Modélisation stochastique de l'environnement orbital pour la transition vers des architectures spatiales durables

La croissance des constellations de satellites et l'utilisation intensive des orbites terrestres exigent que la durabilité orbitale devienne un critère déterminant dès les premières étapes de la conception des missions. Bien que l'analyse du cycle de vie (LCA, selon le sigle anglais) soit de plus en plus utilisée pour quantifier les impacts environnementaux des systèmes spatiaux, les approches existantes restent largement centrées sur l'environnement terrestre et ne rendent pas suffisamment compte de la dégradation de l'environnement orbital en tant que ressource commune et limitée. Les ingénieurs en conception de missions ne disposent donc pas d'indicateurs reliant leurs choix de conception et d'exploitation à leurs effets à long terme sur la capacité orbitale. Ce projet vise à développer un modèle stochastique de fidélité intermédiaire capable de quantifier l'empreinte orbitale des architectures spatiales et choix opérationnels pendant et après leur durée de vie. L'objectif à long terme est de contribuer à l'élaboration d'un cadre d'évaluation de la durabilité orbitale analogue à la LCA terrestre, afin d'intégrer l'empreinte orbitale à l'écoconception. Les modèles existants de l'environnement orbital reposent sur un compromis entre efficacité de calcul et fidélité. Les modèles source–sink conviennent aux études générales de politiques publiques, mais ne permettent pas de représenter les effets de choix d'ingénierie détaillés. À l'inverse, les modèles de Monte-Carlo propagent explicitement les objets et produits de fragmentation, mais leur coût interdit l'exploration et l'optimisation des choix de conception. Le projet s'appuiera sur de récentes approches fondées sur les processus ponctuels, permettant de décrire les populations de débris à partir d'un nombre limité d'échantillons statistiquement représentatifs. Les travaux de recherche s'articulent autour de trois défis: (1) Le cadre existant, actuellement limité à la propagation d'un seul nuage de fragmentation, sera étendu afin de modéliser les fragmentations secondaires. Des méthodes fondées sur les processus ponctuels ramifiés et la théorie ergodique seront étudiées afin d'estimer les événements de collision stochastiques entre les nuages de débris et la population résidente. (2) Le projet développera une représentation évolutive de l'ensemble de la population orbitale. Les collisions successives peuvent produire un nombre croissant de nuages de débris en interaction, conduisant à une complexité de calcul potentiellement non bornée. La superposition de processus ponctuels et l'agrégation dynamique permettront de préserver les informations nécessaires à la prédiction tout en limitant le nombre de populations propagées. Ce cadre devrait permettre de modéliser l'évolution de la population sur plusieurs décennies ainsi que les processus de collision en cascade de type syndrome de Kessler. (3) Le projet définira un indicateur d'empreinte orbitale pouvant être attribué à des missions individuelles et à des choix d'ingénierie spécifiques. L'impact d'un système spatial sera estimé en comparant l'évolution à long terme de l'environnement orbital avec et sans la mission ou le choix de conception considéré. Des mesures de distance statistique et des approches fondées sur des contraintes probabilistes seront étudiées afin de prendre en compte à la fois la divergence entre les scénarios et l'incertitude prédictive. L'indicateur obtenu devra être sensible à des facteurs tels que le choix de la couche orbitale, la densité de la constellation, les dimensions et la fiabilité des engins spatiaux, la stratégie d'évitement des collisions et les performances de retrait en fin de vie. Le projet aboutira à un cadre scientifiquement robuste et compatible avec des temps de calcul raisonnables, reliant les décisions de conception des engins spatiaux à la consommation à long terme de la capacité orbitale, et contribuant ainsi à la transition vers des architectures spatiales plus durables. École doctorale : SYSTEMES Direction : Joan-Pau SANCHEZ CUARTIELLES Financement : MSCA COFUND BEST