Ce travail présente le Contrôle en Temps Réel (CTR) des Réseaux d’Assainissement (RA) dans le cadre des villes intelligentes. Le CTR nécessite de comprendre le fonctionnement du RA et d'effectuer des simulations sur des évènements mesurés, prévus et synthétiques. Par conséquent, un système de Surveillance en Temps Réel (STR) a été installé sur le site expérimental, et combinée à un modèle de simulation. Une méthode d'auto-calage des modèles hydrauliques et un système de prévision des conditions aux limites, ont été développés. Visant à protéger les citoyens et d'atténuer les conséquences des inondations, le CTR est composé d'un système de prévision des inondations suivi d'une gestion dynamique. Le concept et les méthodes proposés ont été appliqués sur le campus de l'Université de Lille 1, au sein du projet SunRise. STR a été trouvé très utile pour comprendre le fonctionnement du RA et pour le calage du modèle de simulation. L'Algorithme Génétique suivi par Pattern Search ont formé une procédure d'auto-calage efficace. NARX Neural Network a été développé et validé pour la prévision des conditions aux limites. Une fois l’opération du RA est analysée, le CTR a été développé. NARX Neural Network a été trouvé capable de prévoir les inondations. Une gestion dynamique pour augmenter la capacité de rétention du réservoir, a été étudiée sur la base du calcul de la variation temporaire de l’ouverture d’une vanne, et les résultats ont été satisfaisants en utilisant l'Algorithme Génétique et l’Algorithme des Abeilles, comme méthodes d'optimisation. Une gestion qualitative a également été examinée et testée pour vérifier son potentiel dans la réduction des volumes d'inondation. / This work presents the Real Time Control (RTC) of Urban Drainage Systems (UDS) within smart cities. RTC requires to understand the UDS operation and to perform simulations on measured, forecasted and synthetic events. Therefore, a Real Time Monitoring system (RTM) was implemented on the experimental site, and combined to a simulation model. A model auto-calibration process and hydraulic boundary conditions forecast system were developed, in order to simulate the hydrologic-hydraulic response. Aiming to protect the citizens and mitigate flooding consequences, the RTC was composed of a flooding forecast system followed by a dynamic management strategy. The proposed concept and methodologies were applied and evaluated on the Lille 1 University Campus, within the SunRise project. RTM was found very helpful in understanding the system operation and calibrating the simulation model. Genetic Algorithm followed by Pattern Search formed an effective auto-calibration procedure for the simulation model. NARX Neural Network was developed and validated for forecasting hydraulic boundary conditions. Once understanding the UDS operations, the RTC was developed. NARX Neural Network was found capable to forecast flooding events. A dynamic management for increasing a tank retention capacity, was studied based on calculating a Valve State Schedule, and results were satisfying by using Genetic Algorithm and a modified form of Artificial Bee Colony, as optimization methods. A qualitative management was also proposed and tested for verifying its potential in reducing flooding volumes.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016LIL10085 |
| Date | 20 October 2016 |
| Creators | Abou Rjeily, Yves |
| Contributors | Lille 1, Université libanaise, Sadek, Marwan, Hage Chehade, Fadi, El Hachem, Elias |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
Page generated in 0.0017 seconds