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.
MULTISCALEXPER : traitabilité empirique des polluants et modélisation numérique multiéchelles : avantages, inconvénients, redondances et manquements à chaque échelle et type d’approche.
Résumé
To understand, evaluate and finely predict the spatiotemporal pollutants evolution in environments, under natural attenuation or remediation (by bio-or chemical treatment), it is necessary to resort to:i) geophysical, physical and chemical and biological measurements on site, ii) laboratory treatability experiments, and iii) numerical models. In practice, that results in the use of parameters and/or empirical models for modelling on the scale of an actual site. This use permits to reproduce the controlled tests in laboratory or on site, which are used then as validation tests. However, their use for predictive calculations is problematic for the tests, where it is impossible to sweep the whole of conditions and couplings met in the system of interest. Within the framework of a predictive model, the improvement or invalidation of the empirical parameters/models must thus be done on the basis of comprehension of the subjacent mechanisms and their mutual interactions. With this purpose, it is necessary to have recourse to mechanistic and multi-scale approaches, with uncertainties estimate, which makes it possible to choose, in a reasoned way, the dominating mechanisms and their simplified exemplification. MULTISCALEXPER project has as a principal objective to develop activities of multi-scale experimentation, utilizing numerical modelling on all the levels (from dimensioning to the interpretation of the results). These activities will be carried out using numerical tools and multi-scale pilots. More particularly, it is a question of defining a dimensioning methodology for multi-scale experiments, based on numerical approaches. This project aims at reinforcing the depollution techniques on: i) the small scales in order to be able to interact with academic laboratories, working at increasingly smaller scale, and especially ii) the great scales in order to be able to interact with depollution firms, directed in the opposite way of increasingly large scale as fast as possible. The first deliverable of the project was the critical analysis of about 15BRGM collaborative projects, carried out in the depollution domainboth of organic and inorganic pollutants. The projects were evaluated on the basis of a grid of techno-economic criteria and compared to the scale imitated, according to two approaches: 1) multi-scale experimentation (from a molecular scale to that of an actual site), in batch, column, plurimetric pilot, in situ demonstration, partial or total depollution of a site and 2) multi-scale numerical modelling. The advantages, disadvantages, redundancies and failures concerning each approachand scale werehighlighted. It results very rich issues from it, showing that only scientific and technical knowledge were not enough to solve complex problems. In a way much more pragmatic, it is shown that it is necessary to innovate in approaches and scales.In particular, in porous media, the feasibility of an integrated approach on a precise depollution subject depends on the pollutant behaviour characterization and treatability on a large scale.The work, in different media and contexts, will have to be organized to cover all the stages allowing pollutants treatability by controlled, reasoned and pragmatic implementation of the methods and scales.
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.