Modélisation de la station Seine Aval – Vers une opt ...s513518674.siteweb-initial.fr/app/download/33166499/9.+JIE+2018... · 11/10/2018 1 Modélisation de la station Seine Aval

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Modélisation de la station Seine Aval – Vers une optimisation en temps réel des coûts d’exploitation et environnementaux

Jialu Zhu, Jean Bernier, André Pauss, Peter A. Vanrolleghem, Vincent Rocher

Journée Information Eaux 11/10/2018, Poitiers

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• Introduction

– La modernisation de la station de Seine Aval (SAV)

– Les objectifs de la modélisation

• Modélisation pour la filière de biofiltration

– Description du modèle développé

– Calibration et validation pour l’étage de la nitrification

– Avancement pour l’étage de la post-dénitrification

• Conclusion et perspectives

Plan

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Introduction

Les exigences règlementaires et l’urbanisation• Augmentation de la capacité de traitement• Applications de nouvelles technologies de traitement

Traitement économique et durable

• Diminuer la consommation d’énergie et des réactifs• Diminuer les impacts environnementaux pendant le traitement

Développer et appliquer des modèles mathématiques

Simuler, Contrôler et Optimiser les traitements de STEP

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Introduction

• MOCOPEE – Projet NEXTSTEP

Réseaux d’assainissement

Stations d’épuration

La seine

Système d’assainissement

MOCOPEE : MOdélisation, Contrôle et Optimisation des Procédés d’Epuration des Eaux

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La modernisation de la station de Seine Aval

Décantationprimaire

Réacteurs de boue activée

ClarificationEntrée Prétraitée

84 Biofiltres nitrifiants

30 Biofiltres post-dénitrifiants

Sortie

Avant la modernisation

- Débit de traitement nominal : 1,7 million m3/d - 5 millions habitants

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La modernisation de la station de Seine Aval

Décantation primaire temporaire

58 Biofiltres pré-dénitrifiants



6 lignes bioréacteurs à membranes

Sortie

Sortie

Entrée Prétraitée

Actuelle (à partir de 2017)






Sortie

Sortie


Dans l’avenir (2022)

Décantation lamellaire

physico-chimique






Sortie

Avant la modernisation

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Les objectifs de modélisation

1. Développer des modèles de filières de traitement afin de simulerleurs comportements et d’évaluer leurs impacts économiques etenvironnementaux

2. Développer et utiliser des modèles comme outils d’aide à ladécision pour la distribution de l’eau entre les filières en fonction dedifférents scénarios (débit et charge) en entrée de station et desconsignes à la sortie

3. Développer et utiliser les modèles comme outils de régulation et decontrôle en fonction des scénarios et des consignes à la sortie.

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• Introduction








Plan

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Modélisation pour la filière de biofiltration

Cellule BIOSTYR® Eaux avec les particules

Filtration

Biofilm détaché

Lavage

Eaux de lavageEaux traitées

Fonctionnement d’un biofiltre

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• Introduction








Plan

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Description du modèle développéDescription du modèle I – Modèle original (Bernier e t al., 2014)

Couche limite constante

L’eau à traiter

Biofilm couche 1

Biofilm couche 2

Média réacteur 2

Diffusion (Composants solubles)

Echange/Détachement (particules)

Echange de média filtrant

Couche limite constante

L’eau à traiter

Biofilm couche 1

Biofilm couche 2

Média réacteur 1

Filtration (particules)

Etage de surverse

Etage de média

Réacteur 6Réacteur 5Réacteur 4Réacteur 3Réacteur 2Réacteur 1

• Biofiltre hydraulique• Transport des composants• Biofilm en deux couches• Réactions biologiques

Réacteur 7

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Phase gazeuse

Description du modèle développéDescription du modèle II – Modification du modèle (T ransport des composants)

Couche limite dynamique

L’eau à traiter

Couche biofilm 1

Couche biofilm 2-4

Média réacteur 2

Diffusion (Composants solubles) Echange/Détachement (Particules)

Echange de média filtrant

Couche limite dynamique

L’eau à traiter

Couche biofilm 1

Couche biofilm 2-4

Média réacteur 1

Filtration (Particules)

Couche biofilm 5 Couche biofilm 5

Phase gazeuse

Transfert liquide-gaz

WEST

• Couche limite avec épaisseur variable

• Plus de couches biofilm

• Filtration est considérée comme phénomène principal

• Transfert liquide-gaz

• Amélioration d’échange de média

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Description du modèle développé

Description du modèle III –Réactions biologiques et consommation énergétique

NH4+ NH3 NH2OH NO NO2

- NO3-

N2O

N2O

NO2- NO N2O N2

• Hiatt & Grady, 2008 • Pocquet et al., 2016

Facteurs limitants pour la croissance: Ammonium et phosphate

Réactions de nitrification

Réactions de dénitrificationRéactions de N2O émission

N2O

Pompage de l’eau à traiter (selon Gernaey et al., 2006)

Aération (selon Wu et al., 2005)

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• Introduction








Plan

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Calibration et validation pour l’étage de la nitrification

Avant la modernisation (2009)

Actuelle (2017)






Sortie

Sortie







Sortie

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Données capteurs Endroit des capteurs

NH4+ Entrée/Sortie

MES Entrée

PO43- Entrée

NO3- Sortie

OD Sortie

Température Entrée

Débit d’eau Entrée

Débit d’air Entrée

Données collectées à l’étage de la nitrification

* La DCO soluble n’est disponible que pour l’année 2017.

Données laboratoireLocalisation des

préleveursDCO Entrée/Sortie

DCO soluble* Entrée/Sortie

MES Entrée/Sortie

NH4+ Entrée/Sortie

NO3- Entrée

NO2- Entrée/Sortie

NTK Entrée

Alcalinité Entrée

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Analyse de la sensibilité globale

CalibrationTests et ajustement des valeurs des paramètres

Validation

Analyse de la sensibilité globale et calibration (S in et al., 2008 et Sin et al., 2011)

• Identifier les paramètres influant• Réduire le nombre de paramètres à calibrer

• Trouver les valeurs optimales pour les paramètres en calculant les scores statistiques

• 30 jours de vacances estivales• Charge de pollution diminue • Performance sous variations saisonnières

• 60 jours après les vacances• L’année 2009 entière• Ajustement manuel des paramètres

• 180 jours de l’année 2017 • Changement de la configuration• Vieillissement des appareils d’aération

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Prédiction de la NH 4+ en sortie

EMA=2,68 mgN/L

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Prédiction de la NH 4+ en sortie

EMA=1,05 mgN/L

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Résumés des scores statistiques

Année 2009 (Calibration) Année 2017 (Validation)

Variable NMoyenne observée

EMA NMoyenne observée

EMA

NH4+ (gN/m³) 27048 5,55 2,68 14841 2,30 1,05

NO3- (gN/m³) 34272 34,04 4,35 14841 19,12 2,44

OD (gO2/m³) 33313 6,63 0,69 17226 6,40 1,02NO2

- (gN/m³) 329 0,78 0,36 178 0,77 0,57DCO (gO2/m³) 331 62,30 10,50 180 41,50 4,20

MES (g/m³) 332 21,60 8,50 180 10,70 2,50PO4

3- (gP/m³) 329 0,39 0,12 180 0,76 0,15

N: Nombre de données validées EMA: Erreur moyenne absolue

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Avant la modernisation (2009)

Actuelle (2017)



84 Biofiltres nitrifiant



Sortie

Sortie







Sortie

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Aération en 2017 EMA= 38,5 kWh

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Pompage en 2017 EMA= 33,4 kWh

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• Introduction








Plan

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Avancement pour l’étage de la post-dénitrification

Prédiction des NOx en sortie 2008 EMA=1,31 mgN/L

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• Introduction








Plan

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Conclusions et perspectives

• Un modèle de biofiltration a été développé– Multi-réactions (nitrification et dénitrification)

– Biofilm en 5 couches

– Consommation d’énergie et émissions de N2O

– Filtration, détachement, échange de biofilm

• Calibration et validation du modèle– Différentes périodes et configurations

– Différents types de biofiltres (Biostyr et Biofor)

– Données intensives (Données capteurs)

• Perspectives– Calibration/Validation pour la pré-dénitrification

– Modèle de la filière de la biofiltration (Contrôle et optimisation)

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Référence

• Bernier J., Rocher V., Guerin S. & Lessard P. 2014 Modelling the nitrification in a full-scale tertiary biological aerated filter unit. Bioprocess and Biosystems Engineering, 37 (2), 289-300.

• Gernaey K. V., Nopens I., Vrecko D., Alex J. & Dudley J. 2006 An updated proposal for including further detail in the BSM2 PE calculation. Internal BSM2 Task Group document, IWA, London, UK.

• Hiatt W.C. & Grady C. P. L. Jr. 2008 An updated process model for carbon oxidation, nitrification, and denitrification. Water Environment Research, 80 (11), 2145-2156.

• Pocquet M., Wu Z., Queinnec I. & Spérandio M. 2016 A two pathway model for N2O emissions by ammonium oxidizing bacteria supported by the NO/N2O variation. Water Research, 88, 948-959.

• Sin G., De Pauw D. J. W., Weijers S. & Vanrolleghem P.A. 2008 An efficient approach to automate the manual trial and error calibration of activated sludge models. Biotechnology and Bioengineering, 100 (3), 516-528.

• Sin G., Gernaey K. V., Neumann M. B., van Loosdrecht M. C. M. & Gujer W. 2011 Global sensitivity analysis in wastewater treatment plant model applications: prioritizing sources of uncertainty. Water Research, 45 (2), 639-651.

• Wu Y., Chen Q. & Liu S. 2005 Fans and Compressors (first edition), Tsinghua University Press, Beijing, China. (en Chinois)

Merci pour votre attention

Pour suivre notre projet de modélisation: http://www.mocopee.com/

Documents

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