Analyse de l’effet de la température

Les capteurs HLS du LHC sont également équipés de sondes internes permettant de mesurer localement la température.

Afin de déterminer l’origine des phénomènes périodiques de 13.7 h et à 43 min, observons les températures mesurées par les deux têtes HLS.

Figure 4-33 : Températures mesurées : signaux TEMP_3L8A et TEMP_1L8B

Les deux températures mesurées aux extrémités du réseau, représentées sur la figure 4-33 possèdent des tendances générales et des amplitudes sensiblement similaires. Par contre, TEMP_3L8A est plus perturbé et possède des amplitudes plus importantes à certains moments. Pour voir si ces variations de températures peuvent expliquer les périodes mesurées par HLS, effectuons des fft sur les signaux présentés sur la figure 4-33.

La figure 4-34 représente les deux fft effectuées sur les mesures de températures. Les deux températures mesurées possèdent des déviations longue période, TEMP_3L8A est plus bruité que TEMP_1L8B, et surtout, TEMP_3L8A mesure bien une période de 13.7 h qui avait été mise en évidence sur le spectre du Tilt HLS représenté sur la figure 4-31. Observons le spectre des températures en haute fréquence pour vérifier si le pic à 43 min est aussi détecté.

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Figure 4-34 : Spectres d’amplitudes des températures mesurées TEMP_3L8A et TEMP_1L8B

Figure 4-35 : Spectres d’amplitudes des températures mesurées TEMP_3L8A et TEMP_1L8B : hautes fréquences

La figure 4-35 confirme que TEMP_3L8A mesure une onde à la période 43 min que nous mesurions également avec le Tilt HLS. Ainsi, les phénomènes fréquentiels mesurés par HLS aux périodes 13.7 h et 43 min ont bien pour origine la variation de température. De plus, il apparaît que c’est plutôt TEMP_3L8A qui observe des variations périodiques de températures, TEMP_1L8A étant plus stable. Après enquête, une bouche de ventilation est présente juste au-dessus du Low-Beta Q3, expliquant les perturbations de température plus importantes sur Q3 que sur Q1. Observons graphiquement le lien entre la température mesurée et la lecture HLS à l’échelle horaire.

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Figure 4-36 : Comparaison des signaux HLS et températures mesurés à l’échelle horaire

La figure 4-36 permet de mettre en évidence :

- la périodicité de 43 min de TEMP_3L8A qu’on peut raisonnablement attribuer à la ventilation située au-dessus du Q3, en contradiction avec la non périodicité de TEMP_1L8B,

- La périodicité de 43 min résultante de la variation de température sur la mesure de HLS_3L8A,

- La périodicité de 43 min de la mesure de HLS_1L8B,

- Enfin, la similitude entre les deux signaux HLS, que ce soit en amplitude et en phase.

Les deux derniers points sont intéressants : la variation de température sur Q3 présente un effet direct sur la mesure HLS correspondante. Lorsque la température augmente, le support HLS se dilate faisant varier la lecture HLS à la même période que la température mesurée. Le support du réseau d’eau HLS, ici indépendant des supports HLS se dilate aussi, engendrant un mouvement d’eau, qui se répercute tout le long du réseau, y

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compris sur le capteur HLS situé à l’autre extrémité. Cet effet indirect est dû au principe des vases communicants, même si ce dernier capteur présente une température stable qui a priori n’aurait dû engendrer aucune variation périodique de la lecture HLS.

Donc, sous l’effet direct et indirect de la température, nous observons que les capteurs HLS_3L8A et HLS_1L8B mesurent des variations proches que ce soit en amplitude ou en phase. Si on soustrait ces deux mesures pour obtenir une dénivelée, les effets de température s’annulent donc pratiquement. Or si on applique l’algorithme correctif de l’effet de la température présenté dans le troisième chapitre, celui-ci effectue une correction importante sur HLS_3L8A et une correction quasi nulle sur HLS_1L8B : la correction apportée à la dénivelée est donc beaucoup plus forte que l’effet réel de température mesuré.

De plus, si on observe simplement le premier graphique, représenté sur la figure 4-36, on constate qu’un pic positif de température, correspond à un pic négatif de mesure HLS. Or, lorsque la température augmente, le support se dilate, le HLS se déplace selon l’axe Z positif, le capteur capacitif s’éloigne de la surface d’eau et la lecture HLS devrait donc augmenter. Il semble donc y avoir une opposition de phase sur le premier graphique de la figure 4-36. Observons les signaux à un autre moment où les mesures sont moins régulières.

Figure 4-37 : Mise en évidence de l’inertie thermique

La figure 4-37 représente les mêmes mesures HLS_3L8A et TEMP_3L8A que sur la figure 4-36, mais à un moment où les signaux sont moins réguliers. Si on essaye de trouver les similitudes entre les deux signaux, on constate qu’une variation de température produit un effet sur la lecture HLS environ 50 min plus tard. Notons que la période d’étude est différente de la précédente, le laps de temps de décalage n’est donc pas forcément le même.

Ce décalage temporel avait été évoqué lors de l’étude de l’effet de la température au chapitre III, il correspond à l’inertie thermique. En effet, une variation de température ne peut avoir d’effet instantanément sur la lecture HLS car il faut un certain temps au support pour se stabiliser à la température. Cette inertie thermique n’est aucunement prise en compte dans le modèle correctif de l’effet de la température. Une fois de plus, l’utilisation de

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l’algorithme décrit au chapitre III va dégrader les mesures car il calculera une correction à appliquer 50 min avant le réel effet de la température sur les lectures HLS.

Pour ces deux raisons décrites : inertie thermique et circulation d’eau due à la dilatation d’un seul support de réseau d’eau, le modèle correctif de l’effet de la température sur les mesures HLS n’est pas adapté aux données du LHC. Aucune correction de l’effet de la température ne sera appliquée, même si nous avons montré ici que la variation de température avait des effets directs et indirects sur les mesures HLS.

Nous allons maintenant pouvoir passer à l’étape de modélisation des marées par superposition de modèles théoriques.

4.5.2.4. Modélisation des marées par approche directe :