Development of perfomance indicators for the geotechnical diagnosis of raimway tracks by integration of multiple data sources

L'un des principaux problèmes des ouvrages de génie civil est que leurs différentes propriétés commencent à se dégrader une fois ceux-ci mis en service, ce qui entraîne une perte d'efficacité par rapport aux fonctions pour lesquelles ils ont été conçus. Dans le cas des voies ferrées, cette dégradation peut se traduire principalement par une perte d'alignement. Elle peut ainsi entraîner une réduction de la vitesse du trafic, une perte de confort, mais aussi des accidents mineurs à graves, qui peuvent entraîner des déraillements. La crise climatique a incité les gouvernements à promouvoir l'utilisation des trains de marchandises et de passagers, ce qui a entraîné une augmentation de la demande et une usure accrue des chemins de fer. En outre, des conditions météorologiques extrêmes, telles que les inondations ou le gel, entraînent leur détérioration, voire leur destruction. Cela pose un défi aux ingénieurs, qui doivent identifier les causes profondes des problèmes récurrents sur les voies et mettre en oeuvre des mesures correctives efficaces. La gestion des chemins de fer, qui implique des investissements importants et de multiples facteurs de dégradation, nécessite une surveillance constante et un entretien adéquat pour garantir la sécurité et l'efficacité opérationnelle. Les interventions sur les voies sont basées sur le jugement d'experts et sur l'utilisation de technologies permettant de surveiller l'état des voies. Cependant, l'application d'une maintenance de voie aux problèmes n'est souvent pas suffisante si l'on ne s'attaque pas à la cause première.Le principal défi consiste à utiliser efficacement les données d'inspection pour cibler la maintenance de manière appropriée et concentrer les ressources sur les problèmes les plus critiques. Cette étude de recherche se concentre sur le développement d'indicateurs de performance pour informer le diagnostic géotechnique des voies ferrées et évaluer l'état des composants géotechniques individuels. Grâce à ces indicateurs, il sera possible d'identifier le composant géotechnique en plus mauvais état, ce qui permettra de remonter à l'origine des défauts Le principe de base est qu'en évaluant l'état de tous les composants, le composant le plus détérioré peut être identifié comme la cause première du problème.Parmi les différentes méthodes existantes pour déterminer la performance d'un composant, la méthode fonctionnelle et de fiabilité a été choisie. Celle-ci évalue la performance du chemin de fer en termes de capacité à répondre aux exigences opérationnelles et à assurer une probabilité élevée de ne pas tomber en panne en service. Le choix de cette méthode se justifie par le fait qu'elle est la mieux adaptée aux données disponibles, notamment les données géotechniques (Panda et Géoendoscopie), géophysiques (GPR) et d'inspection visuelle (vidéos). Avant d'appliquer la méthode, il est nécessaire de traiter les sources de données afin d'obtenir une quantification de la performance des composants de manière continue et fiable. La mesure géotechnique étant une mesure ponctuelle, il est nécessaire de développer un processus de spatialisation ou d'estimation de ce résultat afin d'obtenir une mesure continue. D'autre part, le problème de la fiabilité de la mesure continue se pose, c'est pourquoi des modèles de fusion de données sont utilisés afin de combiner les informations pour rendre les résultats plus fiables.Deux approches ont été évaluées pour la spatialisation du Panda : les techniques classiques, telles que le Krigeage, qui ont donné des résultats peu fiables en raison de la variabilité spatiale de la voie, et les modèles d'estimation basés sur Machine Learning, qui ont donné des résultats plus précis. D'autre part, il a été démontré que les techniques de fusion de données augmentent la fiabilité des données d'entrée. Enfin, l'analyse des indicateurs de sensibilité a montré une tendance positive par rapport aux diagnostics établis, qui servent à valider les résultats.