RÉSUMÉ : Les applications critiques de la modélisation des géomatériaux nécessitent souvent un cadre computationnel unifiant deux caractéristiques clés : (1) non-linéarité de contrainte-déformation physiquement réaliste due à des phénomènes dissipatifs sensibles à la pression, et (2) calcul robuste et efficace de la réponse constitutive du matériau, en particulier pour la modélisation couplée des dommages-plasticité avec contact de frottement. Une gamme diversifiée de géomodèles nécessite à la fois une physique des matériaux non linéaire et une tractabilité numérique : compactage/dilatation induits par la pression dans les réservoirs de pétrole et de gaz ; évolutions des processus de réseaux de fractures près du puits dans les systèmes géothermiques ; et, dynamiques induites par des événements d'impact dans le sol, l'hydrure, la roche et les formations manufacturées. En particulier, les simulations de contact ont besoin d'un modèle de géomatériau rapide et fiable car numériquement intensives (par exemple, nécessitant une discrétisation spatiotemporelle fine pour résoudre le glissement de failles, la fermeture de fissures existantes, et/ou la dynamique d'interaction de roche fragmentée). Une voie pour améliorer la robustesse et l'efficacité de la géomécanique computationnelle non linéaire, tout en conservant la physique nécessaire pour approcher des phénomènes couplés complexes comme le contact, est l'adoption d'un cadre d'optimisation pour les relations constitutives dépendantes du chemin des géomatériaux. Dans ce travail, un algorithme de minimisation à deux phases ou "biphasique" pour la ductilité non linéaire sensible à la pression est décrit, calibré, et exercé dans un modèle de géomécanique dynamique intégrant des conditions de contact difficiles. L'accent est mis sur la modélisation de plasticité multi-surfaces de décollage au cours de la transition fragile-ductile, via une séparation des contributions de contrainte en phases matérielles "liant" et "agrégat" produisant une non-associativité plastique effective (Bryant et al., IJNAMG, 2022 et Bryant et al., 56ème USRMGS, 2022).
Bryant et al. (Sun,) ont étudié cette question.