Inspection et diagnostic de châteaux d'eau à partir d'images de drones

Inspection and diagnosis of water towers with images taken from drones (UAV)

¹ VEOLIA/ GINKEO (affiliation 2015)
² VEOLIA/ GINKEO
jean-louis.lepreux@veolia.com
³ VEOLIA / Région Nord-Ouest
francois.genain@veolia.com

Résumé

Les châteaux d'eau assurent plusieurs fonctions essentielles dans les services d'eau : la défense incendie, une réserve de sécurité pour l'eau potable, et le lissage des cycles de production.

Leurs voiles minces, les charges fixes et les charges cycliques, l'exposition aux intempéries, en font des ouvrages d'art très sollicités.

La génération des « trente glorieuses » donne des signes de vétusté, alors que les collectivités propriétaires doivent gérer les services avec des budgets et des tarifs toujours plus contraints.

Les instruments d'aide à la décision existent, parmi lesquels le coût global de possession, mais ils demandent des informations très précises sur l'état des structures, et des modèles de vieillissement toujours plus raffinés.

Dans ce contexte les images prises par drones apportent un changement de paradigme dans la gestion patrimoniale. Le traitement numérique des données et l'archivage qui permet des détections fines du changement au fil des ans, vont permettre d'optimiser des programmes de réhabilitation.

Tant dans l'évolution des fissures, que dans la dynamique de la corrosion des bétons, les images numériques de surfaces sont de plus en plus parlantes. Le diagnostic fonctionne à partir de codage des défauts selon leurs types et leurs intensités. Des profils longitudinaux ou circulaires s'adaptent à la géométrie des tours.

Pour des questions d'accès ou de sécurité, les drones sont aussi une alternative économique vis-à-vis de moyens d'inspection par cordistes, ou depuis des nacelles sur véhicules lourds.

L'article montre également comment l'usage du proche infrarouge permet de « tracer » l'origine des suintements et de distinguer entre un défaut d'étanchéité de cuve ou un simple problème d'eau pluviale.

Enfin, la constitution de bases de données 3D associant les défauts, avec les données de structure, et les diverses sollicitations calculées, semble être une voie prometteuse de suivi technique des ouvrages. Un site collaboratif serait à créer.

Abstract

Drinking water quality and fire protection minimum storage impose conditions upon design of watertowers. Concrete is often chosen as structural material.

Secondaries functions : optimizing the pumping cycle, antenna installation, advertizing..., imply other constraints on access and maintenance.

Hight and weight lead to rather thin yet waterproof walls. Cyclic stresses are a key issue.

Anti-terrorism rules as well as availability of drinking water limit staff access and periods of outage of service.

The instruments carried by drones are more and more accurate and versatile. Drones also solve some access problems.

Drones are not the unique mean of inspection, but they are to take a growing part in a more and more demanding asset management.

Expected technical life of water towers ranges between 60 and 100 years.

The budgets of owner authorities are under pressure, and a lot of water towers that have been built in the sixties are now ageing.

Priorities of repairs should be defined with a base line assessment, and periodic reviews.

Decision making requires sophidticated ageing modelling for materials and structures, and use of concepts such as Total Cost of Ownership.

Several agencies or laboratories have already developped photo guides for assessing the damage of the material / structure from the pattern and the extent of the surface defaults. However there is a need for standardization.

Infra red images should be added, to track the origine of leaks, as an example.

The defaults are coded on vertical profiles, or on horizontal radar plots.

VEOLIA has also used a data base software to combine the information from defaults, from structral elements and materials. All relevent data may be added : orientation, wind, chemical environment, type of foundation, stress calculation, history of incidents and repairs ...

These data can be filtrated and displayed on a 3D model with a "principal components approach".