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Perspectives de notre revue scientifique | Compilé par Megan Skrip - 24 septembre 2026
L’apprentissage automatique et les données issues de la centrifugeuse se combinent pour modéliser plus de 200 scénarios de failles, permettant ainsi de déterminer avec précision les angles et les profondeurs d’enfouissement les plus sécuritaires pour la stabilité des tunnels
Avec l’aimable autorisation de Vahid Amini
Bien qu’elle soit importante pour évaluer la réaction attendue des tunnels face aux failles géologiques, la modélisation physique par essais en centrifugeuse est limitée par le temps et les coûts, ce qui restreint l’éventail des scénarios pouvant être testés efficacement. L’étude a combiné les données des essais en centrifugeuse avec celles générées par des simulations informatiques afin de définir plus de 200 scénarios dans lesquels un tunnel rencontre une faille de glissement en inclinaison, puis a identifié les conditions les moins dangereuses et les plus dangereuses.
« Les failles comptent parmi les défis géologiques les plus importants et les plus complexes auxquels sont confrontés les concepteurs », a déclaré l’auteur principal, Vahid Amini, étudiant au doctorat à l’Université de technologie d’Amirkabir, en Iran. Pourtant, compte tenu du rôle crucial des tunnels en tant qu’infrastructures, « il est essentiel de bien comprendre les conditions géologiques tout au long du tracé du tunnel ».
L’étude a utilisé trois méthodes d’apprentissage automatique ainsi qu’une gamme de valeurs pour l’angle de la faille, le diamètre du tunnel et la hauteur de recouvrement afin de prédire à la fois le déplacement de la faille et l'indice de fragilité d'un tunnel coupant une faille inverse ou normale. Les résultats montrent que des ratios plus élevés entre la hauteur de recouvrement et le diamètre du tunnel entraînent la plus faible fragilité du tunnel, les angles de faille les plus sécuritaires se situant entre 83 et 90 degrés; les angles de faille compris entre 50 et 63 degrés présentent le plus grand risque pour la stabilité du tunnel.
Consultez l'article: “The use of machine learning to assess failure risks of shallow continuous tunnels subjected to active dip-slip faults,” V. Amini and S. H. Khoshrou, Vol. 17, No. 1
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