FR 3114880 A1 20220408 FR 2010176 A 20201006 Procédé de quantification d’une espèce présente par accumulation ou fixation dans un milieu Procédé de quantification d’une espèce présente dans un milieu, utilisant une pluralité de données de mesure relatives à une grandeur physico-chimique caractéristique de ladite espèce préalablement acquises à différentes coordonnées dans ledit milieu, procédé dans lequel : un variogramme estimé est généré à partir d’un variogramme d’entrée des données de mesure selon des classes prédéfinies de distance entre les points, des intervalles de variation étant définis pour chacun des paramètres estimés lors de la génération du variogramme estimé, des valeurs des paramètres du variogramme estimé sont choisies, sur chacun des intervalles de variation, en utilisant un ou plusieurs intervalle(s) prédéfini(s) d’incertitudes de mesure et des données dites censurées prédéfinies, et de manière à remplir trois critères distincts, on génère, en vue de la quantification de ladite espèce présente dans le milieu, un ensemble de données à partir d’un variogramme optimisé ayant comme paramètres lesdites valeurs choisies lors de l’étape précédente. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Procédé de quantification d’une espèce présente par accumulation ou fixation dans un milieu La présente invention concerne un procédé de quantification d’une ou plusieurs espèce(s) présente(s) par accumulation ou fixation dans un milieu, notamment pour la caractérisation de la contamination chimique ou radiologique d’un objet ou sol pollué, ainsi qu’un dispositif et un produit programme d’ordinateur pour la mise en œuvre du procédé. Dans de nombreuses applications, la quantification précise d’une ou plusieurs espèces présentes par accumulation ou fixation dans un milieu est nécessaire, ces espèces pouvant avoir un effet désiré dans le milieu, par exemple dans le cas de la présence d’un minerai particulier dans un milieu d’extraction lors d’une étude préparatoire en prospection minière, ou un effet néfaste, comme dans le cas de la contamination chimique, biologique, ou radiologique d’un sol ou objet pollué. Avant d’engager des opérations de dépollution de site, d’assainissement et de démantèlement d’installations nucléaires, ou de gestion post-accidentelle de zones contaminées, il est en effet intéressant d’obtenir des données d’entrée pertinentes pour la définition de scénarios opérationnels optimaux en termes de prévision de volume de déchets et de protection des intervenants, au plus tôt lors du démarrage du projet, en vue de réduire les coûts. La caractérisation initiale réaliste d’un site pollué en amont est un élément important d’aide à la décision pour le développement du scénario de gestion du site. En particulier, cette étape permet de décider des moyens à mettre en œuvre pour la dépollution dans des conditions de sécurité optimale pour les travailleurs et l’environnement et une prévision des coûts. Le prélèvement d’échantillons de terre ou matériau et l’analyse chimique de leur teneur en polluant sont des opérations coûteuses et parfois difficiles à réaliser à cause des contraintes d’exploitation, en zone irradiante par exemple, et le nombre de données disponibles pour la caractérisation d’un site contaminé est toujours limité. Ces données de mesure peuvent être de qualité très différentes avec plus ou moins d’incertitude, ou bien comprendre des données de mesure en limite de détection indiquant que la vraie valeur est certainement inférieure à celles-ci. Les techniques statistiques connues se révèlent très conservatives lorsque la quantité de mesures est limitée et/ou lorsque leur répartition est localisée à certaines zones, ce qui est souvent le cas sur les chantiers d’assainissement et de démantèlement nucléaire ou de dépollution de sites en raison du coût des analyses, et de contraintes d’accès et/ou opérationnelles. La présence de matière contaminante, ou polluante, dans un sol ou un objet, comme un mur en béton, présente le plus souvent une structure de corrélation spatiale, que des méthodes géostatistiques permettent d’exploiter pour fournir un modèle spatial de la concentration en matière contaminante. De telles méthodes ont notamment été décrites dans les articles [1] à [5]. Les techniques géostatistiques permettent ainsi d’obtenir une estimation en deux ou trois dimensions (2D, 3D) de la répartition de la contamination chimique ou radiologique dans des objets ou des sols. Ces approches, permettant de produire des cartographies de l’estimation moyenne de la pollution dans le sol ou dans l’objet à caractériser, associée à une erreur d’estimation, ainsi que des quantiles, par simulations conditionnelles, mais ces méthodes présentent néanmoins certaines limites. La première a trait à l’impossibilité de traiter ensemble et de manière efficace les incertitudes de mesure et les mesures en limite de détection. Ces données correspondent à des informations incomplètes : l’incertitude de mesure indique que la vraie valeur est dans l’intervalle donné par l’incertitude autour de la valeur mesurée ; la mesure en limite de détection indique que la vraie valeur se situe sous un seuil donné par cette valeur de limite de détection liée aux méthodes et/ou aux caractéristiques de l’appareil de mesure. La deuxième limite concerne les conditions nécessaires pour obtenir une modélisation avec une précision la meilleure possible. Celle-ci dépend en effet de différents facteurs, telle que la nécessité d’avoir un nombre de données suffisant et une répartition régulière surtout si le phénomène à étudier ne présente pas une répartition homogène. Dans ce cas, face au besoin de données informatives, il est important de traiter spécifiquement l’information incomplète contenue dans les données de mesure en limite de détection. De manière connue, les modèles géostatistiques prennent en compte la présence éventuelle d’incertitudes systématiques avec l’ajout d’une constante dans le modèle de corrélation des données spatiales. Ceci conduit à un effet dit de pépite du variogramme, qui mesure en partie l'erreur statistique de l'instrument de mesure, et par ailleurs, les données en limite de détection sont considérées comme des données de mesure valides ce qui peut conduire à une surestimation du phénomène autour des zones concernées. Ces considérations peuvent conduire à des estimations peu réalistes de la quantité de pollution présente dans le sol ce qui n’est pas favorable aux objectifs visés dans le cadre de l’optimisation des scénarios d’assainissement et de démantèlement ou de dépollution et dans une optique de réduction des couts. En conséquence, il existe un besoin pour améliorer la précision de la quantification d’une ou plusieurs espèce(s) présente(s) par accumulation ou fixation dans un milieu d’extraction, notamment pour la caractérisation de la contamination chimique ou radiologique d’un objet ou d’un sol pollué, notamment dans les cas complexes comportant des mesures en limite de détection, et dans les cas où les mesures sont peu nombreuses, mal réparties, et présentant des incertitudes variables. La présente invention vise notamment à répondre à ce besoin. Procédé L’invention a ainsi pour objet un procédé de quantification d’une ou plusieurs espèces présente(s) par accumulation ou fixation dans un milieu d’extraction, notamment pour la caractérisation de la contamination chimique ou radiologique d’un objet ou d’un sol pollué, utilisant un variogramme expérimental d’entrée Variog exp établi à partir d’une pluralité de données de mesure E v préalablement acquises à différentes coordonnées dans ledit milieu et relatives à une grandeur physico-chimique caractéristique de ladite (lesdites) espèce(s), ledit variogramme d’entrée étant défini par au moins trois paramètres ( τ, C, a ) et comportant une pluralité de points, le procédé comprenant les étapes suivantes : a) un variogramme théorique estimé Variog th est généré à partir d’au moins une partie des points du variogramme expérimental en entrée Variog exp selon des classes prédéfinies de distance h entre les points, des intervalles de variation ( I τ , I C , I a ) étant définis pour chacun des paramètres ( τ, C, a ) à partir de l’estimation des valeurs optimales de ces paramètres ( , , ) pour produire le variogramme théorique estimé Variog th , b) des valeurs ( , , ) des paramètres du variogramme théorique estimé Variog th sont choisies, sur chacun des intervalles de variation ( I τ , I C , I a ) définis lors de l’étape a), en utilisant un ou plusieurs intervalle(s) prédéfini(s) d’incertitudes de mesure E U et des données dites censurées E c prédéfinies, et de manière à remplir les trois critères suivants : 1- maximiser un critère de vraisemblance dudit variogramme théorique estimé Variog th appliqué aux points du variogramme d’entrée Variog exp , 2- obtenir un nombre maximum de points correspondants à des données censurées E c pour lesquels une estimation par interpolation spatiale, notamment par la méthode dite de krigeage, à partir du variogramme théorique estimé Variog th donne une valeur inférieure à la valeur de la donnée censurée correspondante, et 3- obtenir un nombre maximum de points correspondants à des données de mesure E v pour lesquels une estimation par interpolation spatiale, notamment par la méthode dite de krigeage, à partir du variogramme théorique estimé Variog th donne une valeur appartenant à l’intervalle d’incertitude de mesure correspondant, et c) on génère, en vue de la quantification de ladite (lesdites) espèce(s) présente(s) dans le milieu, un ensemble de données à partir d’un variogramme optimisé Variog opt ayant comme paramètres lesdites valeurs ( , , ) choisies lors de l’étape b). Grâce à l’invention, qui s’apparente à la résolution d’un problème d’optimisation multi-objectif, une caractérisation géostatique, cartographique et/ou spatiale précise est possible. Le variogramme ainsi ajusté, les données sont réorganisées de manière à obtenir un ensemble de données constitué des données valides qui peuvent être remplacées par leur valeur interpolée, par krigeage, si elle est dans l’intervalle d’incertitude correspondant et les données censurées qui peuvent aussi être remplacée par leur valeur interpolée, par krigeage, si elle lui est inférieure. Le modèle spatial ainsi ajusté permet d’obtenir des estimations statistiques de la pollution ou de la présence de minerai dans les milieux étudiés plus réalistes que les techniques géostatistiques connues quand les données sont peu nombreuses, avec des incertitudes variables des mesures et des mesures en limite de détection. L’invention fournit un modèle spatial avec une bonne capacité de prédiction de la moyenne au niveau local et la possibilité de calculer des quantiles. L’invention permet à partir de données d’entrée de qualité différente, telles que des données valides, des incertitudes de mesure, des mesures en limite de détection, d’obtenir en sortie un modèle spatial de l’espèce à caractériser pour obtenir une cartographie de sa localisation et d’en estimer la valeur totale. La mise en œuvre de techniques connues de simulation conditionnelle géostatistique permet notamment d’exploiter ce modèle pour estimer des probabilités de dépassement de seuils réglementaires, estimer les volumes ou surfaces concernés et apporter ainsi des éléments réalistes et robustes pour la définition des scénarios de dépollution. Etape a) Les données de mesure E v sont avantageusement considérées comme valides. Le variogramme théorique estimé Variog th est avantageusement généré à partir de l’ensemble des points du variogramme expérimental en entrée Variog exp . Dans la suite, le variogramme théorique estimé Variog th sera indifféremment appelé variogramme théorique estimé ou variogramme estimé. Le variogramme, utilisé de façon connue en géostatistique, permet de modéliser la corrélation spatiale entre des données de mesure. Les paramètres d’un variogramme sont avantageusement l’effet de pépite , le palier et la portée . La commentée plus bas montre le sens de ces paramètres qui interviennent dans la formulation du variogramme théorique de manière différente suivant le modèle considéré. Tous les modèles de variogramme sont des cas particuliers de la classe de modèles de Matèrn. Pour , on retrouve le variogramme gaussien. La classe de modèle de variogramme de Matèrn est donnée par l’expression : Les variogrammes utilisés dans la mise en œuvre de l’invention sont de préférence de type Matèrn 3/2, assez généraux. Le variogramme expérimental Variog exp peut être calculé à l’étape a), pour chaque classe de distance h , par la formule suivante : où z(x, y) sont les coordonnées spatiales des données de mesure E v et est le nombre de points dont l’interdistance est comprise entre et . Le variogramme théorique est de préférence ajusté initialement sur les points du variogramme expérimental par une méthode de maximum de vraisemblance et permet d’estimer un écart-type sur l’estimation des paramètres ( τ, C, a ) qui va servir à définir l’intervalle de variation pour ces paramètres dans l’étape suivante d’optimisation : Etape b) Cette étape permet de trouver un triplet de paramètres maximisant les trois critères suivants : le maximum de vraisemblance de l’ajustement du variogramme théorique aux points du variogramme expérimental, un maximum de valeurs prédites par interpolation spatiale, notamment par krigeage, aux points des données censurées inférieures à ces dernières et un maximum de valeurs prédites par interpolation spatiale, notamment par krigeage en prenant en compte tous les points valides sauf le point considéré, aux points des données valides appartenant à l’intervalle prédéfini d’incertitude de mesure. Chaque critère est important, le premier étant avantageusement maximisé conditionnellement aux deux autres. Les trois critères peuvent s’exprimer comme suit : Les informations issues de l’étape a) sont avantageusement combinées avec un ou plusieurs intervalles d’incertitudes de mesure, ayant des bornes supérieure et inférieure, les données de mesure E v dites valides et des données dites censurées, notamment des mesures en limite de détection, constituant ainsi les données d’entrée de cette deuxième étape b). Par donnée censurée, il faut comprendre une information partielle, comme décrit dans la définition de censure statistique connue et utilisée notamment en théorie de l’analyse de la survie ou en fiabilité. De manière connue, on peut définir : une donnée dite censurée à droite, lorsque la vraie valeur est inconnue et supérieure à la donnée observée, une donnée dite censurée à gauche, lorsque la vraie valeur est inconnue et inférieure à la donnée observée, et une censure par intervalle, lorsque la vraie valeur est inconnue et contenue dans l’intervalle correspondant, notamment dans un intervalle d’incertitude de mesure. Dans le cas particulier où l’invention concerne les domaines de l’assainissement et du démantèlement ou de la détection minière, des censures à gauche sont considérées, correspondant aux limite de détection, ainsi que des censures par intervalle, correspondant aux incertitudes de mesure. Dans la suite, lorsque l’on parle d’un pourcentage de x % de données censurées, cela ne concerne ainsi avantageusement que les censures à gauche, notamment les mesures en limite de détection, et toutes les données valides sont associées à des intervalles d’incertitude de mesure, les censures par intervalle correspondant donc à un pourcentage égal à (100-x) %. Une estimation par interpolation spatiale, notamment par krigeage, aux points correspondants à des données censurées peut être calculée à partir du variogramme considéré, avec les paramètres de l’itération en cours, et de tous les points correspondants à des données valides. Pour les estimations réalisées aux points correspondants à des données valides, le variogramme utilisé peut être paramétré par les paramètres de l’itération en cours et les points de données pris en compte peuvent être tous les points correspondants à des données valides excepté celui pour lequel on calcule l’estimation. La méthode d’interpolation spatiale utilisée est de préférence la méthode dite de krigeage. Le krigeage, décrit dans l’article [6], est une méthode d’interpolation spatiale se basant sur le variogramme modélisant la structure de dépendance spatiale. Cette méthode à variance minimale est une méthode d’interpolation exacte, c’est-à-dire qu’elle restitue la valeur mesurée aux sites d’observation. De manière connue, la valeur de la variable régionalisée ou spatiale étudiée en un site non mesuré se déduit d’une combinaison linéaire de variables mesurées/observées : Les poids associés à chacune des valeurs régionalisées mesurées sont choisis de façon à obtenir une prévision non biaisée et de variance minimale. Ces poids dépendent de la localisation des observations et de leur structure de dépendance spatiale modélisé par le variogramme. De préférence, la méthode utilisée dans la mise en œuvre de l’invention est une méthode de krigeage dite ordinaire, pour laquelle la moyenne de la variable spatiale étudiée est supposée inconnue mais constante. Des valeurs des paramètres du variogramme théorique estimé Variog th sont avantageusement tour à tour tirées aléatoirement afin de réaliser l’étape d’optimisation b). La méthode dite de krigeage est avantageusement utilisée pour appliquer le second critère d’optimisation, c’est-à-dire rechercher le nombre maximum de points correspondants à des données censurées E c pour lesquels une estimation par interpolation spatiale à partir du variogramme théorique estimé Variog th donne une valeur inférieure à la valeur de la donnée censurée. Dans l’étape d’optimisation b), la méthode dite de krigeage en retirant un point à la fois (« Leave One Out » en anglais) est avantageusement utilisée pour appliquer le troisième critère d’optimisation, c’est-à-dire rechercher le nombre maximum de points correspondants à des données valides E v pour lesquels une estimation par interpolation spatiale à partir du variogramme estimé Variog th donne une valeur à l’intérieur de l’intervalle d’incertitude correspondant. Cela correspond à appliquer le krigeage sur l’ensemble des données en excluant la donnée valide à prédire. Une ou plusieurs des étapes a) à c) peuvent être appliquées sur la transformée logarithmique des données. D’autres transformations peuvent être envisagées pour satisfaire l’hypothèse de gaussianité des données, imposée par les méthodes géostatiques classiques, notamment l’anamorphose gaussienne avec les polynômes d’Hermite ou la transformation de Lambert W. Les valeurs des paramètres peuvent être choisies en utilisant un algorithme génétique, utilisant avantageusement les intervalles de variation des paramètres préalablement définis à l’étape a). Un tel algorithme génétique, par exemple décrit dans l'ouvrage [7], est basé sur la définition d'une population de N p individus, chaque individu représentant un point de l'espace des états. Il est caractérisé par un ensemble de gènes correspondant aux valeurs des variables à estimer et par une adaptation correspondant à la valeur du ou des critères à optimiser. L'algorithme génère ensuite de manière itérative des populations sur lesquelles sont appliqués des processus de sélection et de mutation qui ont pour objectif d'assurer une exploration efficace de l'espace des états. L'évolution de l'ensemble des individus sur plusieurs générations permet d'atteindre les optima du problème d'optimisation traité. L'ensemble du processus se fait à taille de population constante et chaque itération est appelée génération par analogie avec la génétique. Un coefficient de prédictivité peut être calculé sur le modèle spatial associé à chaque variogramme testé lors du choix des paramètres ( τ, C, a ) à l’étape b). A l’étape b), plusieurs triplets ( τ, C, a ) de paramètres candidats sont avantageusement classés suivant un ordre de dominance de manière à ce que le triplet retenu ( , , ) soit associé, dans cet ordre, à la vraisemblance du premier critère la plus élevée, à un coefficient de prédictivité du modèle spatial associé au variogramme correspondant le plus proche de 1, à un nombre de points du troisième critère le plus élevé et à celui du deuxième critère le plus élevé. Cette stratégie permet de sélectionner un modèle spatial, défini par les paramètres du variogramme, de manière à avoir un bon compromis entre les trois critères et la prédictivité du modèle. Etape c) La troisième étape de l’invention consiste à utiliser le variogramme optimisé pour constituer un nouvel ensemble de données spatiales qui permettent d’obtenir une cartographie et des estimations réalistes de la présence de polluant ou la teneur de minerai sur la zone étudiée. Ce nouvel ensemble de données est constitué des estimations prédites par krigeage aux points des données censurées si elles leur sont inférieures ou la donnée de limite de détection dans le cas contraire, des données prédites par krigeage aux points des données valides si elles sont dans l’intervalle d’incertitude de mesure associé et les données valides elles-mêmes si elle ne respectent pas cette condition. Le procédé selon l’invention peut comporter une étape d) dans laquelle on génère un variogramme à partir des données générées à l’étape c). Ceci permet de réaliser des estimations par krigeage et des simulations conditionnelles pour obtenir des cartographies, calculer des probabilités de dépassement de seuil, ou des quantités d’intérêt telle que la quantité totale de polluant présente sur la zone étudiée. Divers Toutes les étapes du procédé selon l’invention sont avantageusement mises en œuvre automatiquement par un système électronique, comprenant de préférence au moins un microcontrôleur et une mémoire, étant notamment un ordinateur personnel ou un serveur de calcul. Le système électronique peut comporter ou être relié à une base de données dans laquelle sont enregistrées les données de mesure de la grandeur physico-chimique caractéristique de ladite espèce et préalablement acquises à différentes coordonnées dans le milieu. L’espèce à quantifier peut être la pollution ou contamination d’un sol ou d’un objet apportée par une matière contaminante telle qu’un radionucléide, notamment 3 H, 14 C et 36 Cl, ou telle qu’un produit chimique, ladite grandeur physico-chimique correspondant dans ce cas à la concentration, teneur massique ou activité en matière polluante ou contaminante. Dans une variante, l’espèce à quantifier est la teneur d’un minerai présent dans le milieu, notamment dans un échantillon préalablement extrait, notamment de l’uranium ou un métal. Dispositif L’invention a également pour objet, selon un autre de ses aspects, un dispositif de quantification d’une ou plusieurs espèces présente(s) par accumulation ou fixation dans un milieu d’extraction, notamment pour la caractérisation de la contamination chimique ou radiologique d’un objet ou d’un sol pollué, utilisant un variogramme expérimental d’entrée Variog exp établi à partir d’une pluralité de données de mesure E v préalablement acquises à différentes coordonnées dans ledit milieu et relatives à une grandeur physico-chimique caractéristique de ladite (lesdites) espèce(s), ledit variogramme d’entrée étant défini par au moins trois paramètres ( τ, C, a ) et comportant une pluralité de points, le dispositif étant configuré pour : a) générer un variogramme théorique estimé Variog th à partir d’au moins une partie des points du variogramme expérimental en entrée Variog exp selon des classes prédéfinies de distance h entre les points, des intervalles de variation ( I τ , I C , I a ) étant définis pour chacun des paramètres ( τ, C, a ) à partir de l’estimation des valeurs optimales de ces paramètres ( , , )pour produire le variogramme théorique estimé Variog th , b) choisir des valeurs ( , , ) des paramètres du variogramme théorique estimé Variog th , sur chacun des intervalles de variation ( I τ , I C , I a ) définis lors de l’étape a), en utilisant un ou plusieurs intervalle(s) prédéfini(s) d’incertitudes de mesure E U et des données dites censurées E c prédéfinies, et de manière à remplir les trois critères suivants : 1- maximiser un critère de vraisemblance dudit variogramme théorique estimé Variog th appliqué aux points du variogramme d’entrée Variog exp , 2- obtenir un nombre maximum de points correspondants à des données censurées E c pour lesquels une estimation par interpolation spatiale à partir du variogramme théorique estimé Variog th donne une valeur inférieure à la valeur de la donnée censurée correspondante, et 3- obtenir un nombre maximum de points correspondants à des données de mesure E v pour lesquels une estimation par interpolation spatiale à partir du variogramme théorique estimé Variog th donne une valeur appartenant à l’intervalle d’incertitude de mesure correspondant, et c) générer, en vue de la quantification de ladite (lesdites) espèce(s) présente(s) dans le milieu, un ensemble de données à partir d’un variogramme optimisé Variog opt ayant comme paramètres lesdites valeurs ( , , ) choisies lors de l’étape b). Le dispositif peut comporter ou être relié à une base de données dans laquelle sont enregistrées les données de mesure relatives à ladite grandeur physico-chimique et préalablement acquises à différentes coordonnées dans ledit milieu, en utilisant notamment un système de mesure configuré pour transmettre les informations à ladite base de données. Le dispositif selon l’invention peut comporter en outre un module d’enregistrement configuré pour enregistrer les données de mesure dans une base de données du même système informatique et/ou d’un serveur distant. Le dispositif est avantageusement un système électronique, comprenant de préférence au moins un microcontrôleur et une mémoire, étant notamment un ordinateur personnel ou un serveur de calcul. Les caractéristiques énoncées ci-dessus pour le procédé s’appliquent au dispositif, et vice-versa. Produit programme d’ordinateur L’invention a encore pour objet, selon un autre de ses aspects, un produit programme d’ordinateur pour la mise en œuvre du procédé de quantification d’une ou plusieurs espèces présente(s) par accumulation ou fixation dans un milieu d’extraction, notamment pour la caractérisation de la contamination chimique ou radiologique d’un objet ou d’un sol pollué, selon l’invention, utilisant un variogramme expérimental d’entrée Variog exp établi à partir d’une pluralité de données de mesure E v préalablement acquises à différentes coordonnées dans ledit milieu et relatives à une grandeur physico-chimique caractéristique de ladite (lesdites) espèce(s), ledit variogramme d’entrée étant défini par au moins trois paramètres ( τ, C, a ) et comportant une pluralité de points, le produit programme d’ordinateur comportant un support et enregistrées sur ce support des instructions lisibles par un processeur pour, lorsqu’exécutées : a) un variogramme théorique estimé Variog th est généré à partir d’au moins une partie des points du variogramme expérimental en entrée Variog exp selon des classes prédéfinies de distance h entre les points, des intervalles de variation ( I τ , I C , I a ) étant définis pour chacun des paramètres ( τ, C, a ) à partir de l’estimation des valeurs optimales de ces paramètres ( , , ) pour produire le variogramme théorique estimé Variog th , b) des valeurs ( , , ) des paramètres du variogramme théorique estimé Variog th sont choisies, sur chacun des intervalles de variation ( I τ , I C , I a ) définis lors de l’étape a), en utilisant un ou plusieurs intervalle(s) prédéfini(s) d’incertitudes de mesure E U et des données dites censurées E c prédéfinies, et de manière à remplir les trois critères suivants : 1- maximiser un critère de vraisemblance dudit variogramme théorique estimé Variog th appliqué aux points du variogramme d’entrée Variog exp , 2- obtenir un nombre maximum de points correspondants à des données censurées E c pour lesquels une estimation par interpolation spatiale à partir du variogramme théorique estimé Variog th donne une valeur inférieure à la valeur de la donnée censurée correspondante, et 3- obtenir un nombre maximum de points correspondants à des données de mesure E v pour lesquels une estimation par interpolation spatiale à partir du variogramme théorique estimé Variog th donne une valeur appartenant à l’intervalle d’incertitude de mesure correspondant, et c) on génère, en vue de la quantification de ladite (lesdites) espèce(s) présente(s) dans le milieu, un ensemble de données à partir d’un variogramme optimisé Variog opt ayant comme paramètres lesdites valeurs ( , , ) choisies lors de l’étape b). Les caractéristiques énoncées ci-dessus pour le procédé et le dispositif s’appliquent au produit programme d’ordinateur, et vice-versa. L’invention pourra être mieux comprise à la lecture de la description détaillée qui va suivre, d’exemples non limitatifs de mise en œuvre de celle-ci, et à l’examen du dessin annexé, sur lequel : la représente un schéma illustrant un exemple d’étapes mises en œuvre dans le procédé selon l’invention, la représente un variogramme d’entrée et un variogramme estimé en mettant en œuvre le procédé selon l’invention, les paramètres ( τ, C, a ) du variogramme étant indiqués, la représente la cartographie réelle d’une tâche de polluant radiologique et la carte correspondante des points de mesure, la représente des courbes illustrant, pour une méthode connue et un exemple de mise en œuvre de l’invention, la représentation des données de mesure, après transformation logarithmique, relativement aux prédictions du logarithme des données produites, la représente des cartographies produites par une méthode connue et un exemple de mise en œuvre de l’invention, la illustre une représentation cartographique de l’écart des estimations produites par une méthode connue et un exemple de mise en œuvre de l’invention, la représente des courbes illustrant, pour une méthode connue et un deuxième exemple de mise en œuvre de l’invention, la représentation des données de mesure, après transformation logarithmique, relativement aux prédictions du logarithme des données produites, la représente des cartographies produites par une méthode connue et un deuxième exemple de mise en œuvre de l’invention, la illustre une représentation cartographique de l’écart des estimations produites par une méthode connue et un deuxième exemple de mise en œuvre de l’invention, la représente des courbes illustrant, pour une méthode connue et un troisième exemple de mise en œuvre de l’invention, la représentation des données de mesure, après transformation logarithmique, relativement aux prédictions du logarithme des données produites, la représente des cartographies produites par une méthode connue et un troisième exemple de mise en œuvre de l’invention, la illustre une représentation cartographique de l’écart des estimations produites par une méthode connue et un troisième exemple de mise en œuvre de l’invention, la représente les estimations de la médiane pour une méthode connue, un exemple de mise en œuvre de l’invention et la valeur de référence, la illustre un plan de forages dans un quatrième exemple de mise en œuvre de l’invention, la représente des courbes illustrant, pour une méthode connue et un quatrième exemple de mise en œuvre de l’invention, la représentation des données de mesure relativement aux prédictions des données produites, après transformation par logarithme décimal, la représente des cartographies produites par une méthode connue et un quatrième exemple de mise en œuvre de l’invention, et la illustre une représentation cartographique de l’écart des estimations produites par une méthode connue et un quatrième exemple de mise en œuvre de l’invention. Procédé de quantification d’une ou plusieurs espèces présente(s) par accumulation ou fixation dans un milieu d’extraction pour la caractérisation de la contamination chimique ou radiologique d’un objet ou d’un sol pollué, utilisant un système électronique comportant ou étant relié à une base de données dans laquelle est enregistrée une pluralité de données de mesure ( E v ) relatives à une grandeur physico-chimique caractéristique de ladite (lesdites) espèce(s) et préalablement acquises à différentes coordonnées dans ledit milieu en utilisant un système de mesure configuré pour transmettre les données à ladite base de données, et un variogramme expérimental d’entrée ( Variog exp ) établi à partir de ladite pluralité de données de mesure ( E v ), ledit variogramme d’entrée étant défini par au moins trois paramètres ( τ, C, a ) et comportant une pluralité de points, le procédé comprenant les étapes suivantes : a) un variogramme théorique estimé ( Variog th ) est généré à partir d’au moins une partie des points du variogramme expérimental en entrée ( Variog exp ) selon des classes prédéfinies de distance ( h ) entre les points, des intervalles de variation ( I τ , I C , I a ) étant définis pour chacun des paramètres ( τ, C, a ) à partir de l’estimation des valeurs optimales de ces paramètres ( , , ) pour produire le variogramme théorique estimé ( Variog th ), b) des valeurs ( , , ) des paramètres du variogramme théorique estimé ( Variog th ) sont choisies, sur chacun des intervalles de variation ( I τ , I C , I a ) définis lors de l’étape a), en utilisant un ou plusieurs intervalle(s) prédéfini(s) d’incertitudes de mesure ( E U ) et des données dites censurées ( E c ) prédéfinies, et de manière à remplir les trois critères suivants : 1- maximiser un critère de vraisemblance dudit variogramme théorique estimé ( Variog th ) appliqué aux points du variogramme d’entrée ( Variog exp ), 2- obtenir un nombre maximum de points correspondants à des données censurées ( E c ) pour lesquels une estimation par interpolation spatiale à partir du variogramme théorique estimé ( Variog th ) donne une valeur inférieure à la valeur de la donnée censurée correspondante, et 3- obtenir un nombre maximum de points correspondants à des données de mesure ( E v ) pour lesquels une estimation par interpolation spatiale à partir du variogramme théorique estimé ( Variog th ) donne une valeur appartenant à l’intervalle d’incertitude de mesure correspondant, et c) on génère, en vue de la quantification de ladite (lesdites) espèce(s) présente(s) dans le milieu et de la caractérisation de la contamination chimique ou radiologique, un ensemble de données ( ) à partir d’un variogramme optimisé ( Variog opt ) ayant comme paramètres lesdites valeurs ( , , ) choisies lors de l’étape b). Procédé selon la revendication 1, comportant une étape d) dans laquelle on génère un variogramme à partir des données ( ) générées à l’étape c). Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel les variogrammes sont de type Matèrn 3/2. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le variogramme expérimental ( Variog exp ) est calculé à l’étape a), pour chaque classe de distance ( h ), par la formule suivante : où z(x, y) sont les coordonnées spatiales des données de mesure ( E v ) et est le nombre de points dont l’interdistance est comprise entre et . Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la méthode d’interpolation spatiale utilisée est la méthode dite de krigeage. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel des valeurs des paramètres du variogramme théorique estimé ( Variog th ) sont tour à tour tirées aléatoirement afin de réaliser l’étape d’optimisation b). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la méthode dite de krigeage est utilisée pour rechercher le nombre maximum de points correspondants à des données censurées ( E c ) pour lesquels une estimation par interpolation spatiale à partir du variogramme théorique estimé ( Variog th ) donne une valeur inférieure à la valeur de la donnée censurée. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel une ou plusieurs des étapes a) à c) sont appliquées sur la transformée logarithmique des données. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les valeurs des paramètres ( τ, C, a ) sont choisies en utilisant un algorithme génétique. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel un coefficient de prédictivité ) est calculé sur le modèle spatial associé à chaque variogramme testé lors du choix des paramètres ( τ, C, a ) à l’étape b). Procédé selon la revendication précédente, dans lequel, à l’étape b), plusieurs triplets ( τ, C, a ) de paramètres candidats sont classés suivant un ordre de dominance de manière à ce que le triplet retenu ( , , ) soit associé, dans cet ordre, à la vraisemblance du premier critère la plus élevée, à un coefficient de prédictivité ) du modèle spatial associé au variogramme correspondant le plus proche de 1, à un nombre de points du troisième critère le plus élevé et à celui du deuxième critère le plus élevé. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les données censurées sont des mesures en limite de détection. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’espèce à quantifier est la pollution ou contamination d’un sol ou d’un objet apportée par une matière contaminante telle qu’un radionucléide, notamment 3 H, 14 C et 36 Cl, ou telle qu’un produit chimique, ladite grandeur physico-chimique correspondant à la concentration, teneur massique ou activité en matière polluante ou contaminante. Dispositif de quantification d’une ou plusieurs espèces présente(s) par accumulation ou fixation dans un milieu d’extraction, notamment pour la caractérisation de la contamination chimique ou radiologique d’un objet ou d’un sol pollué, utilisant un variogramme expérimental d’entrée ( Variog exp ) établi à partir d’une pluralité de données de mesure ( E v ) préalablement acquises à différentes coordonnées dans ledit milieu et relatives à une grandeur physico-chimique caractéristique de ladite (lesdites) espèce(s), ledit variogramme d’entrée étant défini par au moins trois paramètres ( τ, C, a ) et comportant une pluralité de points, le dispositif étant configuré pour : a) générer un variogramme théorique estimé ( Variog th ) à partir d’au moins une partie des points du variogramme expérimental en entrée ( Variog exp ) selon des classes prédéfinies de distance ( h ) entre les points, des intervalles de variation ( I τ , I C , I a ) étant définis pour chacun des paramètres ( τ, C, a ) à partir de l’estimation des valeurs optimales de ces paramètres ( , , ) pour produire le variogramme théorique estimé ( Variog th ), b) choisir des valeurs ( , , ) des paramètres du variogramme théorique estimé ( Variog th ), sur chacun des intervalles de variation ( I τ , I C , I a ) définis lors de l’étape a), en utilisant un ou plusieurs intervalle(s) prédéfini(s) d’incertitudes de mesure ( E U ) et des données dites censurées ( E c ) prédéfinies, et de manière à remplir les trois critères suivants : 1- maximiser un critère de vraisemblance dudit variogramme théorique estimé ( Variog th ) appliqué aux points du variogramme d’entrée ( Variog exp ), 2- obtenir un nombre maximum de points correspondants à des données censurées ( E c ) pour lesquels une estimation par interpolation spatiale à partir du variogramme théorique estimé ( Variog th ) donne une valeur inférieure à la valeur de la donnée censurée correspondante, et 3- obtenir un nombre maximum de points correspondants à des données de mesure ( E v ) pour lesquels une estimation par interpolation spatiale à partir du variogramme théorique estimé ( Variog th ) donne une valeur appartenant à l’intervalle d’incertitude de mesure correspondant, et c) générer, en vue de la quantification de ladite (lesdites) espèce(s) présente(s) dans le milieu, un ensemble de données ( ) à partir d’un variogramme optimisé ( Variog opt ) ayant comme paramètres lesdites valeurs ( , , ) choisies lors de l’étape b). Dispositif selon la revendication précédente, comportant ou étant relié à une base de données dans laquelle sont enregistrées les données de mesure relatives à ladite grandeur physico-chimique et préalablement acquises à différentes coordonnées dans ledit milieu, en utilisant notamment un système de mesure configuré pour transmettre les informations à ladite base de données. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme enregistrées sur un support lisible par un ordinateur, pour mettre en œuvre les étapes du procédé de quantification d’une ou plusieurs espèces selon l’une quelconque des revendications 1 à 13, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.