Chemin de fer: Du digital dans l’analogique

La digitalisation est actuellement un sujet dominant dans le secteur ferroviaire. Les données disponibles doivent pour cela être utilisées de manière intelligente. C’est ce que souligne Stefan Marschnig, Associate Professor à la TU de Graz.

Le secteur ferroviaire hibernait-il pendant la révolution digitale ? C’est parfois l’impression que l’on a lorsqu’on aborde le sujet de la « digitalisation croissante » des branches scientifiques et ferroviaires. Cependant, le monde des chemins de fer est bien loin de l’image que l’on pourrait se faire d’un domaine spécialisé analogique coincé dans le passé. Au contraire, la digitalisation y a fait son entrée il y a plusieurs décennies, plus tôt que dans bien d’autres secteurs. Il y a déjà longtemps que les services ferroviaires dirigent numériquement leurs processus d’exploitation, enregistrent des données en masse et prennent des décisions sur la base des données collectées. Aujourd’hui, le défi ne tient donc pas à la digitalisation en tant que telle, mais à l’exploitation de ses opportunités techniques en vue d’extraire des informations précieuses des données brutes rassemblées.

Dans le secteur ferroviaire, la quantité de données enregistrée
est inimaginable. Cependant, seule une mise en
réseau judicieuse permet d’en extraire les informations.Dans le secteur ferroviaire, la quantité de données enregistrée est inimaginable. Cependant, seule une mise en réseau judicieuse permet d’en extraire les informations.

Ne pas confondre : données et informations

L’application courante de données est leur utilisation unique : elles répondent aux questions « que ce passet- il ? », « où ? » et « à quelle fréquence ? » Les exemples suivants indiquent cependant comment générer, par l’analyse des données collectées, des informations supplémentaires. Cela permet alors aux données de répondre à la question « pourquoi ? » et de participer à une optimisation des systèmes par un mode d’exploitation ciblé indispensable.

Il va sans dire que l’enregistrement de mesures techniques d’événements est primordial pour la sécurité des voies ferroviaires et des zones environnantes. On pense ici notamment à l’accès non autorisé aux voies, la manipulation externe d’installations et de composants d’installations ou encore à des états d’exploitation non sécurisés. Le recoupement de données en temps réel est également d’une valeur ajoutée incontestable pour l’exploitation, dans la mesure où il permet notamment de retransmettre aux passagers des informations précises. La modernisation technique du système ferroviaire ne peut cependant pas être obtenue par la simple collecte de données ou leur mise en réseau. Plus que cela, elle nécessite l’analyse de ces données. C’est là, la seule manière que nous ayons de comprendre l’apparition de signes d’usure et d’abrasion immanente aux systèmes et d’optimiser le matériel utilisé, ainsi que les processus qui lui sont liés.

Des données de différents niveaux de détails peuvent se compléter les unes les autres. Des données de différents niveaux de détails peuvent se compléter les unes les autres. Pour ce qui est de l’évaluation alternative, comme ici, en cas d’analyse fractale, il est possible d’obtenir de nouvelles informations à partir des données existantes.

Analyse des données : exemple de l’évaluation de l’infrastructure

L’Institut du trafic ferroviaire et de l’industrie des réseaux de circulation de l’Université technique de Graz en Autriche a déjà consacré plus de 15 ans à la description du comportement de la superstructure. Dans la mesure où la qualité de la superstructure ne peut pas être décrite par les données d’une seule course de mesure – uniquement suffisante pour évaluer son état actuel – une analyse des données d’état de la voie sur plusieurs courses de mesure consécutives a été entamée et la description des processus de qualité a ainsi pu être réalisée.

L’analyse de données n’observe pas la dilatation longitudinale d’un signal de mesure relatif à un état actuel, mais sa progression temporelle. Afin d’étudier les raisons des divers changements d’état, il convient ensuite d’étudier les conditions cadres applicables à la voie observée. C’est pourquoi, dans le présent exemple, les données du wagon de mesure de l’ÖBB-Infrastruktur AG sont recoupées avec d’autres jeux de données. La progression des états peut ainsi être analysée en lien avec la courbure, la forme de la superstructure, la charge exercée sur la voie en tonnes brutes totales par jour et l’âge de l’installation. On tient également compte des travaux de maintenance effectués, tels que le réalignement des voies, le polissage des rails ou le nettoyage du lit de ballast, ainsi que la date et la durée des travaux. Cette base de données (TUG-DB) permet ainsi des recherches ciblées pour l’analyse des détails de la progression de l’état des voies.

Cet accès, détaillé dans la dissertation de Dr. Matthias Landgraf, indique que les données combinées peuvent permettre d’atteindre différents niveaux de détail et que selon l’objectif fixé, différentes données doivent être collectées et évaluées.

L’observation de la modification des signaux dans un contexte temporel permet la description de l’évolution des états. L’observation de la modification des signaux dans un contexte temporel permet la description de l’évolution des états. La base de données correspondante peut permettre de générer différentes informations.

Analyse des données – Perspective

Dans les années à venir, de nouveaux champs de recherche et d’application s’ouvriront dans le contexte des possibilités techniques de la collecte et de l’enregistrement des données, un domaine en plein développement et toujours plus rentable. La mise en réseau de plusieurs jeux de données, conformément à l’exemple susmentionné, peut (au minimum) être complétée de deux aspects supplémentaires importants : l’enregistrement en temps réel d’erreurs locales et la spécification plus précise de l’ensemble des sollicitations. L’Institut du trafic ferroviaire et de l’industrie des réseaux de circulation a déjà commandité et démarré des projets de recherche consacrés à ces deux aspects. En termes de technique de mesure, l’accent est mis sur quatre options techniques :

  • Onboard-Measuring (OBM – Équipement de mesure embarqué): À l’avenir, cet équipement de mesure simple et peu coûteux pourra être monté sur les trains standard (c’est parfois déjà le cas). Des séries de données très denses, sur les accélérations par exemple, permettront ainsi d’enregistrer en temps réel toute défaillance de système soudaine. Cette tendance améliorera considérablement la détection de ruptures des rails et coeurs d’aiguillage ou de la défaillance de joints de rails.
  • Postes de mesure locaux (Wayside Train Monitoring Systems, WTMS): Comme précédemment indiqué, l’ensemble des charges est déterminant pour en savoir plus sur les mécanismes d’endommagement de la voie. La représentation précise, au wagon près, de ces charges offre une image très détaillée de la sollicitation cumulée. Cependant, ce modèle de données se base également sur de fortes simplifications, car les forces appliquées par les véhicules sont dérivées de l’état neuf de ces derniers. L’enregistrement des forces d’interaction réelles aux postes de mesure locaux offre un niveau de détail supplémentaire car des états d’usure peuvent affecter le véhicule (par exemple, plats aux roues) et avoir un impact important sur les forces à l’oeuvre.
  • Systèmes de mesure à fibre optique (Distributed Acoustic Sensing, DAS): L’évaluation acoustique des ondes lumineuses est une technologie prometteuse, dont les données sont transportées par les câbles en fibre optique posés le long de la voie. L’évaluation intelligente de ces ondes lumineuses pourrait offrir une valeur ajoutée énorme à l’exploitant de l’infrastructure. D’une part, les aspects sécuritaires (accès non autorisés à la voie, protection des lieux de travail) peuvent être représentés au moyen de la technique de mesure. De l’autre, la surveillance technique du contact roue/rail est possible, au moins du point de vue théorique. Il est ainsi possible d’identifier les emplacements d’erreur côté véhicule de même que côté voie (par exemple rupture des rails et plats aux roues). Lorsque de telles évaluations sont à nouveau recoupées avec des bases de données existantes, il est possible d’obtenir des réponses à des questions ouvertes sur la réaction du système, mais aussi l’agencement et l’adéquation du système.
  • Équipement de technique de mesure local pour composants de voie/aiguillage (smart assets): Pour mieux comprendre les forces et leur impact réel sur l’infrastructure, il peut être judicieux de procéder à des mesures locales, au niveau des composants des aiguillages ou des traverses. L’équipement continu sur tout le réseau de tous les composants (Assets) n’est pas pris en compte pour des raisons économiques, mais aussi parce que l’installation d’un grand nombre de capteurs entraînerait l’augmentation du nombre de messages d’erreurs.

Outre les informations de base tirées des données ainsi générées, les corrélations existant entre les données sont particulièrement intéressantes. En cas de détection de plats aux roues par les WTMS par exemple, ceux-ci peuvent être marqués comme modèle DAS. De même, tous pics de forces au niveau des composants de voie locaux devraient également survenir, par analogie, sur le véhicule et être détectées dans l’OBM. Grâce aux technologies DAS et OBM, des informations tirées d’une observation ponctuelle peuvent également être réutilisées dans un graphique linéaire. La recherche permettra de démontrer la manière dont ces informations complémentaires sur la qualité peuvent être utilisées sur le long terme.

Poste de mesure local ARGOS de l’ÖBB-Infrastruktur AGPoste de mesure local ARGOS de l’ÖBB-Infrastruktur AG

Déduction de mesures

WAu vu de toutes ces opportunités techniques, une question mérite réponse : quelles limites imposer aux mesures ? Plus le nombre de données collectées est élevé, plus il est probable que
ces données ne soient pas réutilisées et que
b. les données et les informations en découlant se contredisent.

La validité des données mesurées et, avec elle, leur fiabilité est de la plus haute importance aux yeux de l’exploitant de l’infrastructure. Dans tous les cas, la définition de mesures et la prise de décisions touchent aux limites du digital, les mesures sont et restent analogiques. C’est une chose que de surveiller au mieux et sur la base de données des installations d’infrastructures. C’en est une autre que de déterminer des mesures et de les mettre en oeuvre.

La déduction et l’exécution de mesures est influencée par de nombreuses conditions cadres ne concernant pas l’installation même. Des évaluations techniques valides conformes à l’état de la technique forment une base de décision jugée strictement nécessaire, sans pour autant pouvoir directement mener à des mesures analogiques. Des considérations économiques, les ressources budgétaires disponibles, la planification des ressources et, dans le domaine ferroviaire, des aspects spécifiques à l’exploitation doivent être pris en compte dans la planification et l’exécution des mesures afin de s’assurer de la mise en oeuvre de la bonne mesure au bon moment et au bon endroit. Cet univers analogique changera peu à l’avenir, alors que les opportunités digitales de l’évaluation des états des installations continueront à se développer rapidement. Il convient donc de se baser sur les meilleures connaissances disponibles pour prendre les meilleures décisions possibles.

Stefan Marschnig

30.06.2017

Technologies

2200 mots

15 minutes (temps de lecture)

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