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Smart Water Network

Projet financé par la DGCIS, la région Ile De France et le Conseil Général des Yvelines

Partenaires : Advitam, Suez Environnement, EFS, IFSTTAR, A3IP, ESIEE

Travaux réalisés sur la modélisation inverse des écoulements

Au cours de ce projet nous avons développé une démarche de reconstruction de l'écoulement fondée sur la théorie du contrôle optimal. L'objectif était de déterminer les conditions limites de contrôle en vitesse (supposée parabolique sur la section) minimisant l'écart entre la simulation numérique et les mesures. Les grandes étapes de la démarche étaient les suivantes :

  • Résolution du problème direct

  • Résolution d'un problème adjoint

  • Calcul du gradient de la fonctionnelle à l'aide de l'état adjoint

  • Résolution du problème de minimisation à l'aide d'une méthode de descente

Sur le cas-test 2D d'une ''canalisation en forme de Té", nous avons validé cette méthode pour un grand nombre de modèles d'écoulement : Stokes stationnaire, Stokes instationnaire et Navier-Stokes. De plus, l'influence de l'erreur de discrétisation et de l'erreur de modèle a été étudiée. Ceci a fait l'objet d'une publication.

La méthode précédente permet de reconstruire de manière pertinente l'écoulement. Néanmoins, elle n'est pas adaptée à une reconstruction en temps-réel. De ce fait, nous nous sommes intéressés à une autre approche fondée sur le principe de superposition. L'idée était de réaliser un maximum de calculs ''hors ligne" et un minimum de calculs en temps réel. Cette approche a été validée sur le cas-test de la canalisation en Té et sur deux portion du réseau de villes situées en France. Dans cette partie, nous nous sommes limités à des modèles d'écoulement linéaires (Stokes stationnaire et Stokes instationnaire).

Travaux réalisés sur la modélisation inverse de la concentration en chlore

De manière analogue, nous avons étudié la méthode de reconstruction pour le champ de concentration en chlore dans un écoulement connu. Dans ce cas, l'objectif était de déterminer les conditions limites de concentration en chlore (supposée constante sur la section) minimisant l'écart entre la simulation numérique et les mesures. La méthode a été appliquée sur le cas-test de la canalisation en Té. Nous avons montré que le positionnement des capteurs de chlore avait une importance fondamentale.

Détection de fuites par régression non-linéaire et analyse factorielle

Dans cette méthode on suppose, qu'à l'échelle d'un quartier par exemple, l'opérateur a développé un modèle hydraulique permettant de simuler à tout moment l'évolution du réseau, et ce même s'il y a des anomalies comme une obstruation de tuyau ou une fuite. On suppose l'instrumentation du quartier faible avec cependant au moins deux capteurs de pression en début et en fin de réseau.

La méthode développée consiste à allier des techniques de régressions non-linéaires (qui dans le cas de données empiriques seront en fait des réseaux de neurones) et l'analyse en composantes principales.

Contact

  • JulienWaeytens

    Chercheur

    I study inverse modelling techniques coupling sensor outputs and physical models based on partial differential equations to describe urban phenomena. I'm also interested in computer aided optimal sensor placement using the adjoint state.

    My research is applied to various problems encountered in the City and the Territories such that :

    - THERMAL BUILDING PROBLEM : standard and goal-oriented model updating techniques taking into account measurement and model errors

    - AIR QUALITY : air flow simulation (CFD) and validation, optimal placement of gas sensors to localize source emissions

    - STRUCTURAL HEALTH MONITORING : Damage detections using model updating strategies and sensors like optic fibers

    - WATER QUALITY : reconstruction of flow and water quality in water networks using sensor outputs and physical models, optimal placement of chlorine sensors in drinking water networks

    To validate my works, I conduct experiments at a district scale in the Equipment "Sense-City" located at Marne-la-Vallée.


    julien.waeytens@univ-eiffel.fr

    +33 (0)1 81 66 84 53
    Marne-la-Vallée
  • FrédéricBourquin

    Marne-la-Vallée