Métrologie et modélisation, deux outils complémentaires d autosurveillance des déversoirs d orage

Transcription

1 1 Journée O.I.Eau du 14 juin 2011 Autosurveillance et Modélisation des réseaux d assainissement : retours d expériences Métrologie et modélisation, deux outils complémentaires d autosurveillance des déversoirs d orage C. ROUX, Pôle Aménagement du Territoire /Direction de l Eau/ Service Etudes et Contrôle de la Délégation A. ALLOUCH, PROLOG INGENIERIE 1

2 2 Plan de l exposé Contexte Objectifs Moyens Résultats Conclusion et perspectives

3 3 Contexte : un grand système d assainissement de la Région Parisienne PARIS 617 km de réseau dont 67% unitaire 38 usines de pompage 96 points de rejet en Seine via 127 déversoirs d orage Exploitation déléguée à la SEVESC

4 4 Contexte : autosurveillance des rejets des déversoirs d orage vers le milieu récepteur Autosurveillance des rejets vers les milieux récepteurs (essentiellement la Seine) 72 exutoires surveillés (> 70% des rejets) 54 débits calculés à l aide d une loi sur seuil 18 sections de mesure hauteur-vitesse-débit 3 débits calculés par différence amont-aval 12 débits calculés sur fonctionnement de pompes DO du pont d Argenteuil Environ 3 Mm 3 d effluents rejetés en Seine par an (déduits pour la plus grande partie des mesures)

5 5 Objectifs : des outils pour répondre aux évolutions de la réglementation Directive cadre européenne 2000 : Objectifs d atteinte d un bon potentiel écologique en 2021 et bon état chimique en 2027 (par dérogation) Se préparer à des demandes futures de réduction des déversements (déversoirs d orage) Identifier des solutions pertinentes pour cela Pouvoir les valider a posteriori, indépendamment de tout autre facteur (décontextualisation)

6 6 Moyens proposés : confronter systématiquement mesures et modèles Valoriser beaucoup plus les données d autosurveillance Articuler et faire converger deux outils indissociables Le système de surveillance métrologique La modélisation hydraulique

7 7 Intérêts pressentis : outil de diagnostic global Aide à la validation des mesures et du modèle Accès à l exhaustivité des bilans Construction d un bilan théorique de référence Discrimination des causes de rejets : identification des rejets dus à la pluie Identification des rejets dus à des facteurs aggravants (configurations particulières, chômages)

8 8 Premiers essais en Résultats Caractéristiques de la zone test 580 hectares Equivalent-Habitants 21 déversoirs d orage

9 Premiers essais en Résultats 05/08/ /08/ /08/ /08/ /08/ /08/ /08/ /08/ /08/ /08/ /08/ /08/ /08/ /08/2007 Rejets mesurés Rejets modélisés 01/08/ /08/2007 Volume global Volume d effluents d'effluent déversé déversés en en Seine Seine en m3 en m³

10 10 Difficultés rencontrées Dispersion encore importante Événement par événement Déversoir d orage par déversoir d orage Incertitudes sur les causes d écart Erreurs de mesure, erreurs de modélisation Etat du réseau : cotes altimétriques exactes des déversoirs, niveaux d ensablement, configurations temporaires, incidents divers Amélioration des modèles Fiabilisation des mesures et lois utilisées

11 11 Méthodologie généralisée aux autres secteurs : Boucle de Boulogne-Billancourt 334 hectares Equivalent-Habitants 1 exutoire par temps sec : RDS 7 déversoirs d orage Chômage du SAR aval de novembre 2008 à juillet 2009 Augmentation de l influence aval des émissaires sur le RDS Augmentation des niveaux dans le collecteur RDS

12 12 Méthodologie généralisée aux autres secteurs Niveau dans l émissaire aval Période de chômage du SAR aval Période normale hors chômage Radier du collecteur RDS

13 13 Méthodologie généralisée aux autres secteurs Impact des configurations de chômage /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/2009 Rejets mesurés Rejets modélisés Rejets modélisés sans CL aval Volume global d effluents déversés en Seine en m³

14 14 Mise en œuvre d un Banc de modélisation en liaison avec la supervision du réseau d assainissement Objectifs Conditionner automatiquement le modèle (CL aval, états contraints) Comparer systématiquement les bilans mensuels d autosurveillance avec les résultats de modélisation Estimer l impact des configurations particulières sur les bilans d autosurveillance Réaliser les outils de génération automatique des fichiers nécessaires aux simulations et de mise en forme des résultats

15 15 Description fonctionnelle RTC Réseau Pluie CALAMAR Apports extérieurs (Groupe Injection) Débit de temps sec (Groupe Eaux usées) Conditions aval (Groupe Niveau) SIMULATION INFOWORKS Mesures en réseau :00 04:00 08: 00 12: 00 16: 00 20:00 Hydrogrammes Volumes d inondation Lignes piézométriques Bilans (volume total déversé par chaque DO, temps de déversement, débits maximaux, etc.) Légende : Conditionnement du modèle Données pour chaque événement issues de données de référence Données en entrée du modèle, propres à chaque événement pluvieux Rendus possibles

16 16 Rendu du banc de modélisation : réalisation du synoptique Valeur Maximale 01/01/ :00-01/02/ : Simulation Mesure Volume (m³) Débit (m³/s) Hauteur (m) 1 Niveau (m NGF)

17 17 Rendu du banc de modélisation : Courbes de comparaison mesures / modèles Rueil 2000 bache_h Modèle - IWCS Mesures Gaia m /12/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /02/ /02/2011

18 18 Conclusions / Perspectives Elimination progressive des sources d erreur les plus importantes Important levier d amélioration du modèle hydraulique et du système de mesure du système de suivi de l état du réseau Généralisation et systématisation de la démarche Banc de modélisation opérationnel pour un secteur A généraliser sur l ensemble des réseaux du département à l horizon 2012 Utilisation du banc de modélisation Validation croisée mesures / modèles Utilisation systématique du modèle pour comprendre le fonctionnement du réseau Valorisation les données d autosurveillance

19 19 Merci de votre attention