Sensitivity analysis of an alkali-aggregate reaction model
Étude de sensibilité d'un modèle d'alcali-réaction
Résumé
The alkali aggregate reaction (AAR) is a significant deleterious degradation for many concrete structures, particularly those in which the saturation rate of the concrete remains constantly high, such as dams. The approximations associated with the modeling assumptions of AAR on the scale of a representative elementary volume (REV), and the many uncertainties that affect the parameters of the models, make the prediction of AAR phenomenon random, and thus require to operate in probabilistic context. To limit the stochastic dimension for a probabilistic analysis, a sensitivity analysis by the Morris method was conducted on the AAR model developed by LMDC in accelerated conditions. The outputs of model involved were the maximum and intermediate levels of swelling, as well as the time corresponding to each of these levels of swelling. This study helps to remove about half of the model parameters having little influence on the variability of outputs and can therefore be considered as deterministic subsequently. MOTS-CLÉS : alcali-réaction, analyse de sensibilité, méthode de Morris.
L'alcali-réaction est une dégradation délétère significative pour de nombreux ouvrages en béton, notamment ceux dans lesquels le taux de saturation du béton reste élevé en permanence, comme les barrages. Les approximations associées aux hypothèses de modélisation de la RAG à l'échelle d'un volume élémentaire représentatif (VER), et les nombreuses incertitudes affectant les paramètres des modèles, rendent aléatoire la prévision du phénomène de RAG et imposent d'opérer en contexte probabiliste. Pour limiter la dimension stochastique lors de l'analyse probabiliste, une étude de sensibilité par la méthode de Morris a été entreprise sur le modèle de RAG développé au LMDC en conditions accélérées. Les sorties du modèle visées ont été le gonflement maximal et ses niveaux intermédiaires, ainsi que les temps correspondant à ces gonflements respectifs. Cette étude permet d'écarter environ la moitié des paramètres du modèle comme étant peu influents sur la variabilité des sorties et qui pourront donc être considérés comme déterministes par la suite.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)