Dans l'analyse effectuée ci-dessus, les « distances temporelles » dans le passé (d1= -15 s) et (d2= -30s) ont été choisies afin d'obtenir des résultats significatifs. Cependant, la question est de savoir comment choisir la valeur de ces distances temporelles dans le passé, et combien de temps faut-il pour obtenir ces valeurs ?
Comme il a été montré, le délai d'obtention d'une valeur est très court. Afin d'analyser ce problème, d'autres calculs ont également été réalisés dans le même temps avec en plus cinq autres distances temporelles dans le passé :
d1 = - 5s, d2 = -10s, d3 = - 15min, d4 = -30s, d5 = -1min, d6= - 5min et d7= -10min
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Figure 3.30 : a) Evolution des températures et ses moyennes mobiles calculées à 5s et 10s dans le passé
Figure 3.30 : b) Evolution des températures et ses moyennes mobiles calculées à 15s et 30s dans le passé
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900
0 2 4 6 8 10 12 14
Température Mmob -15s Mmob -30s 0
100 200 300 400 500 600 700 800 900
0 2 4 6 8 10 12 14
Température Mmob -5s Mmob -10s
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Figure 3.30 : c) Évolution des températures et ses moyennes mobiles calculées à 1min, 5min et 10min dans le passé
Figure 3. 30: Evolution des températures et ses moyennes mobiles calculées dans le passé (5s , 10s, 15s, 30s, 1min, 5min et 10 min)
Les trois graphes a, b et c de la figure (Figure 3.30) ci-dessus nous permettent de comparer les deux distances (-15s et -30s) utilisées dans l’analyse précédente avec d’autres distances plus courtes (-5s et -10s) et plus longues (-1min, -5min et -10min).
Il est clair que les deux moyennes mobiles qui donnent les meilleurs résultats sont celles de la figure « b » calculées à 15s et 30s dans le passé. Elles sont donc utiles et totalement compatibles avec le temps caractéristique d'un feu de compartiment, environ 10 minutes à 1 heure.
Les deux moyennes mobiles de la figure « a » sont calculées avec les deux temps les plus courts dans le passé (-5s et -10s), ainsi le fait qu’elles contiennent autant de fluctuations que le signal brut rend difficile l’analyse de leurs entrecroisements.
La moyenne mobile à (-1min) « figure c » donne également des informations utiles, mais les plateaux de température à 550 ° C et 750 ° C ne sont plus clairement visibles. Cette moyenne mobile pourrait être utilisée, mais pour des incendies dont le temps caractéristique est plus long, comme par exemple les feux d'entrepôt.
Enfin, il est clair que les moyennes mobiles à (-5min) et (-10min) n'ont aucun sens pour la durée du feu de l'expérience présentée dans cette étude, même si elles peuvent être utiles pour d’autres cas d’incendies de plus longue durée.
0
Température Mmob -1min Mmob -5min Mmob -10min
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5 Conclusion
Dans ce chapitre, nous avons commencé par définir les moyennes mobiles et leur utilisation dans différents domaines. Nous avons aussi démontré théoriquement que la comparaison de leurs entrecroisements et leur évolution permet de déterminer la tendance de la courbe de température étudiée.
Par la suite, nous avons appliqué cette nouvelle méthode d’analyse sur deux cas d’étude différents, un cas simplifié (incendie de compartiment avec foyer en buchettes de bois) et un deuxième cas plus complexe réalisé en conditions réelles (incendie de chambre d’hôpital avec foyer composé de divers immobiliers).
Dans les deux cas, l’étude a permis de montrer d'une part que l'analyse en temps réel des enregistrements de températures donnent des informations sur l'évolution du feu et d'autre part que la comparaison de deux moyennes mobiles dans le passé, calculées avec les températures, l'une à court terme l'autre à long terme, permet de détecter les dangers potentiels et ainsi de s'en protéger.
Comme nous l'avons déjà évoqué dans ce chapitre, la lutte contre les feux de compartiments comporte un certain nombre de dangers pour les sapeurs-pompiers dont, en particulier, l’explosion de fumées et l'embrasement généralisé éclair, qui peuvent entraîner des conséquences fatales pour les sapeurs-pompiers.
La possibilité de détecter les risques d'apparition de ces dangers constitue une amélioration considérable pour la sécurité et l'efficacité dans les interventions sur feux de compartiments.
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Chapitre 4
Détection en temps réel des dangers générés par les fumées lors de
l’attaque des feux de compartiments
- Méthode B -
Comparaison de deux moyennes
mobiles prises au même instant à
deux endroits différents dans l’espace
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Présentation
La présente partie est consacrée à la seconde méthode d’analyse de risque qui consiste à comparer deux moyennes mobiles, à la même distance dans le temps, de deux points différents de l’espace.
De même que pour le chapitre précédent, ce chapitre est composé aussi de trois parties : En premier lieux, une présentation et définition générale de la méthode d’analyse. Ensuite son application sur un cas simple d’incendie de compartiment avec foyer et une seule cible (objet combustible), et finalement, l’application de la méthode sur un cas plus complexe où il a été utilisé un foyer de buchettes étagées croisées et plusieurs cibles représentant les différents objets combustibles présents lors d’un cas réel d’incendie.
1 Définition générale de la méthode d’analyse par comparaison de moyennes mobiles dans l’espace
Contrairement à la méthode d’analyse de risque que nous avons développé dans le chapitre précédent et qui consiste à comparer l’évolution de deux moyennes mobiles du même point dans l’espace à deux distances différentes dans le temps, la méthode que nous allons étudier dans cette partie se base quant à elle sur la comparaison de plusieurs moyennes mobiles de différents points dans l’espace calculées à la même distance dans le temps.
L’objectif principal de cette méthode est de traiter les phénomènes qui sont lié à l’espace afin d’avoir plus d’informations en temps réel, comme par exemple pouvoir définir la zone de danger (ex : emplacement de la source de l’incendie…) et la zone de sécurité (ex : où les températures pourront être supportables par les intervenants…).
Il serait possible d’utiliser cette méthode en prévention aussi, car elle nous permettra de définir l’emplacement idéal des thermocouples afin que leur utilisation soit la plus optimale.