Caractérisation multi-physique des matériaux

Le thème “Caractérisation multi-physique des matériaux” vise à relier des observables non destructifs (ND) ou géophysiques à des indicateurs ou paramètres d’état des
matériaux auscultés. Contrairement aux deux autres thèmes, il ne s’intéresse pas à des problématiques géométriques. Les matériaux étudiés sont principalement les matériaux de construction (bétons et enrobés bitumineux) et les sols (naturels ou traités). Pour ces matériaux étudiés, l’estimation de la porosité, de la teneur en eau et en chlorures, et de micro-fissuration sont les principaux défis à relever pour une évaluation et une surveillance plus quantitative et une gestion optimisée des ouvrages.
Dans la continuité des actions du thème « Propagation et diffusion dans les milieux complexes » du projet scientifique précédent, plusieurs défis se présentent, notamment pour le matériau béton. L’un d’eux porte sur le découplage des paramètres recherchés que sont la teneur en eau et la teneur en chlorures. Un second aborde la prise en compte des biais environnementaux (température, humidité ambiante, vibrations…) lors du traitement et de l’exploitation des signaux. Un troisième développe l’exploitation des propriétés non-linéaires de la propagation des ultra-sons (US) pour leur sensibilité significative à certaines pathologies (ex : carbonatation). Pour répondre à ce type de défis, les approches multi-physiques, déjà présentes dans certains des projets en cours ou terminés, deviennent indispensables. Différentes stratégies de traitement de l’information sont envisagées, comme le transfert de la méthodologie de fusion de données géophysiques et géotechniques vers la fusion de mesures d’END et de mesures destructives appliquées au béton d’enrobage, l’inversion conjointe de données de nature physique complémentaire, ou encore l’utilisation de techniques d’intelligence artificielle, déjà employées via des collaborations et qui est l’objet d’un intérêt et d’une attention grandissants au sein de l’équipe. A plus long terme, ces approches pourront être intégrées dans des jumeaux numériques des objets étudiés, à travers des collaborations.