MAADISON - Modèles par apprentissage automatisés pour la surveillance des ouvrages névralgiques | FEREC 2020

36 IV.A.2. Application sur un ensemble tunnel/viaduc ferroviaire Le deuxième ouvrage considéré est un ensemble tunnel fer roviaire + viaduc en sortie de tunnel. L’ouvrage est suivi notamment en raison de l’apparition de fissures, et est donc équipé d’un système de sur veillance comportant essentiellement : - Des capteurs de déplacement / fissuromètres, - Des sondes de température. Figure 33 Illustration du système de surveillance du tunnel. La particularité de cet ouvrage repose sur l’observation d’ouverture en continu des fissures : en raison d’affaissements du sol en aval de l’ouvrage, certaines fissures continuent de s’ouvrir. Les ouvertures des fissures suivent donc un profil avec tendance pluriannuelle et saisonnalité (Figure 34) . L’exploitant surveille par conséquent leurs ouvertures, et souhaite être alerté en cas de : - Dépassement de valeurs seuil absolues des ouvertures ou déplacements, - Changement dans l’ évolution (supposée linéaire) des comportements suivis. Figure 34 Exemple de profil de série avec tendance + saisonnalité La présence de ces dériv es s’est rapidement avérée limitante pour l’application des modèles : ceux-ci étant supposés reproduire un comportement de référence de l’ouvrage, il est attendu qu’ils ne prédisent pas une dérive continue des mesures :