Procédés de traitement biologiques in situ : la modélisation numérique comme outil d'aide à la décision

Abstract

La bio-remédiation in situ est une technique de réhabilitation couramment utilisée pour le traitement des sols et des nappes contaminés, notamment par les hydrocarbures pétroliers. Si démontrer la pertinence de ce type de traitement constitue un préalable incontournable pour chacun des sites où il est mis en œuvre, l’efficacité du traitement dépend de ses conditions de mise en œuvre dans le contexte spécifique d’un site. Le suivi et le contrôle des différents processus qui gouvernent les phénomènes de biodégradation est complexe, et leur optimisation constitue un élément clé de la réussite du traitement tant au plan technique qu’économique. La démarche générale du travail de thèse porte sur le développement d’une méthodologie permettant d’employer la modélisation dans une démarche de gestion (au sens des textes de 2007) d’un site contaminé par des hydrocarbures pétroliers traité par biodégradation in situ. L’originalité du travail de thèse porte sur l’utilisation de la modélisation comme outil de compréhension des mécanismes et d’aide à la décision à chaque étape du traitement : (i) Dimensionnement de l’installation : définir la meilleure option envisageable, (ii) suivi de l’efficacité du traitement : optimiser le procédé et (iii) prédiction et justification de l’arrêt du traitement : sécuriser en termes de garantie de résultat. Les données d’un site d’étude servent de support dans la définition de l’approche méthodologique de modélisation. A chaque étape d’un projet de bio-remédiation in situ peut être associée une étape de modélisation qui fera appel à des moyens plus ou moins sophistiqués avec des exigences de précision variables. Le premier outil développé concerne l’estimation des incertitudes prédictives dans les modèles mis en œuvre. Cet aspect est fondamental, dès lors que l’on souhaite utiliser la modélisation dans un processus d’aide à la décision. Les processus de bio-remédiation in situ impliquent des relations complexes et incertaines entre la biomasse, les contaminants et les mesures de contrôle appropriées. Prévoir la performance du traitement (en termes de réduction du flux et/ou de la masse) constitue un défi en raison des incertitudes liées aux propriétés du milieu, de la source et aux incertitudes liées aux mécanismes de bio-remédiation. L’étude de la contribution des incertitudes paramétriques dans la prédiction de la performance du traitement est réalisée avec la méthode du « Null Space Monte Carlo » (NSMC) implémentée dans l’outil PEST. Le second outil utilisé concerne l’optimisation du design et/ou du monitoring d’un procédé de bio-traitement in situ. Dans ce contexte, deux objectifs peuvent être envisagés à savoir la réduction du flux de contaminants d’une part, et l’élimination de la masse à la zone source d’autre part. L’outil utilisé est un algorithme d’optimisation mathématique dénommé “Particle Swarm Optimisation” (PSO). Le choix de la fonction objectif à optimiser est particulièrement important et s’avère lié au comportement spécifique hydrogéochimique du site considéré. Cette étude montre que les outils NSMC et PSO s’avèrent appropriés dans l'utilisation de modèles de transport réactif dans la gestion environnementale. Les temps de calcul de ces modèles hautement paramétrés et non linéaires limitent encore l'utilisation de la modélisation comme outil d’aide à la décision. Malgré ces limites, l’approche proposée pour gérer la bio-remédiation in situ des eaux souterraines sur site réel peut être efficace pour fournir un soutien dans la gestion du traitement d’une pollution, étendant ainsi le domaine d’application de la modélisation numérique. Cette approche permet aussi de mettre en évidence des difficultés dues aux spécificités du site ou à la technique même de traitement choisie, permettant d’alerter à temps les gestionnaires.