| Summary: | Dans le cadre du projet Mary River, situé à l'île de Baffin, une ligne de chemin de fer sur du pergélisol doit être construite. Afin d'évaluer le comportement à long terme de la ligne de chemin de fer, le développement d'un modèle prévisionnel de l'endommagement des remblais est nécessaire. L'élaboration du modèle prévisionnel est possible par la réalisation de simulations numériques et d'essais en laboratoire. Les simulations numériques, effectuées avec le logiciel GéoStudio, permettent de prédire le comportement thermique à long terme des remblais et l'état des contraintes additionnelles dans le sol d'infrastructure induites par le remblai. En laboratoire, des essais de fluage et de consolidation au dégel sont réalisés pour caractériser le comportement mécanique des sols. Ces essais permettent de développer une loi de comportement caractérisant le fluage secondaire des sols gelés. Ainsi, la combinaison des simulations numériques et des essais en laboratoire permet de prédire le taux de déformation du sol d'infrastructure à un endroit précis et ce, pour une température et une contrainte définie. In the context of the Mary River project, located on the island of Baffin, a railway line on permafrost needs to be built. In order to assess the long term behaviour of the railway line, it is necessary to develop a model for predicting damage to backfill. The design of the forecast model is possible through digital simulations and laboratory tests. Digital simulations, carried out using the GeoStudio software, make it possible to predict the long-term thermal behaviour of the backfilling and the state of the additional constraints in the infrastructure floor brought about by the filling. In the laboratory, creep and thawing consolidation tests are carried out to characterise the mechanical behaviour of the soil. These tests allow the development of a behavioural law that characterises the secondary flow of frozen soils. Thus, the combination of numerical simulations and laboratory tests makes it possible to predict ...
|
|---|