Nadia Ghernaout

Nadia Ghernaout

Optimisation de tournées de surveillance d’un réseau de transport de gaz à l’aide de l’apprentissage automatique

NaTran est le gestionnaire du réseau de transport de gaz naturel en France. Pour garantir la sécurité de ses infrastructures gazières, l'entreprise doit mettre en place des tournées de surveillance. Celles-ci impliquent de parcourir l'ensemble du réseau afin de repérer toute anomalie susceptible de compromettre les ouvrages. Ces tournées sont planifiées et construites chaque année. Le réseau est découpé en portions de canalisations chacune associée à un mode de surveillance (voiture, avion, …) et à une fréquence de passage par an dépendant du risque encouru. Ce problème est défini comme un problème périodique de tournées sur les arêtes avec contraintes de capacité et flotte multimodale. Il est NP-difficile car est une extension du problème de tournées sur arcs avec contrainte de capacité qui est NP-difficile. Ainsi pour résoudre ce problème nous développons une approche itérative en deux phases assistée par un modèle d’apprentissage automatique. Une première phase dite de planification a pour objectif d’allouer les portions à surveiller à des semaines de l’année et un mode de surveillance en respectant les contraintes de fréquences ; une seconde phase dite de routage a pour but de construire les tournées pour chaque semaine de l’année et chaque mode. Un modèle d’apprentissage automatique estimant les coûts des tournées assiste la phase de planification afin d’allouer à moindre coût.