Contrôle de la représentativité d’échantillonnage des sols contaminés

Sona, Mirela (2026). Contrôle de la représentativité d’échantillonnage des sols contaminés. Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Les sites anthropiques peuvent être appréhendés selon deux perspectives complémentaires : d’une part, comme une contrainte liée à leur historique de contamination; d’autre part, comme un levier de développement dans un contexte où l’accès aux terrains urbains se raréfie et où l’inventaire de sites délaissés demeure important en raison de la pollution. La réhabilitation de ces sites est conditionnée par une caractérisation environnementale dont l’incertitude demeure élevée. Or, des erreurs d’échantillonnage encore observées en pratique peuvent conduire à des décisions caractérisées soit par des surcoûts importants, soit par une maîtrise insuffisante des risques environnementaux et sociaux. Dans ce cadre, la présente recherche doctorale a été orientée vers l’identification et la quantification des facteurs influençant le biais et la variance d’échantillonnage en mettant l’accent sur l’influence du mode de prélèvement et de l’humidité sur la reproductibilité, la variance et la représentativité des résultats analytiques

Trois axes, fondés sur l’hétérogénéité des matières particulaires, ont été examinés. Premièrement, la représentativité de la distribution granulométrique d’un mélange constitué de pierre concassée et d’argile a été évaluée en fonction de l’humidité et du protocole de prélèvement, un grappillage non probabiliste et un échantillonnage probabiliste ayant été appliqués à des lots secs et humides. Une diminution significative de la variabilité a été observée lorsque l’échantillonnage probabiliste a été employé, en particulier à l’état sec, tandis qu’une sensibilité accrue à l’humidité a été constatée pour le grappillage.

Deuxièmement, la comparaison des performances, réalisée pour deux analytes (physique et chimique) à deux niveaux de concentration, a montré que le mode d’échantillonnage exerçait l’effet dominant sur le biais et la variance relative; une amélioration de la représentativité de plus de deux ordres de grandeur a été attribuée à l’approche probabiliste. Il a en outre été mis en évidence que le tamisage des particules grossières, bien qu’associé à une réduction de la variabilité apparente, introduisait un biais substantiel par modification de l’échantillon primaire.

Troisièmement, il a été montré que l’humidité contribuait à réduire le biais et la variance relative pour les deux protocoles, sans toutefois compenser les limitations intrinsèques du grappillage. Globalement, l’adoption de protocoles probabilistes inspirés de la Théorie d’Échantillonnage des Matières Morcelées (TEMM) est ainsi étayée comme voie privilégiée pour renforcer la représentativité des résultats et soutenir des décisions de réhabilitation plus fiables.

Plus précisément, cette thèse démontre que l’amélioration durable de la représentativité en caractérisation de sites contaminés peut reposer sur l’adoption de protocoles probabilistes inspirés de la TEMM, capables de maîtriser les erreurs d’échantillonnage de manière robuste, y compris sous des conditions d’humidité variables, et sur l’évitement de pratiques de préparation susceptibles de biaiser l’échantillon.

Titre traduit

Control of sampling bias in the characterization of contaminated sites

Résumé traduit

Anthropogenic sites can be considered from two complementary perspectives: on the one hand, as a limitation due to their legacy contamination; on the other hand, as a driver for redevelopment in a context where access to urban land is becoming increasingly scarce and where the inventory of neglected sites remains substantial because of pollution. The rehabilitation of these sites depends on environmental characterization, which is still affected by high uncertainty. In practice, sampling errors that are still observed can lead to decisions marked either by major additional costs or by insufficient control of environmental and social risks. Within this framework, the present doctoral research focused on identifying and quantifying the factors influencing sampling bias and variance, with particular emphasis on the effects of sampling method and moisture on the reproducibility, variance, and representativeness of analytical results.

Three research axes, grounded in the heterogeneity of particulate matter, were examined. First, the representativeness of the particle size distribution of a crushed-stone and clay mixture was assessed as a function of moisture and sampling protocol, by applying non probabilistic grab sampling and probabilistic sampling to dry and moist lots. A significant decrease in variability was observed when probabilistic sampling was used, particularly under dry conditions, whereas increased sensitivity to moisture was observed for grab sampling.

Second, performance comparisons conducted for two analytes (physical and chemical) at two concentration levels showed that the sampling method exerted the dominant effect on bias and relative variance; an improvement in representativeness by more than two orders of magnitude was attributed to the probabilistic approach. It was further shown that screening out coarse particles, although associated with reduced apparent variability, introduced substantial bias by modifying the primary sample.

Third, moisture was shown to reduce bias and relative variance for both protocols, without, however, compensating for the intrinsic limitations of grab sampling. Overall, the adoption of probabilistic protocols inspired by the Theory of Sampling of Fragmented Materials (TEMM) is therefore supported as a preferred pathway to strengthen result representativeness and to support more reliable rehabilitation decisions.

More specifically, this thesis demonstrates that durable improvements in representativeness for contaminated site characterization are achieved through adopting TEMM-inspired probabilistic protocols capable of robustly controlling sampling errors, including under variable moisture conditions, and on avoiding sample preparation practices that may bias the sample.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Thèse de doctorat électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Thèse par articles présentée à l'École de technologie supérieure comme exigence partielle à l'obtention du doctorat en génie". Comprend des références bibliographiques (pages 177-190).
Mots-clés libres:	représentativité, biais, distribution granulométrique, échantillonnage probabiliste, grappillage, hétérogénéité
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur(-trice) Dubé, Jean-Sébastien
Programme:	Doctorat en génie > Génie
Date de dépôt:	26 mai 2026 17:41
Dernière modification:	26 mai 2026 17:41
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3917

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