Quand les expériences physiques rencontrent les expériences d'apprentissage machine pour la compréhension et la prédiction du vieillissement des véhicules de transport frigorifique

Abstract

The thermal insulation of the vehicles’enclosures used in refrigerated transport is a critical element both for the quality of the cold chain and for the energy consumption of these vehicles. Its efficiency is characterized by the overall insulation coefficient ("K coefficient"), which tends to increase over time due to the ageing of the enclosure. This thesis presents the results of a work carried out according to three complementary approaches to understand the ageing phenomenon. The results from experimental test campaigns have been confronted with results produced by methods from the world of data science to support physical modeling efforts. The experiments consisted of measurements of the K coefficient of prototype vehicles after their manufacturing and in service-vehicles after 12 years of use. This made it possible to evaluate the impact of the refrigerating unit and to quantify the difference between the new vehicles and their prototypes. Besides, the thermal and energy performances of a new type of vehicle built with sandwich panels with vacuum inserts in the walls were determined. The availability of a large amount of data stored in Cemafroid's Datafrig® databases makes it possible to study the ageing phenomenon using a data-centric approach. The data were statistically analysed using simple probability density concepts and artificial intelligence techniques. A numerical model of ageing was developed using a random forest algorithm: it allows the prediction of the ageing with an error of less than 6%. Finally, a 1D physical model was developed in order to understand the ageing phenomenon from a thermal point of view. This model reproduces the initial insulation performances (K_p and K_0) of a refrigerated vehicle and allows to simulate the ageing of the vehicle after 12 years of lifeL'isolation thermique de la caisse des véhicules utilisés dans le transport sous température dirigée est un élément critique tant pour la qualité de la chaîne du froid que pour la consommation énergétique de ces véhicules. Son efficacité est caractérisée par le coefficient d'isolation global ("coefficient K"), qui tend à augmenter au cours du temps en raison du vieillissement de la caisse. Cette thèse présente les résultats de travaux réalisés selon trois approches complémentaires pour comprendre le vieillissement. Des résultats de campagnes d'essais expérimentaux ont été confrontés à des résultats produits par des méthodes du monde de la science des données pour conforter des efforts de modélisation physique. Les expériences ont consisté à réaliser des mesures du coefficient K d'engins prototypes après leur fabrication et d'engins en service depuis 12 ans. Ceci a permis d'évaluer l'impact du groupe frigorifique et de quantifier la différence entre les nouveaux engins et leurs prototypes. Par ailleurs, les performances thermiques et énergétiques d'un nouveau type d’engin construit avec des panneaux sandwich ayant des inserts sous vide dans les parois ont été déterminées. La disponibilité d'un grand nombre de données stockées dans les bases de données Datafrig® du Cemafroid permet d'étudier le phénomène de vieillissement par une approche centrée sur les données. Les données ont été analysées statistiquement en utilisant des concepts simples de densité de probabilité et des techniques d'intelligence artificielle. Un modèle numérique de vieillissement a été développé à partir d’un algorithme de forêt aléatoire : il permet de prédire le vieillissement avec une erreur inférieure à 6%. Enfin, un modèle physique 1D a été développé afin de comprendre le phénomène de vieillissement d'un point de vue thermique. Ce modèle reproduit les performances d'isolation initiales (K_p et K_0) d'un véhicule frigorifique et permet de simuler le vieillissement du véhicule après 12 ans de vie