Développement d’un outil d’optimisation dynamique offline appliqué à des procédés de traitement d’eau couplés à un systeme multi-énergies et renouvelable.

Development of an offline dynamic optimization tool applied to water treatment processes coupled to a multi-energy and renewable system.

• Auteur / Autrice : Quentin Burgi
• Direction : Sylvain Serra, Jean-michel Reneaume
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Génie des procédés
• Date : Inscription en doctorat le ; Soutenance le 26/06/2026
• Etablissement(s) : Pau
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences exactes et leurs applications (Pau, Pyrénées Atlantiques ; 1995-)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de thermique energétique et procédés
• Jury : Président / Présidente : Michel Meyer
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Sylvain Serra, Jean-Michel Reneaume, Abderrazak Latifi, Marc Heran, El Hadji Ibrahima Ndiaye
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Abderrazak Latifi, Marc Heran

Mots clés

Mots clés libres

Optimisation

Traitement des eaux

Multi-energies

Energies renouvelables

Multiple sources d'eau

Reutilisation des eaux

Multi-energy

Water treatment

Optimization

Renewable energy

Multiple water sources

Reuse

Résumé

Le changement climatique et les activités humaines intensifient la pression sur les ressources en eau. D'ici 2030, la demande mondiale pourrait dépasser l'offre de 40 %. Dans ce contexte, TotalEnergies s'engage à préserver l'eau douce en développant des technologies de traitement efficaces et l'usage de sources alternatives, tout en réduisant les émissions de CO2. La plateforme expérimentale SWAP-WAVES (Sustainable Water Platform), associant ultrafiltration (UF), osmose inverse (RO) et énergie solaire hybride (PV-T), a été conçue pour explorer ces scénarios de gestion.Si des synergies existent au sein du Nexus Eau-Énergie (WEN), leur exploitation nécessite une planification rigoureuse. La littérature actuelle traite peu de la composante environnementale en optimisation dynamique. Ce travail vise à combler ce manque en modélisant SWAP-WAVES pour maximiser les synergies entre procédés membranaires et flux énergétiques. L'objectif est de développer un outil d'optimisation dynamique assurant une gestion durable à coût minimal, tout en respectant les contraintes de qualité et de besoin du site. Les modèles (UF, RO, PV-T) ont été validés par des données expérimentales. La transition jour/nuit des panneaux PV-T et de l'échangeur thermique a été modélisée via une approche Big-M et des fonctions sigmoïdes pour éviter les variables discrètes. Le problème de programmation non linéaire (NLP), discrétisé par différences finies, a été implémenté sous Pyomo avec le solveur Ipopt sur un horizon de 4 jours. La première optimisation sur 4 jours, avec une seule qualité d'eau (eau de rivière), a mis en évidence les avantages de l'optimisation dynamique et de l'intégration d'un réservoir de stockage d'eau pour découpler la production de l’osmose inverse vis-à-vis de la demande du site, augmentant ainsi la flexibilité opérationnelle par rapport à un contrôle standard à débit constant. Cette flexibilité permet de réduire jusqu’à 40 % le coût d'exploitation, grâce à une diminution de la consommation d'énergie électrique globale en déplaçant la production vers la journée, lorsque la production électrique PV-T est abondante, profitant à la fois d’une énergie solaire décarboné, mais également du préchauffage de l’alimentation de l’osmose inverse grâce à la chaleur de la boucle solaire. La deuxième optimisation a intégré plusieurs sources d'eau disponibles sur site (eaux usées industrielles traitées, eau de rivière et eau de pluie) pouvant être utilisées individuellement ou en mélange pour satisfaire la demande. Pour simuler des scénarios de restriction, une réduction progressive des prélèvements en rivière a été imposée (0 % / -20 % / -40 % / -60 %). Le scénario de restriction à 60 % entraine une augmentation des coûts d'exploitation de 23 %, liée à la compensation par des sources d'eau alternatives qui nécessitent un besoin énergétique plus important pour leurs traitements. La troisième optimisation qui porte uniquement sur minimisation demande de la puissance électrique du système, sans inclure le système de management de l’énergie (SME) afin de voir l’influence de l’intégration du SME dans la fonction objectif. Elle a mis en évidence des difficultés numériques au sein du problème formulé, liées à l’utilisation de sigmoïde ce qui ouvrent des perspectives d’amélioration de l’outil pour renforcer sa robustesse et la qualité de ses résultats. En conclusion, l’outil développé met en évidence l’intérêt de l’optimisation dynamique appliquée au nexus Eau–Énergie pour réduire les coûts d’exploitation tout en diminuant l’impact environnemental direct, par rapport à un scénario entièrement alimenté par le réseau électrique. Cette approche multi‑sources et multi‑énergies montre également qu’il est possible d’atténuer l’impact des restrictions de prélèvements dans le milieu naturel tout en favorisant la réutilisation de l’eau disponible sur un site industriel.

Climate change and human activities are increasingly pressuring water bodies, with freshwater impacts expected to intensify. Projections indicate that global freshwater demand will exceed supply by 40% by 2030. TotalEnergies is committed to preserve freshwater resources in terms of quality and quantity by developing efficient water treatment and water management technologies, including the use of alternative water sources, not yet valorized, while reducing CO2 emissions. The Sustainable Water Platform - WAter Valorization and Energy System (SWAP-WAVES), a dual-membrane water treatment plant integrating solar renewable energy, has been developed to explore various water management scenarios. Promising synergies are identified within the Water-Energy Nexus (WEN). It require careful planning and optimization. Recent studies have focused on design optimization of multi-energy systems coupled with desalination technologies, but the environmental component within the objective function remains underrepresented. Also, only a few dynamic optimizations are present in literature. The aim of the present study is to address the gap by modelling the SWAP-WAVES’s WEN and performing dynamic optimization to maximize the synergy between pressure-driven membrane processes and energy flows (electrical and thermal). The objective of this work was to develop an optimization tool for cost-effective and environmentally sustainable system management that satisfies on-site demand for both water quality and quantity. Models’ calibration of the ultrafiltration, the reverse osmosis system, and the photovoltaic-thermal panel (PV-T) models has been performed based on SWAP-WAVES data. The management of the day- and night-time sets of equations for the PV-T panels coupled with the heat exchanger has been handled with a Big-M and sigmoid approach to limit discontinuities in the model. A finite difference discretization was chosen in the study. The simulation model and the NLP optimization have been handled in the Pyomo environment, using the Ipopt solver over a time horizon of 4 days. The first optimization over 4 days highlighted the benefits of dynamic optimization and of incorporating a water storage tank into the system to decouple reverse osmosis production from the site demand, increasing the operating flexibility compared to standard control operation at a constant flow rate with a single water quality (river water). The result exhibited a reduction of up to 40% of the operating cost, due to reduction of electrical energy consumption by shifting the production to the daytime, when PV-T electrical production is abundant. The second optimization integrated multiple water sources available on-site (treated industrial wastewater after biological treatment, river water and rainwater) that can be used individually or as a mix to satisfy the demand in terms of quantity and water quality delivered. A gradual reduction of the river source proportion within the water mix that feed the system was imposed to simulated restriction scenarios (0 % / -20 % / -40 % / -60 %). The 60% restriction scenario exhibited an +23 % increase in operating costs when compensating the river withdrawal restriction with alternative water sources. The third optimization exclusively targeted the minimization of electrical power demand, excluding the EMS to evaluate its influence on the objective function. It highlighted numerical difficulties within the formulated problem that need to be further investigated to propose a more robust and consistent tool. Finally, the developed tool demonstrates the interest of dynamic optimization over the Water-energy Nexus of SWAP-WAVES to reduce the operating cost while reducing direct environmental impact compared to a fully grid powered scenario. This multi-source developed approach mitigates the impact of water scarcity and promotes on-site water reuse by exploring various freshwater withdrawal limitation scenarios.