Quantification de l'incertitude dans le calcul du débit d'absorption spécifique induit dans le corps humain par des dispositifs 2G à 5G

Cette thèse porte sur la quantification de l'incertitude dans le calcul du débit d'absorption spécifique, grandeur clé pour évaluer l'exposition humaine aux champs électromagnétiques des dispositifs de communication sans fil. Elle se concentre sur une source majeure d'incertitude : la variabilité des propriétés diélectriques des tissus biologiques, dont l'impact sur la fiabilité des simulations de dosimétrie électromagnétique est déterminant pour la conformité aux normes de sûreté. Quatre méthodes non-intrusives de la quantification de l'incertitude sont étudiées et comparées : la méthode de Monte Carlo (référence), les polynômes de chaos non-intrusifs, la méthode d'incertitude combinée basée sur le GUM, et les réseaux de neurones bayésiens. Elles sont validées sur des modèles d'exposition de complexité croissante. Les résultats soulignent l'importance d'intégrer la quantification d'incertitude dans les procédures de test réglementaires pour garantir la sécurité des utilisateurs.

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theses.fr (ABES)
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2026-01-28
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Electromagnetic Fields and Biological Effects
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article
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Quantification de l'incertitude dans le calcul du débit d'absorption spécifique induit dans le corps humain par des dispositifs 2G à 5G

Yiwen Zhang
theses.fr (ABES)
Electromagnetic Fields and Biological Effects
article

Quantification de l'incertitude dans le calcul du débit d'absorption spécifique induit dans le corps humain par des dispositifs 2G à 5G

Yiwen Zhang
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Abstract

Cette thèse porte sur la quantification de l'incertitude dans le calcul du débit d'absorption spécifique, grandeur clé pour évaluer l'exposition humaine aux champs électromagnétiques des dispositifs de communication sans fil. Elle se concentre sur une source majeure d'incertitude : la variabilité des propriétés diélectriques des tissus biologiques, dont l'impact sur la fiabilité des simulations de dosimétrie électromagnétique est déterminant pour la conformité aux normes de sûreté. Quatre méthodes non-intrusives de la quantification de l'incertitude sont étudiées et comparées : la méthode de Monte Carlo (référence), les polynômes de chaos non-intrusifs, la méthode d'incertitude combinée basée sur le GUM, et les réseaux de neurones bayésiens. Elles sont validées sur des modèles d'exposition de complexité croissante. Les résultats soulignent l'importance d'intégrer la quantification d'incertitude dans les procédures de test réglementaires pour garantir la sécurité des utilisateurs.

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