Réseaux d’eau
intelligents
Démonstrateur à Grande échelle
- Retour d’expérience
Professeur Isam SHAHROUR,
http://ishahrour.com
Journée de l’OIEau
Intelligence Numérique : nouveaux outils pour la gestion des réseaux d’eau
Mercredi 15 mars 2017 - Paris

• Historique du projet « SunRise Smart City »
• Concept Smart City – Smart water
• Présentation du démonstrateur « SunRise Smart
City »
• Résultats et retour d’expérience
Plan

Démarrage en 2010
Mette en place un projet structurant sur la ville, qui combine:
- Infrastructures urbaines
- Développement durable
- Technologie numérique
Projet SunRise Smart City

Collectivités :
AMGVF
LMCU,
Région,
ArtoisComm
International:
W-Smart
New York University
Pays Bas (Vitens)
Grande Bretagne
(Thames)
Espagne (Acciona)
Opérateurs :
• Eaux du Nord/Suez
• Eaux de Paris
• Dalkia
• ERDF
• Eiffage Energie
• Lille Métropole Habitat
Laboratoires de recherche :
Ingénierie, STIC,
Sciences sociales
Formation :
Master (…), Mastère CréaCity
Licence, Master
Centres d’innovation, pole,…
Pole Ubiquitaire, Euratechnologie
CITC –EURARFID
PRN
Starts-ups :
Stereograph, Noolittic,
Inodesign, Calmwater,
Planete oui, IXsane
Concertation et partenariat

Conclusions (2011):
- Le concept « Smart Grid» (réseaux intelligents) présente
un grand intérêt.
- Appliquer ce concept sur l’ensemble des réseaux urbains
et sur leurs interactions
- Passer des réseaux aux services (Smart City)

• Historique du projet
• Concept Smart City – Smart water
• Présentation du démonstrateur
• Résultats et retour d’expériences
Plan

Infrastructures Usagers
défis de la
ville
Sécurité, performances
Satisfaction, interaction
implication

Infrastructures Usagers
Technologie
(Numérique,…)
Innovations
sociales
Enjeux et
défis
Solutions
Sécurité, performances Satisfaction, interaction
implication

Défis pour le service de l’eau:
• Gestion de patrimoine
• Détection et réparation des fuites
• Contrôle de la qualité de l’eau – détection précoce de la
contamination
• Réduire la consommation d’énergie
• Information, sensibilisation et interaction avec les usagers

Difficultés:
- Service de base (Nécessité d’assurer la continuité du service)
- Patrimoine complexe, très étendu
- Généralement âgé, mal (pas assez) identifié
- Enterré (pas visible…)
- En interaction avec les autres réseaux
- Difficultés d’accès à l’énergie et aux réseaux de communication
- Coût élevé d’investissement et de fonctionnement

Défis pour le service d’eau
Comment faire pour :
• Améliorer la sécurité
• Améliorer les performances (réduire les fuites,…)
• Optimiser les investissements et les dépenses de fonctionnement
Comment le numérique peut aider à atteindre ces
objectifs ?

Technologie
Numérique
Internet
Réseaux Sociaux

• Mesurer
• Analyser
• Faire des actions
Internet des objets
Chaque objet peut :
• Être identifié
• Géo-localisé
• Communiquer

Capteurs et actionneurs intelligents

BigData & data analysis, expert system,..

Réalité augmentée et réalité virtuelle

Les drones

Temps réel
Technologie numérique dans la ville
Voir
Analyser
Comprendre
Améliore

Technologie Intelligence
Collective

Health, Education
Art, Culture
BIG DATA
digital, images,
movies, audios
More data

Des données pertinentes
On dispose des données historiques et en temps réel sur les
composantes de la ville (infrastructures, services, usages,…) et sur
son environnement.
Pour résumer la «Smart City »

L’invisible devient visible
Quand on voit les choses on
fait du progrès
Pour résumer la «Smart City »

Créer de la valeur
Donner de la valeur aux données à travers :
• Leur mise dans un contexte spatial et temporel
• Croisement avec d’autres données
Pour résumer la «Smart City »

Développer des modèles prévisionnels:
Des techniques d’analyse, d’apprentissage et de BigData
permettent de développer des modèles prévisions el pour les
systèmes urbains complexes
Pour résumer la «Smart City »

Sécurité et résilience
Les données en temps réel + les modèles prévisionnels permettent
de détecter rapidement les anomalies.
Les techniques de commande permettent de :
• Confiner les anomalies
• Assurer un fonctionnement en mode dégradé
• Rétablir rapidement le fonctionnement
Pour résumer la «Smart City »

Optimisation
Les données sur la ville permettent de:
• Optimiser son fonctionnement,
• Réduire les consommations
• Réduire la pollution
Pour résumer la «Smart City »

Usagers, acteurs de la ville
• Les données et les analyses sont mises à la disposition des
usagers.
• Les usagers remontent des données d’observation et d’évaluation.
• Participent d’une manière plus éclairée et active
Pour résumer la «Smart City »

De nouveaux services:
• Santé, éducation,
• Mobilité
• Tourisme
• Administration
• Personnes âgées ou à mobilité réduite
Pour résumer la «Smart City »

Améliorer l’attractivité
- Politique de développement durable
- Services améliorés
- Sécurité renforcée
- Cadre de vie
- Image moderne
- Activité tourné e vers l’économie de la connaissance
Pour résumer la «Smart City »

• Historique du projet
• Concept Smart City – Smart water
• Présentation du démonstrateur « SunRise Smart
City »
• Résultats et retour d’expériences
Plan

Expérimentation
(Démonstrateur)
Déployer dans la ville ?

Petite ville (110 Hectares)
• 25 000 usagers
• 140 bâtiments
Site du projet «Cité Scientifique»

Site du projet «Cité Scientifique»
100 km de réseaux
• Eau potable
• Assainissement
• Chauffage, Gaz
• Électricité (HT, BT)
• Eclairage public

Architecture du système
Plateforme de
pilotage
Système
d’information
• Données de patrimoine (SIG, BIM)
Outils
d’analyse
Communication
Serveur web
• Equipes Techniques
• Equipes de gestions
• Usagers
• Equipes Académiques
Communication :
• Réseaux filaires
• Réseaux sans fils
• Bâtiments
• Réseaux urbains
Mesure et contrôle des
infrastructures
• Mesures capteurs
Autres Données
• Environnement
• Transport
• Secours
• Autres données

Travail réalisé
1. Système d’information (SIG) pour tous les réseaux
3. Analyse des données
4. Recommandations
• Eau potable
• Assainissement
• Chauffage Urbain
• Electricité
• Voiries
2. Instrumentation:
Plateforme de pilotage
- Développement propre
(ArcGIS)
- OsiSoft
- OpenDataSoft

SIG : Intégrer les données sur les réseaux,
bâtiments,… et sur leur fonctionnement dans le
même système d’information
Sécurité publique
Réseau d'assainissement
Réseau d'électricité
Réseau de chauffage
Réseau d'eau
Caractéristiques du site
Bâtiments

SunRise
Site pilote de la ville
intelligente et durable
Réseau d'eauRéseau de chauffageRéseau d'assainissement

Réseau d'électricité Chauffage

Eau potable
Thèses de doctorat
• Elias Farah « Détection des fuites » - thèse soutenue en Nov 2016
• Amani Abdallah « Contrôle en temps réel de la qualité de l’eau -
Qualification des capteurs intelligents», décembre 2015
• Christine Saab « Contrôle en temps réel de la qualité de l’eau -
Contrôle in situ», thèse en cours

Partenariat
1) Laboratoire commun (CEA-LIST, W-Smart, KWR)
2) Chaire Internationale (Région)
3) Chaire industrielle (Eaux du Nord /Suez)
4) Projets INCOM et BIOSMART (Eau du Nord, Eaux de Paris, Vitens,
KWR, CEA-LIST)

TWUL Demo site
London- UK
Smart Burgos
Burgos -Spain
VIP
Leeuwarden-
Netherlands
Sunrise
Lille- France
Projet Européen SmartWater4Europe

SmartWater4Europe

• Historique du projet
• Concept Smart City – Smart water
• Présentation du démonstrateur « SunRise Smart
City »
• Résultats et retour d’expériences
Plan

• 15 km de conduites
• Complexe et maillé
• Près de 60 ans
Réseau Eau potable

2013 2014 2015
0
50000
100000
150000
200000
250000
300000
350000
400000
Totalconsumption(m3
)
Consommation annuelle

Détection des fuites

Instrumentation
• 90 compteurs d’eau télé-relevés

Instrumentation
Eau potable

VHF 169 MHz
Portail de restitution
des données
GPRS

Consommation bâtiment P2 - Mai 2014

Instrumentation
5 capteurs de pression

0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
0
1
2
3
4
5
6
7
8
4/20/2015
12:00:00 AM
4/21/2015
12:00:00 AM
4/22/2015
12:00:00 AM
4/23/2015
12:00:00 AM
4/24/2015
12:00:00 AM
4/25/2015
12:00:00 AM
4/26/2015
12:00:00 AM
4/27/2015
12:00:00 AM
Pressure (bars)
Consumption(m3)
Flow and pressure profile during a working week in the Chemistry sector
Exemple de mesure
54

Détection des fuites
DMA – Bilan de volume
MNF – Ecoulement de nuit
Profile de consommation (traitement de données, proba,
stat, RNA)

Détection des fuites : bilan de volume
Volume perdu/jour (m3)
Détection des fuites : bilan de volume
Volume perdu
Depuis 01/01/2015

Détection des fuites : bilan de volume

58
Fuites détectées

Contrôle en temps réel de la qualité

S::can micro station
UV
Turbidité
TOC
Température
pH
Chlore libre
Conductivité
Couleur

Vue latérale
60 mm
Vue en plan
1 mm
4mm
Indice de réfraction
à Puce optique MZI
à Electronique dédiée
à Logiciels et algorithmes
à Communication de données (GPRS)
Optiqua Event Lab system

Eau de robinet
S::can
Vidange
Injections de
contaminant
41m
61m
Optiqua
Pilote en laboratoire
Réservoir

Injection
Point de
mesure
64
• Longueur totale = 61 m
• Tuyaux opaques double
couches (Aluminuim–
Plastique)
• Diamètre = 16mm
• Vannes
• Clapets antiretours
• Réservoir d’alimentation
• Vidange
• Ventouse
• Compresseur d’air
comprimé
Pilote pour l’étude de la contamination accidentelle

-0,04
-0,02
0
0,02
0,04
0,06
0,08
0,1
0,12
0,14
0 20 40 60 80 100 120 140
Changement de phase
Temps (minutes)
y = 0,0015x + 0,0191
R² = 0,86853
0
0,02
0,04
0,06
0,08
0,1
0,12
0,14
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Changement de phase
Concentration ajoutée (mg/L)
Injection du Cadmium
Contaminants chimiques/ Optiqua

108 UFC/ml
107 UFC/ml
108 UFC/ml
108 UFC/ml
107 UFC/ml
107 UFC/ml
Injection de bactéries E. Coli
105 CFU/ml
106 CFU/ml
107 CFU/ml
108 CFU/ml
Turbidity (S:Scan)

67
Installation sur le réseau du campus
Valve anti-retour Evacuation d’eau

Mesure sur un bâtiment d’enseignement

Réseaux d’assainissement

L : 31 km
D: 150 à 1200 mm
Réseau d’eaux pluviales

Réseau principal
Réseau secondaire
Réseau principal
Réseau secondaire
Réseau principal
Réseau secondaire
4 km
12 km
D=100-250 mm
930 regards
Réseau des eaux usées

Instrumentation

Sonde débitmètre
Transmetteur
Pack Batterie

Débit journalier

Détection d’Anomalies
80 m3/h10 m3/h

Conclusion
Retour d’expérience très positif
Eau potable:
– Un système opérationnel pour les fuites
– En développement/test pour la qualité

Conclusion
Assainissement
– Opérationnel pour le suivi des paramètres hydrauliques
pour l’eau pluviale ..nécessité de maintenance
– En test/développement pour les eaux usées