La collaboration AVIATOR est officiellement née ce 28 novembre 2024 : dans le cadre du projet R&D CIWAP 4, la R&D d'EDF, EDF UK R&D et centre R&D China s’associent pour accélérer le développement d’une solution d’automatisation de la recherche de défauts sur des images issues de l’inspection par drone des tours aéroréfrigérantes.

Les inspections d'intégrité structurelle, une tâche chronophage

Les tours aéroréfrigérantes des centrales nucléaires sont régulièrement inspectées par drone pour vérifier leur intégrité structurelle. Ainsi, à la fin de chaque campagne, des images des 40 000 m² de la coque en béton doivent être revues par un opérateur qui relève les défauts qu’il rencontre (fissures, corrosion, détachement d’écailles de béton, etc) et rédige un rapport concluant sur les zones à réparer ou à surveiller. Le rapport sera remis à la Division Technique Générale (DTG) plusieurs semaines après, le temps que l’analyse des images puisse être réalisée.

L'IA comme outil d'automatisation du processus

L’essor de l’intelligence artificielle sur le traitement d’images offre des perspectives pour l’automatisation de cette tâche. Ce problème ne se limite en outre pas qu’aux ouvrages de génie civil du parc nucléaire. L’ensemble des parcs a un intérêt pour la recherche de fissures sur leurs ouvrages critiques. Ainsi, à l’échelle d’EDF, si la R&D d'EDF en France et le centre R&D Chine ont déjà travaillé (séparément) pour le parc nucléaire, EDF R&D UK a planché sur cette thématique pour les pales d’éoliennes (dans le cadre du projet R&D EOLE sur l’éolien onshore).

Devant ce constat, la mise en place d’une collaboration entre EDF SA, EDF UK R&D et le centre R&D Chine a semblé évidente pour accélérer le développement d’une solution de détection automatisée des défauts à partir d’images issues d’inspections par drone. Dans le cadre du projet CIWAP 4 (projet R&D pour le Génie Civil du Nucléaire), la collaboration AVIATOR (Automatized VIsual Analysis TOol for inspections of containment and cooling toweRs) a ainsi vu le jour et un accord de collaboration a été signé le 28 novembre 2024 par la R&D d'EDF en France, au Royaume-Uni et en Chine pour la lancer. Le cas d’usage sera centré sur la recherche de défauts sur les tours aéroréfrigérantes.

L'alliance des savoir-faire transverses

Chaque partenaire travaillera de concert sur ses points forts pour mettre en place la chaine de traitement la plus performante possible : EDF DTG fournit les images issues de l’inspection de trois tours aéroréfrigérantes, EDF R&D France et EDF UK R&D travaillent sur la recherche et la comparaison des réseaux de neurones les plus performants pour relever les défauts, et le centre R&D Chine s’occupe de la phase de prétraitement des images en développant une méthode de création par IA de données synthétiques (par ex. d’images contenant de faux défauts) qui permettra de compléter la base de données de défauts. La collaboration AVIATOR s’attaquera également au lien entre qualité des images et performance des détections, et au calcul de paramètres d’intérêt pour EDF DTG comme par exemple la longueur et de l’ouverture des fissures sur l’ouvrage. L’objectif affiché est d’aboutir à un prototype sur lequel EDF DTG pourra s’appuyer pour faire développer un logiciel industriel de traitement de ses données d’inspection en 2028.

Nul doute que cette collaboration autour des tours aéroréfrigérantes bénéficiera également aux autres parcs. Un groupe de travail transverse est d’ores et déjà mis en place pour échanger sur cette thématique entre les exploitants du nucléaire, de l’hydraulique, de l’éolien et du photovoltaïque, la R&D et l’ingénierie.

Image originale et détection automatisée de la fissure (en orange)

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