Topic description
Les infrastructures civiles modernes forment des réseaux d'infrastructures complexes et interdépendants (IIN). En raison du changement climatique, ces systèmes sont de plus en plus exposés à des risques environnementaux et géotechniques graves et simultanés. Des phénomènes extrêmes tels que les inondations localisées et les glissements de terrain, combinés à des tassements ou gonflements différentiels du sol (provoqués par des cycles sévères de sécheresse et de réhumidification), menacent l'intégrité physique des fondations, des pylônes et des canalisations souterraines des infrastructures.
La fiabilité structurelle sous charge mécanique est étudiée de manière approfondie dans la littérature. Cependant, il existe une lacune scientifique majeure à l'interface entre la dégradation structurelle et le comportement systémique des réseaux. Lorsqu'un événement météorologique extrême provoque un tassement du sol ou un glissement de terrain, non seulement il endommage un composant physique, mais il déclenche un effet domino à travers les réseaux inter-connectés.
Les modèles de réseau traditionnels traitent les infrastructures à l'aide de topologies de graphes simples (nœuds et arêtes par paires), qui ne permettent pas de saisir les relations polyadiques complexes (où une défaillance affecte simultanément plusieurs systèmes). De plus, les modèles actuels ne disposent pas d'un cadre d'optimisation stratégique pour guider les parties prenantes dans l'affectation de budgets limités de modernisation et de maintenance face à un paysage climatique changeant et incertain.
L'objectif principal de cette thèse de doctorat est de mettre en place un cadre mathématique et algorithmique permettant de traduire les risques géotechniques liés au climat en modèles de risque systémique pour les réseaux. Plus précisément, la thèse vise à :
1- Formuler une interface climat-réseau : cartographier les effets physiques des inondations, des glissements de terrain et des tassements de sol sur les états limites des structures, en traduisant les contraintes mécaniques en un taux de défaillance probabiliste du réseau.
2- Développer un cadre d'hypergraphe multicouche : utiliser la théorie des hypergraphes, dans laquelle une seule hyperarête relie entre eux plusieurs nœuds fonctionnels interconnectés, représentant ainsi des dépendances d'ordre supérieur que les graphes traditionnels ne prennent pas en compte.
3- Optimiser la résilience via la théorie des jeux : formuler un modèle de jeu attaque-défense/aléa-opérateur (par exemple, un jeu de Stackelberg) pour dériver des stratégies de défense optimales, aidant ainsi les opérateurs d'infrastructures à allouer des ressources d'adaptation dans le cadre de contraintes budgétaires strictes.
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Modern civil infrastructures form complex, Interdependent Infrastructure Networks (IINs). Due to climate change, these systems are increasingly exposed to severe, concurrent environmental and geotechnical hazards. Severe phenomena such as localized flooding and landslides, combined with differential soil settlement/swelling (caused by severe drought-rewetting cycles), threaten the physical integrity of infrastructure foundations, pylons, and underground channels.
Structural reliability under mechanical loading is investigated thoroughly in the literature. However, a major scientific gap exists at the interface of structural degradation and systemic network behavior. When an extreme weather event causes soil settlement or a landslide, not only does it break a physical component, but it triggers a domino effect across coupled networks.
Traditional network models treat infrastructures using simple graph topologies (pairwise nodes and edges), which cannot capture complex polyadic relationships (where one failure simultaneously impacts multiple systems). Furthermore, current models lack a strategic optimization framework to guide stakeholders on where to allocate limited retrofitting and maintenance budgets against a changing, uncertain climate landscape.
The primary objective of this PhD research is to build a mathematical and algorithmic framework that translates climate-induced geotechnical hazards into systemic network risk models. Specifically, the thesis aims to:
1- Formulate a Climate-to-Network Interface: Map the physical effects of floods, landslides, and soil settlement onto structural limit states, translating mechanical stress into a probabilistic network failure rate.
2- Develop a Multi-Layer Hypergraph Framework: Utilize hypergraph theory, where a single hyperedge binds multiple interconnected functional nodes together, representing higher-order dependencies that traditional graphs miss.
3- Optimize Resilience via Game Theory: Formulate an attack-defense/hazard-operator game model (e.g., a Stackelberg game) to derive optimal defense strategies, helping infrastructure operators allocate adaptation resources under tight budget constraints.
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Début de la thèse : 01/10/
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ANR
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