Quantitative risk analysis for linear infrastructure supported by permafrost : methodology and computer program

• Main Author: Brooks, Heather
• Other Authors: Doré, Guy, Locat, Ariane
• Format: Doctoral or Postdoctoral Thesis
• Language: English
• Published: 2019
• Subjects: TA 7.5 UL 2019; Évaluation du risque > Méthodes statistiques; Infrastructures de transport; Pergélisols; Alfaro; permafrost; Alaska; pergélisol
• Online Access: https://hdl.handle.net/20.500.11794/37155

Le pergélisol est omniprésent dans l’Arctique et l’Antarctique, et il est présent en haute altitude partout dans le monde. Les communautés et le développement industriel des régions pergélisolées ont besoin d’infrastructures de transport (routes, aéroports, chemins de fer, etc.), sachant que le transport y revêt une importance vitale au niveau social, économique et politique (Regehr, Milligan et Alfaro 2013). Toutefois, les changements climatiques auront des répercussions sur les infrastructures de transport existantes et futures en Alaska de l’ordre de 282 à 550 M$ (2015 USD), selon les scénarios d’émissions (Melvin et al. 2016). Vu ces conditions, des outils sont nécessaires pour aider les décideurs à prioriser l’entretien, le remplacement et la construction des infrastructures, et potentiellement justifier l’utilisation des stratégies de mitigation pour les remblais sur pergélisol. Des méthodes d’analyse de risque peuvent être utilisées, mais leur application en ingénierie du pergélisol est actuellement limitée. Le risque est un produit du hasard, de la conséquence et de la vulnérabilité pour chacun des dangers considérés. La probabilité et le coût de l’occurrence d’un danger sont respectivement un hasard et une conséquence, tandis que la vulnérabilité corrèle le dommage possible avec la conséquence. Comme il existe peu de données de défaillance pour les installations sur pergélisol, le risque doit être déterminé à l’aide des méthodes d’analyse de fiabilité (premier-ordre deuxièmemoment ou simulations de Monte Carlo), qui intègrent les incertitudes des paramètres d’entrée pour déterminer la variabilité des résultats. Ces méthodes exigent la caractérisation de l’incertitude des variables aléatoires, ce qui peut être difficile en l’absence de données suffisantes, souvent plus que nécessaire dans la pratique actuelle. En outre, ces méthodes d’analyse de fiabilité exigent une fonction d’état limite pour que le danger soit analysé. Les dangers communs qui affectent les remblais sur pergélisol incluent : le ...