Le Machine Learning au service de la maintenance des hydroliennes : le sujet de thèse de Haroon Rashid
Saviez-vous que notre site de Brest abrite quelques chercheurs de l’Institut de Recherche Dupuy de Lôme (IRDL) ? A l’occasion de l’inauguration des nouveaux locaux de ce laboratoire dans les murs de l’IUT, nous vous proposons de découvrir quelques portraits d’étudiants en thèse. Haroon Rashid travaille sur un modèle de détection et d’estimation de l’encrassement biologique dans les turbines marémotrices.
« Mon objectif est de détecter le plus tôt possible et d’estimer la quantité de biofouling sur les hydroliennes, » nous explique Haroon, un jeune chercheur pakistanais.
L’énergie marémotrice est une source prometteuse d’énergie renouvelable, exploitant le potentiel des mouvements océaniques pour générer de l’électricité propre. Cependant, les hydroliennes, complètement immergées, sont susceptibles de s’encrasser avec le temps, accumulant des dépôts d’algues ou d’autres organismes marins. C’est cet encrassement biologique qu’Haroon appelle en anglais « biofouling ».
« Cette accumulation d’organismes entraine avec le temps un impact négatif sur les performances de la turbine. On s’en rend facilement compte quand on voit les photos avant-après, » ajoute Haroon en nous montrant une image illustrant la même hydrolienne avant et après son séjour aquatique. La multitude d’êtres vivants ayant élu domicile sur cet équipement est, en effet, impressionnante.
« Cet encrassement peut également engendrer ou accélérer la corrosion de l’équipement. Et une fois que le processus est allé trop loin, c’est trop tard et il n’y a pas d’autres solutions que de remplacer totalement l’hydrolienne. » L’enjeu est de programmer la maintenance au bon moment : « Ni trop tard, ni trop tôt non plus car cela coûte cher ! »
Pour l’instant, la détection de cet encrassement se fait grâce à des véhicules sous-marins ou des plongeurs, un processus long et fastidieux. L’objectif de la thèse de Haroon est donc de créer un modèle utilisant l’intelligence artificielle et les méthodes de Machine Learning pour détecter et prédire cet encrassement. Cela permettra de planifier une maintenance qui garantit la bonne performance des équipements et une intervention humaine réduite.
« La recherche a déjà beaucoup avancé sur ce sujet pour les bateaux, mais pas sur les hydroliennes. Or le problème est assez différent vu que ce genre d’équipement n’est pas en mouvement. »
Pour collecter les données nécessaires à la création de son modèle, Haroon a bénéficié d’une collaboration avec des industries maritimes à Shanghai. Il a également eu la chance d’effectuer un séjour de 3 mois aux Etats-Unis à la Lehigh University en Pennsylvanie pour récolter des données. « C’était une très belle expérience. De plus, vu que ces turbines étaient de plus petite taille que celle de Shanghai, cela me permet de comparer ces données ! »
Haroon prévoit de soutenir sa thèse en février 2025. Par la suite, il s’imagine travailler dans l’industrie : « sur un sujet lié aux hydroliennes ou alors dans la recherche ou l’enseignement. »
La thèse de Haroon est une des actions du Campus des Métiers et des Qualifications Industries de la Mer financées par le Programme d’Investissements d’Avenir (PIA). Elle fait partie de l’axe d’innovation et de recherche du campus qui a pour objectif de contribuer au processus d’innovation pour les industries de la mer.
Pour en savoir plus, vous pouvez parcourir les premières publications de Haroon sur le sujet :
- Biofouling Detection and Extent Classification in Tidal Stream Turbines via a Soft Voting Ensemble Transfer Learning Approach
Haroon Rashid, Mohamed Benbouzid, Yassine Amirat, Tarek Berghout, Hosna Titah-Benbouzid, Abdeslam Mamoune
IECON 2023- 49th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society - Mapping a Machine Learning Path Forward for Tidal Stream Turbines Biofouling Detection and Estimation
Haroon Rashid, Mohamed Benbouzid, Hosna Titah-Benbouzid, Yassine Amirat, Tarek Berghout, Abdeslam Mamoune
IECON 2023- 49th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society - Tidal Stream Turbine Biofouling Detection and Estimation: A Review-Based Roadmap
Haroon Rashid, Mohamed Benbouzid, Hosna Titah-Benbouzid, Yassine Amirat, Abdeslam Mamoune
Journal of Marine Science and Engineering - Biofouling issue in tidal stream turbines
Hosna Titah-Benbouzid ,Haroon Rashid and Mohamed Benbouzid
Chapter in Book « Design, Control and Monitoring of Tidal Stream Turbine Systems », pages 181 –204