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des thèses françaises
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Suivi de pollution atmosphérique par système multi-capteurs – méthode mixte de classification et de détermination d’un indice de pollution..
| Auteur / Autrice : | Zaher Al Barakeh |
| Direction : | Christophe Pijolat |
| Type : | Thèse de doctorat |
| Discipline(s) : | Génie des procédés |
| Date : | Soutenance le 17/12/2012 |
| Etablissement(s) : | Saint-Etienne, EMSE |
| Ecole(s) doctorale(s) : | ED SIS 488 |
| Jury : | Président / Présidente : Pierre Lantéri |
| Examinateurs / Examinatrices : Christophe Pijolat, Pierre Lantéri, Jacques Nicolas, Marcel Bouvet, Philippe Breuil, Nadine Locoge, Nathalie Redon, Laure Chevalier | |
| Rapporteur / Rapporteuse : Jacques Nicolas, Marcel Bouvet |
Résumé
Cette thèse a pour objectif le développement d’un système multi-capteurs de gaz permettant une évaluation en continu et en temps réel des différentes types de pollution atmosphérique en zone urbain, en classifiant notamment les pollutions de type urbaine, photochimique, ou encore liée au trafic. Le projet se base sur l’utilisation de différents capteurs de gaz de type semi-conducteur disponibles dans le commerce qui sont intégrés dans un dispositif autonome et portable, afin qu’il puisse fonctionner sur site.Dans un premier temps, et en grande partie à Saint-Etienne, différents types de capteurs sont sélectionnés puis leurs performances sont testées sur un banc simulant les atmosphères polluées et développé pour l’occasion. Afin de pallier aux problèmes de non répétabilité et de dérive de la ligne de base et de la sensibilité, des procédures de prétraitement de standardisation sont mises au point.Dans un deuxième temps, et en grande partie à Douai, différents sites de tests sont identifiés et leurs historiques de pollution sont étudiés. Plusieurs campagnes en stations de mesure d’une semaine, recouvrant les différentes saisons et les différents types de sites, sont alors menées. Il y est collecté conjointement les signaux des capteurs et des analyseurs de gaz réglementés. Des méthodes basées sur les réseaux de neurones sont alors appliquées afin d’obtenir conjointement, à partir des signaux des capteurs, une classification parmi 3 types de pollutions (urbaine, trafic et photochimique) ainsi qu’un indicateur global de qualité de l’air. Ces méthodes utilisent une approche basée sur la logique floue afin d’éviter les problèmes d’effet de bord.