Using Conceptual Graphs to build failure knowledge model for forensic in civil engineering
Utilisation des graphes conceptuels pour construire un modèle de connaissances des défaillances pour l’Ingénierie Forensique en Génie Civil
Résumé
The construction industry is very complex and involves many risks. Although they provide essential benefits, infrastructures such as dams, bridges, etc., may, in case of failure, lead to severe consequences in terms of loss of human life and material damage. Numerous studies have looked at dam failures, which have led to changes in regulations to increase the safety of these structures. However, despite this progress, dam failures, sometimes significant, continue to occur throughout the world.Risk management approaches provide tools to minimize the probability and/or consequences of failures. The traditional approach to risk management is based on identifying risk events, then assessing their probability and potential impact before deciding on risk mitigation measures. However, these approaches take little account of feedback and lessons learned from past failures when they could provide valuable lessons for advancing practice.Forensic engineering is a discipline that aims at investigating failures in order to learn lessons and improve practices in the design, management, and operation of structures. Forensic investigation is the study of structures, materials, components, or infrastructure that have failed in order to determine the causes of those failures. Cross-analysis of different failures enables the identification of common factors at the origin of the failures. The results of these analyses can be used to improve risk awareness and induce better practices in the design and construction of similar structures. This can help avoid the repetition of these failures and contribute to the improvement of the safety of these structures.In order to take advantage of failure information obtained from forensic investigations, numerous failure databases have been created over the past decade. However, the main weakness of these databases is the difficulty of their direct exploitation and the lack of intrinsic consistency of their data. Indeed, while they are useful for referencing cases and sometimes offering statistical data, they do not allow cross-analysis or automatically infer knowledge from past cases due to the lack of a unified vocabulary and inference engine. A database for this purpose should be organized in such a way that it is not only easy to find the information but also to use it for further study and analysis.To address these issues, we have proposed to use Conceptual Graphs (CGs) to build a knowledge model of failures. The structure of the model we built makes it applicable to any type of failure and structure, but we have more specifically developed the model for dam failures. CGs are a formalism of representation of knowledge and reasoning in the form of a graph. They provide a unified vocabulary that forms vocabulary support allowing to share and reuse a representation of a phenomenon or a situation in the studied domain. CGs provide visual reasoning mechanisms that can be used to describe failure processes by simulating interactions between system components, but also to search for information and create new knowledge from existing knowledge.In order to illustrate how the model works and its ability to deal with a variety of failures, we applied it to five case studies (two concrete dam failures and three embankment dam system failures). These examples are used to demonstrate the interest of the model to find similar failure cases, to propose possible causes of failure in the context of forensic engineering, and as a support to risk analysis.
L’industrie de la construction est très complexe et implique de nombreux risques. Bien qu’elles procurent des bénéfices importants, les infrastructures telles que les barrages, les ponts, etc. peuvent en cas de défaillance entraîner de lourdes conséquences tant en pertes de vies humaines que matérielles. De nombreux travaux se sont penchés sur les défaillances des barrages permettant de faire évoluer la réglementation pour accroître la sécurité de ces ouvrages. Cependant, malgré ces progrès, des défaillances, parfois majeures, de barrages continuent à se produire, et cela dans le monde entier.Les approches de gestion des risques permettent de fournir des outils pour minimiser les probabilités et ou les conséquences des défaillances. L'approche traditionnelle de la gestion des risques repose sur l'identification des événements risqués, puis sur l'évaluation de leur probabilité et de leur impact potentiel avant de décider des mesures d'atténuation des risques. Cependant, ces approches ne prennent que pauvrement en compte les retours d’expériences, et les leçons tirées des défaillances passées alors qu’elles pourraient riche d’enseignement pour faire progresser les pratiques.L'ingénierie forensique est une discipline qui vise à investiguer les défaillances afin de tirer des leçons et d'améliorer les pratiques quant à la conception, la gestion et l’exploitation des ouvrages. L'investigation forensique consiste à étudier les structures, les matériaux, les composants ou les infrastructures ayant fait l’objet d’une ou de défaillances afin de déterminer les causes de ces défaillances. L’analyse croisée de différentes défaillances permet d'identifier les dénominateurs communs à l'origine des défaillances. Les résultats de ces analyses peuvent être utilisés pour améliorer la prise en compte des risques, induire de meilleures pratiques dans la conception et la construction de structures similaires. Cela peut permettre d’éviter la répétition de ces défaillances et de contribuer à l'amélioration de la sécurité de ces structures.Afin de tirer parti des informations sur les défaillances obtenues à partir des investigations forensiques, de nombreuses bases de données sur les défaillances ont été créées au cours de la dernière décennie. Toutefois, la principale faiblesse de ces bases de données est la difficulté de leur exploitation directe et la cohérence intrinsèque de leurs données. En effet, si elles sont utiles pour référencer des cas et parfois offrir des données statistiques, elles ne permettent pas d’analyse croisée, ou d’inférer automatiquement de la connaissance à partir des cas passés, faute d’un vocabulaire unifié et de moteur d’inférence. Une base de données pour cela, devrait être organisée de manière à ce qu'il soit non seulement facile de trouver les informations, mais aussi de les utiliser pour des études et des analyses ultérieures.Pour répondre à ces enjeux, nous avons proposé d’avoir recours aux graphes conceptuels (GC) pour construire un modèle de connaissances des défaillances. La structure du modèle que nous avons construit le rend applicable à tout type de défaillance et de structure, mais nous avons plus particulièrement développé le modèle pour les défaillances de barrage. Les graphes conceptuels sont un formalisme de représentation de la connaissance et du raisonnement sous forme de graphe. Ils fournissent un vocabulaire unifié qui forme un support de vocabulaire permettant ainsi de partager et de réutiliser une représentation d’un phénomène ou d’une situation dans le domaine étudié. Les GC fournissent des mécanismes de raisonnement visuel qui peuvent permettre de décrire les processus de défaillance en simulant des interactions entre les composants du système, mais aussi la recherche d'informations et la création de nouvelles connaissances à partir des connaissances déjà présentes.
Origine : Version validée par le jury (STAR)