Réseaux de capteurs chimiques et biologiques pour un suivi rapide de la qualité de l’eau : Traitement de données pour un monitoring fiable Ingrid Bazin,

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1 Réseaux de capteurs chimiques et biologiques pour un suivi rapide de la qualité de l’eau : Traitement de données pour un monitoring fiable Ingrid Bazin, Anne Johannet, Catherine Gonzalez, Jacky Montmain, LGEI, École des Mines d’Alès

2 Contexte et enjeux Bon état des masses d’eau Qualité chimique?
Liste de polluants (liste révisée tous les 4 ans) Normes de qualité environnementale 41 substances Qualité biologique? Diversité, quantité, qualité Poissons, végétaux, diatomées, invertébrés État écologique de référence (cours d’eau de montagne), masse d’eau peu éloignée de cet état de référence

3 Contrôle et suivi de la qualité des masses d’eau
Évaluation de la qualité des masses d’eau? Identification des sources de pollution? Evaluation des scénarii en fonction de pratiques agricoles, des stratégies de gestion des ressources en eau? Anticiper les altérations de la qualité des eaux Superviser pour réagir en cas de besoin Surveiller par controle continu et l’auto-controle Outils de diagnostic basés sur des mesures obtenues par techniques chimiques et biologiques

4 Quelles méthodes pour quelles informations?
Temps Polluant a Polluant b Concentration Situation Polluant a Polluant b Concentration Échantillons ponctuels + Analyse en laboratoire Temps Temps Polluant a Polluant b Réponse bio Systèmes biologiques d’alerte Temps Polluant a Polluant b Indicateurs Biocapteurs Temps Polluant a Polluant b Concentration Conc. moyenne Echantillonneurs passifs Temps Polluant a Polluant b Concentration Capteurs (en-ligne)

5 Quelles méthodes rapides pour quelles informations: les biocapteurs et les capteurs en ligne
Échantillons ponctuels + Analyse en laboratoire Situation Concentration Concentration Polluant a Polluant a Polluant b Polluant b Temps Temps Systèmes biologiques d’alerte Polluant a Polluant b Indicateurs Biocapteurs Réponse bio Polluant a Polluant b Temps Temps Polluant a Polluant b Concentration Capteurs (en-ligne) Temps Echantillonneurs passifs Concentration Polluant a Conc. moyenne Polluant b Temps

6 Quelles méthodes pour quelles informations?
10/30 min Chemical Methods Principles Parameters Kits test Colorimétrie Nutrients, metals, pesticides Instrument portable UV spectropho-tometrie COD, BOD, TSS,TOC, surfactants, NO3 Sonde Electroche-mistry pH, T°, cond., dO, turbidity, Cl, NO3, NH4 Sensor Voltametric Amperometric (SPE) Metals (Cd, Pb, Cu, Zn) 1 min Soutenir la mise en place de la directive cadre: monitoring ils ne sont pasz pertinant pour la surveillance qui elle demande les 44 molecules; font un predsiag identifiant les point de pollution à surveiller 10 min 5/20 min

7 Quelles méthodes pour quelles informations?
30/40 min spécifique Biological method Principles Applications Immunoessaie Antibody recognition fluorescence or luminescence Pesticides, TPH, PCB Bioindicators BEWS (alarm system) Viability, Growth and biological functions Acute Toxicity Bioassay Microtox® ToxScreen Luminescence bacterial: Vibrio fischeri Acute and chronic toxicity Luminescence bacterial: Photobacterium leiognathi Sur site 30 min 30/60 min

8 HYDROGUARD Technologies autonomes (balises) sur bassin versant (rivières, bassins d’orages, réseau d’assainissement, ouvrages hydrauliques,…) et le long du littoral (en mer ou en lagune). Ces balises communiquent entre elles, centralisent les mesures, traitent de manière autonome des données variées provenant de sources multiples Installations statiques ou mobiles pour être opérationnelles dans des zones en état d’alerte ou en situation de crise. Surveille le pre de cote Une fois donnee traite transfert par teledetection a une centrale de surveillance elles sont le plus souvent statique mais on peu les deplacer, le système inter balise qui est innovant. Cela permet de prendre des decisions. Une balise peut prendre le relais

9 Balises autonomes HYDROGUERD
Caméra C’est la gestion des balisse qui est innovante ‘système multi agent) elles peuvent prendre des decisions. Sondes Capteurs Qualité

10 Applications industrielles: détection de pesticides et de toxines
Détection Ochratoxine A Norme EU: < 2 ppb Glyphosate/ AMPA OTB

11 ANR COMBITOX : un prototype autonome pour la surveillance en continu de la contamination des réseaux d’eau. Fraction biodisponible Métaux (Hg, As, Cd, Co, Ni) Toxines (microcystine, ochratoxine) Bacteries pathogènes (coliformes) Différents types de biodétecteurs disponibles ou en cours de construction en laboratoire Alerte sur le terrain Un prototype adapté aux différents systèmes, autonome, fiable, facile à utiliser… pas cher? COMBITOX ANR-Paris-3 février 2012

12 Quelles méthodes rapides pour quelles informations: capteurs passifs
Échantillons ponctuels + Analyse en laboratoire Situation Concentration Concentration Polluant a Polluant a Polluant b Polluant b Temps Temps Systèmes biologiques d’alerte Réponse bio Polluant a Polluant a Polluant b Indicateurs Biocapteurs Polluant b Temps Polluant a Polluant b Concentration Conc. moyenne Echantillonneurs passifs CHEMCATCHER Temps Temps Capteurs (en-ligne) Temps Polluant a Polluant b Concentration

13 Capteurs passifs Accumulation passive : capteur équipé d’une phase rétention spécifique Polluants polaires (pesticides, résidus pharmaceutiques) Polluants apolaires (HAP, PCB) MESCO CHEMCATCHER SPMD POCIS ECOSCOPE Métaux DGT

14 Intérêt des capteurs passifs
Temps Prélèvement ponctuel Concentration moyenne Concentration Rivière Échantillonneurs Effluent Prélèvements ponctuels (image instantanée) Echantillonneurs intégratifs (concentration cumulée) Distribution spatiale de la pollution Distribution temporelle

15 Détermination des contaminants émergents issus des eaux usées dans un hydrosystème méditerranéen antropisé : BV Hérault Chemcatcher (ng/l) 14 jours d’exposition Acebuto- lol Carbama- zepine Diclofénac Fenofi- brate P1 Hérault Amont Pont de Gignac <LD 1.48 P2 Lergue Amont Step Brignac 9.47 0.77 P3 Lergue Aval 18.21 0.72 P4 Hérault Aval Canet 1.84 7.62 Amont aval de la step et du bassin versant de l’heraul. Screening spatio-temporel 22 pesticides et 12 résidus pharmaceutiques

16 Quelles méthodes rapides pour quelles informations: les bioessais
Temps Polluant a Polluant b Concentration Échantillons ponctuels + Analyse en laboratoire Situation Concentration Polluant a Polluant b Temps Temps Polluant a Polluant b Réponse bio Systèmes biologiques d’alerte Polluant a Polluant b Indicateurs Biocapteurs On détecte la toxicité globale, par l’effet sur des êtres vivants Temps Temps Polluant a Polluant b Concentration Capteurs (en-ligne) Temps Polluant a Polluant b Concentration Conc. moyenne Echantillonneurs passifs

17 Evaluation de toxicité d’effluents urbains
LacZ ERE ERE ERE hER Nucleus Parabens receptor Saccharomyces cerevisiae B gal+ MuGal Fluorescence 460 nm Evaluation de la toxicité estrogenique Yeast EstrogenScreen Evaluation d’un disfonctionnement hormonal NIVEAU 2: moléculaire Bioessais Daphnie/ Microtox Levure génétiquement modifiée pour voir effet oestrogénique Organismes marins Evaluation de la viabilité des organismes Etat générale de la toxicité globale (viabilité)sur un organisme vivant NIVEAU 1: Organisme entier

18 Objectif dans un futur proche: Des dizaines de capteurs autonomes
qui mesurent qui communiquent This picture give a synthetic overview of the process of water quality assessment and the implementation of water monitoring as described in the WFD. Each step require the use of suitable tools to obtain reliable data and relevant information needed for the success of water management strategies. Some tools could be used for all monitoring type, some others are more efficient for specific situations or sites. The appropriate techniques will be chosen according several criteria as for example their deployment characteristics, cost, robustness, sensitivity, type of pollution. The most appropriate techniques/methods could be found on powerful toolbox

19 Besoin de traitement des données de masse et de modélisation pour une évaluation de la qualité de la ressource en eau Fig. 1 : Fusion de sources d’informations imprécises ou incertaines sous la forme d’une distribution de possibilité Figure 2 : Agrégation de distributions de possibilité pour l’indicateur de synthèse d qualité de l’eau

20 Merci de votre attention
Modélisation hydrodynamique des aquifères karstiques par réseaux de neurones