Apports de l'imagerie numérique et de l'approche connexionniste à l'analyse de fonctionnement, la modélisation et la gestion des déversoirs d'orage

par Mohamed Khorchani

Thèse de doctorat en Génie civil

Sous la direction de Olivier Blanpain.

Soutenue en 2003

à Lille 1 .


  • Résumé

    La diversité de forme et de fonctionnement des ouvrages de déversement construits en réseaux d'assainissement unitaires rend leur modélisation une tâche difficile à accomplir. Cette difficulté est encore accrue par l'absence de modèles adaptés pour certains déversoirs et la méconnaissance des phénomènes hydrauliques réels pour d'autres. Pour remédier à cet handicap, la meilleure façon semble être d'augmenter les mesures sur des sites réels afin d'apporter des renseignements pour les modèles et d'améliorer les connaissances sur le fonctionnement réel de ces ouvrages. Dans ce contexte, nous avons décidé de mettre en place un système de mesure. Permettant de prendre en compte l'hétérogénéité spatiale et temporelle de la lame déversante par le biais de caméras numériques. Le suivi expérimental de l'installation sur deux sites différents pendant plus de dix huit mois nous a permis de confirmer la faisabilité du concept d'instrumentation par caméras, de part la fiabilité des équipements et la qualité des résultats acquis. L'application des outils d'analyse et de traitement aux images enregistrées nous a offert la possibilité de dégager les caractéristiques pertinentes des comportements hydrauliques des déversoirs et de transformer les données images en données numériques exploitables pour la modélisation. L'approche développée dans la deuxième partie de ce travail de recherche repose sur l'utilisation des réseaux de neurones artificiels (RNA) pour la modélisation et la gestion des déversoirs d'orage. Le modèle non-linéaire de déversement que nous avons élaboré pennet de reproduire correctement le fonctionnement du déversoir étudié et de pallier les insuffisances des modèles classiques des déversoirs d'orage. Dans le but de réduire les rejets des déversoirs d'orage par temps de pluie, l'approche par les RNA a été ensuite exploitée en vue de la mise en oeuvre d'une stratégie de contrôle en temps réel pour la gestion d'une station de pompage en aval d'un déversoir d'orage. Nous avons montré qu'en maintenant les mêmes caractéristiques physiques du réseau et des ouvrages, la stratégie adoptée pemlet une réduction considérable des rejets du déversoir par temps de pluie, exprimée en volume et en fréquence de déversement, ainsi que l'optimisation du fonctionnement de la station d'épuration.

  • Titre traduit

    Digital imaging and neural networks contributions to the analysis, the modeling and the control of the hydraulic performance of overflow structures


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Informations

  • Détails : 174 p.
  • Annexes : Bibliogr. p. 153-163

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  • Bibliothèque : Université des sciences et technologies de Lille (Villeneuve d'Ascq, Nord). Service commun de la documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 50376-2003-151
  • Bibliothèque : Université des sciences et technologies de Lille (Villeneuve d'Ascq, Nord). Service commun de la documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 50376-2003-152

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