Conception d’un Assainissement Régulé, Dynamique et Intelligent

Présentation au sujet: "Conception d’un Assainissement Régulé, Dynamique et Intelligent"— Transcription de la présentation:

1 Conception d’un Assainissement Régulé, Dynamique et Intelligent
L’harmonie dans le développement L’éthique dans l’innovation Eau & Environnement Projet CARDIO Conception d’un Assainissement Régulé, Dynamique et Intelligent Communauté de communes de Cœur d’Ostrevent Développement durable & Energies Gestion des sites & sols potentiellement pollués

2 CARDIO Objectifs Protection environnementale des milieux récepteurs en minimisant les rejets d’eaux pluviales non traités tout en maintenant le niveau de protection contre les inondations. Création d’un système de régulation automatique en temps réel des ouvrages de contrôle des écoulements et de maitrise des déversements. Modèles hydrologiques conceptuels Méthodes d’optimisation explicite de problèmes à plusieurs variables Auto-surveillance

3 Centre Lerné de Granville
Centre LERNE à Granville Centre Lerné de Granville Projet européen MARECLEAN Protection des eaux côtières Porteur: Syndicat mixte des bassins versants des côtiers Granvillais (SMBCG) Coût : 1,6 millions d’euros les dysfonctionnements des réseaux d’assainissement en zone urbaine = ème source de contamination importante  mise en place d’une gestion dynamique

4 Centre Lerné de Granville
Centre LERNE à Granville Centre Lerné de Granville Le système d’assainissement de l’agglomération de Granville : 12 communes 1 station d’épuration principale ( EH) 46 postes de refoulement , 7 bassins tampon , 22 trop-pleins et déversoirs vers les fleuves côtiers ou la mer .

5 Principes de la gestion dynamique des réseaux
Centre LERNE à Granville Principes de la gestion dynamique des réseaux 1) Optimiser le remplissage des bassins  Utilisation de la structure en cascade des bassins et action sur le pompage

6 Principes de la gestion dynamique des réseaux
Centre LERNE à Granville Principes de la gestion dynamique des réseaux 2) Déplacer les volumes déversés  Utilisation des seuils de sensibilités des embouchures

7 Principes de la gestion dynamique des réseaux
Centre LERNE à Granville Principes de la gestion dynamique des réseaux 3) Evaluer les impacts dans chaque situation spécifique  Modélisation en temps réel de l’ensemble du système d’assainissement

8 Centre LERNE à Granville
Retour d’expériences Problème principal : la pertinence des prévisions météorologiques Non annoncé > Annoncé  Fiabilité des prévisions Météo!!

9 Définition du cahier des charges de CARDIO
Ne pas avoir recours à un système de prévision pluviométrique dont la fiabilité n’est pas assurée Avoir un système capable de fonctionner en tout automatique sans intervention humaine Etre capable de choisir les lois de commande à appliquer en temps réel (optimisation continue)

10 De l’aspect hydrologique vers l’aspect automatique
CARDIO De l’aspect hydrologique vers l’aspect automatique Simulation hydrologique Prendre la problématique abordée par la face « automatisme » Commande d’automates Un grand nombre de calculs en des temps assez courts Temps de calcul trop importants En effet, l’ensemble des expériences menées dans le domaine de la gestion dynamique des réseaux d’assainissement repose sur l’usage de logiciels de simulation hydraulique sur lesquels appliquer des commandes d’automate ce qui fait qu’il est quasiment impossible, à cause des temps de calcul trop importants, de réaliser des calculs visant à l’optimisation de l’usage des capacités de rétention et donc de la minimisation des rejets non traités au milieu naturel. Le changement de paradigme envisagé est donc de prendre la problématique abordée par la face « automatisme ». Il sera alors possible d’effectuer un grand nombre de calculs en des temps assez courts permettant une grande réactivité et le test d’un grand nombre de solutions. L’obtention d’un tel modèle est indispensable à toute volonté d’optimisation du fonctionnement des réseaux d’assainissement par le biais d’automates. Optimisation continue du fonctionnement du réseau d’assainissement par le biais des automates. Impossibilité de l’optimisation de l’usage des capacités du réseau (temps de réaction trop longs)

11 Les principes de base Possibilité de modélisation en temps continu.
CARDIO Les principes de base Possibilité de modélisation en temps continu. Suivi de l’évolution des différents éléments en fonction du temps. Intégration des commandes d’automates. Possibilité d’effectuer un grand nombre de calculs en des temps très courts.

12 CARDIO Le réseau test 12

13 Résultats de l’application des lois de commande
CARDIO Résultats de l’application des lois de commande Type de pluie VMN total (m3): avec commande VMN total sans commande (m3) Gain obtenu 1(%) Annuelle 150 100 Biannuelle 2200 Quinquennale 8298 14306 42 Décennale 20965 27158 22

14 Problématique des temps de calcul
CARDIO Problématique des temps de calcul Environ 2 secondes par itération pour 5 automates Cela peut sembler peu mais ….

15 VMN total (m3): Avec commande 1 VMN total sans commande (m3)
CARDIO Résultats de l’application des lois de commande avec un nouvel algorithme d’optimisation Type de pluie VMN total (m3): Avec commande 1 VMN total sans commande (m3) Gain obtenu 1(%) Annuelle 150 100 Biannuelle 2200 Quinquennale 8584 14306 39 Décennale 21463 27158 20

16 Temps de calcul avec le nouvel algorithme
CARDIO Temps de calcul avec le nouvel algorithme 0,5 seconde par itération pour 5 automates C’est 4 fois plus rapide et en plus …

17 Comparaison des temps de calcul entre les deux algorithmes
CARDIO Comparaison des temps de calcul entre les deux algorithmes

18 CARDIO Application sur les pluies réelles (bilan sur 16 ans :Mars 88 – Décembre 2004) Avec commande Sans commande Gain obtenu (%) Nombre de pluies qui ont provoqué de rejets dans le MN 43 122 65 Volume total rejeté (m3) 288089 475992 40%

19 CARDIO Le réseau

20 Le synoptique du réseau
CARDIO Le synoptique du réseau

21 CARDIO Le synoptique CARDIO

22 Reste à faire Paramétrer les blocs du synoptique CARDIO
Valider la modélisation CARDIO (a priori dernier verrou scientifique) Tester et valider les lois de commande sur le réseau Ecrire le cahier des charges pour l’implémentation in situ

23 L’harmonie dans le développement L’éthique dans l’innovation
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