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Le syst猫me teste les mesures avec les scanners Muon Flux Infra AI. Photo : Gscan

Pourriez-vous expliquer ce que fait GScan et le processus pratique pour l'arpentage ?
GScan analyse le flux de muons, des particules subatomiques similaires aux 茅lectrons, 脿 travers des structures solides. Nous avons d茅velopp茅 une technologie permettant de localiser les d茅fauts dans l'environnement b芒ti et les infrastructures avec une pr茅cision de 1 mm et 脿 une profondeur allant jusqu'脿 10 m.

Nos scanners, appel茅s hodoscopes, mesurent le flux de muons (muons flux) lorsqu'ils traversent un actif d'int茅r锚t. La diffusion et l'absorption des muons sont ensuite analys茅es par notre logiciel bas茅 sur l'apprentissage automatique et l'IA pour fournir des cartes claires des mat茅riaux et des d茅fauts.

Quelles analyses d鈥橧A l鈥檈ntreprise utilise-t-elle exactement ?
Les scanners propri茅taires de GScan mesurent le flux de muons. Les muons arrivent au niveau de la mer avec un flux moyen d'environ 10 000 particules par m猫tre carr茅 par minute. Les scanners mesurent les muons lorsqu'ils traversent un actif d'int茅r锚t et la diffusion et l'absorption des muons sont ensuite analys茅es par le logiciel d'apprentissage automatique (IA) propri茅taire de GScan, qui fournit des cartes claires des mat茅riaux et des d茅fauts. Nous appliquons l'apprentissage automatique 脿 chaque niveau de l'analyse des donn茅es, ce qui rend notre approche des modifications mat茅rielles flexible et plus rapide 脿 d茅velopper.

Pourriez-vous nous parler de certains de vos clients et des projets sur lesquels vous avez travaill茅 ?
Nous avons de nombreux projets en cours, mais l'un des plus int茅ressants s'appelle Structures Moonshot, en collaboration avec UK National Highways, AtkinsRealis et Jacobs. Le projet vise 脿 trouver les meilleures nouvelles technologies pour 茅valuer l'茅tat des ponts.

Marek Helm, PDG de l'entreprise de technologie d'infrastructure Gscan. Image : Gscan

Quels sont les th猫mes communs que vous d茅couvrez lors de l鈥櫭﹙aluation des infrastructures ?
La crise climatique et l鈥櫭﹙olution des r茅glementations signifient qu鈥檌l est plus important que jamais de maintenir les infrastructures essentielles, de minimiser les co没ts de nouvelle construction et de r茅duire les 茅missions de carbone lorsque cela est possible.

Les experts s'accordent 脿 dire que les actifs les plus 芦 verts 禄 sont ceux qui sont d茅j脿 construits. La technologie de GScan permet aux clients de prendre des d茅cisions 茅clair茅es sur la mani猫re d'optimiser les efforts de reconstruction, les d茅penses d'investissement et l'impact environnemental.

Le maintien des infrastructures existantes pourrait permettre d鈥櫭ヽonomiser jusqu鈥櫭� 60 % des 茅missions de carbone li茅es 脿 la construction, soit des millions de tonnes de carbone 茅conomis茅es, et de r茅duire consid茅rablement les co没ts de reconstruction.

Quels sont les d茅fauts et probl猫mes courants ?
La corrosion est un probl猫me urgent dans l'environnement b芒ti. Le b茅ton arm茅, l'un des mat茅riaux de construction les plus utilis茅s, est vuln茅rable 脿 ce probl猫me. Alors que les ponts sont g茅n茅ralement con莽us pour durer environ 70 ans, l'acier qu'ils contiennent peut se corroder 脿 des rythmes variables. La technologie de GScan offre une solution en d茅tectant avec pr茅cision les zones corrod茅es.

Par exemple, dans les ponts pr茅contraints, les conduits de pr茅contrainte sont particuli猫rement sensibles 脿 la corrosion. La technologie de GScan 茅limine tout doute en fournissant aux propri茅taires et aux exploitants d'actifs des donn茅es pr茅cises sur l'int茅grit茅 de leurs actifs. Cela peut 茅viter des d茅mant猫lements inutiles et permettre une plus grande clart茅 sur l'茅tat de l'actif, tout en r茅duisant les co没ts.

Scan d'un pont r茅alis茅 脿 l'aide de cette technologie. Image : Gscan

Connaissez-vous une r茅ussite qui a permis d鈥檃llonger la dur茅e de vie d鈥檜ne structure ?
J'ai mentionn茅 le projet Structures Moonshot. Il s'agit d'un projet conjoint entre les autorit茅s routi猫res nationales du Royaume-Uni, AtkinsRealis et Jacobs. Le projet vise 脿 trouver les meilleures nouvelles technologies pour 茅valuer l'茅tat des ponts. GScan a 茅t茅 s茅lectionn茅 comme l'une des plus prometteuses.

Une autre histoire se d茅roule dans le secteur nucl茅aire, o霉 nous avons inspect茅 deux r茅acteurs nucl茅aires sous-marins conserv茅s. Bien que l'objectif principal 茅tait d'optimiser le plan de d茅mant猫lement, nous avons 茅galement mis en 茅vidence l'int茅grit茅 des structures principales et des structures de conservation.

O霉 cette technologie pourrait-elle se d茅velopper dans le futur ?
Notre vision est de d茅velopper un syst猫me enti猫rement automatis茅 combinant mat茅riel et IA capable d'identifier et d'茅valuer les faiblesses structurelles des b芒timents et des structures. Notre objectif initial est d'automatiser la d茅tection de la corrosion. Au-del脿 de cela, nous souhaitons cr茅er un cadre de mod茅lisation pr茅dictive qui exploite nos donn茅es pour pr茅voir les niveaux de corrosion futurs.

Cela nous permettrait non seulement de signaler les conditions actuelles de corrosion, mais 茅galement d'estimer la progression future de la corrosion et m锚me d'茅laborer des plans de r茅novation complets pour des structures telles que des ponts. Dans un avenir proche, nous aimerions que nos donn茅es de sortie fassent partie du cadre de mod茅lisation des informations du b芒timent (BIM).