Condenseurs Radiatifs de la Vapeur d Eau Atmosphérique (Rosée) Comme Source Alternative d Eau Douce. Owen CLUS

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1 Condenseurs Radiatifs de la Vapeur d Eau Atmosphérique (Rosée) Comme Source Alternative d Eau Douce Owen CLUS

2 Condenseurs Radiatifs de la Vapeur d Eau Atmosphérique (Rosée) Comme Source Alternative d Eau Douce Radiation-cooled Dew Water Condensers Conv. UdC / CEA / CNRS-ESPCI Paris ; Studied by Computational Fluid Dynamic Conv. UdC / CEA / CNRS-ESPCI Paris / UPF ; 2005 (CFD) Financement : bourse de la Collectivité Territoriale de Corse International Organization For Dew Utilization

3 Introduction 2007, Constat accablant des institutions internationales ONU, UNICEF, GIEC 1,1 Milliards de personnes avec moins de 15 L / j / hab 2 à 8 millions de décès par an Faible potentiel technologique Régions arides, désertification fixer les populations fournir 2 L / jour / personne Europe, latitudes tempérées Sites isolés Ressource complémentaire

4 1. Ressource Rosée Volumes comparés (Km 3 ) d eau douce à la surface du globe 69 % Neiges, glaces : 24 Millions ; 30 % Eau souterraine: 10,5 Millions 3 Eau libre : 0,1 Million 0,4 Précipitations annuelles : ,4 Vapeur : (2 % de nuages) Ressource atmosphérique Nuages / Pluie : condensée Brouillard : condensé / aérosols Vapeur d eau : gaz

5 1. Ressource Rosée Refroidissement radiatif jour: climatisation passive nuit : condensation de rosée DE JOUR : Reflectance importante du rayonnement solaire DE Émissivité NUIT : en IR dépend de la constitution dissipation du de matériau 50 à 150 W/m² Isolation substrat température de surface jusqu à 10 C en dessous de Ta

6 1. Ressource Rosée Condensation de rosée m = f(t) Rendement théorique maximal d environ 800 g/m² ou 0,8 mm 12 h h 00 0 h 00 6 h h 00

7 1. Ressource Rosée 1 m² 30 m²

8 MATERIAUX MODELE - SIMULATIONS RESSOURCE SYSTEMES REELS 2. Du pilote aux systèmes réels Cond. standard 1m² Toiture, usine LA SYSTEMES RESSOURCE REELS : mesures : condensation quantitatives de sur rosée site à grande et nouveaux échelle: climats. MODELE NUMERIQUE Toiture sur : Développement l île de Bisevo (15 d un m², programme Croatie) de simulation TECHNOLOGIE numérique Analyses Usine : matériaux à rosée CFD chimiques adapté innovants (850 m², et aux Gujarat, bactériologiques aux condenseurs propriétés Inde) radiatifs. optiques sélectives

9 I.1. Cahier des charges PROPRIETES OPTIQUES SELECTIVES : BLANC Rmax INCOLORE εmax (8-14 µm)

10 I.1. Cahier des charges PROPRIETES OPTIQUES SELECTIVES : Rmax sur le spectre solaire εmax en Moyen Infrarouge ETAT DE SURFACE surface hydrophile contact alimentaire TRANSFERT DE TECHNOLOGIE Coût inférieur à 1 / m² Deux types de matériaux, films plastiques et peintures 3 applications : blanc opaque, blanc diffus et incolore

11 I.2. Formulation Choix des bases polymères : application, peinture, film Choix des charges minérales, à partir du spectre IR Film 415 µm

12 I.2. Formulation BATCH / FILM / SPECTROMETRIE CAHIER DES CHARGES BLANC OPAQUE Taux de CHARGE CHARGE S % EPAISSEUR S M SPECTROMETRIE INFRAROUGE BLANC DIFFUSANT CHARGE M % L S INCOLORE CHARGE L % M L TESTS MECANIQUES

13 I.3. Résultat Transmittance / émissivité Efficacité supérieure pour épaisseur et coût inférieur Brevet

14 II. Simulations VENT LE CONDENSEUR MACHINE THERMIQUE Refroidissement radiatif Forme du condenseur et propriétés des matériaux Convection Libre Convection forcée condensation par vents faibles ; régime convectif mixte libre / forcée Variabilité des données météorologiques implique des temps d exposition supérieurs Pas de description sans correction empirique pour les formes complexes

15 MATERIAUX MODELE - SIMULATIONS RESSOURCE SYSTEMES REELS II.1. Refroidissement radiatif en CFD Bilan radiatif pour chaque géométrie : CIEL : émissivité angulaire : dr = (εs,θ σtamb4 εr σtrad4) dω ε s,θ = 1 (1 ε s ) RADIATEUR : émissivité isotrope : εr = b cosθ

16 II.1. Refroidissement radiatif en CFD Programme pour intégrer le bilan radiatif spécifique à chaque forme intégration angulaire loi de dissipation P R = f(t) 0 Bilan radiatif (W/m²) plan 0.0 plan 30 cone 20 cone 30 cone Temp. Radiateur ( C)

17 II.1. Refroidissement radiatif en CFD Espace de simulation 3D ou 2D Le réchauffement convectif pour des vitesses de vent variées est donné par calcul itératif des transferts entre cellules voisines La puissance radiative P R est dissipée pour chaque cellule élémentaire du radiateur (condenseur) à T RAD Volumes P T ρ u v w P R Bilan radiatif forme Matériaux Profil de vent LOG Échauffement Convectif

18 II.2. Applications Température de surface ( C) 7.3 m², Φ 3 m L rosée / nuit Angle d inclinaison avec l horizontale + 38 % de rendement par rapport au condenseur plan 1m²

19 II.2. Applications 0.16 m² 1 m² REF 7.3 m² 30 m² (A) (B) (C) (D) (E) 3 tranchées 255 m²

20 II.2. Applications Temperatures de surface T C T C critère essentiel en simulation monophasique

21 II.3. Gain en température / gain en eau gain en température par rapport au condenseur REF 1 m² : T 0 = T T cond Re f T T a a gain en eau par rapport au condenseur de REF 1 m² h = 0 h COND h REF

22 II.3. Gain en température / gain en eau 1 m² incliné m 2 PMMA 30 m², incliné m² cone 3 tranchées 255 m² < T 0 > <hc / href >

23 II.3. Gain en température / gain en eau 1 m² incliné m 2 PMMA 30 m², incliné m² cone 3 tranchées 255 m² <? T 0 > <hc / href >

24 III. Ressource CROATIE Ressource pour différents climats GUJARAT TAMIL NADU POL. FRANCAISE

25 III.1. Ressource Production MAX Production MOY

26 III.1. Ressource Analyse qualitative des eaux de rosée et de pluie (chimie, bactériologie) 100 pluie TKH rosée UPF rosée TKH ROYALE VAIMATO minéralisation (mg/l) Calcium Potassium Sodium Magnesium chlorures sulfates nitrates HCO3-

27 III.2. Systèmes de mesure Peinture radiative sur tôle Système de mesure autonome sauvegarde sur PC téléchargement et contrôle de l expérience par modem GSM

28 III.3. Modélisation par capteur AF EQUATION DE L ENVELOPPE h M = 1 Td T h0 DT0 a HAUTEUR RELATIVE A L ENVELOPPE V, N, Dir,

29 III.3. Modélisation par capteur AF Capteur d arrosage foliaire modifié et isolé Indication binaire Rosée / absence de rosée h i = h 0 f F ( V, Dir) AFi 1 T di T DT 0 ai

30 III.3. Modélisation par capteur AF Saison sèche (mai septembre) Simulation Mesure rosée (cumul, mm) Fiabilité à la mesure Rosée Max. (mm) Rosée moyenne (mm/événement) 20,2 19,2 105 % 100 % 0,414 0,472 0,165 0,167

31 IV. Systèmes réels Toiture de démonstration sur l île de Bisevo (15 m², Croatie) Max 8 L / nuit Usine à rosée (850 m², Gujarat, Inde) Max 300 L / nuit Embouteillement pour la consommation

32 IV.1. Toiture Simulation préalable de la thermodynamique du système Quels rendements attendre?

33 IV.1. Toiture Choix du matériau : 13 matériaux commerciaux retenus spectrométrie ; état de surface ; installation Tests en extérieur des deux matériaux intéressants

34 IV.1. Toiture INSTALLATION

35 IV.1. Toiture

36 IV.1. Toiture Saison sèche (avril-octobre) Rosée = 10 % des précipitations Pour une toiture de 100 m² : Rosée suffit pour autonomie de 2 habitants (5 L / jour)

37 IV.2. Usine SITE (région du Kutch, Gujarat, Inde)

38 IV.2. Usine Choix techniques déterminés par simulations numériques : Structure aérienne / condenseur au sol Orientation

39 IV.2. Usine

40 IV.2. Usine Prix du système : 200 par élément ( rps) Soit 1000 L au prix du marché par osmose inverse 1000 L produits en 225 jours ; durée de vie, 5 ans Prix au litre 6 rps, abattement de 40 %

41 OBJECTIF : Passer des CONCLUSION systèmes pilotes aux systèmes réels EQUIPE : expertise unique dans l exploitation toute récente de cette ressource PERSONELLEMENT : savoir faire pratique et théorique ph : G. Sharan

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