Une publication dans Scientific Data

Améliorer la prévision des ruptures de digues fluviales



Le groupe de recherche HECE (Unité de recherche Urban & Environmental Engineering / Faculté des Sciences appliquées) publie une base de données issue de 54 expériences effectuées en laboratoire sur des simulations de ruptures de digues fluviales. La publication de ces données dans le journal Scientific Data (1) est l’aboutissement d’un vaste projet de recherche qui souhaite mettre ces données à disposition d’autres équipes en vue d’une meilleure compréhension d’un phénomène dont les conséquences peuvent être particulièrement dramatiques.

L

es digues fluviales sont des ouvrages couramment utilisés pour protéger les populations et les biens du risque d’inondation. Face à l’augmentation des précipitations extrêmes, certains ouvrages subissent les afres du temps et sont exposés à un risque de surverse, le moment où l’eau s’évacue en passant au-dessus de la digue. Ces phénomènes affaiblissent les digues jusqu’au point fatal de leur rupture.

La récente catastrophe du barrage de Brumadinho au Brésil est un exemple de défaillance de digues qui a eu des conséquences catastrophiques. Plus de 300 personnes ont été portées disparues et l'impact environnemental est conséquent et difficile à quantifier. « La surveillance de ces ouvrages est nécessaire, mais sans action, elle sera inutile. Il est donc urgent d’améliorer notre capacité à prédire et éviter la rupture de ces structures, explique le Professeur Benjamin Dewals, chercheur dans le groupe HECE  - Hydraulics in environmental and civil engineering  -  de l’Université de Liège ». Si il existe une abondante documentation sur la conception, la construction, l'exploitation et l'entretien de ces structures, il existe cependant peu de bases de données partagées avec la communauté scientifique dans son ensemble qui permettraient aux chercheurs de mieux comprendre les mécanismes qui soutendent la formation des brèches dans ces digues, afin d’anticiper les risques de rupture et prévoir les interventions à réaliser.

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Améliorer la prévision des ruptures de digues fluviales

Des recherches menées par le laboratoire HECE (Unité de recherche UEE / Faculté des Sciences appliquées).

Réaliser des mesures détaillées sur site au moment d’une rupture de digue est quasi impossible à planifier. Cela peut de plus s’avérer un exercice très dangereux. C’est pourquoi les scientifiques ont recours à la modélisation physique et numérique en vue de mesurer et de prévoir les comportements auxquels on pourrait s’attendre sur tel ou tel type d’ouvrage. « Ici à l’Université de Liège, nous nous intéressons particulièrement à ces questions en mettant au point des modèles en laboratoire sur lesquels sont reproduits des scénarios d’inondation dans un but de compréhension mais surtout de prévention. », explique Sébastien Erpicum, responsable du laboratoire d’Hydraulique des constructions. Le groupe de chercheurs vient d’ailleurs de publier un ensemble de données obtenues à partir de cinquante-quatre expériences en laboratoire sur les ruptures de digues fluviales dues au phénomène de surverse. En partenariat avec le Laboratoire d'Hydraulique Saint-Venant (Paris), ces données ont été recueillies sur deux configurations expérimentales complémentaires, chacune composée d'un canal principal représentant la rivière, d'une digue latérale érodable et d'une plaine d'inondation. « L'ensemble de données couvre sept séries d'essais, reprend Sébastien Erpicum, impliquant des conditions hydrauliques aux limites variables (débit d'entrée, conditions aux limites en aval, etc.), les dimensions du canal principal, ainsi que les matériaux de fond et de digue. » Des données expérimentales telles que des chroniques des niveaux et des écoulements dans le canal principal et à travers la brèche, ainsi que des reconstructions 3D à haute résolution de la géométrie de la brèche pendant son expansion ont été produites. Ces dernières mesures ont été effectuées à l'aide d'une nouvelle technique de profilométrie laser non intrusive mise au point pour cette recherche. « La réutilisation des données recueillies appuiera les efforts visant à améliorer notre compréhension des processus physiques qui sous-tendent la rupture des digues fluviales. Il permettra également d'évaluer l'exactitude des modèles numériques, conceptuels ou détaillés, destinés à la prévision de la rupture des digues, qui est essentielle à la gestion des risques d'inondation, conclut Benjamin Dewals. »

Les données obtenues lors de ces expériences permettront également de faire progresser le logiciel WOLF, un outil unique pour la modélisation pluie-débit, l'analyse des risques d'inondation, la conception des ouvrages hydrauliques, l'analyse du transport des sédiments et la modélisation morphodynamique, ainsi que la modélisation de l'entraînement de l'air et le transport de contaminants par l'écoulement de surface, qui permet de simuler informatiquement divers scénarios d’inondation et leurs potentielles conséquences.

Référence scientifique

Ismail Rifai, Kamal El Kadi Abderrezzak, Sébastien Erpicum, Pierre Archambeau, Damien Violeau, Michel Pirotton & Benjamin Dewals, Flow and detailed 3D morphodynamic data from laboratory experiments of fluvial dike breaching, Scientific data, 6, 2019.

En complément de l'article : Open data could have helped us learn from another mining dam disaster

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