Sécurité et sûreté de la maritimisation de l'énergie

National audienceLa notion de Maritimisation a été définie en 1979 par André Vigarié, professeur à l'Université de Nantes (Vigarié, 1979). Le Pr. Vigarié évoque alors " la maritimisation de l'économie contemporaine " qui décrit les phases d'évolution socio-économique d'une société tournée vers la mer. Nous définissons donc le concept de " Maritimisation de l'énergie " par l'évolution de l'ensemble des modes d'exploration, d'extraction, de production et de transport d'énergies en milieu maritime

: Application au trafic maritime

International audienceL'analyse géovisuelle est utilisée afin d'analyser et découvrir des patterns dans des données spatio-temporelles, grâce à l'exploration visuelle. Développer des environnements de visualisation adaptés nécessite une connaissance précise des tâches à effectuer, ainsi que des patterns recherchés. Afin de proposer une aide à l'utilisation de l'analyse géovisuelle, il est nécessaire d'étudier les tâches d'analyse du trafic maritime. Une taxonomie des tâches d'exploration et des risques possibles servira de base de recherche, afin d'étudier les visualisations adéquates. Par la suite, une modélisation des interactions et environnements d'analyse géovisuelle sera proposée pour l'étude des risques en mer

The automatic identification system of maritime accident risk using rule-based reasoning

International audienceCurrent maritime traffic monitoring systems are not sufficiently adapted to the identification of maritime accident risk. It is very difficult for operators responsible for monitoring traffic to identify which vessels are at risk among all the shipping traffic displayed on their screen. They are overwhelmed by huge amount of kinematic ship data to be decoded. To improve this situation, this paper proposes a system for the automatic identification of maritime accident risk. The system consists of two modules. The first automates expert knowledge acquisition through the computerized exploration of historical maritime data, and the second provides a rule-based reasoning mechanism

Using Ontologies for Proposing Adequate Geovisual Analytics Solutions in the Analysis of Trajectories

International audienceThis paper presents an original approach for supporting the use of geovisual analytics solutions. Many models have been proposed to characterize information visualization methods, but few have been integrated to an intelligent process for supporting user in geo-information usage. Moreover, several new solutions are continuously proposed by research, but few of them are really used in operational world. For instance, the maritime surveillance systems could gain much more identification capabilities of ship behaviors with adequate geovisual analytics solutions. Therefore, we investigated the use of geovisual methods for the analysis of mobility data, such as ship trajectories. We propose a knowledge-based system using ontologies and rules. These allow modeling the domain of geovisual analytics solutions, and their capacities in the exploration and the analysis of trajectories. This system would be used to support users in geovisual analytics of movement, based on their context of use

: Application à la sécurité et sûreté maritime

Traduction de l'article "High-Level Taxonomy of Geovisual Analytics Tasks for Maritime Surveillance" : http://hal-ensmp.archives-ouvertes.fr/hal-00856714International audienceLe contrôle de la sécurité et la sûreté maritime requiert une surveillance constante du trafic en mer, dans laquelle interviennent de nombreux acteurs : contrôleurs, analystes, etc. Des systèmes visuels (systèmes de surveillance maritimes) permettent de gérer les dangers potentiels, les navires suspects et suivre situation générale du trafic maritime. Néanmoins, ces systèmes présentent de lourdes charges cognitives, et aucun outil d'analyse n'est disponible pour faciliter ces nombreuses missions. Au cours des dernières années, le domaine de l'analyse géovisuelle s'est montré très efficace pour l'analyse de grandes quantités de données hétérogènes. De nouvelles méthodes ont été développées afin de faciliter l'analyse et la découverte de connaissances, par la visualisation. Pourtant, l'utilisation de tels environnements avancés peut s'avérer trop complexe, selon le profil de l'utilisateur, ou non adaptées à certaines utilisations. Il est donc fondamental d'étudier les tâches à mener lors de l'analyse de comportements à risques, afin d'utiliser des solutions adaptées. Dans ce papier, nous proposons une étude des tâches d'exploration et d'analyse du trafic maritime par la visualisation d'information géographique. Par la suite, ces connaissances seront utilisées dans un système à base de connaissances pour une aide à l'analyse des données de trafic

A methodology to improve the assessment of vulnerability on the maritime supply chain of energy

International audienceThe globalization of trade is due to the transportation possibilities and the standardization (containerization of freight). The dependency of the economy to the sea and to the merchant navy has increase this last decade. This process forms a worldwide maritime network between the different locations of production and consumption. This network, representing between 80 % and 90% of world traffic is a major economic concern, including freight distribution, raw materials or energy. Rodrigue demonstrates[1] the economic dependency of energy is increasing in the industrialized countries (North America, Europe, East Asia). The inter-regional trade of oil was 31 million bbl/day in 2002 and is expected to grow up to 57 bbl/day in 2030 [2]. Most of the international traffic use a maritime way, where may occur disruptions. For example, the Suez crisis (1956-1957) caused a closure of the canal, reducing the throughput capacity of transportation. This disruption cost a 2 millions of barrels lost per day. This article focuses on vulnerability of the energy supply, and proposes a methodology to formalize and assess the vulnerability of the network by taking into account the spatial structure of maritime territories

Modeling the dynamics of maritime territories to assess the vulnerability of the maritime network

International audienceThe maritime supply chain of energy concerns all trips done between ports on the maritime space. The use of this space has in-crease since 1970. This increase is due to the globalization, a strong increase of the demand of energy and freight, containerization of goods and economies of scale (Rodrigue, 2013). Due to the development of maritime transport, a territorialization process appears on mari-time space (Parrain, 2012). For Di Meo (2001) “Territorialize space is for a socie-ty to multiply places to install networks in both concrete and symbolic”. These lo-cations exist on the maritime space, and can be physical (e.g. weather, reefs) socio-economical (E.g use for navigation, exploitation) or political/legal (e.g. TSS, EEZ). All these locations formalize a spatial heterogeneity and a spatial dynamic, due to the permanent evolution of maritime locations. These maritime territories can be risky for maritime transport, taking into account the environment, human activities or deliberate actions. Risks can product disruptions and affect the capaci-ty of a spatial mediator (maritime space) to link the different parts within this me-diator (Gleyze, 2005). The main goal of this research is to propose a modeling ap-proach of the maritime network; we use an agent-based system to simulate vessel trajectories. This approach will be able to measure, by the spatio-temporal features of disruption, the vulnerability of the maritime network and especially the mari-time supply chain of energy

User Profiling and Geovisual Analytics Process Modeling for Maritime Surveillance

International audienceGeovisual analytics is used for discovering patterns in spatiotemporal data by the way of visual interaction. But developing adequate visualization tools requires knowing the tasks and the users that will perform this data exploration. In order to bene t from geovisual analytics advances, it is necessary for maritime surveillance uses of maps to be investigated. Formalization of map uses and of user pro ling lay the foundations for investigating the contribution of geovisual analytics. Then, geovisual analytics solutions are modeled to investigate the tasks they allow and the requirements of use. We propose an ontological model for user pro ling and geovisual analytics solutions

Découverte de règles d'association pour l'aide à la prévision des accidents maritimes

National audienceLes systèmes de surveillance maritime permettent la récupération et la fusion des informations sur les navires (position, vitesse, etc.) à des fins de suivi du trafic maritime sur un dispositif d'affichage. Aujourd'hui, l'identification des risques à partir de ces systèmes est difficilement automatisable compte-tenu de l'expertise à formaliser, du nombre important de navires et de la multiplicité des risques (collision, échouement, etc). De plus, le remplacement périodique des opérateurs de surveillance complique la reconnaissance d'événements anormaux qui sont épars et parcellaires dans le temps et l'espace. Dans l'objectif de faire évoluer ces systèmes de surveillance maritime, nous proposons dans cet article, une approche originale fondée sur le data mining pour l'extraction de motifs fréquents. Cette approche se focalise sur des règles de prévision et de ciblage pour l'identification automatique des situations induisant ou constituant le cadre des accidents maritimes

Formalisation des environnements d'analyse géovisuelle pour l'analyse de comportements à risques

National audienceL'analyse géovisuelle (geovisual analytics, ou GeoVA, en anglais) est un domaine de recherche récent, entrainé par l'évolution du rôle de la carte et de l'utilisation de l'information géographique dans la prise de décision (MacEachren 1995; Andrienko et al. 2007). Il s'agit de l'utilisation d'environnements visuels d'information géographique et autres données scientifiques ou concrètes, qui supportent l'exploration et l'analyse de grands jeux de données. De nombreuses méthodes et outils ont été développés de manière à étudier des données spatio-temporelles, notamment les trajectoires d'objets mobiles (Andrienko et Andrienko 2013) , afin de détecter des motifs ou des anomalies