre volantevolante2.2 Signal Panda2.2 Signal Panda

Conclusion

10

10

10

zc [cm]

0.8

0.4

0.2

qd1 [Mpa]

7.0

5.0

2.0

qd pour γd opn [MPa]

4.0Sec

1.7Moyen

1.0Humide

qd2 pour 95 % of γd opn [MPa]

Degréd’humidité

7

Partie 3Partie 3--Contrôle Contrôle inin--situsituOBJECTIFSOBJECTIFS

Valider le signal modélisé en laboratoireComparaison du panda avec SPT et CPTStabilité:

Potentiel de liquéfactionStabilité des pentes

8

7.00 m

17.50 m 17.50 m5.00 m

Partie 3Partie 3--Contrôle Contrôle inin--situsitu3.1 Contrôle de compactage3.1 Contrôle de compactage

Site de Pingding SanBarrage de cendres volantes type « Upstream »

Partie 3Partie 3--Contrôle Contrôle inin--situsitu3.1 Contrôle de compactage3.1 Contrôle de compactage

Site de Pingding SanCampagne de tests Panda

Line 1

Line 2

Line 3

9

Partie 3Partie 3--Contrôle Contrôle inin--situsitu3.1 Contrôle de compactage3.1 Contrôle de compactage

Site de Pingding SanRésultats

Valeur de qd augmentant avec la profondeur:Explicable par le phénomène de consolidation

Modélisation du signal valable:Ligne 1: qd > 1.7 MPa

Partie 3Partie 3--Contrôle Contrôle inin--situsitu3.2 Comparaison 3.2 Comparaison PandaPanda--CPTCPT--SPTSPT

Site de SanmenxiaCendres volantes stockéesBarrage en roche avec noyau de loess

10

Partie 3Partie 3--Contrôle Contrôle inin--situsitu3.2 Comparaison 3.2 Comparaison PandaPanda--CPTCPT--SPTSPT

Tests réalisés

Partie 3Partie 3--Contrôle Contrôle inin--situsitu3.2 Comparaison 3.2 Comparaison PandaPanda--CPTCPT--SPTSPT

Résultats:

5,5/65/5,54,5/54/4,53,5/4

1,350.70

3/3,52,5/32/2,5

0.90

1,5/2

N30=C.qcqd=B.qcqd=A.N30Depth [m]P a n d a Vs C P T (P 3 a n d C 4 )

0 ,1

1

1 0

10 0

0 1 2 3 4 5 6

D e p th [m ]

Con

e re

sist

ance

[MPa

]

P A ND AC P T

Panda Vs SPT (P4 and S2)

02468

101214161820

0 1 2 3 4 5 6 7

Depth [m]

Cone resistance [MPa]

11

Partie 3Partie 3--Contrôle Contrôle inin--situsitu3.3 Calcul du potentiel de liqu3.3 Calcul du potentiel de liquééfactionfaction

Utilisation de la méthode LERMESComparaison avec la méthode RobertsonDonnées:

ky= 1.5E-6 m/s z = 0 à 2 mky= 1.8E-7 m/s z = 2 à 6 mγh= 15.5 kN/m3

γsat= 15.5 kN/m3

Mref=7.5amax=2 m/s²

Site ofSanmenxia

Partie 3Partie 3--Contrôle Contrôle inin--situsitu3.3 Calcul du potentiel de liqu3.3 Calcul du potentiel de liquééfactionfaction

CSRCRR

earthquakebyinducedstressshearequivalentonliquefacticausetorequiredstressshearcyclicFS

cyc

Lcyc ===τ

τ ,

Fs<1 liquéfaction attendue

Fs>1 pas de liquéfaction

12

Partie 3Partie 3--Contrôle Contrôle inin--situsitu3.3 Calcul du potentiel de liqu3.3 Calcul du potentiel de liquééfactionfaction

Résultats donnés par « Pandaliq »:

Les 2 méthodes mènent à la même conclusion

Partie 3Partie 3--Contrôle Contrôle inin--situsitu3.4 Stabilit3.4 Stabilitéé de pentede pente

Risque de glissement

Calcul du coefficient de sécurité:FelleniusBishop et Bishop simplifié…

∑∑=

EF

EF

moteursdesmomentsimauxtsrésisdesmoments

Fsmaxtan

Satisfaisant pour un barrage> 1.4

Satisfaisant pour tranchée ou remblaisInsufisant pour un barrage

1.25 - 1.4

Stabilité insuffisante1.0 - 1.25Non stable< 1.0

Equilibre de la penteFacteur de sécurité

13

Partie 3Partie 3--Contrôle Contrôle inin--situsitu3.4 Stabilit3.4 Stabilitéé de pentede pente

Utilité du Panda

Vérification de l’objectif q4 durant la construction

Repérage d’anomalies à posteriori

Partie 3Partie 3--Contrôle Contrôle inin--situsitu3.4 Stabilit3.4 Stabilitéé de pentede pente

Calcul de FsPingding San95% γd opn atteind

Données: C=40 kPaϕ=32 °γd=1.02 g/cm3γs=2.01 g/cm3γh=1.55 g/cm3

Fs=6.8

Pente très faible et bon compactage: OK

14

Partie 3Partie 3--Contrôle Contrôle inin--situsituCONCLUSIONCONCLUSION

Courbe de référence validée sur siteRésultats Panda et CPT prochesMéthode Lermes et Robertson donnent un même diagnosticStabilité de pente assurée si bon compactagePossibilité de déceler des zones faibles au Panda

15

CONCLUSIONCONCLUSIONPropriétés géotechniques:

wopn : de 26.30 à 37.9 %γd OPN : de 1.018 à 1.259 g/cm3

γs : de 2.01 à 2.25 g/cm3

C de 29 à 40 kPa et ϕ de 32 à 40°Matériau non plastique Ip<12Perméabilité faible 10-6 à 10-7;

Caractérisation du signal Panda en laboratoire validée sur site

qd2=1.7 MPazc= 10 cm

CONCLUSIONCONCLUSION

Résultats Panda et CPT proches:qd=0.90 * qc

Calcul du potentiel de liquéfactionMéthode LERMES et Robertson comparables

Stabilité de penteContrôle du compactage efficaceDéceler zones sensibles

16

StabiliteStabilite et et variabilitevariabilite

Le PANDA permet d’approcher la variabilite spatialeSon introduction dans les calculs de stabilitedonne une meilleur appreciation de la securiteExemple sur une pente de neige

100 pénétromètres20 profils stratigraphiques75 m (axe y, plus grande pente)60 m (axe x, transversale)

x

y

III Géométrie Répartition

Modéliser la variabilité spatiale dans une pente

Analyser et modéliser l’influence de la topographie sur la géométriedu manteau neigeux

17

z

y

Altitude en mAbscisse en m

500 kPa

5 kPadatYdatZ, datC,( )

III Géométrie

z

y

x

Cartographie de la résistance de pointe

Répartition

relativement bonne continuité des couches

x

z

III Géométrie Variabilité spatiale

Estimation de la variabilité (géostatistique)( ) ( )[ ]

2

1

1)(2 ∑=

−+=N

iii xZhxZ

Nhγ

Travail à mener sur la reproductibilité d’une pente à l’autre, d’un hiver àl’autre des structures de variations.

0100200300400500

0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30Pas h en m

gam

ma

(h) c

m2

Epaisseur 4

18

III Géométrie

fort lissage du relief

convexités gommées par érosion

concavités gommées par apport

épaisseur ↓ avec une inclinaison ↑

Modélisation

0 10 20 30 40 505

10

15

20

25

30

35

Coupe longitudinale d’un relief type

altitude (m)

distance (m)0 10 20 30 40 505

10

15

20

25

30

35

Coupe longitudinale d’un relief type

altitude (m)

distance (m)

III Géométrie

superpositiondes couches

( ) ( )∑=i

i yHyZ

topographie

fonction f

dérivée

lissage

dérivée 2nd

lissage(hauteur de neige)

( )zyxM ,,

( ) ( )yfityf =

'f

( )yH

''f

Modèle

0 10 20 30 40 50 60 700

5

10

15

20

25

30

26 mars hauteur simulée et réelleAxe y (m)

Axe z (m)

0 10 20 30 40 50 60 700

5

10

15

20

25

30

26 mars hauteur simulée et réelle

0 10 20 30 40 50 60 700

5

10

15

20

25

30

26 mars hauteur simulée et réelleAxe y (m)

Axe z (m)

19

III Géométrie IV Risque

Forme et recherche optimiséede la courbe de rupture

Calcul de stabilité

Probabilité de rupture

Estimer unevaleur moyennedes paramètres

Distribuercette valeurdans toute la

pente

Courbe imposéecouches homogènes

IV Risque Répartition des contraintes

Contraintes tangentielles

kPaRôle des couches

dures

Forme de la rupturepotentielle

Profil de cohésion

0

1

2

3

0 10 20c (kPa)

h (m

) λ

λ •

•

�•

Λ

Code éléments finisCESAR (Laboratoire Central

des Ponts et Chaussées)

Elastique parfaitement plastique

20

100 %

IV Risque

40 % du poidspropre

60 %

80 %

Plastification

IV Risque

Méthode des perturbations (Raulin et al. 1974)

Hypothèses : Mohr-Coulomb

Contrainte normale

Résolution d’un système en λ , µ et F

)tan.( αµλσσ nFelpert +⋅=F

c φστ tan+=

Calcul de stabilité

. O

N

T

f

r

a

W

x

Xn+1Xn

Zn+1

NT

W

α

M

Zn

y

b

l

21

IV Risque Développements

Capacités de traitement du programme

Automatisation

Nouveaux modules :

pour j=1 à 1000

TIRAGEcourbe, point, sensMODIFICATION

DISCRETISATION

PERTURBATIONS

Fj+1 ≤ FjChangement

Ecriture des résultats

i=i+1 j=j+1

Lecture

préparationdes données eti simulations

tests

Recherche optimisée de la courbe de rupture

Prise en compte de la variabilité

PETAL (LCPC)

IV Risque Optimisation

Discontinuitédescente aléatoire successives

bonne répétitivité de l’algorithme de descente

diminution de F

Recherche optimisée de la courbe de rupture

5

8

11

14

17

8 11 14 17 20 23distance (m)

altit

ude

(m)

CR5-2,121.63CR10-1,411.07

22

IV Risque

x

y

Discrétisationhorizontale (1m)

Sous - couches

VE jCouche i

jj+1

Couche i-1

Couche i+1Discrétisation

verticale (2 cm)

Volume Elémentaire

10000 points10000 segments10000 VE

50 points48 segments10 matériaux

50 m de long, six couches600 VE

IV Risque

7

9

11

13

15

17

10 12 14 16 18 20m

m

VE 2Couche 3

γ = 2,5 kNc = 1,5 kPa

Sensibilité

F peu sensible au cv de γsensible au cv de c

Connaissance de γ à 30 %c à 50 %

masse volumique

1

1.5

2

2.5

1 2 3 4

F

0

0.1

0.2

0.3cv

cv sur γ = 0,5 0,33 0,2 0,1

cohésion

1

1.5

2

2.5

1 2 3 4

F

0

0.1

0.2

0.3cv

cv sur c = 0,5 0,33 0,2 0,1

i tiragesaléatoiresx,σ

F déterministe= 1,37

23

ApplicationIV Risque

x

z

y

100 m

40 m

ApplicationIV Risque

Répartition de la cohésionaprès un tirage aléatoire

Histogramme de F

F

fréq

uenc

e

1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 50

20

40

60

80Histogramme de F

F

fréq

uenc

e

1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 50

20

40

60

80

Répartition déterministede la cohésion

Fmini déterministe= 2,7