La détection centralisée des fuites sur les réseaux d'eau potable par réseaux de neurones

= Leakage detection system on watersupply network using a computerised neural network approach

• Auteur / Autrice : Christophe Bissery
• Direction : Marcel Miramond
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Méthode de Conception en Bâtiment
• Date : Soutenance en 1994
• Etablissement(s) : Lyon, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mécanique, Energétique, Génie Civil, Acoustique (Villeurbanne ; 1993-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Sciences et Méthodes (Lyon, INSA1961-1982)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Apprentissage

Réseaux neuronaux (ordinateur)

Détecteurs de fuites

Eau potable

Génie urbain

Résumé

On assiste depuis quelques années, sous la pression de l'environnement, à un changement de perception du risque de dysfonctionnement des systèmes techniques et en particulier des réseaux d'eau potable. Le risque nul n'existe pas et il faut donc apprendre à le gérer. C'est dans ce cadre qu'émerge le besoin de détection centralisée des fuites sur les réseaux d'eau potable, les fuites qui représentent une part importante du risque de dysfonctionnement de la distribution d'eau. Ce travail de recherche propose un système de détection centralisée des fuites sur les réseaux d'eau potable à base de réseaux de neurones. On y étudie en particulier des méthodologies de construction des bases d'apprentissage et de localisation des capteurs qui permettent un passage simple de l'expérimentation à la détection en site réel. Ce travail a permis de constater que sur modèle hydraulique de réseau réel, le système de détection à base de réseau de neurones permettait d'obtenir des résultats en détection qui justifiaient d'une mise en place réelle. L'étude s'achève sur une définition des priorités d'étude pour permettre cette mise en place sur site réel (en particulier, les besoins de prévision de consommation horaire).

For few years, under the influence of the urban environment, the perception of dysfunction risk in technical systems and in particular in water supply networks has changed. The lack of risk doesn't exist and it's necessary to learn how to manage it. It's in this way that appears the need of centralized leakage detection on water supply networks, leaks that represent an important part of the dysfunction risk of water supply. This study proposes a centralized leakage detection system using a computerized neural network approach. The building method of learning bases and the sensors localization method are pointed out and developed. This study has showed that on a realistic network model results obtained with the centralized leakage detection system using a computerized neural network approach allowed experimentations on real networks. The study ends on the presentation of the working priorities for these real experimentations (and in particular the need of hourly water consumption previsions).