Validation et déploiement de capteurs de gaz à effet de serre (CO2, CH4) pour la caractérisation de sources industrielles et urbaines

par Rodrigo Rivera

Projet de thèse en Météorologie, océanographie, physique de l'environnement

Sous la direction de Philippe Ciais, Michel Ramonet et de Laurent Olivier.

Thèses en préparation à Paris Saclay , dans le cadre de École doctorale des sciences de l'environnement d'Île-de-France (Paris) , en partenariat avec LSCE - Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement (laboratoire) , ATC ICOS (equipe de recherche) et de Université de Versailles-Saint-Quentin-en-Yvelines (établissement de préparation de la thèse) depuis le 01-03-2019 .


  • Résumé

    Les développements récents de capteurs à moindre coût pour la mesure des gaz à effet de serre (CO2, CH4) permettent d'envisager le déploiement de réseaux de mesure denses nécessaires à la surveillance et la quantification d'émissions intenses de ces gaz. La définition de tels réseaux de mesure a de très forts enjeux dans le cadre des politiques de réduction des émissions de gaz à effet de serre, puisqu'il s'agit d'apporter des outils de vérification des actions entreprises à l'échelle d'installations industrielles. Mais pour être pertinents, ces capteurs doivent répondre à des exigences de précision de mesure. Le travail de thèse proposé sur cette thématique, visera donc à développer une stratégie de vérification d'émissions anthropiques de CO2 à l'échelle d'installations industrielles et de villes, basée sur l'utilisation de capteurs et d'un modèle de dispersion atmosphérique. Il s'agira dans un premier temps d'étudier les capteurs disponibles sur le marché, puis de caractériser les performances des capteurs sélectionnés (sources d'incertitudes, sensibilité aux paramètres extérieurs tels que la température, la pression atmosphérique et l'humidité relative). Dans le cadre de la thèse, des campagnes de terrain seront organisées autour de sites fortement émetteurs en CO2 et en zones urbaines ou des programmes de réduction des émissions sont envisagés. Les campagnes de terrain pourront se baser sur des mesures par des capteurs installés à la surface, ou embarqués à bord de plateformes mobiles tels que des bus ou un drone. L'interprétation des données fera appel à l'utilisation d'un modèle de dispersion atmosphérique que l'étudiant devra adapter aux besoins des campagnes de terrain.

  • Titre traduit

    Validation and deployment of greenhouse gas sensors (CO2, CH4) for the characterization of industrial and urban sources


  • Résumé

    Recent developments in low-cost sensors for the measurement of greenhouse gases (CO2, CH4) make it possible to envisage the deployment of dense measurement networks for the monitoring and quantification of intense emissions of these gases. The definition of such measurement networks is very important in the context of policies to reduce greenhouse gas emissions, since it involves providing tools for verifying the actions undertaken at the level of industrial installations or at city scale. But to be relevant, these sensors must meet the requirements of measurement accuracy. The thesis work proposed on this theme, will therefore aim to develop a strategy for the quantification of anthropogenic emissions of CO2 at the scale of industrial installations and city, based on the use of sensors and an atmospheric dispersion model. The first step will be to study the sensors available on the market, then to characterize the performances of the selected sensors (sources of uncertainties, sensitivities to external parameters such as temperature, atmospheric pressure and relative humidity). As part of the thesis, field campaigns will be organized around sites with high emissions of CO2 such as gas extraction or refining sites, landfills, water treatment plants, and wastewater treatment plants. Other types of urban infrastructure on which emission reduction programs are envisaged. Measurement campaigns can be based on observations by sensors installed on the surface, or embedded on board mobile platforms such as buses or drones. The interpretation of the data will involve the use of an atmospheric dispersion model that the student will have to adapt to the needs of the field campaigns.