Academic literature on the topic 'Banc d'évaluation de la dispersion'

Une procédure d'évaluation régionale des risques de contamination des eaux souterraines par des pesticides a été développée et appliquée à une partie de la plaine du Rhône valaisanne. La combinaison d'une application stochastique (Monte–Carlo) de modèles déterministes simulant localement le devenir de pesticides et des techniques d'interpolation géostatistique permet d'évaluer également les incertitudes entachant les prédictions effectuées. Les divers types de modèles utilisés (solution analytique et résolution numérique de l'équation de convection-dispersion, modèle capacitif) conduisent en général à des résultats très similaires. Les cartes obtenues montrent que le risque de contamination est très élevé. Les incertitudes sont d'un ordre de grandeur similaire, i.e. ± 0.2-0.3 pour des indices de risque compris dans l'intervalle [0,1]. Ces incertitudes proviennent à raison d'environ 40-50 % des propriétés des pesticides et d'environ 30-40 % de la profondeur de la nappe phréatique, le 20 % restant étant dû aux incertitudes entachant les caractéristiques des sols, essentiellement leurs teneurs en carbone organique.

RÉSUMÉTraçage minéralogique de l'origine des sédiments aux confluents de cours d'eau. La dynamique sédimentaire des confluents de cours d'eau peut s'étudier par l'intermédiaire de traceurs marquant l'origine des particules. La connaissance de la source sédimentaire est essentielle pour comprendre les processus de mélange des sédiments du lit et établir des relations causales entre les sources de contamination et la dynamique des sites contaminés liés à l'arrivée d'un tributaire. On a examiné les particules du lit d'un confluent naturel sablonneux où la minéralogie des sédiments composant les bassins-versants est différenciée. En raison de leurs forme et densité, les feldspaths K s'avèrent des traceurs efficaces et indiquent qu'à la jonction étudiée le mélange des apports sédimentaires est presque complété à une distance de mélange de 2,1 (distance à partir de l'apex/largeur du confluent). Par contre, les micas et le pourcentage de minéraux lourds, sensibles au tri hydraulique, ne révèlent pas la provenance des particules. La méthode a aussi été employée pour déterminer le patron de dispersion des particules à un confluent du Saint-Laurent. Ici la minéralogie des particules diffère peu entre les bassins-versants. Toutefois, les variations spatiales du pourcentage de minéraux lourds sont directement liées à la morphologie du lit caractérisée par un banc d'accumulation se terminant par un abrupt à l'entrée du tributaire. Les faibles teneurs en minéraux lourds sur la pente de l'abrupt démontrent que le fluide est peu compétent à l'abri de la construction sédimentaire. Par contre, à son pied et à son sommet, le fluide effectue un tri hydraulique efficace, ce qui entraîne une concentration des particules lourdes. Ces variations des teneurs en minéraux lourds sont indicatrices du tri hydraulique plutôt que de la source sédimentaire.

La pollution de l’air contribue à dégrader la qualité de vie et à réduire l’espérance de vie des populations. L’organisation mondiale de la santé estime que la pollution de l’air est responsable de 7 millions de morts par an dans le monde. Elle participe à aggraver les maladies respiratoires, cause des cancers du poumon et des crises cardiaques. La pollution de l’air a donc des conséquences sanitaires importantes sur la vie humaine et la biodiversité. Ces dernières années, des progrès considérables ont été réalisés dans le domaine des microcontrôleurs et des modules de télécommunications. Ces derniers sont de plus efficients énergétiquement, performants, abordables, accessibles et sont responsables de l’émergence des objets connectés. Parallèlement, les récents développements des microsystèmes électromécaniques et des capteurs électrochimiques ont permis la miniaturisation des technologies permettant de mesurer de nombreux paramètres environnementaux dont la qualité de l’air. Ces avancées technologiques ont ainsi permis la conception et la production dans un cadre académique de capteurs de la qualité de l’air, portatifs, connectés, autonomes et en capacité de réaliser des acquisitions à une fréquence temporelle élevée. Jusqu’à récemment, l’un des majeurs freins à la compréhension de l’impact de la pollution de l’air sur la santé fut l’impossibilité de connaître l’exposition réelle des individus durant leur vie quotidienne ; la pollution de l’air est complexe et varie en fonction des habitudes, des activités et environnements empruntés par les individus. Ces capteurs portatifs de la qualité de l’air permettent donc de lever entièrement ce frein ainsi qu’un nombre important de contraintes. Ils sont conçus pour être utilisables en mobilité, sur de longues périodes et produisent des données granulaires, immédiatement disponibles, décrivant l’exposition à la pollution de l’air du porteur. Bien que les modules de mesure embarqués dans ces capteurs ne soient aujourd’hui pas aussi performants que les instruments de références ou la télédétection, lorsqu’il s’agit d’évaluer l’exposition individuelle à la pollution de l’air, parce qu'ils sont au plus proche des individus, ils permettent d’obtenir l’information la plus fidèle et constituent donc un outil indispensable pour l’avenir de la recherche épidémiologique. Dans ce contexte, nous avons participé au développement et à l’amélioration de deux capteurs de la qualité de l’air ; le CANARIN II et le CANARIN nano. Le CANARIN II est un capteur connecté communiquant par Wi-Fi, qui rapporte les concentrations de particules de diamètre 10, 2.5 et 1 micromètre, ainsi que les paramètres environnementaux de température, humidité et pression, chaque minute et les rend disponible en temps réel. Le CANARIN nano est, quant à lui, un capteur de plus petite taille, possédant les mêmes capacités que le CANARIN II, tout en faisant additionnellement l’acquisition des composés organiques volatils. Il est en capacité de fonctionner de manière autonome, puisque communiquant par réseau cellulaire. Deux types de résultats ont été obtenus avec les capteurs CANARIN ; d’une part, des résultats produits à partir de leur utilisation dans des conditions de vie réelle, d'autre part, des résultats en lien avec l'interprétation et la compréhension des mesures produites par les capteurs de particules dont les CANARINs sont équipés. Ces deux capteurs furent ainsi tous deux exploités par deux projets de recherche, au sein desquels nous avons accompagné le déploiement de plusieurs flottes de capteurs hétérogènes et réalisé l’analyse des données acquises. [...]
Air pollution contributes to the degradation of the quality of life and the reduction of life expectancy of the populations. The World Health Organization estimates that air pollution is responsible for 7 million deaths per year worldwide. It contributes to the aggravation of respiratory diseases, causes lung cancer and heart attacks. Air pollution has therefore significant health consequences on human life and biodiversity. Over the last few years, considerable progress has been made in the field of microcontrollers and telecommunications modules. These are more energy efficient, powerful, affordable, accessible, and are responsible for the growth of connected objects. In the meantime, the recent development of microelectromechanical systems and electrochemical sensors has allowed the miniaturization of technologies measuring many environmental parameters including air quality. These technological breakthroughs have enabled the design and production in an academic environment, of portable, connected, autonomous air quality sensors capable of performing acquisitions at a high temporal frequency. Until recently, one of the major obstacles to understanding the impact of air pollution on human health was the inability to track the real exposure of individuals during their daily lives; air pollution is complex, and varies according to the habits, activities and environments in which individuals spend their lives. Portable air quality sensors completely remove this obstacle as well as a number of other important constraints. These are designed to be used in mobility, over long periods of time, and produce immediately available granular data, which describes the exposure to air pollution of the person wearing it. Although the measurement modules embedded in these sensors are not currently as reliable as reference tools or remote sensing, when it comes to assessing individual exposure to air pollution, because they are as close as possible to the wearer, they provide the most accurate information, and are therefore an indispensable tool for the future of epidemiological research. In this context, we have been involved in the development and improvement of two air quality sensors; the CANARIN II and the CANARIN nano. The CANARIN II is a connected sensor communicating via Wi-Fi, which reports the concentration of 10, 2.5 and 1 micrometer diameter particles, as well as the environmental parameters of temperature, humidity, and pressure, every minute, making them available in real time. The CANARIN nano is a smaller sensor with the same capabilities of the CANARIN II, while additionally sensing volatile organic compounds levels. The CANARIN nano is able to operate autonomously, as it communicates through the cellular network. Two types of results have been obtained with the CANARIN sensors; on one hand, results produced from their use in real life conditions, and on the other hand, results related to the interpretation and understanding of the measurements produced by the particle sensors. These two sensors were both used in two research projects, in which we have helped deploy several heterogeneous sensor fleets and analyzed the acquired data. Firstly, in the POLLUSCOPE project funded by the French National Research Agency, where 86 volunteers from the general population wore a set of air pollution sensors for a total of 101 weeks, 35 of which the volunteers were also equipped with health sensors. Secondly, in the POLLAR project, where 43 subjects underwent polysomnography and then wore one CANARIN sensor for 10 days, thus allowing for the first time to explore the link between sleep apnea and particulate matter exposure. [...]

Avec le développement récent de régulateurs innovants pour le bâtiment, il devient nécessaire de mettre au point une méthode de test qui soit à la fois rapide, reproductible et réaliste. La méthode développée dans cette thèse permet d'obtenir des performances annuelles de régulateurs de pompes à chaleurs (PAC) géothermiques en seulement quelques jours de test. Basé sur une technique d'émulation déjà utilisée pour des tests de PAC géothermiques et de systèmes solaires combinés, le test permet d'incorporer le régulateur et la PAC réels dans un environnement de simulation calibré par des mesures in-situ. Chaque jour de test correspond à un jour type de chaque mois. Le développement de la méthode consiste à déterminer la séquence de jours types optimale permettant une bonne estimation des performances. La méthode est ensuite testée expérimentalement sur le banc semi-virtuel pour comparer un régulateur prédictif à un régulateur conventionnel sur une saison de chauffage. Pour les besoins de la méthode, un régulateur prédictif de PAC géothermiques est développé. Ce régulateur utilise des réseaux de neurones pour la prévision des données météo et de la température ambiante. Un nouveau module pour la prévision des températures dans le plancher chauffant et les sondes géothermiques est proposé. Le régulateur prédictif est testé par simulation sur une saison de chauffage pour différents climats et types de maisons individuelles. En fonction de la référence, les économies d'énergie réalisées varient entre 6% et 15%
With the recent development of innovative controllers for the building, there is a need to develop a testing method that is fast, reproducible and realistic. The method developed in this study aims to estimate the annual performance of ground source heat pump (GSHP) controllers in only a few days of test. Based on emulation techniques already used for GSHP and solar combined systems, the test immerses the controller and a real GSHP in a simulated environement that is calibrated with in-situ data. Each day of test represents a typical day of the month. The development of the method consists in determining the optimal typical days that ensure an accurate estimation of annual performance. The method is then experimentally tested on the semi-virtual test bench for the comparison of a predictive controller and a conventionnal controller over an entire heating season.To develop the method, a predictive controller for GSHP is elaborated. The controller is based on artificial neural networks used for the prediction of weather data and indoor temperature. A new module for the prediction of floor heating and boreholes fluid temperatures is also proposed. The predictive controller is tested by simulation over a heating season for various climates and types of single family house. According to the reference case, the energy savings vary between 6% and 15%

La dispersion atmosphérique intentionnelle ou accidentelle de substances toxiques d'origine nucléaire, radiologique, biologique ou chimique (NRBC) peut avoir des conséquences sanitaires graves. Pour les estimer, l'évaluation de risque NRBC s'appuie, entre autres, sur des modèles d'écoulement/dispersion atmosphérique. En calculant l'évolution spatio-temporelle de la concentration en polluant, ces modèles permettent de quantifier l'effet toxique potentiel sur l'homme. Les évaluer suppose de comparer leurs résultats à des données expérimentales. Or, les méthodologies existantes de comparaison modèle/expérience ont deux défauts : d'une part elles sont inadaptées au contexte d'évaluation de risque NRBC, et d'autre part elles sont biaisées car elles reposent sur des comparaisons directes modèle/expérience. La turbulence dans la couche limite atmosphérique introduit une composante aléatoire importante dans les observations, donc un écart inévitable au résultat de modèle, fût-il « parfait ». Dans cette thèse, deux outils sont construits pour combler ces lacunes. Le premier est une méthodologie de comparaison modèle/expérience spécifiquement adaptée à l'évaluation de risque. Le second est un modèle statistique empirique de calcul de l'incertitude des résultats de simulation. Associé à un modèle de dispersion probabiliste, le modèle statistique proposé permet de calculer une enveloppe de réponse plutôt qu'un résultat « moyen » unique, celui-ci étant peu exploitable malgré son omniprésence dans les évaluations de risques actuelles. Utilisés conjointement, les deux outils développés dans cette thèse donnent à la comparaison modèle/expérience l'objectivité souhaitée
Atmospheric dispersion of contaminated clouds following deliberate or accidental releases of CBRN (chemical, biological, radiological, nuclear) toxic substances may have serious health impacts. In order to estimate them, CBRN risk assessment activities rely, among other things, on atmospheric dispersion models. These models compute the concentration field of pollutant in order to quantify potential adverse effects on human population. They need to be evaluated, which means their outputs have to be compared to experimental data within an appropriate methodology. Now, existing evaluation methodologies have two flaws: firstly they are not suited to risk assessment, and secondly their results may be somewhat arbitrary because they are based on direct comparisons between observations and model results. Turbulence in the atmospheric boundary layer introduces a large random component in the observations, and thus an inevitable gap between observations and model results, be the latter "perfect". In this thesis two tools have been built to fix these issues. The first one is an evaluation methodology suitable for the risk assessment context. The second one is an empirical statistical model meant to estimate the uncertainty in the simulation results. It can be associated to an atmospheric dispersion model with probabilistic capabilities in order to produce an envelop of the answer rather than a unique "average" result, the latter being of little use despite its omnipresence in current risk assessment studies. When used jointly, the two tools developed in this thesis enable model/experiment comparisons to be more objective and less subject to experimental randomness