L'exploitation de gisements pétroliers off shore doit souvent faire face à des problèmes de colmatage de conduites, notamment dus à la cristallisation d'hydrates de gaz. Actuellement, les opérateurs ont recours à des additifs antigels, dont l'efficacité est limitée par des conditions d'exploitation et des normes anti-pollution de plus en plus sévères. Aussi les recherches s'orientent-elles vers une nouvelle classe d'inhibiteurs dits à faible dose. Afin de comprendre l'influence de tels additifs, nous avons réalisé un réacteur haute pression muni d'un dispositif d'injection de liquide et d'un capteur turbidimétrique <i>in situ</i>. L'accès à la granulométrie de la suspension aux premiers stades de la cristallisation et à la consommation de gaz permet de caractériser la cinétique de formation de l'hydrate de méthane. Nous avons développé un protocole opératoire original qui autorise une maîtrise accrue de la germination des cristaux, grâce à un ensemencement initial de la solution. Le temps de latence devient alors un paramètre représentatif de l'efficacité des inhibiteurs. Nous avons alors évalué l'influence des conditions de pression et d'agitation sur l'évolution de la population de cristaux en l'absence d'additif. Puis nous avons déterminé l'effet inhibiteur d'un additif cinétique modèle, la polyvinylpyrrolidone (PVP). Mis en solution avant la cristallisation, il allonge la période de latence, diminue la vitesse de consommation du gaz et ralentit la création de nouvelles particules durant plusieurs heures. Par contre, lorsque ce polymère est injecté dans le milieu en cours de formation, il n'affecte plus la cinétique de la réaction. Nous donnons enfin les bases d'un modèle relevant des processus élémentaires de cristallisation : germination, croissance et agglomération des particules. Confrontée aux données expérimentales, une étude paramétrique nous a permis d'émettre des hypothèses quant à l'effet des inhibiteurs cinétiques sur la formation des hydrates de gaz.

Les propriétés physiques, chimiques, mécaniques et rhéologiques des matériaux pulvérulents dépendent de manière notable de leur état granulaire. Ceci justifie la multiplicité des techniques granulométriques. Du fait de leur conception et de leur technologie, la plupart de ces techniques requièrent une préparation ou un prélèvement qui peuvent altérer l'état granulaire de l'échantillon. Une sonde granulométrique utilisable <i>in situ</i> présente donc un intérêt majeur, autant pour caractériser et contrôler en continu un procédé que pour obtenir des informations sur un mécanisme. C'est dans ce but que nous avons développé une sonde turbidimétrique spectrale. En effet, les mesures de turbidité sont réalisables par un capteur de petites dimensions utilisable <i>in situ</i> et relié à un ensemble spectrophotométrie. La distribution granulométrique d'une poudre en suspension est théoriquement accessible par le calcul à partir de son spectre de turbidité. Différents algorithmes et leurs logiciels correspondants ont été conçus ou mis au point Les possibilités et les limites de la turbidimétrie comme méthode granulométrique sont définies à partir de spectres mesurés ou simulés. Le domaine de sensibilité maximale ainsi déterminé est de [0.1-10 µm] pour les diamètres et inférieur à 10^-3pour la fraction volumique. Ces contraintes destinent la méthode aux applications en milieu peu chargé. La deuxième partie de ce travail est consacrée à l'étude particulière d'un phénomène de fragmentation de cristaux de suIfate de potassium dans un cristallisoir agité. L'objectif visé est double : prouver la faisabilité de la méthode pour suivre un processus réel dans un réacteur de type industriel et caractériser <i>in situ</i> un phénomène essentiel en cristallisation puisqu'il est responsable de la formation de la plupart des germes. Une telle étude en ligne n'a jamais été réalisée jusqu'à présent. Les paramètres du système sont la vitesse de rotation de l'agitateur, la nature du milieu liquide, le nombre et le diamètre des grains introduits initialement (grain "parents"). L'augmentation de la turbidité constatée expérimentalement est due à la production de petits fragments dont la taille est calculée grâce au logiciel évoqué plus haut. Dans l'éthanol, ces fragments microniques restent libres alors que dans une solution aqueuse saturée ils s'agglomèrent. Les influences de la plupart des paramètres sont expliquées. Le capteur turbidimétrique conçu et validé dans ce travail a été également appliqué avec succès à l'étude d'autres processus intervenant en cristallisation et en particulier la germination primaire, la germination secondaire et I'agglomération.

Dans les procédés industriels mettant en œuvre des systèmes solide liquide, le contrôle du processus d'agglomération des particules est fondamental compte tenu de son influence déterminante sur l'évolution de la distribution granulométrique des produits finaux. Ce travail a pour objectif l'étude du processus d'agglomération de suspensions d'alumine, agitées, peu concentrées en s'intéressant tout particulièrement aux aspects physico-chimiques et hydrodynamiques. La principale technique expérimentale utilisée est la turbidimétrie spectrale, méthode optique qui permet de suivre in-situ, l'évolution dans le temps de l'ensemble de la distribution granulométrique d'une suspension. Nous avons ainsi pu identifier expérimentalement trois phénomènes responsables de cette évolution: l'agglomération, la sédimentation et la rupture des agglomérats formés et étudier l'influence des paramètres hydrodynamiques et physico-chimiques. Nous proposons alors une modélisation par l'intermédiaire du calcul d'un noyau d'agglomération original en régime turbulent qui tient compte des interactions hydrodynamiques et des forces d'interaction interparticulaires. Les résultats expérimentaux et ceux du modèle sont confrontés au moyen de simulations numériques de l'évolution dans le temps de la turbidité d'une suspension.

La première partie de ce travail est consacrée au développement d'un capteur granulométrique exploitant la rétrodiffusion de la lumière. L'intensité de la lumière rétrodiffusée est mesurée sur une large gamme de diamètre de particules (0,2 à 56 µm), indice de réfraction relatif <i>m</i> (1,09 à 1,94) et fraction volumique de solide Φ (10^-6 à 0,5). Les résultats expérimentaux sont comparés à trois approches théoriques : la méthode de rétrodiffusion simple qui décrit la rétrodiffusion dans des suspensions peu chargées, l'approximation de diffusion de la théorie du transfert radiatif qui est applicable pour des suspensions chargées et la méthode statistique de Monte Carlo qui peut être utilisée sur toute la gamme de fraction volumique. Il est démontré que le capteur de rétrodiffusion permet de déterminer - quand Φ et <i>m</i>. sont connus - le diamètre moyen des particules en suspension chargée. L'étendue de la gamme de mesure est d'environ 0,03 à 10 µm pour les diamètres et dépend de Φ et <i>m</i>. L'objectif de la deuxième partie est l'obtention d'une meilleure connaissance de l'agglomération de particules fines dans un écoulement turbulent. Dans ce but, la cinétique de l'agglomération est examinée sur une large gamme de Φ (2°10^-6 to 5°10^-3) dans une cuve agitée. Deux méthodes granulométriques <i>in situ</i> sont utilisées : la turbidimétrie et la rétrodiffusion. L'étude expérimentale montre que la croissance des agglomérats en cuve agitée est limitée par l'effet du cisaillement hydrodynamique : l'agglomération se poursuit au cours du temps jusqu'à atteindre un état stationnaire auquel correspond une taille limite d'agglomérat. Un modèle d'agglomération - fragmentation est présenté. Il permet de quantifier l'influence de la vitesse de cisaillement et de phi sur la cinétique de l'agglomération et la morphologie des agglomérats.

L’incorporation de silice, obtenue par un procédé de précipitation en milieu aqueux, à la bande de roulement des pneumatiques a permis d’en réduire significativement la résistance au roulement et par conséquent, l’impact environnemental. L’efficacité de la silice précipitée en tant que charge de renfort est liée à la présence d’agrégats nanométriques au sein de ce matériau et à son interaction avec l’élastomère du pneumatique. La maîtrise de la morphologie des agrégats est donc un levier pour le développement de silices plus performantes. Dans ce contexte, la présente étude porte sur le développement d’un modèle prédictif de la formation de l’agrégat de silice au cours de la précipitation. Un suivi par turbidimétrie en ligne et par DLS a permis d’illustrer l’influence critique des paramètres de synthèse sur la cinétique d’agrégation. Un modèle optique basé sur les propriétés diffusantes des objets fractals a été développé pour extraire des informations morphologiques sur l’agrégat au cours de sa construction à partir des spectres de turbidité expérimentaux. Les résultats semblent indiquer une densification de la structure au fur et à mesure que se déroule l’agrégation. Les analyses de porosimétrie azote et mercure menées sur les produits finaux, obtenus après séchage, ont quant à elles mis en évidence des différences texturales qui ont pu être mises en lien avec la cinétique d’agrégation. L’ensemble de ces informations a été repris dans un bilan de population permettant de traiter à la fois la croissance et l’agrégation des particules de silice ainsi que de simuler les propriétés optiques de la suspension. / Tires manufactured with precipitated silica instead of carbon black present a significantly lower rolling resistance and are therefore more environmentally friendly. Existence of nanometric aggregates inside the precipitated silica is responsible for its efficiency as a reinforcing filler. This level of structure deeply affects the quality of the interactions between silica and the rubber of the tire tread. Gaining control over the morphology of the aggregates could thus be a way to produce silica even more suited to this application.The aim of the present study is to develop a theoretical model able to predict the formation of silica aggregates during the precipitation process. Critical influence of the synthesis parameters on the aggregation kinetics were evidenced by DLS and online turbidimetry measurements. Morphological parameters of the expanding aggregates could be extracted from the experimental turbidity spectra thanks to a fractal scattering optical model. The observed trend suggested a densification of the aggregates over time. Nitrogen and mercury porosimetry analyses were carried out on the dried powders obtained at the end of the precipitation. Differences between the characterized samples could be related to the variations in their aggregation kinetics. Finally, a population balance model was developed. A specific feature of our model is that it is able to take into account both growth and aggregation of silica particles as well as to simulate their optical properties.

En matière de gestion des eaux usées urbaines, l’évolution de la réglementation vers une approche holistique amène les gestionnaires des réseaux d’égouts et des stations de récupération des ressources de l’eau (StaRRE) à considérer le système intégré d’assainissement urbain (SIAU) de manière globale. Ce changement de paradigme ouvre la porte à des collaborations entre les domaines, autrefois considérés comme distincts, que sont le drainage urbain et le traitement des eaux usées. Dans ce contexte d’innovation et d’intégration, la modélisation devient un outil clef, permettant d’appréhender la complexité des interactions entre les différentes composantes d’un SIAU. D’autre part, les gestionnaires de SIAU sont amenés à développer la résilience de leurs systèmes pour faire face aux impacts des changements climatiques, dont les effets à long terme sont difficilement quantifiables. Cependant, les experts s’accordent à dire que les évènements de pluie d’intensité extrême deviendront plus fréquents, et viendront tester les capacités opérationnelles des infrastructures actuelles. Afin que les ouvrages continuent à fournir une performance respectant les normes en vigueur, tout en respectant les contraintes budgétaires de leurs gestionnaires, les solutions flexibles, telles que l’implantation de systèmes de contrôle en temps réel (CTR), devraient être privilégiées. D’autant plus que, grâce aux récents développements technologiques, de nouveaux outils de mesure, de communication et d’analyse, de plus en plus fiables, sont mis en marché. L’objectif de cette thèse est de proposer et d’évaluer la pertinence d’une gestion intégrée du SIAU par CTR basé sur la qualité de l’eau, utilisant des mesures de turbidité, un indicateur de la pollution particulaire, pouvant également être mesurée en concentration de matières en suspension (MeS). Ces stratégies de contrôles innovantes visent à réduire le déversement global de polluants particulaires (et des polluants associés, tels que les métaux lourds, les pathogènes, etc.) dans le milieu naturel. Dans ce cadre, un modèle intégré – réseau d’égouts et StaRRE – a été développé pour évaluer ces stratégies. Une approche de modélisation utilisant la distribution de la vitesse de chute des particules (DVCP) a été proposée pour mieux décrire les phénomènes de décantation et de remise en suspension dans l’ensemble des ouvrages et permettre ainsi une meilleure prédiction de l’évolution de la pollution particulaire lors des événements pluvieux. D’autre part, les études expérimentales ont montré que les capteurs de turbidité installés dans le SIAU sont soumis à des conditions difficiles, menant à des fautes. La perte de performance des stratégies de contrôle basées sur la qualité des eaux en cas de fautes sur le signal du capteur de turbidité a donc été évaluée. Grâce aux méthodes de détection de fautes, un système d’alarme pourrait permettre aux gestionnaires de décider du mode de gestion à adopter ou pourrait initier un basculement automatique en mode de gestion dégradé. Ce mode dégradé est défini par une stratégie de contrôle n’utilisant plus le signal fautif. Les simulations de ces scénarios ont montré la possibilité de maintenir une partie des bénéfices obtenus par les stratégies de contrôle utilisant un capteur parfait. Ces bénéfices sont conservés lorsque la faute est détectée dans un délai raisonnable - dépendant de la dynamique du système.Les résultats de cette étude laissent ainsi présager un fort potentiel d’optimisation des opérations des ouvrages de transport et de traitement des eaux usées et pluviales, particulièrement lorsqu’on considère leur utilisation de manière intégrée, plutôt qu’en tant que systèmes autonomes et distincts. D’autre part, le modèle intégré pourrait être utilisé comme outil d’aide à la décision pour déterminer les modes de gestion (integrée) les plus adaptés. Mots-clefs : contrôle en temps réel (CTR); gestion du temps de pluie ; modélisation intégrée ;système intégré d’assainissement urbain (SIAU); traitement primaire physico-chimique. / Regulation concerning urban wastewater management is evolving towards a holistic approach which leads stakeholders to increasingly consider the integrated urban wastewater system(IUWS), including the sewer system and the water resource recovery facility (WRRF), as a whole. This change of paradigm opens doors to new collaborations between the traditionally separated fields of urban drainage and wastewater treatment operation and research. In this context of innovation and integration, modelling is going to be a key tool, granting a better understanding of the complexity of interactions between the different parts of the IUWS. At the same time, the IUWS has to become more resilient to face the impacts of climate change, the long-term effects of which are difficult to quantify. Still, climate change experts agree on the increasing probability of occurrence of high intensity rain events, reaching the limits of current wastewater infrastructure operational capacities. In order for these infrastructures to continue to provide adequate performance with respect to current norms and regulations, while limiting costs and budgetary needs, flexible solutions, such as implementing real-time control (RTC) systems, should be considered. Especially since recent technological developments bring new and more reliable tools to measure water quality, and also to analyse and manage large quantities of data.This study focuses on the behaviour of the particulate pollution in the IUWS, an important water quality indicator, commonly measured as the total suspended solids (TSS) concentrationand highly correlated with turbidity measurement. As turbidity sensors are readilyavailable with increasing reliability, their operational use can be envisioned. The objective of this thesis is to develop and assess water quality-based control strategies for the IUWS. An integrated - sewer and WRRF - model, using the particle settling velocity distribution (PSVD) approach, has been proposed. This approach improves the description of particle settling and resuspension in the whole system, allowing a better forecast of TSS concentration dynamics, especially during rain events. Based on this integrated model, innovative water quality-based control strategies, aiming at reducing overall discharge of particulate pollutants (and the heavy metals, pathogens, etc. that come with it) to the receiving water during wet weather, have been proposed and successfully tested. Experimental studies demonstrated that turbidity sensors installed in the IUWS are subject to harsh conditions, leading to faulty sensor signals. The performance loss due to the use of water quality-based control strategies affected by a faulty turbidity signal has been evaluatedin detail and this has demonstrated the need for fault detection tools. When a faulty signal is detected, alarms will allow operators to decide which operating mode should be used instead of the one using the now faulty sensor. Alternatively, automatic responses and changes could be implemented to counteract the effects of a faulty signal. This last option, called downgraded operating mode, which implies reverting to a control strategy that does not use the faulty signal, has been simulated and tested. If the fault is detected within reasonable time (which depends on the system dynamics), these simulations have shown that part of the increase of performance gained with the water quality-based strategy using the good signal, can be maintained. The results of this study thus present a strong case for optimizing wastewater infrastructure operations, especially when they are considered as an integrated system, instead of autonomous and mutually exclusive systems. Furthermore, the developed integrated model may be use as a decision support tool to help determine the best possible (integrated) controlstrategy. Keywords : chemically enhanced primary treatment (CEPT); integrated modelling; integratedurban wastewater system (IUWS); real-time control (RTC); stormwater management.

La qualité des sources d'eau potable est progressivement affectée par des pressions naturelles et anthropiques. Pour réduire les effets de ces pressions sur la production d'eau potable, les municipalités doivent intensifier leurs efforts de surveillance spatiale et temporelle de la qualité des sources d'eau et améliorer le traitement de l'eau. Les températures des cours d'eau et les précipitations changent en raison des changements climatiques et de la variabilité des patrons météorologiques. Les pluies peuvent entraîner des changements rapides de la qualité de l'eau brute des usines de traitement d'eau (UTE) en raison du transport des contaminants qui résulte de l'écoulement des eaux de pluie dans les bassins versants. Pendant ces événements pluvieux, des paramètres cruciaux de la qualité de l'eau brute pour les opérations du traitement de l'eau, tels que la turbidité et la teneur en matière organique naturelle (MON), peuvent varier considérablement. Ces changements dans la qualité de l'eau brute nécessitent des modifications opérationnelles du traitement de l'eau, telles que des ajustements des doses de coagulants et de désinfectants pour maintenir la qualité de l'eau traitée. Le délai entre un évènement de pluie et la variation de la qualité de l'eau à l'entrée de l'UTE que cela induit, et les temps de réaction à ces évènements avec les approches traditionnelles, augmentent les risques de moins bonnes performances de traitement de l'eau. Le premier objectif de cette thèse est de développer des modèles pour prévoir les variations de la qualité de l'eau brute, particulièrement après des événements de pluie, en se basant sur des données hydrologiques et météorologiques. L'autre objectif est de développer des modèles pour prédire la qualité de l'eau traitée à l'UTE en fonction des conditions de traitement de l'eau et de la qualité de l'eau brute. La thèse comprend six chapitres qui présentent l'état de l'art sur le sujet, les méthodologies et les procédures proposées pour la modélisation, et la démarche utilisée pour le développement et l'application des modèles pour des cas réels en utilisant des données météorologiques, hydrologiques, et de la qualité de l'eau brute alimentant des UTE. Une revue critique de la littérature a permis d'identifier les lacunes concernant les connaissances en matière de modélisation et de prédiction de la qualité de l'eau brute à des fins de traitement de l'eau. Pour combler ces lacunes, une méthodologie a été proposée pour calculer les décalages temporels globaux entre le moment où une pluie se produit, le moment où le débit d'une rivière réagit, en tant que réponse hydrologique à la pluie, et le moment où les paramètres de qualité de l'eau se dégradent. Différents modèles d'apprentissage automatique simples et d'ensemble ont été développés pour modéliser et prédire des paramètres cruciaux de la qualité de l'eau brute, en utilisant des informations hydrologiques et météorologiques. Les modèles développés ont permis de tester avec succès la méthodologie d'estimation des temps de décalage entre les variables, ainsi que de faire des prédictions des variations de la turbidité et de la MON dans l'eau, en particulier après des événements pluvieux. Globalement, les changements de la qualité de l'eau brute se produisent une demi-journée après les pics de débit de rivière (déclenchés par les évènements pluvieux) pour la turbidité (particules fines) et entre 4 à 6 journées après ces pics, pour l'absorbance UV à 254 nm (MON). Avec ces délais estimés, des variables prédicteurs mieux corrélées avec les paramètres de qualité de l'eau brute (turbidité et UV254) ont été trouvées. Les modèles d'apprentissage automatique ont démontré des bonnes capacités pour prédire la qualité de l'eau brute avec un pas de temps horaire. Ces modèles ont permis de faire des prédictions de qualité de l'eau brute en n'utilisant que des variables hydrologiques et météorologiques. Cette méthodologie ainsi que ces prédictions pourraient faire partie de systèmes d'alerte précoce du genre « évènement de pluie - traitement de l'eau » pour améliorer la gestion de la qualité de l'eau potable dès le bassin-versant. Finalement, en utilisant les capacités prédictives des algorithmes d'apprentissage automatique simples et d'ensemble, des modèles de prédiction du pH de coagulation, de l'UV à l'eau filtrée et de l'abattement de l'UV ont été développés. Ces modèles pourraient permettre aux opérateurs d'évaluer virtuellement et rapidement les performances de différentes conditions d'opération. Ces outils de modélisation ouvrent ainsi la porte à une mise en œuvre future de modèles prédictifs de doses de coagulants, en utilisant des informations sur la qualité de l'eau brute et les objectifs de traitement de l'UTE. / The quality of drinking water sources is progressively affected by natural and anthropogenic pressures. To evaluate and reduce these pressures, increased efforts are required by municipalities for spatio-temporal monitoring and surveillance of water quality and water treatment operation. Trends in temperatures and precipitation patterns are changing as a result of climate change and the variability of meteorological characteristics. Rainfall leads to rapid changes in raw water quality due to rainfall-runoff processes in watersheds. During these events, key parameters of raw water quality for drinking water treatment, such as turbidity and natural organic matter (NOM), can vary considerably. These types of changes in raw water quality require modifications in water treatment operations, such as adjustments in coagulant and disinfectant dosages, to maintain the production of safe treated water. In addition, operators of drinking water treatment plants (DWTPs) have to deal with temporal delays between the occurrence of a rainfall event and the moment when raw water quality begins to change, as well as delays between the moment they become aware of such changes and the moment when corrective actions are implemented. The objective of this thesis is to develop models to predict variations in raw water quality during and after rainfall events and to predict water treatment performances, based on hydrological and meteorological data at watershed scale, and data from raw water quality, and operational parameters of the DWTP. The thesis consists of six chapters which present the state of the art on the subject, the methodologies and procedures proposed for modeling, and the approach for the development and application of models for real cases. A critical review of the literature allowed for the identification of gaps in the knowledge regarding modeling and prediction of raw water quality for treatment purposes. To fill these gaps, a methodology was proposed to calculate the overall lag times between the occurrence of rainfall, represented by rainfall time series, the moment when the river flow reacts as a hydrological response to rainfall, represented by river flow rate time series, and the moment when water quality parameters change. Several simple and ensemble machine learning models were developed to predict key parameters of raw water quality, using hydrological and meteorological information. The developed models allowed testing the lag time estimation methodology between variables especially after rainfall events. Globally, raw water quality changes are produced half-day after river flow peaks (triggered by rainfall events) for turbidity (representing particles) and between 4 to 6 days after, for UV absorbance at 254 nm (representing NOM). This methodology and these calculated time-lags allow to find best correlated predictor variables with raw water quality variables (turbidity and UV254). Machine learning models show optimal capabilities for predicting raw water quality variables with an hourly time step. Moreover, these models showed skills for predicting raw water quality variables using only hydrological and meteorological information. This methodology and the predictions could be a part of a special kind of early warning system (EWS) called, Weather Event - Water Treatment, to enhance drinking water management starting in the watershed. Finally, by using the predictive capabilities of simple and ensemble machine learning algorithms, prediction models for coagulation pH, UV in filtered water, and UV reduction have been developed. Modeling coagulation pH and treatment efficiency, like the NOM removal measured in filtered water, may enable operators of DWTP to virtually and quickly assess the performance of different operating conditions. This opens the opportunities for future implementation of predictive models for coagulant dosages, using information on raw water quality and treatment objectives of DWTP.