Un navire sans équipage et commandé à distance pour endiguer les marées noires
Mis au point avec le soutien du projet OILBLOCK, financé par l’UE, SpillPython est un navire sans équipage, commandé à distance et équipé d’un système de barrages filtrants compact et facile à déployer. «En endiguant les marées noires avant qu’elles ne se propagent, notre système autonome de barrages filtrants vise à aider les entreprises, les décideurs et les régulateurs à mieux se préparer aux marées noires et y répondre», explique Boaz Ur, fondateur et PDG de HARBO, l’un des principaux partenaires du projet. Bien qu’il en soit encore au stade du prototype, le projet ambitionne d’installer le système sur des sites à hauts risques, comme les ports, les terminaux pétroliers, les gros pétroliers et les plateformes pétrolières. Lorsqu’un déversement est détecté, le SpillPython déploie automatiquement des centaines de mètres de barrages filtrants, qui s’apparentent à des barrières flottantes, autour du déversement pour contenir le pétrole jusqu’à ce qu’il puisse être récupéré et éliminé.
Une combinaison gagnante
La mise au point de SpillPython a pris la forme d’une étude de cas qui prône les avantages de la collaboration. Comme l’explique Boaz Ur, l’idée a germé lors des travaux accomplis par HARBO, un fabricant de barrages filtrants innovants, et HEBO, un fournisseur néerlandais de services maritimes et d’intervention en cas de marées noires. «L’idée de construire un navire automatisé nous a paru évidente», explique-t-il. «Nous avons eu l’occasion d’entrer en contact avec ASV, l’un des principaux systèmes de navires autonomes au monde, et nous nous sommes mis au travail ensemble.» La technologie de barrage filtrant de HARBO, la conception innovante du véhicule commandé à distance d’ASV et les années d’expérience de HEBO en matière d’intervention lors de marées noires ont formé une combinaison gagnante. «Dès le départ, nous avons amorcé un dialogue intense caractérisé par un partage d’expérience et de connaissances et qui débordait d’imagination et de créativité», ajoute Boaz Ur. «Le fruit de cette collaboration est une feuille de route pour la création d’un système capable d’intervenir automatiquement en cas de marées noires.»
Un navire prototype
Le projet a été divisé en unités, chaque partenaire étant responsable de composants particuliers (le stockage des barrages filtrants, la porte pneumatique, etc.). «Ce projet a permis à HARBO de mettre au point un barrage filtrant innovant et polyvalent», fait remarquer Boaz Ur. «Ainsi, si le pétrole n’atteint pas le barrage, celui-ci peut être remballé et réutilisé, ce qui confère à la solution SpillPython une importante dimension de durabilité.» L’équipe s’est rapidement rendu compte que ce qui semble facile en théorie peut parfois s’avérer être le problème le plus épineux à résoudre. «Il est par exemple facile pour un opérateur humain de raccorder des barrages entre eux ou à un navire, mais cette tâche devient bien plus complexe lorsqu’elle est confiée à un navire robotisé», explique Boaz Ur. Après une demi-douzaine de versions de l’application du raccord, l’équipe a jeté son dévolu sur l’utilisation d’une version magnétique. Les différents composants ont finalement été rassemblés, d’abord par modélisation 3D puis, une fois les paramètres de taille, de poids et de performance réglés, en tant que prototype de navire.
Des essais à la commercialisation
À la fin de l’année 2021, le prototype de SpillPython était prêt à être soumis à des essais. «Nous sommes heureux d’annoncer que notre solution a été en mesure d’endiguer une marée noire théorique sans aucune intervention humaine», déclare Boaz Ur. «Non seulement le SpillPython est capable d’intervenir plus rapidement et plus efficacement en cas de marée noire, mais le fait qu’il soit commandé à distance permet de réduire le risque humain associé à ces déversements.» La conception de SpillPython ayant fait ses preuves, l’équipe s’emploie désormais à perfectionner le prototype et à préparer sa commercialisation.
Mots‑clés
OILBLOCK, marées noires, barrage filtrant, véhicule autonome, SpillPython, ports, terminal pétrolier, plateformes pétrolières, pétroliers
