HAL-Ecole des Ponts ParisTech
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Learnable Earth Parser: Discovering 3D Prototypes in Aerial Scans
No full textInternational audienceWe propose an unsupervised method for parsing large 3D scans of real-world scenes into interpretable parts. Our goal is to provide a practical tool for analyzing 3D scenes with unique characteristics in the context of aerial surveying and mapping, without relying on application-specific user annotations. Our approach is based on a probabilistic reconstruction model that decomposes an input 3D point cloud into a small set of learned prototypical shapes. Our model provides an interpretable reconstruction of complex scenes and leads to relevant instance and semantic segmentations. To demonstrate the usefulness of our results, we introduce a novel dataset of seven diverse aerial LiDAR scans. We show that our method outperforms state-of-the-art unsupervised methods in terms of decomposition accuracy while remaining visually interpretable. Our method offers significant advantage over existing approaches, as it does not require any manual annotations, making it a practical and efficient tool for 3D scene analysis. Our code and dataset are available at https://imagine.enpc.fr/~loiseaur/learnable-earth-parse
Modélisation du comportement d'un milieu poreux fracturé face à une sollicitation de gaz
No full textIn ANDRA's Cigéo project for the underground disposal of radioactive waste in Callovo-Oxfordian clays, the excavation of galleries generates a network of fractures due to the instantaneous discharge of the clays, with a mixed-mode I/II propagation profile. In the long term, these fractures can be pressurized by the accumulation of gases, mainly hydrogen produced by the corrosion of metallic storage components and the radiolysis of water. This potential pressurization may affect the fractured zone, requiring accurate modeling to predict the response of the fractured porous medium under the effect of gas, by coupling gas migration in an unsaturated medium and the poro-mechanical response with crack propagation.This thesis aims to study gas-induced fracturing conditions through theoretical analyses and numerical simulations, taking into account unsaturated hydromechanical couplings between rock and fractures. A two-phase model has been developed, incorporating gas compressibility, to model gas migration and the poro-mechanical response of the medium. The rock is considered as an unsaturated porous medium filled with water and air, where hydrogen migrates by diffusion in the gas phase or by dissolution and advection in the liquid phase.A literature review was carried out on gas migration phenomena in argillite. Unsaturated two-phase flow equations were formulated for the porous matrix and fractures, based on conservation equations and Fick's and Darcy's laws. The cohesive zone model was used to model fracture propagation, with validation by comparison with semi-analytical solutions.A sensitivity analysis identified the key parameters controlling flow and the contribution of each phenomenon (diffusion, advection) to hydrogen transport. Numerical simulations considered a fractured porous medium with flow in fractures and matrix, including mass exchange. The implementations were validated in 2D with the Disroc code, and benchmarked with the FEniCS code.The study examined how fractures around a drift can be reactivated and propagated under increasing gas pressure, taking into account in situ stresses and material anisotropy for different fracture geometries, representative of orientations parallel and perpendicular to the major horizontal stress. The analysis focused on multiphase flow phenomena and their coupling with rock mechanics.The results indicate that, under the gas conditions predicted by ANDRA, no fracture reactivation is observed. However, under higher loading (gas pressure of 15 MPa), the propagation rate increases with the propagation length, ceasing when the propagation length approaches the in situ stress (~12.5 MPa), higher than the maximum pressure estimated for long-term storage (7-8 MPa). The effect of stress and material anisotropy on propagation direction and length was also analyzed, with results in line with theoretical predictions.This research is crucial to the long-term containment and safety of radioactive waste disposal. It enables us to assess the risks associated with gas pressurization and improve our understanding of the poro-mechanical couplings affecting fracture propagation, providing essential information for modeling and risk management in deep geological formationsDans le projet Cigéo de l'ANDRA pour le stockage souterrain de déchets radioactifs dans les argilites du Callovo-Oxfordien, l'excavation des galeries génère un réseau de fractures dû à la décharge instantanée des argilites, avec un profil de propagation en mode mixte I/II. À long terme, ces fractures peuvent être pressurisées par l'accumulation de gaz, principalement de l'hydrogène produit par la corrosion des composants métalliques du stockage et la radiolyse de l'eau. Cette pressurisation potentielle peut affecter la zone fracturée, nécessitant une modélisation précise pour prédire la réponse du milieu poreux fracturé sous l'effet du gaz, en couplant la migration du gaz dans un milieu non saturé et la réponse poro-mécanique avec la propagation des fissures. Cette thèse vise à étudier les conditions de fracturation induite par le gaz à travers des analyses théoriques et des simulations numériques, en tenant compte des couplages hydromécaniques non saturés entre la roche et les fractures. Un modèle biphasique a été développé, intégrant la compressibilité du gaz, pour modéliser la migration du gaz et la réponse poro-mécanique du milieu. La roche est considérée comme un milieu poreux non saturé rempli d'eau et d'air, où l'hydrogène migre par diffusion dans la phase gazeuse ou par dissolution et advection dans la phase liquide.Une revue bibliographique a été menée sur les phénomènes de migration de gaz dans l'argilite. Les équations d'écoulement biphasique non saturé ont été formulées pour la matrice poreuse et les fractures, basées sur les équations de conservation et les lois de Fick et de Darcy. Le modèle de zone cohésive a été utilisé pour modéliser la propagation des fractures, avec une validation par comparaison avec des solutions semi-analytiques.Une analyse de sensibilité a identifié les paramètres clés contrôlant l'écoulement et la contribution de chaque phénomène (diffusion, advection) au transport de l'hydrogène. Les simulations numériques ont considéré un milieu poreux fracturé avec écoulement dans les fractures et la matrice, incluant les échanges de masse. Les implémentations ont été validées en 2D avec le code Disroc, en réalisant des benchmarks avec le code FEniCS.L'étude a examiné comment les fractures autour d'une galerie peuvent être réactivées et propagées sous l'effet d'une augmentation de la pression de gaz, en prenant en compte les contraintes in situ et l'anisotropie des matériaux pour différentes géométries de fractures, représentatives des orientations parallèles et perpendiculaires à la contrainte horizontale majeure. L'analyse s'est focalisée sur les phénomènes d'écoulement multiphasique et leur couplage avec la mécanique de la roche.Les résultats indiquent que, dans les conditions de gaz prévues par l'ANDRA, aucune réactivation des fractures n'est observée. Cependant, sous une sollicitation plus importante (pression de gaz de 15 MPa), la vitesse de propagation augmente avec la longueur de propagation, cessant lorsque celle-ci approche la contrainte in situ (~12,5 MPa), supérieure à la pression maximale estimée pour le stockage à long terme (7-8 MPa). L'effet de l'anisotropie des contraintes et des matériaux sur la direction et la longueur de propagation a également été analysé, avec des résultats conformes aux prévisions théoriques.Cette recherche est cruciale pour assurer la capacité de confinement et la sûreté à long terme du stockage des déchets radioactifs. Elle permet d'évaluer les risques liés à la pressurisation du gaz et d'améliorer la compréhension des couplages poro-mécaniques affectant la propagation des fractures, fournissant des informations essentielles pour la modélisation et la gestion des risques dans les formations géologiques profonde
Wet and dry cup test with hygroscopic materials: what do we really measure?
No full textInternational audienceWet and dry cup tests are widely used to characterize the vapor permeability (or the apparent vapor diffusion coefficient) of construction materials. From a theoretical approach, we examined the transport characteristics of such tests in detail. We precisely quantified the impact of the boundary conditions on the apparent diffusion coefficient and the time required to reach steady-state conditions, which is critical for accurate estimation of this coefficient. Finally, a major point concerns the physical meaning of the value measured through this type of test. For a homogeneous non-hygroscopic medium, the diffusion coefficient obtained represents the diffusion coefficient of vapor through the medium. For hygroscopic materials, where vapor diffusion, bound water diffusion, and sorption or desorption processes may be encountered, we demonstrate that the total water transport diffusion coefficient in the medium is strongly different from, yet proportional to, the apparent vapor diffusion coefficient. We validated and illustrated this analysis based on experiments with cellulose fiber stacks of different porosities and under different experimental conditions
Optimized Control of a Dual-Axis PV Solar Tracker using a Radiometric Cube and an Artificial Neural Network
No full textInternational audienceThis work presents a new control algorithm for a dual-axis solar tracker based on the irradiance measured on four faces of a radiometric cube associated to an artificial neural network (ANN). The control algorithm directly with the radiometric cube without ANN showed a 40.5% gain in energy output compared with a chronometric Sun tracking algorithm on a cloudy day. However, the control algorithm in this configuration showed a loss of 1 % during a period with a clear sky and with highly variable weather conditions. Including an ANN model in the control algorithm with the radiometric cube could reduce the errors that caused losses during periods of clear sky and periods with highly variable weather conditions. The ANN model is used to estimate the PV output power for ten chosen directions of the solar tracker. The ten chosen directions are defined from the irradiance on four faces of a radiometric cube. The PV power output in these ten directions is estimated to determine the direction that maximizes the PV power output for the next movement of the solar tracker. An evaluation of different training datasets was carried out to determine the appropriate amount of data that is relevant for an ANN model with high performance. The evaluation showed that training the ANN on a one-year dataset resulted in good performances that are almost similar to the performances of an ANN trained on a 2-year dataset. The new proposed control algorithm is compared experimentally with a standard chronometric Sun tracking algorithm. The analysis of the comparison showed that the proposed algorithm provides a gain of 1.4% in energy produced during a clear sky period with occasional cloud
Résistance à l'effort tranchant et à la torsion des éléments de structure en béton armé en condition d’incendie
No full textThis thesis proposes a method for the design of reinforced concrete beams subjected to shear and torsion under fire conditions.Firstly, semi-analytical formulations are developed to assess the shear resistance of beams exposed to fire on one, two, three, or even four faces, using the kinematic approach of yield design. These formulations are derived from a general virtual mechanism involving rigid body motions separated by plane velocity discontinuity interfaces. Subsequently, two specific mechanisms are introduced to approximate the failure loads due to shear and bending separately. These approximations provide results that are close to the more general semi-analytical formulation, while being simpler and faster to implement. The theoretical predictions are then compared with experimental results from the literature. A second comparison is made with the results of an experimental campaign conducted as part of this thesis. This campaign also contributed to expanding experimental databases by evaluating the shear failure load of reinforced concrete beams exposed to a standard fire, with a shear span equal to three times the effective depth of the section.To further improve the estimation of the shear failure load, numerical simulations using finite element models are developed. In this context, the kinematic approach employs more complex virtual velocity fields than those used in the semi-analytical model, allowing for the exploration of more comprehensive failure mechanisms, beyond rigid body motions or plane velocity discontinuity interfaces. Additionally, the numerical implementation of the static approach confirms the validity of the kinematic approach, as it yields similar results.Finally, a simplified method for determining the torsional failure load of a thin-walled reinforced concrete beam under fire conditions is proposed, by evaluating the shear failure load of each wall separately. This method is compared with a finite element model of a bidimensional-walled beam subjected to a torsional moment, in order to assess its accuracy. A preliminary comparison of this model with an experimental result at ambient temperature, derived from the literature, is also presented.La présente thèse propose une méthode de dimensionnement à l'effort tranchant et à la torsion des poutres en béton armé en condition d'incendie. Tout d'abord, des formulations semi-analytiques sont développées pour évaluer la résistance à l'effort tranchant des poutres exposées au feu sur une, deux, trois, voire quatre faces, en utilisant l'approche cinématique du calcul à la rupture. Ces formulations sont basées sur un mécanisme virtuel général impliquant des mouvements de corps rigides séparés par des interfaces de discontinuité de vitesses planes. Par la suite, deux mécanismes particuliers permettent d'obtenir séparément une approximation de la charge de ruine en flexion et en effort tranchant des poutres. Ces deux approximations offrent des résultats proches de la formulation semi-analytique plus générale, tout en étant plus simples et plus rapides à implémenter. Les prédictions théoriques sont ensuite comparées à des résultats expérimentaux issus de la littérature. Une deuxième comparaison est effectuée avec les résultats d'une campagne expérimentale réalisée dans le cadre de cette thèse. Cette campagne a permis d'enrichir les bases de données expérimentales en évaluant la charge de ruine en effort tranchant de poutres en béton armé exposées à un feu normalisé, avec une portée d'effort tranchant égale à trois fois la hauteur utile de la section. Afin d'estimer au mieux la charge de ruine par effort tranchant des poutres, des implémentations numériques par modèles aux éléments finis ont été développées. Dans ce cadre, l'approche cinématique utilise des champs de vitesses virtuels plus complexes que ceux du modèle semi-analytique, permettant d'explorer des mécanismes de ruine plus complets, sans se limiter aux mouvements de corps rigides ou aux interfaces de discontinuité de vitesses planes. De plus, l'implémentation numérique de l'approche statique confirme la qualité de l'approche cinématique en fournissant des résultats très proches. Enfin, une méthode simplifiée pour déterminer la charge de ruine en torsion d'une poutre à parois minces en béton armé en condition d'incendie est proposée. Elle évalue séparément la charge de ruine en effort tranchant des différentes parois. Cette méthode est comparée à un modèle aux éléments finis de poutres à parois bidimensionnelles soumises à un moment de torsion, afin d'en évaluer la pertinence. Une première confrontation de ce modèle avec un résultat expérimental à température ambiante tiré de la littérature a également été réalisée
Deep learning applied to CO<sub>2</sub> power plant emissions quantification using simulated satellite images
No full textInternational audienceAbstract. The quantification of emissions of greenhouse gases and air pollutants through the inversion of plumes in satellite images remains a complex problem that current methods can only assess with significant uncertainties. The anticipated launch of the CO2M (Copernicus Anthropogenic Carbon Dioxide Monitoring) satellite constellation in 2026 is expected to provide high-resolution images of CO2 (carbon dioxide) column-averaged mole fractions (XCO2), opening up new possibilities. However, the inversion of future CO2 plumes from CO2M will encounter various obstacles. A challenge is the low CO2 plume signal-to-noise ratio due to the variability in the background and instrumental errors in satellite measurements. Moreover, uncertainties in the transport and dispersion processes further complicate the inversion task. To address these challenges, deep learning techniques, such as neural networks, offer promising solutions for retrieving emissions from plumes in XCO2 images. Deep learning models can be trained to identify emissions from plume dynamics simulated using a transport model. It then becomes possible to extract relevant information from new plumes and predict their emissions. In this paper, we develop a strategy employing convolutional neural networks (CNNs) to estimate the emission fluxes from a plume in a pseudo-XCO2 image. Our dataset used to train and test such methods includes pseudo-images based on simulations of hourly XCO2, NO2 (nitrogen dioxide), and wind fields near various power plants in eastern Germany, tracing plumes from anthropogenic and biogenic sources. CNN models are trained to predict emissions from three power plants that exhibit diverse characteristics. The power plants used to assess the deep learning model's performance are not used to train the model. We find that the CNN model outperforms state-of-the-art plume inversion approaches, achieving highly accurate results with an absolute error about half of that of the cross-sectional flux method and an absolute relative error of ∼ 20 % when only the XCO2 and wind fields are used as inputs. Furthermore, we show that our estimations are only slightly affected by the absence of NO2 fields or a detection mechanism as additional information. Finally, interpretability techniques applied to our models confirm that the CNN automatically learns to identify the XCO2 plume and to assess emissions from the plume concentrations. These promising results suggest a high potential of CNNs in estimating local CO2 emissions from satellite images
Second order quantitative bounds for unadjusted generalized Hamiltonian Monte Carlo
No full textThis paper provides a convergence analysis for generalized Hamiltonian Monte Carlo samplers, a family of Markov Chain Monte Carlo methods based on leapfrog integration of Hamiltonian dynamics and kinetic Langevin diffusion, that encompasses the unadjusted Hamiltonian Monte Carlo method. Assuming that the target distribution satisfies a log-Sobolev inequality and mild conditions on the corresponding potential function, we establish quantitative bounds on the relative entropy of the iterates defined by the algorithm, with respect to . Our approach is based on a perturbative and discrete version of the modified entropy method developed to establish hypocoercivity for the continuous-time kinetic Langevin process. As a corollary of our main result, we are able to derive complexity bounds for the class of algorithms at hand. In particular, we show that the total number of iterations to achieve a target accuracy is of order , where is the dimension of the problem. This result can be further improved in the case of weakly interacting mean field potentials, for which we find a total number of iterations of order
OpenAlex : évolution ou défi pour la bibliométrie/les bibliométriciens ?
No full textInternational audienceLes annonces se succèdent à propos d’OpenAlex, une gigantesque base bibliographique de 248 millions de travaux scientifiques dont les métadonnées sont distribuées en licence CC0, accessibles via l’interface en ligne et via une API. Fin 2023, c’est d’abord Sorbonne Université qui ne renouvelle pas son abonnement au Web of Science, précisant qu’il ne s’agit pas seulement de faire des économies mais bien de la volonté de “s’affranchir résolument des produits bibliométriques propriétaires” et d’utiliser OpenAlex. Janvier 2024, le CNRS annonce se désabonner de Scopus (tout en maintenant l’abonnement au WoS) et va “opérer progressivement une bascule vers des outils bibliographiques libres et compatibles avec la politique de science ouverte de l’organisme”, là aussi mentionnant OpenAlex comme l’une des alternatives possibles. Enfin, février 2024, le MESR annonce un partenariat pluriannuel avec OpenAlex, avec un soutien financier et sans doute des ressources humaines pour contribuer “à l’amélioration des données générales d’OpenAlex et en aidant à enrichir en particulier les données liées à la recherche française”.Devant cet engouement et avant d’y adhérer au seul motif de l’ouverture de la science, il nous a semblé nécessaire d’évaluer la pertinence du recours exclusif à OpenAlex pour réaliser un recensement de publications à l’échelle d’une institution, procédure classique lorsqu’on souhaite ensuite mener une analyse bibliométrique plus poussée sur la base d’indicateurs avancés.Ce billet présente les 2 tests que nous avons réalisés pour répondre à 2 questions.Question 1 : quelle proportion de publications déjà recensées (dans WoS, Scopus ou HAL) par l’Ecole des Ponts est trouvable dans OpenAlex ? Question 2 : quelle proportion de publications est correctement retournée par OpenAlex pour une requête sur l’Ecole des Ponts
Decomposition-Coordination Method for Finite Horizon Bandit Problems
No full textOptimally solving a multi-armed bandit problem suffers the curse of dimensionality. Indeed, resorting to dynamic programming leads to an exponential growth of computing time, as the number of arms and the horizon increase. We introduce a decompositioncoordination heuristic, DeCo, that turns the initial problem into parallelly coordinated one-armed bandit problems. As a consequence, we obtain a computing time which is essentially linear in the number of arms. In addition, the decomposition provides a theoretical lower bound on the regret. For the two-armed bandit case, dynamic programming provides the exact solution, which is almost matched by the DeCo heuristic. Moreover, in numerical simulations with up to 100 rounds and 20 arms, DeCo outperforms classic algorithms (Thompson sampling and Kullback-Leibler upper-confidence bound) and almost matches the theoretical lower bound on the regret for 20 arms
