Your browser does not support JavaScript!

Auto-contrôle optimisé dans les réseaux de distribution d'eau potable

29 octobre 1999 Paru dans le N°225 à la page 49 ( mots)

Dans le cadre de l'auto-surveillance des réseaux d'eau potable, les distributeurs d'eau ont à organiser des campagnes régulières de prélèvements. Ces prélèvements donnent une image de la qualité de l'eau distribuée mais peuvent souffrir d'un manque de représentativité. Considérant qu'un choix plus rationnel des points de prélèvements améliorerait le contrôle de la qualité en réseau de distribution, le CIRSEE a développé une nouvelle stratégie de choix des sites d'échantillonnage. Cette stratégie est fondée sur un algorithme issu de publications de Lee et Deininger (1992). Une modélisation précise du comportement hydraulique du réseau est une phase primordiale afin de faire une sélection optimale des points de prélèvements. Cette modélisation, réalisée à l'aide du logiciel PICCOLO, permet de déterminer une matrice de couverture, définissant le lien entre chaque n?ud du réseau. L?algorithme permet ensuite de sélectionner les n?uds les plus représentatifs (pour l'échantillonnage ou pour l'installation de capteurs en ligne) en terme de consommation et de dégradation de la qualité de l'eau (fonction du diamètre des canalisations et du temps et de séjour). Afin de tester l'efficacité des points d'échantillonnage sélectionnés, l'intrusion de polluants a été simulée dans le réseau. Les pollutions ont été classées selon l'importance de la consommation touchée. La détection ou non de la pollution par le réseaux de points de prélèvements, le niveau de détection (concentration du polluant qui atteint les sites d'échantillonnage) et le temps de détection sont ensuite déterminés. Les simulations montrent que les échantillons prélevés aux sites optimisés d'échantillonnage sont très représentatifs de l'indice global de qualité dans le réseau (niveau de détection proche de 90 %). Pour chaque classe de pollution, l'efficacité de la détection augmente asymptotiquement avec le nombre de prélèvements. Le nombre optimal d'échantillons (ou de capteurs) ainsi que leur emplacement sont déterminés et le risque de pollution associé est estimé. En cas de pollution dans le réseau, le nombre de capteurs mis en alerte (ou d'échantillons positifs) est directement proportionnel à la fraction de la consommation totale affectée par le polluant. L?opérateur peut donc directement estimer l'impact de la pollution. Grâce à cet algorithme, la localisation et le nombre optimal de points d'échantillonnages, ou de sites d'implantation de capteurs, peut être optimisé. Ce réseau de capteurs ou de points d'échantillonnage contrôle au mieux la qualité de l'eau distribuée et informe le distributeur d'eau de l'ampleur des éventuelles pollutions. Cet algorithme a été utilisé pour définir les campagnes d'auto-surveillance dans deux réseaux de distribution en France ainsi que pour sélectionner l'emplacement d'un réseau de capteurs à installer afin de surveiller la qualité de l'eau distribuée dans la banlieue de Paris.

Cet article est réservé aux abonnés, pour lire l'article en entier abonnez vous ou achetez le
Acheter cet article Voir les abonnements