Crowdsensing pour l'identification de sources de pollution atmosphérique par un réseau de capteurs de gaz multimodaux à bas coût

par Roman Lopez-Ferber

Projet de thèse en Automatique - productique

Sous la direction de Didier Georges.

Thèses en préparation à l'Université Grenoble Alpes , dans le cadre de École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal , en partenariat avec CEA/LETI (laboratoire) depuis le 02-11-2020 .


  • Résumé

    Le crowdsensing pour l'identification de sources de pollution atmosphériques repose sur l'utilisation d'un grand nombre de capteurs de gaz multimodaux à bas coût. Le sujet de thèse porte sur la mise en œuvre de ce réseau de capteurs pour l'identification de sources fortement polluantes dans le trafic routier urbain. Il est maintenant avéré qu'un petit nombre de véhicules est responsable d'une importante fraction de la pollution générée, alors que la qualité de l'air en zone urbaine devient un sujet de plus en plus préoccupant à l'échelle européenne. Le travail de thèse consistera en la formulation et la résolution d'un problème de séparation et localisation de sources polluantes mobiles en environnement urbain avec un réseau de capteurs mobiles. Des campagnes de mesures permettront de valider expérimentalement l'approche développée dans la thèse.

  • Titre traduit

    Crowdsensing for identifying sources of air pollution using a network of low-cost multimodal gas sensors


  • Résumé

    Crowdsensing for the identification of air pollution sources relies on the use of a large number of low-cost multimodal gas sensors. The subject of the thesis covers the implementation of this network of sensors for the identification of high emitters in urban road traffic. It is now recognized that a small number of highly polluting vehicles is responsible for a large fraction of the pollution generated by the road traffic, while urban air quality is becoming a growing concern in Europe. The thesis work will consist in formulating and solving a problem of separation and localization of mobile air pollution sources in urban environment with a network of mobile sensors. Measurement campaigns will be carried out to validate experimentally the approach developed in the thesis.