Amélioration des modèles de qualité de l’eau pour l’identification des sources de contamination dans les réseaux de distribution d’eau potable : étude numérique et expérimentale du phénomène de mélange aux jonctions.

Yousefian, Reza (2023). Amélioration des modèles de qualité de l’eau pour l’identification des sources de contamination dans les réseaux de distribution d’eau potable : étude numérique et expérimentale du phénomène de mélange aux jonctions. Thèse. Québec, Doctorat en sciences de l'eau, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, 175 p.

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Résumé

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Les événements de contamination dans les réseaux de distribution d’eau potable (RDE) posent des problèmes sérieux. Les outils d’identification des sources de contamination (ISC) sont essentiels pour identifier les sources de contamination après un événement. Cependant, les modèles de qualité de l’eau existants dans les outils d’ISC supposent souvent un mélange complet aux jonctions. L’objectif global de cette recherche était donc d’améliorer la précision des modèles de qualité de l’eau pour les outils d’ISC. Parmi les modèles de qualité de l’eau existants, quelques modèles seulement tiennent compte d’un mélange incomplet. Cependant, ces modèles sont souvent limités à des conditions de laboratoire et à des diamètres égaux de conduites. Par conséquent, le premier objectif spécifique a été défini afin de valider et d’évaluer les modèles de mélange existants pour les jonctions croisées des RDE dans des conditions réelles (pressions et diamètres de conduites réels). En outre, dans les RDE réels, les configurations des jonctions croisées ont des diamètres de conduite inégaux, ce qui nécessite des modèles adaptés à ces configurations. Par conséquent, le deuxième objectif spécifique de la thèse était de proposer et d’évaluer un nouveau modèle de mélange pour les configurations de jonctions croisées avec différents diamètres de conduites. Enfin, le troisième objectif était d’évaluer comment les performances des outils d’ISC peuvent être améliorées en utilisant le modèle proposé de mélange dans les jonctions croisées. Pour le premier objectif, des expériences en laboratoire utilisant deux jonctions croisées (avec des diamètres de conduite de 100x100x100x100 mm et 150x150x150x150 mm) ont été réalisées afin d’évaluer six modèles de mélange incomplets pour différents scénarios de débit (allant de 1,0 à 4,5 l/s). Dans le deuxième objectif, une nouvelle équation a été introduite pour calculer les concentrations dans les sorties des jonctions croisées, en tenant compte du mélange incomplet pour six configurations de jonctions croisées, y compris des diamètres de conduites inégaux et un diamètre de conduite commun de 150 mm. Cette équation a été intégrée dans EPANET et une nouvelle extension d’EPANET, à savoir EPANET-IMX (Incomplete Mixing Extension) a été développée. Pour le dernier objectif, le Contamination Status Algorithm (CSA) a été étendu pour y intégrer les hypothèses de mélange complet et incomplet (CSA-CMX et CSA-IMX, respectivement) ainsi que l’identification des endroits du réseau où récolter des échantillons. Trois expériences en laboratoire ont été effectuées pour évaluer les performances de ces deux extensions de l’algorithme CSA. Les résultats ont montré que deux modèles, AZRED et celui proposé par Shao et al, présentaient l’accord le plus étroit avec les résultats expérimentaux lorsque les diamètres des conduites de réseaux réels sont considérés. En outre, EPANET-IMX a pu réduire de 36 % l’erreur d’EPANET dans la modélisation de la propagation d’une substance lors d’une expérience de laboratoire spécifique. Enfin, la supériorité de CSA-IMX sur CSA-CMX a été mise en évidence pour l’identification des sources et l’obtention d’une plus grande spécificité. Les résultats soulignent l’importance de prendre en compte les mélanges incomplets dans les outils d’ISC et suggèrent des solutions pour améliorer la précision des outils d’ISC en tenant compte des incertitudes des modèles hydrauliques.

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Contamination events in drinking water distribution networks (WDNs) pose significant challenges. Contamination Source Identification (CSI) tools are crucial for identifying contamination sources after an event. However, existing water quality models within CSI tools often assume complete mixing at junctions. Therefore, the global objective of this research was improving the accuracy of water quality models for CSI tools. Among the existing water quality models, few account for incomplete mixing. However, these models are often limited to laboratory conditions and to equal pipe sizes. Accordingly, the first specific objective of this thesis was defined as validating and evaluating the existing mixing models for the cross junctions of WDNs under real-world conditions (real-world pressures and pipe size). Besides, in real-world WDNs, common cross junction configurations have unequal pipe sizes, necessitating models tailored to these configurations. Therefore, the second specific objective of the thesis was proposing and evaluating a new mixing model for cross junctions of WDNs in order to use the model for cross junction configurations with different pipe diameters. Finally, the third objective was set as assessing how CSI tools’ performance can be improved while using the proposed mixing model in the cross junctions. For the first objective, laboratory experiments utilizing two cross junctions (with pipe diameters of 100x100x100x100 mm and 150x150x150x150 mm) were conducted, evaluating six incomplete mixing models across different flow rate scenarios (ranging from 1.0 to 4.5 l/s). In the second objective, a novel equation was introduced for computing concentrations in cross junction outlets, considering incomplete mixing for six cross junction configurations, including unequal pipe sizes and common 150 mm pipe diameter. This equation was integrated into EPANET and a new extension of EPANET, namely EPANET-IMX (Incomplete Mixing Extension) was developed. For the last objective, the Contamination Status Algorithm (CSA) was extended to incorporate both complete and incomplete mixing assumptions (CSA-CMX and CSA-IMX). Three laboratory experiments were conducted to evaluate the performance of the two CSA extensions. The results showed that two models, AZRED and the one proposed by Shao et al., exhibited the closest agreement with experimental results when considering real-world pipe sizes. In addition, EPANET-IMX could reduce the error of EPANET in modeling the propagation of a substance by 36% in a specific laboratory experiment. Finally, the superiority of CSA-IMX over CSA-CMX in identifying sources and achieving higher specificity was revealed. The findings emphasize the importance of considering incomplete mixing in contamination source identification tools and suggest avenues for improving the accuracy of CSI tools by accounting for hydraulic model uncertainties.

Type de document:	Thèse Thèse
Directeur de mémoire/thèse:	Duchesne, Sophie
Informations complémentaires:	Résumé avec symboles
Mots-clés libres:	eau potable; réseaux de distribution d’eau; modélisation de la qualité de l’eau; mélange dans les jonctions de conduites; EPANET; calculs de dynamique des fluides; laboratoires de distribution d’eau; identification des sources de contamination; Particle Backtracking (PB); contamination status algorithm (CSA); drinking water; water distribution networks; water quality modeling; mixing in pipe junctions; computation fluid dynamics (CFD); water distribution laboratories; contamination source identification
Centre:	Centre Eau Terre Environnement
Date de dépôt:	18 avr. 2024 14:24
Dernière modification:	17 juill. 2024 15:28
URI:	https://espace.inrs.ca/id/eprint/15609

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