Modélisation prédictive des accidents aux passages à niveau pour permettre l'optimisation des passages à niveau existants et le développement de nouveaux systèmes

Predictive modelling of accidents at grade crossings to enable the optimization of existing crossings and the development of new systems

• Auteur / Autrice : Olivier Cazier
• Direction : Mohamed Ghazel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique, Automatique
• Date : Soutenance le 19/12/2024
• Etablissement(s) : Université de Lille (2022-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : École graduée Mathématiques, sciences du numérique et de leurs interactions (Lille ; 2021-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Evaluation des Systèmes de Transport Automatisés et de leur Sécurité (Villeneuve-d'Ascq ; 2020)
• Partenaire(s) de recherche : Financeur : Railenium, Institut de recherche technologique de la filière ferroviaire (Valenciennes, Nord)
• Jury : Président / Présidente : Ludovic Macaire
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Ci Liang, Insaf Sassi, El-Miloudi El-Koursi
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Laurent Bouillaut, Walter Schön
• DOI : 10.70675/cee26800ze002z43dbzbcbdz2a8519d3532b

Mots clés

Mots clés contrôlés

Passages à niveau

Accidents

Évaluation du risque

Modélisation prédictive

Sécurité ferroviaire

Sécurité routière -- Facteur humain

Retour d'expérience

Cécité d'inattention

Mots clés libres

Passages à niveau

Sûreté / sécurité

Modélisation

Évaluation du risque

Mécanismes d'accidents

Prévention

Causes d’accidents

Comportement des conducteurs routiers

Level crossings

Safety / security

Modelling

Risk evaluation

Accident mechanisms

Prevention

Résumé

La thèse a pour objet d'explorer la possibilité de modéliser les accidents aux passages à niveau, et d'utiliser ce modèle- pour prédire le risque d'accident de modèles innovants de passage à niveau- pour interpréter les retours d'expérience des accidents, et , plus généralement, d'enclencher un processus d'aller retour théorie/expérience qui permettrait à la fois d'améliorer les modèles, de comprendre les causes d'accident et d'améliorer plus rapidement la sécuritéLa thèse comporte 4 thèmes principaux :- une description « statistique » de la population de passages à niveau Français ( état des lieux), ainsi qu'une bibliographie portant, non pas sur les modèles ( le seul modèle prédictif des accidents de PN est celui de Stott (1987)), mais essentiellement sur les données et les éléments connus qui pourraient être exploités dans les modèles- deux modélisations proprement dites, ( le comportement des conducteurs routiers et le PN) représentant ce qu'il est possible de faire, dans l'état actuel des données disponibles, comme modèle prédictif de risque aux PN. Le modèle PN étant recalé sur les SAL2, cette partie contient aussi une validation du modèle utilisant d'autres PN qui n'ont pas été utilisés pour le calage du modèle- un exemple de ce que peut être l'enrichissement mutuel du retour d'expérience ( le modèle permet une meilleure interprétation) et des modèles ( l'analyse des écarts et de la variance fournit des pistes d'approfondissement des modèles)- un exemple de l'utilisation du modèle pour optimiser les types de PN existants, pour développer des PN plus performants, mais aussi pour évaluer l'impact d'opérations d'amélioration sur une population de PN hétérogène.- Parmi les principales conclusions de la thèse, on trouve- une unité de comportement des PN à « 3 aspects » ( ouvert, rouge clignotant ou jaune avant mouvement des barrières, en cours de fermeture/fermé)- une prédominance des incidents et des accidents dus à la cécité d'inattention, notamment quand le flux de voitures est faible- la confirmation du retour d'expérience européen et mondial sur l'efficacité des détecteurs d'obstacles aux PN- l'intérêt d'un PN « normalement fermé » pour des PN à faible flux de voitures- la possibilité de stratégies de sécurisation mêlant suppression de PN peu fréquentés et équipement en DOPN de PN fréquentés.

The aim of this thesis is to explore the feasibility of modelling accidents at railway crossings, and to use this model- to predict the accident risk of innovative grade crossing models- to explain the feedback from accidents, and, more generally, to initiate a process of back and forth between theory and experience that would make it possible to improve models, understand the causes of accidents and improve safety more quicklyThe thesis has 4 main themes:- a ''statistical'' description of the population of level crossings in France (state of the art ), as well as a bibliography not on models (the only predictive model of LC accidents is that of Stott (1987)), but essentially on the data and known elements that could be used in the models- two models themselves (the behaviour of car and the LC model ) representing what can be done, in the current state of the available data, as a predictive model of risk to the LCs. As the LC model has beeb calibrated on the SAL2 data , this part also contains a validation of the model using other LCs that were not used for the calibration of the model- An example of what can be the mutual enrichment of feedback (the model allows for better interpretation) and models (the analysis of outliers and variance provides avenues for improving the models)- an example of the use of the model to optimize existing LC types, to develop more efficient LCs, but also to evaluate the impact of improvement operations on a heterogeneous LC population.- Among the main conclusions of the thesis are:- ''3-aspect'' LC behaviour (open, blinking red or fixed yellow before barrier movement, in the process of closing/closing)- a predominance of incidents and accidents due to inattentional blindness, especially when the flow of cars is low- confirmation of European and global feedback on the effectiveness of obstacle detectors at LCs- the interest of a ''normally closed'' LC for LCs with a low flow of cars- the possibility of safety strategies combining the removal of unfrequented LCs and the LCOD equipping of frequented LCs.