MULTISCALEXPER:multi-scale empirical treatability of the pollutants, combined or not with multi-scale numerical modelling: advantages, disadvantages,redundancies and failures on each scale and approach type.

Résumé : Résumé Pour comprendre, évaluer et prédire finement l’évolution temporelle et spatiale des polluants dans l’environnement d’un sol et sous-sol, en atténuation naturelle ou en traitement de remédiation bio- ou chimique, il est nécessaire de recourir, parfois exhaustivement, à des mesures géophysiques, physicochimiques et biologiques sur site, à des expériences de traitabilité en laboratoire et à des modélisations numériques. Il est attendu qu’une caractérisation fine du fonctionnement du système pollué permettra une remédiation optimale. Néanmoins, le coût économique de cette phase de caractérisation augmente avec son degré de précision, alors que les gains qu’elle est susceptible de procurer pour la phase de traitement sont très difficiles à apprécier. Dans la plupart des cas, c’est seulement a posteriori que la pertinence de la mesure ou de l’expérience peut être jugée. Une autre façon d’améliorer le rapport coût/bénéfice de l’opération de caractérisation est de rationaliser les investigations à mener en proposant un meilleur enchainement des approches de modélisation, de mesure sur le terrain et d’expérimentation. Pour cela, l’apport de chacune de ces approches aux différentes échelles d’investigation doit être précisé. Les modèles numériques sont adaptés à l’échelle d’investigation grâce à la considération de paramètres d’entrée supposés décrire le système dans son ensemble. Les systèmes étudiés sont souvent de grandes dimensions (déca-, hecto- ou kilométriques) et sont donc fortement hétérogènes spatialement en termes de propriétés physiques et chimiques : une des premières difficultés des modélisateurs est donc de simplifier suffisamment le système pour pouvoir le modéliser (temps de calcul/convergence) tout en conservant les hétérogénéités qui contrôlent l’évolution du système. Idéalement, les modèles développés sont alimentés par les observations et les paramètres : i) issus d’observation et de mesures sur le terrain, ii) acquis en laboratoire, ou iii) relevés dans la littérature. Les mesures de terrain et expériences de laboratoire sont réalisées à différentes échelles dont souvent aucune ne correspond à l’échelle de modélisation du site. Ces mesures peuvent être déclinées du m à l’angström, chacune des échelles apportant un lot d’informations utiles pour la modélisation à l’échelle du site. Les données recueillies à chacune de ces échelles peuvent être elles-mêmes modélisées et fournir des paramètres d’intérêt. Néanmoins, ces informations ne permettent pas de paramétrer les modèles de façon optimale, parce que les processus dominants, notamment dans le transfert des polluants, diffèrent selon l’échelle de caractérisation. Toutefois, le paradoxe de ces modélisations est que plus l’échelle de modélisation s’approche de celle du site, moins le nombre de paramètres contrôlés est prépondérant, alors que la complexité des systèmes grandit et que les couplages entre phénomènes sont plus nombreux (problématique de l’upscalling et de la hiérarchisation des mécanismes). D’où la nécessité de hiérarchiser les processus en fonction des échelles étudiées. Dans la pratique, cela se traduit par l’utilisation de paramètres et/ou de modèles empiriques pour les modélisations à l’échelle du site. Cette utilisation permet de reproduire les essais contrôlés en laboratoire ou sur site qui servent alors de test de validation. Cependant leur utilisation pour des calculs prédictifs est problématique, car les essais ne permettent pas de balayer l’ensemble des conditions et des couplages rencontrés dans le système d’intérêt. Dans le cadre d’un modèle prédictif, la justification (ou l’amélioration ou l’invalidation) des paramètres/modèles empiriques doit donc se faire sur la base de la compréhension des mécanismes sous-jacents et de leurs interactions mutuelles. Pour ce faire, il est nécessaire d’avoir recours à une approche (par modélisation et par expérimentation) mécanistique et multi-échelle avec une estimation des incertitudes, ce qui permet de choisir de façon raisonnée les mécanismes prépondérants et leur représentation simplifiée. Une des difficultés rencontrées pour cette approche est que chaque échelle d’investigation correspond souvent à une communauté scientifique distincte dont les intérêts et le vocabulaire scientifiques sont parfois très éloignés. Le projet MULTISCALEXPER n’a pas pour ambition de résoudre l’ensemble des problèmes de changement d’échelle, dans la compréhension du comportement et du devenir des polluants dans le sol et le sous-sol, à savoir le développement et l'expérimentation des couplages que nécessite l'établissement de lois aux petites échelles avant de pouvoir passer à une modélisation macroscopique. Ce projet a pour objectif principal de développer des actions d’expérimentation multi-échelles, faisant intervenir la modélisation numérique à tous les niveaux (du pré-dimensionnement à l’interprétation des résultats). Elles seront réalisées à l’aide des outils numériques et des pilotes multi-échelles. Il s’agit aussi plus particulièrement de définir une méthodologie de dimensionnement des expérimentations multi-échelles, basée sur une approche numérique. Ce projet vise à renforcer les techniques de dépollution sur la thématique : i) des petites échelles de façon à pouvoir interagir avec les laboratoires académiques dont beaucoup se sont orientés dans cette voie du toujours plus petit, et surtout ii) des grandes échelles de façon à pouvoir interagir avec les donneurs d’ordres privés ou publics (ANR, UE, ADEME), des sociétés de dépollution dont beaucoup se sont orientés dans la voie inverse du toujours plus grand au plus vite. Il ne s'agit pas d'évoluer dans ces deux sens, mais de mieux pouvoir s'intégrer à leurs projets/discussions et de savoir en tirer le maximum d'information aux échelles qui intéressent plus directement la communauté des techniciens de la dépollution. C'est également un secteur "rentable" en termes de visibilité scientifique (publications, projets), technique (savoir-faire, brevets,) et économique (contrat d’exploitation avec le privé, vente de la RCI aux sociétés privés, ). Le premier livrable du projet MULTISCALEXPER a été l’examen critique d’une quinzaine de projets du Brgm, projets réalisés dans le cadre de l’ANR ou l’ADEME ou l’UE, dans le domaine de la dépollution en considérant à la fois les polluants organiques et inorganiques. Ces projets ont été évalués sur la base d'une grille de critères techno-économiques et par rapport à l'échelle considérée, suivant deux voies : 1)l’expérimentation (du µm à plusieurs centaines de m) : en bach, colonne, pilote plurimétrique, démonstration in situ, dépollution partielle ou totale d’un site) et 2)la modélisation numérique multi-échelle (du pore au Km²). Les avantages, inconvénients, redondances et manquements concernant chaque échelle et chaque type d’expérimentation (empirique ou numérique) sont repérés. Il en résulte une expérience très riche, montrant souvent que la connaissance scientifique et le savoir technique ne suffissent pas pour résoudre des problèmes complexes. De façon beaucoup plus pragmatique, il est démontré qu’il faut innover en approches et en échelles. Notamment dans les milieux poreux, la faisabilité d’une approche intégrée de l’échelle moléculaire à l’échelle de terrain sur un sujet précis passe par la caractérisation du comportement et la traitabilité à grande échelle de polluants. Le travail sur des échelles (de micro à macroscopique) des milieux (sols, eaux souterraines et biosphères correspondantes) et des contextes différents (sites et sols polluées, gestion des ressources en eau,..) devra s’organiser pour couvrir l’intégralité des étapes permettant une expérimentation de la biophysicogéochimie des polluants dans les sols et leur traitabilité par implémentation contrôlée, raisonnée et pragmatique des méthodes et des échelles (de l'échelle moléculaire à celle du site d'étude). Remerciements Ce travail est financé par le BRGM dans le cadre du Projet Stratégique Opérationnel PSO (2016-2019) de la Direction Eau, Environnement et Ecotechnologies.
Type de document :
Communication dans un congrès
INTERSOL'2017 International conference on Soils, Sediments and Water, Mar 2017, LYON, France. 2017, 〈www.intersol.fr – www.webs-event.com〉
Liste complète des métadonnées

https://hal-brgm.archives-ouvertes.fr/hal-01472190
Contributeur : Ioannis Ignatiadis <>
Soumis le : lundi 20 février 2017 - 16:24:48
Dernière modification le : vendredi 2 février 2018 - 12:52:01

Identifiants

  • HAL Id : hal-01472190, version 1

Collections

Citation

Ioannis Ignatiadis, Stéfan Colombano, Hossein Davarzani, Stéphanie Betelu, Romain Rodrigues, et al.. MULTISCALEXPER:multi-scale empirical treatability of the pollutants, combined or not with multi-scale numerical modelling: advantages, disadvantages,redundancies and failures on each scale and approach type.. INTERSOL'2017 International conference on Soils, Sediments and Water, Mar 2017, LYON, France. 2017, 〈www.intersol.fr – www.webs-event.com〉. 〈hal-01472190〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

135