Huit idées qui font bouger les métiers

Avec les capteurs fixes connectés, « on peut désormais aller chercher des informations que l’on ne pouvait pas avoir auparavant », a souligné Olivier Bancel, directeur de la maintenance SNCF Réseau, lors de la conférence de presse #DigitalSNCF le 12 avril. Et de citer comme exemple un projet de surveillance des pantographes, organes de captage d’énergie électrique qui, s’ils sont endommagés, peuvent provoquer des ruptures de caténaires. « Nous avons imaginé un système de caméras sur des portiques ou sur des ponts, qui permettent d’observer le passage des trains, de détecter les trains, de les reconnaître, de prendre une ou des images des pantographes », précise Olivier Bancel. « Derrière ces caméras, un système expert sait immédiatement reconnaître un nombre de défauts. Si le défaut est suffisamment important, il peut y avoir une levée de doute, un arrêt des circulations. Et donc on évite en aval une rupture de caténaire. » Pour ce qui est du principe – détection et reconnaissance des trains en circulation sur le réseau, caméras pour les images des pantographes et reconnaissance des défauts pour prévenir un arrachement de caténaire – on retrouve ici ce qui a présidé au lancement du dispositif PantoSystem (voir VR&T n°587) aujourd’hui déployé au Danemark. Avec des différences sur les détails techniques (nombre de caméras, données enregistrées…) Par ailleurs, le projet de SNCF Réseau se distingue nettement de l’inspection des pantographes telle qu’elle est réalisée par le TrainScanner d’Alstom (voir page 48), ce dernier étant installé en atelier et nécessitant un passage du train à petite vitesse. De plus, TrainScanner a pour objet premier la maintenance préventive du matériel roulant. Pour ce qui est de la surveillance des pantographes par SNCF Réseau, le déploiement doit commencer par l’Ile-de-France et la région lyonnaise. P. L.      

Redbird analyse les abords des voies pour tailler 

la végétation à temps

  En novembre dernier, la SNCF avait dévoilé une série d’expérimentations dont le point commun était le drone. Tantôt utilisé pour la surveillance des voies et des bâtiments, tantôt pour l’exploitation, cet outil multiforme est aussi employé par la société Redbird à des fins de maintenance préventive. Toutefois, pour cette jeune entreprise, l’avion autonome modèle réduit n’est pas une fin en soi. « Le drone n’est qu’un outil », insiste Benjamin Hugonet, directeur Commercial de Redbird. Rien de péjoratif dans ce propos, seulement la volonté de recentrer les choses sur le plus important. « Nous ne sommes pas une entreprise qui fait voler des drones. 90 % de notre action, de notre rôle, c’est de l’analyse de données ». Alors, bien sûr, il faut bien un outil pour collecter ces données. En l’occurrence, Redbird utilise des drones pour leur praticité et leur coût de mise en œuvre. Mais la collecte pourrait tout aussi bien s’effectuer par avions, ou par hélicoptères, si leurs coûts n’étaient pas prohibitifs. D’ailleurs, Redbird imagine plus vraisemblablement l’emploi de satellites, dont la puissance et les capacités devraient permettre, à terme, de générer des images de plus en plus précises et exploitables. En attendant, Redbird s’appuie donc sur des drones. « Notre rôle est de fournir une aide à la décision. » A l’instar de l’expérimentation effectuée avec la SNCF pour analyser quelques kilomètres de voie. A la clé, une cartographie, en 3D, sur son profil, sa géologie, ou la végétation qui l’entoure. Car les arbres qui longent la voie peuvent présenter des dangers, s’ils venaient à tomber sur la caténaire ou sur la voie. Bien sûr, ce genre d’incident n’arrive pas tous les jours, mais c’est son caractère inopiné qui le rend dangereux. Et coûteux, puisque le préjudice est estimé à plus de 100 millions en pénalités de retard, en plus des interventions curatives. Mais avec les données de Redbird, les incidents dus à la végétation deviennent moins imprévisibles. En croisant les données d’une voie, avec des données propres aux essences adjacentes, de leur croissance, les ingénieurs, les agronomes, les statisticiens de Redbird parviennent à préciser quand la végétation engagera le gabarit de la voie, donc à définir un calendrier d’intervention pour la coupe, en cohérence avec des blancs-travaux de la SNCF par exemple, et ainsi anticiper la chute d’arbre, ou des branches fragiles qui pourraient provoquer, par réaction, la rupture de la caténaire. Redbird ne s’intéresse pas seulement à la végétation. L’entreprise, qui compte de nombreux géologues parmi ses spécialistes, est capable d’appliquer les mêmes méthodes d’analyse à une paroi rocheuse le long d’une voie. Grâce à cette analyse, l’entreprise est en mesure de déceler d’éventuels rochers menaçant de se desceller. L’expertise de Redbird pourrait aussi être appliquée à la construction de voies nouvelles et des ouvrages d’art qui les accompagne, en analysant la nature de sol à l’aide d’un lidar, une sorte de radar qui sonde le sous-sol. Y. G.  

Le TrainScanner d’Alstom fait un point sur la maintenance en quelques minutes

Comme son nom l’indique, le dispositif TrainScanner scanne littéralement les trains au défilé, à une vitesse de 4 mph (6 km/h). Faisant partie de la solution de maintenance prédictive HealthHub développée par Alstom, TrainScanner permet d’identifier automatiquement tout composant dont la réparation ou l’échange est ou sera nécessaire, et à quelle échéance. Ceci en analysant les données collectées par des lasers ou caméras 3D lors du passage du train sous