Modélisation de la dispersion atmosphérique sur un site industriel Evaluation de modèles et méthodologie d'application

L. Soulhac, R. Perkins I. Rios, P. Méjean

Laboratoire de Mécanique des Fluides et d’Acoustique CNRS UMR 5509

Ecole Centrale de Lyon UCB Lyon 1 INSA Lyon

Sommaire

1. Problématique des études d'impact 2. Démarche de l'étude 3. Phénoménologie de la dispersion atmosphérique

4. Outils de modélisation 5. Mise en œuvre

1 ­ Problématique des études d'impact

• Volet sanitaire des études d'impact • Lors de la construction ou de la modification d'une installation industrielle

• Nécessité de démontrer aux autorités le respect des normes en vigueur en matière de qualité de l'air et d'impact sanitaire

Contexte réglementaire

• Impossibilité d'utiliser des mesures de terrain • Caractère prospectif d'une installation à construire • Impact à long terme

• Utilisation d'outils de modélisation • Modélisation de longues séquences météorologiques (plusieurs années)

• Évaluation de paramètres statistiques : moyennes annuelles, percentiles

Méthodologie

1 – Problématique des études d'impact

• Quel modèle choisir en fonction du problème à traiter ?

• Quels phénomènes prendre en compte et quelles hypothèses de calcul utiliser ?

• Quelle méthodologie d'application des modèles ? • Quelle précision/erreur attendre des résultats ? Peut­ on être sûr d'être majorant ?

• Quelle est l'influence de l'utilisateur ? • Évaluation du travail d'un prestataire • Formation des personnels

Problèmes rencontrés par les industriels

1 – Problématique des études d'impact

2 – Démarche de l'étude • Les phénomènes

• Rédaction d'un "état de l'art" sur la météorologie et la dispersion atmosphérique

• Les outils • Inventaire de 80 modèles de dispersion • Analyse et évaluation de 5 modèles par comparaison à des cas­

tests

• La méthodologie de mise en œuvre • Etude de sensibilité aux phénomènes et aux données d'entrée • Analyse comparée de différentes approches de mise en œuvre sur

des situations réelles • Mise en place d'une démarche d'application des modèles

3 ­ Phénoménologie de la dispersion atmosphérique Introduction

3 – Phénoménologie de la dispersion atmosphérique

Echelles spatiales et temporelles

3 – Phénoménologie de la dispersion atmosphérique

Couche limite atmosphérique Ecoulement sur relief Brises côtières Courants thermiques

Echelle de temps et échelle spatiale horizontale Echelle spatiale verticale

Paramètres influençant la dispersion

3 – Phénoménologie de la dispersion atmosphérique

• Conditions météorologiques • Vitesse et direction du vent • Stabilité thermique de l'atmosphère

• Conditions de rejet • Géométrie de la source • Dynamique et thermique de l'émission

• Nature des polluants • Nature physico­chimique, propriétés radioactives, phase…

• Géographie du site • Présence de relief • Présence de bâtiments ou d'obstacles

Quelques exemples… Écoulement sur relief en atmosphère stratifiée

Modification du champ de concentration en fonction de la position de la source par rapport au relief

3 – Phénoménologie de la dispersion atmosphérique

­6000 ­5000 ­4000 ­3000 ­2000 ­1000 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0

500

1000

1500

­3000 ­2000 ­1000 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 0

500

1000

1500

1E­007 1E­006 5E­006 6E­006 7E­006 7.5E­006 9E­006 1E­005 1.1E­005 1.2E­005 1.3E­005 1.4E­005 1.5E­005 1.75E­005 2E­005 2.5E­005 3E­005 3.5E­005 4E­005 4.5E­005 5E­005 0.0001

­3000 ­2000 ­1000 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 0

500

1000

1500

­3000 ­2000 ­1000 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 0

500

1000

1500

­6000 ­5000 ­4000 ­3000 ­2000 ­1000 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0

500

1000

1500

2) source à ­5000m

3) source à ­2500m

4) source au sommet de la colline

5) source à + 2500m

6) source à +5000 m

­1000 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 11000 0

500

1000

1500

1) source sur terrain plat

Quelques exemples… Écoulement au voisinage d'un bâtiment

Vue de dessus

3 – Phénoménologie de la dispersion atmosphérique

­50 ­40 ­30 ­20 ­10 0 10 20 30 40 50 0

10

20

30

40

50

0.0001

0.0005

0.001

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025

0.03

0.035

0.04

0.045

0.05

0.055

0.06

0.065

0.07

­50 ­40 ­30 ­20 ­10 0 10 20 30 40 50 0

10

20

30

40

50

­50 ­40 ­30 ­20 ­10 0 10 20 30 40 50 0

10

20

30

40

50

­40 ­20 0 20 40 ­40

­20

0

20

40

­40 ­20 0 20 40 ­40

­20

0

20

40

­40 ­20 0 20 40 ­40

­20

0

20

40

source à ­25 m

source sur l'obstacle

Source à +20 m

Vue de côté

4 ­ Outils de modélisation Les critères de choix d'un modèle • Le type de modèle

• Approche de modélisation • Phénomènes pris en compte

• La validité du modèle • Validité des hypothèses • Qualité des résultats par rapport à une référence

• L'environnement du modèle • La convivialité : ergonomie, interface, documentation, … • L'informatique : stabilité, rapidité d'exécution, portabilité, … • Le fournisseur : coût du modèle, existence et coût du support, …

Les approches de modélisation

4 – Outils de modélisation

• Modèles gaussiens • Solution analytique de panache gaussien • Modèle de bouffées gaussiennes

• Modèles lagrangiens

• Modèles eulériens

Evaluation des modèles

4 – Outils de modélisation

Démarche d'évaluation • 5 modèles retenus

• Gaussiens : ADMS 3, ARIA Impact, TRAMES (bouffées) • Lagrangien : SPRAY • Eulérien : HERMES

• Analyse des hypothèses de modélisation • 2 expériences de terrain comme référence

• Prairie Grass : site plat recouvert d’herbe, source au sol • Indianapolis : zone urbaine sans relief, rejet à 84 m de haut

• Critères de comparaison • Qualitatifs : pertinence, convivialité; rapidité, … • Quantitatifs : Grandeurs statistiques

• Construction des scénarios de modélisation • Analyse des données disponibles • Premier scénario raisonnable • Ajustement en fonction des résultats

• Variables à comparer • Comparaison point par point trop aléatoire • Comparaison des maximums de concentration sur les arcs de mesures

• Comparaison des résultats et analyse • Analyse en fonction de la distance à la source et de la stabilité • Identification d’éventuels problèmes et discussion avec les fournisseurs

Evaluation des modèles

4 – Outils de modélisation

Quelques exemples de résultats…

4 – Outils de modélisation

• Comparaison des maximums de concentration sur les arcs pour chaque condition

• 1 ères conclusions : – Résultats pas très bons pour

une situation quelconque – Besoin de calculer des

paramètres statistiques

0 5 10 15 20 25 ADMS

0

5

10

15

20

25

Mesures

y=1.35*x R²=0.69

Modèle XXX

Expérience de Prairie Grass

Quelques exemples de résultats…

4 – Outils de modélisation

Prairie Grass

0.90 1.13

NMSE

0.28 0.58

R

0.43 0.01 Indianapolis 0.49 0.38 Prairie Grass

Fac2 FB

2.93 1.56 Modèle XXX 3.88 2.19 mesures

écart­type moyenne

Indianapolis

243.6 257.63 Modèle XXX 221.58 257.78 mesure

écart­type moyenne

Paramètres statistiques

Quelques exemples de résultats…

4 – Outils de modélisation

Analyse des résultats en fonction de la distance à la source et de la stabilité

• Assez bon comportement du modèle dans les cas instables

• Sous estimation dans les cas neutres et stables

• Surestimation au voisinage de la source dans les cas très stables ­2

­1.5

­1

­0.5

0

0.5

1

1.5

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900

distance à la source en m

fb

classe A classe B classe C classe D classe E classe F classe G

Prairie Grass – Modèle XXX

Instable

Stable

5 – Mise en œuvre

• Proposition d'une méthodologie générale de modélisation

• Incertitudes • Inventaire des sources d'incertitudes • Evaluation de différentes hypothèses de modélisation • Etude de sensibilité des modèles aux données d'entrée

Méthodologie générale de modélisation

5 – Mise en œuvre

• Définition de la situation physique à modéliser • Phénomènes météorologiques à considérer • Nature des polluants • Conditions de rejet

• Inventaire des données disponibles • Données géographiques du site • Caractéristiques du rejet et du polluant • Données météorologiques

• Choix des hypothèses de modélisation • Choix du modèle • Choix des options de modélisation • Choix de la mise en œuvre du problème

Les sources d'incertitudes • Les incertitudes liées au modèle

• Adéquation du modèle au problème • Validité des résultats du modèle

• Les incertitudes liées aux données d'entrée • Quantité et qualité des données d'entrée • Hypothèses de simplification des données d'entrée • Sensibilité du modèle aux données d'entrée

• Les incertitudes liées à l'expertise de l'utilisateur

Les différentes hypothèses de modélisation : exemples

5 – Mise en œuvre

Comparaison de 2 approches de modélisation de sources multiples

• Plusieurs sources de débits différents • Une source ponctuelle équivalente située au barycentre des

sources Erreur < 5% à partir d’une distance de 1500 m

Les différentes hypothèses de modélisation : exemples

5 – Mise en œuvre

Rose des vents Météo séquentielle 0

45

90

135

180

225

270

315

0% 2% 4% 6% 8% 10%

­2000 ­1500 ­1000 ­500 0 500 1000 1500 2000 ­2000

­1500

­1000

­500

0

500

1000

1500

2000

­2000 ­1500 ­1000 ­500 0 500 1000 1500 2000 ­2000

­1500

­1000

­500

0

500

1000

1500

2000

0.05

0.1

0.15

0.2

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

0.55

0.6

0.65

0.7

Comparaison de 2 approches de modélisation de la variabilité météorologique

• Calcul séquentiel • Calcul par rose des vents

Etude de sensibilité : exemples

5 – Mise en œuvre

Écarts de concentration dus à une déviation du vent

Déviation de 2° Déviation de 10° Déviation de 5°

Etude de sensibilité : exemples

5 – Mise en œuvre

­150 ­100 ­50 0 50 100 150 200 0

20

40

z (m

)

Influence de la présence d'un obstacle

­100 0 100 200 300 400

­50

0

50

­100 0 100 200 300 400

­50

0

50

2) source à ­100 m

3) source à ­25 m

­100 0 100 200 300 400

­50

0

50

1) source sans obstacle

­100 0 100 200 300 400

­100 0 100 200 300 400

­50

0

50

­100 0 100 200 300 400

­50

0

50

­100 0 100 200 300 400

­50

0

50

4) source sur l'obstacle

5) source à +20 m

6) source à +100 m

0.0001

0.0005 0.001

0.002 0.003

0.004

0.005

0.0075 0.01 0.0125

0.015

0.02 0.025

0.03

0.035 0.04 0.045

0.05

Conclusions

• Les phénomènes de dispersion atmosphérique sont trop complexes pour pouvoir être abordés par une unique approche universelle, simple et robuste

ð Importance de la phase d'analyse préliminaire à l'étude (choix des hypothèses et du modèle)

ð Importance de la connaissance des outils (domaine d'application, limitations)

ð Importance de la formation des utilisateurs

Perspectives

Rédaction d'un ouvrage sur le sujet, basé sur l'état de l'art et les travaux effectués dans le cadre de l'étude RECORD

ð Disponibilité prévue pour 2007