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KHAN Amir Ali

Séparation de source thermométrique

 

Directeur de thèse :     Jérôme MARS

École doctorale : Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (eeats)

Spécialité : Signal, image, parole, télécoms

Structure de rattachement : Grenoble-INP

Établissement d'origine : INPG

Financement(s) : allocation MENRT

 

Date d'entrée en thèse : 11/10/2006

Date de soutenance : 27/11/2009

 

Composition du jury :
Monsieur Olivier Métais, Président
Monsieur Jean-Jacques Fry, Rapporteur
Monsieur François Guillet, Rapporteur
Monsieur David Brie, Examinateur
Monsieur Jean-Francois Giovanelli, Examinateur
Monsieur Jérôme I. Mars, Directeur de thèse
Monsieur Valeriu Vrabie, Co-directeur de thèse
Monsieur Guy d'Urso, Examinateur

 

Résumé : Ce travail de thèse aborde un nouveau problème de traitement des signaux thermométriques qui est celui de la détection des fuites d'eau dans des digues en terre à partir de mesures de température effectuées à l'aide des capteurs à fibre optique. La surveillance des digues en terre qui bordent de nombreux cours d'eau est primordiale afin de prévenir et de se prémunir des éventuelles catastrophes. L'écoulement préférentiel à travers une digue est un indicateur de destruction interne et il en résulte une anomalie thermique. Les mesures ponctuelles de température révèlent alors la présence de ces anomalies. Les capteurs distribués de température DTS basés sur les fibres optiques offrent une solution économiquement efficace pour enregistrer ces mesures. Une fois acquise, les données de température spatio-temporelles sont influencées par différents facteurs comme la réponse du sol dans lequel la fibre optique est enterrée, les variations saisonnières, l'environnement géomécanique, les structures existantes, etc. Afin d'´ecarter les zones temporelles contenant des phénomènes éphémères énergétiques en temps comme les précipitations, qui risquent de générer des fausses alarmes lors de la détection des fuites, nous proposons un critère basé sur le skewness et le kurtosis. La détection des fuites étant formulée comme un problème de séparation de sources, nous présentons dans un premier temps un système basé sur la SVD et l'ICA pour séparer les informations utiles liées aux fuites des autres facteurs “non utiles. Afin de répondre aux cas où le nombre d'acquisitions en temps est limité, nous proposons dans un deuxième temps un détecteur de singularités exploitant les dissimilarités entre les mesures journalières de température aux différentes distances. Les méthodes développées ont été validées sur plusieurs jeux de données synthétiques et réels enregistrés sur les sites expérimentaux installés par EDF. Ce travail s'inscrit dans un axe important et essentiel des travaux de recherche actuels qui est celui du développement de systèmes d'auscultation, sans intervention humaine sur les sites mais qui nécessite une expertise centralisée à partir d'alertes automatiques. ABSTRACT The aim of this research is to address a new problem in processing of thermometric signals for detection of water leakages in dikes using temperature measurements acquired by optical fiber sensors. The monitoring of the earthen dikes confining the river flow is indispensable to avert disaster at mass level. Significant flow of water through the dike due to leakage is an important cause of breach and results in a thermal anomaly. The measurement of temperature is therefore capable of revealing information linked to leakage. Distributed temperature sensors (DTS) based on optical fibers present en economically viable solution for recording this temperature. The spatio-temporel temperature data are influenced by several factors amongst them the leakages, the response of the near surface in which fiber is buried, the seasonal variations, the existing structures, the heterogeneities of the terrain, etc. In order to remove temporal zones containing ephemeral energetic phenomena like precipitations which may generate false alarms during leakage detection, we propose a criterion based on skewness and kurtosis. Formulating leakage detection as a source separation problem, firstly, we present a system based on SVD and ICA for the separation of useful information relevant to the leakages from other “non relevant factors. Secondly, for the case when the number of acquisitions in time are limited, we propose a singularity detector exploiting the dissimilarity of daily temperature variations at different distances. The proposed methods are validated on synthetic as well as real data acquired at experimental installations of EDF. This work forms part of the vital ongoing research for the development of remote monitoring systems based on automatic alerts rather than requiring human intervention.


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