Thèse soutenue

Évaluation de l'exposition en champ proche : méthodologie et application aux travailleurs en fréquences FM
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Auteur / Autrice : Bader Mustafa Fetouri
Direction : Joe WiartPhilippe De Doncker
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Réseaux, informations et communications
Date : Soutenance le 18/06/2021
Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
Partenaire(s) de recherche : Etablissement opérateur d'inscription : Télécom Paris (Palaiseau ; 1977-....)
Laboratoire : Laboratoire Traitement et communication de l'information (Paris ; 2003-....)
Jury : Président / Présidente : Christian Person
Examinateurs / Examinatrices : Joe Wiart, Philippe De Doncker, David Lautru, Shermila Mostarshedi, Christophe Roblin, Allal Ouberehil
Rapporteurs / Rapporteuses : Christian Person, David Lautru

Mots clés

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Résumé

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La radio FM reste populaire chez toutes les catégories du grand public. Les antennes FM sont généralement placées sur des structures métalliques, aussi appelées pylônes, que les travailleurs doivent escalader pour effectuer des travaux de maintenance. La législation exige le contrôle de l’exposition lorsque les travailleurs sont exposés à des émetteurs à haute puissance. L’objectif de cette recherche est de caractériser les champs électromagnétiques dans les environnements des pylônes et d’évaluer l’exposition. Les champs électromagnétiques dans les environnements des pylônes sont généralement dans le champ proche des antennes, mais la caractérisation et la compréhension du champ proche dans la littérature est limitée à des cas spécifiques d’exposition. Cette recherche s’est donc focalisée sur la définition d’une nouvelle méthodologie en généralisant l’évaluation de l’exposition en champ proche. Cette étude a examiné l’environnement des champs proches en analysant des indicateurs de champs électromagnétiques que l’on peut trouver dans les pylônes, pour ensuite générer des champs incidents aléatoires aux caractéristiques similaires. Les champs aléatoires ont été validés et sélectionnés par un procédé, pour ensuite effectuer des simulations FDTD pour évaluer le débit d’absorption spécifique (DAS) .Cinq cents simulations FDTD pour l’évaluation du DAS ont été effectuées. Les résultats montrent une forte corrélation entre le DAS local/corps entiers et le champ électrique moyen. Des modèles de substitution permettant de lier le DAS au champ électrique ont été trouvés en utilisant des techniques de Machine Learning. L’incertitude des résultats de DAS et des modèles de substitution a été quantifiée.