Site sncf.com
Le site de la transformation digitale du groupe SNCF

SNCF construit un simulateur numérique pour préparer l’arrivée des trains du futur

En 2020, plus de 1 000 automoteurs TER circulaient encore avec du gazole pour couvrir les lignes partiellement ou non électrifiées. Dans sa lutte contre le réchauffement climatique, SNCF s’est fixé des objectifs ambitieux de réduction de son empreinte carbone et prépare la sortie progressive du diesel pour ses trains régionaux.

par La Rédaction
qualesie ITNOVEM SNCF

C’est en ce sens que SNCF développe un simulateur numérique -nommé Qualesi- pour préparer l’arrivée des trains du futur. Il s’inscrit dans le programme TECH4RAIL de SNCF Innovation & Recherche qui œuvre pour des nouvelles solutions de traction ferroviaire : train hybride, hydrogène, ou à batteries.

simulation train hydrogène

Comme il s’agit de modifier des trains déjà existants pour poursuivre leur exploitation tout en réduisant leur impact environnemental, la conception de ces nouvelles solutions technologiques est contrainte par l’existant, limitant la taille des batteries ou des réservoirs qu’il est possible d’intégrer. Ainsi, ces nouveaux modes de traction pourront donner une autonomie parfois plus faible et une performance de traction potentiellement différente des trains existants fonctionnant au diesel. Les équipes de TECH4RAIL ont donc sollicité les équipes data de la filiale ITNOVEM pour développer un outil simulant la consommation énergétique et la performance de traction de ces nouveaux trains.

Simuler la consommation énergétique des futurs trains

Ce simulateur, baptisé « QUALESI » (QUALESI pour Outil de QUALification de l’Exploitation de Solutions Innovantes ), permet aux équipes d’ingénierie d’évaluer la viabilité d’une solution de traction pour une mission donnée (à savoir, un trajet entre une origine et une destination le long d’un itinéraire donné et sur un horaire déterminé), voire un roulement journalier complet. Les utilisateurs peuvent ainsi simuler une mission déjà existante dans le plan de transport actuel, ou définir une mission fictive qu’ils paramètrent. L’interfaçage du simulateur avec le Système d’Information de SNCF permet d’utiliser dans les calculs la description de l’ensemble du réseau ferroviaire national, ainsi que les roulements réels des trains.

La simulation modélise donc le fonctionnement énergétique du train en fonction des spécificités de son mode de traction et des contraintes de l’infrastructure ferroviaire (déclivité ou courbure de la voie). Elle tient compte de la vitesse d’exploitation des trains et des possibilités d’approvisionnement en énergie, comme la recharge des batteries lors du roulement sur les tronçons électrifiés ou la possibilité d’avitaillement en carburant (hydrogène par exemple) si le roulement en laisse le temps à proximité d’une station de distribution. On peut ainsi estimer la quantité d’énergie stockée restante à chaque moment du parcours. Les résultats de la simulation sont affichés sur une carte qui permet d’identifier rapidement les zones de pertinence des solutions de traction et les dessertes qui sont potentiellement plus difficiles à couvrir.

L’outil de simulation permet aussi de rechercher les emplacements les plus pertinents pour implanter de nouvelles stations de distribution de carburant en fonction de l’exploitation souhaitée des trains.

simulation train hydrogène

Figure 1 : simulation Clermont-Ferrand - Nîmes pour un train à hydrogène.

La mission Moulins - Clermont-Ferrand - Brioude comporte plusieurs allers-retours entre ces gares. Il est tout à fait faisable (en vert) car une partie de son parcours est électrifiée et permet de ne pas consommer les réserves d'hydrogène sur tout le parcours. Le plein n’est pas nécessaire pour finir la mission.

Le trajet Nîmes - Clermont-Ferrand - Thiers est plus difficile (en orange) car le train consomme une importante quantité d’hydrogène sur ce long trajet présentant d’importantes déclivités (montées). Il doit faire un plein à la station Hydrogène de Clermont-Ferrand avant de continuer pour rejoindre Thiers.

simulation ter hydrogene

Figure 2 : Simulation d’un train H2 bi-mode sur un roulement Nîmes-Clermont-Thiers avec QUALESI. La courbe bleue représente le profil de vitesse en fonction du temps et la courbe verte le niveau d’hydrogène. Les arrêts en gare correspondent aux zéros de la vitesse. On voit le temps du plein en hydrogène à Clermont-Ferrand (entre 350 et 540 min environ) avant de repartir pour Thiers.

Les hypothèses de fonctionnement énergétique du simulateur sont volontairement pessimistes (performance des batteries ou de la pile à hydrogène, marche tendue énergivore) afin de s’assurer de la capacité d’un train à couvrir le plan de transport, en simulant les conditions les plus défavorables. Le simulateur permet donc aux équipes de l’ingénierie de projeter l’exploitation des futurs trains, d’anticiper d’éventuelles problématiques d’exploitation et d’imaginer les solutions adaptées avec les équipes opérationnelles locales.

Une collaboration fructueuse entre ingénieurs, data scientists et développeurs data

Ce projet est le fruit d’une étroite collaboration entre ingénieurs de l’équipe énergie d’Innovation & Recherche SNCF et les équipes data de la filiale ITNOVEM. Les ingénieurs ont apporté leurs connaissances du fonctionnement énergétique des trains et de la modélisation de leur dynamique. Les data scientists, grâce à leurs compétences en croisements complexes de données (caractéristiques de l’infrastructure, plans de transport) et leur capacité à traduire des modèles d’ingénierie sous forme de code informatique ont conçu le cœur du simulateur. Enfin, les développeurs data engineers ont développé l’application web qui met le tout en musique, permettant aux utilisateurs de configurer, déclencher les simulations puis d’afficher les résultats sur une cartographie.

L’outil, qui bénéficie de retours très positifs des utilisateurs, continue d’être amélioré avec de nouvelles fonctionnalités qui seront déployées début 2022.

Si vous souhaitez plus d’informations sur ce projet, vous pouvez consulter l’article de blog qui présente la méthodologie, les sources de données et les modélisations nécessaires pour la construction de l’application.

Tags associés à cet article :

Commentaires

S’enregistrer et se connecter
Recommandé pour vous
video intelligence SNCF
Défi2min – Vidéo intelligence
Lire la suite
train
DEEL : la recherche fondamentale pour certifier l’IA
Lire la suite
vidéo surveillance SNCF
Un réseau ultra-rapide pour l’IA dans la vidéoprotection
Lire la suite