Démarche de prélocalisation des pertes physiques sur un réseau de distribution d'eau potable par l'optimisation du modèle hydraulique via un algorithme évolutionnaire

Prelocalization approach of physical losses on a water distribution network by optimization of the hydraulic model using an evolutionary algorithm

¹  Laboratoire Environnement, Géotechnique et hydraulique (LEG-HYD)/Université des Sciences et de la Technologie - Houari Boumediene (USTHB), Algérie -
karima.sebbagh@gmail.com
² Suez Environnement -
oliviernarbey@gmail.com

Résumé

La gestion durable des réseaux de distribution d'eau potable est un enjeu majeur surtout pour les pays émergents où les rendements de réseau sont très faibles. La localisation et la priorisation des zones fuyardes deviennent une préoccupation majeure pour les services publics afin d'optimiser les ressources et d'améliorer la continuité de service. Les fuites dans les réseaux d'eau apparaissent généralement suite au vieillissement ou à une dégradation mécanique des infrastructures.

Dans le présent document, une approche d'aide à la décision sera proposée pour prélocaliser les zones à fort débit de fuites. Elle se base sur la résolution de l'équation de FAVAD (Fixed And Variable Area Discharge) en optimisant ses paramètres (coefficients et exposant de l'émetteur) via l'utilisation d'Algorithmes Génétiques (AG) couplés à une modélisation hydraulique interfacée avec un système d'information géographique (SIG).Deux outils ont été développés ; ExpaGIS et Optim_Detect pour résoudre respectivement les problématiques d'export des données et paramètres d'entrée du modèle hydraulique depuis le système d'information géographique ainsi que la répartition spatio-temporelle des pertes physiques dans un étage de distribution.

Cette démarche permet une interprétation en quasi-temps réel et automatisée des données de pression notamment, en les convertissant en une suspicion de fuites. L'exemple du réseau de Zeralda à Alger, d'un linéaire de 12 km est présenté pour démontrer l'efficacité de l'approche proposée.

Abstract

The Sustainable management of water distribution networks is a crucial challenge especially in emerging countries where distribution networks have a very low efficiency with very high levels of Non-Revenue Water. Locating and prioritizing of water leakage areas becomes a main concern for public services to optimize the use of resources and improve constancy of supply. Leaks in water systems generally appear due to the aging of the infrastructure, generated or amplified by corrosion, or to mechanical constraints with are particularly exposed by the increase in operating pressure.

The present research paper develops a decision support approach to locate areas with higher leakage rate. It is based on the resolution of the FAVAD equation (Fixed And Variable Area Discharge). The approach optimizes the parameters (discharge and emitter coefficients) through the use of Genetic Algorithms (GA) coupled with hydraulic modeling interfaced with the geographical information system. The parameters introduced into the calculation of the flow leaks through the FAVAD relationship enable to simulate the location of leaks in EPANET and their location on the geographical information system. Two decision support tools are developed; ExpaGIS and Optim-Detect, that respectively solve the export of the data and parameters for the hydraulic model from the Geographical Information System (GIS) as well as the problem of the spatio-temporal distribution of physical losses within a distribution area.

The study can provide results in real-time with an automated interpretation of pressure data, particularly converting them into suspected leaks. The example of Zeralda network in Algiers, Algeria, is presented to show the efficiency of the proposed approach. Indeed, the use of four pressure sensors leads to the location of twenty-two invisibles leaks on only 10% of the network nodes. Leakage rate have been calculated within the [1.31-1.71] m³/h range when the Linear Leakage Index was 272 m³/km/d. The calculated emitter coefficient was 0.99 and 25% of total leakage was pre-located.