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Pourquoi la recherche sonore va faire grand bruit

Modéliser le bruit des éoliennes et des drones contre les nuisances

avec Olivier Doaré, professeur en mécanique des fluides à l’ENSTA Paris (IP Paris) et Benjamin Cotté, professeur associé à l’ENSTA Paris (IP Paris)
Le 6 mars 2024 |
4 min. de lecture
DOARÉ_Olivier
Olivier Doaré
professeur en mécanique des fluides à l’ENSTA Paris (IP Paris)
Benjamin Cotté
Benjamin Cotté
professeur associé à l’ENSTA Paris (IP Paris)
En bref
  • Les sources de bruits aérodynamiques se multiplient et peuvent gêner les habitants et la biodiversité alentour.
  • Pour anticiper le bruit généré par ces sources (drones, parcs éoliens, etc.) les chercheurs tentent de caractériser et de modéliser le son qu’elles émettent.
  • La difficulté : l’intensité du son d’une ferme éolienne varie énormément selon de multiples paramètres (type de sol, fluctuations météorologiques, forme des pales…)
  • De nombreuses solutions techniques pour diminuer les décibels des engins sont à l’étude ou bien déjà abouties.
  • Parfois, limiter les nuisances sonores d’un dispositif va de pair avec l’optimisation de ses performances, telles que la vitesse d’un drone ou la production des éoliennes.

Explo­sion du nombre de drones de loi­sirs ou pro­fes­sion­nels, mul­ti­pli­ca­tion des parcs éoliens sur terre ou en mer : les sources de bruits aéro­dy­na­mique sont de plus en plus nom­breuses. Et celles-ci sont sus­cep­tibles de gêner le grand public et la bio­di­ver­si­té ani­male. Les régle­men­ta­tions se dur­cissent et imposent, géné­ra­le­ment au niveau euro­péen, des limites sonores à ne pas dépas­ser. Mais un niveau de bruit n’est pas si simple à carac­té­ri­ser, et la per­cep­tion de cer­tains sons est par­fois irrationnelle.

Modélisation du son par « maquette sonore »

Des cher­cheurs avaient, en 2017, deman­dé à une qua­ran­taine de per­sonnes d’écouter 103 sons de drones volant à dif­fé­rentes alti­tudes et les bruits émis par dif­fé­rents véhi­cules à quatre roues. Les audi­teurs devaient ensuite les carac­té­ri­ser de « pas du tout éner­vant » à « très éner­vant ». Résul­tat, à volume sonore égal, le bruit des drones gêne l’oreille humaine, bien plus que celui des voi­tures ou des camions1. Sans doute parce que nous sommes habi­tués aux bruits de ces véhi­cules, avaient alors sug­gé­ré les auteurs de l’expérience. Il en est de même pour le bruit des éoliennes. 

Com­pa­ra­ti­ve­ment à de nom­breuses autres sources sonores dans l’environnement, d’origine humaine ou natu­relle, les niveaux de bruit géné­rés par un parc éolien sont modé­rés. Selon une étude du Céré­ma2, ce son dépasse rare­ment 40 dBA à l’extérieur du loge­ment d’un rive­rain. À titre de com­pa­rai­son, les trans­ports pas­sant devant le loge­ment d’un rive­rain peuvent émettre plus de 70 dBA, un « point noir de bruit » à ne pas dépas­ser selon la loi. Les parcs éoliens situés dans des envi­ron­ne­ments essen­tiel­le­ment ruraux génèrent un bruit de fond local, rela­ti­ve­ment bas, mais pou­vant favo­ri­ser la per­cep­tion du bruit. De plus, le bruit éolien com­porte des basses fré­quences (20–200 Hz, audibles) ou infra­so­nores (infé­rieures à 20 Hz, géné­ra­le­ment consi­dé­rées comme inau­dibles) qui se pro­pagent sur des dis­tances plus impor­tantes que des sons de fré­quences supé­rieures. « Si la gêne due au bruit aug­mente avec le niveau d’exposition sonore, son évo­lu­tion ne suit géné­ra­le­ment pas de loi simple et dépend de chaque source de bruit et de ses carac­té­ris­tiques (bruit per­ma­nent ou impul­sion­nel, grave ou aigu, etc.) », explique Oli­vier Doa­ré, pro­fes­seur à l’Unité de Méca­nique (UME) de l’ENSTA Paris.

Son labo­ra­toire conduit plu­sieurs pro­jets de recherches sur la modé­li­sa­tion de dif­fé­rentes sources de bruits, dont l’un porte sur les éoliennes. « Pour ces dis­po­si­tifs, le niveau en déci­bels n’est pas par­lant, car le bruit n’est pas constant. Il est carac­té­ri­sé par des fluc­tua­tions tem­po­relles d’am­pli­tude poten­tiel­le­ment liées à la météo, à la forme des pales, etc. »

Le labo­ra­toire a tra­vaillé sur une modé­li­sa­tion des sources de bruit aéro­dy­na­mique des éoliennes et de la pro­pa­ga­tion du son dans l’atmosphère. L’objectif : pou­voir simu­ler, avant l’installation d’un parc, le bruit ambiant qui en résul­te­ra. « L’idée est d’entendre la ferme avant de la construire, comme si l’on éla­bo­rait une maquette non pas visuelle, mais sonore », explique Ben­ja­min Cot­té, ensei­gnant-cher­cheur à l’Ensta et co-auteur de l’étude, avec David Mas­ca­ren­has, aujourd’hui ingé­nieur chez Cap­ge­mi­ni. Les cher­cheurs ont émis l’hypothèse que dif­fé­rents fac­teurs étaient négli­gés dans la mesure du bruit des éoliennes, comme la hau­teur et la qua­li­té du sol (plus ou moins absor­bant) sur lequel elles sont ins­tal­lées, ou encore l’effet de la direc­tion et des pro­fils de vent sur la pro­pa­ga­tion du son. En déve­lop­pant un outil de syn­thèse du bruit éolien, par modé­li­sa­tion phy­sique et non par échan­tillon­nage, ils peuvent ana­ly­ser la sen­si­bi­li­té des sons. Et ce, selon de nom­breux fac­teurs : géo­mé­trie de la pale, pro­fil de vent ou de tem­pé­ra­ture, taux de tur­bu­lence en amont. Cela per­met éga­le­ment de pré­dire la puis­sance du bruit pour chaque seg­ment de pale d’éolienne. Des syn­thèses sonores sont ain­si réa­li­sées et pré­sen­tées pour dif­fé­rentes condi­tions météorologiques.

Ces pro­cé­dés visant à recréer un envi­ron­ne­ment sonore (on parle d’ « aura­li­sa­tion » du bruit éolien) peuvent être uti­li­sés dans des appli­ca­tions de réa­li­té vir­tuelle. L’étude s’inscrit d’ailleurs dans le réseau euro­péen Vir­tual Rea­li­ty Audio for Cyber Envi­ron­ments (VRACE).

Des solutions techniques concrètes

En pra­tique, le défi des concep­teurs et des exploi­tants des parcs éoliens est de dimi­nuer les bruits des engins, pour évi­ter les plaintes des rive­rains. Dif­fé­rentes pistes sont à l’étude ou déjà abou­ties. « Il est pos­sible de jouer sur la vitesse de rota­tion ou sur l’angle de calage des pales, explique Ben­ja­min Cot­té. Cer­taines équipes tra­vaillent sur des outils intel­li­gents qui brident auto­ma­ti­que­ment les éoliennes, pour mini­mi­ser le bruit tout en opti­mi­sant la pro­duc­tion. L’une des der­nières avan­cées est de recou­rir à des « peignes » ou « ser­ra­tions » (mot anglais pro­ve­nant du latin ‘ser­ra­ti’, qui signi­fie ‘den­te­lé’). Il s’agit de pièces allon­gées en « dents de scie », direc­te­ment ins­pi­rées des ailes de chouettes qui arrivent à voler dans un silence par­fait grâce à l’écartement de leurs plumes en bout d’aile qui laissent pas­ser l’air, rédui­sant ain­si les tur­bu­lences ». Ces peignes se fixent sur le bord de fuite des pales [Ndlr : le côté amin­ci au bout de la pale qui a pour but de réduire la traî­née aéro­dy­na­mique et d’améliorer les per­for­mances]. Elles per­mettent d’abaisser le bruit aéro­dy­na­mique d’en moyenne 2 à 3 déci­bels, en rédui­sant les tur­bu­lences créées par le frot­te­ment de l’air en bout de pale.  

Concer­nant les drones, d’autres recherches sont en cours. Le pro­jet « Aéroa­cous­tique des sys­tèmes mul­ti-pro­pul­seurs pour les drones » (APRO), en par­te­na­riat avec l’Unité d’Informatique et d’Ingénierie des Sys­tèmes (U2IS), vise à amé­lio­rer la com­pré­hen­sion et la modé­li­sa­tion de la géné­ra­tion de bruit, dans les sys­tèmes mul­ti-pro­pul­seurs. L’objectif étant d’en limi­ter les nui­sances sonores. La doc­to­rante Caro­line Pas­cal cherche, elle, à auto­ma­ti­ser l’analyse des champs acous­tiques à l’aide de mesures robo­ti­sées. Aujourd’hui, son tra­vail per­met la carac­té­ri­sa­tion fine du rayon­ne­ment des hélices, et per­met­tra d’optimiser la tra­jec­toire, la vitesse et l’accélération d’un drone, afin d’en limi­ter les nuisances. 

Marina Julienne

Réfé­rences :

Mas­ca­ren­has, D., Cot­té, B., & Doa­ré, O. (2023). Pro­pa­ga­tion effects in the syn­the­sis of wind tur­bine aero­dy­na­mic noise. Acta Acus­ti­ca, 7, 23.

Mas­ca­ren­has, D., Cot­té, B., & Doa­ré, O. (2022). Syn­the­sis of wind tur­bine trai­ling edge noise in free field. JASA Express Let­ters, 2(3).

1https://​www​.news​cien​tist​.com/​a​r​t​i​c​l​e​/​2​1​4​0​9​4​4​-​b​u​z​z​-​o​f​-​d​r​o​n​e​s​-​i​s​-​m​o​r​e​-​a​n​n​o​y​i​n​g​-​t​h​a​n​-​a​n​y​-​o​t​h​e​r​-​k​i​n​d​-​o​f​-​v​e​h​icle/
2Centre d’é­tudes et d’ex­per­tise sur les risques, la mobi­li­té et l’a­mé­na­ge­ment https://www.mdpi.com/1660–4601/19/1/23

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