Modélisation d'un bassin d'orage en vue de l'amélioration de la qualité des rivières par la gestion en temps réel
Notice bibliographique
Résumé
Pour permettre l’amélioration de l’écohydraulique des rivières en temps de pluie, le développement de règles de contrôle en temps réel de vannes placées à la sortie de bassins d’orage demande une analyse à long terme de différentes options, intégrant la prévision météorologique, la qualité de l’eau de la rivière à l’amont du rejet, le débit de la rivière et la qualité de l’eau dans le bassin d’orage, pour permettre l’amélioration de l’écohydraulique des rivières. Pour cela, l’idéal est de tester ces règles à l’aide d’un modèle intégré du système « bassin versant – bassin d’orage – rivière ». Pour pouvoir faire des simulations à long terme, il faut un modèle de bassin d’orage rapide, qui permette de simuler la qualité de l’eau dans le bassin de façon précise quelles que soient les conditions d’exploitation. L’objet de cette thèse de doctorat a été de développer ce modèle de bassin d’orage. Ce modèle se base sur le principe de couches complètement mélangées superposées permettant de créer un gradient de concentrations pour représenter des phénomènes locaux tel que la pénétration de la lumière influençant la mortalité des pathogènes. Il se base également sur la définition de plusieurs classes de particules caractérisées par leurs vitesses de sédimentation, ces dernières étant déterminées expérimentalement à l’aide de tests ViCAs. Il incorpore également des polluants associés aux particules. L’élément de base, nommé cellule, est défini par une surface et une hauteur maximale au-delà de laquelle il y a débordement. Chaque cellule possède un volume d’eau variable dans le temps, divisé en plusieurs couches superposées, et d’une couche de sédiment de volume constant dans le temps. Pour reproduire le volume d’un bassin d’étude, il est nécessaire de connecter plusieurs cellules les unes avec les autres. Ces connexions se font alors couche à couche ayant comme conditions que les niveaux d’eau de toutes les cellules soient à la même hauteur. Un modèle théorique d’évolution des concentrations en pathogènes incluant des processus complexes comme la croissance, l’adsorption sur les particules et la désinfection par la lumière a également été développé. Le calage du modèle a nécessité la collecte de données expérimentales; des campagnes de mesure ont été effectuées lors des étés 2008, 2009 et 2010 sur le bassin Chauveau de l’arrondissement des Rivières de la ville de Québec. Dans un premier temps, l’efficacité du bassin dans son fonctionnement actuel a été déterminée. Une efficacité moyenne d’épuration de 39% sur les matières en suspension (MeS), de 10% sur l’azote ammoniacal et de 20 % sur le zinc a été mise en évidence. Dans un deuxième temps, la sortie du bassin a été fermée à l’aide d’une structure de bois avec une porte guillotine permettant la rétention de l’eau pendant des durées variables. Cette deuxième configuration du bassin a permis d’améliorer l’efficacité du bassin de façon très importante pour les MeS (90%), l’azote ammoniacal (84%) et le zinc (42%). Des prélèvements ponctuels ont également été faits à l’intérieur du bassin, révélant une hétérogénéité des mesures en MeS entre la zone proche de l’entrée et la zone proche de la sortie, durant les 20 premières heures d’emmagasinement. Le modèle a montré sa capacité à reproduire le comportement de la concentration en matières en suspension à l’aide de 3 classes de particules associées à des vitesses de sédimentation de 80, 2 et 0.1 m/d. La représentation hydraulique du modèle a nécessité l’emploi de 5 cellules pour recréer l’hétérogénéité spatiale révélée par les campagnes d’échantillonnage. Finalement, une fonction de débit de resuspension a permis de modéliser les concentrations à la sortie du bassin d’orage. La validation a confirmé les bonnes performances du modèle pour l’hydraulique et la prédiction des matières en suspension en sortie de bassin. Elle a néanmoins révélé plusieurs points qui nécessiteraient des recherches plus approfondies : la définition du débit de resuspension des sédiments, la détermination de la masse initiale de sédiments dans le bassin, la possibilité d’utiliser plus de cellules pour mieux représenter le comportement hydraulique et l’intérêt de collecter des analyses ViCAs associés à chaque phase du pollutogramme de la pluie (début, pic de débit et fin). Avec ce modèle, les stratégies de gestion en temps réel de la vanne de sortie des bassins d’orage peuvent maintenant être déterminées.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».