Le secteur du bâtiment représente plus du tiers de la consommation énergétique et des émissions de gaz à effet de serre mondiales. Face à cet enjeu, des stratégies passives ont permis d'améliorer l'efficacité énergétique des bâtiments. À mesure que les technologies passives se rapprochent de leur limite physique d'efficacité, il devient nécessaire de s'intéresser à des technologies actives. Les stratégies de contrôle par modèle prédictif ont le potentiel de réduire la consommation énergétique des systèmes de chauffage, climatisation, ventilation, conditionnement de l'air et de production d'eau chaude domestique. Une difficulté limitant leur implantation dans les bâtiments provient du besoin de prédire des paramètres influencés par le comportement des occupantes et des occupants qui apparait stochastique, complexifiant le développement de modèles de prédiction. Dans ce contexte, cette thèse se concentre à évaluer des méthodes basées sur les données pour estimer la prédictibilité de la consommation d'eau chaude domestique et d'électricité dans un bâtiment résidentiel. L'impact d'une prédictibilité variable sur les performances est évalué lors de l'implémentation de ces modèles de prédiction dans des contrôleurs par modèle prédictif appliqués à des systèmes de production d'eau chaude domestique. Premièrement, la prédictibilité des profils de consommation d'eau chaude est évaluée à partir de profils mesurés dans un bâtiment résidentiel de 40 logements. Plus précisément, des réseaux de neurones sont entraînés à prédire cette consommation pour des systèmes de tailles variables allant d'un à 100 logements. Le niveau de prédictibilité est identifié comme étant proportionnel au nombre de logements et hautement variable pour des systèmes unifamiliaux, passant de très faible à élevé (c.-à-d., coefficient de détermination allant de 8 à 92% avec une moyenne de 58%). Les résultats montrent une difficulté à prédire précisément les pics de consommation, souvent sous-estimés lorsqu'une faible prédictibilité est observée. Puisqu'un contrôleur par modèle prédictif base ses décisions sur les prédictions, une faible prédictibilité pourrait impacter les performances en termes d'économie d'énergie et de respect des contraintes applicables à un système de production d'eau chaude. Deuxièmement, l'impact du niveau de prédictibilité des profils de consommation d'eau chaude sur les performances de contrôleurs par modèle prédictif est estimé. Les performances d'un contrôleur par modèle prédictif théorique employant des prédictions parfaitement précises sont comparées avec celles obtenues avec un contrôleur employant des prédictions imparfaites produites par les réseaux de neurones entraînés précédemment. Pour un système unifamilial, le principal effet des prédictions imparfaites sur les performances est le non-respect plus fréquent des contraintes de température dû à une incapacité à agir suffisamment en avance en préparation aux futurs pics de consommation d'eau chaude sous-estimés. Néanmoins, en comparaison avec une commande traditionnelle, des économies d'énergie allant de 4 à 8% ont été obtenues avec le contrôleur employant les prédictions imparfaites. En prédisant les périodes de pointe énergétique, les contrôleurs par modèle prédictif ont la capacité de réduire les pointes de consommation énergétique en déplaçant une partie de cette consommation vers les périodes hors-pointes. Dans cette optique, plusieurs modèles de prédiction basés sur les données sont entraînés afin de prédire la consommation d'électricité de logements unifamiliaux liée à l'éclairage et à l'utilisation des prises de courant sur plusieurs horizons allant de 10 minutes à 24 heures. Les arbres de décision renforcés (boosted) par le gradient sont identifiés comme étant la méthode produisant la meilleure qualité de prédiction. Une grande variabilité quant au niveau de prédictibilité est observée entre les logements, ce qui pourrait affecter la capacité des contrôleurs à réduire la consommation énergétique de pointe dans certains cas. Finalement, un dernier chapitre explore le potentiel d'un contrôleur par modèle prédictif employant les modèles de prédiction de la demande en eau chaude et de la consommation d'électricité pour prédire les périodes de pointe. Les résultats démontrent une plus grande différenciation entre les contrôleurs par modèle prédictif avec prédictions parfaites et imparfaites, le premier permettant de réduire d'avantage la consommation énergétique de pointe du chauffe-eau en prédisant plus précisément les périodes de pointe ainsi que la demande en eau chaude domestique correspondante. En comparaison avec la commande traditionnelle, des économies d'énergie pendant les périodes de pointe allant de 10 à 70% (moyenne de 26%) selon l'unité résidentielle étudiée ont été obtenues avec le contrôleur basé sur les prédictions imparfaites. Globalement, cette thèse représente un grand pas vers l'application future des contrôleurs par modèle prédictif basés sur l'apprentissage machine dans les bâtiments résidentiels, et les résultats obtenus démontrent le potentiel de cette stratégie de contrôle face à la réduction de la consommation d'énergie des systèmes de production d'eau chaude domestique unifamiliaux. / The building sector accounts for more than a third of the worldwide energy consumption and greenhouse gas emissions. Facing these challenges, passive strategies have allowed to increase the energy efficiency of buildings. As these passive technologies are reaching their efficiency limits, it is necessary to turn our interest to active technologies. Model predictive control strategies have the potential to reduce the energy consumption of heating, cooling, ventilation and air conditioning as well as domestic hot water production systems. One of the challenges towards their application in buildings is the requirement to predict parameters that are influenced by occupants' behavior that appears to be stochastic. In this context, this thesis focuses on evaluating data-based methods to estimate the predictability of domestic hot water and electricity consumption profiles in a residential building. The impact of a varying predictability on the performance is evaluated by implementing these forecasting models in model predictive controllers applied to domestic hot water production systems. First, the predictability of domestic hot water consumption profiles is evaluated from profiles measured in a 40-unit case-study residential building. More specifically, neural networks are trained to predict this consumption for systems of varying size ranging between one and 100 units. The level of predictability is identified as proportional to the number of units and shows high variability for single-family systems, starting at very low and reaching high levels (i.e., coefficient of determination from 8 to 92% with a mean of 58%). Results show that accurately predicting consumption peaks is a challenge and often results in underestimating their amplitude when a low predictability is observed. As the decisions of model predictive controllers are based on predictions, a low predictability could impact their energy-saving performance and ability to respect the constraints of domestic hot water production systems. Thus, the impact of the level of predictability of hot water consumption profiles on the performance of model predictive controllers is estimated. The performance of a theoretical model predictive controller relying on perfectly accurate predictions are compared with that of a controller using imperfect predictions produced by the previously trained neural networks. In single-family systems, the main impact of imperfect predictions on the performance is more violations of the storage temperature constraint due to the inability to act sufficiently in advance in preparation of underestimated future hot water consumption peaks. Nonetheless, comparing with a traditional controller, energy savings from 4 to 8% were obtained with the predictive controller relying on imperfect forecasts. By predicting energy-peak periods, the predictive controllers have the ability to reduce peak energy consumption by moving parts of the energy consumption to off-peak periods. In this context, many data-based prediction models are trained to predict the plug load and lighting electricity consumption of single-family residential units over horizons of 10 minutes to 24 hours. Gradient-boosted regression trees are identified as the method providing the highest prediction quality. A high variability is observed for the level of predictability between residential units, which could affect the controllers' ability to reduce electricity consumption peaks in some cases. Finally, a last chapter explores the potential of a model predictive controller using the prediction models of the domestic hot water demand and of the electricity consumption to forecast electricity-peak periods. As the electricity consumption was demonstrated as challenging to predict in many contexts, the impact of forecasting inaccuracies on the performance of controllers is even more displayed here. The results show that the model predictive controllers with perfect or imperfect predictions are more differentiated, with the first managing to reduce more the electricity-consumption peaks of the water heater by accurately predicting peak periods along with the corresponding domestic hot water demand. Compared with a traditional controller, peak-period energy savings ranging from 10 to 70% (mean of 26%) were obtained with the controller relying on imperfect forecasts depending on the studied residential unit. Globally, this thesis is a major step towards future application of model predictive controllers based on machine learning in residential buildings. The results demonstrate the potential of this control strategy to reduce the energy consumption of single-family domestic hot water systems.

L'objectif de ce mémoire est de développer une approche pour évaluer, à l'échelle régionale, l'impact des changements climatiques sur l'évolution des habitats des poissons en régions nordiques. En première partie, les performances du modèle unidimensionnel de lac MyLake ont été évaluées dans le contexte d'une étude internationale de comparaison de modèles (ISIMIP). Cela a permis de vérifier que le modèle est applicable à une large gamme de lacs. 62 lacs ont été calibrés en utilisant un algorithme d'évolution différentielle. Le nombre de mesures de température, la superficie de lacs et leur localisation géographique jouent un rôle sur les performances du modèle. Les indicateurs de performance suggèrent que le modèle performe bien, même pour les lacs en dehors des régions nordiques pour lesquels le modèle a été conçu. Ensuite, MyLake a été utilisé pour simuler la dynamique couplée de la température, de l'oxygène et la lumière dans 210 lacs suédois. Le modèle a d'abord été calibré pour 12 lacs pour lesquels une grande quantité de données de terrain était disponible. Par la suite, les paramètres du modèle ont été extrapolés avec des régressions linéaires en utilisant les caractéristiques morphométriques des lacs comme prédicteur. Cela a permis de modéliser le reste des lacs sans avoir à calibrer le modèle, c'est-à-dire en l'absence d'observations in situ. Les simulations ont été forcées par la météo locale issue des scénarios climatiques, projetés par six modèles de circulation générale. Elles montrent que les petits lacs deviendront plus chauds dans le futur, avec une durée plus courte du couvert de glace. L'oxygène dissous devrait augmenter à la fin de l'hiver, et diminuer en fin d'été, entrainant une perte d'habitat pour les poissons prédateurs d'eaux froides. Ces résultats montrent la faisabilité de la modélisation à une échelle régionale lorsque peu de données de terrain sont disponibles. / This Master's thesis aims to develop an approach to assess at the regional scale, the impact of climate change on the evolution of fish habitats in northern regions. In the first part, we evaluated the performance of the one-dimensional lake model MyLake in the context of the Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project (ISIMIP). This analysis verifies that the model applies to a wide range of lakes. We conducted a calibration of 62 lakes using the differential evolution algorithm. The number of temperature observations, the surface area of lakes, and their geographical location exert control over the performance of the model. Nevertheless, the performance indicators show the model performs well even for lakes outside the northern regions. Then, the MyLake model was used to simulate the coupled dynamics of temperature, oxygen, and light in 210 Swedish lakes. We first calibrated MyLake for 12 lakes, for which a large number of field data was available. Next, the model parameters were extrapolated with linear regressions using the morphometric characteristics of the lakes as a predictor. Those relationships between parameters and characteristics made it possible to simulate the rest of the lakes without having to calibrate the model in the absence of in situ data. Climate projections drove the model from six global climate models (GCM) produced by the CORDEX project, along with the two climate scenarios (RCP 4.5 and RCP 8.5). The simulations show that the small lakes will become warmer in the future, with a shorter duration of the ice cover. The simulations also predict that the dissolved oxygen to increase at the end of winter and decrease at the end of summer, leading to a loss of habitat for cold water predatory fish. These results show the feasibility of modelling at a regional scale when little field data is available.

La population des villages du Nunavik, au nord du Québec, a généralement accès à l'eau potable municipale à partir de réservoirs domestiques. L'eau brute, qui vient généralement d'une source de surface, est amenée à l'usine de traitement municipale pour être traitée avec des rayons ultraviolets et du chlore, puis distribuée à la communauté par des camions citernes. Une campagne d'échantillonnage de l'eau réalisée en 2019 dans trois villages du Nunavik a mis en évidence que la désinfection par chloration n'est pas suffisante pour assurer une protection adéquate pendant la distribution et le stockage domestique de l'eau. L'objectif de ce mémoire de maîtrise a été de développer une stratégie pour améliorer la désinfection secondaire de l'eau par chloration au Nunavik, en utilisant comme étude de cas le village de Kangiqsualujjuaq. Pour ce faire, un portrait de la qualité de l'eau entre la source et les robinets a été dressé, avec une emphase sur le chlore résiduel et les sous-produits de désinfection. Avec ce portrait, une démarche a été mise au point pour identifier les quantités adéquates de chlore permettant d'obtenir des concentrations de désinfectant résiduel répondant aux standards internationaux, tout en limitant la génération de sous-produits de désinfection. Ces doses adéquates ont été obtenues à l'aide simulations de chloration en laboratoire réalisées avec des eaux de la communauté collectées en 2020 et en 2021. Avec les informations obtenues sur le terrain et dans les expériences de laboratoire, une base de données d'aide à la décision a été développée pour permettre aux responsables de la communauté de faire des choix éclairés quant à l'application du chlore pour la désinfection secondaire de l'eau. / The inhabitants of the villages of Nunavik, in northern Quebec, have generally access to municipal water stored in their domestic tanks. Municipal drinking water is commonly produced in a treatment plant supplied by a surface source, where ultraviolet light and chlorination are applied. Treated water is then distributed to the community by tanker trucks. A water sampling campaign conducted in 2019 in three Nunavik villages highlighted that secondary disinfection by chlorination is not sufficient to ensure adequate protection during water distribution and storage. The objective of this project was to develop a strategy to improve the secondary disinfection by chlorination, using the village of Kangiqsualujjuaq as case study. A profile of the water quality from source to tap was drawn up, with an emphasis on residual chlorine and disinfection by-products. Based on this portrait, a strategy was implemented to identify adequate chlorine doses to achieve disinfectant residual concentrations that meet international standards, while limiting the generation of disinfection by-products. These adequate doses were obtained using laboratory simulations of chlorination performed with community waters collected in 2020 and 2021. Based on the collected information, a decision support database was developed to allow community managers to make informed choices about the application of chlorine for secondary disinfection of water.

Le traitement de l'azote au sein des stations d’épuration des eaux usées devient l'un des principaux enjeux actuels du fait de son impact particulièrement néfaste sur le milieu naturel. A l'aval de traitements secondaires à moyenne et forte charge, les gestionnaires peuvent avoir recours à la nitrification tertiaire par biofiltration, procédé intensif s’insérant bien pour les installations à réhabiliter dans les zones à forte pression foncière. Il s’avère être un procédé capable d’éliminer de très fortes charges dans un espace restreint par sa capacité à accumuler une quantité importante de biomasse active autour du matériau filtrant. La simulation du comportement d’un tel procédé n’est pas directe, et peu de travaux ont mené à un outil utilisable en ingénierie. Or, son usage serait indispensable pour valider le dimensionnement en conditions réelles de fonctionnement et en régime dynamique. L’objectif principal de ce travail a porté sur l’étude et la validation d’un modèle de biofiltration déjà existant mais encore jamais testé avec des données réelles de terrain en traitement tertiaire de nitrification. Dans ce but, le fonctionnement d’une installation pilote semi-industrielle alimentée par un effluent urbain réel provenant de bassins par boues activées a été étudiée. Afin de se placer en condition dynamique de fonctionnement, différents paliers de charges moyennes journalières en azote ont été appliqués, au sein desquels des à-coups de charges hydrauliques ont été provoqués. Les résultats acquis en continu pendant plus d’un an, associés à un protocole de calage systématique issu d’une étude de sensibilité, ont permis d’obtenir un jeu de paramètres calé et validé du modèle. Le protocole a nécessité la mise en œuvre de tests spécifiques caractérisant régulièrement le biofilm développé dans le procédé. Ces essais ont augmenté le nombre de variables d’état observées et à comparer avec les prédictions du modèle, ce qui a permis de mieux en évaluer sa robustesse. En parallèle, les tests spécifiques ont permis d’étudier la dynamique des processus impliqués dans l’élimination de l’azote au sein du procédé. Les paramètres influençant les performances globales du traitement de l’azote, l’activité et la quantification de la biomasse autotrophe, son temps de séjour ou encore sa répartition au sein du milieu filtrant ont ainsi pu être évalués. La double démarche expérimentale et numérique a permis de montrer que le modèle de biofiltration est capable de simuler des performances de traitement de l’azote conformes à la réalité. D’autre part, ce travail a permis d’étudier de manière approfondie les mécanismes inclus dans le modèle et leurs limitations face aux différentes conditions de fonctionnement appliquées au système. Des faiblesses du modèle concernant le comportement des composés particulaires et l’évolution de la perte de charge au sein du pilote ont notamment été dégagées. / Nitrogen removal in wastewater treatment plants becomes more and more used due to the harmful impact of nitrogen on the natural environment. After medium and highly loaded secondary treatment, practitioners could use biofiltration for tertiary nitrification, which is an intensive process adapted in areas with strong land pressures. This technology can remove very strong loading rate in a restrained space by its capacity to developp an important amount of active biomass into the filtering media. Simulation of such technique’s behaviour is not direct, and few studies led to a useful tool for engineers. However, its use is necessary in order to validate design in real operating conditions and dynamic conditions. The main objective of this work concerned the study and validation of a biofiltration model which already exists but has still never been tested with real data in tertiary nitrification treatment. In order to reach this objective, the behaviour of a semi-industrial pilot plant, fed by real domestic effluent from an activated sludge plant, was studied. In order to operate in dynamic conditions, different daily volumetric nitrogen loading rates were applied, in which dynamic peak-loads were carried out. The calibration and the validation of the model parameters were done thanks to on-line ammonia and nitrate analysers during one year and more, in association with a calibration procedure and a sensitivity analysis. The protocol required the implementation of specific tests for characterization of the biofilm inside the filtering media. These tests increased the number of the observed state variables to compare with the model predictions. That allows a better evaluation of the model robustness. At the same time, the dynamics of processes taking part in the nitrogen removal into the biofilm were investigated thanks to these specific tests. So, parameters which influence the nitrogen removal, overall performance, activity and quantification of autotrophic biomass, its solids retention time or its repartition inside the filtering media, could be determined. Combination of experimental observations and numerical modelling highlighted the capacity of the biofiltration model to provide good predictions on real nitrogen removal performances. Furthermore, this study allowed to evaluate mechanisms included in the model and their limitations with different operating conditions applied in the system. Finally, weaknesses of the model concerning solids compounds and the evolution of head loss in the pilot plant were established.

Des stations de mesure de la qualité de l’eau sont utilisées pour mesurer la qualité de l'eau à haute fréquence. Pour une gestion efficace de ces mesures, la qualité des données doit être vérifiée. Dans une méthode univariée précédemment développée, des points aberrants et des fautes étaient détectés dans les données mesurées par ces stations en employant des modèles à lissage exponentiel pour prédire les données au moment suivant avec l’intervalle de confiance. Dans la présente étude, ne considérant que le cas univarié, la détection de points aberrants est améliorée par l’identification d’un modèle autorégressif à moyenne mobile sur une fenêtre mobile de données pour prédire la donnée au moment suivant. Les données de turbidité mesurées à l'entrée d'une station d'épuration municipale au Danemark sont utilisées comme étude de cas pour comparer la performance de l’utilisation des deux modèles. Les résultats montrent que le nouveau modèle permet de prédire la donnée au moment suivant avec plus de précision. De plus, l’inclusion du nouveau modèle dans la méthode univariée présente une performance satisfaisante pour la détection de points aberrants et des fautes dans les données de l'étude de cas. / Water quality monitoring stations are used to measure water quality at high frequency. For effective data management, the quality of the data must be evaluated. In a previously developed univariate method both outliers and faults were detected in the data measured by these stations by using exponential smoothing models that give one-step ahead forecasts and their confidence intervals. In the present study, the outlier detection step of the univariate method is improved by identifying an auto-regressive moving average model for a moving window of data and forecasting one-step ahead. The turbidity data measured at the inlet of a municipal treatment plant in Denmark is used as case study to compare the performance of the use of the two models. The results show that the forecasts made by the new model are more accurate. Also, inclusion of the new forecasting model in the univariate method shows satisfactory performance for detecting outliers and faults in the case study data.

Pratique agricole répandue dans les champs sujets à l’accumulation d’eau en surface, le drainage souterrain améliore la productivité des cultures et réduit les risques de stagnation d’eau. La contribution significative du drainage sur les bilans d’eau à l’échelle de bassins versants, et sur les problèmes de contamination dus à l’épandage d’engrais et de fertilisant, a régulièrement été soulignée. Les écoulements d’eau souterraine associés au drainage étant souvent inconnus, leur représentation par modélisation numérique reste un défi majeur. Avant de considérer le transport d’espèces chimiques ou de sédiments, il est essentiel de simuler correctement les écoulements d’eau souterraine en milieu drainé. Dans cette perspective, le modèle HydroGeoSphere a été appliqué à deux bassins versants agricoles drainés du Danemark. Un modèle de référence a été développé à l’échelle d’une parcelle dans le bassin versant de Lillebæk pour tester une série de concepts de drainage dans une zone drainée de 3.5 ha. Le but était de définir une méthode de modélisation adaptée aux réseaux de drainage complexes à grande échelle. Les simulations ont indiqué qu’une simplification du réseau de drainage ou que l’utilisation d’un milieu équivalent sont donc des options appropriées pour éviter les maillages hautement discrétisés. Le calage des modèles reste cependant nécessaire. Afin de simuler les variations saisonnières des écoulements de drainage, un modèle a ensuite été créé à l’échelle du bassin versant de Fensholt, couvrant 6 km2 et comprenant deux réseaux de drainage complexes. Ces derniers ont été simplifiés en gardant les drains collecteurs principaux, comme suggéré par l’étude de Lillebæk. Un calage du modèle par rapport aux débits de drainage a été réalisé : les dynamiques d’écoulement ont été correctement simulées, avec une faible erreur de volumes cumulatifs drainés par rapport aux observations. Le cas de Fensholt a permis de valider les conclusions des tests de Lillebæk, ces résultats ouvrant des perspectives de modélisation du drainage lié à des questions de transport. / Tile drainage is a common agricultural management practice in plots prone to ponding issues. Drainage enhances crop productivity and reduces waterlogging risks. Studies over the last few decades have highlighted the significant contribution of subsurface drainage to catchments water balance and contamination issues related to manure or fertilizer application at the soil surface. Groundwater flow patterns associated with drainage are often unknown and their representation in numerical models, although powerful analysis tools, is still a major challenge. Before considering chemical species or sediment transport, an accurate water flow simulation is essential. The integrated fully-coupled hydrological HydroGeoSphere code was applied to two highly tile-drained agricultural catchments of Denmark (Lillebæk and Fensholt) in the present work. A first model was developed at the field scale from the Lillebæk catchment. A reference model was set and various drainage concepts and boundary conditions were tested in a 3.5 ha tile-drained area to find a suitable option in terms of model performance and computing time for larger scale modeling of complex drainage networks. Simulations suggested that a simplification of the geometry of the drainage network or using an equivalent-medium layer are suitable options for avoiding highly discretized meshes, but further model calibration is required. A catchment scale model was subsequently built in Fensholt, covering 6 km2 and including two complex drainage networks. The aim was to perform a year-round simulation accounting for variations in seasonal drainage flow. Both networks were simplified with the main collecting drains kept in the model, as suggested by the Lillebæk study. Calibration against hourly measured drainage discharge data was performed resulting in a good model performance. Drainage flow and flow dynamics were accurately simulated, with low cumulative error in drainage volume. The Fensholt case validated the Lillebæk test conclusions, allowing for further drainage modeling linked with transport issues.

Dans certaines usines de traitement d’eau potable, l’ozone est utilisé comme agent oxydant et désinfectant puisqu’il permet de diminuer efficacement la présence de matière organique naturelle (MON), les goûts et odeurs et les microorganismes présents dans les sources d’eau. Toutefois, l’usage de ce produit oxydant, en présence de MON, entraîne la formation de sous-produits de la désinfection ozonés (SPDO) tels que les aldéhydes nonhalogénés (NON-HAL), les haloacétaldéhydes (HAL) et les bromates, substances potentiellement dangereuses pour la santé humaine. Très peu de recherches à grande échelle ont permis de documenter la présence de ces SPD dans l’eau potable. Le nombre important d’échantillons générés dans cette étude de cas permet de documenter les niveaux de ces sous-produits de la désinfection dans les usines et les réseaux de distribution à l’étude. Les résultats démontrent des teneurs en NON-HAL variant entre la limite de détection de la méthode (LDM) et 55,7 μg/L, avec le formaldéhyde et l’acétaldéhyde en plus grande proportion. La présence de HAL se limite principalement à l’hydrate de chloral (CH). Les concentrations de CH varient entre < LDM et 32,5 μg/L. La concentration de bromate dans l’eau a varié entre < LDM et 14 μg/L. Il a aussi été démontré que le chlore liquide peut favoriser la formation de SPDO. De plus, l’injection de chlore liquide dans l’eau est à l’origine de deux transformations de l’acétaldéhyde. Des schémas réactionnels ont été proposés pour présenter ces transformations; celles-ci sont plus rapides en eau chaude qu’en eau froide. À cet effet, la variation saisonnière des SPDO a été traitée dans ce mémoire. Les saisons chaudes semblent favoriser la présence de ces SPD. La dose d’ozone et la nature de la matière organique naturelle sont aussi des facteurs expliquant la variation des SPDO dans les réseaux à l’étude. Dans un deuxième temps, les concentrations de chlorite et de chlorate ont été suivies dans les réseaux de distribution à l’étude. L’utilisation de solutions d’hypochlorite de sodium concentrées démontre une hausse des concentrations de chlorite, de chlorate et de bromate dans l’eau. En réseau de distribution, la rechloration au chlore liquide tend à hausser les concentrations de ces contaminants. Toutefois, les niveaux observés sont toujours sous les normes établies.

Source de vie, mais également de développement socioéconomique, l’eau pourrait venir à manquer rapidement dans plusieurs régions du globe, alimentant ainsi les convoitises. La difficulté éprouvée à transporter et emmagasiner l’eau – sans parler du débat idéologique soulevé par le concept même de marchandisation de l’eau – laisse une place limitée au commerce comme mode de régulation des pénuries appréhendées. Quant à l’instrument juridique international, il est pour l’heure ardu d’application. S’ensuit la nécessité d’une action politique, action pouvant déboucher sur de graves crises ou conflits interétatiques. Afin d’évaluer le potentiel conflictuel de l’eau, nous examinerons dans ce mémoire le lien postulé entre la vulnérabilité de l’approvisionnement en eau d’un État et la conflictualité de ses relations impliquant ses homologues avec lesquels il partage cette ressource sans substitut. Une approche quantitative sera développée, laquelle servira de base à une réflexion sur les apports et limites de ce type d’approche en hydropolitique. / At the very basis of life, but also of socioeconomic development, water could rapidly become very scarce in some regions of the world, and thus feed contestation. The difficulty of transporting and stocking water – not to mention the ideological debate raised by the very idea of water commodification – leaves limited room for trade as a regulation measure for the foreseen shortages. Concerning international law, up until now it is hardly applicable. Consequently, political action will be needed and this could lead to severe crises or interstate conflicts. In order to evaluate water’s conflict potential, we will investigate in this dissertation the supposed link between the vulnerability of a state’s water supply and the degree of conflict characterising its water relations. A quantitative approach will be used for the above and will serve as a basis for an analysis regarding the contributions and the limitations of that approach to hydropolitics.

Les activités agricoles génèrent des effluents riches entre autres en composés phosphorés dont le contrôle constitue un enjeu important du fait de leur implication directe dans le phénomène d'eutrophisation des milieux aquatiques. L'élimina'tion des composés phosphorés se trouvant dans les effluents d'origine agricole et agroalimentaire est conventionnellement effectuée au moyen de traitements biologiques ou de traitements physicochimiques. Les premiers sont souvent complexes, longs à opérer et délicats car ils dépendent de plusieurs facteurs tels que la température, le pH, la concentration en oxygène dissous et la balance des nutriments dans l'eau en plus de générer des boues volumineuses dont il faut disposer. Les traitements physicochimiques les plus employés impliquent la précipitation des espèces phosphorés qui nécessite un contrôle rigoureux du pH et l'ajout de réactifs chimiques souvent coûteux. De plus, ces traitements produisent un précipité insoluble de phosphore métallique qui est non recyclable. Le procédé d'adsorption peut constituer une alternative intéressante et prometteuse du fait qu'il ne produit pratiquement pas de boues en plus de permettre la récupération et la réutilisation des phosphates. Divers adsorbants ont été développés et utilisés pour l'enlèvement des ions phosphate mais leur capacité d'adsorption reste toujours faible et le temps pour atteindre l'équilibre est élevé ce qui nécessite impérativement le développement de nouveaux matériaux adsorbants. Dans cette étude, la silice mésoporeuse SBA -15 possédant une grande surface spécifique, une structure bien définie et une porosité élevée a été utilisée comme adsorbant pour les ions phosphate dissous. En effet, une fois synthétisée, cette silice a été fonctionnalisée en surface avec des groupements amines via la technique de greffage postsynthétique. L'acidification du matériau obtenu a permis de transformer les groupements amines en ammonium responsables du processus d'adsorption par attraction électrostatique. Les tests d'adsorption ont été effectués en batch et les solutions filtrées ont été analysées par HPLC ionique équipé d'une colonne Ionpac AS18 et d'un détecteur de conductivité. L'effet des paramètres opératoires tels que la température, le pH, le temps, la charge en adsorbant, la concentration initiale en ions phosphate, la charge en groupements amine ainsi que le type d'amine de la SBA -15 fonctionnalisée, la présence d'autre anions et cations ainsi que la régénération de l'adsorbent ont été investigués. Les résultats montrent qu'une capacité maximale de 27 mg P/g a été obtenue à SoC. L'adsorption atteint un maximum à pH 4 avec 2 une capacité d'adsorption de 31.5 P mg! g. L'équilibre d'adsorption a été atteint au bout de 10 min. L'augmentation de la charge en adsorbant avait un effet positif sur les pourcentages d'adsorption. La quantité adsorbée de P augmente avec l'augmentation de la concentration de mono- di- ét tri-ammonium jusqu à 40% avec un maximum de --70 mg P/g d'adsorbant. La capacité d'adsorption n'a pas changé après cinq cycles d'adsorption-désorption.

Ce mémoire porte sur les impacts des stratégies d’économies d’eau potable sur la chloration secondaire de réseaux de distribution d’eau potable (RDEP) à l’échelle municipale. Il présente également une méthodologie pour l’élaboration d’un modèle de prédiction des concentrations de chlore résiduel libre (CCRL) en réseau selon les différentes cinétiques de dégradation. Ce type de modèle permet aux gestionnaires de réseaux de réduire davantage les zones vulnérables en cas de contamination microbiologique de l’eau par un meilleur contrôle sur les CCRL. Une campagne d'échantillonnage sur le terrain a tout d’abord été mené pour mesurer les CCRL d’un RDEP. Les résultats de cette campagne ont permis le calage d’un modèle hydraulique et le calage de modèles cinétiques de dégradation du chlore résiduel libre. Ces modèles ont été jumelés afin d’obtenir un modèle prédictif des CCRL dans lequel la dégradation du chlore a été simulée avec des constantes cinétiques prédéterminées. Le modèle obtenu est utilisé pour simuler les CCRL de différents scénarios de répartition des débits. Ces scénarios correspondent à l’évolution des consommations d’eau de 2011 à 2016. Cette méthodologie a été testée sur trois RDEP du Québec (Canada) avec des populations desservies de 6 900 à 18 700 habitants. Pour ces études de cas, l’augmentation des temps de séjour, reliée à la réduction des débits, a produit une réduction des CCRL en réseau. Pour remédier à la situation, une augmentation de la CCRL à l’entrée des RDEP de 7% à 13% a été requise afin d’obtenir des CCRL similaires en 2016 par rapport à 2011. Cette augmentation pourrait aller jusqu’à 18% avec l’atteinte d’un scénario de gestion optimale de la consommation en eau. Les résultats ont validé la méthodologie développée en lien avec les objectifs visés démontrant ainsi les impacts de la réduction des débits sur la variabilité spatio-temporelle de la CCRL de RDEP à l’échelle municipale. / The main objective of this study is to investigate the impacts of drinking water conservation strategies on residual chlorine in a water distribution system (WDS) at the municipal scale. This study was designed to develop a methodology to predict free residual chlorine (FRC) according to its decay rates in WDS through microbiological and chemical reactions in the bulk phase and at the pipe wall. This prediction can be useful for operators, managers and engineers to reduce microbiological risks in vulnerable areas of a WDS. To achieve this objective, a sampling campaign was conducted to evaluate FRCs. A hydraulic model was then calibrated by adjusting the chlorine wall reaction coefficients to give the best fit between predicted and observed field measurements. A predictive model of FRC in which chlorine decay was simulated with a first-order chlorine residual decay for both bulk and pipe wall reactions. The model enables the simulation of FRCs for different flow distribution scenarios. These scenarios represent the evolution of water consumption from 2011 to 2016. This methodology was tested on three main WDSs in Québec (Canada) with populations ranging from 6 900 to 18 700 people. For these case studies, a decrease of FRC was observed related to the increase in the mean residence time due to the flow reduction. Results show that an increase in initial FRC ranging from 7% to 13% is required to obtain similar FRCs in 2016 compared to 2011. The results also highlight the impacts of flow reduction on FRC’s spatial and temporal variability through a WDS