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Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc (19/03/2009), Jean-Philippe Steyer (Dir.)
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Méthodologie d'optimisation du contrôle/commande des usines de traitement des eaux résiduaires urbaines basée sur la modélisation et les algorithmes génétiques multi-objectifs
Benoit Beraud1

Le travail présenté dans cet ouvrage concerne le développement d'une méthodologie d'optimisation des lois de contrôle/commande des stations d'épuration des eaux usées urbaines. Ce travail est basé sur l'utilisation des modèles des procédés de traitement afin de réaliser la simulation de leur fonctionnement. Ces simulations sont utilisées par un algorithme d'optimisation multi-objectifs, NSGA-II. Cet algorithme d'optimisation permet la recherche des solutions optimales en fonction des différents objectifs considérés (qualité de l'effluent, consommation énergétique, etc.). Il permet également la visualisation claire des compromis entre diverses lois de contrôle ainsi que la détermination de leurs domaines d'application respectifs. Dans une première partie de cet ouvrage, la méthodologie est développée autour de quatre axes principaux : la conception d'une méthode de simulation fiable et robuste, le choix des jeux de données d'entrée à utiliser en simulation, le choix des objectifs et contraintes à considérer et enfin l'évaluation des performances et de la robustesse à long terme des lois de contrôles. L'application de cette méthodologie sur le cas d'école du BSM1 est réalisée dans cette première partie. Dans une seconde partie, la méthodologie développée est appliquée sur le cas réel de l'usine de dépollution de Cambrai. Cette application a nécessité le développement de nouveaux aspects que sont la génération de données d'entrée dynamiques à partir des données d'auto-surveillance de la station d'épuration et la simulation des lois de contrôles basées sur une mesure du potentiel redox. Cette application a permis de visualiser les compromis entre la loi de contrôle actuellement utilisée sur site et une nouvelle loi envisagée. Il a ainsi été possible d'évaluer le gain de performances à attendre de ce changement.
1:  Lbe - Laboratoire de biotechnologie de l'environnement
optimisation – multi-objectif – traitement biologique – boues activées – modélisation – contrôle/commande – algorithme génétique

Methodology for the optimization of wastewater treatment plant control laws based on modeling and multi-objective genetic algorithms
The work presented in this thesis concerns the development of an optimization methodology for control laws of wastewater treatment plants. This work is based on the use of WWTP process models in order to simulate their operation. These simulations are used by a multi-objective genetic algorithm, NSGA-II. This optimization algorithm allows the search of optimal solutions when multiple objectives are considered (e.g. effluent quality and energy consumption). It also visualizes compromises between various control laws as well as their respective best domains of application. In the first part of this work, the optimization methodology is developed around four main points: the conception of a robust simulation procedure, the choice of input datasets for the simulations, the choice of objectives and constraints to consider and the evaluation of long-term performance and robustness of control laws. This methodology is then applied to the literature case study of BSM1. In the second part of the work, the methodology is applied to the real case study of the Cambrai wastewater treatment plant. This application includes the development of new aspects, such as generation of dynamic input datasets out of daily monitoring measurements of the wastewater treatment plant, as well as simulation of control laws based on oxydo-reduction potential measurements. This application allowed analysis of the compromises between the control law currently tested on the wastewater treatment plant and a new control law foreseen. The benefits of this modification could thus be clearly observed.
optimization – multi-objective – biological treatment – activated sludge – modeling – control – genetic algorithm

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