The application of the Boolean Stochastic Generation Method to model seepage under levees in heterogenous soils

L'hétérogénéité des sols joue un rôle important dans l'accroissement de l'incertitude quant à la fiabilité des travaux d'ingénierie géotechnique, en particulier les levées. La présence de fines couches du sol plus perméable que la matrice environnante change de manière significative le réseau d'écoulement des eaux d'infiltration audessous et à l'intérieur de la digue. Cependant, la détection de ces couches est extrêmement difficile. Par conséquent, pour évaluer la sécurité globale des digues, il peut être utile d'adopter des méthodes de calcul stochastiques. Le document présente le calibrage d'un modèle d'infiltration d'un remblai de rivière opérationnel soumis à des volcans de sables. La levée, située le long de la rivière Adige (Sud deTyrol, Italie), est contrôlée depuis 2016. Des piézomètres et des capteurs de température ponctuelle sont installés dans les berges latérales, tandis qu'un capteur à fibres optiques distribuées (FOS), enfouis dans une tranchée longue de 350 m au pied de la digue, est utilisé pour vérifier la répartition de la température dans le sous-sol. La méthode de génération stochastique booléenne (BoSG) prend en compte l'influence des couches de matériau ayant différentes propriétés par rapport au sol environnant. 360 configurations du sol ont été générées pour un modèle bidimensionnel d'écoulement des eaux souterraines de la digue et confrontées avec les données de monitorage de deux piézomètres. Cette analyse permet d'identifier la configuration ayant des effets plus congruent avec les données des piézomètres, qui dans ce cas, est une configuration avec une présence majeure de lentilles au bord de l'eau par rapport au terrain. Cette preuve pourrait orienter les stratégies pour les travaux de réparation

Soil heterogeneity plays an important role in incrementing the uncertainty about the reliability of geotechnical engineering works, especially levees. The presence of thin layers of soils more permeable than the surrounding matrix significantly changes the seepage flow net below and within the dike. However, the detection of these layers is extremely difficult. Consequently, to evaluate the overall safety of dikes it may be useful to adopt stochastic computation methods. The paper presents the calibration of a seepage model of an operational river embankment subject to sand boils. The levee, located along the Adige River (South Tyrol, Italy), has been monitored since 2016. Piezometers and spot temperature sensors are installed in the lateral banks while a distributed fiber optic sensors (FOS), buried in a 350 m long trench at the toe of the levee, is used to check temperature distribution in the subground. The Boolean Stochastic Generation (BoSG) method addressess the influence of layers of material with different properties with respect of the surrounding soil. 360 soil configurations were generated for a two-dimensional groundwater flow model of the levee and confronted with the monitoring data of two piezometers. This analysis permits to identify the configuration that has effects more congruent with piezometers data, which in this case is a configuration with a major presence of lenses on the waterside respect the fieldside. This evidence could guide strategies for remedial works.