stratégies de maintenance d'ouvrages dégradés par carbonatation
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Les Plénières Journées Techniques Ouvrages d’Art 2012
André Orcesi / Mickaël Thiery
André Orcesi / Mickaël Thiery IFSTTAR Mercredi 9 mai 2012
Stratégies de maintenance d’ouvrages dégradés par carbonatation
JOA Sourdun Mercredi 9 et Jeudi 10 mai
Les Plénières Journées Techniques Ouvrages d’Art 2012
André Orcesi / Mickaël Thiery
Carbonatation : couplage chimie-transport
• Diffusion du CO2 dans la zone d'enrobage
• Réactions chimiques hydrates / CO2
• Corrosion des aciers - Formation de rouille - Coulées inesthétiques à la surface du béton - Fissures, épaufrures - Réduction de la section des armatures
Chute pH 13-14 →9
Point de vue des matériaux cimentaires - Réduction de porosité (effet colmatage) - Libération d'eau Ca(OH)2 + CO2 CaCO3 + H2O - Influence de l'humidité externe HR (optimum 50%-70%) - humidification / séchage
Modèles physico-chimiques
Les Plénières Journées Techniques Ouvrages d’Art 2012
André Orcesi / Mickaël Thiery
Contexte/objectifs de l’étude
• Comment déclencher une action de maintenance préventive ? – pour éviter l’apparition de pathologies – pour prolonger la durée d’utilisation de l’ouvrage
• Réduction de l’impact environnemental via l’utilisation de
matériaux de substitution (projet SBRI) – principes d’éco-conception et d’éco-gestion (OR 11L094)
13 9
Acier
CO2
Ca(OH)2 + CO2 → CaCO3 + H2O
Sain (pH
=13)
Carbonaté (pH
=9)
Phénolphtaleine
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• Laitiers de haut fourneau • Cendres volantes • Fumées de silice
• Métakaolin
• Influence sur la carbonatation?
Matériaux de substitution
Al2Si2O5(OH)4
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Fully-carbonated area Non-carbonated area
CO2
CO2
Depth of carbonationXC
Modèle de Papadakis (1989)
Hypothèses - Front de carbonatation raide (réactions chimiques à l'équilibre) - Diffusion du CO2 à travers un milieu complètement carbonaté - Etat hydrique uniforme et stabilisé
Carbonatation partielle (9<pH<12)
Inconvénients - Les cycles d'humidification séchage ne sont pas pris en compte - Front de carbonatation raide Avantages - Relation analytique - XC est cohérente avec la profondeur mesurée par projection de phénolphtaléine
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Influence des cycles d’humidification-séchage
-Optimum de carbonatation HR 50-70 % - Un niveau plus élevé de sécurité doit être assuré : ■ pour un environnement à HR modérée (50-70%) ■ pour un environnement avec des cycles d'humidification-séchage entre HR=100% et une humidité intermédiaire - Nécessité de disposer de modèles capables de prendre en compte les transferts hydriques, les variations climatiques et le rôle de HR sur la cinétique de carbonatation
Water inhibits the CO2-diffusion
CO2 cannot be dissolved
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Modèle de Bakker
td tw
Drying-wetting cycles not taken into account
Depth ofdrying Xd
Depth ofcarbo. XC
max. depth of drying
Hypothèses - Le séchage progresse plus vite que la carbonatation -Le front de carbonatation est raide : -XC=a √t - Humidification instantanée (absorption) (tw = durée de chaque phase d'humidification) - La carbonatation est stoppée quand le béton est humide - Cinétique de séchage : Xd=d√t (td = durée de la période de séchage)
- Choix d'une humidité relative seuil au delà de laquelle la carbonatation est bloquée HRlim=80 %
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Caractéristiques des béton
Béton C1
C35/45 C2
C35/45 C3
C50/60 COV (%)
C [kg.m−3] 300 223 350
FA [kg.m−3] 95 80
w/b [-] 0.62 0.52 0.36
Rc28 [MPa] 41 48 58
Ф[%] 14.4 13.9 11.5 6.5%
-log(Kl) [m2] 19.5 19.9 20.2 3%
n0 [mol.L−1] 1.25 0.91 0.72 10%
λ [-] & μ [-] 9.5/0.45 8.2-0.44 7.5/0.44 10%
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Caractéristiques des mortiers
Mortier M1 M2 M3 COV (%)
C [kg.m−3] 492 757 528
FA [kg.m−3] 160
w/b [-] 0.38 0.34 0.67
Rc28 [MPa] - ++ +
Qualité environnementale
+ - ++
Ф[%] 20.1 18.3 16.1 6.5%
-log(Kl) [m2] 18.5 18.8 19.5 3%
n0 [mol.L−1] 1.85 2.31 1.05 10%
λ [-] & μ [-] 12.1/0.44 8.1/0.48 3.8/0.5 10%
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André Orcesi / Mickaël Thiery
Indicateurs de performance - bétons
0 20 40 60 80 1000
1
2
3
4
5
Indi
ce d
e fia
bilit
é β
Temps (années)
C1C2C3
βlim=1.0
• Méthode probabiliste État limite R ≥ S Variables aléatoires
Calcul probabiliste β = f(P(R ≥ S)) ≥ βlim
µR
σR R ~ Loi (µR;σR) S ~ Loi (µS;σS)
Marge de sécurité M = e-xc
2 2.5 3 3.5 4 4.5 50
0.5
1
1.5
2
2.5
3In
dice
de
fiabi
lité β
Enrobage e (cm)
C1C2C3
βlim=1.0
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Indicateurs de performance - mortiers
0 20 40 60 80 1000
1
2
3
4
5
Temps (années)
Indi
ce d
e fia
bilit
é β
M1M2M3
• Méthode probabiliste État limite R ≥ S Variables aléatoires
Calcul probabiliste β = f(P(R ≥ S)) ≥ βlim
µR
σR R ~ Loi (µR;σR) S ~ Loi (µS;σS) Marge de sécurité M = e-xc
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Prise en compte des instants d’inspection
P (M(t) ≤ 0)
P( (H ≤ 0) ∩ (M(t) ≤ 0) )
P( (H > 0) ∩ (M1(t) ≤ 0) )
P( H ≤ 0 ∩ H0 ≤ 0 ∩ M0,0 (t) ≤ 0)
P( H ≤ 0 ∩ H0 > 0 ∩ M0,1(t) ≤ 0)
P( H > 0 ∩ H1 ≤ 0 ∩ M1,0(t) ≤ 0)
P( H > 0 ∩ H1 > 0 ∩ M1,1(t) ≤ 0)
ti1 ti2 ti3
Temps
• Marge d’évènement H = γe-xc – H ≤ 0 si seuil atteint, – H > 0 si seuil non atteint
Seuil atteint, Seuil non atteint
-
+
-
+
-
+
- +
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Utilisation d’arbres d’évènements
0 ≤ t ≤ ti1: Pf (t) = P (M(t) ≤ 0)
ti1 < t ≤ ti2: Pf (t) = P( (H ≤ 0) ∩ (M(t) ≤ 0) ) + P( (H > 0) ∩ (M1(t) ≤ 0) ) ti2 < t ≤ ti3: Pf (t) = P( H ≤ 0 ∩ H0 ≤ 0 ∩ M0,0 (t) ≤ 0) + P( H ≤ 0 ∩ H0 > 0 ∩ M0,1(t) ≤ 0) + P( H > 0 ∩ H1 ≤ 0 ∩ M1,0(t) ≤ 0) + P( H > 0 ∩ H1 > 0 ∩ M1,1(t) ≤ 0) 30 40 50 60 70 80 90 100
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
Indi
ce d
e fia
bilit
é β
Temps (années)
M1M2M3
C2
C1
βmin
βmin
Instantsd'inspection auxannées 70 et 90
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Analyse économique
• Coût des inspections
• Coût des actions de maintenance
( )∑
0NI
tii=1
CCI =1+ r
( )∑
0Ni R
tii=1
p CCR =1+ r
ti1 ti2 ti3
Temps
Seuil atteint, Seuil non atteint
-
+
-
+
-
+
- +
Objectif: Minimiser CI+CR
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Cas d’étude
• Ouvrages de la famille A (Projet européen SBRI) – Longueur/largeur du tablier: 160 m / 12 m
• Diagnostic de durabilité – 8 détermination de profondeurs de carbonatation : 8x250 = 1600 € – 1 location de moyen d'accès : 250 € – Relevé des enrobages pour chaque partie d'ouvrage (1 pile, 1 culée, tablier) : 3X300 = 900€ – 1 synthèse : 1000 €
• Rechargement en mortier
– Mortier M1: 227€/m2
– Mortier M2: 227€/m2 ×757/492 – Mortier M3: 227€/m2 ×528/492
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Résultats
• Recherche de : – la qualité de mortier – le premier instant pour effectuer un diagnostic – l’intervalle entre chaque diagnostic
0.5 1 1.5 2 2.5 3x 105
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.41.5
Cins+repair (€)
Indi
ce d
e fia
bilit
é β
M3
M2
M1
Optimum
0.8 0.9 1 1.1 1.2 1.3x 105
1
Cins+repair (€)
Indi
ce d
e fia
bilit
é β
M3
M170 - 10
50 - 20
40 - 20
30 - 20
60 - 20
20 - 20
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Conclusions/perspectives
• Outil d’optimisation et d’organisation des programmes de maintenance préventive
• Approche probabiliste
• Perspectives: – utilisation d’autres matériaux de substitution – analyse économique à approfondir (recueil de données,…) – étude de sensibilité du modèle (différentes familles de béton, de
techniques de réparation, de classes d’environnement)
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André Orcesi / Mickaël Thiery
Merci pour votre attention
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