La surveillance de la qualité de l'eau dans les réseaux de distribution est essentielle pour assurer la conformité réglementaire, identifier les problèmes liés à sa dégradation excessive et proposer des approches visant à limiter la présence de contaminants susceptibles d'affecter la santé des citoyens. Cependant, en raison de contraintes budgétaires, technologiques, et de gestion, les responsables de l'eau potable des municipalités ne sont pas en mesure de surveiller l'ensemble du réseau et doivent choisir des points et des moments de surveillance représentatifs pour déterminer la qualité de l'eau. Bien qu'il s'agisse d'un besoin évident et crucial, il n'existe aucune démarche réglementaire appuyée par la science permettant aux responsables de sélectionner des points optimaux de surveillance. La dégradation de la qualité de l'eau varie dans l'espace et dans le temps le long du réseau de distribution en raison de facteurs spécifiques au système, tels que le temps de séjour de l'eau (TDS), le matériau et le diamètre des conduites, les caractéristiques physicochimiques de l'eau, l'utilisation de désinfectants secondaires, etc. Il est donc difficile pour les opérateurs de déterminer où et quand effectuer des contrôles de la qualité de l'eau. L'objectif principal de cette thèse de doctorat est de proposer une nouvelle démarche méthodologique pour optimiser la localisation des points et la fréquence de surveillance dans le réseau de distribution qui tienne compte de la variabilité spatio-temporelle des indicateurs de qualité de l'eau. Cette nouvelle démarche vise à répondre aux besoins méthodologiques identifiés à travers une revue chronologique et critique de la littérature, qui comprend l'identification des concepts fondamentaux, des techniques d'optimisation, ainsi que des avantages et des limites des méthodologies spécifiquement axées sur l'optimisation de la dégradation de la qualité de l'eau dans les réseaux de distribution présentées précédemment par la communauté scientifique. Cette thèse présente une approche innovante basée sur la variabilité spatio-temporelle de la qualité de l'eau, applicable à une échelle réelle par les responsables des municipalités. La méthodologie propose l'identification d'une zone géographique qui peut être représentée par la qualité de l'eau mesurée dans un point de surveillance sélectionné. La démarche fait appel à la connaissance des caractéristiques hydrauliques du réseau (débits et sens d'écoulement) ainsi qu'à celles des conditions associées à une forte variabilité spatiale des indicateurs entre les points qui partagent une connexion hydraulique. Compte tenu de l'utilisation du modèle hydraulique, les nœuds du modèle sont considérés comme des points de surveillance potentiels dans le réseau de distribution, ce qui permet de parler de nœuds de surveillance et nœuds de surveillance optimaux. Ensuite, la population représentée par chaque nœud du réseau est estimée et utilisée dans l'optimisation de la sélection des points de surveillance. Une évaluation est effectuée sur la base du nombre d'individus que chaque nœud peut représenter et le nœud ayant la plus grande capacité de représentation est choisi. Lorsqu'un nœud est choisi, la population représentée par ce nœud est considérée comme surveillée et le meilleur nœud suivant est sélectionné. Cette procédure est répétée jusqu'à ce que l'ensemble de la population cible soit considérée comme surveillée. La démarche proposée est appliquée au réseau de distribution de la Ville de Québec (Québec, Canada) afin d'optimiser la surveillance de quatre indicateurs de la qualité de l'eau: le chlore libre résiduel (CLR), les bactéries hétérotrophes totales aérobies et anaérobies (BHAA), les trihalométhanes (THM) et les acides haloacétiques (AHA). Deux objectifs d'optimisation sont pris en compte: l'optimisation de la représentativité de la population globale et la surveillance de la population à risque en raison d'une forte dégradation de la qualité de l'eau. Les résultats montrent que la variabilité spatiale de l'indicateur de la qualité de l'eau a une forte influence sur la représentativité des nœuds, ce qui fait que les indicateurs à forte variabilité spatiale, tels que le CLR, nécessitent un grand nombre de points de surveillance pour représenter l'ensemble de la population cible. Malgré cela, la méthodologie permet d'identifier les nœuds ayant une forte capacité de représentativité. Ces nœuds devraient être priorisés parce qu'ils maximisent la population représentée en minimisant les points de surveillance sélectionnés. De même, les résultats montrent que la surveillance de tous les indicateurs dans le même point n'est pas pertinente, car les conditions de variabilité spatiale sont propres à chaque indicateur. Ces conditions déterminent le nombre et la localisation optimaux des points de surveillance pour chaque indicateur individuellement. L'impact du comportement hydraulique et de l'incertitude liée à la modélisation a été analysé en appliquant la démarche proposée pour différents scénarios. Pour ce faire, des scénarios temporels de surveillance intra-journalière, journalière et saisonnière ont été étudiés et comparés. Les résultats obtenus pour l'étude de cas considérée montrent qu'à l'échelle intra-journalière, la localisation des points de surveillance ne varie pas de manière significative étant donné que le comportement hydraulique global du réseau n'est pas affecté. Le même effet peut être observé en comparant un jour de forte demande en eau (débit journalier maximum) à un jour de consommation moyenne (débit journalier moyen). Cependant, l'échelle de temps saisonnière joue un rôle dans la détermination des points de surveillance optimaux. En effet, en raison de la plus faible variabilité spatiale des indicateurs de la qualité de l'eau en hiver, moins de mesures sont nécessaires pour surveiller la même proportion de la population qu'en été. En revanche, la localisation spatiale des nœuds ayant une capacité de représentativité plus élevée ne semble pas changer d'une saison à l'autre, ce qui permet d'identifier des points de surveillance optimaux tout au long de l'année. La démarche proposée est un outil innovant d'aide à la décision pour la sélection optimale des points de surveillance de la qualité de l'eau des réseaux de distribution. Cette méthodologie est originale par la prise en compte de la variabilité spatio-temporelle de la qualité de l'eau, ainsi que par son adaptabilité pour l'optimisation de la surveillance de tout type d'indicateur pour lequel des conditions de forte variabilité spatiale peuvent être définies. / Monitoring water quality in distribution networks is essential to ensure regulatory compliance, identify problems associated with excessive degradation, and propose approaches to limit the presence of contaminants that could jeopardize citizens' health. However, due to budgetary, technological and management constraints, municipal drinking water authorities are unable to monitor the entire network, and must select representative monitoring points and times to determine water quality levels. Although this is an obvious and crucial need, there is no science-based regulatory approach to enable managers to select appropriate monitoring points. Furthermore, water quality degradation varies spatially and temporally along the distribution network, due to system-specific factors such as water residence time (WRT), pipe material and diameter, physicochemical characteristics of the water, use of secondary disinfectants, etc. This makes it all the more difficult for operators to determine where and when to carry out water quality checks. The main objective of this PhD thesis is to propose a new methodological approach for optimizing the location of monitoring points and the frequency of monitoring in the distribution network, taking into account the spatio-temporal variability of water quality indicators. This new approach aims to meet the methodological needs identified through a chronological and critical review of the literature, which includes the identification of fundamental concepts, optimization techniques, as well as the advantages and limitations of methodologies previously presented by the scientific community. This thesis presents an innovative approach based on the spatio-temporal variability of water quality, which can be applied on a real scale by municipal managers. The methodology proposes the identification of a geographical area that can be represented by the measured water quality of a selected monitoring point. The approach calls on knowledge of the network's hydraulic characteristics (flow rates and direction of flow), as well as of the conditions associated with high spatial variability of indicators between points sharing a hydraulic connection. Given the use of the hydraulic model, the nodes in the model are considered as potential monitoring points in the distribution network, hence the term monitoring nodes and optimal monitoring nodes. Next, the population represented by each network node is estimated and used to optimize the selection of monitoring points. An evaluation is made based on the number of individuals each node can represent, and the node with the greatest representation capacity is chosen. Once a node has been chosen, the population represented by that node is considered as monitored, and the next best node is selected. This procedure is repeated until the entire target population is considered monitored. The proposed approach is applied to the distribution network of Quebec City (Quebec, Canada) to optimize the monitoring of four water quality indicators: free chlorine residual (FRC), heterotrophic plate counts (HPC), trithalomethanes (THM) and haloacetic acids (HAA). Two distinct optimization objectives are taken into account: optimizing the global representativeness of the population and monitoring the population at risk due to high water quality degradation. The results show that the specific spatial variability of the water quality indicator has a strong influence on the representativeness of the nodes, meaning that indicators with high spatial variability, such as FRC, require a large number of monitoring points to represent the entire target population. Despite this, the methodology enables us to identify nodes with a high representativeness capacity. These nodes should be prioritized as they maximize the population represented reducing the monitoring points needed. Similarly, the results show that monitoring all indicators as a whole at the same point is not relevant, as the conditions of spatial variability are specific to each indicator; these conditions determine the optimal number and location of monitoring points for each indicator individually. The impact of hydraulic behavior and modeling uncertainty was analyzed by applying the proposed approach to different temporal scenarios. Intraday, daily and seasonal monitoring scenarios were studied and compared. The results obtained for the case study under consideration show that on an intraday scale, the location of monitoring points does not vary significantly, as the overall hydraulic behavior of the network is not affected. The same effect can be observed when comparing a day of high water demand (maximum daily flow) with a day of average consumption (average daily flow). Finally, the seasonal timescale plays an important role in determining optimum monitoring points. Indeed, due to the lower spatial variability of water quality indicators in winter, fewer measurements are required to monitor the same proportion of the population as in summer. On the other hand, the spatial location of nodes with a higher representativeness capacity does not appear to change from one season to the next, enabling optimal monitoring points to be identified throughout the year. Finally, the proposed approach will serve as an innovative decision-making tool for the optimal selection of water quality monitoring points in distribution networks. The methodology is original in that it takes into account the spatio-temporal variability of water quality, and is adaptable to optimize the monitoring of any type of inditor for which conditions of high spatial variability can be defined.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/143703 |
| Date | 21 May 2024 |
| Creators | Ardila Jimenez, Andres Felipe |
| Contributors | Rodriguez, Manuel J., Pelletier, Geneviève |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | 1 ressource en ligne (xix, 233 pages), application/pdf |
| Coverage | Québec (Province) -- Québec., Québec (Province) -- Québec |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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