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La surveillance microsismique trouve de nombreuses applications dans le domaine de la prévention des risques naturels et industriels. Elle s'est particulièrement développée dans le contrôle de l’exploitation des mines ou des réservoirs d’hydrocarbures.
Elle repose sur l’enregistrement et l’analyse de signaux, provenant de stations de surface, ou en forages répartis autour de la zone d’intérêt à surveiller.
l’Ineris a développé un outil innovant d'analyse de données par méthode de Machine Learning, entrainé sur la base des centaines d’évènements déjà disponibles dans la base de données du Cenaris, le Centre National de Surveillance des Risques du Sol et du Sous-Sol créé par l’Ineris en 2006
Différents types de réseaux neuronaux adaptés aux signaux temporels ont été testés afin de déterminer l’assemblage et les paramétrages optimaux.
Une fois optimisés, ces modèles permettent donc d’identifier les évènements réels pour déclencher des alarmes et alertes dans le but de protéger les biens et les personnes.
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Elle repose sur l’enregistrement et l’analyse de signaux, provenant de stations de surface, ou en forages répartis autour de la zone d’intérêt à surveiller.
l’Ineris a développé un outil innovant d'analyse de données par méthode de Machine Learning, entrainé sur la base des centaines d’évènements déjà disponibles dans la base de données du Cenaris, le Centre National de Surveillance des Risques du Sol et du Sous-Sol créé par l’Ineris en 2006
Différents types de réseaux neuronaux adaptés aux signaux temporels ont été testés afin de déterminer l’assemblage et les paramétrages optimaux.
Une fois optimisés, ces modèles permettent donc d’identifier les évènements réels pour déclencher des alarmes et alertes dans le but de protéger les biens et les personnes.
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