France – 04/02/2025 – energiesdelamer.eu.
Haroon RASHID, doctorant IRDL, soutiendra sa thèse de doctorat intitulée : Détection, estimation de l’étendue et pronostic du biofouling des hydroliennes : une approche basée sur l’apprentissage automatique.
Les modèles proposés, basés sur l’apprentissage automatique, offrent une perspective prometteuse pour la gestion du biofouling
vendredi 7 février à 9H00 en Amphi 1 de l’IUT de Brest-Morlaix, à Brest.
L’énergie marémotrice, en tant que source d’énergie renouvelable et durable, offre des perspectives prometteuses pour répondre à la demande mondiale en énergie propre.
Cependant, l’efficacité des hydroliennes est souvent compromise par le biofouling, un processus où des organismes marins, tels que les algues et les balanes s’accumulent sur les surfaces des turbines. Cette croissance biologique peut nuire aux performances, augmenter les coûts de maintenance et entraîner des arrêts fréquents de fonctionnement.
La thèse d’Haroon RASHID, présente des approches novatrices pour relever les défis de la détection, de l’estimation et du pronostic du biofouling dans les hydroliennes, apportant une contribution tant sur le plan théorique que pratique dans le domaine des énergies marines renouvelables.
Par ailleurs, un nouvel algorithme, RegStack, intégrant les régularisations L1 et L2, a été introduit pour prédire l’impact du biofouling sur les métriques de performance des hydroliennes, facilitant ainsi une maintenance proactive et optimisant les stratégies opérationnelles.
La validation expérimentale de ces modèles a été réalisée sur les plateformes de la Shanghai Maritime University et de la Lehigh University, démontrant leur robustesse dans des scénarios réels.
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