Mise en œuvre de la turbidité en réseau d’assainissement

« Ce qui est admirable, ce n’est pas que le champ des étoiles soit si vaste, c’est que l’homme l’ait mesuré. » Anatole France

De nombreuses activités – recherche, industrie, commerce, santé – requièrent la quantification et la modélisation de phénomènes à partir d’observations. Ces observations sont issues de mesures qui n’ont de sens que si l’on est capable d’y associer une valeur d’incertitude. Quel que soit le contexte d’utilisation (laboratoire, terrain), le milieu d’utilisation (réseau d’assainissement, rivière, atmosphère etc.) et quelle que soit la grandeur à mesurer, obtenir une mesure et savoir évaluer l’incertitude sur cette mesure demande de réfléchir à tout un ensemble de pratiques. La fiabilité, la précision et la représentativité de la grandeur mesurée dépendent directement des pratiques de l’opérateur effectuant la mesure et de sa connaissance du capteur et de la grandeur mesurée.

Peu de gestionnaires utilisent des mesures en continu de turbidité car ces dispositifs sont supposés trop difficiles à mettre en œuvre dans un réseau d’assainissement. Des collectivités comme la Seine-Saint-Denis ont un retour d’expérience plutôt négatif de l’installation de sondes de turbidité dans le réseau, essentiellement en raison d’un manque de connaissances sur les pratiques à mettre en œuvre pour mesurer la turbidité. Dans ce contexte, il est important de pouvoir démontrer comment les sondes de turbidité peuvent fournir des mesures exploitables dans un réseau d’assainissement. Cette question a été traitée dans le cadre d’un groupe de travail composé de chercheurs du LCPC, de l’INSA de Lyon et du LEESU par l’intermédiaire de sites ateliers équipés de turbidimètres .

Approche métrologique de la mesure de turbidité 

Un capteur ne renvoie pas des mesures directement exploitables. Il faut en effet « préparer » le capteur pour qu’il puisse fournir une mesure fiable et avec une précision connue. A cet effet, l’encadré et l’annexe B rappellent l’ensemble du vocabulaire de métrologie dont il sera abondamment fait usage tout au long de ce chapitre. En métrologie, l’incertitude sur les mesures se décomposent en deux termes (Bertrand-Krajewski et al., 2000) :
– l’incertitude d’étalonnage,
– l’incertitude expérimentale liée à l’échantillonnage et aux conditions de répétabilité des mesures. Ces deux types d’incertitudes vont être successivement évalués dans ce chapitre. L’incertitude totale se calcule ensuite comme la somme des incertitudes d’étalonnage et des incertitudes expérimentales. Un turbidimètre doit comme tout capteur être au préalable étalonné avant d’être mis en place in situ. L’étalonnage des turbidimètres présente deux particularités :
– l’erreur de linéarité n’est pas négligeable,
– l’incertitude sur les suspensions d’étalons utilisées pour l’étalonnage n’est pas négligeable devant les autres sources d’incertitudes.
Le premier objectif de ce chapitre est donc de présenter les protocoles permettant d’étalonner convenablement les turbidimètres ainsi que les méthodes d’évaluation des incertitudes associées à l’étalonnage. Ensuite, un paragraphe permet de présenter la façon de tenir compte des réétalonnages successifs dans le cas de suivis continus sur de longues périodes.

Etalonnage
Ensemble des opérations établissant, dans des conditions spécifiées, la relation entre les valeurs de la grandeur indiquées par un appareil de mesure ou un système de mesure et les valeurs correspondantes de la grandeur réalisées par des étalons. Le résultat d’un étalonnage permet, soit d’attribuer aux indications, les valeurs correspondantes du mesurande, soit de déterminer les corrections à appliquer aux indications. Un étalonnage peut aussi servir à déterminer d’autres propriétés métrologiques, telles que les effets de grandeurs d’influence.

Incertitude de mesure
Paramètre associé au résultat d’un mesurage qui caractérise la dispersion des valeurs qui pourraient raisonnablement être attribuées au mesurande. Le paramètre peut être, par exemple, un écart-type (ou un multiple de celui-ci) ou la demi-largeur d’un intervalle de niveau de confiance déterminé.

Répétabilité
Etroitesse de l’accord les résultats des mesurages successifs du même mesurande, mesurages effectués dans la totalité des mêmes conditions de mesure. Ces conditions sont parfois appelées conditions de répétabilité. Les conditions de répétabilité comprennent le même mode opératoire, le même observateur, le même instrument de mesure utilisé dans les mêmes conditions, le même lieu et une répétition durant une courte période de temps. La répétabilité peut s’exprimer quantitativement à l’aide des caractéristiques de dispersion des résultats.

Etalonnage des turbidimètres 

Principes généraux d’étalonnage 

Comment mesurer la turbidité selon les normes ?
Un étalonnage permet de relier l’indication en sortie d’appareil à des valeurs connues de la grandeur recherchée données par des valeurs d’étalons (Bindi, 2006). La relation d’étalonnage permet d’évaluer et généralement de corriger l’indication fournie par l’appareil de mesure des erreurs aléatoires et systématiques pour obtenir une estimation plus juste du mesurande . Dans le cas de la turbidité, les mesures sont exprimées en unité FAU ou FNU selon le principe de mesure . L’appareil lui-même dispose d’un transmetteur qui transforme les informations de diffusion ou d’atténuation du signal lumineux fourni par la sonde en courant électrique dans la gamme 4-20 mA. L’afficheur de l’appareil exprime parallèlement ces valeurs d’intensités électriques en unités de turbidité. L’étalonnage porte donc à la fois sur la sortie 4-20 mA et sur l’affichage de l’appareil. Il est nécessaire de relier les indications de l’appareil à des étalons de formazine normalisés. La formazine est une suspension formée par une réaction de condensation entre le sulfate d’hydrazine et l’hexaneméthylènetetramine. Il s’agit d’un polymère insoluble se présentant sous l’aspect d’une suspension laiteuse dont les particules ont des tailles comprises entre 0,1 et 5 µm. Le principe des mesures de turbidité est explicité par la norme NF EN ISO 7027 (NF EN ISO 7027, 2000). Elle préconise l’utilisation d’au moins 5 niveaux d’étalonnage en plus du zéro, et répartis à intervalles réguliers sur la gamme étudiée. Par ailleurs, l’incertitude relative à la valeur des étalons n’est pas négligeable dans le cas des suspensions de formazine et peut donc avoir un impact sur l’étalonnage. Une norme alternative propose de réaliser l’étalonnage à partir de 5 gammes indépendantes d’étalons (XP T 90-210, 1999) afin de tenir compte de cette influence. Cette norme demande également d’effectuer 5 répétitions de lecture par niveau d’étalonnage. Le protocole proposé par Ruban et al. (2008) et issu de l’expérience des laboratoires du LEESU, du LCPC et de l’INSA de Lyon propose également un protocole d’étalonnage reposant sur 5 gammes indépendantes d’étalons comportant 5 niveaux répartis en valeurs sensiblement exponentielles (Ruban et al., 2008).

Que représente l’incertitude d’étalonnage ? 

La réalisation de l’étalonnage permet non seulement de déterminer la relation de correction à appliquer aux valeurs indiquées par l’appareil mais également de calculer les incertitudes relatives à cet étalonnage. L’incertitude d’étalonnage peut être définie comme l’incertitude provenant des erreurs sur la forme de la relation, autrement dit, l’erreur sur le modèle (droite, polynôme de degré 2 ou plus) et sur les paramètres de la courbe d’étalonnage (Ruban et al., 2006). Elle exprime :
– les défauts de linéarité de l’appareil,
– l’incertitude sur les paramètres de la courbe d’étalonnage, elle même résultant de deux causes :
✧ l’incertitude expérimentale sur les mesures réalisées lors des opérations d’étalonnage,
✧ l’incertitude sur la valeur réelle des étalons. Cette source d’incertitude est souvent négligée dans les calculs de corrélation classiques mais elle a un effet assez sensible sur l’étalonnage des turbidimètres.
– l’évolution de la courbe d’étalonnage en fonction de grandeurs d’influences, et notamment du temps.

Ces incertitudes correspondent à la différence entre la courbe d’étalonnage déterminée expérimentalement et la courbe d’étalonnage théorique à laquelle il n’est pas possible d’avoir accès (Ruban et al., 2006).

Table des matières

Introduction générale
Évolution des politiques publiques en assainissement : problématiques opérationnelles
Problématiques scientifiques liées à la pollution particulaire dans les réseaux
La mesure en continu de turbidité
Objectifs et organisation de la thèse
Partie I
Mise en œuvre de la turbidité en réseau d’assainissement
Introduction
Chapitre 1. Approche métrologique de la mesure de turbidité 34
1. Etalonnage des turbidimètres
1.1. Principes généraux d’étalonnage
1.2. Les pratiques d’étalonnage
1.3. Comment tenir compte de l’incertitude sur les étalons ?
1.4. Réétalonnage des capteurs
2. Incertitude expérimentale
2.1. Comment mesurer l’incertitude expérimentale ?
2.2. Calcul de l’incertitude expérimentale à partir de données enregistrées
2.3. Calcul de l’incertitude totale sur les mesures de turbidité
3. A retenir pour un étalonnage réussi
Chapitre 2. Comment mesurer la turbidité in situ ?
1. Mesures au fil de l’eau ou mesures en dérivation
1.1. Choix du point de mesure et de son positionnement dans la section
1.2. Fiabilité du dispositif de mesure in situ
1.3. Fiabilité des dispositifs de mesures en dérivation
1.4. Récapitulatif des principales caractéristiques des dispositifs
2. Perturbation des mesures
2.1. Encrassement important des cellules optiques
2.2. Nettoyage des cellules optiques
3. Contrôle de la dérive et réglages
3.1. Protocole de vérification
3.2. Retour d’expérience
4. Fiabilité et représentativité des mesures en continu de turbidité
Chapitre 3. Stratégie d’acquisition des données et filtrage de l’information
1. Description des perturbations affectant le signal de turbidité
1.1. Echantillonnage du signal brut et du signal de référence
1.2. Identification des bruits
1.3. Durées, amplitudes, fréquences, répartitions et impact du bruit
2. Choix des filtres et méthodologie d’optimisation et de comparaison des filtres
2.1. Définition des besoins
2.2. Sélection de méthodes de filtrage
2.3. Méthodologie de comparaison des filtres
3. Evaluation des performances des filtres
3.1. Optimisation des filtres paramétrés
3.2. Performance des filtres
3.3. Illustration pour des signaux particuliers
3.4. Autres pratiques pour l’acquisition et le filtrage de données de turbidité
4. Conclusions sur la redondance
Conclusions de la partie I
Bilan du processus de mesure
Application aux sites de mesures parisiens
Partie II
Intérêt potentiel de la turbidité pour la gestion des flux polluants en réseau d’assainissement
Introduction
Chapitre 4. Variabilité des concentrations de temps de pluie
1. Des données de turbidité par temps de pluie abondantes et très variables
1.1. Description fine du temps de pluie
1.2. Variabilité inter-événementielle des concentrations moyennes et maximales
2. Analyse de la variabilité des pollutogrammes de turbidité
2.1. Classement des réponses de turbidité
2.2. Lien entre les réponses de turbidité et des paramètres descriptifs des événements
2.3. Illustration pour les événements de pointe de débit importante
3. Des concentrations homogènes entre les deux sites
3.1. Corrélations entre les valeurs de turbidité moyenne des 2 sites
3.2. Corrélations entre les valeurs de turbidité maximales des 2 sites
4. Conséquences pour la gestion des flux polluants
Chapitre 5. Variabilité de la distribution de la masse de polluants dans les événements pluvieux
1. Interprétation de la diversité des formes des courbes M(V) pour la gestion en temps réel
1.1. Connaissance précise et détaillée de la forme des courbes M(V)
1.2. Intérêt de l’utilisation des courbes M(V) pour la gestion en temps réel
1.3. Répartition des courbes M(V) dans les groupes de gestion
2. Absence de lien entre classification des courbes M(V) et paramètres descriptifs des événements
2.1. Recherche de corrélations simples
2.2. Absence de lien entre les courbes M(V) et les paramètres choisis
3. Homogénéité des distributions de masse entre les deux sites
3.1. Cohérence des courbes M(V)
3.2. Des écarts maximaux faibles
4. Evaluation du potentiel de la sélection des fractions les plus polluées
4.1. Optimisation des courbes M(V)
4.2. Différences entre courbes réelles et courbes optimisées
5. Conséquences pour la gestion en temps réel flux polluants
Chapitre 6. Variabilité du débit, de la turbidité et des flux par temps sec
1. Importance du temps sec dans les effluents unitaires de temps de pluie
1.1. Des concentrations de temps sec proches des concentrations de temps de pluie
1.2. Part du flux de temps sec dans les flux de temps de pluie
2. Variabilité des concentrations et du débit de temps sec à différentes échelles
2.1. Comment expliquer les cycles journaliers en concentration ?
2.2. Une vision plus fine de la variabilité journalière
2.3. Variabilité à l’échelle horaire
3. Variabilité des flux à l’échelle horaire
3.1. Dispersion très importante des cycles journaliers
3.2. Analyse de la variance des flux horaires moyens
4. Conséquences de l’importance du temps sec dans l’étude du temps de pluie
Chapitre 7. Intérêt potentiel de la turbidité pour la gestion des ouvrages de décantation
1. Typologie et mode de fonctionnement des ouvrages de stockage/décantation
1.1. Typologie des ouvrages
1.2. Deux modes de gestion : inondation ou pollution
1.3. Les étapes de gestion
2. Variabilité des phases de décantation et de vidange du bassin de décantation de Solvay
2.1. Présentation du bassin de Solvay
2.2. Illustration du fonctionnement pour 100 épisodes remplissage/décantation/vidange
2.3. Comportement du bassin à la fin de la décantation et pendant la vidange
3. Mise en évidence de la variabilité de l’efficacité de la décantation avec les mesures de turbidité
3.1. Variabilité des courbes de vitesses de chute
3.2. Variation de l’efficacité de décantation dans le bassin de Solvay
4. Bilan de l’utilisation de la turbidité dans la gestion des phases de décantation et de vidange
Conclusions de la partie II
Conclusion générale

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