Verdissement des transports : Comment construire le train du futur ?

Le programme TECH4RAIL de SNCF Innovation & Recherche travaille sur des solutions innovantes de verdissement des trains. Retrouvez l’outil développé par ITNOVEM dans notre parole d'expert avec nos data scientist Fabien Agnus et Grégoire Martinon. Un travail de collaboration avec Clément Depature et François Degardin, respectivement ingénieur en énergie et chef de projet.

Publié le 5 juillet 2021 par Com itnovem

​​​​​​​Le train est naturellement un moyen de transport vertueux et peu émetteur de CO2 par rapport à la route ou à l’aérien : un voyage en train régional émet en moyenne 8 fois moins de gaz à effet de serre qu’un voyage seul en voiture. Il existe néanmoins des marges de progression, avec plus de 1 000 trains TER circulant encore avec du gazole. C’est pourquoi, dans un contexte d’urgence climatique et d’effort pour baisser les émissions de gaz polluants, la SNCF s’est fixé des objectifs ambitieux de réduction de son empreinte environnementale. Dans cette optique, le programme TECH4RAIL de SNCF Innovation & Recherche travaille sur un portefeuille de solutions innovantes de verdissement de la flotte ferroviaire : train hybride, train hydrogène, train batteries et train au bioGNV.

Train Hybride : la technologie consiste à remplacer la moitié des moteurs diesel par des batteries au lithium qui récupèrent l’énergie de freinage. Cette énergie est ensuite réutilisée pour les besoins du train, au lieu d’être perdue sous forme de chaleur. L’hybridation permet de réduire la consommation de carburant et les émissions polluantes de 15 à 20%. L’autonomie du train en carburant est donc augmentée par rapport au train d’origine.

Train Hydrogène (H2) : la technologie consiste à remplacer les moteurs diesel par des piles à hydrogène et des batteries pour une traction qui n’émet localement ni gaz à effet de serre, ni émission polluante. Suivant l’exploitation, ce train possède une autonomie d’environ 500km.

Train Batteries : la technologie consiste à remplacer la totalité des génératrices diesel d’un train bimode par des batteries au lithium qui participent à la traction et récupèrent l’énergie de freinage, qui est ensuite utilisée pour les besoins du train. Cette technologie bénéficie donc d’une traction qui n’émet localement ni gaz à effet de serre, ni émission polluante. Ces trains pourront rouler en autonomie complète avec leurs batteries, sur des distances pouvant aller jusqu’à 80km.

Train au bioGNV : SNCF va étudier les trains au BioGNV, un gaz renouvelable issu de la méthanisation, en lien avec les attentes fortes des Régions. Il s’agit d’une solution qui allie territoires et verdissement avec le développement de la filière du BioGNV en France.

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Ces nouveaux trains seront plus respectueux de l’environnement, mais pour certains, ils transporteront des quantités d’énergie limitées, ce qui peut signifier une autonomie plus faible que les technologies diesel ainsi que des modifications des performances de traction. Ils seront alors plus dépendants de leur environnement (profil de ligne, fonctionnement, points d’avitaillement, etc.) que les trains diesel. De plus, l’arrivée de piles à hydrogène ou de batteries Li-ion nécessite d’étudier l’ensemble des conséquences et, le cas échéant, d’adapter certaines infrastructures et / ou l’exploitation ferroviaire.

Problématique

L’équipe énergie TECH4RAIL a souhaité disposer d’un outil de calcul permettant de préciser les zones de pertinence de chacune des technologies de verdissement. Le défi étant de le faire sur l’ensemble du Réseau Ferré National (RFN), pour tous les trains qui y circulent aujourd’hui, sans outil disponible « sur étagère ». C’est en souhaitant répondre à cette problématique que TECH4RAIL a sollicité les compétences de la Factory Data IA pour développer un outil de QUALification de l’Exploitation des Solutions Innovantes : QUALESI.

Méthodologie

Afin d’évaluer la faisabilité de la conversion des trains TER aux technologies de verdissement, des simulations du matériel TER actuellement en service sont réalisées en imposant les conditions physiques et énergétiques des technologies hybride, hydrogène et à batterie. Pour ce faire, il faut :

• Modéliser le fonctionnement énergétique des trains, en tenant compte des spécificités propres de chacune des technologies. En effet, l’énergie embarquée et la puissance délivrée par ces technologies conduisent à l’obtention de performances de traction différentes de celles des trains actuels.
• Décrire le RFN de manière très détaillée en termes de déclivité, de rayon de courbure ou encore d’électrification des lignes. En effet, tous les éléments impactant la consommation énergétique du trajet doivent être pris en compte. En complément des données d’infrastructure du RFN, il est également nécessaire de récolter des données décrivant le plan de transport pour être en mesure de simuler la réalisation de missions réelles (horaires et enchaînement de parcours) avec les modèles des trains hybride, hydrogène et à batteries.
• Visualiser les résultats de simulation et différents indicateurs énergétiques et de performance par des représentations cartographiques du réseau, afin d’identifier rapidement les zones de pertinence des solutions ainsi que les dessertes potentiellement difficiles.

Dans la suite de cet article, nous présentons les sources de données utilisées qui permettent de décrire le réseau et le plan de transport, ainsi que les éléments de modélisation et de visualisation des performances énergétiques des trains innovants.

Sources de données

Afin de calculer les indicateurs énergétiques et de performances des trajets effectués sur le réseau ferré, nous aurons besoin d’une part de données sur l’infrastructure ferroviaire et ses caractéristiques, et d’autre part, de données sur le plan de transport, c’est-à-dire sur les trajets effectués.

La jointure de ces différentes sources de données permettra d’effectuer les modélisations nécessaires aux calculs énergétiques.

Les données d’infrastructure
Nous disposons de deux types de données d’infrastructure :

• D’une part, un Référentiel Géographique d’Infrastructure (RGI) du réseau ferré qui présente la localisation de l’ensemble des éléments remarquables : une gare ou une bifurcation par exemple. On parle alors de points remarquables (PR).
• D’autre part, des données sur les caractéristiques du réseau : ARMEN. Par exemple, le fait qu’une voie soit électrifiée entre son dixième et onzième kilomètre, ou encore qu’il y ait une déclivité de 0.03 radian sur certaines portions d’une voie. 

La jointure de ces deux sources de données nous permet d’obtenir une représentation qualifiée du réseau. Par exemple, il existe plusieurs segments de voie et plusieurs points remarquables entre deux extrémités de caténaire. Il est alors nécessaire de propager les qualifications d’électrification sur tous les segments adéquats (voir figure ci-dessous). Dans l’exemple précédent, tous les segments reliant des points remarquables entre le dixième et onzième kilomètre de la voie électrifiée seront qualifiés comme électrifiés.

Les données de plan de transport
Les données du plan de transport concernent l’itinéraire et les horaires des trajets effectués sur le réseau ferré. Chaque jour, plus de 10 000 trains de voyageurs circulent en France.

• D’une part, les données de roulements (base SIERRA) décrivent l’ensemble des trajets effectués ou planifiés. Chaque roulement décrit un matériel roulant pendant toute une journée et est donc composé de plusieurs « trains commerciaux ». Par exemple, un roulement peut être composé de deux trains commerciaux : un trajet Pau-Dax de 6h00 à 7h00 suivi d’un trajet Dax-Bordeaux de 7h10 à 9h40. Toutefois cette base ne renseigne pas le détail de chaque train commercial en termes de points remarquables (PRs).
• D’autre part, des données sur les sillons (base PMT). Elles renseignent le détail de chaque train commercial en termes de PRs. Un sillon est un créneau horaire réservable pour circuler sur une portion de voie. Ainsi, dans notre exemple, pour effectuer les deux trains du roulement Pau-Dax-Bordeaux, l’exploitant va acheter un sillon Pau-Bordeaux sur le créneau horaire qu’il souhaite. Les données de sillons ont l’avantage de décrire les points successifs empruntés par un train : dans notre exemple, toutes les gares et bifurcations entre Pau et Bordeaux, avec les horaires de passage et les arrêts en gare planifiés.

Modèle graphe du réseau ferré

A partir des données d’infrastructure, on souhaite obtenir une représentation cohérente et exhaustive du réseau ferré national, afin de simuler le détail des trajets de chaque train. La structure la plus pertinente est une représentation en graphe, aussi appelé modèle arc-nœud.

Modèle arc-nœud
Afin de réconcilier toutes les informations éparpillées dans les différentes sources de données, on représente le RFN sous forme de modèle arc-nœud (vertex/edge en anglais, ou modèle graphe), comme illustré dans la figure 4 ci-dessous.

Dans cette représentation, on distingue deux éléments :

• Les éléments ponctuels, ou nœuds. Ils correspondent aux points remarquables du réseau, comme les bâtiments voyageurs (gares) et les bifurcations, ainsi qu’aux extrémités des éléments linéaires.
• Les éléments linéaires, ou arcs. Ils correspondent à des segments de voie homogènes en termes de déclivité, de rayon de courbure et d’électrification.

Dans ce modèle, un trajet Paris-Lyon correspond donc à plusieurs milliers d’arcs et de nœuds, correspondant à la totalité des virages, pentes, caténaires et bâtiments voyageurs rencontrés.

Algorithme du plus court chemin
Une fois la représentation arc-nœud obtenue, il faut être capable de faire circuler un train sur ce graphe entre son origine et sa destination. Il faut donc identifier tous les points de passage intermédiaires entre ces deux extrémités. Or, pour relier deux points entre eux dans un graphe, il y a plusieurs chemins possibles, comme l’illustre la figure ci-dessous.

Pour lever l’ambiguïté sur le choix du chemin, on procède en deux étapes :

• On force le train à passer par les gares intermédiaires qu’il est censé traverser ;
• Entre deux points remarquables (gares, bifurcations), on force le train à emprunter le plus court chemin.

En sortie de l’algorithme, on obtient donc le chemin dont la longueur de voie est la plus courte entre deux points remarquables consécutifs. Concrètement, on calcule le plus court chemin entre chaque point de passage d’un sillon. On obtient ainsi, par extension, l’itinéraire précis du train qui a utilisé ce sillon, avec les caractéristiques de déclivité, rayon de courbure, électrification etc.

Modélisation et visualisation cartographique

Une fois que le chemin détaillé d’un train commercial est connu, il est alors possible de simuler son parcours détaillé et de calculer sa vitesse, les flux de puissances, le niveau de charge de sa batterie (ou SOC pour State Of Charge) ou sa quantité restante de carburant.​

Modélisation des trains innovants
Le modèle physique du train est un système d’équations différentielles qui décrit le comportement mécanique et énergétique des trains hybride, hydrogène et à batteries. Le modèle est le plus polyvalent possible, c’est-à-dire que le système d’équation est capable de modéliser aussi bien un train hybride qu’un train hydrogène. Seuls les paramètres des composants sont propres aux différentes technologies. Un extrait de ce système d’équations est proposé ci-dessous :

Dans ce système :

• t représente le temps ;
• x représente la distance parcourue par le train ;
• v représente la vitesse du train ;
• a représente l’accélération du train ;
• SOCbat représente le niveau de charge de la batterie ;
• Pbat représente la puissance fournie par la batterie ;
• Qbat représente l’énergie totale embarquée dans la batterie ;
• SOCH2 représente le niveau d’hydrogène ;
• PPWPH2 représente la puissance fournie par la pile à hydrogène ;
• hFC représente le rendement de la pile à hydrogène ;
• PCI représente le pouvoir calorifique de l’hydrogène.

Les différentes variables énergétiques Pbat, PPWPH2, v et a sont fonctions de la vitesse limite de la ligne, des limites de puissances, de la déclivité, du rayon de courbure ou encore de la présence de caténaire.

Enfin, le train alterne les phases de mouvements et les phases d’arrêts. Ces phases d’arrêts ne sont pas décrites par les mêmes équations et n’obéissent pas aux mêmes contraintes que lorsque le train est en mouvement. Par exemple, le train à l’arrêt est limité en puissance de recharge des batteries (limitation de l’intensité électrique maximale à la caténaire, ou des nuisances sonores générées par les moteurs thermique). De plus, les phases d’arrêts ont une durée déterminée à l’avance tandis que les phases en mouvement ont une durée qui dépend de la difficulté du trajet et de la puissance fournie.

Indicateurs de faisabilité : l’exemple du train hydrogène
Les simulations de train effectuées sur tout le RFN donnent des résultats très détaillés en matière de niveau de charge de la batterie et quantité d’hydrogène consommé au cours du temps.

Afin de qualifier la faisabilité technique des trajets effectués avec ces nouvelles technologies de traction, on va les classifier par un code couleur qui reflète la difficulté énergétique à réaliser un roulement. Par exemple, si l’on considère un roulement de train hydrogène, on se demande :

« Quelle quantité d’hydrogène reste-t-il à la fin de la journée de roulement ? »

Le code couleur correspondant est le suivant :

• Bleu : il reste plus de la moitié du réservoir. Deux roulements bleus pourront s’enchaîner sur deux jours consécutifs. Le roulement est robuste et peu consommateur d’hydrogène.
• Vert : il reste entre un quart et la moitié du réservoir. Un roulement vert peut s’enchaîner avec un roulement bleu sur deux jours consécutifs. Le roulement en lui-même est robuste d’un point de vue énergétique.
• Orange : il reste une quantité d’hydrogène supérieure à la quantité critique et inférieure au quart du réservoir. Le seuil critique d’hydrogène correspond à une autonomie de deux heures avec les auxiliaires de confort à leurs puissances maximum. Deux roulements orange ne peuvent s’enchaîner qu’à condition qu’il y ait un plein lors du second roulement.
• Rouge : le seuil critique d’hydrogène est dépassé. Le roulement est potentiellement en panne sèche, ou incapable de faire face à un incident qui l’immobilise en fin de journée.

A noter que l’hypothèse est prise qu’un train hydrogène est capable de faire le plein d’hydrogène une fois par jour s’il passe par l’une des 60 stations gazole actuelles et qu’il a assez de temps pour réaliser ce plein. L’hypothèse est donc faite que le train hydrogène profite de la maturité du maillage d’avitaillement gazole actuel. Aujourd’hui, aucune station-service hydrogène ferroviaire n’existe en France. Ce plein potentiel est pris en compte dans les simulations et impacte directement la couleur de qualification des roulements.

Représentation cartographique
Pour illustrer une des capacités de l’outil QUALESI développé, il est proposé de qualifier deux roulements dont la circulation est simulée pour un train hydrogène : Moulins – Clermont-Ferrand – Brioude et Nîmes – Clermont-Ferrand – Thiers (Figure 6 : les axes sont choisis à titre d’exemple uniquement.). La simulation est considérée en marche tendue, c’est-à-dire au maximum des capacités de puissance de traction et en fin de vie des batteries et de la pile à combustible (perte de 20% par rapport aux performances en début de vie). Ce type de marche tendue, très « énergivore », est simulé pour qualifier la capacité du train à s’insérer dans un sillon commercial et donc à rattraper un retard éventuel.  Il représente un cas défavorable que le train pourrait un jour rencontrer en exploitation réelle.

• Le roulement Moulins – Clermont Ferrand – Brioude est qualifié comme vert. En effet, une partie de son parcours est électrifiée en 25kVAC ce qui lui pe​rmet de bénéficier de la caténaire et de ne pas consommer d’hydrogène. Le train effectue plusieurs trajets entre Moulins, Issoire, Clermont-Ferrand, Brioude et Vic-le-Comte et n’a pas besoin de faire un plein d’hydrogène à Clermont-Ferrand (Figure 7). Cela signifie que l’exploitation actuelle sur cet axe est a priori adaptée au train hydrogène bimode. Il conviendra tout de même de vérifier l’enchaînement des missions le lendemain puisque le train est remisé dans une gare non électrifiée.
• Le roulement Nîmes​ – Clermont-Ferrand – Thiers est qualifié comme orange. En effet, 300 km séparent Nîmes de Clermont-Ferrand. Le train effectue ces 300 km en marche tendue, c’est-à-dire au maximum de ses capacités de traction. Le train effectue ensuite un plein à Clermont-Ferrand pour partir et finir sa journée à Thiers (Figure 8). La qualification permet de définir des règles d’exploitation, par exemple de bénéficier d’assez de temps pour réaliser un plein après un trajet Nîmes – Brioude. Ces règles sont ensuite à construire et à appliquer avec les équipes SNCF opérationnelles des activités TER.

Au global, ce sont près de 5000 trains commerciaux et 4000 roulements dont nous avons pu simuler le comportement énergétique détaillé, ​avec trois technologies de traction différentes (hybride, hydrogène et batteries) !

Conclusion

SNCF dispose désormais d’un outil de simulation de parcours de trains et de roulements, QUALESI, permettant la qualification sur l’ensemble du RFN de l’exploitation de matériels disposant de chaînes de traction innovantes (H2, hybride, BEMU), suivant les conditions d’exploitation et l’infrastructure actuelles. Cette qualification se base sur des indicateurs tels que l’énergie manquante ou la perte de marge.

Comment l’outil QUALESI intervient dans la stratégie de développement des trains hybride, H2 et à batteries ?
L’outil est aujourd’hui utilisé dans les phases d’études d’opportunités par SNCF Innovation & Recherche. Il permet de qualifier rapidement et de manière précise une projection de l’exploitation de trains et d’écosystèmes aujourd’hui inexistants. Bien que les conditions de simulation de QUALESI soient volontairement défavorables (marche tendue, fin de vie, consommation des auxiliaires élevée), ses résultats permettent d’anticiper d’éventuels problématiques d’exploitation et d’imaginer des solutions en amont avec les équipes opérationnelles de SNCF Voyageurs et SNCF Réseau.

Perspectives d’évolution de l’outil
L’outil suit actuellement plusieurs pistes d’amélioration et de développement :

• Extension à d’autres types de trains, comme des trains plus légers ou qui utilisent d’autres vecteurs énergétiques ;
• La prise en compte de modes dégradés dans le calcul du profil de vitesse des trains ;
• Une édition de l’infrastructure, pour ajouter par exemple une portion électrifiée ou une station-service ;
• Une édition de rouleme​nts pour qualifier rapidement de nouveaux roulements avec les caractéristiques des trains innovants.

D’une manière plus générale, QUALESI peut servir à améliorer les jumeaux numériques du réseau SNCF, qui permettent de valider des plans de transports et d’évaluer leur robustesse aux perturbations.

Quelles suites pour les projets de trains hybride, H2 et à batterie ?

Les prochaines échéances des projets de trains hyrbide, H2 et à batterie étudiés avec QUALESI sont les suivantes :

• Train Hybride : une première rame Régiolis bimode 4 caisses du parc TER Occitanie sera transformée en rame hybride et testée en 2021. Les premières circulations commerciales de cette première rame hybride sont prévues pour 2022. A ce projet participent les Régions Occitanie, Grand Est, Nouvelle-Aquitaine, Centre – Val de Loire, ainsi que SNCF et le constructeur ALSTOM ;
• Train Hydrogène (H2) : le projet, lancé il y a deux ans, associe les Régions Auvergne – Rhône Alpes, Bourgogne – Franche Comté, Grand Est et Occitanie avec SNCF et le constructeur ALSTOM. Il prévoit une première série de 14 rames Regiolis bimode Hydrogène 4 caisses, avec une première circulation en essais pour 2023 et une exploitation commerciale en 2025 ;
• Train Batteries : le projet associe SNCF, les Régions Sud Provence-Alpes-Côte d’Azur, Nouvelle-Aquitaine, Occitanie, Auvergne-Rhône-Alpes et Hauts-de-France, et le constructeur Bombardier. Les premiers essais sont prévus dès 2022, pour une exploitation commerciale dès 2023.