Optimisation du placement de capteurs pour trouver la contrainte appliquée à une section d’alvéole

Abstract

Le projet de Centre Industriel de stockage Géologique Cigéo consistera à créer des alvéoles de stockage pour des déchets radioactifs. Les alvéoles se déformeront sous la contrainte appliquée par la roche, et bien que la convergence soit
faible, la surveillance est obligatoire pour savoir si les colis de déchets pourront être récupérés. La démarche consiste à déterminer, par simulation numérique de sections d’alvéoles, le nombre de capteurs à mettre en place, leurs positions et leur
orientation. Un modèle simplifié représente une alvéole soumise à différentes charges et permet de créer une base de données des déformations obtenues par des capteurs virtuels. Un modèle inverse construit avec une approche bayésienne
permet de récupérer la contrainte du sol correspondant à la déformation donnée par les capteurs. La capacité du modèle inverse à détecter le chargement est le critère à optimiser. Les modèles numérique et inverse ont été développés pour
comparer les contraintes horizontales en utilisant une fonction objectif permettant de classer les individus entre eux. L’optimisation par algorithme génétique est employée pour trouver le nombre et le meilleur emplacement de capteurs.