WO2016020595A1 - Procédé et dispositif pour la détermination de la profondeur de l'origine d'un tassement de sol - Google Patents
Procédé et dispositif pour la détermination de la profondeur de l'origine d'un tassement de sol Download PDFInfo
- Publication number
- WO2016020595A1 WO2016020595A1 PCT/FR2015/051987 FR2015051987W WO2016020595A1 WO 2016020595 A1 WO2016020595 A1 WO 2016020595A1 FR 2015051987 W FR2015051987 W FR 2015051987W WO 2016020595 A1 WO2016020595 A1 WO 2016020595A1
- Authority
- WO
- WIPO (PCT)
- Prior art keywords
- depth
- settlement
- cable
- origin
- cables
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/16—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring the deformation in a solid, e.g. optical strain gauge
- G01B11/18—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring the deformation in a solid, e.g. optical strain gauge using photoelastic elements
Definitions
- the present invention relates to a measure of soil compaction, in particular for the monitoring of a geo-material structure such as pipeline, dike, dam, tunnel, railway, or other.
- An innovative way to optimize monitoring is the use of fiber optic sensors. They make it possible to measure in a distributed way the deformation within the structure at a given depth, over several kilometers. The objective is to quantify the displacement of the structure from the deformation measurements of the optical fiber.
- the optical fiber sensors are composed of a monochromatic light source for injecting a light signal into the fiber, an optical fiber (which is the sensitive element of the sensor), and a detector for analyzing a light. return light signal, that the fiber returns by retro-reflection.
- the fiber is placed by example in the structure to be monitored. The returned light is sensitive to the deformation of the optical fiber in situ.
- the optical fiber is buried substantially horizontally.
- substantially horizontally means that it materializes a line parallel to the ground, or strictly speaking forms an angle of, for example, between -40 ° and + 40 ° relative to the ground (to take account of possible reliefs, in particular ).
- the objective is to quantify the displacement of the structure from measurements of deformation of the fiber along the vertical direction. For this purpose, a light signal is injected into the fiber and a return signal is collected. In particular, the displacement of a photon-phonon interaction line (expected at a given spectral position), such as a Brillouin line in particular, is observed. The offset between the expected position and the measured position of this line characterizes a deformation of the fiber, and hence a displacement of the structure due to soil compaction.
- This article deals with the use of optical fiber for the detection of deformations by linking, in particular, measurements by fiber optic sensors to displacements in the ground.
- This article proposes the use of a single optical fiber to capture its deformation and thus estimate the displacement of the soil. Nevertheless, the problem to solve is different since the authors of this article know the depth of the tunnel and therefore do not need to determine a depth of the origin of a settlement.
- x is the curvilinear abscissa of the optical fiber
- n is an estimable coefficient according to the materials constituting the soil studied and the type of optical fiber used
- ⁇ I x ⁇ ' is the model of the vertical displacement of the soil and follows a given mathematical law. In this application, the parameters and n are known. The vertical displacement s max is therefore estimable for a given fiber.
- the invention improves this situation.
- the estimated depth of the settlement origin then characterizes the settlement and makes it possible to obtain a lot of prediction information on the continuation of the holding of the settlement structure.
- the depth data of the origin of the settlement was known since it was a question of characterizing the settlement over a constructed structure such as a tunnel.
- the invention proposes to determine this origin under conditions where the settlement was created at an unknown depth, for example in a layer of loose soil at depth. It finds an advantageous application for monitoring structures in geo-materials that are not necessarily tunnels, such as dikes, hydraulic dams or others.
- the measurements made are obtained from optical fibers and the aforementioned cables each comprise at least one optical fiber.
- the deformation of each cable is then obtained by measuring an optical signal conveyed by the optical fiber.
- the measurement of the optical signal comprises the detection of a wavelength shift of an emission line related to a light-matter interaction.
- an emission line related to a light-matter interaction For example, it may be a photons-phonon interaction in the fiber, observing a shift of a Brillouin line (in cm 1 ) when the fiber is deformed underground by the effect of compaction.
- the measured optical signal is for example a feedback signal that the fiber returns, following the injection of a monochromatic light signal into the fiber.
- the cables are buried horizontally (generally parallel to the ground).
- soil compaction usually in a vertical direction
- they undergo transverse deformation with a shape that can be modeled by a cone, or a parable or a hyperbole, for example.
- These models can then be parameterized by a width at half-height of settlement.
- a deformation measurement on a cable is deduced from a width at half-height of settlement (along the direction x in the example of FIG. 1), quantifying a signature of the settlement, and the above-mentioned settlement model gives an estimate of the width at half-height of the settlement as a function of the depth of the cable and the depth of the settlement origin.
- the model can comprise at least two parameters to be determined, by correlation between the signatures obtained for at least two cable depths.
- the present invention also relates to a computer program, comprising instructions for implementing the method according to the invention, when they are executed by a processor.
- Figure 3 commented further can correspond to a flow chart of the general algorithm of such a program.
- the invention also relates to the storage medium (including non-transitory) of such a program.
- the invention also relates to a device for monitoring a structure made of geomaterials, comprising a unit of measurements relating to respective deformations of cables. disposed at respective depths below the structure, and a processing unit of these measurements for implementing the method according to the invention.
- a device for monitoring a structure made of geomaterials comprising a unit of measurements relating to respective deformations of cables. disposed at respective depths below the structure, and a processing unit of these measurements for implementing the method according to the invention.
- a schematic illustration of this device is shown in Figure 4 discussed below.
- FIG. 1 illustrates vertical ground settlements detected by several optical fibers within the meaning of the invention
- FIG. 2 illustrates the evolution of the shape of the signatures of the same settlement as a function of the depth of the optical fibers, within the meaning of the invention
- FIG. 3 illustrates the main steps of a method according to the invention, for estimating the depth of the origin of the settlement
- FIG. 4 schematically illustrates a device for implementing the method within the meaning of the invention.
- a sensor using multiple optical fibers measures a particular signature of the event. Indeed, it can be used a model for connecting the deformation measured on each fiber displacements in the structure.
- Such a model can be linear, as proposed for example in the document:
- optical fibers f1, f2 are buried at different depths (substantially horizontally, as illustrated in FIG. 1).
- substantially horizontally means that the fibers are buried at a general angle with the ground between -40 ° and + 40 ° for example.
- the optical fiber sensor provides N signatures of the settlement (Figure 2) with a measurement step of a few centimeters.
- the width at half height of the settlement signature is referenced i x in FIG. 2. It is equivalent to the width at half height of the settlement itself (presumed conical in form according to the chosen linear model.
- the parameters ⁇ and a are identifiable as being respectively the slope of the line and the origin at the ordinate. These parameters are then determined first.
- N optical fibers are buried at N respective depths at step S1, for example before designing a structure in geomaterials such as a dike, or others.
- MES deformation measurements of each fiber are carried out in step S2.
- the dashed boxes in Figure 3 indicate that the step is performed N times.
- As the depth z j of each fiber is known, it is possible to determine (DET function) the parameters of the model used a and ⁇ , in step S4.
- step S5 Once the parameters of the model determined in step S5, it becomes possible to then calculate the value of the depth z c of the origin of compaction for each strain measurement obtained on each fiber.
- step S6 an average M of these depth values of the settlement origin for the N fibers is made to finally obtain the estimate of the depth z c of the settlement origin.
- Fiber optic sensors are very sensitive and can measure displacements of the order of a millimeter.
- the invention finds advantageous applications in the operation of works such as dikes, dams, wind turbines or others, and in particular for monitoring such works.
- FIG. 4 shows a device for monitoring a STR structure in geomaterials resting on the SOL ground (in hard lines).
- a device for monitoring a STR structure in geomaterials resting on the SOL ground (in hard lines).
- it has, in the sense of the invention, several optical fiber cables C1, Ci, CN, buried under the STR structure and arranged horizontally. Possibly, the cables can be buried even before the construction of the structure (for a dike, dam or other).
- the device comprises a REC unit of measurements relating to the deformations that the underground cables undergo.
- the measurement unit comprises a module for injecting a monochromatic light signal at a given wavelength ⁇ , for example from a solid laser source, made of a semiconductor material.
- the deformation of the cables induces a Brillouin line offset ⁇ with respect to an expected spectral position.
- a module for receiving the light reflected by the fibers (comprising for example a photomultiplier cell) - or, alternatively, transmitted by the fibers - makes a spectral measurement of the received signal and makes it possible to determine this Brillouin line offset.
- This offset increases with the width at half height of the settlement.
- An ANA unit evaluates, based on this offset, a width value at half height (which need not be absolute, but simply relative to determine the depth of origin O of the TAS settlement). for each cable depth C 1 to CN.
- the analysis unit ANA then carries out the modeling operations presented above with reference to FIG. 3 to finally estimate a depth of the origin O of the TAS settlement. It has for this purpose a P processor and a working memory M.
- a linear model has been described above in which it is assumed that the shape of the settlement is conical (with a line of slope ⁇ in a sectional view).
- a quadratic model can be provided in which the settlement takes a parabolic or hyperbolic form.
- the width at half height can be modeled as a function of the depth by a quadratic law involving more than two parameters (for example ⁇ , ⁇ , ⁇ ) which nevertheless remains possible to determine with measurements obtained from fibers placed at least as many depths z.
- the choice of a parabolic model or linear or otherwise may depend for example on the type of geomaterials, the depth of monitoring, etc.
- the detection of a cavity under the ground can be applied to other detections, including the detection of a risk of settlement due to a softer layer than an upper layer, under the ground.
- N fibers which can be buried at N depths.
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
Abstract
La présente invention concerne une mesure de tassement de sol, notamment pour la surveillance d'une structure en géo-matériaux telle que pipeline, digue, barrage, tunnel, chemin de fer, etc. Elle propose à cet effet les étapes: - disposer une pluralité de câbles à des profondeurs respectives sous la structure (STR), et, pour déterminer un tassement de sol sous la structure : - mesurer une déformation sur chacun des câbles (C 1, Ci, CN) et en déduire une signature du tassement en chaque câble, - déterminer, par corrélation entre les signatures, un modèle du tassement donnant une signature en fonction de la profondeur et faisant intervenir une profondeur d'une origine (O) du tassement (TAS), - utiliser le modèle pour chaque profondeur de câble pour déterminer une estimation moyenne de la profondeur de l'origine du tassement, laquelle permet de caractériser le tassement lui-même.
Description
Procédé et dispositif pour la détermination de la profondeur de l'origine d'un tassement de sol
La présente invention concerne une mesure de tassement de sol, notamment pour la surveillance d'une structure en géo-matériaux telle que pipeline, digue, barrage, tunnel, chemin de fer, ou autre.
La maintenance d'ouvrages de grandes dimensions en géo-matériaux est une problématique importante pour leurs propriétaires. Leur surveillance est primordiale pour évaluer leur stabilité.
Plusieurs indicateurs peuvent être utilisés pour caractériser les différents défauts pathologiques : tassements, effondrements, etc.
Habituellement, plusieurs types de capteurs ponctuels sont utilisés pour mesurer le déplacement à un point précis de la structure. Néanmoins, pour un ouvrage de dimensions importantes, des centaines de capteurs ponctuels sont utilisés.
Une manière innovante d'optimiser la surveillance est l'utilisation de capteurs à fibre optique. Ils permettent de mesurer de manière répartie la déformation au sein de la structure à une profondeur donnée, sur plusieurs kilomètres. L'objectif est de quantifier le déplacement de la structure à partir des mesures de déformations de la fibre optique.
Plus précisément, les capteurs à fibre optique sont composés d'une source de lumière monochromatique pour injecter un signal lumineux dans la fibre, d'une fibre optique (qui est l'élément sensible du capteur), et d'un détecteur pour analyser un signal lumineux de retour, que renvoie la fibre par rétro-réflexion. La fibre est placée par
exemple dans la structure à surveiller. La lumière renvoyée est sensible à la déformation de la fibre optique in situ.
On a illustré une réalisation pratique à titre d'exemple sur la figure 1 commentée en détails plus loin. La fibre optique est enterrée sensiblement horizontalement. On entend par « sensiblement horizontalement » le fait qu'elle matérialise une ligne parallèle au sol, ou en toute rigueur forme un angle compris par exemple entre -40° et +40° par rapport au sol (pour tenir compte de reliefs éventuels, notamment). L'objectif est de quantifier le déplacement de la structure à partir des mesures de déformations de la fibre le long de la direction verticale. A cet effet, on injecte un signal lumineux dans la fibre et on recueille un signal de retour. On observe en particulier le déplacement d'une raie d'interaction photons-phonons (attendue à une position spectrale donnée), telle qu'une raie Brillouin en particulier. Le décalage entre la position attendue et la position mesurée de cette raie caractérise une déformation de la fibre, et de là, un déplacement de la structure lié à un tassement du sol.
Des détails d'une telle technique sont décrits par exemple dans :
Klar, A., Linker, R., (2010), "Feasibility study of automated détection of tunnel excavation by Brillouin optical time domain reflectometry", in Tunnelling and Underground Space Technology, Vol. 25, pp. 575-586.
Cet article traite de l'utilisation de la fibre optique pour la détection de déformations en liant, en particulier, les mesures par capteurs à fibre optique aux déplacements dans le sol.
Dans le domaine de la surveillance de mouvement du sol, l'application des capteurs à fibre optique apporte un vrai avantage :
- une mesure de déformation sur plusieurs kilomètres,
- avec une précision d'un pas d'une dizaine de centimètres.
Dans le domaine de la surveillance de création de tunnel, une méthode connue permettant de relier le déplacement de structure aux données de déformation mesurées par les capteurs à fibre optique est décrite dans le document :
Klar, A. Dromy, I., Linker, R., (2014), "Monitoring tunneling induced ground displacements using distributed fiber-optic sensing", in Tunelling and Underground Space Technology, pp 141-150.
Cet article propose l'utilisation d'une fibre optique unique pour capter sa déformation et estimer ainsi le déplacement du sol. Néanmoins, le problème à résoudre est différent puisque les auteurs de cet article connaissent la profondeur du tunnel et n'ont donc pas besoin de déterminer une profondeur de l'origine d'un tassement.
Plusieurs modèles reliant le déplacement et la déformation y sont exposés. Dans un exemple, on établit une relation entre la déformation dans la fibre optique sf x) au modèle du déplacement vertical g{x), comme suit : sf (x) = ^smax.g(x) (1) où :
- x est l'abscisse curviligne de la fibre optique ; n est un coefficient estimable en fonction des matériaux constituant le sol étudié et du type de fibre optique utilisée;
- âz = zc.—∑f est la profondeur entre la fibre optique zf et l'origine du tassement z... ; sy., -.x est le déplacement vertical maximal à estimer (Figure 1) ;
§ix}' est le modèle du déplacement vertical du sol et suit une loi mathématique donnée.
Dans cette application, les paramètres et n sont connus. Le déplacement vertical smax est donc estimable pour une fibre donnée.
Toutefois, dans les applications de surveillance d'ouvrages en géo -matériaux, en surface, tels que des digues, ou autres constructions, le problème est plus complexe puisque l'origine du tassement n'est ni connu, ni localisé, contrairement à la construction de tunnels.
L'invention vient améliorer cette situation.
Elle propose alors un procédé permettant d'estimer la profondeur de l'origine du tassement, pour quantifier éventuellement ce tassement ensuite.
Elle vise à cet effet un procédé de surveillance d'une structure en géo-matériaux, comportant les étapes:
- disposer une pluralité de câbles à des profondeurs respectives sous ladite structure,
et, pour déterminer un tassement de sol sous la structure :
- mesurer une déformation sur chacun desdits câbles et en déduire une signature du tassement en chaque câble,
- déterminer, par corrélation entre les signatures, un modèle du tassement donnant une signature en fonction de la profondeur et faisant intervenir une profondeur d'une origine du tassement,
- utiliser le modèle pour chaque profondeur de câble pour déterminer une estimation moyenne de ladite profondeur de l'origine du tassement.
La profondeur estimée de l'origine du tassement caractérise alors le tassement et permet d'obtenir de nombreuses informations de prédiction sur la suite de la tenue de la structure au tassement. Comme indiqué ci-avant, les travaux précédemment connus
permettaient de caractériser le tassement mais la donnée de profondeur de l'origine du tassement était connue puisqu'il s'agissait de caractériser le tassement au-dessus d'une structure construite tel qu'un tunnel. L'invention propose alors de déterminer cette origine dans des conditions où le tassement s'est créé à une profondeur non connue, par exemple dans une couche de terre meuble en profondeur. Elle trouve une application avantageuse pour la surveillance de structures en géo-matériaux qui ne sont pas nécessairement des tunnels, telles que des digues, des barrages hydrauliques ou autres.
Dans une réalisation avantageuse mais restant optionnelle, les mesures réalisées sont obtenues à partir de fibres optiques et les câbles précités comportent chacun au moins une fibre optique. La déformation de chaque câble est alors obtenue par mesure d'un signal optique véhiculé par la fibre optique.
Dans une réalisation plus particulière, la mesure du signal optique comporte la détection d'un décalage en longueur d'onde d'une raie d'émission liée à une interaction lumière-matière. Par exemple, il peut s'agir d'une interaction photons- phonons dans la fibre, faisant observer un décalage d'une raie Brillouin (en cm 1) lorsque la fibre est déformée sous terre par l'effet du tassement.
Dans une telle réalisation, le signal optique mesuré est par exemple un signal de retour que renvoie la fibre, suite à l'injection d'un signal lumineux monochromatique dans la fibre.
En référence à la figure 1, ou à la figure 4, commentées plus loin, les câbles sont enterrés horizontalement (globalement parallèlement au sol). Ainsi, en cas de tassement de sol (le plus souvent dans une direction verticale), ils subissent une déformation transversale, avec une forme qui peut être modélisée par un cône, ou une
parabole ou une hyperbole, par exemple. Ces modèles peuvent alors être paramétrés par une largeur à mi-hauteur de tassement.
Ainsi, dans une forme de réalisation générale, on déduit de la mesure de déformation sur un câble une largeur à mi-hauteur de tassement (le long de la direction x dans l'exemple de la figure 1), quantifiant une signature du tassement, et le modèle précité du tassement donne une estimation de la largeur à mi-hauteur du tassement en fonction de la profondeur du câble et de la profondeur de l'origine du tassement.
Dans le cas d'un modèle linéaire (caractérisant par exemple une forme conique du tassement), le modèle peut comporter au moins deux paramètres à déterminer, par corrélation entre les signatures obtenues pour au moins deux profondeurs de câbles.
Il peut alors être déduit de ces paramètres et des profondeurs de câbles, une valeur de profondeur d'origine du tassement, pour chaque profondeur de câble.
On peut alors estimer ensuite une valeur de profondeur d'origine du tassement, moyennée sur lesdites au moins deux profondeurs. Bien entendu, plus on dispose de câbles enterrés à différentes profondeurs et plus l'estimation de cette moyenne est fine.
La présente invention vise aussi un programme informatique, comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l'invention, lorsqu'elles sont exécutées par un processeur. A titre d'exemple, la figure 3 commentée plus loin peut correspondre à un ordinogramme de l'algorithme général d'un tel programme. L'invention vise aussi le support de stockage (notamment non transitoire) d'un tel programme.
L'invention vise aussi un dispositif de surveillance d'une structure en géo-matériaux, comportant une unité de mesures relatives à des déformations respectives de câbles
disposés à des profondeurs respectives sous la structure, et une unité de traitement de ces mesures pour la mise en œuvre du procédé selon l'invention. Une illustration schématique de ce dispositif est présentée sur la figure 4 commentée plus loin.
D'autres avantages et caractéristiques de l'invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée donnée ci-après et présentant plusieurs exemples de réalisation non limitatifs, ainsi que des dessins annexés sur lesquels :
- La figure 1 illustre des tassements verticaux du sol détectés par plusieurs fibres optiques au sens de l'invention,
La figure 2 illustre l'évolution de la forme des signatures d'un même tassement en fonction de la profondeur des fibres optiques, au sens de l'invention,
- La figure 3 illustre les étapes principales d'un procédé au sens de l'invention, pour l'estimation de la profondeur de l'origine du tassement, et
- La figure 4 illustre schématiquement un dispositif pour la mise en œuvre du procédé au sens de l'invention.
Lors d'un tassement du sol, un capteur utilisant plusieurs fibres optiques mesure une signature particulière de l'événement. En effet, il peut être utilisé un modèle permettant de relier la déformation mesurée sur chaque fibre aux déplacements dans la structure.
Un tel modèle peut être linéaire, comme proposé par exemple dans le document :
Mair, R. J., Taylor, R. N. & Bracegirdle, A., (1993), "Subsurface settlement profiles above tunnels in clays", in Géotechnique, Vol. 43, No. 2, pp. 315-320.
Il est à noter que les auteurs de ce document ont présenté ici un modèle du déplacement du sol lors de la création d'un tunnel (dont la profondeur était alors connue).
En s 'appuyant néanmoins sur la relation de l'évolution de la forme de la signature en fonction de la profondeur établie par ces auteurs (en laboratoire et pour un type de sol donné dans ce document Mair et al), il en est proposé ci-après une généralisation pour tout type de sol, sous la forme : iM(zf) = a + fi(z1l - zf) (2) avec : ix{zf }, la largeur à mi- hauteur, comptée le long de l'axe horizontal x, de la signature du tassement à la profondeur z à laquelle est enterrée la fibre optique (la profondeur z/ étant comptée le long de l'axe vertical z), - zc, la profondeur de l'origine du tassement (comme une cavité par exemple, dans ce qu'illustre la figure 1), comptée le long de l'axe vertical z, le couple de paramètres (a, β) restant à déterminer.
Il apparaît alors que le modèle dépend de deux paramètres principaux à déterminer : la profondeur zc de l'origine du tassement et le déplacement vertical.
Dans un premier temps, plusieurs fibres optiques (les fibres optiques fl, f2 par exemple) sont enterrées à différentes profondeurs (sensiblement horizontalement, comme illustré sur la figure 1). On entend par « sensiblement horizontalement » le fait que les fibres sont enterrées en formant un angle général avec le sol compris entre -40° et +40° par exemple.
A l'aide de plusieurs fibres optiques fl, f2, enterrées à plusieurs profondeurs Zfl, Zf2, on peut mesurer plusieurs signatures d'un même tassement (SI, S2 par exemple). En reliant la forme des signatures avec la distance entre la profondeur des observations et l'origine du tassement, on lève l'indétermination sur le couple de paramètres («, ?) précité. On peut en déduire ensuite la profondeur zc de l'origine du tassement (par exemple de la cavité illustrée sur la figure 1). Cela rend alors possible la quantification du déplacement vertical du sol de l'ordre du millimètre, d'après les tests effectués.
Plus particulièrement, en plaçant plusieurs fibres optiques à plusieurs profondeurs (typiquement Nf fibres optiques, Nf étant un entier naturel), le capteur à fibres optiques fournit N signatures du tassement (Figure 2) avec un pas de mesure de quelques centimètres. La largeur à mi- hauteur de la signature du tassement est référencée ix sur la figure 2. Elle s'assimile à la largeur à mi-hauteur du tassement lui-même (présumé de forme conique d'après le modèle linéaire choisi.
Ainsi, en traçant la droite représentant la variation de ix en fonction de la profondeur z/ (figure 2), les paramètres β et a sont identifiables comme étant respectivement la pente de la droite et l'origine à l'ordonnée. Ces paramètres sont alors déterminés dans un premier temps.
Ensuite, pour une profondeur zf i de la fibre optique, il est possible d'estimer la profondeur ¾ de la cavité grâce à la relation :
En moyennant cette valeur∑c, sur les N fibres placées à N profondeurs zfi données, il est possible d'estimer la profondeur∑ci de la cavité par rapport à la surface.
Ce procédé est résumé en figure 3.
N fibres optiques sont enterrées à N profondeurs respectives à l'étape S I , par exemple avant de concevoir une structure en géo-matériaux telle qu'une digue, ou autres. Ensuite, il est procédé à des mesures MES de déformation de chaque fibre à l'étape S2. Les encadrés pointillés de la figure 3 indiquent que l'étape est effectuée N fois. On déduit (par des calculs CAL notamment) de chaque mesure une signature du tassement ix à l'étape S3.
Comme la profondeur zj de chaque fibre est connue, il est possible de déterminer (fonction DET) les paramètres du modèle utilisé a et β, à l'étape S4.
Une fois les paramètres du modèle déterminés, à l'étape S5, il devient possible de calculer ensuite la valeur de la profondeur zc de l'origine du tassement pour chaque mesure de déformation obtenue sur chaque fibre.
À l'étape S6, on effectue une moyenne M de ces valeurs de profondeur de l'origine du tassement pour les N fibres, pour obtenir finalement l'estimation de la profondeur zc de l'origine du tassement.
Ainsi, grâce à l'utilisation de capteurs à fibres optiques et en particulier à la mesure répartie de déformation, il est possible de mesurer précisément le paramètre de signature ix pour chaque profondeur. Un tel procédé améliore la précision de l'estimation de la profondeur et permet ainsi de mieux caractériser le tassement. Les capteurs à fibres optiques sont très sensibles et permettent de mesurer des déplacements de l'ordre du millimètre.
L'invention trouve des applications avantageuses dans l'exploitation d'ouvrages tels que des digues, barrages, éoliennes ou autres, et notamment pour la surveillance de tels ouvrages.
La figure 4 présente un dispositif de surveillance d'une structure STR en géomatériaux reposant sur le sol SOL (en traits durs). On cherche à identifier un tassement du sol sous la structure STR et, le cas échéant, à le caractériser. A cet effet, on dispose, au sens de l'invention, plusieurs câbles à fibre optique Cl, Ci, CN, enterrés sous la structure STR et agencés horizontalement. Eventuellement, les câbles peuvent être enterrés avant même la construction de la structure (pour une digue, un barrage ou autre).
Le dispositif comporte une unité REC de mesures relatives aux déformations que subissent les câbles sous terre. A cet effet, l'unité de mesure comporte un module d'injection d'un signal lumineux monochromatique à une longueur d'onde donnée λ, par exemple issu d'une source laser solide, en matériau semi-conducteur. En cas de tassement TAS, la déformation des câbles induit un décalage de raie Brillouin δΒ par rapport à une position spectrale attendue. Un module de réception de la lumière renvoyée par les fibres (comportant par exemple une cellule à photomultiplicateur) - ou, en variante, transmise par les fibres - réalise une mesure spectrale du signal reçu et permet de déterminer ce décalage de position de raie Brillouin. Ce décalage croît avec la largeur à mi- hauteur du tassement. Une unité d'analyse ANA évalue, en fonction de ce décalage, une valeur de largeur à mi-hauteur (qui n'a pas besoin d'être absolue, mais simplement relative pour déterminer la profondeur de l'origine O du tassement TAS), et ce pour chaque profondeur de câble C l à CN. L'unité d'analyse ANA réalise alors les opérations de modélisation présentées ci-avant en référence à la figure 3 pour estimer finalement une profondeur de l'origine O du tassement TAS. Elle dispose à cet effet d'un processeur P et d'une mémoire de travail M.
Bien entendu, la présente invention ne se limite pas à la forme de réalisation décrite ci- avant à titre d'exemple ; elle s'étend à d'autres variantes.
Ainsi par exemple, on a décrit ci-avant un modèle linéaire dans lequel on suppose que la forme du tassement est conique (avec une droite de pente β dans une vue en coupe). Toutefois, d'autres modèles sont possibles. Par exemple, il peut être prévu un modèle quadratique selon lequel le tassement prend une forme parabolique ou hyperbolique. Dans ce cas, la largeur à mi-hauteur peut être modélisée en fonction de la profondeur par une loi quadratique impliquant plus de deux paramètres (par exemple α, β, γ) qu'il reste néanmoins possible de déterminer avec des mesures obtenues à partir de fibres placées à au moins autant de profondeurs z . Le choix d'un modèle parabolique ou
linéaire ou autre, peut dépendre par exemple du type de géo-matériaux, de la profondeur de surveillance, etc.
On a décrit ci-avant à titre d'exemple et en référence à la figure 1, la détection d'une cavité sous le sol. Bien entendu, le procédé peut s'appliquer à d'autres détections, notamment la détection d'un risque de tassement en raison d'une couche plus meuble qu'une couche supérieure, sous le sol.
Par ailleurs, on a décrit ci-avant une détermination de signatures de tassement basée sur une mesure de décalage de raie Brillouin, selon le modèle de Klar et al (2014). Néanmoins, d'autres mesures optiques sont envisageables (par exemple Raman ou photoluminescence, notamment en cas de contraintes liées aux déformations sur la maille définie par la première zone de Brillouin), en utilisant encore néanmoins les caractéristiques optiques de déformation des fibres optiques.
Enfin, de manière générale, on a décrit ci-avant l'utilisation de N fibres pouvant être enterrées à N profondeurs. Or, d'une part, il est possible d'enterrer plus de N fibres à N profondeurs, et en particulier d'enterrer plusieurs fibres à une même profondeur pour multiplier les sources de mesures et, par exemple, palier les risques de détérioration de l'une des fibres à cette profondeur. D'autre part, il est possible de répéter plusieurs mesures sur une même fibre afin de déterminer une moyenne plus fine de la signature du tassement à une profondeur donnée.
Claims
1. Procédé de surveillance d'une structure en géo-matériaux, comportant les étapes:
- disposer (SI) une pluralité de câbles à des profondeurs respectives sous ladite structure,
et, pour déterminer un tassement de sol sous la structure :
- mesurer une déformation (S2) sur chacun desdits câbles et en déduire une signature du tassement en chaque câble,
- déterminer, par corrélation entre les signatures, un modèle du tassement (S4) donnant une signature en fonction de la profondeur et faisant intervenir une profondeur d'une origine du tassement,
- utiliser le modèle pour chaque profondeur de câble pour déterminer une estimation moyenne (S6) de ladite profondeur de l'origine du tassement.
2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les câbles (Cl, Ci, CN) comportent chacun au moins une fibre optique et la déformation de chaque câble est obtenue par mesure d'un signal optique véhiculé par la fibre optique.
Procédé selon la revendication 2, dans lequel la mesure du signal optique comporte la détection d'un décalage en longueur d'onde (δΒ) d'une raie d'émission liée à une interaction lumière-matière.
4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel le signal optique mesuré est un signal de retour que renvoie la fibre, suite à l'injection d'un signal lumineux monochromatique dans la fibre.
5. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel on déduit de la mesure de déformation sur un câble une largeur à mi-hauteur de tassement (ix), quantifiant une signature du tassement.
Procédé selon la revendication 5, dans lequel le modèle du tassement donne une estimation de la largeur à mi-hauteur du tassement en fonction de la profondeur du câble et de la profondeur de l'origine du tassement (O).
Procédé selon la revendication 6, dans lequel le modèle est linéaire et comporte au moins deux paramètres à déterminer (S4), par corrélation entre les signatures obtenues pour au moins deux profondeurs de câbles.
Procédé selon la revendication 7, dans lequel il est déduit desdits paramètres et des profondeurs de câbles, une valeur de profondeur d'origine du tassement (zci), pour chaque profondeur de câble.
9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel on estime une valeur de profondeur d'origine du tassement (zc), moyennée sur lesdites au moins deux profondeurs.
10. Programme informatique, comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l'une des revendications précédentes, lorsqu'elles sont exécutées par un processeur.
1 1. Dispositif de surveillance d'une structure en géo-matériaux, comportant une unité de mesures (REC) relatives à des déformations respectives de câbles disposés à des profondeurs respectives sous ladite structure, et une unité de traitement (ANA) desdites mesures pour la mise en œuvre du procédé selon l'une des revendications 1 à 9.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR1457690 | 2014-08-07 | ||
| FR1457690A FR3024772B1 (fr) | 2014-08-07 | 2014-08-07 | Procede et dispositif pour la determination de la profondeur de l'origine d'un tassement de sol |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| WO2016020595A1 true WO2016020595A1 (fr) | 2016-02-11 |
Family
ID=51830524
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| PCT/FR2015/051987 WO2016020595A1 (fr) | 2014-08-07 | 2015-07-17 | Procédé et dispositif pour la détermination de la profondeur de l'origine d'un tassement de sol |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| FR (1) | FR3024772B1 (fr) |
| WO (1) | WO2016020595A1 (fr) |
Cited By (33)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11079725B2 (en) | 2019-04-10 | 2021-08-03 | Deere & Company | Machine control using real-time model |
| US11178818B2 (en) | 2018-10-26 | 2021-11-23 | Deere & Company | Harvesting machine control system with fill level processing based on yield data |
| US11234366B2 (en) | 2019-04-10 | 2022-02-01 | Deere & Company | Image selection for machine control |
| US11240961B2 (en) | 2018-10-26 | 2022-02-08 | Deere & Company | Controlling a harvesting machine based on a geo-spatial representation indicating where the harvesting machine is likely to reach capacity |
| US20220110251A1 (en) | 2020-10-09 | 2022-04-14 | Deere & Company | Crop moisture map generation and control system |
| US11467605B2 (en) | 2019-04-10 | 2022-10-11 | Deere & Company | Zonal machine control |
| US11474523B2 (en) | 2020-10-09 | 2022-10-18 | Deere & Company | Machine control using a predictive speed map |
| US11477940B2 (en) | 2020-03-26 | 2022-10-25 | Deere & Company | Mobile work machine control based on zone parameter modification |
| US11592822B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-02-28 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11589509B2 (en) | 2018-10-26 | 2023-02-28 | Deere & Company | Predictive machine characteristic map generation and control system |
| US11635765B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-04-25 | Deere & Company | Crop state map generation and control system |
| US11641800B2 (en) | 2020-02-06 | 2023-05-09 | Deere & Company | Agricultural harvesting machine with pre-emergence weed detection and mitigation system |
| US11650587B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-05-16 | Deere & Company | Predictive power map generation and control system |
| US11653588B2 (en) | 2018-10-26 | 2023-05-23 | Deere & Company | Yield map generation and control system |
| US11672203B2 (en) | 2018-10-26 | 2023-06-13 | Deere & Company | Predictive map generation and control |
| US11675354B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-06-13 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11711995B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-08-01 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11727680B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-08-15 | Deere & Company | Predictive map generation based on seeding characteristics and control |
| US11778945B2 (en) | 2019-04-10 | 2023-10-10 | Deere & Company | Machine control using real-time model |
| US11825768B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-11-28 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11845449B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-19 | Deere & Company | Map generation and control system |
| US11844311B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-19 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11849672B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-26 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11849671B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-26 | Deere & Company | Crop state map generation and control system |
| US11864483B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-01-09 | Deere & Company | Predictive map generation and control system |
| US11874669B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-01-16 | Deere & Company | Map generation and control system |
| US11889788B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-02-06 | Deere & Company | Predictive biomass map generation and control |
| US11889787B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-02-06 | Deere & Company | Predictive speed map generation and control system |
| US11895948B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-02-13 | Deere & Company | Predictive map generation and control based on soil properties |
| US11927459B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-03-12 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11946747B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-04-02 | Deere & Company | Crop constituent map generation and control system |
| US11957072B2 (en) | 2020-02-06 | 2024-04-16 | Deere & Company | Pre-emergence weed detection and mitigation system |
| US11983009B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-05-14 | Deere & Company | Map generation and control system |
-
2014
- 2014-08-07 FR FR1457690A patent/FR3024772B1/fr not_active Expired - Fee Related
-
2015
- 2015-07-17 WO PCT/FR2015/051987 patent/WO2016020595A1/fr active Application Filing
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| ALDO MINARDO ET AL: "Paper;Long term structural health monitoring by Brillouin fibre-optic sensing: a real case;Long term structural health monitoring by Brillouin fibre-optic sensing: a real case", JOURNAL OF GEOPHYSICS AND ENGINEERING, INSTITUTE OF PHYSICS PUBLISHING, BRISTOL, GB, vol. 9, no. 4, 9 August 2012 (2012-08-09), pages S64 - S69, XP020227804, ISSN: 1742-2140, DOI: 10.1088/1742-2132/9/4/S64 * |
| BAO-JUN WANG ET AL: "Test on application of distributed fiber optic sensing technique into soil slope monitoring", LANDSLIDES ; JOURNAL OF THE INTERNATIONAL CONSORTIUM ON LANDSLIDES, SPRINGER, BERLIN, DE, vol. 6, no. 1, 2 September 2008 (2008-09-02), pages 61 - 68, XP019667061, ISSN: 1612-5118 * |
| HIROSHI NARUSE ET AL: "Application of a distributed fibre optic strain sensing system to monitoring changes in the state of an underground mine; Application of fibre optic sensing to monitoring changes in the state of an underground mine", MEASUREMENT SCIENCE AND TECHNOLOGY, IOP, BRISTOL, GB, vol. 18, no. 10, 12 September 2007 (2007-09-12), pages 3202 - 3210, XP020118441, ISSN: 0957-0233, DOI: 10.1088/0957-0233/18/10/S23 * |
Cited By (36)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11589509B2 (en) | 2018-10-26 | 2023-02-28 | Deere & Company | Predictive machine characteristic map generation and control system |
| US11178818B2 (en) | 2018-10-26 | 2021-11-23 | Deere & Company | Harvesting machine control system with fill level processing based on yield data |
| US11672203B2 (en) | 2018-10-26 | 2023-06-13 | Deere & Company | Predictive map generation and control |
| US11240961B2 (en) | 2018-10-26 | 2022-02-08 | Deere & Company | Controlling a harvesting machine based on a geo-spatial representation indicating where the harvesting machine is likely to reach capacity |
| US11653588B2 (en) | 2018-10-26 | 2023-05-23 | Deere & Company | Yield map generation and control system |
| US11778945B2 (en) | 2019-04-10 | 2023-10-10 | Deere & Company | Machine control using real-time model |
| US11467605B2 (en) | 2019-04-10 | 2022-10-11 | Deere & Company | Zonal machine control |
| US11829112B2 (en) | 2019-04-10 | 2023-11-28 | Deere & Company | Machine control using real-time model |
| US11079725B2 (en) | 2019-04-10 | 2021-08-03 | Deere & Company | Machine control using real-time model |
| US11650553B2 (en) | 2019-04-10 | 2023-05-16 | Deere & Company | Machine control using real-time model |
| US11234366B2 (en) | 2019-04-10 | 2022-02-01 | Deere & Company | Image selection for machine control |
| US11957072B2 (en) | 2020-02-06 | 2024-04-16 | Deere & Company | Pre-emergence weed detection and mitigation system |
| US11641800B2 (en) | 2020-02-06 | 2023-05-09 | Deere & Company | Agricultural harvesting machine with pre-emergence weed detection and mitigation system |
| US11477940B2 (en) | 2020-03-26 | 2022-10-25 | Deere & Company | Mobile work machine control based on zone parameter modification |
| US11727680B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-08-15 | Deere & Company | Predictive map generation based on seeding characteristics and control |
| US11849671B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-26 | Deere & Company | Crop state map generation and control system |
| US11675354B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-06-13 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11711995B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-08-01 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11635765B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-04-25 | Deere & Company | Crop state map generation and control system |
| US11592822B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-02-28 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11825768B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-11-28 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11474523B2 (en) | 2020-10-09 | 2022-10-18 | Deere & Company | Machine control using a predictive speed map |
| US11845449B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-19 | Deere & Company | Map generation and control system |
| US11844311B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-19 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11849672B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-26 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11650587B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-05-16 | Deere & Company | Predictive power map generation and control system |
| US11864483B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-01-09 | Deere & Company | Predictive map generation and control system |
| US11874669B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-01-16 | Deere & Company | Map generation and control system |
| US11871697B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-01-16 | Deere & Company | Crop moisture map generation and control system |
| US11889788B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-02-06 | Deere & Company | Predictive biomass map generation and control |
| US11889787B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-02-06 | Deere & Company | Predictive speed map generation and control system |
| US11895948B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-02-13 | Deere & Company | Predictive map generation and control based on soil properties |
| US11927459B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-03-12 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11946747B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-04-02 | Deere & Company | Crop constituent map generation and control system |
| US20220110251A1 (en) | 2020-10-09 | 2022-04-14 | Deere & Company | Crop moisture map generation and control system |
| US11983009B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-05-14 | Deere & Company | Map generation and control system |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| FR3024772B1 (fr) | 2016-09-02 |
| FR3024772A1 (fr) | 2016-02-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| WO2016020595A1 (fr) | Procédé et dispositif pour la détermination de la profondeur de l'origine d'un tassement de sol | |
| EP1723458B1 (fr) | Systeme de mesure distribuee des courbures d une structure | |
| EP3427017B1 (fr) | Journaux de production provenant de capteurs acoustiques distribués | |
| JP5769676B2 (ja) | 物質の圧力、温度、ひずみ分布測定システム、これを用いた二酸化炭素地中貯留の監視方法、二酸化炭素注入による地層安定性への影響評価方法、および結氷監視方法 | |
| US8577830B2 (en) | Method for detection of tunnel excavation by brillouin optical time domain reflectometry using multiple underground optical fibers | |
| EP2861959B1 (fr) | Dispositif de mesure de la corrosion dans une structure metallique ou comprenant au moins une armature metallique, utilisations et procede associes | |
| EP3077795B1 (fr) | Controle de structure industrielle | |
| Seo | Monitoring of CFA pile test using three dimensional laser scanning and distributed fiber optic sensors | |
| Zheng et al. | Experimental research on a novel optic fiber sensor based on OTDR for landslide monitoring | |
| CN105865365A (zh) | 土体变形分布式光纤监测标定与试验方法及其装置 | |
| EP3134615B1 (fr) | Correction d'atténuation pour des capteurs de température répartis à l'aide de rapport d'anti-stokes à rayleigh | |
| Liu et al. | Fiber-optic wireless sensor network using ultra-weak fiber Bragg gratings for vertical subsurface deformation monitoring | |
| Liu et al. | A state-of-the-practice review of three-dimensional laser scanning technology for tunnel distress monitoring | |
| FR2965066A1 (fr) | Procede d'estimation de parametres elastiques par inversion de mesures sismiques 4d | |
| Rambow et al. | Real-time fiber-optic casing imager | |
| CN105181152A (zh) | 分布式布里渊散射光谱频移的计算方法 | |
| Zeng et al. | Deformation calculation method based on FBG technology and conjugate beam theory and its application in landslide monitoring | |
| WO2018093368A1 (fr) | Détection par fibre optique distribuée à correction de température | |
| Friedli et al. | Ground-buried fiber-optic sensors for object identification | |
| US20120057614A1 (en) | Geothermal temperature gradient measurement | |
| FR3089639A1 (fr) | Application du filtre de kalman d’ensemble à la correspondance dynamique de l’historique dans la production de puits de forage | |
| CN104713492A (zh) | 一种深埋柱状节理岩体隧洞松弛圈深度测量方法 | |
| Zheng et al. | Investigation of a quasi-distributed displacement sensor using the macro-bending loss of an optical fiber | |
| WO2022018388A1 (fr) | Surveillance de l'etat physique d'un rail | |
| CN105572329A (zh) | 混凝土裂纹标距自适应监测方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| 121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application |
Ref document number: 15757316 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |
|
| NENP | Non-entry into the national phase |
Ref country code: DE |
|
| 122 | Ep: pct application non-entry in european phase |
Ref document number: 15757316 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |