Pierre3D - a 3D stochastic rock fall simulator based on random ground roughness and hyperbolic restitution factors - INRAE - Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Canadian Geotechnical Journal Année : 2015

Pierre3D - a 3D stochastic rock fall simulator based on random ground roughness and hyperbolic restitution factors

Résumé

The use of dynamic computational methods has become indispensable for addressing problems related to rockfall hazard. Although a number of models with various degrees of complexity are available, model parameters are rarely calibrated against observations from rockfall experiments. A major difficulty lies in reproducing the apparent randomness of the impact process related to both ground and block irregularities. Calibration of rigorous methods capable of explicitly modeling trajectories and impact physics of irregular blocks is difficult, as parameter spaces become too vast and the quality of model input and observation data are insufficient. The model presented here returns to the simple “lumped-mass” approach and simulates the characteristic randomness of rockfall impact as a stochastic process. Despite similarities to existing approaches, the model presented here incorporates several novel concepts: (i) ground roughness and particle roughness are represented as a random change of slope angle at impact; (ii) lateral deviations of rebound direction from the trajectory plane at impact are similarly accounted for by perturbing the ground orientation laterally, thus inducing scatter of run-out directions; and (iii) a hyperbolic relationship connects restitution factors to impact deformation energy. With these features, the model is capable of realistically accounting for the influence of particle mass on dynamic behaviour. The model only requires four input parameters, rendering it flexible for calibration against observed datasets. In this study, we calibrate the model against observations from the rockfall test site at Vaujany in France. The model is able to reproduce observed distributions of velocity, jump heights, and runout at observation points. In addition, the spatial distribution of the trajectories and landing points has been successfully simulated. Different parameter sets have been used for different ground materials such as an avalanche channel, a forest road, and a talus cone. Further calibration of the new model against a range of field datasets is essential. This study is part of an extensive calibration program that is still in progress at this first presentation of the method, and focuses on fine-tuning the details of the stochastic process implemented both in two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) versions of the model.
Il est devenu indispensable d'utiliser des méthodes de calcul dynamiques pour résoudre des problèmes liés aux risques d'éboulement. Bien qu'il existe actuellement un grand nombre de modèles aux degrés de complexité variés, les paramètres de ces modèles sont rarement ajustés en fonction des observations faites lors d'expériences d'éboulements. Une difficulté majeure réside dans la reproduction du caractère apparemment aléatoire du processus d'impact des particules, lequel est lié aux irrégularités des sols et blocs rocheux. Il est difficile de calibrer des méthodes rigoureuses capables de modéliser clairement les trajectoires et impacts de blocs irréguliers d'un point de vue physique, étant donné que l'étendue des paramètres devient trop importante et que la qualité des données d'observation et de celles entrées dans le modèle est insuffisante. Le modèle présenté ici revient à l'approche simplifiée de la « masse unique » et simule le caractère typiquement aléatoire de l'impact des pierres lors de l'éboulement sous forme d'un processus stochastique. Malgré les similitudes avec les approches existantes, le modèle présenté inclue plusieurs concepts novateurs : (i) la rugosité du sol et des particules est représentée apparaît comme étant une variation aléatoire de l'inclinaison de la pente lors de l'impact; (ii) les déviations latérales de la direction dans laquelle rebondissent les particules par rapport au plan de leur trajectoire lors de l'impact s'expliquent par la variation d'inclinaison du sol sur les côtés, ce qui provoque un éparpillement des particules dans toutes les directions; et (iii) une relation hyperbolique existe entre les facteurs de restitution et l'énergie de déformation à l'impact. Grâce à ces caractéristiques, le modèle est en mesure d'expliquer de manière réaliste l'influence de la masse des particules sur la dynamique de l'éboulement. Du fait qu'il ne requiert que quatre paramètres de départ, le modèle est à calibrer en fonction des ensembles de données recueillies. Dans la présente étude, nous calibrons le modèle en fonction d'observations faites sur le site de Vaujany, en France, où l'on procède à des essais d'éboulement. Grâce à ce modèle, il est possible d'obtenir les mêmes courbes de distribution des vitesses et les mêmes hauteurs et trajectoires de projection des particules que celles observées à divers endroits sur le terrain. En outre, on a réussi à simuler la distribution spatiale des trajectoires et destinations des particules. Différents groupes de paramètres ont été utilisés divers types de terrains tels qu'un canal d'avalanche, une route forestière et un cône d'éboulis. Il est indispensable d'effectuer une calibration plus poussée du nouveau modèle en fonction d'un large éventail de données collectées sur le terrain. La présente étude s'intègre dans un programme de calibration poussée, toujours en cours au moment où l'on présente le nouveau modèle pour la première fois, et a pour objectif de préciser les détails du processus stochastique mis en pratique dans les versions bidimensionnelle (2D) et tridimensionnel (3D) du modèle.
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Dates et versions

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Citer

Valentin Gischig, Oldrich Hungr, Andrew Mitchell, Franck Bourrier. Pierre3D - a 3D stochastic rock fall simulator based on random ground roughness and hyperbolic restitution factors. Canadian Geotechnical Journal, 2015, 52 (9), pp.1360-1373. ⟨10.1139/cgj-2014-0312⟩. ⟨hal-02602201⟩

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