Modèles biocinétiques de boues activées de type ASM : Analyse théorique et fonctionnelle, vers un jeu de paramètres par défaut Soutenance de Thèse 02 11

Modèles biocinétiques de boues activées

de type ASM : Analyse théorique et fonctionnelle,

vers un jeu de paramètres par défaut

Soutenance de Thèse

02 11 2010

Hélène Hauduc

Direction de thèse : Sylvie Gillot et Peter VanrolleghemSupervision : Alain Héduit et Leiv Rieger

2 Novembre 2010 Hélène Hauduc – Soutenance de thèse 2/25

Contexte : Objectifs de la modélisation

ASM1 (Henze et al., 1987 & 2000)

ASM2d (Henze et al., 1999 & 2000)

ASM3 (Gujer et al., 1999 & 2000)

ASM3+BioP (Rieger et al., 2001)

ConceptionConceptionOptimisationOptimisation PrévisionPrévision ApprentissageApprentissage

€€$$

Barker & Dold (Barker and Dold, 1997)

UCTPHO+ (Hu et al., 2007)

ASM2d+TUD (Meijer, 2004)

?

Modèle hydrauliq

ue

Modèle de fractionnem

entModèle

biocinétique

Modèle d’aératio

n

Modèle de

décantation


Contexte: Etude de l’utilisation des modèles

Questionnaire envoyé aux utilisateurs de modèles : chercheurs et universitaires organisations gouvernementales entreprises privées, consultants

96 réponses Un obstacle majeur à l’utilisation des modèles :

Complexité Modèles Calage

Good Modelling Practice Task Group Guidelines for use of activated sludge models


Choix dumodèle

Calage du modèle

Quelles sont les limites de chaque modèle ? Quel modèle utiliser pour quel objectif ? Quel modèle utiliser dans quelles conditions ?

Quelles valeurs de paramètres par défaut choisir ? Quels paramètres modifier ? Dans quelles fourchettes de valeurs ?

Problématiques


Choix dumodèle

Calage du modèle



Problématiques

Ch

oix

du

mo

dèl

eC

alag

e d

u

mo

dèl

e


Station d’épuration de type « A²/O »

traitement biologique du carbone, azote, phosphore

Objectif : Optimiser la déphosphatation biologique

Choix du modèle :Exemple

Ch

oix

du

mo

dèl

eC

alag

e d

u

mo

dèl

e



Ch

oix

du

mo

dèl

eC

alag

e d

u

mo

dèl

e

Modèles Carbone Azote Phosphore

ASM1 1987 X X

Barker & Dold 1997 X X X

ASM2d 1999 X X X

ASM3 2000 X X

ASM3 + BioP 2001 X X X

ASM2d + TUD 2004 X X X

UCTPHO+ 2007 X X X

Modèles

ASM1 1987

Barker & Dold 1997

ASM2d 1999

ASM3 1999

ASM3 + BioP 2001

ASM2d + TUD 2004

UCTPHO+ 2007


Choix du modèle :Comparaison des concepts

Exemple de la fermentationConcepts 1 2

Hydrolyse

Fermentation

Croissance des OHO

Croissance des ANO

Mortalité des OHO/ANO

Stockage des PolyP

Croissance des PAO

Stockage des PHA

Mortalité des PAO

Lyse du stockage des PAO

Concept 1 : Transformation

Concept 2 : Croissance des hétérotrophes (OHO)

SVFA

SNHx

SPO4

ASM2dSFUCTPHO+

SVFA

SNHx

SPO4

SF

XOHO

Barker & Dold SH2

ParticulaireSoluble BiomasseXS X

Anaérobiose

Ch

oix

du

mo

dèl

eC

alag

e d

u

mo

dèl

e

Condition d’accepteur d’électrons Réactants / Produits

ModèlesNotation standardisée

(Corominas et al., 2010)


ASM2d ASM3 + BioP

XPAO,PHA XPAO,PP

SPO4

SN2SO2 SNOx

SNHx

SPO4

SO2 SNOx

XPAO,PHA

SN2

XPAO

Sto

ckag

e de

s P

olyP

Cro

issa

nce

des

PA

O

UCTPHO+

XPAO,PHA

SPO4

XPAO,PP

XPAO,PP,Lo

SO2 SNOx

SNHx

SN2

XPAO

XPAO,PP

Barker & Dold

XPAO,PP,Lo

XPAO,PP,Hi

SNOx

Cro

issa

nce

de

s P

AO

et

Sto

ckag

e d

es

Po

lyP

Croissance des PAO

Stockage des PolyP


Aérobiose Anoxie

Ch

oix

du

mo

dèl

eC

alag

e d

u

mo

dèl

e

ASM2d + TUD

XPAO,Gly

Stockage du glycogène


Limites des modèles

Nitrification en 1 étape

Dénitrification en 1 étape

Pas de compétition avec GAO

…

Choix du modèle :Limites des modèles

NO2 non modélisé

Ch

oix

du

mo

dèl

eC

alag

e d

u

mo

dèl

e

Hydrolyse

Fermentation

Croissance des OHO

Croissance des ANO

Mortalité des OHO/ANO

Stockage des PolyP

Croissance des PAO

Stockage des PHA

Mortalité des PAO

Lyse du stockage des PAO

Processus inclus dans les modèles


Choix du modèle :Vérification du modèle

Modèle Stœchiométrie Cinétique

ASM1(Henze et al., 2000) 1 2

ASM2d (Henze et al., 2000) 3 4

ASM3 (Gujer et al., 2000) 0 0

ASM3+BioP (Rieger et al., 2001) 2 6

Barker & Dold (Barker and Dold, 1997) 16 12

UCTPHO+ (Hu et al., 2007) 50 20

ASM2d+TUD (Meijer, 2004) 1 7

Vérification des modèles étudiés : nombre d’erreurs/oublis/manques trouvés dans la stoechiométrie et la cinétique

Ch

oix

du

mo

dèl

eC

alag

e d

u

mo

dèl

e


Choix des modèles : Conclusions

Notation standardisée pour les 7 modèles étudiés

Limites théoriques des modèlesCompréhension des

modèles

Modèles corrigés

Analyse des concepts de modélisation

Bibliographie sur connaissances

théoriques

Nouvelle représentation graphique

Procédure de vérification des

modèles

Nouvelles règles de notation

(Corominas et al., 2010)

Comparaison modèles / connaissances théoriques

Ch

oix

du

mo

dèl

eC

alag

e d

u

mo

dèl

e


Choix dumodèle

Calage du modèle



Problématiques

Ch

oix

du

mo

dèl

eC

alag

e d

u

mo

dèl

e


Calage des modèles :Définitions

Etape de calage Ajustement itératif des paramètres du modèle afin

que les résultats de simulation concordent avec les données observées

Jeu de paramètres par défaut point de départ au calage première approximation (ex : conception)Validé sur plusieurs jeux de données

Ch

oix

du

mo

dèl

eC

alag

e d

u

mo

dèl

e


Calage des modèles :Objectifs

procédure de calage automatisé sur plusieurs jeux de données

Critères de qualité des modèles

Calage automatisé des paramètres

Calage multi-jeux de données

Ch

oix

du

mo

dèl

eC

alag

e d

u

mo

dèl

e


Base de données de projets de modélisation (Bibliographie + 2nd questionnaire) 76 jeux de paramètres

résultats : Paramètres modifiés Fourchettes de valeurs

Calage des modèles : Connaissances issues de la pratiqueC

ho

ix d

u m

od

èle

Cal

age

du

m

od

èle

ASM131

ASM2d20

ASM2d+TUD3

ASM35

ASM3+BioP9

Barker & Dold6

UCTPHO+2


Exemple : taux de mortalité des autotrophes pour l’ASM1

1 jeu de paramètre original30 jeux de paramètres

bANOj-1

Calage des modèles : Connaissances issues de la pratiqueC

ho

ix d

u m

od

èle

Cal

age

du

m

od

èle


Calage des modèles : Critères de qualité

Modèle dynamique

Comment caractériser la concordance du modèle et des données observées ?

Ch

oix

du

mo

dèl

eC

alag

e d

u

mo

dèl

e


n

PORMSE

n

iii

1

2

Calage des modèles : Critères de qualitéC

ho

ix d

u m

od

èle

Cal

age

du

m

od

èle

Critères simples sur les erreurs


Calage des modèles : Critères de qualitéC

ho

ix d

u m

od

èle

Cal

age

du

m

od

èle

Problème multi-critères

n

iiiii PPOO

nMSDE

1

2111

1

n

i i

ii

P

PO

nMAPE

1

100

n

iii PO

nME

1

1

moyenne

chronologie des

évènements

pic


Calage des modèles : Procédure de calage automatisé

Echantillonnage Monte CarloK jeux de paramètres

WEST

K SimulationsTornado

Jeu de paramètres calés

Calcul de K.C critères de qualité

Fourchettes de valeurs

C Critères de Qualité

Observations

ConfigurationDonnées d’affluent

R

BlueM.Opt / Access

Excel / VBA

Logiciels Principales étapes Données d’entrée

Ch

oix

du

mo

dèl

eC

alag

e d

u

mo

dèl

e

Calcul K critères de qualité globaux K=9

K=9


Observations


Observations


N

Calage des modèles : Vers un jeu de paramètres par défaut

Echantillonnage Monte CarloK jeux de paramètres

K Simulations

Jeu de paramètres par défaut

Calcul de K.C critères de qualité


C Critères de Qualité

Ch

oix

du

mo

dèl

eC

alag

e d

u

mo

dèl

e

Calcul K critères de qualité globaux

Calcul K critères de qualité globaux

Observations


.N

.N

.N


Calage des modèles : Conclusions


Critère de qualité

Paramètres à caler et fourchettes de

valeursEtude des

critères sur un cas pratique

Bibliographie des critères de qualité

Critères de qualité

Adaptation de la procédure

Jeux de données validés

Procédure de calage automatisé

Exemples d’applicatio

nFourchettes de valeurs

Ch

oix

du

mo

dèl

eC

alag

e d

u

mo

dèl

e


Modèles biocinétiques de boues activées de type ASM :

Analyse théorique et fonctionnelle, vers un jeu de paramètres par défaut

Analyse des connaissances théoriques Contribution à la notation standardisée Méthodologie pour la vérification des modèles Représentation graphique des modèles

Compréhension des modèles et limites théoriques

Analyse des connaissances pratiques Base de données des applications

Paramètres modifiés et fourchettes de valeurs

Développement d’une méthodologie d’obtention de jeux de paramètres par défaut Procédure de calage automatisé Critère de qualité des modèles

Ch

oix

du

mo

dèl

eC

alag

e d

u m

od

èle


Conclusions et perspectives

Procédure de calage automatisé

Critères de qualité

Procédure de calage multi-jeux de données


Critères de qualitéProcédure de

calage automatisé

Vers un jeu de paramètres par défaut

Analyse des connaissances théoriques

Exemples d’application : transfert de connaissances


Notation standardisée

Comparaison des modèles

Vérification des modèles

Notation standardisée

Limites théoriques des modèles

Compréhension des modèles

Modèles corrigés

Conclusions

Choix du modèle

Calage du modèle


Remerciements

Good Modelling Practice Task Group Guidelines for use of activated sludge models

Documents

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