La corrosion est un enjeu majeur dans de nombreuses industries car elle peut mener notamment à une réduction de la résistance mécanique ou à une perte d’étanchéité. Des méthodes sont donc développées pour permettre son suivi.

En particulier, deux natures de corrosion sont à distinguer : la corrosion généralisée, se traduisant par une perte d’épaisseur de la matière répartie, et la corrosion localisée qui peut mener à des percements de très faible dimension et est donc difficile à détecter avant percement. Dans ce cadre, l’émission acoustique est une solution prometteuse : elle consiste en l’écoute des bruits produits par la formation du défaut, ici la corrosion. Grâce aux caractéristiques des signaux émis, l’objectif est alors de déterminer la nature de l’endommagement ayant lieu.

Des essais préliminaires sur structure représentative ont montré que des signatures différentes peuvent effectivement être mesurées, mais l’analyse complète reste à faire, notamment pour associer les différentes signatures aux différents phénomènes physiques en jeu.

Le travail proposé dans ce stage comporte deux grandes parties :

1. La première consiste à analyser en profondeur les données acquises précédemment. Différents outils, allant du traitement du signal, des analyses spécifiques à l’émission acoustique au machine learning, seront exploités pour identifier au mieux les phénomènes physiques à partir de leur signature acoustique.
2. Dans un second temps, fort du recul obtenu grâce à l’analyse des expériences, une nouvelle expérience de corrosion sera réalisée. L’instrumentation acoustique sera notamment à optimiser afin de confirmer les résultats obtenus dans l’expérience précédente.