Kamal Ennass^1, ⋆, Benjamin Rémy², Vincent Schick², Johann Meulemans^3
⋆ : Kamal.Ennass@saint-gobain.com
¹ 1: Université de Lorraine, CNRS, LEMTA 2:Canopée 3: SGR Paris
² 1: Université de Lorraine, CNRS, LEMTA 2:Canopée
³ 2:Canopée 3: SGR Paris
Mots clés : Métrologie thermique, thermographie infrarouge, estimation, méthodes inverses.
Résumé :

La mesure de la température au-delà de 1000^∘C est soumise à des perturbations dues aux biais et bruits de mesure. Le contrôle de la température lors des procédés de fabrication tels que la trempe thermique du verre plat, formage de pare-brise et le fibrage de laines minérales, est un point essentiel pour un refroidissement contrôlé et l’obtention des propriétés désirées. Une mesure précise permettra de contrôler et piloter ces procédés plus finement et de diminuer leur empreinte carbone. La thermographie infrarouge multi-spectrale est un outil métrologique non-perturbateur qui permet de mesurer et de visualiser des champs de température sans contact à la surface d’un matériau. Dans le cadre de ces travaux, ces méthodes multi-spectrales sont couplées avec des algorithmes de minimisation pour l’estimation des températures dynamiques dans le cas des corps opaques. Un défi majeur est la méconnaissance des propriétés optiques de ces matériaux et leurs évolution en fonction de la température, la longueur d’onde et le temps, ce qui peut détériorer la précision de l’estimation. Trois méthodes d’estimation de la température ont été développées avec l’algorithme de Levenberg-Marquardt, la méthode mono-spectrale qui estime la température en supposant que l’émissivité est connue, la méthode bi-spectrale qui suppose que l’émissivité est constante et l’estime avec la température et la méthode multi-spectrale qui modélise l’émissivité à l’aide d’un polynôme du second degré. Les méthodes mono et bi-spectrales ne sont capables d’estimer la température avec une haute précision qu’en absence de biais systématique sur l’émissivité. La méthode multi-spectrale nous permet d’estimer la température et une émissivité dépendante de la longueur d’onde avec des erreurs d’estimation négligeables lorsque le polynôme qui modélise l’émissivité est capable de décrire le comportement expérimental. Puisque l’émissivité d’un matériau a rarement un comportement polynomial, une nouvelle méthode a été développé pour contourner le problème de biais systématique des méthodes multi-spectrale, à l’aide des éléments finis pour modéliser une émissivité dépendante de la longueur d’onde. En utilisant cette méthode, les fonctions dites «par morceaux» sont capables de bien décrire plusieurs types de variations d’émissivité contrairement aux polynômes. Un autre avantage est que les paramètres estimés ont tous un sens physique, ce qui n’est pas le cas pour les autres méthodes.

doi : https://doi.org/10.25855/SFT2022-105

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