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The aim of this research is to address the problem of leakage detection in embankment dikes. Significant flow of water through the dike, an indicator of internal erosion, results in a thermal anomaly. The measurement of temperature is therefore capable of revealing information linked to leakage. Fiber optic based distributed temperature sensors present en economically viable solution for recording spatio-temporel temperature data. The data are influenced by several factors amongst them the leakages, the response of the near surface, the seasonal variations, geomechanical environment, etc. In order to remove phenomena like precipitations, we propose a criterion based on skewness and kurtosis. Formulating leakage detection as a source separation problem, firstly, we present a system based on SVD and ICA for the separation of useful information relevant to the leakages from other “non relevant” factors. Secondly, for the case of limited acquisitions, we propose a singularity detector exploiting the dissimilarity of daily temperature variations at different distances., Ce travail de thèse aborde un problème de la détection des fuites d'eau dans des digues en terre. L'écoulement préférentiel, un indicateur de destruction interne, résulte dans une anomalie thermique. Les capteurs DTS basés sur la fibre optique offrent une solution efficace pour les mesures spatio-temporelles de température. Les données thermométriques sont influencées par différents facteurs comme la réponse du sol, les variations saisonnières, l'environnement géomécanique, etc. Afin d'écarter des phénomènes comme les précipitations, nous proposons un critère basé sur le skewness et le kurtosis. La détection des fuites étant formulée comme un problème de séparation de sources, nous présentons un système basé sur la SVD et l'ICA pour séparer les informations utiles liées aux fuites des autres facteurs. Dans le cas où le nombre d'acquisitions en temps est limité, nous proposons un détecteur de singularités exploitant les dissimilarités entre les mesures journalières de température aux différentes distances.

The aim of this research is to address the problem of leakage detection in embankment dikes. Significant flow of water through the dike, an indicator of internal erosion, results in a thermal anomaly. The measurement of temperature is therefore capable of revealing information linked to leakage. Fiber optic based distributed temperature sensors present en economically viable solution for recording spatio-temporel temperature data. The data are influenced by several factors amongst them the leakages, the response of the near surface, the seasonal variations, geomechanical environment, etc. In order to remove phenomena like precipitations, we propose a criterion based on skewness and kurtosis. Formulating leakage detection as a source separation problem, firstly, we present a system based on SVD and ICA for the separation of useful information relevant to the leakages from other “non relevant” factors. Secondly, for the case of limited acquisitions, we propose a singularity detector exploiting the dissimilarity of daily temperature variations at different distances.; Ce travail de thèse aborde un problème de la détection des fuites d'eau dans des digues en terre. L'écoulement préférentiel, un indicateur de destruction interne, résulte dans une anomalie thermique. Les capteurs DTS basés sur la fibre optique offrent une solution efficace pour les mesures spatio-temporelles de température. Les données thermométriques sont influencées par différents facteurs comme la réponse du sol, les variations saisonnières, l'environnement géomécanique, etc. Afin d'écarter des phénomènes comme les précipitations, nous proposons un critère basé sur le skewness et le kurtosis. La détection des fuites étant formulée comme un problème de séparation de sources, nous présentons un système basé sur la SVD et l'ICA pour séparer les informations utiles liées aux fuites des autres facteurs. Dans le cas où le nombre d'acquisitions en temps est limité, nous proposons un détecteur de singularités exploitant les dissimilarités entre les mesures journalières de température aux différentes distances.

National audience; DTS (Distributed Temperature Sensors) based on the optical fibers present an economical efficient solution for the detection of water leakages in the dikes of canal. However, the acquired temperature data are corrupted by factors like daily and seasonal variations, geophysical conditions, noise, etc. The signal processing techniques must thus be applied to extract the useful information linked to the anomalies. In this context, the leakage detection can be modeled as a source separation problem. The source separation techniques of SVD and Independent Component Analysis are applied to the data. The self-response of the ground in which fiber is buried is the most coherent component of the data and masks the information linked to anomalies. This response is estimated as the first source of SVD. ICA is then applied on the residual sub-space obtained thus allowing to localize the leakages. The proposed method is validated on real data for the detection of artificial percolation type and real leakages.