Actuellement, les technologies sans fil sont omniprésentes dans les lieux de vie, de travail ou detransport de la population. Les recherches en dosimétrie numérique non-ionisante ont connu desavancées considérables notamment grâce à la capacité de calcul croissante des ordinateurs. Cesdernières années, la prise en compte de la variabilité dans la dosimétrie est devenue un enjeumajeur. Les sources de variabilité sont nombreuses, parmi elles, les conditions d'exposition aurayonnement électromagnétique peuvent induire des doses absorbées très différentes.La modélisation de canal de propagation en environnement intérieur a permis d'avoir uneconnaissance précise des conditions d'exposition d'un corps humain plongé dans cet environnement.Les modèles stochastiques montrent le caractère statistique de l'exposition des corpshumains. Cette thèse a pour but de développer une méthode statistique du calcul de la doseabsorbée par le corps et d'adapter le modèle de canal stochastique à la dosimétrie.L'étude statistique de l'exposition a révélé la nécessité d'obtenir les valeurs de Débit d'AbsorptionSpécifique corps entier dans le cas d'expositions à une onde plane pour tous les anglesd'incidence possibles. Compte tenu des temps de calcul particulièrement long en dosimétrie, uneméthode d'interpolation efficace, le krigeage, des valeurs de Débit d'Absorption Spécifique a étémise en œuvre. La méthode du krigeage permet alors d'obtenir les valeurs de Débit d'AbsorptionSpécifique pour tous les angles d'incidences et donc de calculer les deux premiers momentsdu Débit d'Absorption Spécifique.L'analyse de sensibilité aux paramètres du canal des moments du Débit d'Absorption Spécifiquea permis de connaître l'impact de chacun de ces paramètres. Le modèle de canal a pu être simplifié et donc adapté à la dosimétrie tout en quantifiant l'erreur d'approximation qu'implique cette simplification.Cette thèse répond à l'enjeu de la prise en compte de la variabilité en dosimétrie dans un environnementcomplexe et les outils mis en œuvre ouvrent la voie de l'étude de l'exposition danstous les environnements complexes. / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Depuis plusieurs années, le développement des technologies sans fil utilisant les ondes électromagnétiques dans différents milieux d’applications (télécommunications, médicales, militaires) ne cesse d’augmenter. Il devient donc nécessaire d’évaluer les effets de l’environnement sur les antennes en amont de leur conception afin d’optimiser la transmission entre les divers objets connectés. De plus, les études sur les systèmes utilisant les ondes électromagnétiques amènent à se poser un certain nombre de questions autour de l’interaction ondes/vivant, nous obligeant à considérer des modèles fortement hétérogènes tel que le corps humain.Face aux difficultés de mesures, la simulation permet de quantifier numériquement la puissance absorbée par les tissus au travers du DAS et l’élévation de la température correspondante. Dans ce domaine, la méthode TLM (Transmission Line Matrix) s’est révélée être particulièrement adaptée au calcul du DAS dans des structures fortement hétérogènes grâce à la colocalisation des champs au centre de la maille.Au cours de cette thèse, un outil basé sur la méthode TLM permettant d’effectuer des études dosimétriques en calculant le DAS et la température dans des milieux fortement hétérogènes a été développé. La première étape a été consacrée au développement d’un « module »pour calculer la DAS et la mise en place d’une interface pour lire les modèles voxélisés. Ensuite, un solveur thermique basé sur la TLM a été développé afin de simuler la température dans des milieux biologiques exposés aux ondes EM. Enfin, la comparaison avec le logiciel commercial CST a permis de valider notre outil et de l’appliquer par la suite pour étudier l’exposition d’une tête humaine au rayonnement d’un Smartphone modélisé par une PIFA fonctionnant à 900MHz / For several years, the development of the wireless technologies using the electromagnetic waves in various applications (telecommunications, medical, military …) does not stop increasing. Thus, it becomes necessary to evaluate the effects of the environment on antennas upstream to their conception to optimize the transmission between diverse connected objects. Furthermore, studies on the systems using the electromagnetic waves lead to ask a number of questions about waves/living interaction, obliging us to consider highly heterogeneous models such as human body.In front of difficulties of measures, the simulation allows to quantify numerically the power absorbed by tissues and the corresponding temperature rise. In this domain, the TLM method (Transmission Line Matrix) has proved to be particularly adapted to the simulation of the SAR in highly heterogeneous structures thanks to the co-localisation of the fields at the centre of mesh.In this thesis, a tool based on the TLM method to make dosimetrics studies by calculating the SAR and the temperature in highly heterogeneous media has been developed. The first step was dedicated to the development of a “module” to calculate the SAR and the implementation of an interface to read the voxelized models. Then, a thermal solver based on the TLM was developed in order to simulate the temperature in biological media exposed to the EM waves. Finally, the comparison with the commercial software CST allowed to validate our tool and to apply it afterward to study the exposure of a human head to the radiation of a Smartphone modelled by a PIFA antenna operating at 900MHz

Le corps humain est de plus en plus exposé à une pollution électromagnétique résultant de l'utilisation croissante de l'électricité. Bien que les conséquences sur la santé ne soient pas clairement établies, des réglementations européennes précisent notamment des valeurs de champ magnétique H, de champ électrique E, et de densité J de courants induits dans le corps à ne pas dépasser. Par ailleurs, le transport de l'énergie électrique attire l'attention depuis longtemps en raison des valeurs très importantes des grandeurs électriques. Compte tenu des difficultés liées à la mesure invasive de champs et de courant dans le corps, ce travail de thèse est consacré à la modélisation numérique 3D par Eléments Finis de ces phénomènes induits à la fréquence industrielle (50 ou 60 Hz). L'étude bibliographique fait le point sur les effets des champs sur la santé à court et long terme, les méthodes numériques et expérimentales utilisées pour la dosimétrie, et les caractéristiques électriques macroscopiques des organes. Partant des Equations de Maxwell, les deux formulations « classiques » (électro-quasi-statique, et ф – A ) sont mis en œuvre pour simuler séparément les effets des champs E et H sur des géométries simples. Les résultats mettent en évidence certaines contraintes liées aux conditions d'exposition, à la présence du sol et aux caractéristiques du corps humain. Puis une formulation unifiée est développée à partir des travaux d'A. Bossavit, et permet de prendre en compte l'exposition simultanée aux champs électrique et magnétique. Cette formulation est associée à une démarche en plusieurs étapes avec différents domaines d'étude (extérieur du corps, corps seul), des conditions d'interface, et des conditions aux limites spécifiques. Diverses simulations réalisées sur un modèle anatomique de corps humain illustrent les effets séparés et combinés des deux champs sur la répartition des courants induits. Des comparaisons avec les résultats obtenus par d'autres équipes de recherche avec d'autres méthodes numériques et modèles du corps humain, apportent une certaine validation en l'absence de résultats expérimentaux. Finalement, l'utilisation du modèle est illustrée pour les travailleurs sous tension sur les lignes.

Les recherches en dosimétrie numérique non-ionisante ont connu des avancées considérables notamment grâce à la capacité de calcul croissante des ordinateurs. Ces dernières années, la prise en compte de la variabilité dans la dosimétrie est devenue un enjeu majeur. Les sources de variabilité sont nombreuses, parmi elles, les conditions d'exposition au rayonnement électromagnétique peuvent induire des doses absorbées très différentes. La modélisation de canal de propagation en environnement intérieur a permis d'avoir une connaissance précise des conditions d'exposition d'un corps humain plongé dans cet environnement. Cette thèse a pour but de développer une méthode statistique du calcul de la dose absorbée par le corps et d'adapter le modèle de canal stochastique à la dosimétrie. L'étude statistique de l'exposition a révélé la nécessité d'obtenir les valeurs de Débit d'Absorption Spécifique corps entier dans le cas d'expositions à une onde plane pour tous les angles d'incidence possibles. Compte tenu des temps de calcul particulièrement long en dosimétrie, une méthode d'interpolation efficace, le krigeage, des valeurs de Débit d'Absorption Spécifique a été mise en oeuvre. L'analyse de sensibilité aux paramètres du canal des moments du Débit d'Absorption Spécifique a permis de connaître l'impact de chacun de ces paramètres. Le modèle de canal a pu être simplifié et donc adapté à la dosimétrie tout en quantifiant l'erreur d'approximation qu'implique cette simplification. Cette thèse répond à l'enjeu de la prise en compte de la variabilité en dosimétrie dans un environnement complexe. / Research in non-ionizing numerical dosimetry has been improved thanks to high calculation capacity of computers. These years, integrating variability in the field of dosimetry has become a major issue. Sources of variability are numerous; among them, there are the exposure conditions to electromagnetic radiation which can lead to very different absorbed doses. Indoor channel modeling enables to have a deep knowledge of the exposure conditions of a human body located inside this indoor environment. The aim of this thesis is to develop a statistical method of calculation of the absorbed dose by the human body and to adapt the stochastic channel model to dosimetry. The statistical study of exposure reveals the need to obtain Specific Absorption Rate values for a plane wave exposure for all possible angles of incidence. Taking into account that computation in dosimetry is time consuming, an efficient interpolation method, kriging method, is implemented in order to get whole body Specific Absorption Rate values. Kriging method enables to obtain Specific Absorption Rate for all possible angles of incidence and then to calculate expectation and variance of Specific Absorption Rate. Sensitivity Analysis of expectation and variance to the statistical channel parameters reveals the impact of each parameter. The channel model has been simplified and then adapted to dosimetry by estimating the approximation error induced by this reduction. This thesis answers to the issue of integrating variability in dosimetry in a complex environment and develop the tools that open a new path in studying exposure in any complex environment.

Dans ce mémoire, nous étudions l'exposition aux ondes électromagnétiques l'échelle d'une population. Cette étude est réalisée pour une exposition à une onde plane orientée frontalement sur des modèles anatomiques du corps humains (fantômes) avec une puissance incidente de 1W/m2 et une fréquence de 2.1 GHz. Pour ce faire, l'idée est de construire un modèle du WBSAR (Whole Body averaged Specific Absorption Rate) en fonction de lamorphologie. Les facteurs morphologiques influençant le WBSAR ont été identifiés à l'aide des fantômes existant dont le nombre se limite à 18 et des modèles de régressions. Cette analyse préliminaire montre que les facteurs morphologiques externes (taille, poids ...) seuls ne suffisent pas pour construire un tel modèle, mais l'introduction des facteurs morphologiques internes (muscles, graisse ...) est nécessaire. L'absence de données statistiques sur les facteurs morphologiques internes de populations nous a conduits à intégrer des connaissances apriori sur ces facteursafin d'étudier l'exposition d'une population donnée. Des lois paramétriques usuelles et des mélanges de gaussiennes sont utilisés pour modéliser ces facteurs internes afin d'étudier leur influence sur le quantile du WBSAR à 95 %.L'utilisation des fantômes homogènes où le fantôme homogène est obtenu en remplaçant tous les tissus internes par un unique tissu équivalent. Ces fantômes homogènes permettent de s'affranchir de l'influence de la morphologie interne dans un modèle du WBSAR et facilitent également leur déformation par une technique de morphing. Ainsi nous avons pu enrichir la base de fantômes existant. Pour donner une estimation du quantile du WBSAR à 95 %, nous avons mis en place un plan d'expériences séquentiel qui repose sur un modèle paramétrique du WBSAR et l'inférence bayésienne et qui permet de raffiner la région à 95 %. Cette approche nous a permis de trouver le quantile à 95 % pour une population et un exemple de fantôme correspondant. Cependant, cette approche ne permet pas d'obtenir une estimation de toute la distribution du WBSAR. Afin d'obtenir une estimation de toute cette distribution, nous avons construit une surface de réponse en utilisant les polynômes de chaos. Dans l'objectif d'obtenirdes résultats cohérents nous avons effectué un changement de variables permettant de traduire les connaissances physiques dans cette surface de réponse.

Dans ce mémoire, nous étudions l’exposition aux ondes électromagnétiques l’échelle d’une population. Cette étude est réalisée pour une exposition à une onde plane orientée frontalement sur des modèles anatomiques du corps humains (fantômes) avec une puissance incidente de 1W/m2 et une fréquence de 2.1 GHz. Pour ce faire, l’idée est de construire un modèle du WBSAR (Whole Body averaged Specific Absorption Rate) en fonction de lamorphologie. Les facteurs morphologiques influençant le WBSAR ont été identifiés à l’aide des fantômes existant dont le nombre se limite à 18 et des modèles de régressions. Cette analyse préliminaire montre que les facteurs morphologiques externes (taille, poids ...) seuls ne suffisent pas pour construire un tel modèle, mais l’introduction des facteurs morphologiques internes (muscles, graisse ...) est nécessaire. L’absence de données statistiques sur les facteurs morphologiques internes de populations nous a conduits à intégrer des connaissances apriori sur ces facteursafin d’étudier l’exposition d’une population donnée. Des lois paramétriques usuelles et des mélanges de gaussiennes sont utilisés pour modéliser ces facteurs internes afin d’étudier leur influence sur le quantile du WBSAR à 95 %.L’utilisation des fantômes homogènes où le fantôme homogène est obtenu en remplaçant tous les tissus internes par un unique tissu équivalent. Ces fantômes homogènes permettent de s’affranchir de l’influence de la morphologie interne dans un modèle du WBSAR et facilitent également leur déformation par une technique de morphing. Ainsi nous avons pu enrichir la base de fantômes existant. Pour donner une estimation du quantile du WBSAR à 95 %, nous avons mis en place un plan d’expériences séquentiel qui repose sur un modèle paramétrique du WBSAR et l’inférence bayésienne et qui permet de raffiner la région à 95 %. Cette approche nous a permis de trouver le quantile à 95 % pour une population et un exemple de fantôme correspondant. Cependant, cette approche ne permet pas d’obtenir une estimation de toute la distribution du WBSAR. Afin d’obtenir une estimation de toute cette distribution, nous avons construit une surface de réponse en utilisant les polynômes de chaos. Dans l’objectif d’obtenirdes résultats cohérents nous avons effectué un changement de variables permettant de traduire les connaissances physiques dans cette surface de réponse. / In this report, a study of the exposure to electromagnetic waves at the level of population is proposed. This study is conducted in the case of a plane wave oriented frontally on anatomical models (phantoms) with an incident power of 1W/m2 and at the frequency of 2.1 GHz. For this purpose, the idea is to build a surrogate model of the WBSAR (Whole Body averaged Specific Absorption Rate) as a function of morphology. An identificationof morphological factor is performed using the limited number of phantoms (18phantoms)and different regressions. This analysis shows that to use only external morphological factors (height, weight ...) is not sufficient to build such surrogate model and that internal morphological factors (muscles, fat ...) are also important. The absence of statistical data on internal morphology conducts us to introduce some prior knowledge on these internal factors to study the exposure for a given population. Some parametric laws and Gaussian mixture are used to study their influence on the quantile of the WBSAR at 95 The lack of data on internal morphology led us to consider homogeneous phantoms instead of the heterogeneous one. In homogeneous phantoms, all the internal tissues are substituted by an equivalent tissue. These homogeneous phantoms allow us to overcome the influence of internal morphology for a WBSAR model and to use a morphing technique to increase the database of phantoms. To give an estimation of the WBSAR quantile at 95 %, a sequential experiment design is used. This approach is based on a parametric model and Bayesian inference. This experiment design allows us to estimate the quantile at 95 for a given population and an example of one corresponding phantom. Nevertheless, this approach does not allow one to estimate the whole distribution of the WBSAR for a given population. To give an estimate of this distribution a surface of response is established using polynomial chaos. This approach gives incoherent results with the physical phenomenon. To obtain coherent results, physical knowledge is introduced by variables changing in this responsesurface.