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L'approche probabiliste a conduit à une percée fondamentale dans la conception et les techniques de l'imagerie. Sivienn utilise des méthodes de corrélation croisées qui exploitent les signaux de bruits enregistrés par des réseaux de capteurs passifs. Ses techniques se fondent sur des probabilités appliquées, dont les résultats sont appliqués aux signaux de bruit mesurés. Sivienn travaille avec les mathématiciens les plus avancés, afin de réaliser des études prospectives, des scripts aux briques technologiques, spécifiquement adaptées à l'utilisation des données.
Sivienn travaille avec les mathématiciens les plus avancés, afin de réaliser des études prospectives, des scripts aux briques technologiques, spécifiquement adaptées à l'utilisation des données.

Faire avancer les savoirs

Qu'elles soient acoustiques, élastiques, ou électromagnétiques, les ondes peuvent être utilisées pour sonder un milieu inconnu et en extraire de l'information. Dans un premier temps, des ondes sont émises, notamment par des transducteurs en acoustique ou des antennes en électromagnétique, et les récepteurs les enregistrent. Dans un deuxième temps, les données enregistrées sont traitées dans le but de répondre à des questions spécifiques: localisation et/ou caractérisation de sources ou de réflecteurs.


Lorsque seuls des modèles directs grossiers et des données bruitées sont disponibles, le défi est d'estimer certaines parties de la structure inconnue. Il s'agit de détecter et de localiser les sources et les réflecteurs et si possible de reconstruire leurs formes et leurs caractéristiques.


Les chercheurs ont réussi une percée majeure au début des années 2000, en introduisant la méthode des corrélations croisées, qui ont contribué à une nouvelle approche en imagerie. Cette recherche est née des conséquences inattendues observées lors des expériences de retournement temporel. L'expérimentation dans ce domaine consistait à enregistrer des ondes par un réseau de récepteurs et à les renvoyer dans le milieu après retournement temporel, dans le but de focaliser les ondes sur les sources originales ou sur les réflecteurs. De manière inattendue, la refocalisation des ondes dans un milieu perturbé aléatoirement réussissait bien mieux que dans un milieu homogène.

Développer les applications

En imagerie multi-statique, la question centrale porte sur la quantification et la compréhension des compromis entre tailles des données, complexité informatique, rapport signal sur bruit et résolution. L'arbitrage entre résolution et stabilité est critique quand les données sont bruitées. Le bruit peut apparaître sous différentes formes en imagerie multi-statique. Les récepteurs eux-même peuvent être responsables de bruit de mesure, ce qui signifie que les données enregistrées sont corrompues par un bruit ajouté et non corrélé. Ce type de bruit est bien compris et peut-être réduit par des méthodes d'imagerie classique, comme l'imagerie des moindres carrés (ou l'inversion de forme d'onde complète), la migration par retournement temporel ou la migration par temps de trajet.


Le milieu lui-même peut être responsable du bruit. En effet, le milieu de propagation peut être hétérogène. Dans ce cas, la diffusion des ondes produit du bruit de milieu dans les données. Le bruit provoqué par le milieu a une structure très différente par comparaison au bruit de mesure, en raison de ses propriétés de corrélation non triviales. Sivienn analyse alors les corrélations des signaux enregistrés qui apportent des informations sur le milieu.


Enfin, les sources peuvent être responsables de bruit. Elles peuvent être imparfaitement contrôlées. Cependant, les sources de bruit incontrôlées, ou même les sources de bruit ambiant, peuvent créerdes ondes qui donnent des informations sur le milieu à travers leurs corrélations. L'approche originale de Sivienn consiste à analyser les corrélations des signaux enregistrés et à extraire l'information qu'elles contiennent.

Décliner les usages

Alors que les sources sont le plus souvent rares et mal contrôlées, de grands réseaux de capteurs peuvent être déployés. Les techniques de corrélations croisées permettent de transformer numériquement les données issues des réseaux passifs en résultats équivalents à ceux obtenues par des réseaux actifs. En vulcanologie plus spécifiquement, le bruit ambiant rend possible la surveillance des volcans. La méthode consiste à estimer les fonctions de Green de l'équation des ondes entre les paires de récepteurs par corrélations croisées des signaux enregistrés par des capteurs passifs.
Les techniques de corrélations croisées sont couramment utilisées dans les réservoirs pétroliers ou dans les gisements en activité. Des réseaux de capteurs, utilisés pour obtenir des signaux émis par des sources plus ou moins contrôlées situées à la surface, enregistrent le bruit ambiant. Les techniques de corrélations croisées permettent de transformer les récepteurs passifs situés en surface ou dans les puits en sources virtuelles.
L'environnement subaquatique peut être surveillé par des techniques d'acoustique passive fondées sur les corrélations croisées. Les corrélations croisées de signaux enregistrés par des réseaux de capteurs peuvent être analysées afin de localiser une source éloignée, qui émet en environnement complexe, comme un guide d'ondes océanique. Des réflecteurs et des anomalies peuvent être également détectés à partir des corrélations de signaux émis par des sources de bruit ambiant.
La structure mécanique interne du cœur d'un réacteur nucléaire peut être surveillée par des décompositions à base de corrélations croisées du flux neutronique enregistré à l'extérieur du cœur. La contribution de ces corrélations à la surveillance permet en effet de caractériser les modes vibratoires du cœur.
L'hypothèse de cette approche est que les mesures des modes de vibration peuvent être comparées aux calculs initiaux du constructeur. Une anomalie dans les fréquences modales et/ou les formes des modes peut signaler une anomalie de la structure mécanique.

L'équipe

Han WANG

Chercheur

HAN

Jean-Louis Beffa

Conseiller spécial

JEAN-LOUIS

Jean-Philippe TOUFFUT

Président

JEAN-PHILIPPE

Josselin GARNIER

Directeur scientifique

JOSSELIN

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