Une équipe du département de génie industriel et de gestion de l’Université de Sharjah a conçu une technologie de jumeau numérique pilotée par les données spécialement dédiée aux systèmes de stockage d’énergie par air comprimé (CAES). Elle vise à améliorer considérablement l’efficacité et la fiabilité des réservoirs grâce à une surveillance en temps réel et à la prédiction de pannes.

Le cœur du système repose sur un réseau de capteurs basés sur Arduino qui collecte en continu les données de température, pression, tension, etc., et les stocke dans une bibliothèque de modèles modulaires. La professeure assistante Concetta Semeraro explique : « Le jumeau numérique agit comme un miroir intelligent du système physique : il détecte précocement les signes avant-coureurs de fuites (F1), de couplage défaillant (F2) ou de surcharge (F3), empêchant ainsi l’aggravation des problèmes. » Les tests ont montré que le modèle peut classer les pannes et évaluer l’état de santé du système (HS) sans recourir à de gros volumes de données ni à des ressources informatiques coûteuses, simplement grâce à l’analyse de concepts relationnels et à des techniques d’apprentissage automatique.

L’architecture modulaire conçue offre une grande extensibilité : la bibliothèque de modèles peut être rapidement adaptée à d’autres systèmes énergétiques (batteries, turbines, stockage d’hydrogène) avec de simples ajustements de paramètres. La Dre Concetta Semeraro ajoute : « Ce concept de “modèle de modélisation” raccourcit considérablement le cycle de développement des nouveaux systèmes tout en réduisant les coûts de maintenance. » Grâce à des stratégies de maintenance prédictive, les opérateurs peuvent intervenir dès la détection d’anomalies en temps réel, évitant ainsi les arrêts imprévus et les pertes d’énergie.