Spatio-temporal data analysis for dynamic phenomenon monitoring using mobile sensors

Doctorante : Ichrak MOKHTARI

Laboratoire INSA : CITI
Ecole doctorale : ED512 : Infomaths

La surveillance des panaches de pollution est cruciale dans les situations d'urgence en raison des effets potentiellement catastrophiques des polluants. Les panaches sont hautement dynamiques et se dispersent rapidement, nécessitant une réponse en temps réel et une cartographie précise de la dispersion pour atténuer les risques. Cette thèse se concentre sur le suivi de la pollution dynamique dans les situations d'urgence, avec trois axes principaux : 1) la prédiction spatio-temporelle de l'évolution du panache de pollution; 2) la planification de trajectoires optimales des drones pour l'améliooration de la cartographie de la pollution; 3) le développement d'un framework générique pour la surveillance des panaches de pollution en situation d'urgence. Dans cette optique, nous proposons dans un premier temps un modèle spatio-temporel basé sur l'apprentissage profond pour la prediction multipoint des concentrations de pollution, et au dessus, nous implémentons plusieurs techniques de quantification de l'incertitude pour avoir une mesure de fiabilité de ce dernier. De plus, nous examinons et identifions les principaux défis liés à la nature dynamique du phénomène étudié ainsi que son contexte d'urgence, et nous proposons une nouvelle approche systémique pour la surveillance de la pollution dynamique se basant sur la mesure aérienne, et combinant des approches d'apprentissage profond avec des techniques d'assimilation de données, tout en s'appuyant sur des stratégies de planification de trajectoires de drones adéquates. Nous étendons ensuite ce framework pour prendre en compte les problèmes de manque de données rencontrés grâce à une solution d'apprentissage par transfert basée sur un modèle physique. Enfin, nous abordons plus méticuleusement le problème de la planification optimale des trajectoires des drones dans le but d'améliorer la qualité de la cartographie de la pollution, avec une solution d'apprentissage par renforcement multi-agents.

Methodology for the development of Smart epoxy/LDH-EDDS coatings for corrosion protection of XC38 carbon steels

Doctorant : Gata Joseph AYEMI 

Laboratoire INSA : MATEIS
Ecole doctorale : ED34 : Matériaux de Lyon

Les hydroxydes doubles stratifiés (LDH) sont des candidats intéressants comme réservoirs d'inhibiteurs de corrosion pour la protection des métaux. En effet, ces espèces présentent une forte capacité à libérer l'inhibiteur contenu entre leurs lamelles d'hydroxyde, et sur la base du principe d'échange d'anions, elles permettent simultanément la capture d'espèces agressives telles que l'ion chlorure présent dans la solution. En raison de leurs propriétés susmentionnées, ils représentent des charges intéressantes qui peuvent être incorporées dans la matrice des revêtements époxy pour améliorer les propriétés de barrière. La conception d'un système intelligent d'inhibition de la corrosion, utilisant ce matériau, pourrait augmenter de manière significative la durabilité et l'efficacité du système revêtu en fournissant une protection active contre la corrosion.
L'objectif de cette thèse est d'étudier l'efficacité du système LDH Zn-Al comme réservoir intelligent d'acide éthylènediamine-N,N'-disuccinique (EDDS).    Le LDH [Zn2Al(OH)6]+[EDDS]4-0.25 2H2O (LDH-EDDS ) est ensuite incorporé dans une matrice de revêtement époxy pour une protection active contre la corrosion de l'acier au carbone XC38 en milieu chlorure de sodium. Le choix de l'EDDS non toxique et biodégradable comme inhibiteur vise à remplacer l'acide éthylènediamine-tétraacétique (EDTA), qui est nocif et difficilement biodégradable. La première partie des résultats, présente une méthodologie pour caractériser l'efficacité de la LDH-EDDS essentiellement basée sur des mesures électrochimiques. La deuxième partie des résultats est consacrée à la caractérisation de revêtements époxy contenant différentes quantités de LDH-EDDS afin de déterminer la teneur optimale nécessaire pour obtenir de meilleures propriétés de protection contre la corrosion. L'étude est menée en utilisant des techniques électrochimiques, telles que les courbes courant-potentiel, la spectroscopie d'impédance électrochimique globale et locale (EIS). Les données d'impédance du système revêtu obtenues par SIE sont interprétées en détail à l'aide d'une méthode graphique améliorée et de profils de distribution, de résistivité, de loi de puissance le long de l'épaisseur des revêtements. Ces résultats permettent une meilleure interprétation et compréhension des mécanismes se produisant aux interfaces revêtement/électrolyte et/ou substrat/revêtement. Des analyses complémentaires telles que des observations MEB, OCP-OES, etc sont menées pour proposer une interprétation des résultats.

Mots-clés : Inhibition de la corrosion, Acier au carbone, Revêtement époxy, LDH, EIS.

The future of Green Infrastructure: From climate data to informed hydrological performance

Doctorant : Vincent PONS

Laboratoire INSA : DEEP

Ecole doctorale : ED162 : Mécanique, Energétique, Génie Civil, Acoustique de Lyon

The 21st century presents numerous challenges to urban stormwater management, including the impacts of changes in both climate and city morphology. These challenges necessitate rethinking the stormwater management paradigm, particularly in the context of existing and ageing infrastructure. This thesis deals with green infrastructures (GI) considered as decentralized multifunctional infrastructures that utilize evapotranspiration and/or horizontal and vertical infiltration to achieve a hydrological function.
This study evaluates the potential of GI to manage day-to-day rainfall events, attenuate major events, and contribute to the management of extreme events in the context of climate change adaptation. It also aims to provide a framework and tools to realign current GI modelling and design methods with the principles of robust decision-making.
The 21st century presents numerous challenges to urban stormwater management, including the impacts of changes in both climate and city morphology. These challenges necessitate rethinking the stormwater management paradigm, particularly in the context of existing and ageing infrastructure. This thesis deals with green infrastructures (GI) considered as decentralized multifunctional infrastructures that utilize evapotranspiration and/or horizontal and vertical infiltration to achieve a hydrological function.
This study evaluates the potential of GI to manage day-to-day rainfall events, attenuate major events, and contribute to the management of extreme events in the context of climate change adaptation. It also aims to provide a framework and tools to realign current GI modelling and design methods with the principles of robust decision-making.
The thesis investigates how to use climate and hydrological present and future data with hydrological GI models to extract relevant information for decision-making under deep uncertainty. The results provide guidelines for i) designing experiments to calibrate reliable hydrological models and ii) using available climate projections together with weather generators for GI performance evaluation. The proposed framework HIDES demonstrates how future downscaled time series can be used to evaluate annual retention distribution and frequency of exceedance, while sampling extreme events allows for estimating both a probability of failure and an indication of the behaviour of GI under failure.
The thesis suggests rethinking the methods for implementing GI at the city scale. The study shows that system-based design outperforms site-scale design through modelling at the roof scale of a neighbourhood, and that lumping GI models at a neighbourhood scale may neglect interactions and fail to estimate performance. The thesis highlights the need to couple GI to achieve challenges in stormwater management.

Flocking models based on local communications : From theory to simulations

Doctorant : Alexandre BONNEFOND

Laboratoire INSA : CITI

Ecole doctorale : ED512 InfoMaths

Les flottes de robots aériens sont désormais utilisées pour de multiples applications telles que la livraison ou encore la surveillance. Cependant, contrôler un grand nombre de drones demeure un défi important. Dans cette thèse, nous étudions des stratégies de flocking, directement inspirées de la nature et reposant sur un modèle décentralisé où les entités concernées interagissent localement par le biais de communications. En analysant les performances de modèles de flocking existant dans des environnements très contraints (par des obstacles), nous identifions les potentielles limites de ces modèles et nous proposons de les adapter et pour les rendre plus robustes. Dans ces travaux, nous considérons les communications sans fil comme étant le seul moyen d’accéder aux informations des voisins, ainsi nous intégrons un modèle de communication réaliste au simulateur de flocking de Viragh et al.. L’analyse des contraintes de pression au sein des flockings nous conduit à développer un nouveau modèle introduisant des interactions asymétriques et capable de faire évoluer les agents (drones) dans des environnements très contraints sans générer de collisions, nommé APR (Asymmetric Pressure Regulation). Notre dernière contribution consiste en un algorithme de type leader- follower distribué permettant à tout agent follower de devenir un leader. Cela renforce considérablement la cohésion de la flotte et donc favorise le succès de missions consistant à traverser des environnements complexes comme des tunnels.

Modélisation et simulation de la captation des acides gras alimentaires à longue chaîne et de leur re-synthèse en triglycérides au sein des entérocytes

Doctorante : Julie ETIENNE

Laboratoire INSA : CarMeN (équipe DO-IT) / Inria (équipe Beagle)

Ecole doctorale : ED205 : Ecole doctorale interdisciplinaire sciences-santé

L’absorption des acides gras alimentaires est une étape clé de la santé cardio- métabolique. Toutefois, les mécanismes moléculaires de leur captation par les entérocytes, cellules absorptives de l’intestin, demeurent mal compris. Cette thèse propose une approche de modélisation des premières étapes de l’absorption intestinale des acides gras à longue chaîne.
Le premier chapitre recense les données quantitatives et les modèles mathématiques de la littérature en lien avec la captation intestinale des acides gras à longue chaîne, leur transport jusqu’au réticulum endoplasmique et leur ré-estérification en triglycérides.
Le second chapitre propose un modèle quantitatif et mécanistique de la captation intestinale des acides gras à longue chaîne, prenant en compte leur hydrophobie et leur sensibilité au pH. Ce système d’équations différentielles ordinaires retranscrit la diffusion passive et différents modules (transport actif, protéines de liaison aux acides gras (FABP), métabolisme intracellulaire), tour à tour retirés du système pour simuler un knockout de gène. Ce modèle a été ajusté sur neuf jeux de données expérimentales publiées. Les simulations montrent que le métabolisme intracellulaire est critique pour assurer une absorption totale à l’échelle des heures. Enlever FABP du système ralentit l’absorption de plusieurs centaines d’heures sans empêcher une absorption totale. A l’échelle de la seconde ou minute, le transport actif est requis pour ajuster le modèle aux données. Quantifier les flux montre que le modèle peut adopter deux dynamiques lors des ajustements. Dans la dynamique « physiologique », les acides gras sont captés puis métabolisés. Dans la dynamique « anormale », les acides gras entrent par transport actif et ressortent par diffusion passive.
Le troisième chapitre décrit une modélisation préliminaire de la ré-estérification des acides gras en triglycérides via la voie des 2-monoglycérides, considérée comme majoritaire dans les entérocytes.
Ensemble, ces résultats fondent les bases d’un modèle quantitatif de l’entérocyte pour le trafic des acides gras.

Sondes et capteurs de champs électromagnétiques à liaisons optiques pour la sécurité en IRM

Doctorant : Paul NOBRE

Laboratoire INSA : CREATIS

Ecole doctorale : ED205 : Ecole doctorale interdisciplinaire sciences-santé

L’imagerie par résonance magnétique est une méthode d’imagerie non-invasive et présentant peu de risque mais qui nécessite néanmoins des précautions. Ainsi, les conditions qui permettent d’assurer la sécurité du patient restreignent ou contraignent l’accès de porteurs d’implants et limitent certaines applications, comme l’imagerie endoluminale. Le champ magnétique radiofréquence impulsionnel peut induire des effets dans les éléments conducteurs qui constituent ou relient le capteur et augmenter localement le dépôt d’énergie dans les tissus. Or, l’imagerie endoluminale permettrait par exemple d’améliorer la prise en charge des malades atteints d’un cancer colorectal par l’analyse pariétale de l’intestin. Dans ce contexte, l’objectif principal de la thèse est d’évaluer la faisabilité de la transmission optique du signal RMN pour remplacer les câbles coaxiaux. La conversion électrooptique étudiée est la modulation d’état de la polarisation, qui présente l’avantage d’être passive. La principale difficulté identifiée est de conserver le rapport signal sur bruit du signal dans un environnement et des contraintes à la fois compatible avec l’IRM et les conditions endoluminales. L’étude des sources de bruit a permis dans un premier temps de proposer une configuration optique fournissant, sans les contraintes endoluminales, une image similaire à la transmission galvanique et conduisant à des pistes d’amélioration quantifiables pour une extension à l’endoluminal pour s’affranchir des risques liés à la présence d’une connexion galvanique. Un deuxième axe de recherche concerne l’estimation directe du champ électrique et la validation des sondes optiques de champ électrique Kapteos pour les mesures de débit d’absorption spécifique (DAS) en IRM. Le DAS est une donnée clef pour garantir la sécurité du patient, et les méthodes prédictives numériques doivent être corrélées à des mesures in-situ. Des mesures ont été réalisés à 7 et 11,7T dans des fantômes calibrés, démontrant l’absence de perturbation introduite par la sonde et l’intérêt des mesures locales et vectorielles du champ électrique.

Développement d’une méthode de modélisation et maillage de réseaux artériels basée sur la ligne centrale pour les études hémodynamiques des pathologies cérébrovasculaires / Development of a centerline-based arterial network modeling and meshing framework for hemodynamic studies of cerebrovascular pathologies

Doctorante : Méghane DECROOCQ

Laboratoire INSA : LIRIS
Ecole doctorale : ED512 Infomaths

La dynamique des fluides numérique (CFD) est une technique qui fournit des informa- tions précieuses sur l’écoulement du sang à partir de la géométrie vasculaire, permettant de comprendre, de diagnostiquer et de prévoir l’issue des maladies vasculaires. Cependant, la résolution des images médicales actuelles n’est pas satisfaisante, et il est encore difficile d’extraire les vaisseaux sanguins, en particulier ceux dont la géométrie est complexe, comme les réseaux d’artères cérébrales. Dans cette thèse, nous avons proposé un cadre en deux étapes pour produire des maillages prêts pour la CFD à partir d’une représentation simplifiée des réseaux vasculaires par leurs lignes centrales. Dans la première étape, afin de pallier aux défauts de la représentation basée sur les lignes centrales (dispersées, bruitées), une étape de modélisation a été introduite pour reconstruire un modèle anatomiquement réaliste à partir de connaissances a-priori sur les vaisseaux et les géométries des bifurca- tions. Ensuite, une étape de maillage a été développée pour créer un maillage volumique de haute qualité avec des cellules hexaédriques structurées et orientées vers l’écoulement, répondant aux exigences de la CFD. Grâce à ce logiciel, nous avons créé une base de donnée de maillages pour la CFD de réseaux entiers d’artères cérébrales, qui peut être utilisé pour l’évaluation de dispositifs médicaux et les études hémodynamiques. Ce logiciel contribue à combler des lacunes des méthodes de maillage actuelles et permet la construction de bases de données de larges réseaux artériels cérébraux pour la CFD.

 

Low cost sensors for monitoring stormwater source control measures

Doctorant : Qingchuan ZHU

Laboratoire INSA : DEEP

Ecole doctorale : ED162 : Mécanique, Energétique, Génie Civil, Acoustique de Lyon

The large-scale deployment of low-cost sensors has the potential to revolutionize the field of urban hydrology monitoring, in particular for decentralised stormwater management systems, bringing expanded research scope and improved urban water management. However, this area is still in its infancy stage and needs a more systematic assessment framework to ensure data reliability and facilitate its implementation by researchers and practitioners.
To fill this gap, this thesis explores low-cost monitoring systems dedicated to stormwater source control measures (SCM). Several open-source low-cost sensors and systems have been calibrated and validated in DIY (Do It Yourself) aiming to assess the medium and long-term performance and identify maintenance problems. This thesis provides:
(i)    A review of low-cost meteorological, water quantity and quality sensors that are used in literature published in recent years, in a unified metrological framework considering numerous parameters.
(ii)    A low-cost meteorological sensors testbench on the INSA green roof platform and comparison between low-cost and conventional air humidity, wind speed and solar radiation sensors. Low-cost sensors are generally found to have comparable performance to conventional sensors, with the exception of pyranometers.
(iii)    The development of a low-cost stand-alone rain gauge station, with a method to calibrate low- cost tipping bucket rain gauges, and a comparison between low-cost and conventional rain gauges from summer to winter. Low-cost tipping bucket rain gauge WH-SP-RG and optical rain gauge RG- 15 have significant sensor-to-sensor variation.
(iv)    The development of a low-cost stand-alone water level monitoring station, with a method to calibrate low-cost pressure water level transmitters, and a one-year long operation assessment. The system developed works satisfactorily but is vulnerable to electromagnetic interference.
(v)    A low-cost turbidimeter testbench and a SEN0189 low-cost turbidimeter performance assessment, which shows significant sensor-to-sensor variation.

Language Reasoning by means of Argument Mining and Argument Quality

Doctorante : Alaa ALHAMZEH

Laboratoire INSA : LIRIS

Ecole doctorale : ED512 Infomaths

Understanding of financial data has always been a point of interest for market participants to make better informed decisions. Recently, different cutting-edge technologies have been addressed in the Financial Technology (FinTech) domain, including data analysis, opinion mining and financial document processing. In this thesis, we are interested in analyzing the arguments of financial experts with the goal of supporting investment decisions. Although various business studies confirm the crucial role of argumentation in financial communications, no work has addressed this problem as a computational argumentation task. In other words, the automatic analysis of arguments. Focusing on this issue, this thesis presents contributions in the three essential dimensions of theory, data, and evaluation. First, we propose a method for annotating the structure of the arguments stated by company representatives during the earnings conference calls. The proposed scheme is derived from argumentation theory at the micro-structure level of discourse. We further conducted the corresponding annotation study and published the first financial dataset annotated with arguments: FinArg. Moreover, we further investigate the question of evaluating the quality of arguments in this genre of text. To tackle this challenge, we suggest using two levels of quality metrics, considering both the Natural Language Processing (NLP) literature of argument quality and the financial era peculiarities. We have also enriched the FinArg data with our quality dimensions to produce the FinArgQuality dataset. In terms of evaluation, we validate the principle of ensemble learning on the argument identification and argument unit classification tasks. We show that combining a traditional machine learning model along with a
deep learning one, via an integration model (stacking), improves the overall performance, especially in small dataset settings. Although argument mining is mainly a domain-dependent task, to this date, the number of studies that tackle the generalization of argument mining models is still relatively small. Therefore, using our stacking approach and in comparison to the transfer learning model of DistilBert, we address and analyze three real-world scenarios concerning the model robustness over unseen domains and variant topics. In addition, with the aim of the automatic assessment of argument strength, we have investigated and compared different (refined) versions of Bert-based models. Consequently, we managed to outperform the baseline model by 13 ± 2% in terms of F1-score through integrating Bert with encoded categorical features. Beyond our theoretical and methodological proposals, the dimensions of argument quality assessment, annotated corpora, and evaluation approaches are publicly available, and can serve as strong baselines for future work in both FinNLP and computational argumentation domains. Hence, directly exploiting this thesis, we described and proposed to the community, within the framework
of the NTCIR-17 conference, a new task/challenge, the FinArg-1 task, relating to the analysis of financial arguments. We also used our proposals to respond to the Touché challenge at the CLEF 2021 conference. Our contribution was selected among the « Best of Labs ».

« Amélioration de l'efficacité de détection dans le proche infrarouge de photo-détecteurs de type SPAD intégrés dans une technologie CMOS FDSOI »

Doctorant : Shaochen GAO

Laboratoire INSA : INL

Ecole doctorale : ED160 : EEA (Electronique, Electrotechnique et Automatique)

Cette thèse porte sur la simulation et la caractérisation de diodes à avalanche à photon unique (SPAD) intégrées dans la technologie CMOS FDSOI (Fully-depleted Silicon-on-Insulator) 28nm de STMicroelectronics. L'objectif principal se concentre sur l'amélioration de la probabilité de détection de photons (PDP) de ces dernières. Elles sont composées d'une jonction p-Well/Deep-n-Well dans un substrat silicium. La jonction est insérée sous une fine couche d'oxyde enterrée (BOX) et l'électronique associée est placée dans une fine couche de silicium au-dessus du BOX. Cette implémentation permet de créer un pixel intrinsèquement 3D. Afin d'améliorer la PDP, l'approche de la nanostructuration des tranchées STI présentes nativement dans la zone active a été choisie pour l'illumination par la face avant. En nanostructurant ces tranchées STI, nous pouvons augmenter le taux de photogénération moyen dans les zones photosensibles et ainsi améliorer la PDP. Les simulations électro-optiques sur les diodes SPAD nanostructurées avec un rapport entre la surface de silicium et la surface totale d’un motif périodique variant de 15% à 25% et une période 0,48µm présentent un gain relatif moyen en PDP de 100% et 35% respectivement pour la gamme spectrale de 400-550nm et 550-700nm avec une tension d’excès de 1,5V. Ces résultats nous ont permis de proposer des architectures nanostructurées dans le un circuit de test. Les caractérisations ont montré un gain relatif moyen de 30-50% avec les valeurs absolues de PDP<2,5% pour des tensions d’excès relatives comprises entre 2-4% de la tension de claquage. Même si ces travaux n’ont pas permis d’atteindre les performances de photodétection de l’état de l’art, les résultats de caractérisations électro-optiques restent prometteurs, compte-tenu des contraintes lors des simulations et caractérisations (propriétés optiques des couches d’interconnexions non connues, faible degré de liberté sur le contrôle du procédé de fabrication, compromis entre le DCR (taux de comptage dans l’obscurité) et la PDP relié aux défauts d’interface apportés par les tranchées STI).