Diagnostic et gestion intelligente des réseaux urbains d eau Sujet de thèse proposé par Vincent COCQUEMPOT, Professeur, Université de Lille 1, LAGIS CNRS UMR 8219 Anne Lise GEHIN, Maître de Conférences, Université de Lille 1, LAGIS CNRS UMR 8219 Isam SHAHROUR, Professeur, Université Lille1, LGCgE EA 4515 1. Description scientifique Cadre Le sujet de thèse proposé est porté par deux équipes de recherche. Une équipe du LAGIS, spécialisée dans la tolérance aux fautes des systèmes complexes, et une équipe du LGCgE, spécialisée dans les réseaux urbains, autour d une problématique majeure à savoir la sureté de fonctionnement des réseaux urbains. Ce projet s inscrit dans le cadre d un projet pluridisciplinaire plus large, à savoir le projet SunRise (Smart Urban Networks for Resilient Infrastructures and Sustainable Ecosystems) qui vise à faire de la cité scientifique un démonstrateur sur les réseaux urbains intelligents. La définition et l implémentation de réseaux urbains d énergie (électricité, gaz, chauffage ) ou d eau (potable, usées) intelligents constituent un enjeu majeur pour d une part, les producteurs et fournisseurs, et d autre part les consommateurs (collectivités locales, pouvoirs publics et usagers). En effet, les réseaux intelligents, communément dénommés smart grid ou smart network, visent à doter les réseaux de distribution (d énergie ou d eau) de capteurs, d actionneurs associés à des traitements informatiques distribués ou/et centralisés, permettant d optimiser, de fiabiliser et de sécuriser la production et la distribution. L objectif est d avoir des réseaux sûrs de fonctionnement, offrant une production ajustée à la demande, une qualité et une continuité de service pour un coût d exploitation optimisé. Verrou et intérêt scientifique La gestion des réseaux urbains se complexifie au fur et à mesure que les villes grandissent et que le nombre des usagers augmente. Il est indispensable de garantir la sécurité des infrastructures et d assurer une continuité de service dans ces secteurs vitaux pour la population et l économie. A titre d illustration, des pannes généralisées d électricité aux Etats Unis, en Italie et en Indonésie ont impacté des centaines de millions d usagers et ont causé de très grandes pertes économiques. Ces dysfonctionnements importants ont mis en évidence la nécessité de proposer des solutions innovantes pour détecter le plus précocement possible ce type d incidents et pour y remédier dans les plus brefs délais. Un effort particulier a ainsi, été consacré au développement de la technologie des réseaux intelligents (Smart Grid) pour assurer la sureté de fonctionnement des réseaux électriques. Cette technologie permet d assurer un suivi en temps réel du fonctionnement des réseaux, de détecter des anomalies de fonctionnement, d intervenir rapidement en cas de défaillance pour limiter les propagations et l impact des défauts et rétablir aussi vite que possible un fonctionnement normal. La généralisation de cette technologie à la problématique des réseaux urbains d'eau est un problème actuel. Un décret du 27 janvier 2012 oblige désormais les collectivités à réaliser un descriptif détaillé des réseaux d eau et d assainissement et à élaborer un plan d actions pour réduire les pertes d eau. On estime, en effet, que le rendement moyen d'un réseau d'eau est de 75%, voir 79% pour un réseau très urbain (Deruelle, 2012). 1
La mise en œuvre des réseaux intelligents d'eau pose, cependant, des questions à la fois scientifiques et technologiques liés à la nature des informations à traiter (mesures de débits, de pression, de qualité de l'eau ), à la sous instrumentation actuelle des réseaux, à l'hétérogénéité et l'interactivité des réseaux impliqués (production, distribution, drainage et d épuration). Ceci nécessite des recherches pour développer : des modèles permettant de représenter fidèlement l architecture et le comportement du réseau en fonctionnement normal ou défaillant, d'identifier les points de mesure et de contrôle de manière à pouvoir détecter des dysfonctionnements, adapter la qualité de l'eau à son usage, définir les stratégies de pompage et de distribution, augmenter le rendement du réseau des algorithmes permettant d assurer d une manière efficace la détection des défaillances et localiser le ou les élément(s) défectueux le plus rapidement possible des solutions de reconfiguration, de commande dîtes tolérante aux fautes, de manière à éviter la propagation du défaut, à réduire les conséquences environnementales de ces défauts, et à maintenir une qualité de service même si une partie des ressources matérielles est indisponible. Objectifs Le travail de thèse consiste, dans un premier temps, à développer des modèles adaptés à la problématique de la sûreté de fonctionnement de réseaux complexes. Des approches graphiques, structurelles, seront privilégiées pour déterminer les besoins en instrumentation (capteurs, actionneurs ) permettant de garantir les propriétés d'observabilité, de commandabilité, de surveillabilité, et de reconfigurabilité du réseau d'eau. Dans un deuxième temps, il s agira de proposer des algorithmes pour détecter et localiser les défauts (sur le réseau lui même ou son instrumentation), puis mettre en œuvre des solutions de reconfiguration et d accommodation aux défauts. Les algorithmes développés seront testés sur le démonstrateur en vraie grandeur dont dispose les partenaires du projet SunRise. 2. Méthodologie proposée et état du sujet dans les laboratoires et équipes d accueil Le travail proposé s'appuiera sur les compétences complémentaires de deux équipes de recherche l'équipe LAGIS STF : Systèmes Tolérants aux Fautes, qui apportera son expertise dans les domaines de la surveillance, du placement de capteurs et d'actionneurs, de la tolérance aux fautes et de l'instrumentation intelligente. l équipe «Smart Infrastructures» du LGCgE : Infrastructures intelligentes On attend d'un réseau d'eau qu'il remplisse un ensemble de missions à un instant donné : optimiser les coûts de pompage et de distribution, garantir la qualité de l'eau en fonction de son usage, éviter les pertes. La réalisation de ses missions repose sur l'ensemble des services rendus par des composants matériels (capteurs, actionneurs, réservoirs, tuyaux ). De manière à ce que la défaillance d'une ressource matérielle n'implique pas forcément l'indisponibilité des services qui l'utilisent, il est possible de prévoir plusieurs versions pour implémenter chaque service, ces dernières faisant appel à des sous ensembles de ressources distincts. Cette redondance matérielle et fonctionnelle permet d'envisager une commande tolérante aux fautes et des stratégies de reconfiguration lors de défaillances (Gehin et Staroswiecki, 2008). Pour évaluer à chaque instant la disponibilité opérationnelle des ressources matérielles, ou la présence d'une perturbation (par exemple, un taux de nitrates anormalement élevé), des 2
algorithmes de surveillance peuvent être implémentés. Un défaut est constaté lorsque la valeur mesurée d'une grandeur est significativement différente de celle prévue, estimée par un modèle. Le modèle peut, par exemple, prendre la forme d'un ensemble de relations analytiques entre grandeurs mesurées, ou la forme d'un graphe d'état. Les propriétés d'observabilité (possibilité de déterminer la valeur d'une grandeur physique à partir de mesures d autres grandeurs), de commandabilité (possibilité de commander une variable pour qu elle atteigne une valeur donnée), de surveillabilité (possibilité de détecter une incohérence entre la valeur d'une grandeur mesurée et celle prévue par un modèle) et de reconfigurabilité (existence de plusieurs versions pour un même service) peuvent être étudiées à partir d'approches graphiques telles que l'analyse structurelle (Gehin et Dulac 2005, Düstegor et al. 2004, De Flaugergues et al. 2009). Celle ci permet d'exprimer les relations entre les variables caractéristiques d'un système sans avoir besoin d'un modèle mathématique précis, difficile à obtenir et coûteux en temps. Ce modèle est parfaitement adapté aux systèmes de grande dimension, comportant un nombre important de composants et d instrumentation (capteurs, actionneurs). L analyse des propriétés structurelles d un système est suffisante pour déterminer l'instrumentation minimale qui permettra d'implémenter un système de surveillance et une commande tolérante aux fautes. Le système de surveillance est une couche logicielle qui permet de détecter, localiser et caractériser en temps réel, les défauts, à partir des informations fournies par les capteurs implantés sur le système considéré. L équipe STF développe des méthodes à base de modèles analytiques (utilisation de redondances analytiques ou d observateurs) et des méthodes à base de données (analyse de signaux, projection des données, analyse en composante principale : ACP). Des problèmes spécifiques se posent sur les réseaux urbains intelligents : gestion d une grande masse de données, données non synchronisées en raison des temps de transport, nombreux capteurs et actionneurs répartis, conditions environnementales et demandes des utilisateurs fluctuantes, nombreuses sources de dysfonctionnements Lorsqu une défaillance est détectée et localisée, des décisions doivent être prises et des actions automatiques ou humaines doivent être entreprises (reconfiguration, actions de maintenance). Ces décisions et ces actions concernent le système physique lui même (en incluant les actionneurs, les capteurs, les systèmes de communication) mais aussi les fonctions du système automatisé que sont la commande, l estimation ou la surveillance. Deux approches sont utilisées pour qu une fonction, répondant à un ensemble d objectifs fixés, soit tolérante aux défaillances. On distingue l approche passive (PFT: Passive Fault Tolerance) et l approche active (Active Fault Tolerance). Dans l approche passive, on considère que les défaillances sont des perturbations. La fonction (la commande par exemple) est conçue, réalisée de manière à être robuste vis à vis de ces perturbations. Dans l approche active, la fonction est modifiée lorsqu une défaillance est détectée. Cette approche utilise donc les informations du module de surveillance : détection, localisation et estimation du défaut (Cocquempot 2004, Blanke et al. 2003, Yang et al. 2010). Dans le cas des réseaux urbains intelligents, la conception de procédures de reconfiguration et de commande tolérante est rendue particulièrement délicate du fait de la grande taille du système et des retards sur les données et actions qui en résultent inévitablement. Les choix des actions de reconfiguration doivent à la fois viser à une continuité dans la qualité de service et tenir compte des effets sur l environnement. 3
3. Programme et échéancier de travail 1 ère année de thèse : 2013 2014 Etude bibliographique, état de l'art sur les smart grids et les smart water networks, appropriation par le(la) doctorant(e) des méthodes de surveillance et de tolérance aux fautes, analyse des besoins, participation aux réunions du projet SunRise. 2 ème année de thèse : 2014 2015 Analyse des propriétés structurelles du réseau d'eau existant, choix d'une instrumentation (i) adaptée aux besoins des producteurs, distributeurs et consommateurs (ii) permettant une surveillance et une commande tolérante aux fautes. Choix des algorithmes de surveillance et de reconfiguration. Etude des possibilités de distribution de ces algorithmes. 3 ème année de thèse : 2014 2015 Implémentation et validation sur le démonstrateur. Publication des résultats et rédaction du mémoire de thèse. Soutenance en octobre 2015. 4. Retombées scientifiques et économiques attendues En gérant intelligemment les ressources en eau par l'implémentation d'algorithmes de surveillance et de commande tolérante aux fautes, on répond à des problématiques actuelles qui s'expriment par le souci, de protéger et d'économiser une ressource naturelle, d'optimiser les coûts de pompage et de distribution, d'augmenter le rendement du réseau par la réduction des fuites, de garantir un service public, de minimiser la fonction coût en adaptant, par exemple, la qualité de l'eau distribuée à son usage. 5. Collaborations prévues et publications portant directement sur le sujet Des collaborations et publications sont prévues avec les partenaires du projet SunRise. 6. Liste des publications relatives au sujet LAGIS BLANKE M., M. KINNAERT, J. LUNZE AND M. STAROSWIECKI, Diagnosis and fault tolerant control Springer Verlag: Berlin, 571 pp, 2003. COCQUEMPOT V. Contribution à la surveillance des processus industriels complexes, HDR Université Lille1, 2004. DE FLAUGERGUES V, COCQUEMPOT V., BAYART M, PENGOV M. Structural Analysis for FDI: a modified, invertibility based canonical decomposition. 20th International Workshop on Principles of Diagnosis DX'09. Stockholm, 14 17 Juin 2009. DERUELLE A. L'arrivée des "Smart Water Netwoks" : mieux contrôler la distribution de l'eau et proposer de nouveaux services L'eau, l'industrie, les nuisances, N 351, pp. 35 46, avril 2012. DUSTEGOR D., FRISK E., COCQUEMPOT V.,. KRYSANDER, M., STAROSWIECKI M. Structural Analysis of Fault Isolability in the DAMADICS Benchmark, CEP: Control Engineering Practice. Vol 14, issue 6, pp. 597 608, June 2006 GEHIN A. L, M. DULAC System Reconfigurability Analysis Using Structural Approach, 13th IEEE Mediterranean Conference on Control and Automation, MED'05, 26 29 June, Limassol, Cyprus, 2005. GEHIN A. L, M. STAROSWIECKI, Reconfiguration Analysis using Generic Component Models, International Journal IEEE Trans. On Systems, Man and Cybernetics, part A: Systems and Humans, Vol. 38, N 3, pp 575 583, may 2008. YANG H., JIANG B., COCQUEMPOT V. Fault tolerant control design for hybrid systems. Lecture Notes in Control and Information Sciences (LNCIS). Edition Springer Verlag. LNCIS 397. Février 2010. LGCGE 4
RAED JAFAR «MODELISATION DE LA DEGRADATION DES RESEAUX D EAU EN VUE D UNE GESTION PREVISIONNELLE», THESE PRESENTEE A LILLE 1 LE 10 NOVEMBRE 2006. ALBARADEYIA, I., HANI, A., SHAHROUR, I. (2011) WEPP AND ANN MODELS FOR SIMULATING SOIL LOSS AND RUNOFF IN A SEMI ARID MEDITERRANEAN REGION ENVIRONMENTAL MONITORING AND ASSESSMENT VOLUME: 180 ISSUE: 1 4 PAGES: 537 556 ASNAASHARI, E. A. MCBEAN, I. SHAHROUR, B. GHARABAGHI (2009) «PREDICTION OF WATERMAIN FAILURE FREQUENCIES USING MULTIPLE AND POISSON RÉGRESSION» IWA JOURNAL WATER SCIENCE AND TECHNOLOGY: WATER SUPPLY. VOL 9, NO 1, PP. 9 19, 2009. JAFAR R., SHAHROUR I. JURAN I. (2010) APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS (ANN) TO MODEL THE FAILURE OF URBAN WATER MAINS MATHEMATICAL AND COMPUTER MODELLING VOLUME: 51 ISSUE: 9 10 PAGES: 1170 1180. JALALA, S., HANI, A., SHAHROUR, I. (2011) CHARACTERIZING THE SOCIO ECONOMIC DRIVING FORCES OF GROUNDWATER ABSTRACTION WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND MULTIVARIATE TECHNIQUES WATER RESOURCES MANAGEMENT VOLUME: 25 ISSUE: 9 PAGES: 2147 2175 AL MAHALLAWI, K, MANIA, HANI, A, SHAHROUR, I (2012) «USING OF NEURAL NETWORKS FOR THE PREDICTION OF NITRATE GROUNDWATER CONTAMINATION IN RURAL AND AGRICULTURAL AREAS» ENVIRONMENTAL EARTH SCIENCES VOLUME: 65 ISSUE: 3 PAGES: 917 928 5