De nouvelles technologies pour éliminer les accidents ferroviaires : Les jumeaux numériques et plus encore
Des opérations ferroviaires efficaces et sûres sont vitales pour l’économie mondiale. Les chemins de fer transportent chaque année des milliards de tonnes de marchandises et de passagers sur des milliers de kilomètres de voies, reliant des municipalités et des pays. Pour donner un ordre d’idée, les États-Unis à eux seuls transportent chaque année plus de 1,6 milliard de tonnes de marchandises sur plus de 140 000 kilomètres de voies, dont 1,6 million de tonnes de matières premières et de biens de consommation. Cependant, en raison du nombre considérable de wagons de marchandises circulant chaque minute de chaque jour, les accidents et les défaillances des systèmes sont fréquents.
Rien qu’en 2022, selon la Federal Railroad Administration, 1 164 déraillements de trains ont eu lieu aux États-Unis, entraînant plus de 100 millions de dollars de dommages. Cela équivaut à une moyenne de trois déraillements par jour. Bien que les chemins de fer européens comptent parmi les plus sûrs au monde, les accidents ferroviaires ont fait la une de l’actualité internationale. Par exemple, trois accidents ont fait la une des journaux internationaux cette année : un carambolage de cinquante wagons de marchandises aux États-Unis, un accident de train de voyageurs aux Pays-Bas qui a fait un mort et de nombreux blessés, et un autre accident majeur à Odisha, en Inde. L’accident survenu aux États-Unis a provoqué une destruction catastrophique de l’environnement et des communautés et a coûté 387 millions de dollars de dommages. Les déraillements de trains constituent une menace pour la sécurité ferroviaire mondiale et ont entraîné des pertes financières considérables.
Quelles sont les causes des déraillements de trains ?
Le vieillissement de l’infrastructure du système ferroviaire est souvent le coupable. Il rend difficile la détection des problèmes mécaniques et provoque des accidents. Par exemple, la surchauffe des roulements de roue a été la cause de l’accident survenu cette année aux États-Unis et a contribué à de nombreux autres déraillements. Bien que le réseau ferroviaire américain comporte environ 6 000 détecteurs de boîtes chaudes qui surveillent la température des roulements de roue au passage des trains, ces détecteurs n’ont pas été en mesure de prédire et de prévenir efficacement les défaillances imminentes. La technologie actuelle ne permet pas de corréler les données provenant de plusieurs détecteurs et d’intégrer d’autres informations pertinentes, telles que les récents problèmes de maintenance des roulements. En disposant de toutes ces informations, l’analyse prédictive permettrait d’identifier avec précision les roulements de roue défaillants et d’alerter les ingénieurs ferroviaires avant qu’un accident ne se produise.
De même, les techniques actuelles de surveillance des aiguillages et des intersections ferroviaires n’intègrent souvent pas toutes les informations nécessaires pour détecter et prévenir les accidents en temps réel. Au lieu de cela, elles s’appuient souvent sur des systèmes de signalisation plus rudimentaires, qui peuvent tomber en panne et entraîner des accidents catastrophiques. Par exemple, en juin 2023 en Inde, trois trains sont entrés en collision à cause d’une erreur de signalisation qui a conduit un train de passagers entrant sur une voie d’évitement et sur la trajectoire d’un train de marchandises à l’arrêt. Cet accident a fait 296 morts et 1 200 blessés.
Bien que la plupart des déraillements de trains ne soient pas aussi catastrophiques que l’accident survenu en Inde, ils constituent une menace pour la sécurité et coûtent des millions de dollars à l’industrie chaque année. L’infrastructure vieillissante du système ferroviaire a besoin d’aide. Heureusement, les progrès technologiques récents peuvent réduire leur fréquence alarmante, accroître la sécurité et diminuer les coûts d’exploitation.
Les jumeaux numériques et l’apprentissage automatique offrent une solution convaincante
Une nouvelle technologie logicielle appelée » jumeaux numériques » peut améliorer la sécurité ferroviaire en ajoutant une surveillance intelligente en temps réel au système ferroviaire et en créant des alertes en temps opportun lorsque des problèmes surviennent. Les jumeaux numériques peuvent surveiller simultanément des milliers d’actifs, tels que les wagons et les aiguillages, afin de détecter en permanence les problèmes émergents. Par exemple, les jumeaux numériques peuvent suivre tout le matériel roulant pour détecter les défaillances imminentes des roulements de roue. Comme chaque jumeau numérique peut corréler indépendamment les données de plusieurs détecteurs de boîtes chaudes et les combiner avec d’autres informations pertinentes, telles que les problèmes de service du roulement de roue et la température ambiante, il peut identifier avec précision les conditions qui indiquent une défaillance imminente du roulement de roue.
Pour déchiffrer avec précision ce qui est ou n’est pas un problème et signaler une alerte uniquement lorsqu’un problème réel se produit, Digital Twins peut incorporer des algorithmes d’apprentissage automatique qui identifient des modèles dans les données indiquant un problème émergent, tel qu’un roulement de roue en surchauffe. Pour analyser les températures des roulements de roue, les algorithmes d’apprentissage automatique utilisent des données d’entraînement provenant de milliers de détecteurs pour apprendre quels modèles de mesures de température doivent faire l’objet d’une alerte. Ils permettent aux jumeaux numériques de fournir des analyses rapides et puissantes.
Les jumeaux numériques peuvent également surveiller les aiguillages, les passages à niveau et la position des trains pour détecter les conflits susceptibles d’entraîner des collisions. Par exemple, dans l’accident survenu aux Pays-Bas, un train est entré inopinément en collision avec une grue. Un jumeau numérique de la grue qui bloquait les voies pourrait échanger des informations avec d’autres jumeaux numériques de trains en approche pour détecter un conflit et générer une alerte. Le fait que des jumeaux numériques surveillent des actifs clés constitue un autre niveau de sécurité qui peut contribuer à éviter les accidents.
L’utilisation de milliers de jumeaux numériques pour assurer une surveillance en temps réel nécessite une plateforme informatique rapide et évolutive. La technologie informatique en mémoire peut héberger les jumeaux numériques et permettre un accès rapide aux données. Cette technologie répartit automatiquement la charge de travail sur plusieurs serveurs afin de réduire les temps d’analyse à quelques millisecondes.
Modéliser les réseaux ferroviaires avec des simulations Digital Twin
La flexibilité des jumeaux numériques permet également de mettre en œuvre des simulations qui testent leurs capacités de surveillance et leur précision avant leur déploiement dans un système réel. Les simulations permettent aux concepteurs de systèmes de modéliser des réseaux ferroviaires complexes et de s’assurer que les techniques de surveillance détecteront avec succès les problèmes et généreront des alertes en cas de besoin.
Par exemple, pour démontrer comment Digital Twins peut détecter les défaillances des roulements de roue, ScaleOut Software a créé une simulation du système ferroviaire de fret américain à l’aide de sa technologie ScaleOut Digital Twins. Cette simulation a modélisé des milliers de trains et injecté des cas aléatoires de détérioration des roulements de roue afin de valider le fait que Digital Twins peut suivre les températures des roulements de roue à partir de plusieurs détecteurs de boîtes chaudes et alerter les ingénieurs avant que les défaillances ne se produisent.
Assurer la sécurité de nos chemins de fer
Les chemins de fer constituent l’épine dorsale de la chaîne d’approvisionnement moderne et la pierre angulaire des transports publics. Cependant, l’infrastructure actuelle de surveillance des chemins de fer ne parvient pas toujours à détecter les problèmes émergents, ce qui entraîne des accidents coûteux. Les nouvelles technologies, telles que les jumeaux numériques, l’apprentissage automatique et l’informatique en mémoire, peuvent s’appuyer sur l’infrastructure ferroviaire existante pour assurer une surveillance continue, identifier les problèmes et améliorer la connaissance de la situation pour le personnel. Elles ont le potentiel de réduire considérablement la fréquence actuelle des accidents et d’ouvrir la voie à un système de transport plus sûr, plus efficace et plus fiable.
