Durabilité des éléments en béton armé dans un milieu marin

Abstract

La corrosion des armatures en acier est l'un des principaux phénomènes déterminant la durée de vie de la structure. Des méthodes basées sur plusieurs indicateurs de la probabilité de corrosion peuvent être suivies. Certaines de ces mesures sont plus ou moins longues et nécessitent des équipements très spécifiques. Ces dernières années, plusieurs tests non destructifs ont été mis au point pour être relativement rapides et moins coûteux, sur la base de la mesure du potentiel de corrosion. Plusieurs bancs d'essais ont été développés pour évaluer le risque de corrosion par des essais non destructifs "CANIN+" effectués sur des bétons ordinaires et mortier à l'état durci. Les résultats obtenus en utilisant ces mesures révèlent une diminution du potentiel de corrosion des éprouvettes dans un milieu agressif (contenant 3% de NaCl) par rapport au milieu de référence. La progression des tests dans les différents milieux confirme l'agressivité de l'environnement sur les structures et l'intérêt du revêtement. La thèse était divisée en deux parties. Le premier vise une étude probabiliste pour prédire le temps d’initiation à la corrosion des structures en béton armé dans les environnements contenant des chlorures. Il est exprimé sous forme de modèle mathématique utilisant la seconde loi de Fick et les propriétés de distribution statistique de leurs paramètres sont incluses dans ce modèle. La dispersion dans les conditions d'exposition environnementale et les propriétés structurelles ont été considérées comme des champs aléatoires dans le modèle mathématique avec une conception probabiliste. Cette étude probabiliste est développée à l'aide d'une simulation de Monte Carlo afin de déterminer la contribution de chaque paramètre d'entrée et les paramètres statistiques des variables aléatoires sur les fonctions de distribution de probabilité du temps initial de corrosion. En outre, une étude comparative a été réalisée pour analyser l'impact de la distribution de probabilité sur la réponse (le temps initial de corrosion). La deuxième partie de la thèse était l’analyse neuronale des données obtenues par la mesure expérimentale du potentiel de corrosion. Une analyse statistique a été effectuée à l'aide d'une régression linéaire multiple afin de tester la fiabilité des données. Les réseaux de neurones artificiels (RNA) sont ensuite utilisés pour développer un modèle permettant de prédire le potentiel de corrosion du ferraillage dans un béton ou un mortier. Les résultats indiquent que le réseau neuronal artificiel est capable de prédire le potentiel de corrosion avec un degré de précision acceptable.