Supervision et diagnotic des procédés de production d'eau potable

par Hector Ricardo Hernandez De Leon

Thèse de doctorat en Systèmes automatiques

Sous la direction de Marie-Véronique Le Lann.

Soutenue en 2006

à Toulouse, INSA .


  • Résumé

    L'objectif des ces travaux est le Développement d'un outil de supervision/diagnostic d'une station de production d'eau potable dans son ensemble. Avant de s'intéresser à la station dans son ensemble, il est apparu que l'unité de coagulation-floculation était une étape clé dans la production de l'eau potable. La première partie de la thèse a donc consisté à développer un capteur logiciel permettant de prédire en ligne la dose de coagulant, sur la base des caractéristiques mesurées de l'eau brute, à l'aide de réseaux de neurones. La deuxième partie de la thèse qui présente un aspect plus novateur réside dans l'utilisation de cette information dans une structure de diagnostic de l'ensemble de la station de traitement. A partir des mesures en ligne classiquement effectuées, un outil de supervision et de diagnostic de la station de production d'eau potable dans son ensemble a été développé. Il est basé sur l'application d'une technique de classification et sur l'interprétation des informations obtenues sur tout l'ensemble du procédé de production avec comme finalité l'identification des défaillances et une aide à la maintenance prédictive/préventive des différentes unités de la station. Une technique basée sur la l'entropie floue et la définition d'un indice de validation a été développée pour permettre de valider ou non une transition entre états fonctionnels (c'est-à-dire entre classes) permettant ainsi d'éliminer les classes mal conditionnées ou encore les fausses alarmes. Ces travaux de recherche ont été réalisés en collaboration avec la station de production d'eau potable SMAPA de la ville de Tuxtla Gutiérrez, de Chiapas, au Mexique

  • Titre traduit

    On-line monitoring and diagnosis of potable water production processes


  • Résumé

    The water industry is under an increasing pressure to produce a potable water of a better quality at a lower cost. The aim of this work is the Development of a tool for the monitoring/diagnosis of a whole potable water production plant. Before being interested in the whole plant, it appeared that the coagulation-flocculation was a key step in the potable water production process. The first part of the thesis consisted in developing a software sensor enabling to predict on-line the coagulant dosage, on the basis of the measured raw water characteristics, using neural networks. The second part which presents a more innovative aspect lies on the use of this information in a structure of diagnosis of the whole treatment plant. From the on-line measurements commonly performed, a tool for monitoring and diagnosis of the processes of the whole plant has been developed. It is based on the application of a classification technique and on the interpretation of the obtained information on all the processes with the aim of the identification of faults and a help for the preventive/predictive maintenance of the different plant units. A technique based on the fuzzy entropy and the definition of a validation index has been developed to allow the validation or not of a transition between functional states (i. E. Between classes) enabling thus the elimination of ill-conditioned classes or false alarms. These works have been performed in collaboration with the potable water production plant of SMAPA in the town of Tuxtla Gutiérrez, Chiapas, Mexico

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Informations

  • Détails : 1 vol. (III-151 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. [127]-134

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Institut national des sciences appliquées. Bibliothèque centrale.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2006/839/HER
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