
2. Physique des méthodes et traitement de l'information
Les ECND impliquent nécessairement une interaction entre des champs physiques (contrôlés ou naturels) et les objets étudiés, eux-mêmes définis par un ou plusieurs matériaux (homogènes ou pas) et délimités par une géométrie.
Afin de répondre aux demandes des utilisateurs finaux de l'ECND en terme de pouvoir de détection, de résolution, d'optimisation de mise en œuvre avec éventuellement des contraintes d'implémentation fortes (accès limité, coût faible, etc.) l'amélioration, l'adaptation de méthodes d'ECND existantes, le développement de nouvelles méthodes plus performantes, l'exploitation de l'information contenue dans les signaux enregistrés, sont des enjeux majeurs.
Ceci impose :
- le développement d'outils numériques ou de méthodes analytiques décrivant les phénomènes de propagation d'ondes – ou diffusion de champs statiques ;
- en fonction du volume à investiguer et de la résolution attendue, à dimensionner des dispositifs expérimentaux innovants adaptés à la géométrie des objets étudiés que ce soit au laboratoire ou sur le terrain en condition réelle ;
- d'optimiser le rapport signal sur bruit des signaux, de pré-traiter les informations pour en extraire des observables robustes ;
- de formuler et résoudre les problèmes inverses associés en vue de l'imagerie et/ou de la quantification de paramètres intrinsèques.
En Région Pays de la Loire les compétences couvrent les méthodes suivantes :
- les méthodes basées sur les ondes mécaniques : ultrasons, ondes guidées, acoustique linéaire et non linéaire, diffusion multiple ;
- les méthodes électriques et basées sur la propagation électromagnétiques : imagerie électrique, radar, courants de Foucault, thermographie IR ;
- les méthodes ionisantes : RX ;
- les méthodes couplées et le couplage de méthodes.
Dans les quatre ans (2018-2021) à venir le GIS ECND_PdL portera en priorité des collaborations sur 4 axes :
- Les méthodes acoustiques
- La thermographie Infra Rouge
- Les méthodes hyper fréquences
- Les méthodes par RX
- Les méthodes inverses, le traitement du signal et le data mining