Estimation of a semi-physical GLBE model using dual EnKF learning algorithm coupled with a sensor network design strategy: application to air field monitoring

International audienceIn this paper, we present the fusion of two complementary approaches for modeling and monitoring the spatio-temporal behavior of a fluid flow system. We also propose a mobile sensor deployment strategy to produce the most accurate estimate of the true system state. For this purpose, deterministic and statistical information was used. We adopted a filtering method based on a semi-physical model which derives from a fluid flow numerical model known as lattice Boltzmann model (LBM). The a priori physical knowledge was introduced by the Navier-Stokes equations which were discretized by the lattice Boltzmann approach. Moreover, its multiple-relaxation-time (MRT) variant not only improved the stability, but also enabled the introduction of additional degrees of freedom to be estimated like the synaptic weights of a neural network. The statistical knowledge was then introduced into the model by performing a sequential learning of these parameters and an estimation of the speed field of the fluid flow starting from measurements. The low spatial density of measurements, the large amount of data inherent to environmental issues and the nonlinearity of the generalized lattice Boltzmann equations (GLBE) enjoined us to use the ensemble Kalman filter (EnKF) for the recursive estimation procedure. A dual state-parameter estimation which results in a significantly reduced computation time was used by combining two filters consecutively activated in the same iteration. Finally, we proposed to complete the lack of spatial information of the sparse-observation network by adding a mobile sensor, which was routed to the location where the cell-by-cell output estimation error was the highest. Experimental results in the context of the standard lid-driven cavity problem revealed the presence of few zones of interest, where fixed sensors can be deployed to increase performances in terms of convergence speed and estimation quality. Finally, the study showed the feasibility of introducing some additional parameters which act as degrees of freedom, to perform large-eddy simulation of turbulent flows without numerical instabilities

Kullback-leibler NMF under linear equality constraints. Application to pollution source apportionment

International audienceNon negative matrix factorisation (NMF) coupled to divergence measure has been investigated in the frame of an application to polluant source identification. It relies on receptor modelling which considers the data matrix as the result of cumulative effects of p sources. NMF aims at finding a contribution matrix G and a profile matrix F by minimizing a specific cost function. The focus is made here on the Kullback-Leibler divergence (KL) cost function. Linear equality constraints are incorporated into parts of the decomposition and general mu-tiplicative like expressions, which take into account these constraints, are derived. This method is applied in the frame of source apportion-ment of particulate matter

Traitement de signaux irrégulièrement échantillonnés issus du mobile crowd-sensing pour la surveillance de la qualité de l’air

L'Internet des Objets (IoT pour Internet of Things en anglais) étend internet aux choses et aux lieux réels : les objets connectés peuvent alors communiquer entre eux mais aussi avec leurs utilisateurs. Un intérêt de l'IoT est de permettre (i) la production d'une grande quantité d'information (Big Data) par un réseau distribué d'objets connectés et en conséquence (ii) une meilleure analyse de phénomènes physiques ou de comportements. Parmi les méthodes d'acquisition de l'IoT, le mobile crowd-sensing fournit des données datées et géo-localisées, produites par une foule de capteurs mobiles (issus de ou connectés à des smartphones) et transmises à un serveur via un réseau sans fil, de type WiFi ou GSM. L'exploitation des données provenant des capteurs pour l'IoT nécessite le développement de méthodes spécifiques de traitement de l'information pour améliorer la confiance en leur qualité—c'est-à-dire, avoir des réponses cohérentes entre les capteurs, détecter les valeurs aberrantes ou les capteurs défaillants—qui ne peut pas être réalisé manuellement en laboratoire. Pour acquérir ces données, nous nous appuyons sur la plate-forme APISENSE® (http://apisense.io) qui facilite le déploiement et l’orchestration à grande échelle de collectes de données sur le terrain. En particulier, nous utilisons APISENSE® pour collecter et agréger des données de qualité de l’air récupérées par des modules Arduino avant d’être enrichies et transmises par des smartphones. Les données sont ensuite automatiquement fusionnées en ligne pour déterminer les paramètres d’étalonnage des différents capteurs et ainsi améliorer la qualité de leurs relevés. Le problème d’étalonnage à distance est revisité comme un problème informé de factorisation matricielle à données manquantes, où les facteurs contiennent respectivement le modèle d'étalonnage fonction du phénomène physique observé (qui peut être affine, multi-linéaire, ou non-linéaire) et les paramètres d'étalonnage de chaque capteur. Les approches proposées sont montrées plus performantes que des approches basées sur la complétion de la matrice de données observées. D'un point de vue applicatif, nous voulons coupler des mesures citoyennes—anonymisées—de la qualité de l’air aux mesures normalisées—très précises mais très parcimonieuses—de l'association régionale agréée pour la surveillance de la qualité de l'air, afin de reconstruire des cartes fines de la qualité de l'air à l'échelle d'un quartier. Les travaux en cours concernent notamment le déploiement des boîtiers de mesure open-source, fabriqués puis portés par des lycéens et des étudiants volontaires

Les monnaies et objets divers

Delmaire Roland, Blieck Gilles. Les monnaies et objets divers. In: Revue archéologique de Picardie, n°1-2, 1986. pp. 134-135

Environmental signal processing: new trends and applications

Introductory paper of the special session "Environmental Signal Processing: New Trends and Applications" organized by G. Delmaire, M. Puigt, and G. RousselInternational audienceIn the last years, environmental monitoring was shown to be a major application field of modern signal processing and machine learning techniques. In particular, it provides some interesting problems for which specific signal processing methods were proposed. In this session, we aim to review some recent advances in this topic. We propose a taxonomy of the major trends in environmental surveillance according to the characteristics of the sensing devices, i.e., (i) for a unique sensor or an array of sensors (e.g., bio-sensor, chemical sensor arrays), (ii) for remote observation, and (iii) using large-scale sensor networks