En mars 2011, un puissant tremblement de terre au large des côtes du Japon a déclenché l'arrêt automatique des réacteurs de la centrale nucléaire de Fukushima Daiichi et a simultanément perturbé les lignes électriques qui soutenaient leur refroidissement. Si le tremblement de terre avait été la seule catastrophe qui ait frappé ce jour-là, des générateurs de secours d'urgence auraient évité une fusion. Au lieu, un tsunami a immédiatement suivi le tremblement de terre, inondant les générateurs et provoquant l'accident nucléaire le plus grave de l'histoire récente. Pour l'expert système Yanfeng Ouyang, professeur de génie civil et environnemental (CEE) à l'Université de l'Illinois, c'était un parfait exemple du problème de la conception de systèmes contre les perturbations corrélées.

Jusqu'à maintenant, les ingénieurs système ont été confrontés au problème de la planification des impacts des catastrophes qui sont liés par corrélation, comme ceux des tremblements de terre et des tsunamis, en raison des calculs fastidieux nécessaires pour quantifier avec précision les probabilités de toutes les combinaisons possibles d'occurrences de perturbations. Lorsque la corrélation existe, la probabilité d'une rupture commune n'est pas simplement le produit de celles de ruptures individuelles. Cela laisse des lacunes dans notre compréhension de la façon de concevoir des systèmes d'infrastructure avec la plus grande résistance et résilience aux catastrophes.

Aujourd'hui, Ouyang et d'autres chercheurs du CEE ont développé une nouvelle méthode pour concevoir et optimiser des systèmes soumis à des perturbations corrélées. Cette méthode élimine le besoin de traiter directement les nombreuses combinaisons de perturbations qui ont rendu de tels problèmes difficiles à modéliser dans le passé. Ils l'ont décrit dans un article publié ce mois-ci dans Recherche sur les transports, partie B, Méthodologique , le dernier d'une série d'articles connexes publiés ces dernières années. L'une des clés de leur méthode était d'incorporer une probabilité négative, un concept apparemment jamais utilisé auparavant à des fins de conception de systèmes.

« Avec ce concept, nous avons développé une nouvelle méthodologie pour aider à concevoir des systèmes avec lesquels nous avions des difficultés auparavant, de telle sorte qu'ils puissent être plus résistants aux catastrophes et plus résilients qu'auparavant, " dit Ouyang, le George Krambles Endowed Professor in Rail and Public Transit, qui a mené la série de travaux avec d'anciens doctorants dont Siyang Xie (Ph.D. 18), maintenant chercheur à Facebook, et ancien chercheur postdoctoral Kun An, maintenant membre du corps professoral de l'Université Monash en Australie.

La nouvelle méthode de calcul de l'équipe est largement applicable car elle peut être utilisée pour modéliser et optimiser n'importe quel système en réseau, par exemple les chaînes d'approvisionnement, systèmes de transport, Réseaux de communication, réseaux électriques et plus. Le procédé incorpore un système virtuel de « stations de support » pour représenter les vulnérabilités corrélées des composants d'infrastructure dans le monde réel. Cela permet aux ingénieurs système de traduire les impacts complexes des catastrophes sur les composants en impacts simples et indépendants sur les stations de support. Par exemple, dans le cas de deux entrepôts dont le fonctionnement peut tous deux être perturbé par une tempête de neige, on imagine que leurs fonctionnalités reposent sur des sources d'alimentation virtuelles, dont chacun sert de station de support aux entrepôts. En définissant une dépendance appropriée entre les deux entrepôts et ces sources d'énergie, on peut traduire les états fonctionnels corrélés des deux entrepôts en perturbations indépendantes des alimentations électriques partagées.

"Nous avons montré que n'importe quel nombre de composants d'infrastructure avec n'importe quel type de corrélation de perturbation entre eux peut être décrit par un système correctement configuré de telles stations virtuelles, où chacun d'eux échoue seulement indépendamment l'un de l'autre, " a déclaré Ouyang. Cette construction rend les calculs considérablement plus faciles à gérer car elle réduit considérablement la complexité de la représentation des corrélations de défaillance dans le modèle de conception.

« Nous avons maintenant une nouvelle façon de décrire le système, " dit Ouyang. " On passe d'un système où il y a corrélation à un système équivalent où il n'y a pas de corrélation - chaque échec est désormais indépendant des autres, les probabilités sont donc beaucoup plus faciles à calculer."

Afin de représenter avec précision le comportement des systèmes dans le monde réel, l'équipe a dû introduire la notion de probabilité négative de perturbations de la station, ce qui permet à leurs modèles de traiter les risques de perturbation corrélés négativement des composants du système. Alors qu'une corrélation positive indique que les composants de l'infrastructure ont des dépendances qui poussent leurs comportements en cas de catastrophe à évoluer dans la même direction, corrélation négative, au contraire, exprime l'idée que les effets des catastrophes sur une composante impliquent les effets opposés sur une autre. Par exemple, lorsque deux entrepôts se disputent des ressources limitées, on y gagnerait quand son concurrent est en perte ou en difficulté. De la même manière, si une zone près d'une rivière est inondée, d'autres zones en aval pourraient être mieux loties parce que la pression de l'eau a été relâchée.

Bien que la corrélation négative soit un concept bien connu, la probabilité négative semble quelque peu peu orthodoxe. Au début, les chercheurs ignoraient qu'un concept similaire était déjà utilisé dans la discipline de la mécanique quantique; ils savaient simplement grâce aux mathématiques qu'ils devaient représenter la possibilité d'un désastre affectant des entités concurrentes de manières opposées. Parce qu'ils devaient traduire la corrélation du système du monde réel à la structure virtuelle des stations de support, la probabilité qu'une station de soutien soit affectée par une catastrophe devait intégrer le risque de plusieurs composants, dont certains seraient affectés négativement et d'autres pourraient être affectés positivement. La "propension à l'échec, " comme ils appelaient à l'origine une telle probabilité négative dans un article de 2015, d'une station de support pourrait donc être supérieure à 1 - ou de manière équivalente, le complément étant négatif.

A la connaissance des chercheurs, l'utilisation de ce concept pour les applications d'ingénierie est tout nouveau, leur permettant de résoudre des problèmes qui étaient auparavant d'une difficulté prohibitive. L'équipe espère que les concepteurs techniques de toutes sortes de systèmes d'infrastructure en réseau l'adopteront, menant à des conceptions d'ingénierie plus intelligentes pour une plus grande résistance aux catastrophes sur un large éventail de types de systèmes.