Sur la bonne voie : l’opérateur ferroviaire britannique teste un prototype de « train intelligent » pour transformer le réseau de transport

L’opérateur ferroviaire Northern teste un nouveau train à la pointe de la technologie, destiné à améliorer radicalement les problèmes d’infrastructure et à repérer les voies endommagées, grâce aux caméras thermographiques de pointe de FLIR.

Auparavant, les problèmes de ligne dûs à des caténaires corrodés ou manquants, ne pouvaient être détectés qu’en personne. Le personnel devait donc parcourir physiquement la ligne et chercher la source du problème entre les segments de la voie connus pour être opérationnels.

Cependant, l’intégrateur britannique de Teledyne FLIR, Thermal Vision Research, dirige un essai de prototype critique utilisant une caméra thermique refroidie FLIR A6750sc, qui promet de minimiser les temps d’arrêt du réseau ferroviaire et de localiser les zones nécessitant une maintenance avec une précision exceptionnelle.

Surmonter les problèmes d’infrastructure ambigus en quelques microsecondes

L’un des problèmes du réseau ferroviaire britannique actuel réside dans le fait qu’une grande partie de celui-ci n’est que rarement surveillée, généralement en cas de panne ou d’obstruction. Cela signifie que lorsqu’un problème est identifié (vol ou d’endommagement des caténaires, par exemple), il est nécessaire de fermer des parties importantes de la voie et de les contrôler manuellement.

Cela peut s’avérer incroyablement coûteux, non seulement en termes de main-d’œuvre nécessaire pour localiser et réparer les problèmes, mais aussi en termes de remboursements aux clients et de coûts indirects associés aux retards, aux annulations et autres interruptions brutales de service.

Pour contrer cela, Northern s’est associé à Belvoir Rail et à Thermal Vision Research, intégrateur de Teledyne FLIR, qui est à la tête d’une solution de haute technologie pour remettre le réseau ferroviaire du Royaume-Uni à niveau.

L’essai comprend un train unique, équipé de la caméra thermique refroidie A6750sc de FLIR, complétée par des moniteurs acoustiques, des G-Shock Bogie, une caméra intelligente, un dôme radar, un logiciel d’imagerie thermique à 180 degrés et des caméras LIDAR de balayage de l’horizon, celles-là mêmes utilisées par la NASA pour cartographier la surface de la lune.

Un élément crucial de cette installation est la A6750sc, capable de capturer tous les pixels d’une scène donnée en moins d’une milliseconde et avec des fréquences d’images complètes de 125 Hz. Cette combinaison est primordiale pour l’imagerie des objets en mouvement rapide, ce qui est bien sûr le cas du train.

Le système A6750sc refroidi est supérieur à l’imagerie thermique conventionnelle non refroidie en raison de sa clarté d’image améliorée et de sa capacité à neutraliser le flou. Autrement dit, les photos d’action ne manquent aucun des détails vitaux nécessaires pour obtenir un instantané clair de l’état de la ligne.

Prévention proactive des problèmes en temps réel

Matthew Clavey, directeur de Thermal Vision Research, explique plus en détail : « Pour ce projet, la A6750sc était un must.

« Même si une caméra non refroidie peut fonctionner entre 30 et 50 images par seconde, il faut environ 30 millisecondes pour prendre une image. Oui, c’est assez rapide, mais pour certaines applications où, par exemple, le convoyeur passe à grande vitesse ou un train qui roule à 160 km/h, c’est comparativement beaucoup trop lent.

« La caméra refroidie A6750sc a l’avantage d’être beaucoup plus rapide et d’être en dessous de la milliseconde. Nous sommes ainsi en mesure de capturer des images de qualité claire, sans flou, et de transmettre des données de haute qualité à grande vitesse. »

« Pour ce projet particulier, Northern souhaite avant tout comprendre les problèmes liés à l’infrastructure générale. Ainsi, si vous prenez un train électrique, il reçoit son énergie directement des caténaires. Or, celles-ci ne sont pas parfaites. Certains raccords peuvent surchauffer ou être corrodés. Des points peuvent poser problème sur la ligne, ou bien il n’y a pas de courant du tout alors qu’il devrait y en avoir. La caméra thermique A6750 nous permettra essentiellement de voir ces points et de les suivre avec précision, en utilisant à la fois les données transmises par le capteur et un marquage GPS secondaire attaché à l’unité.

« Il est fascinant de voir en temps réel comment les connecteurs de caténaires chauffent lorsque le train s’approche et entre en contact. »

Suivi des tendances dans le temps

La ligne de visée de l’ A6750

est extrêmement puissante et, selon la trajectoire de la voie, elle peut atteindre 100 mètres, ce qui donne aux conducteurs suffisamment d’informations sur la voie en amont pour les informer de manière fiable du danger imminent ou des problèmes qu’ils peuvent rencontrer.

Il y a un autre élément extrêmement bénéfique de cette intégration. L’A6750 partage sa fonctionnalité entre le traitement des données sur l’unité et également dans le cloud. Northern peut donc accéder à distance aux données depuis ses centres de contrôle au Royaume-Uni et identifier les tendances dans le temps.

Matthew Clavey de Thermal Vision Research ajoute : « Disons qu’un train se rend à la gare de Leeds City. Les trains entrent en gare le lundi, et toutes les lignes semblent fonctionner parfaitement. Mais le mardi, on constate un point chaud et le mercredi, deux points chauds. Le jeudi, il y en a trois, quatre ou cinq.

« Grâce à cette technologie, il est possible de suivre, de retracer et même de prédire le comportement de la ligne sur des semaines, des mois ou des années, en fonction de ses relevés actuels et historiques. Grâce à la caméra, au lieu d’envoyer des équipes de maintenance, qui doivent parcourir la ligne en personne et effectuer une inspection visuelle, nous pouvons désormais les envoyer directement aux points où il y a réellement un problème, plutôt que de les envoyer dans des zones où un problème est suspecté, mais non localisé. En ce sens, c’est une utilisation beaucoup plus efficace de leur temps et de leur budget de maintenance. »

L’essai du « train intelligent » se poursuivra tout au long de l’année 2023, période pendant laquelle les informations qu’il produira pourraient conduire à des changements cruciaux et à des améliorations nationales de l’infrastructure du réseau ferroviaire britannique.