FR 3083553 A1 20200110 FR 1859402 A 20181010 PLACEMENT AMELIORE DE CAPTEURS DE PARAMETRES PHYSICO- CHIMIQUES DANS UN FLUIDE DOMAINE DE L'INVENTION [0001] La présente invention concerne le domaine des réseaux de distribution de fluides, tels que l'eau ou le gaz. Plus particulièrement, la présente invention concerne la détermination de positions optimisées de capteurs permettant des mesures des données physico-chimiques du fluide. ETAT DE L'ART PRECEDENT [0002] Les réseaux de distribution d'eau peuvent être affectés par de nombreuses anomalies affectant la qualité de l'eau. Par exemple, l'eau peut être contaminée par différents polluants introduits volontairement (acte de malveillance) ou involontairement par retour d'eau ou erreur de connexion, par des particules de matières se déposant régulièrement dans les conduites et soudainement remises en suspension, par la réaction avec les matériaux constitutifs des réseaux, ou par des bactéries lors de phénomènes de recroissances bactériennes. Afin de prévenir les effets délétères pouvant être causés par la contamination, ou de manière plus générale par la diminution de la qualité de l'eau pouvant provoquer l'inconfort des usagers (changement de couleur, de goût, d'odeur ...), il convient de détecter et caractériser, de manière aussi rapide et précise que possible, tout événement affectant la qualité de l'eau. Des problèmes altérant la qualité de l'eau peuvent également survenir dans des systèmes, étendues ou cours d'eau naturels tels que des lacs, étangs ou rivières ou ensemble d'étendues et de cours d'eaux naturels. Ces systèmes peuvent être affectés par exemple par des pollutions accidentelles, ou la croissance anormale d'algues, dégradant significativement leur état et empêchant leur usage (potabilisation, eaux de baignade...). [0003] Les réseaux de distribution d'eau peuvent également voir survenir d'autres anomalies comme les fuites, les pressions trop élevées ou trop basses, les vannes mal positionnées... D'autres réseaux de distribution de 35 fluide, tels que des réseaux de distribution de gaz, ou des réseaux 2 d'oléoducs, peuvent être affectés par des anomalies, par exemple des surpressions ou des fuites, nécessitant des actions correctrices. [0004] L'utilisation de capteurs connectés a permis d'accroître considérablement l'efficacité de la détection d'anomalies dans des réseaux 5 de distribution de fluide. De tels capteurs permettent de mesurer un ou plusieurs paramètres physico-chimiques (pression, vitesse, turbidité, pH...) du fluide en un point du réseau, et d'analyser localement ces valeurs de paramètres ou les transmettre à un serveur pour analyse. Ainsi, des anomalies ou pollutions d'un réseau de distribution de fluide peuvent être 10 détectées automatiquement, et les actions correctives ou préventives peuvent être mises en place immédiatement. La demande de brevet français n° 1763286, déposée par la demanderesse de la présente demande, décrit un dispositif de détection d'anomalies dans un continuum d'eau à partir de mesures de paramètres physico-chimiques dans le continuum d'eau. 15 [0005] Des anomalies dans un réseau de distribution de fluide peuvent apparaître en divers points du réseau. Par exemple, une pollution dans un réseau de distribution d'eau peut apparaître dans un réservoir en entrée du réseau, mais également en un autre point du réseau, par exemple un équipement industriel dans lequel un retour d'eau serait déclenché. Une 20 pollution ainsi créée ne peut être, par nature, détectée que lorsqu'une variation de paramètres anormale a pu être détectée par au moins un capteur, c'est-à-dire lorsque la pollution est arrivée à ce capteur. Une pollution non détectée est extrêmement problématique, en particulier pour des réseaux de distribution d'eau potable, pour lesquels elle peut affecter la 25 santé des usagers du réseau. Elle peut aussi occasionner une gêne sans affecter la santé des usagers et nécessite généralement des actions curatives et dommageables pour la continuité du service. [0006] La détection des anomalies peut être améliorée en augmentant le nombre de capteurs dans le réseau de distribution d'eau. Cependant, ces 30 capteurs sont coûteux à l'achat et à l'usage, notamment du fait de leur maintenance. Il convient donc de permettre une détection d'anomalie aussi rapide que possible, pour la plus grande partie possible d'un réseau de distribution d'eau, avec un nombre de capteurs aussi faible que possible. Une disposition adéquate des capteurs est donc indispensable, pour parvenir 3 à une détection satisfaisante d'anomalies avec un nombre de capteurs limités. [0007] Le problème du placement optimal d'un nombre donné de capteurs dans un réseau de distribution d'eau est un problème combinatoire 5 extrêmement complexe. Il est dans la pratique impossible de tester l'ensemble des solutions sur un réseau de distribution d'eau de taille standard (par exemple à l'échelle d'une ville ou d'une région), car un test exhaustif de toutes les combinaisons possibles de positions de capteurs nécessite des capacités de calcul trop importantes pour être mis en oeuvre 10 en pratique. [0008] Cheifetz, N., Sandraz, A. C., Feliers, C., Gilbert, D., Piller, O., & Heim, V. (2017). Un algorithme glouton pour le positionnement de capteurs qualité sur un grand réseau de distribution d'eau. Techniques Sciences Méthodes, (11), 55-63. proposent de placer des capteurs dans un réseau de distribution 15 d'eau à l'aide d'un algorithme dit « glouton », c'est-à-dire en plaçant, de manière itérative, un nombre de capteurs donné un par un, à une position considérée comme optimale en combinaison avec les capteurs déjà placés. S'il permet d'obtenir un placement de capteurs assez satisfaisant à l'aide de capacités de calcul limitées, cet algorithme ne permet en général pas 20 d'obtenir un placement optimal des capteurs. En effet, une fois un capteur placé, sa position ne peut plus être mise en cause, alors même que cette position, considérée comme optimale à partir des positions des capteurs précédemment placés, ne le serait plus avec un nombre de capteurs plus important. 25 [0009] Il y a donc besoin d'une méthode permettant un placement optimal d'un nombre de capteurs donné dans un réseau de distribution d'eau, afin de détecter une anomalie dans le réseau de distribution d'eau dès que possible, quelle que soit la source de l'anomalie. [0010] Il y a, de manière plus générale, besoin d'une méthode permettant un 30 placement optimal d'un nombre de capteurs donné dans un réseau de distribution de fluide, afin d'optimiser la détection d'anomalies dans le fluide. 4 RESUME DE L'INVENTION [0011] L'invention atteint ce but en simulant des scénarios introduisant, pour certains au moins, des anomalies dans le fluide ; en déterminant des 5 ensembles candidats de positions capteurs ; en déterminant les valeurs simulées des paramètres du fluide en chaque position et dans chaque scénario, et la détection d'anomalie associée ; en attribuant un score à chaque ensemble candidat de position capteurs, représentant l'efficacité avec laquelle les capteurs, placés aux positions de chaque ensemble lo candidat, ont pu détecter les anomalies. Enfin, les ensembles candidats peuvent être modifiés à l'aide d'algorithmes dits génétiques jusqu'à ce qu'un critère d'arrêt soit validé. Les algorithmes génétiques peuvent par exemple consister à croiser ou muter des ensembles candidats. 15 [0012] A cet effet, l'invention décrit une méthode de détermination d'un ensemble de positions, dans un réseau de transport d'un fluide, d'une pluralité de capteurs d'un ou plusieurs paramètres physico-chimiques du fluide, ladite méthode comprenant l'obtention, pour au moins un ensemble de paramètres d'entrée, de valeurs simulées de grandeurs physico-chimiques 20 en un ensemble de points du réseau pour un ensemble de pas de temps; l'obtention d'une pluralité d'ensembles candidats de positions de la pluralité de capteurs ; de manière itérative, jusqu'à la validation d'un critère d'arrêt : l'obtention, pour chaque ensemble candidat de positions, d'un score de performance au moins à partir des valeurs simulées de grandeurs physico- 25 chimiques aux positions de la pluralité de capteurs ; la modification de la pluralité d'ensembles candidats des positions de capteurs, ladite modification comprenant au moins une opération choisie parmi : la conservation d'au moins un ensemble candidat de positions ayant un score le plus favorable ; l'ajout d'au moins un ensemble candidat des positions de capteurs défini par 30 une combinaison des positions d'au moins deux ensembles candidats ; l'ajout d'au moins un ensemble candidat des positions de capteurs défini par une modification d'une position d'un capteur dans un ensemble candidat ; la sélection de l'ensemble candidat de positions ayant le score le plus favorable. 5 [0013] Par cc pluralité d'ensembles » on entend, dans la présente description, un ensemble de combinaisons de positions dans le réseau d'un nombre de capteurs donné. L'optimisation vise ainsi à déterminer pour un nombre de capteurs donné la meilleure combinaison pour obtenir le score de 5 performance le plus élevé. On définit une pluralité de combinaisons à tester et qu'on fait évoluer à chaque itération grâce à l'étape de modification de la pluralité d'ensembles. [0014] Un critère d'arrêt est une combinaison de règles basées sur les performances des populations évaluées dans le processus d'optimisation à 10 chaque itération et de règles complémentaires indépendantes : - règle basée sur les performances mesurées à chaque itération : un certain nombre d'itérations successives ont été effectuées sans que les performances des meilleurs ensembles, par exemple des 5% de la population ayant les meilleures performances n'évoluent de plus d'un certain pourcentage. On 15 atteint un plateau.- règle indépendante des performances : un nombre d'itérations maximal fixé au préalable est atteint. Ce nombre d'itérations maximal dépend de la complexité du problème (il augmente quand le système à optimiser est plus complexe et nécessité plus d'itérations). [0015] cc Le score le plus favorable » est la valeur de la fonction objectif 20 calculée pour une combinaison de position de capteurs qui fournit le résultat remplissant le mieux les objectifs assignés au placement de capteurs. Selon les cas, le score le plus favorable est une valeur supérieure à une autre valeur de la fonction objectif pour une combinaison de position de capteurs moins favorable. Par exemple, si le score correspond à un nombre de noeuds 25 protégés par la combinaison de capteurs, le score le plus favorable sera le score le plus élevé, correspondant à un plus grand nombre de capteurs protégés. Si, au contraire, le score correspond à un nombre de noeud pour lesquels une anomalie n'a pas été détectée, ou a été détectée trop tard, le score le plus favorable correspond à la valeur la plus faible, et donc à un 30 nombre de noeuds pour lesquels l'anomalie n'a pas été détectée aussi faible que possible. Le score peut être calculé à partir d'un ou plusieurs éléments : capacité de détection d'anomalies, nombre d'usagers pour lesquels les anomalies sont détectées à temps, consommation équivalente pour laquelle les anomalies sont détectées à temps, rapidité des détections d'anomalies, 6 détections d'un groupe d'anomalies ayant un fort impact sur les usagers, coût de déploiement des capteurs, etc... [0016] Les algorithmes de type génétique consistent à modifier entre deux itérations, les ensembles candidats, en utilisant une ou plusieurs opérations 5 choisies parmi : - la conservation : on conserve une partie des candidats ayant les scores les plus favorables, et on supprime les autres ; - le croisement : on combine les positions des capteurs d'au moins deux ensembles. Les ensembles entre lesquels on effectue un 10 croisement peuvent être des ensembles préalablement sélectionnés ; - la mutation : on modifie une ou plusieurs position de capteurs d'un ensemble, par exemple de manière aléatoire. [0017] La modification des ensembles candidats de positions capteurs, à l'aide d'algorithmes de type génétique permet dans tous les cas d'aboutir à 15 un placement de capteurs proche du placement optimal. [0018] La méthode présente une complexité algorithmique relativement faible(par exemple, la méthode est beaucoup moins gourmande que d'autres méthodes d'optimisation telles que la méthode « brute force » consistant à tester toutes les options), et peut s'exécuter sur des capacités de calcul 20 communes, telles que des ordinateurs individuels ou serveurs, avec des temps d'exécutions différents mais restant raisonnables. Une méthode selon l'invention, appliquée à un réseau de complexité moyenne peut ainsi s'exécuter en quelques minutes à quelques heures sur un ordinateur personnel, alors qu'une méthode « brute force » sera beaucoup plus longue 25 à exécuter voir, en pratique, inexécutable sur un tel ordinateur. [0019] La méthode est applicable à tout type de réseau de distribution de fluide. [0020] La méthode permet de placer des capteurs dans un réseau, pour détecter des anomalies de manière optimale à moindre coût. 30 [0021] La méthode permet d'assurer un niveau de sécurité des usagers du réseau avec un nombre limité de capteurs. [0022] Dans des exemples de réalisation, le réseau est modélisé sous forme d'un graphe ; chaque noeud ou arc du graphe est identifié par un identifiant unique ; la position d'un capteur est définie par un identifiant d'un noeud ou 35 arc du graphe. 7 [0023] Cette représentation permet une identification simple et efficace des positions des capteurs. [0024] Dans des exemples de réalisation, au moins un des ensembles de paramètres d'entrée comprend l'introduction d'une anomalie dans au moins 5 un point du réseau à au moins un pas de temps. [0025] Avantageusement ceci permet un placement de capteurs optimisant la détection d'anomalie dans le réseau. [0026] Dans des exemples de réalisation, le score de performance est calculé en fonction de la capacité des capteurs placés dans l'ensemble 10 candidat de positions à détecter l'au moins une anomalie en déterminant un pas de temps d'arrivée de l'au moins une anomalie en un ensemble de points du réseau, et au moins une fonction objectif choisie parmi : un nombre de points de l'ensemble, pour lesquels l'anomalie est détectée avant son arrivée; un nombre de points de l'ensemble, pour lesquels l'anomalie est 15 détectée avant son arrivée, pondérés par un nombre d'usagers ou une consommation par point ; un nombre de points pour lesquels l'anomalie n'a pas été détectée ; un nombre de points pour lesquels l'anomalie n'a pas été détectée, pondérés par un nombre d'usagers ou une consommation par point. 20 [0027] Ceci permet de placer les capteurs de manière optimale, afin d'éviter qu'une anomalie ayant un fort impact (par exemple au niveau d'un réservoir) ne soit pas détectée avant d'impacter des usagers du réseau. [0028] Dans des exemples de réalisation, le score de performance est calculé à partir d'au moins une caractéristique, choisie parmi une capacité 25 des capteurs d'un ensemble candidat à évaluer un indicateur de qualité du fluide dans le réseau, et un coût de déploiement des capteurs. [0029] Ceci permet d'optimiser le placement de capteurs, de manière combinée, pour la détection d'anomalies, et d'autres objectifs tels que la traçabilité de la qualité du fluide dans l'ensemble des sous-parties du réseau, 30 la protection des sites sensibles ou la limitation du coût de déploiement. [0030] Dans des exemples de réalisation, au moins un capteur a une position prédéfinie. [0031] Ceci permet de prendre en compte la présence de capteurs préexistants, et d'optimiser le placement de capteurs additionnels par rapport 35 aux capteurs préexistants. 8 [0032] Dans des exemples de réalisation, les points auxquels les capteurs sont placés sont restreints à un sous-ensemble des points du réseau. [0033] Ceci permet de prendre en compte que certains points du réseau ne permettent pas le placement de capteurs, et d'optimiser le placement des 5 capteurs par rapport aux points de placement possibles. Des visites terrain peuvent permettre de sélectionner des sites, sur la base de connaissances préalables des infrastructures du réseau, et d'en invalider certains présentant des contraintes trop importantes ou un coût de réalisation prohibitif. [0034] Dans des exemples de réalisation, la définition de la pluralité 10 d'ensembles candidats de positions de la pluralité de capteurs comprend la définition de positions à des points d'intérêt du réseau. [0035] Ceci permet de placer, dès la première itération, des capteurs en des points sensibles, tels que des sites industriels, des zones d'interconnexion avec achat d'eau en gros ou des sorties de réservoirs. Ceci permet ainsi de 15 disposer, dès la première itération, d'un placement performant des capteurs. La méthode peut donc converger plus rapidement vers une solution proche d'un optimum, et nécessite une moins grande complexité de calcul pour s'exécuter. [0036] Dans des exemples de réalisation, la définition de la pluralité 20 d'ensembles candidats de positions de la pluralité de capteurs comprend la définition de positions à des noeuds connectés à un nombre d'arcs supérieur ou égal à un seuil prédéfini. [0037] Ceci permet de ne placer des capteurs qu'à des noeuds connectés à un nombre d'arcs supérieur au seuil à la première itération (par exemple des 25 noeuds connectés à au moins 2, 3 ou 4 arcs). Ces noeuds sont, statistiquement, plus susceptibles de détecter l'arrivée d'une anomalie ou de protéger un plus grand nombre de noeuds à l'aval. Ceci permet ainsi de disposer, dès la première itération, d'un placement performant des capteurs. La méthode est donc susceptible de converger vers une solution proche de 30 l'optimum, et nécessite une moins grande complexité de calcul pour s'exécuter. [0038] Dans des exemples de réalisation, le critère d'arrêt comprend une ou plusieurs conditions choisies parmi : un nombre d'itérations maximal ; une comparaison du score le plus favorable parmi l'itération courante et au moins 35 une itération précédente, et la validation du critère d'arrêt si une différence 9 entre le score le plus favorable à l'itération courante et à l'au moins une itération précédente est inférieure ou égale à un seuil prédéfini. [0039] Un critère d'arrêt basé sur un nombre d'itération maximal permet de borner le temps d'exécution, et les ressources de calcul requises par la 5 méthode. [0040] Un critère d'arrêt basé sur une comparaison entre les scores les plus favorables entre l'itération courante et les itérations précédentes permet d'arrêter la méthode lorsque le gain d'optimisation du placement des capteurs entre au moins deux itérations successives devient marginal. Ceci 10 permet d'exécuter un nombre d'itération plus faible une fois le score parvenu sur un plateau. [0041] Dans des exemples de réalisation, la suppression d'au moins un ensemble candidat de positions n'ayant pas le score le plus favorable comprend la suppression de tous les ensembles candidats sauf un 15 nombre prédéfini, ou un ratio prédéfini des ensembles candidats ayant le score le plus favorable ; l'ajout d'au moins un ensemble candidat des positions de capteurs défini par une combinaison des positions d'au moins deux d'ensembles candidats, et l'ajout d'au moins un ensemble candidat des positions de capteurs défini par une modification d'une position d'un capteur zo dans un ensemble candidat ajoutent un nombre d'ensembles candidats égal au nombre d'ensembles candidats supprimés. [0042] Ceci permet de conserver un nombre d'ensemble candidats constant entre les itérations, et de conserver un nombre donné d'ensembles candidats ayant les scores les plus favorables entre deux itérations. Ainsi, le score le 25 plus favorable parmi les ensembles à une itération est nécessairement au moins égal au score le plus favorable à l'itération précédente. De plus, ceci permet de conserver un vivier d'ensembles candidats ayant de bonnes performances, qui seront plus à même, par le biais de mutations ou de croisements, de générer de nouveaux candidats ayant de bonnes 30 performances. Cela permet à la méthode de converger plus rapidement. [0043] Dans des exemples de réalisation, la méthode comprend la définition, la modification de manière itérative, et la sélection d'ensembles candidats de capteurs pour une pluralité de nombres prédéfinis de capteurs respectivement. 10 [0044] Ceci permet de comparer les performances de différents nombres de capteurs. [0045] Dans des exemples de réalisation, l'obtention d'une pluralité d'ensembles candidats de positions de la pluralité de capteurs pour un 5 nombre entier (n) de capteurs est basée sur l'ensemble candidat de position ayant le score le plus favorable pour un nombre entier (n-m) de capteurs, avec 1 m 50%). Les liaisons représentées en gras montrent les noeuds considérés comme liés entre eux. Par exemple, le noeud 910 est 5 considéré comme lié au noeud 920, et le noeud 920 au lieu 930. Si le seuil de 50% de débit fournit une bonne indication de la liaison entre deux noeuds, d'autres seuils (40%, 60%...) peuvent également être utilisés. [00168] II est ainsi possible, pour chacun des noeuds du graphe, de déterminer le nombre de noeuds amont auxquels il est lié, c'est-à-dire le 10 nombre de noeuds par lequel l'eau reçu aura transité. Le noeuds peuvent également être affectés de la population, ou de la consommation associée. Ainsi, on peut déduire, pour chaque noeud, quelle population, ou consommation d'eau sera couverte par un suivi de qualtié effectué à ce noeud. 15 [00169] La figure 10 représente un exemple de suivi de la qualité de l'eau par des capteurs situés sur des noeuds en aval d'un réseau de distribution d'eau. [00170] La figure 10 montre comment les noeuds entourés de losanges sont 20 considérés comme suivis par les noeuds entourés d'une étoile. Les flux sont symboliquement représentés, faisant ressortir à ce pas de temps la structure et le comportement hydraulique du réseau. [00171] La figure 10 représente le secteur 300, dont la portion 1000 est représentée agrandie en bas d'image. Dans l'exemple de la figure 10, les 25 noeuds ont été liés de manière itérative, lorsque plus de 50% du débit entrant dans un noeud transite vers le noeud suivant. Par exemple, le noeud 1011 est lié au noeud 1012, lui-même lié au noeud 1013, etc... jusqu'au noeud 1010. Le noeud 1011 est donc lié 1014 au noeud 1010. La figure 10 représente tous les noeuds liés à un autre avec un losange, et les liaisons entre les noeuds 30 par des traits gris épais, tels que le trait 1014. La figure 10 montre qu'une grande partie des noeuds du réseau convergent soit vers le noeud aval 1010, soit vers le noeud aval 1020. Cette représentation permet donc de mieux appréhender la structure des débits et du comportement hydraulique du réseau, à un pas de temps donné. 38 [00172] Des capteurs placés aux noeuds 1010 et 1020 permettent ainsi de vérifier la qualité de l'eau sur une grande partie du réseau. [00173] Une méthode selon l'invention permet de placer des capteurs pour suivre de manière optimale la qualité de l'eau, en calculant le score de 5 performance à l'aide d'une fonction objectif définissant le nombre de noeuds auxquels un noeud est lié, c'est-à-dire un nombre de noeuds pour lesquels un noeud peut effectuer un suivi aval. Une telle fonction objectif permet de placer les capteurs de manière à pouvoir suivre des qualités d'eau différentes provenant des différentes sources et surtout des différentes zones 10 de mélange de ces sources. De manière générale, les capteurs placés à l'aide de cette fonction objectif peuvent également détecter des pollutions ayant lieu en aval du réseau. [00174] Cette fonction objectif peut être utilisée seule, ou en combinaison avec une fonction objectif concernant la détection d'anomalie ou de pollution. 15 La présence de capteurs pour le suivi aval peut ainsi compléter les capteurs placés avec la fonction objectif de détection de pollution. Cette combinaison est également bien adaptée au découpage du réseau en sous-lots d'eau correspondant à une source ou un mélange de source. 20 [00175] Les figures 11 a, 11 b, 11c et 11d représentent quatre exemples de placement de 2, 5, 8 et 11 capteurs respectivement dans un réseau de distribution d'eau par une méthode de placement de capteurs dans un mode de réalisation de l'invention visant à la fois la détection de pollution et le suivi de la qualité de l'eau. 25 [00176] Le placement des capteurs est effectué sur le même principe que pour l'exemple des figures 7a à 7d, exception faite des points ci-dessous. [00177] Comme indiqué ci-dessus, afin de simplifier le problème tout en obtenant de bonnes performances, les capteurs peuvent être placés uniquement dans un sous-ensemble des noeuds du réseau. Comme expliqué 30 en référence aux figures 9 et 10, les noeuds permettant un placement optimal des capteurs pour le suivi aval de la pollution sont des noeuds liés à un grand nombre de noeuds du réseau situés en amont. Le sous-ensemble des noeuds sur lesquels le placement de capteurs est possible peut donc comprendre les noeuds connectés, selon la règle définie en référence à la figure 9 à un 35 nombre de noeuds en amont supérieur ou égal à un seuil prédéfini. La 39 consommation par noeud peut également être considérée, et le sous-ensemble de noeuds sur lequel l'optimisation est effectuée peut comprendre les noeuds connectés à un nombre de noeuds en amont correspondant à une consommation supérieure à un seuil prédéfini. 5 [00178] Pour optimiser de manière conjointe le placement de capteurs, pour la détection d'anomalies et le suivi aval, il est pertinent de présélectionner des noeuds formant de bons candidats pour la détection d'anomalie, et des noeuds formant de bons candidats pour le suivi aval de la qualité de l'eau. Par exemple, le sous-ensemble de noeuds sur lequel l'optimisation est 10 effectuée peut comprendre des noeuds connectés à un grand nombre de noeuds en amont (formant de bons candidats pour le suivi aval), et des noeuds connectés à un nombre d'arcs supérieur à un seuil prédéfini (formant de bons candidats pour la détection d'anomalies). [00179] Lors de l'optimisation, le score affecté à chacun des ensembles 15 candidats de positions est calculé à partir d'une fonction objectif combinée, égale à la moyenne d'une fonction objectif de détection d'anomalie et d'une fonction objectif de suivi de qualité de l'eau, afin de favoriser les ensembles candidats de positions permettant à la fois une bonne détection d'anomalies, et un bon suivi de la qualité de l'eau. zo [00180] L'algorithme génétique est ensuite appliqué pour modifier la pluralité d'ensembles candidats à chaque itération, en fonction des scores, selon les règles suivantes : les 5% d'ensembles candidats les meilleurs sont conservés (sélection des élites) ; 25 - 80% d'ensembles candidats intermédiaires sont croisés entre eux et/ou les noeuds « élites » (meilleurs candidats conservés) pour générer de nouveaux ensembles ; les 15% d'ensembles candidats ayant obtenus les moins bons scores mutent, c'est-à-dire qu'ils sont modifiés aléatoirement. 30 [00181] Cette application de la méthode 200 selon l'invention permet d'obtenir un placement optimal pour chaque nombre de capteurs. Une fois la méthode effectuée pour un nombre N de capteurs, la solution optimale utilisant N capteurs est utilisée comme base pour l'optimisation de N+1 capteurs. [00182] On obtient ainsi un placement optimal pour chacun des nombres de capteurs entre 1 et 20. [00183] Les placements des noeuds sont représentés, pour 2, 5, 8 et 11 noeuds respectivement, par de cercles tels que le cercle 1110a. Pour un 5 même nombre de capteurs, le placement est ici différent de celui réalisé pour les figures 7a à 7d. Par exemple, dans la solution à 5 capteurs, le capteur 1120b est placé dans une zone où aucun capteur n'était situé dans la figure 7b (solution à 5 capteurs pour la détection de pollution uniquement). Ce capteur 1120b permet un suivi de la qualité de l'eau sur toute la partie nord 10 du réseau, et a donc permis à la solution à 5 capteurs présentée en figure 11 b d'obtenir un bon score pour la combinaison « détection d'anomalies + suivi de qualité de l'eau [00184] Ces exemples démontrent la capacité de l'invention à fournir un placement optimal de capteur en fonction d'un objectif défini par l'utilisateur. 15 L'invention est donc applicable à un grand nombre de cas d'usages, et permet d'obtenir un placement optimal de capteurs selon un grand nombre de critères différents. 20 [00185] La figure 12 représente l'évolution d'un score combiné de détection de pollution et de suivi de la qualité de l'eau en fonction d'un nombre de capteurs placés par une méthode selon l'invention. [00186] Les courbes de la figure 12 sont créées sur le même principe que la courbe de la figure 8 : l'axe des abscisses 1210 représente le nombre de 25 capteurs placés, et l'axe vertical 1220 représente le score de performance de la solution optimale, exprimé en pourcentage, et la courbe 1230 l'évolution du score en fonction du nombre de capteurs, dans l'exemple des figures 11a à 11d. [00187] Comme indiqué ci-dessus, dans l'exemple d'optimisation combiné 30 des figures 11a à 11d, le score de performance est calculé comme la moyenne d'un score de suivi de la qualité de l'eau, et d'un score de détection d'anomalies. La courbe supérieure 1240 représente le score de suivi de la qualité de l'eau, et la courbe inférieure 1250 le score de détection d'anomalies. Lors de l'ajout d'un nouveau capteur, l'augmentation du score 35 global peut se faire par augmentation du score de suivi de la qualité de l'eau 41 et/ou du score de détection d'anomalies. Par exemple, les ajouts des 3e et 4e capteurs ont ici principalement amélioré le score de suivi de la qualité de l'eau 1241, 1242, alors que les ajouts des 2e, 5e et 6e capteurs ont principalement amélioré le score de détection d'anomalies 1251, 1252, 1253. 5 [00188] Cet exemple démontre la capacité de l'invention à disposer les capteurs de manière optimisée selon une combinaison d'objectifs, en améliorant l'un ou l'autre des objectifs pour obtenir le meilleur score global. [00189] Les exemples ci-dessus démontrent la capacité de l'invention à 10 optimiser le placement de capteurs selon différents critères cibles. Ils ne sont cependant donnés qu'à titre d'exemple et ne limitent en aucun cas la portée de l'invention, REVENDICATIONS1. Méthode (200) de détermination d'un ensemble de positions, dans un réseau de transport d'un fluide, d'une pluralité de capteurs d'un ou plusieurs paramètres physico-chimiques du fluide, ladite méthode comprenant : l'obtention (220), pour au moins un ensemble de paramètres d'entrée (210), de valeurs simulées de grandeurs physico-chimiques en un ensemble de points du réseau pour un ensemble de pas de temps ; l'obtention (230) d'une pluralité d'ensembles candidats (240) de positions de la pluralité de capteurs ; de manière itérative, jusqu'à la validation (260) d'un critère d'arrêt : o l'obtention (250), pour chaque ensemble candidat de positions, d'un score de performance au moins à partir des valeurs simulées de grandeurs physico-chimiques aux positions de la pluralité de capteurs ; o la modification (270) de la pluralité d'ensembles candidats des positions de capteurs, ladite modification comprenant au moins une opération choisie parmi : - la conservation (271) d'au moins un ensemble candidat de positions ayant un score le plus favorable ; - l'ajout (272) d'au moins un ensemble candidat des positions de capteurs défini par une combinaison des positions d'au moins deux ensembles candidats ; - l'ajout (273) d'au moins un ensemble candidat des positions de capteurs défini par une modification d'une position d'un capteur dans un ensemble candidat ; la sélection (290) de l'ensemble candidat de positions ayant le score le plus favorable. 2. Méthode selon la revendication 1, dans laquelle : le réseau est modélisé sous forme d'un graphe ; - chaque noeud ou arc du graphe est identifié par un identifiant unique ; 43 - la position d'un capteur est définie par un identifiant d'un noeud ou arc du graphe. 3. Méthode selon l'une des revendications 1 ou 2, dans laquelle au 5 moins un des ensembles de paramètres d'entrée (210) comprend l'introduction d'une anomalie dans au moins un point du réseau à au moins un pas de temps. 4. Méthode selon la revendication 3, dans laquelle le score de 10 performance est calculé en fonction de la capacité des capteurs placés dans l'ensemble candidat de positions à détecter l'au moins une anomalie en déterminant un pas de temps d'arrivée de l'au moins une anomalie en un ensemble de points du réseau, et au moins une fonction objectif choisie parmi : 15 un nombre de points de l'ensemble, pour lesquels l'anomalie est détectée avant son arrivée ; un nombre de points de l'ensemble, pour lesquels l'anomalie est détectée avant son arrivée, pondérés par un nombre d'usagers ou une consommation par point ; 20 un nombre de points pour lesquels l'anomalie n'a pas été détectée ; un nombre de points pour lesquels l'anomalie n'a pas été détectée, pondérés par un nombre d'usagers ou une consommation par point. 25 5. Méthode selon l'une des revendications 1 à 4, dans lequel le score de performance est calculé à partir d'au moins une caractéristique, choisie parmi une capacité des capteurs d'un ensemble candidat à évaluer un indicateur de qualité du fluide dans le réseau, et un coût de 30 déploiement des capteurs. 6. Méthode selon l'une des revendications 1 à 5, dans laquelle au moins un capteur a une position prédéfinie. 44 7. Méthode selon l'une des revendications 1 à 6, dans laquelle les points auxquels les capteurs sont placés sont restreints à un sous-ensemble des points du réseau. 5 8. Méthode selon l'une des revendications 1 à 7, dans laquelle la définition de la pluralité d'ensembles candidats de positions de la pluralité de capteurs comprend la définition de positions à des points d'intérêt du réseau. 10 9. Méthode selon l'une des revendications 1 à 8, dépendant de la revendication 2, dans laquelle la définition de la pluralité d'ensembles candidats de positions de la pluralité de capteurs comprend la définition de positions à des noeuds connectés à un nombre d'arcs supérieur ou égal à un seuil prédéfini. 15 10. Méthode selon l'une des revendications 1 à 9, dans lequel le critère d'arrêt comprend une ou plusieurs conditions choisies parmi : un nombre d'itérations maximal ; une comparaison du score le plus favorable parmi l'itération 20 courante et au moins une itération précédente, et la validation du critère d'arrêt si une différence entre le score le plus favorable à l'itération courante et à l'au moins une itération précédente est inférieure ou égale à un seuil prédéfini. 25 11. Méthode selon l'une des revendications 1 à 10, dans laquelle : la suppression d'au moins un ensemble candidat de positions n'ayant pas le score le plus favorable comprend la suppression de tous les ensembles candidats sauf un nombre prédéfini, ou un ratio prédéfini des ensembles candidats ayant le score le plus 30 favorable ; l'ajout (272) d'au moins un ensemble candidat des positions de capteurs défini par une combinaison des positions d'au moins deux d'ensembles candidats, et l'ajout (273) d'au moins un ensemble candidat des positions de capteurs défini par une modification 35 d'une position d'un capteur dans un ensemble candidat ajoutent un 45 nombre d'ensembles candidats égal au nombre d'ensembles candidats supprimés. 12. Méthode selon l'une des revendications 1 à 11, comprenant la 5 définition, la modification de manière itérative, et la sélection d'ensembles candidats de capteurs pour une pluralité de nombres prédéfinis de capteurs respectivement. 13. Méthode selon la revendication 12, dans laquelle l'obtention (230) 10 d'une pluralité d'ensembles candidats de positions de la pluralité de capteurs pour un nombre entier (n) de capteurs est basée sur l'ensemble candidat de position ayant le score le plus favorable pour un nombre entier (n-m) de capteurs, avec 1 m 14. Méthode selon l'une des revendications 12 ou 13, comprenant la sélection d'un des ensembles candidats ayant le score le plus favorable pour la pluralité de nombres prédéfinis de capteurs, en fonctions des scores et coûts de déploiement de chacun desdits ensembles candidats. 20 15. Méthode de placement d'une pluralité de capteurs d'un ou plusieurs paramètres physico-chimiques d'un fluide, ladite méthode comprenant : - une détermination d'un ensemble de positions dans un réseau 25 de transport du fluide, ladite détermination comprenant les étapes d'une méthode selon une des revendications 1 à 14, et - un placement desdits capteurs dans ledit ensemble de positions. 30 16. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme enregistrés sur un support lisible par un ordinateur comprenant un processeur pour la détermination d'un ensemble de positions, dans un réseau de transport d'un fluide, d'une pluralité de capteurs d'un ou plusieurs paramètres physico-chimiques du fluide, 35 ledit programme d'ordinateur comprenant des moyens de 46 programmation lisibles par ordinateur pour exécuter la méthode selon l'une des revendications 1 à 14. 17. Dispositif apte à déterminer un ensemble de positions, dans un réseau 5 de transport d'un fluide, d'une pluralité de capteurs d'un ou plusieurs paramètres physico-chimiques du fluide, ledit dispositif comprenant un processeur configuré pour exécuter la méthode selon l'une des revendications 1 à 13.