PDF (Rapport) - ENGEES

Modélisation 1D du comportement d’un
clarificateur à partir du logiciel GPS-X
Mémoire de Fin d’Etudes présenté pour l’obtention du diplôme
d’Ingénieur de l’ENGEES
Réalisé par Claire Deltimple
juin 2010
Promotion
SOMME

Remerciements
Tout d’abord, j’adresse mes remerciements à Jean-Marc Choubert et Jean-Pierre Canler, mes
maîtres de stage, pour leur disponibilité et leurs remarques toujours constructives, tant pour
les aspects scientifiques que rédactionnels.
Par ailleurs, je remercie Monsieur Sadowski pour ses commentaires et renseignements
bibliographiques et également pour avoir accepté d’être mon tuteur.
De même, je suis reconnaissante à Monsieur Beck du temps qu’il a consacré pour me
présenter le logiciel GPS-X avant le début de mon stage et également pour son envoi de
données durant le stage.
Je tiens aussi à les remercier tous les deux de leur accueil lorsque mes maîtres de stage et moimême
sommes venus présenter l’avancée de notre travail à Strasbourg.
De plus, je tiens à remercier Cédric Leporcq pour les données qu’il a collectées et triées ainsi
que le CEMAGREF de Bordeaux pour sa collaboration, et en particulier Anne-Emmanuelle
Stricker.
En outre, je remercie Nicolas Forquet et Claire Lauvernet pour leur aide à l’utilisation du
logiciel R et le personnel des services informatique et documentation pour leur disponibilité et
gentillesse.
Enfin, un grand merci à tous les membres du département Epure pour leur bonne humeur.
Page 2

Résumé
Modélisation 1D du comportement d’un clarificateur à
partir du logiciel GPS-X
Face à une réglementation de plus en plus stricte en termes de rejets, la modélisation
numérique appliquée à l’épuration permet l’optimisation du dimensionnement des stations
d’épuration, et en particulier des clarificateurs secondaires.
L’étude présentée dans le présent rapport vise à optimiser les valeurs des paramètres de
décantation du modèle 1D de Takács pour simuler, via le logiciel GPS-X, le comportement du
voile de boue dans des clarificateurs secondaires. Quatre sites d’étude sont pris en compte.
Dans un premier temps, les limites du modèle de Takács ont été cernées ; les données
disponibles ont été inventoriées et trois méthodes de calage des paramètres de décantation
(V0, r h ) ont été développées. Ces méthodes reposent respectivement sur une relation
statistique fournie par le logiciel GPS-X, des tests en colonnes, un calage sur le voile de boue
et la concentration en MES recirculées. La mise en œuvre ces méthodes a conduit, pour
chaque station, à l’obtention de trois jeux de paramètres pour lesquels les variables simulées
(voile de boue et concentration en MES recirculées) ont été comparées à celles mesurées. Ces
variables simulées ont aussi permis de déterminer vitesses de décantation et variables de
fonctionnement.
Le travail entrepris a fourni des résultants concluants en ce qui concerne la méthode de
calage. Il a aussi permis de préciser de nombreux points à respecter (données d’entrée
nécessaires, bonnes pratiques de mesure) pour une bonne simulation du comportement des
clarificateurs secondaires.
Page 3

Abstract
1D modeling of a clarifier’s behavior using GPS-X
software
The increase in number of regulations applying to treated water makes the design of Waste
Water Treatment Plants (WWTP), and especially of the secondary clarifiers, every day more
challenging. Waste water treatment modeling is a precious tool toward this optimized design.
The here-described study aims at determining the values of the Takács 1D-model settling
parameterswhich best fit the behavior of the four studied clarifiers’. This modeling is made
via the GPS-X software.
Firstly, we investigated the model’s limitations and inventoried available data. We then chose
and developed three methods to calibrate the settling parameters (V0 ; r h ) values. These
methods are based on a GPS-X correlation, on settling tests and on a calibration of the sludge
blanket height as well as on the recirculated MES concentration. Thanks to these methods, we
obtained, for each studied WWTP, three sets of parameters for which we compared the
simulated variables (sludge blanket height and recirculated MES concentration) to the
measured ones. The data were then exploited so as to work out the settling rate and the
operating variables.
The undertaken work has shown positive results concerning the calibration method. This
study also clarified many key aspects for the simulation of secondary clarifiers’ behavior ,
including the necessary input data and best practices for data acquisition.
Page 4

Sommaire
Listes .......................................................................................................................................... 7
1 Abréviations ....................................................................................................................... 7
2 Tableaux ............................................................................................................................. 8
3 Figures ................................................................................................................................ 9
INTRODUCTION GENERALE .............................................................................................. 10
REVUE DE LA LITTERATURE ............................................................................................ 11
1 Problématique et rôle du clarificateur au sein d’un système a boues activées ................. 11
1.1 Les ouvrages incontournables d’une filière à boues activées et leurs liens ............... 11
1.2 Fonctions d’un clarificateur secondaire ..................................................................... 12
1.3 Le système de recirculation des boues ...................................................................... 13
2 Mécanismes de la décantation .......................................................................................... 15
2.1 Régimes de décantation mis en œuvre dans les clarificateurs ................................... 15
2.2 Indices de décantation des boues ............................................................................... 16
3 Modélisation du décanteur ............................................................................................... 20
3.1 Modèles 0D à 3D ....................................................................................................... 20
3.2 Théorie de Kynch ...................................................................................................... 20
3.3 Modèle 1D de Takács ................................................................................................ 21
3.4 Modèle de Vesilind .................................................................................................... 22
3.5 Mécanismes à prendre en compte et comportement du modèle ................................ 25
4 Bilan de l’existant et objectifs du stage ............................................................................ 29
MATERIEL ET METHODES ................................................................................................. 30
1 Principales caractéristiques des stations d’épuration étudiées ......................................... 30
1.1 Caractérisation de l’effluent ...................................................................................... 31
2 Présentation du logiciel .................................................................................................... 32
2.1 Choix du logiciel ....................................................................................................... 32
2.2 Prise en main ............................................................................................................. 32
3 Procédures d’utilisation .................................................................................................... 34
3.1 Choix du paramétrage - Présentation des 3 méthodes ............................................... 36
4 Critères de choix des jeux de données ............................................................................. 41
4.1 Importance de l’état initial ......................................................................................... 41
4.2 Importance de la prise en compte de plusieurs paramètres et d’une variation du voile
de boue ................................................................................................................................. 41
4.3 Analyse et validation des données ............................................................................. 41
4.4 Données nécessaires : ................................................................................................ 42
5 Conclusion intermédiaire ................................................................................................. 43
RESULTATS ........................................................................................................................... 44
1 Rappel des objectifs et critères ......................................................................................... 44
2 Obtention des paramètres ................................................................................................. 44
2.1 Exemple de la station de Vienne pour chaque méthode ............................................ 44
2.2 Paramètres de Takács obtenus pour toutes les stations et sélection des outils de
comparaison dans la littérature ............................................................................................. 46
Page 5

3 Vérification de l’adéquation observation-simulation –comparaison des 3 méthodes ...... 49
3.1 Outils de comparaison : ............................................................................................. 49
3.2 Résultats : .................................................................................................................. 49
3.3 Bilan de l’utilisation de la méthode 3 (« Station ») :................................................. 53
4 Analyse critique ................................................................................................................ 54
4.1 Possibles imprécisions de mesure et résultats incohérents ........................................ 54
4.2 Recommandations : ................................................................................................... 58
5 Synthèse ........................................................................................................................... 60
CONCLUSION GENERALE ET PERSPECTIVES ............................................................... 61
BIBLIOGRAPHIE ................................................................................................................... 62
ANNEXES ............................................................................................................................... 66
Annexe 1 : Types de pont ......................................................................................................... 67
Annexe 2 : Caractéristiques techniques et représentation schématique des filières étudiées .. 70
Annexe 3 : Caractérisation de l’effluent en entrée ................................................................... 76
Annexe 4 : Tableau de comparaison des principaux logiciels de modélisation commercialisés
.................................................................................................................................................. 78
Annexe 5 : Importance de la prise en compte de plusieurs paramètres et d’une variation du
voile de boue ............................................................................................................................ 79
Annexe 6 : Résultats des simulations pour les différentes stations et méthodes ...................... 81
Annexe 7 : Equations de la littérature utilisées pour comparaison .......................................... 85
Annexe 8 : Variables de fonctionnement issues des simulations des stations de Montbonnot et
Saint Marcel ............................................................................................................................. 86
Annexe 9 : Hypothèses et paramètres de décantation pour les différentes stations ................. 87
Annexe 10 : ACP ...................................................................................................................... 88
Annexe 11 : Vitesses de décantation pour les différentes stations et hypothèses .................... 91
Annexe 12 : Variables de fonctionnement sur la station de Montbonnot pour les différentes
hypothèses ................................................................................................................................ 92
Annexe 13 : Modification de la relation de GPS-X dans la prochaine version du logiciel ..... 93
Page 6

Listes
1 Abréviations
[MES]ba Concentration en MES du bassin d’aération (kgMES/m 3 )
[MES]r Concentration en MES recirculées (kgMES/m 3 )
ASM Activated Sludge Model
ATV Abwasser Technische Vereinigung
CEMAGREF Centre d’Etude du Machinisme Agricole, du Génie Rural, des Eaux et des
Forêts
Cm Charge massique (kg DBO 5 /kg MVS.j)
DBO 5 Demande Biologique en Oxygène sur 5 jours (mg/l O 2 )
DSVI Diluted Slugde Volume Index = Indice de Boue (ml/g)
EH
Equivalent Habitant
FNDAE Fonds National de Développement des Adductions d'Eau
fns Fraction de solide non décantable (-)
GPS-X Logiciel General Purpose Simulator
HVdB Hauteur du Voile de Boue
IWA International Water Association
MES Matières En Suspension
Qe
Débit entrant dans le clarificateur (m 3 /h)
Qr
Débit recirculé (m 3 /h)
r h
Paramètre caractéristique de la zone de décantation en masse (m 3 /g)
r p
Paramètre caractéristique des faibles concentrations en solide (m 3 /g)
SBR Sludge Batch Reactor = réacteur à flux séquentiel
Si
Fraction soluble inerte
Ss
Fraction rapidement biodégradable
SSVI 3,5 Stirred Specific Volume Index à 3,5 g/l = indice de boue agité à 3,5 g/l (ml/g)
SVI Slugde Volume Index = Indice de Mohlman (ml/g)
V’0 Vitesse maximale de décantation (m/j)
V0
Paramètre de vitesse maximale de Vesilind (m/j)
VD 30’ Volume de boue Décanté après 30 minutes à partir d’un litre de liqueur mixte
prélevée dans le bassin d’aération (ml/l)
VD 30’d Volume de boue Décanté après 30 mn, à partir d’un litre de boue dilué (ml/l)
Vs
Vitesse de décantation ou vitesse de sédimentation (m/h)
X Concentration locale en particules (kg/m 3 )
X0 Concentration initiale (kg/m 3 )
Xba Fraction de biomasse autotrophe
Xbh Fraction de biomasse hétérotrophe
Xi
Fraction particulaire inerte
Xs
Fraction lentement biodégradable
Taux de recirculation
τ r
Page 7

2 Tableaux
Tableau 1 : relation entre la charge massique et l'âge des boues ............................................. 11
Tableau 2 : grille de détermination de l’IB pour des stations de capacité inférieure à 5000 EH
.................................................................................................................................................. 19
Tableau 3 : définition des paramètres de la vitesse de décantation .......................................... 22
Tableau 4 : ordre de grandeur des paramètres de décantation selon la décantabilité de
l’effluent .................................................................................................................................. 23
Tableau 5 : synthèse des principales relations disponibles dans la littérature liant les
paramètres V0 et r h aux indices de décantation des boues ...................................................... 24
Tableau 6 : sensibilité de la concentration de l’effluent clarifié et la concentration de fond
pour les paramètres du modèle et le taux de recyclage ........................................................... 27
Tableau 7 : caractéristiques des stations d’épuration étudiées ................................................. 30
Tableau 8 : valeurs fréquentes dans la littérature du fractionnement de la DCO sur l’effluent
brut ........................................................................................................................................... 31
Tableau 9 : valeurs des coefficients de corrélation de la relation statistique de GPS-X .......... 37
Tableau 10 : données nécessaires pour modéliser le comportement d’un clarificateur selon les
3 méthodes choisies .................................................................................................................. 42
Tableau 11 : concentrations initiales des tests de décantation, Vienne .................................... 44
Tableau 12 : récapitulatif des résultats de V0 et r h obtenus par les 3 méthodes mises en œuvre
sur 5 stations d’épuration ......................................................................................................... 46
Tableau 13 : détermination des écarts admissibles sur les variables de fonctionnement de la
station de Vienne ...................................................................................................................... 49
Tableau 14 : valeurs des différents paramètres de fonctionnement pour la station de Vienne 51
Tableau 15 : variables mesurées sur la station de Vienne, 13 décembre 2006 (a) ................... 54
Tableau 16 : variables mesurées sur la station de Donmartin-Semanet ................................... 55
Tableau 17 : variables mesurées sur la station de Vienne, 13 décembre 2006 (b) ................... 55
Tableau 18 : indices de décantation obtenus avec une concentration en MES recirculées de
7,44 g/l ...................................................................................................................................... 56
Tableau 19 : variables de fonctionnement obtenues pour les hypothèses forte et faible sur la
station de Vienne le 13 décembre 2006 ................................................................................... 58
Page 8

3 Figures
Figure 1 : unité de traitement par boues activées .................................................................... 12
Figure 2 : vue en coupe d’un clarificateur cylindrique ........................................................... 13
Figure 3 : diagramme de comportement de sédimentation des particules .............................. 16
Figure 4 : régimes de sédimentation lors d’un test en éprouvette ............................................ 17
Figure 5 : influence de la concentration sur l’Indice de Mohlman ......................................... 18
Figure 6: découpage en 10 couches du décanteur ................................................................... 21
Figure 7 : description schématique de la loi du modèle de Takács ......................................... 23
Figure 8 : évolution des paramètres V0et r h en fonction de l’indice de Molhman et selon
l’auteur considéré ..................................................................................................................... 25
Figure 9: phénomènes hydrauliques dans un clarificateur ....................................................... 25
Figure 10: représentation conceptuelle du régime hydraulique ............................................... 26
Figure 11 : schéma de la filière de la station de Vienne (38) ................................................... 33
Figure 12 : logigramme des démarches .................................................................................... 34
Figure 13 : évolution des paramètres V0 et r h selon la relation de GPS-X .............................. 38
Figure 14 : colonnes en fin de test ........................................................................................... 39
Figure 15 : échantillon brut, échantillon dilué1/4, échantillon dilué1/2 .................................. 39
Figure 16 : filtrage des données et obtention des vitesses de décantation, station de Vienne . 45
Figure 17 : obtention des paramètres de décantation via une optimisation linéaire ................ 45
Figure 18 : simulation de la hauteur du voile de boue et de la concentration en MES
recirculées avec la méthode 3 (Station) pour la station de Vienne .......................................... 46
Figure 19 : comparaison des valeurs de paramètres obtenues par les différentes méthodes à
celles de la littérature ................................................................................................................ 47
Figure 20 : comparaison, pour deux concentrations, des vitesses obtenues selon les différentes
méthodes et stations à celles de la littérature ........................................................................... 50
Figure 21 : concentration des couches du clarificateur à 16h et évolution du voile de boue
selon les différentes méthodes pour la station de Vienne (13 décembre 2006) ....................... 52
Figure 22 : r h déterminé par la méthode 3 (Station) en fonction de l’indice de boue .............. 53
Page 9

INTRODUCTION GENERALE
En France, le procédé boues activées par aération prolongée est la filière de traitement
des eaux résiduaires la plus courante pour respecter les normes de rejets. Face à une
réglementation de plus en plus stricte en termes de rejets, le niveau d’instrumentation des
stations augmente (Choubert, 2006) et les constructeurs ont recours à la modélisation
numérique appliquée à l’épuration. Cela les aide, grâce à la représentation dynamique des
différents processus de base et de leurs interactions, à l’interprétation des phénomènes
globaux observés mais aussi, grâce à son caractère dynamique, à prévoir le comportement des
stations face à des événements transitoires.
Ainsi, en comprenant les paramètres responsables de l’évolution du voile de boue dans
l’ouvrage de clarification secondaire et en la simulant dans différentes situations, les départs
de boue pourraient être limités, facilitant donc l’atteinte des objectifs de qualité des rejets en
conditions hydrauliques contraignantes.
Toutefois, utiliser correctement un logiciel de simulation demande de l’expérience et
l’acquisition de nombreuses données sur une certaine période de temps, et ce bien que la
démarche du groupe Good Modelling Practice (GMP) (IWA, 2010) vise à réduire ces
obstacles. Parallèlement, les paramètres proposés par défaut du modèle ne sont pas adaptés
pour simuler le comportement du voile de boue.
Dans ce contexte, l’objectif de ce Travail de Fin d’Etudes (TFE) a été d’arrêter les
valeurs des paramètres de décantation les plus appropriées pour simuler le comportement du
voile de boue dans les clarificateurs de quatre sites d’étude et, dans un objectif de
généralisation, mettre à la disposition de la profession un outil facilement utilisable pour
étudier le comportement du voile de boue sur une station donnée. Nous avons utilisé le
simulateur dynamique GPS-X®. Dans un premier temps, nous avons pris connaissance des
campagnes réalisées et procédé à la réconciliation des données, étape préalable à la simulation
de différentes stations et donc la détermination des paramètres de décantation. Dans un
deuxième temps, nous avons évalué la pertinence des paramètres obtenus et nous avons
recherché une relation permettant de gérer le comportement du voile de boue.
Une revue de la littérature est présentée en Chapitre I, au sein duquel seront présentés
les descripteurs de la décantation et le principal modèle existant, ses lacunes, et les solutions
proposées pour les combler.
La partie matériel et méthodes (Chapitre II) de ce mémoire s’attache à présenter les stations
étudiées mais aussi les étapes de construction et la mise en place de méthodes permettant le
calage du modèle et donc l’obtention des paramètres de décantation.
La partie résultats (Chapitre III) est consacrée à la présentation et évaluation des résultats
obtenus. Nous préciserons également les points auxquels prêter une attention particulière pour
simuler le comportement du voile de boue dans un clarificateur secondaire.
Page 10

REVUE DE LA LITTERATURE
1 Problématique et rôle du clarificateur au sein d’un système a
boues activées
1.1 Les ouvrages incontournables d’une filière à boues activées et leurs liens
Le traitement par boues activées est un procédé de traitement biologique aérobie
intensif de type cultures libres. On distingue plusieurs types de systèmes à boues activées,
caractérisés par des indicateurs dont les valeurs sont dans la plupart des cas représentatives du
niveau de traitement de la station.
Le paramètre clé de dimensionnement le plus fréquent est la Charge massique, Cm, exprimée
en kg de DBO5 par kg de MVS et par jour. Ce paramètre a des conséquences sur la
production spécifique de boue et donc l’âge des boues contenues dans le système, le taux de
MVS des boues, le rendement dont les ordres de grandeurs sont explicités au tableau 1.
Tableau 1 : relation entre la charge massique et l'âge des boues (Source : CEMAGREF et FNDAE 33)
Type de
boues activées
Charge massique
(kg DBO5/kg MVS.j)
Age de boue (A)
(jour)
Très forte charge Cm > 1 A < 1
Forte charge 0.5 < Cm ≤ 1 A < 2
Moyenne charge 0.25< Cm ≤ 0.5 A < 5
Faible charge 0.1< Cm ≤ 0.25 5 < A < 10
Très faible charge Cm ≤ 0.1 A > 15 voire 20
En France, l’aération prolongée (ou boues activées très faible charge) est la filière la plus
courante pour répondre aux objectifs de qualité des rejets. Le présent rapport ne concerne
dans sa grande majorité que les clarificateurs intégrés dans un système à boues activées à très
faible charge.
Une unité de traitement par boues activées comprend toujours :
- un ensemble de prétraitement permettant la rétention des graisses, la
suppression d’éléments volumineux (dégrillage) et la décantation des matières
en suspension lourdes représentés par les sables contenues dans l’eau
résiduaire brute,
- une filière eau, composée d’au moins un réacteur biologique, un dispositif
d’aération et de brassage, un dégazeur, un clarificateur secondaire (aussi
appelé décanteur secondaire), une recirculation des boues et un système
d’extraction des boues en excès,
- une filière boue pour le stockage et traitement des boues en excès issues du
décanteur secondaire
comme représenté sur la figure 1.
Page 11

Figure 1 : unité de traitement par boues activées (Source : Sadowski, 2009)
Si le bassin d’aération est un ouvrage important de part le processus biologique qui s’y
déroule pour transformer la pollution dissoute en gaz et biomasse, le clarificateur secondaire
est l’étape finale de séparation physique d’où un rôle clé car il assure des fonctions
indispensables au fonctionnement de la filière eau et à celui de la filière de traitement des
boues tout en étant le dernier ouvrage avant le rejet dans le milieu naturel.
1.2 Fonctions d’un clarificateur secondaire
Le clarificateur secondaire a trois fonctions, représentées sur la figure 2 :
- la clarification : fonction la plus intuitive et la plus connue, elle permet de séparer
l’eau interstitielle de la biomasse formée afin de rejeter un effluent pauvre en MES
- le stockage : cette fonction permet de faire face au transfert d’une partie de la
biomasse du réacteur biologique vers le clarificateur lors de pics hydrauliques en entrée de
station, fréquents sur les réseaux de type unitaire lors d’événements pluvieux.
- l’épaississement : l’augmentation de la concentration des boues dans le clarificateur permet
le retour permanent de biomasse dans le réacteur biologique tout en, à flux de soutirage égal,
baissant le débit de recirculation et, par voie de conséquence, limitant le flux d’entrée sur le
clarificateur.
L’épaississement est souvent déterminé par un indicateur dit « facteur d’épaississement »,
dont la valeur est égale au quotient de Sr sur Sa.
Les paramètres les plus cités pour leur influence sur ce facteur d’épaississement sont le temps
de séjour des boues dans le clarificateur, l’indice de décantation et le type de pont pour la
reprise des boues [ATV A131, 2000; CTGREF, 1979; Sadowski 2001].
Page 12

Figure 2 : vue en coupe d’un clarificateur cylindrique (Source : Sadowski, 2009)
Avec Sa = [MES] bassin aération
Sr = [MES] recirculées
Qe = débit de l’effluent traité
Qr = débit recirculé
Le dysfonctionnement de l’une ou l’autre de ces fonctions se répercute, dans la plupart des
cas, sur la qualité de l’effluent de sortie qui est inévitablement affectée d’un excès en matières
en suspension, mais aussi sur le fonctionnement du réacteur biologique. C’est pourquoi la
compréhension et la maîtrise des mécanismes de fonctionnement de cet ouvrage, ainsi que de
ses relations avec le bassin d’aération via la recirculation des boues, est fondamentale.
1.3 Le système de recirculation des boues
1.3.1 Rôle de la recirculation
La recirculation permet de :
- maintenir une concentration relativement constante dans le bassin d’aération, ce qui
permet de dissocier le temps de séjour dans l’eau du bassin d’aération et le temps de séjour de
la boue
- limiter le temps de séjour des boues dans le clarificateur et donc éviter la mise en
place de conditions d’anaérobiose
Le fonctionnement de ce dispositif de recirculation peut s’effectuer en continu ou sur horloge.
la recirculation va influencer la concentration en MES dans le bassin d’aération et les temps
de séjour dans le clarificateur.
1.3.2 Les dispositifs de reprise des boues
Les plus courants sont les systèmes de type sucé, raclé ou raclé sucé, et ce selon les diamètres
des clarificateurs (annexe 1).
Afin de parcourir la surface totale d’un clarificateur, il est courant de mettre en place un
ensemble métallique qui relie le centre à la périphérie de l’ouvrage, appelé « pont tournant ».
Les fonctions qui lui sont associées sont multiples :
Page 13

• Supporter le dispositif de reprise des boues ou de raclage selon les cas, et ainsi par
sa mobilité favoriser un balayage complet de la surface du radier ;
• Permettre la récupération des flottants à l’aide d’une raclette de surface ;
• Fournir un accès au centre de l’ouvrage pour y intervenir le cas échéant.
Après une présentation rapide du principe et des fonctions d’un pont tournant, nous allons
maintenant décrire le fonctionnement de chaque dispositif de reprise des boues.
• Le type sucé (schéma en annexe 1)
La boue remonte sous l’effet d’une différence de pression hydrostatique du fond du
clarificateur à sa surface à l’aide de pipes disposées sur la longueur du pont. Ensuite,
provisoirement stockée dans une barge située sur le pont mobile, la boue est transférée au
puits à boues par un siphon, dont le fonctionnement est orchestré par les pompes de
recirculation.
Un tel système, onéreux et délicat à régler, se justifie au-delà de 25 m de diamètre
[SADOWSKI, 2001a].
• Le type raclé (schéma en annexe 1)
Un dispositif de raclage disposé au fond de l’ouvrage, et suspendu au pont mobile,
favorise le transfert des boues vers le centre mais également leur fluidisation. Ensuite une
conduite placée sous le radier et en communication avec le puits à boues permet, soit de
refouler cette boue vers le réacteur biologique, soit de l’extraire et l’acheminer sur la
filière de traitement des boues.
• Le type raclé sucé (schéma en annexe 1)
Ce dernier système auquel on s’intéresse est breveté par DEGREMONT et se présente
comme une combinaison des deux précédents. En effet, pour les clarificateurs de diamètre
intermédiaire, 25 à 35 m, ce système permet d’associer le principe du pont raclé sur
environ deux tiers du rayon et celui du pont sucé sur le tiers restant (le plus proche du
bord). Il est toute fois à noter qu’ici les boues sont remontées par air lift, tubes dans
lesquels on insuffle de l’air afin de créer un mouvement ascendant, puis ces boues reprises
sont ensuite injectées en profondeur à proximité du centre de l’ouvrage.
Le domaine d’emploi de chaque dispositif est, de préférence, le pont raclé pour les
diamètres inférieurs à 25 m, entre 25 et 35 m pour le pont raclé sucé et entre 35 et 45 m
pour le pont sucé.
Page 14

2 Mécanismes de la décantation
2.1 Régimes de décantation mis en œuvre dans les clarificateurs
Le procédé mis en jeu dans le décanteur secondaire est basé sur le principe de séparation des
phases solides et liquides sous l’action des forces de gravité. La densité des particules joue
donc un rôle central dans le processus de décantation.
Dans la réalité, les particules ne sont pas soumises uniquement aux forces de gravité mais
aussi aux forces de frottement et aux forces d’interaction entre les particules. Ces phénomènes
sont complexes et peuvent êtres interprétés de diverses manières selon le point de vue où l’on
se place.
En fonction de l’importance des différentes forces qui agissent sur les particules, il est
couramment admis qu’il existe quatre régimes de décantation des boues activées :
- Type I : décantation des particules grenues (flocs primaires)
Les particules sont dispersées et décantent avec une vitesse de chute constante sous la seule
action de la pesanteur. Elles ne varient ni en taille, ni en forme, ni en densité
- Type II : décantation des particules floculantes ou décantation diffuse
La taille et la vitesse des particules sont variables du fait de la floculation. Les particules
décantent graduellement au sein du décanteur (pas de voile de boue) avec une vitesse propre.
- Type III : décantation freinée ou décantation en zone
Dans ce régime, les particules solides sont suffisamment rapprochées pour être cohésives.
Elles forment une matrice maillée uniforme. Les forces de cohésion sont suffisamment fortes
pour entraîner les particules dans la même direction et avec la même force, indifféremment de
leur taille ou densité. Il existe une interface claire entre les particules décantées et le
surnageant. L'épaississement dans le décanteur secondaire est un bon exemple de ce type de
décantation.
- Type IV : décantation compressive
Dans ce régime, les solides viennent en contact physique les uns avec les autres et sont
supportés par les couches inférieures.
Dans les systèmes d’épuration à boues activées, ces quatre régimes ont lieu simultanément.
Dans la zone de clarification, les particules sont très diluées et ont tendance à floculer, la
décantation est de type I ou II.
Lorsque la concentration des particules augmente (et qu’il y a donc épaississement), la
probabilité de cohésion augmente et la décantation se rapproche d’un comportement de type
piston. Dans le fond du décanteur, la concentration est élevée ce qui entraîne un phénomène
de compression (plus ou moins important selon la hauteur du décanteur et la compressibilité
des boues). Les particules ne sont plus seulement supportées par les forces hydrauliques et
sont engagées dans un mécanisme de compression qui agrège les particules entre elles et
engendre le compactage et l’épaississement des boues.
D’après l’analyse de Ekama (1997), ces quatre régimes sont gouvernés principalement par la
concentration en solide en suspension MES et la tendance des particules à adhérer entre elles,
c’est à dire à floculer. Ekama a établi un diagramme (figure 3) montrant de façon qualitative
l’influence de la concentration et de la cohésion inter-particules sur le régime de
sédimentation.
Page 15

Figure 3 : diagramme de comportement de sédimentation des particules (adapté de Ekama, 1997)
Faibles
concentrations
Concentration en MES
Clarification
classe I
Décantation des
particules grenues
Clarification
classe II
Décantation diffuse
Décantation en masse
Classe III
Fortes
concentrations
Compression
Classe IV
Faible :
Particulaire
Cohésion inter-particules
Forte :
Floculant
Selon cette analyse, il est possible de définir les quatre régimes de décantation en fonction de
deux paramètres : concentration et cohésion inter-particules. Néanmoins, cette analyse n’est
pas sans poser problème d’un point de vue pratique car la concentration est une mesure alors
que la floculation correspond à un phénomène physique. En réalité il s’agit plutôt de l’état de
floculation que l’on peut définir selon une échelle qui va de l’état particulaire à floculant. La
difficulté réside dans le fait qu’il s’agit d’une notion qualitative et non quantitative comme la
concentration en particules.
Cette analyse peut suffire à décrire correctement les quatre régimes, ce ne sont cependant pas
les seuls phénomènes à intervenir. Dans les décanteurs, les particules sont aussi soumises à
des phénomènes hydrodynamiques (entraînement de solides, courts-circuits, turbulences,
effets d’entrée/sortie) que nous aborderons par la suite.
2.2 Indices de décantation des boues
Le phénomène de décantation peut être plus ou moins long selon la concentration des
matériaux susceptibles de décanter et il ne peut être question d’envisager une décantation
totale d’un échantillon quelconque de boue pour étudier sa décantation. Les différents indices
qui vont être définis facilitent cette étude.
La littérature fait état de trois principaux indices, qui, selon les pays, sont plus ou moins
utilisés dans le dimensionnement d’une station d’épuration.
A noter que, pour ces indices, de faibles valeurs indiquent une bonne décantabilité et, à
l’opposé, des valeurs élevées rendent compte d’une très faible aptitude à décanter.
Page 16

2.2.1 IM, Indice de Mohlman également appelé en anglais SVI, Sludge Volume Index
La détermination de cet indice se fait de la façon suivante :
VD
= (en ml/g)
[ ]
IM
MES
30
VD 30 : volume de boue décanté après 30 mn, à partir d’un litre de liqueur mixte
prélevée dans le bassin d’aération, tel que représenté sur la figure 4 ; exprimé en ml/l ;
[MES]ba : concentration en MES des boues du bassin d’aération, en g/l.
Figure 4 : régimes de sédimentation lors d’un test en éprouvette (adapté d’Anderson, 1981)
Volume
décanté
ba
VD 30
30’
En France, la validité de ce test est très controversée car l’IM est un indice global puisqu’il ne
mesure pas un phénomène en particulier. Il dépend de nombreux facteurs tels que la structure
des flocs, le diamètre et la hauteur de la colonne de décantation (seul le volume est fixé).
Ainsi, le diamètre de la colonne a une grande importance puisqu’il conditionne les effets de
parois et Broutin (1974) a montré que les effets liés à la hauteur étaient sensibles pour des
hauteurs de colonne inférieures à 1 m. En effet, en raison de la distance plus grande à
parcourir, l’indice de Mohlman dans les grandes éprouvettes est supérieur à celui dans les
petites.
De plus, la validité de ce test est également controversée pour des concentrations en boues
supérieures à 3 g/l, qui fournissent des VD 30 > 900ml/l (en pointillés sur la figure 5).
Page 17

Figure 5 : influence de la concentration sur l’Indice de Mohlman (Source : Dick et Vesilind 1969, cité dans Ekama
et al, 1997)
Lorsque la boue a une faible aptitude à la décantation, le volume décanté après trente minutes
est élevé et sa lecture est entachée d’erreur (car l’interface eau-boue n’est pas claire). Dans de
tels cas, l’IM découlant du test n’a pas de sens physique.
2.2.2 IB, Indice de Boue également appelé en anglais DSVI, Diluted Sludge Volume Index
Pour s’affranchir de l’influence de la concentration sur le résultat d’un indice de Mohlman,
Kalbskopf a proposé de diluer les boues trop concentrées avec de l’effluent épuré, créant ainsi
l’IB. Cette dilution permet de ramener systématiquement le volume occupé, après une demiheure,
d’un litre de boues en suspension homogène, à une valeur comprise entre 150 et 250
ml, valeurs pour lesquelles la décantation est indépendante de la concentration.
IB
[ VD 30d *
] d
= ou
MES ba
IB
VD
= (en ml/g)
30d
[ ] dans l' éprouvette
MES ba
VD 30d : volume de boue décanté après 30 mn, à partir d’un litre de boue dilué jusqu’à
obtention de 150 < VD 30d < 250, exprimé en ml/l ;
[MES]ba : concentration en MES des boues du bassin d’aération, en g/l ;
d : coefficient de dilution.
Cette indépendance de l’IB vis-à-vis de la concentration permet de comparer l’aptitude à la
décantation de différentes stations de traitement par boues activées et explique sans doute
pourquoi cet indice est plus systématiquement utilisé que l’IM, du moins en France.
Les valeurs exposées dans le tableau 2 concernent des stations d’une capacité inférieure à
5000 équivalents habitants et sont issues des recommandations de la directive ATV A-126
(1993) et du CEMAGREF.
Page 18

Tableau 2 : grille de détermination de l’IB pour des stations de capacité inférieure à 5000 EH (Sources : directive
ATV A-126, 1993, et CEMAGREF)
Nature de l'effluent
100% eaux usées
domestiques
>50% eaux usées
domestiques
200
150 – 200 >200
150 - 200
2.2.3 Indice de boue agité à 3,5 g/l, également appelé en anglais SSVI 3.5 , Stirred Specific
Volume Index
Cet indice est défini par le volume occupé par 1 g de boue après 30 mn de décantation sous
une agitation à 1 tour par minute à l’aide d’un agitateur et pour une concentration initiale en
boue de 3,5 g/l. En pratique, cet indice est établi par interpolation entre des indices réalisés à
des concentrations comprises entre 2 et 6 g/l de boue.
Peu utilisée en France, il ressort pourtant d’une étude de Pitman (1984) que la mesure du
SSVI 3.5 est indépendante des dimensions de la colonne utilisée. Par la suite, en comparant les
résultats obtenus dans un SBR et dans des colonnes de différentes caractéristiques, Stricker et
al. (2007) a montré que la mesure du SSVI 3.5 , en particulier pour des concentrations
supérieures à 4300 mg/l, est la plus représentative de ce qu’il se passe effectivement. Ainsi,
l’agitation lente des colonnes est identifiée comme un facteur encore plus important que ses
dimensions pour la fiabilité de mesure mais également comme un facteur limitant sa mise en
œuvre.
Par ailleurs, le SSVI 3.5 présente une très bonne corrélation avec les paramètres employés dans
la théorie des flux sur le processus de décantation en masse.
Page 19

3 Modélisation du décanteur
3.1 Modèles 0D à 3D
Il existe de nombreux modèles de décantation, des plus simples (modèles 0D) aux plus
perfectionnés (modèles 3D) (Ekama et al., 1997). Le principe des modèles 0D est de répartir,
via un paramètre caractérisant la fraction non décantable des MES, le flux entrant de liqueur
mixte entre la surverse (eau traitée) et le fond de l’ouvrage (recyclage, extraction).
Les modèles 1D sont les plus nombreux dans la littérature (Chancelier et al., 1997a;
Chancelier et al., 1997b; Dupont et Henze, 1992; Härtel et Pöpel, 1992; Jeppsson, 1996;
Laikari, 1989; Otterpohl et Freund, 1992; Takács et al., 1991; Watts et al., 1996 cités par
Chachuat, 2001, Printemps, 2004). Ils discrétisent le décanteur en couches horizontales
homogènes et décrivent les processus suivant un axe vertical.
Enfin, les modèles 2D et 3D sont capables de décrire les turbulences à l’intérieur du
décanteur. Dans ce cas, il n’est plus nécessaire de faire l’hypothèse d’une composition
homogène de la boue dans une section horizontale.
Les modèles 0D et 1D sont généralement utilisés pour la simulation à l’échelle de l’usine de
dépollution, alors que le domaine d’application des modèles 2D et 3D se situe plus au niveau
du décanteur en lui-même (Meirlaen, 2002), où l’objectif sera de mieux comprendre son
comportement hydraulique au cours du temps, et si nécessaire, de tester les aménagements qui
permettraient d’en améliorer le fonctionnement.
Pour notre part, nous nous limiterons aux modèles 1D mais, quelques soient leurs dimensions,
ces modèles nécessitent une théorie sur le processus de décantation.
3.2 Théorie de Kynch
En 1952, Kynch a établi une théorie sur le processus de décantation en masse selon laquelle la
vitesse de décantation Vs est une fonction de la concentration locale du solide en suspension
(X). Une méthodologie a été proposée pour établir expérimentalement cette relation, valable
dans la zone de décantation en masse du clarificateur.
La plupart des modèles développés actuellement sont fondés sur la théorie des flux
développée initialement par Kynch (1952) puis perfectionnée par Dick (1970).
L’apport principal de cette théorie est que la vitesse de décantation des particules dépend
uniquement de la concentration locale en particules quelle que soit leur taille, forme, densité.
Les principales hypothèses sont :
- la concentration des particules est constante entre chaque section horizontale
- en décantation continue, la vitesse totale de décantation est une fonction de la
vitesse relative de décantation des particules et du flux descendant lié à l’extraction
des boues.
La première hypothèse est la plus fondamentale et signifie que toutes les autres forces qui
agissent sur les particules sont à l’équilibre. Malgré le fait que la théorie de Kynch soit
hautement idéalisée et que la validité de ses hypothèses ait fait l’objet de contestations
(Hultman et Hultgren, 1980, qui ont développé une théorie pour décrire le procédé
d’épaississement des boues activées), la plupart des modèles développés actuellement sont
basés sur la continuité des équations développées par Kynch en raison de sa simplicité et de
son caractère déterministe. L’un des principaux problèmes reste la détermination du profil de
vitesse qui doit être déterminée expérimentalement car la vitesse de décantation initiale
Page 20

dépend en fait de nombreux paramètres (concentration, diamètre du cylindre-test, agitation,
caractéristiques de floculation des boues).
Il existe de nombreuses fonctions dérivées de la théorie de Kynch qui relient, de façon plus ou
moins empirique, la vitesse de décantation (Vs) et la concentration locale en particules (X).
La majorité est basée sur la fonction exponentielle, mais aucune n’est universellement admise.
3.3 Modèle 1D de Takács
Le modèle 1D le plus couramment employé, et le plus fiable selon Grijspeerdt et al. (1995),
est celui proposé par Takács et al. (1991). Ce dernier décrit le décanteur en une superposition
de 10 couches de même épaisseur (figure 7) entre lesquelles s’effectuent des transferts de
matière et propose une vitesse de décantation en double exponentielle.
Figure 6: découpage en 10 couches du décanteur (Source :Takács et al., 1991)
3.3.1 Vitesse de décantation
( ) ( )
[ 0, min{V'0, V0 ( r
X − X min
r
X − X min
h
p
× − − − ) ]
V s( X ) = max
e e }
avec
X= [MES]couche et
Xmin = fns*[MES]ba (g/m 3 )
Xmin est la concentration de solide en suspension minimum qui peut
être atteinte, elle correspond à la part de solide non décantable.
Page 21

Où :
Tableau 3 : définition des paramètres de la vitesse de décantation
Unités Définition Valeurs du benchmark
V’0 m/j vitesse maximale de décantation 250
V0 m/j paramètre de vitesse maximale de Vesilind 470
r h m 3 paramètre caractéristique de la zone de
/g
décantation en masse
0.000576
r p m 3 paramètre caractéristique des faibles
/g
concentrations en solide
0.00286
fns - fraction de solide non décantable 0.00228
On peut être amené à s’interroger sur le sens physique des paramètres de la fonction de
vitesse de décantation car, d’une part, ces paramètres ne sont pas directement mesurables,
d’autre part les valeurs de vitesse sont très élevées donc non représentatives du fluide.
3.3.2 Hypothèses et limitation des flux
Les hypothèses adoptées pour la formulation du modèle sont les suivantes (Chachuat, 2001) :
- le décanteur est cylindrique,
- les concentrations sont homogènes dans toute la section horizontale (seuls les flux
verticaux sont pris en compte),
- la vitesse de décantation des particules ne dépend que de la concentration des
composés particulaires dans la section considérée (théorie de Kynch),
- aucune réaction de dégradation n’a lieu au sein du décanteur,
- les phénomènes de dispersion des flocs sont négligeables,
- la liqueur mixte entrante est instantanément et uniformément distribuée sur toute la
surface du clarificateur.
Takács prend également en compte l’approche de Vitasovic (1989) qui vise à limiter les flux.
Ainsi, il considère que le flux d’une couche donnée ne peut être supérieur au flux de la couche
immédiatement au-dessous.
3.4 Modèle de Vesilind
Ce modèle, de type simple exponentielle, ne s’applique que pour des concentrations en solide
supérieures à 1 g/l, voire même 2 à 3 g/l selon Pitman (1980) et Riddell et al. (1983), c’est-àdire
à partir de la zone de décantation en masse (figure 7).
De plus ce modèle, comme celui de Takács, ne décrit pas les mécanismes d’épaississement
donc il est restreint à la zone de décantation en masse.
Page 22

Figure 7 : description schématique de la loi en double exponentielle du modèle de Takács et al. (1991)
(extrait de la thèse de Dauphin)
Vitesse de
sédimentation Vs
Vesilind
Takács
Dans la zone de décantation en masse (X supérieur à 1 voire 2 g/l), le premier terme de la loi
définie en 3.3.1 est nettement supérieur au second, on retrouve alors l’expression de type
simple exponentielle proposée par Vesilind (1968), à savoir
X
s(
X ) V0 − r h
V = ×
Les paramètres V0 et r h définissent les caractéristiques de décantation des boues :
V0 : vitesse maximale de décantation de Vesilind (m/j)
r h : coefficient de ralentissement de la vitesse de décantation (m 3 /g)
e
Les caractéristiques de la boue vont conditionner la qualité de la décantation et donc la valeur
des paramètres de décantation (tableau 4). La loi de décantation devra donc être ajustée d’une
usine à l’autre. De plus, sur un site donné, la boue évolue dans le temps. Les modèles actuels
n’étant pas en mesure de représenter les modifications de populations bactériennes, qui
peuvent induire une dégradation importante de la décantation (par exemple le phénomène de «
bulking », lié généralement à une prolifération de bactéries filamenteuses), il convient de
corréler les paramètres de la loi à un indicateur mesuré sur site (indice de décantation des
boues). Cet aspect constitue la principale limite du modèle en vue de son utilisation
opérationnelle.
Tableau 4 : ordre de grandeur des paramètres de décantation selon la décantabilité de l’effluent (Source :Ekama,
1996)
unités boues facilement décantables boues difficilement décantables
V0 m/j 312 120
r h m 3 /g 0.00025 0.0005
Une méthodologie complète pour estimer les paramètres de Vesilind à partir d’une courbe de
décantation en batch (entière ou bien la zone linéaire dite de « décantation freinée » ou
« décantation en zone ») est décrite dans l’article de Stricker et al. (2007).
Page 23

Par ailleurs, de nombreux auteurs ont cherché à déterminer des relations permettant le calcul
des paramètres de décantation à partir de la connaissance d’un indice de décantation. Le
tableau 5 regroupe les principales corrélations de la littérature pour le calcul des paramètres
V0 et r h (ici r h =k) du modèle classique de type simple exponentielle proposé par Vesilind
(1968).
Tableau 5 : synthèse des principales relations disponibles dans la littérature liant les paramètres « V0 » (m/h) et «
k » (l/g) (correspondant au paramètre rh) aux indices de décantation des boues (ml/g) (Source : Ekama et al. 1997,
Zaied ,1995).
Printemps (2004) a montré que l’ensemble des ces équations donnait des valeurs différentes
des paramètres V0 et r h pour un même indice de boue (figure 8). Ces écarts peuvent
s’expliquer en partie par des conditions expérimentales différentes. En effet on ne mesure pas
le même indice (mesure de IM, SSVI ou IB) et ces corrélations sont établies pour des jeux de
données différents.
Page 24

Figure 8 : évolution des paramètres « V0 » (gauche) et « k » (correspondant au paramètre r h ) (droite) en fonction
de l’indice de Molhman et selon l’auteur considéré (Source : Printemps, 2004)
Il existe également d’autres « points faibles ».
3.5 Mécanismes à prendre en compte et comportement du modèle
3.5.1 Mécanismes non pris en compte
Les hypothèses faites par Takács pour créer son modèle, et explicitées par Chachuat (2001),
négligent des phénomènes hydrauliques qui peuvent être observés lors de la décantation,
comme présenté sur la figure 9.
Figure 9: phénomènes hydrauliques dans un clarificateur (Source : Sadowski, 2009)
Ces phénomènes, schématisés sur la figure 10, sont :
- la dilution
• au pied du clarificateur via des courants de court-circuit (le temps de rétention
hydraulique théorique du clarificateur n’est pas respecté) et l’extraction des
boues
o clarificateur à pont racleur : des boues se déposent directement dans le
cône de soutirage et ne passent donc pas par la phase de raclage et
épaississement
Page 25

o clarificateur à pont suceur : des boues situées au-dessus de la couche
d’épaississement sont aspirées
• entre le clifford et le voile de boue. En effet, si le voile de boue se trouve endessous
du niveau de l’alimentation, il y a alors arrivée d’eau chargée dans
l’eau clarifiée se trouvant au-dessus du voile de boue, et donc dilution et
remise en suspension de particules
• Existence de courants verticaux au sein d’une même couche mis en évidence
par Stypka (1998) : la concentration des particules n’est pas constante dans une
section horizontale
- la compression, phénomène ayant lieu dans la partie basse du clarificateur du fait de
l’augmentation de la concentration des boues
- la diffusion-convection, entre la couche d’alimentation et le voile de boue, due à des
courants de densité, notamment liés à la concentration.
Figure 10: représentation conceptuelle du régime hydraulique (Source : Zodi, 2007)
3.5.2 Améliorations proposées
Nous avons vu que certains mécanismes ne sont pas pris en compte dans le modèle ; des
auteurs ont donc proposé des adaptations du modèle de Takács intégrant :
-la compression via un facteur de correction multiplié au flux gravitaire et permettant
de lisser progressivement l’annulation de la vitesse gravitaire en fond de décanteur, sans
augmenter brusquement la concentration dans la couche de fond (Härtel et Pöpel, 1992).
-la dilution au fond du clarificateur, nécessaire pour que la concentration simulée au
fond du décanteur corresponde à celle mesurée sur la recirculation lors des expérimentations.
Ce phénomène est pris en compte via un facteur de court-circuit (Dupont et Dahl, 1995).
-la dispersion : intégrer ce phénomène permet, selon Krebs (1995), de lisser le profil
de concentration et d’obtenir un profil même quand le flux d’alimentation est inférieur au flux
limitant. Plusieurs auteurs ont pris ce phénomène en compte (Laikari, 1987 : Hamilton et al,
1992; Plosz, 2007)
Page 26

3.5.3 Sensibilité paramétrique du modèle
Une des méthodes utilisée pour évaluer le poids des paramètres du modèle est d’effectuer une
étude de sensibilité paramétrique. L’étude d’Abusam (2002) sur l’impact des variation de
paramètres sur les performances de la fonction en double exponentielle de Takács a montré
que les paramètres V0, r p et fns affectent la prédiction des solides en suspension dans la
couche superficielle, c’est-à-dire au niveau de l’effluent clarifié. Toutefois, ces paramètres ne
jouent aucun rôle dans la détermination de la concentration en solide dans le courant de fond
du clarificateur. Cette incohérence témoigne d’un problème structurel du modèle. Par ailleurs,
l’interaction entre les paramètres ne joue pas un rôle significatif dans les prédictions.
De plus, Verdickt, L., I. Smets, et al. (2005) ont étudié de manière distincte l’influence des
paramètres correspondant à la fonction de Vesilind et de ceux introduits par Takács et al.
(1991) dans différentes conditions de charge et de débit sur la hauteur du voile de boue. Les
résultats de l’étude ont montré que les paramètres correspondant à la fonction de Vesilind, V0
et r h , influencent notablement les bilans matières dans le décanteur. Les paramètres r p et fns
introduits par Takács et al. (1991) ont une forte influence sur la concentration de l’effluent
clarifié à partir du moment où celle-ci reste faible. Par contre, dans les conditions de charge et
de débit de l’étude, V’0 n’a pas d’influence significative sur les paramètres du modèle.
Il apparaît donc que le modèle de Vesilind est suffisant lorsque la modélisation vise à prédire
la surcharge du clarificateur et la concentration recirculée.
Enfin, Verdickt, L., I. Smets, et al. (2005) ont complété leur étude en intégrant la dispersion
au modèle de Takács. Ils ont ainsi pu montrer que le coefficient de diffusion D a une forte
influence sur le profil de concentration à l’état stationnaire. D’une façon générale, plus la
valeur de ce paramètre est élevée, plus la hauteur du lit de boue sera élevée (tableau 6).
Tableau 6 : sensibilité de la concentration de l’effluent clarifié Xe et la concentration de fond Xun pour les
paramètres du modèle et le taux de recyclage R (Type 1,2,3, = décanteur hors surcharge; type 4 : décanteur en
surcharge) (Source : Verdickt, L., I. Smets, et al., 2005)
3.5.4 Comportement numérique du modèle
L’étude de la valeur de n min (nombre minimum de couches) par Verdickt, L. et al. (2005) a
permis de montrer que cette valeur dépendait fortement des conditions opératoires du
décanteur, le plus grand nombre de couches étant nécessaire lorsque le décanteur est sur le
point d’être en surcharge.
Par ailleurs, Verdickt, L. et al. (2005) ont montré que le nombre minimum de couches n min
décroit exponentiellement en fonction du coefficient de dispersion.
C’est pourquoi les valeurs de n min proposées dans la littérature pour prendre en compte la
dispersion (Hamilton, 1992) doivent êtres utilisées avec une précaution particulière car elles
Page 27

sont basées sur des simulations réalisées sur un certain type de décanteur secondaire, avec un
certain jeu de paramètres et pour une plage de conditions de charge limitée.
Enfin, l’étude de Stricker et al. (2007) établit que, pour un nombre de couche égal à neuf, on
approche l’effet de compression, non traduit par les fonctions de Takács ou Vesilind. Elle
ajoute que, en introduisant la compression dans la fonction de Vesilind, les résultats de
simulation deviennent indépendants du nombre de couche.
Un autre critère responsable du comportement numérique du modèle est la hauteur de la
couche d’alimentation, c’est-à-dire la position du Clifford dans le clarificateur. Cet aspect ne
sera pas pris en compte dans notre étude ; nous considérerons que le Clifford alimente la
couche se situant à la moitié de la hauteur du clarificateur.
Page 28

4 Bilan de l’existant et objectifs du stage
La revue de la littérature a permis de rappeler l’importance du clarificateur secondaire au sein
d’une filière boues activées, ainsi que la complexité des phénomènes qui s’y déroulent. Par
ailleurs les principaux descripteurs ont été présentés (indices de décantation).
La revue de la littérature présente également brièvement les différents modèles de décantation
existants avec une attention particulière portée au modèle de Takács, que nous utiliserons
dans notre étude sous la forme simplifiée du modèle de Vesilind puisqu’elle suffit à décrire
l’évolution du voile de boue et la concentration recirculée.
Les caractéristiques du modèle de Takács qui pourraient nous être préjudiciables par la suite
sont les suivantes :
• Comme tous les modèles, le modèle de Takács est simplificateur et néglige des
phénomènes physiques prenant place dans les décanteurs secondaires.
• Surtout, nous ne connaissons pas les conditions pour lesquelles il a été établi (nombre
de couches…) et ses limites.
• Par ailleurs, les paramètres du modèle de Takács
sont difficilement déterminables, identifiables à quelque chose ayant un
sens physique
ont des valeurs dont on ne connaît pas l’origine
sont variables selon l’indice de décantation donc dans le temps et selon
les stations étudiées
sont symptomatiques d’un problème structurel
Malgré cela, le modèle de Takács reste l’un des modèles les plus utilisés pour sa simplicité.
La présente étude vise à trancher sur ses performances, notamment de prédiction de hauteur
du voile de boue et concentration en MES recirculées, mais également à les optimiser et, si
possible, à relier ses paramètres de décantation à un indice de décantation de la boue.
Page 29

MATERIEL ET METHODES
1 Principales caractéristiques des stations d’épuration étudiées
Le travail a porté sur quatre stations d’épuration, choisies pour leur instrumentation, la qualité
des mesures et la durée sur laquelle elles ont été effectuées.
Le tableau 7 récapitule les caractéristiques des stations et des précisions sont disponibles en
annexe 2.
Tableau 7 : caractéristiques des stations d’épuration étudiées
STATION
VIENNE-REVENTIN ST MARCEL-EN- MONTBONNOT ST
VAUGRIS DOMBES MARTIN INOVALLEE
LABEGE
Date d'étude 13/12/2006 12/09/2006 10/02/2009 03/2003 à 03/2004
Date de création - 2000 2007 1995 & 2001
Capacité (EH) 72000 1500 35000 18000
Q N file (m 3 /h) 750 35 500 397
Caractéristiques sur la file le jour de la manipulation
Qj moyen (m 3 /h) 404 25.7 325 64.5
Q min imposé (m 3 /h) 209 0 187 36.3
Q max imposé (m 3 /h) 561 89 546 276.63
VD 30’ (ml/l) 980 450 920 .
IM (ml/g) 247 214 249 190 (estimé)
VD 30’d (ml/l) 210 220 220 200 (estimé)
IB (ml/g) 212 210 238 120
Caractéristiques du décanteur
Nombre de clarificateur 2 1 2 2
Nombre de puits à boue 2 1 2 2
Forme circulaire circulaire circulaire circulaire
Diamètre au plan d'eau (m) 39 8.9 21.7
Surface au plan d'eau (m²) 1174.7 60.70 350.9 526
Hauteur au centre (m) 2.8 2.85 3.8 3
Hauteur à la périphérie (m) 2.8 2.43 3.3 3
Volume (m 3 ) 3345 202 1294 1568
Profondeur du Clifford (m) 1.4 1.25 1.9 1.5
Recirculation
Type de pont sucé raclé raclé sucé
Bassin biologique
Nombre de bassins 2 1 1 1
Forme rectangulaire rectangulaire circulaire -
Volume 3542 280 7000 2800
Système d'aération diffuseurs
Aérateur vertical et
turbine
diffuseurs
diffuseurs
Dégazeur
Nombre de dégazeurs 2 1 1 1
Surface (m²) 12.5 1.3 - 6
Page 30

1.1 Caractérisation de l’effluent
Nous avons fait le choix de modéliser l’ensemble de chacune des filières, et pas seulement les
ouvrages de décantation. La caractérisation de l’effluent brut a été effectuée selon les valeurs
recommandées par le Cemagref (Choubert et al., 2010).
Tableau 8 : valeurs fréquentes dans la littérature du fractionnement de la DCO sur l’effluent brut
Auteurs Si (%) Ss (%) Xs (%) Xi (%) Xbh (%)
Sperandio (1998) 10 25 45 10 10
Henze (1992) Xi+Si=20-25 20 - - 15-20
Jepsson - 9 81 - -
Stricker (2000) 10 25 55 10 -
Roeleveld (2002) 8 11 47 34 -
Kappeler (1992),
13°C
10 7 60 8 15
Kappeler (1992),
15°C
12 8 55 10 15
Kappeler (1992),
22°C
20 11 53 9 7
ASM 10 25 45 15 -
CEMAGREF 4 [2-6] 20 [4-35] 55 [35-75] 15 [9-21] 3 [0-5]
Les valeurs retenues sont présentées en annexe 3.
Page 31

2 Présentation du logiciel
2.1 Choix du logiciel
Différents logiciels de modélisation et de simulation dynamique de stations de traitement des
eaux usées existent sur le marché, permettant ainsi de construire une configuration et de
résoudre les équations différentielles des modèles ASM sans avoir à effectuer des opérations
de programmation informatique.
Un sondage international mené par l’IWA (Hauduc et al., 2009) montre que si l’ASM est
principalement utilisé en Europe par les universités et centres de recherche, en Amérique du
Nord, il est plus utilisé par les compagnies privées.
Les logiciels suivants sont dédiés au traitement des eaux résiduaires (dans l'ordre
alphabétique) : AQUASIM, ASIM (EAWAG, Suisse), BioWin (Envirosim, Canada), EFOR
(Krüger, Danemark), GPS-X (Hydromantis, Canada), SASSPRO (Science Traveller
International, Etats-Unis), SIMBA (Ifak system, Allemagne), SIMBA/SIMBAD (Anjou
Recherche, France), STOAT (WRc, Grande-Bretagne), WEST (MOSTforWATER,
Belgique). Un tableau comparatif des principaux logiciels commercialisés est disponible en
annexe 4.
D'autres logiciels non dédiés sont aussi utilisés en modélisation du traitement des eaux
résiduaires (MATLAB/Simulink, par exemple).
Le logiciel de simulation utilisé par le CEMAGREF de Lyon, et donc pour notre étude, est le
logiciel General Purpose Simulator : GPS-X (version 5.02) de la société canadienne
Hydromantis (Hydromantis, 2010). Ce logiciel, conçu depuis 1988, fonctionne sur PC sous le
système d'exploitation Windows. Il est utilisé partout dans le monde par des compagnies de
consultants, des industries, des municipalités, avec environ 350 licences. Il est en constante
évolution et adaptation par rapport aux recherches dans le domaine de l’assainissement.
Le logiciel intègre de nombreux modèles, chacun répertorié dans une bibliothèque (library).
Les modèles utilisés sont à la fois des modèles publiés au niveau international (ASM) mais
aussi des modèles développés en interne par Hydromantis. De plus l’utilisateur peut créer son
propre modèle. Le logiciel permet de prédire l'effet qu'auront les changements subis par la
station sur la qualité de l'effluent de sortie et permet de réaliser des niveaux de
personnalisation de station très poussés. Pour ces raisons, GPS-X est un bon outil pour
évaluer différentes alternatives de concept, identifier les problèmes, et optimiser le
fonctionnement des stations de traitement. Un grand nombre d'applications à travers le monde
démontrent que son utilisation permet d'améliorer l'efficacité des stations de traitement,
entraînant par là même des économies substantielles en coûts de fonctionnement. La capacité
de GPS-X à simuler une station particulière en fait un outil pratique pour la gestion. Un
opérateur peut contrôler son usine "virtuelle" en temps réel, tout en observant à l'écran l'effet
des changements de certains paramètres de fonctionnement.
2.2 Prise en main
Le logiciel nous a permis de modéliser la station souhaitée à partir d’outils prédéfinis
représentant des ouvrages (« effluent d'entrée », bassin d'aération, clarificateur...).
L’assemblage de ces outils a conduit à un schéma simplifié de la station.
Page 32

Figure 11 : schéma de la filière de la station de Vienne (38)
Une forme de bibliothèque (library) doit être choisie, permettant de prendre en compte les
modèles associés soit au traitement du carbone et de l'azote (CNLIB), soit au traitement du
carbone, de l'azote et du phosphore (CNPLIB). Ne tenant pas compte du phosphore dans notre
étude, nous avons choisi la bibliothèque CNLIB
Pour chaque ouvrage, un modèle doit être associé à l'objet. Nous avons choisi les modèles
suivant :
- pour l'effluent, nous avons choisi le modèle states avec les proportions données en annexe 2
- pour le bassin d'aération, le modèle choisi est l'ASM1,
- pour le clarificateur, le modèle simple 1D de Takács, présenté précédemment, a été choisi.
Aucune réaction biologique n’a été prise en compte dans ce modèle, c’est un modèle physique
unidimensionnel de décantation et de séparation de phases.
Les variables propres de chaque objet ont ensuite été saisies, comme par exemple les
caractéristiques de l'effluent brut, les dimensions physiques des ouvrages…
Puis nous avons configuré l'environnement graphique avec l'ensemble des fenêtres que nous
voulions visualiser (variables de contrôle et variables de sortie). La saisie s’est terminée par
une compilation des données et les simulations. Cette dernière peut aussi bien caractériser un
régime permanent qu'un régime dynamique.
Page 33

3 Procédures d’utilisation
Il existe de rares travaux de recherche (Gillot, 2007 ; Spérandio et al., 2008) traitant de la
démarche consistant à créer un modèle pour un procédé existant. Le groupe Good Modelling
Practice (IWA, 2010) est actuellement en train de rédiger un rapport scientifique et technique
visant notamment à réduire les réticences à utiliser des outils de modélisation-simulation en
décrivant les points clés de chaque étape de la création de modèle.
Ces étapes sont :
- définition du projet
- construction et évaluation du modèle
- structure du modèle et collecte de données
- calage du modèle
- validation, simulation et rapport
Nous avons adapté cette démarche à notre étude selon le logigramme présenté en figure 12.
Figure 12 : logigramme des démarches (inspiré de Gillot, 2007 et Spérandio et al., 2008)
Problème
Le modèle 1D de Takács est-il un bon outil de prévision/
prédiction du voile de boue et dans quelles limites
Etape 1 : définition du projet
Objectifs
•Trancher sur l’intérêt du modèle 1D de Takács
•Adaptation de la relation statistique de Takács aux boues activées françaises
•Mettre à disposition un outil opérationnel
Besoins
•Logiciel GPS-X (et formation adéquate)
•Données adaptées
•Temps
N
Accord sur moyens
et objectifs
O
Page 34

Étape 2 : construction et évaluation du
modèle
Implantation du modèle
•Dimensions des ouvrages, débits admis
•Modélisation du clarificateur en simple 1D
(discrétisation en 10 couches homogènes et modèle de décantation de Kynch)
•Fractionnement de l’effluent d’entrée selon les « standards » CEMAGREF
Évaluation du modèle
Modèle satisfaisant
O
N
Collecte de données
supplémentaires
Définition de la structure du modèle
- théorie des flux de Kynch dans la partie « épaississement » du clarificateur
- modèle de vitesse de décantation Vs
Étape 3a : structure du modèle
Etape 3b : données disponibles
Hypothèses
- 10 couches dans le clarificateur [il faut un plus grand nombre de couches si prise en
compte de la diffusion locale (dans une couche)
(Hamilton, 1992 ; Chatellier)]
- la concentration dans un plan horizontal est uniforme
- Vs = f([matière en suspension]) (théorie de Kynch)
- flux limitant
- pas de réaction biologique au sein du décanteur
- pas de phénomènes de dispersion entre les couches
N
Structure du modèle OK
O
Suivi fin pour une période donnée
Débits : traité, recirculé, extrait
Hauteur du Voile de Boue
Concentration en MES : [MES]r, [MES]ba + profils de concentration
IM, IB
N
Etat initial
(détermination de V0 et r h )
Simulation OK
O
Page 35

Paramètres de calage : (V0 ; r h ) station
Critères d’arrêt : adéquation visuelle, écarts (moyen et relatif)
Étape 4 : calage du modèle
Calage :
N
- Régime Dynamique sur 24 heures
- Régime Permanent sur 50 jours
Calage OK
[MES]ba,VLB, [MES]r
=>(V0;r h ) station, IB
Étape 5 : validation, simulation et rapport
Collecte de données
supplémentaires
N
Simulation et interprétation des résultats
O
Validation
Validation OK
Évaluation du projet OK
O
O
Calage et validation OK
O
Rapport
N
N
N
3.1 Choix du paramétrage - Présentation des 3 méthodes
Nous avons vu que le modèle de Vesilind est suffisant lorsque la modélisation vise à prédire
la surcharge du clarificateur (donc l’évolution du voile de boue) et la concentration recirculée.
Le point clé de la modélisation du comportement d’un clarificateur, en utilisant le modèle de
Takács simplifié, est la détermination des paramètres V0 et r h , non mesurables directement.
Nous avons décidé de comparer les résultats de simulation effectuées à partir de paramètres
de décantation obtenus avec trois méthodes différentes.
Page 36

3.1.1 Méthode 1 : relation statistique de GPS-X
Dans le logiciel GPS-X ® , il existe des corrélations permettant de déterminer les paramètres de
décantation.
Les paramètres d’épaississement des boues sont calculés à partir de l’Indice de Mohlman.
V0 = fcorr1 + fcorr2. IM + fcorr3.IM²
r h = fcorr4 + fcorr5.IM + fcorr6.IM²
avec :
V0 : vitesse maximale théorique de décantation (m/j) (bornée entre 50 et 2 000 m/j)
r h : paramètre relatif aux fortes concentrations (m 3 /g) (borné entre 10 -5 et 10 -2 m 3 /g)
IM : Indice de Mohlman (ml/g)
fcorri : coefficients de corrélation (avec « i » compris entre 1 et 6)
Les valeurs par défaut des coefficients de corrélation «fcorri» sont présentées dans le tableau
9. La source de ces relations n’a pu être obtenue auprès du fournisseur du logiciel ; nous
avons pu obtenir ni les caractéristiques des cinq stations au Canada ayant servi à mettre au
point ces équations, ni leur domaine de validité. Lors de la discussion, il semble que les
stations ayant servi à leur élaboration fonctionnaient sous moyenne charge avec des IM
d’environ 150 ml/g. Or, en France, il rare de rencontrer un tel indice de Mohlman. Une
enquête réalisée en 2003 a révélé que 25% des indices de boues mesurés, sur les 5633 stations
d’épuration à boue activée, en aération prolongée, présentaient une valeur supérieure à 200
ml/g de MES (FNDAE, 2005). Une telle valeur d’indice de boue est associée à un indice de
Mohlman supérieur à 300 ml/g.
De plus, bien que cette méthode de calcul soit immédiate et mise en œuvre par défaut (sous
réserve que l’on renseigne une valeur de IM), on peut également se poser des questions sur
l’importance de fcorr 5 et fcorr 6 et le sens physique de la loi représentée graphiquement en
figure 13.
Tableau 9 : valeurs des coefficients de corrélation de la relation statistique de GPS-X (Hydromantis, 2001)
Coefficients de corrélation Valeurs par défaut
fcorr1 709,7
fcorr2 -4,67
fcorr3 0,018
fcorr4 2,6556.10-4
fcorr5 -2,8471.10-6
fcorr6 2,5011.10-8
fcorr7 -1,623.10-4
fcorr8 4,897.10-3
fcorr9 6,47.10-4
Page 37

Figure 13 : évolution des paramètres V0 et r h selon la relation de GPS-X
V0 (m/j)
1500
Rh (m3/g)
3,E-03
1000
2,E-03
500
1,E-03
0
0 100 200 300 400
IM (ml/g)
0,E+00
V0
Rh
3.1.2 Méthode 2 : mesures en colonnes et optimisation des paramètres r h et V0
Cette méthode a été mise en œuvre par Cédric Leporcq lors de sa demi-thèse à l’université de
Grenoble et au CEMAGREF de Lyon et est couramment utilisée (Stricker, 2007). En effet,
malgré l’absence de prise en compte de certains phénomènes et l’absence d’un protocole
normalisant les tests de décantation en colonne, c’est de ce test que découlent la majorité des
relations de la littérature.
o Mesure de la vitesse de décantation
La mesure de la vitesse de décantation est réalisée dans des colonnes de décantation.
Il a été montré (Stricker, 2007) que les dimensions et le matériau de la colonne ont une
influence sur la vitesse de décantation. C’est pourquoi les tests de décantation ont été réalisés
dans des colonnes en verre (ou plexiglas) de 1 ou 2 m de hauteur (selon les stations) et
diamètre 20 cm.
Pour chaque station, plusieurs tests en colonne sont réalisés avec des concentrations
différentes, les dilutions étant réalisées à partir de la liqueur mixte provenant du bassin
d'aération et de l’effluent clarifié en sortie du décanteur (figures 14 et 15).
Pour chaque test on mesure la concentration en MES au début de l'essai et l'évolution de la
hauteur du voile de boue. Les tests de décantation ont une durée optimale d'au moins 1h (et
maximum 2 à 3 h pour éviter la dénitrification et donc la modification des conditions de
décantation), fonction de la concentration de la boue et de son aptitude à la décantation.
L'objectif est d’atteindre un plateau (correspondant à la phase de compression) pour dégager
une zone linéaire représentative de la zone de décantation freinée. C’est sur cette zone que
pourront être obtenues les vitesses de décantation et donc les paramètres de Takács.
Page 38

Figure 14 : colonnes en fin de test - Montbonnot,
colonnes de 1L (photo CHERIF Hayet)
Figure 15 : échantillon brut, échantillon dilué1/4,
échantillon dilué1/2 - Montbonnot, colonnes de 1L
(photo CHERIF Hayet)
o Détermination des paramètres r h et V0 par la méthode colonne
Le paramètre f ns est estimé à partir de X min , lui-même estimé en mesurant la concentration au
niveau du surnageant lors des tests en colonne. Toutefois, il est préférable d’effectuer cette
mesure en sortie de station plutôt qu’en colonne car il n’y a alors aucun mouvement
hydraulique. C’est pourquoi nous avons utilisé la valeur de référence (0,00228, valeur
benchmark sans unité).
Quant aux paramètres r p et V’0, la bibliographie ne décrit pas de méthode de détermination de
ces paramètres, même si V’0 peut être estimé en recherchant le maximum de la fonction
Vs=f(X) à l’aide d’une gamme de dilution. C’est pourquoi nous avons là aussi utilisé les
valeurs par défaut (r p = 0.00286 m 3 /g et V’0 = 250m/j).
Pour ce qui est des paramètres r h et V0, ils peuvent être optimisés à partir des essais de
décantation en colonne. En effet, pour les fortes concentrations (X supérieur à 1 voire 2 g/l),
l’équation de vitesse de Takács peut se réduire à l’expression de Vesilind, ce qui permet
d’estimer V0 et r h
VS=V0 e -rh(X) .
Une méthodologie complète pour estimer ces paramètres à partir d’une courbe de décantation
en batch (entière ou bien la zone linéaire dite de « décantation freinée » ou « décantation en
zone ») est décrite dans l’article de Stricker et al. (2007). Pour notre part, nous avons optimisé
les paramètres à partir de la zone de décantation freinée et selon deux méthodes :
- Méthode I : optimisation linéaire de ln Vs=- r h .X+ln (V0)
- Méthode II : optimisation non linéaire de Vs= V0 e -rh(X)
Page 39

3.1.3 Méthode 3 : calage des paramètres de Takács à partir des mesures en station et des
paramètres retenus pour la méthode 1
Cette méthode a déjà été mise en place (Marquot, 2006) sur une campagne de mesures de
deux mois permettant le calage et la validation, chose rare, de V0 et r h . Ici, nous ne disposons
pas de suffisamment de données pour caler les deux paramètres de décantation. C’est
pourquoi, à partir du paramètre de vitesse maximale de Vesilind V0 obtenu via la corrélation
de GPS-X, nous avons calé le paramètre relatif à la zone d’épaississement r h de manière à ce
que la hauteur du voile de boue et la concentration des MES recirculées simulées
correspondent aux valeurs mesurées. En effectuant le calage comme si V0 et r h étaient
dépendants nous sommes conscients de faire une approximation ; nous verrons si les résultats
en pâtissent.
Cette méthode de calage est la plus lourde dans le sens où elle nécessite des campagnes de
mesure, un suivi régulier des performances de traitement de la station, en particulier des débit,
des concentrations en MES du bassin d’aération et de la recirculation, du voile de boue, et sur
une période plus ou moins longue accompagnée d’une modification de la hauteur du voile.
Page 40

4 Critères de choix des jeux de données
4.1 Importance de l’état initial
L’établissement d’un régime (pseudo-)permanent est indispensable et conditionne la valeur
initiale des paramètres simulés. C’est pourquoi les renseignements apportés pour le régime
permanent doivent être les plus détaillés possibles, pendant 4 à 6 semaines.
Pour ce qui est des concentrations en MES recirculées et dans le bassin d’aération et de
l’évolution du voile de boue, nous avons renseigné une mesure ponctuellement (environ tous
les 10 jours).
Quant aux débits (entrant dans le clarificateur et recirculé), ils varient sur la journée et
nécessitent des mesures à intervalles réguliers, c’est pourquoi on parle de régime « pseudopermanent
» et, par simplicité, nous avons considéré que l’évolution journalière des débits est
identique sur toute la période d’établissement du régime permanent. Les débits que nous
avons renseignés sont donc les mêmes pour le régime permanent et dynamique et leur mesure
est essentielle, y compris en période nocturne. Le régime dynamique est en effet souvent
commencé vers 8h donc la connaissance des débits des heures précédentes est cruciale,
notamment pour la détermination de hauteur de voile de boue.
4.2 Importance de la prise en compte de plusieurs paramètres et d’une variation du
voile de boue
Le modèle de Vesilind est suffisant lorsque la modélisation vise à prédire la surcharge du
clarificateur (donc l’évolution du voile de boue) et la concentration recirculée. Se limiter à
l’évolution du voile de boue conduit à accepter plusieurs jeux de paramètres de décantation,
autant lorsque le voile de boue est constant que lorsqu’il varie (Dauphin, 1998), et ce bien que
le voile de boue fasse notamment intervenir la concentration recirculée via la concentration
des boues.
HVdB =
( + )
TSB'
Q Q × Sa ×
a r
=
60
[ ]
2Sr
+ Sa
3
Massedeboue
VdB
De même si l’on cale sur des critères de concentration recirculée et voile de boue, ce dernier
étant constant, plusieurs jeux de données sont possibles.
En conséquence, les simulations effectuées donnent des résultats très différents de la réalité
(annexe 5).
Une variation significative du voile de boue (supérieure à 50 cm) est donc nécessaire. Sur les
stations qui présentent deux files et où des « courts-circuits » peuvent être effectués, cette
augmentation peut être obtenue en basculant le débit sortant des bassins d’aération sur un seul
clarificateur.
4.3 Analyse et validation des données
Les campagnes pour lesquelles des incidents ont eu lieu (arrêt d’aération, dispositif de mesure
en continu déconnecté…) ont été mises de côté.
Page 41

Si des jeux de données ont donc été laissés de côté du fait de problèmes de manipulation ou
techniques, d’autres, de par les données apportées, étaient insuffisants pour pouvoir mettre en
œuvre de manière satisfaisante les méthodes décidées ; c’est-à-dire que l’on ne disposait pas
d’une chronique de données suffisamment longue pour caractériser le régime permanent (50
jours, soit environ 3 âges de boue) ou bien que des données indispensables à la détermination
des paramètres de décantation étaient manquantes.
Enfin, en utilisant les données pour la modélisation et simulation, nous nous sommes rendu
compte de certaines de leurs insuffisances, voire incohérences. Cet aspect sera développé dans
le prochain chapitre.
4.4 Données nécessaires :
Précédemment citées, nous récapitulons (tableau 10) les données nécessaires pour modéliser
le comportement d’un clarificateur (voile de boue et concentration des MES recirculées) selon
les 3 méthodes choisies.
Tableau 10 : données nécessaires pour modéliser le comportement d’un clarificateur selon les 3 méthodes choisies
Fréquence pour
Paramètre
à mesurer
h=f(t) en colonne et
[MES]initiale
IM, IB, VD 30’ ,
VD 30’dilué
Profils de
concentration dans
le clarificateur
[MES]r, [MES]ba,
HVdB
Qr, Qe
établissement du régime
permanent (environ 50
jours)
≥ 1 mesure tous les 10
jours
établissement du régime
dynamique (24 h)
≥ 1 fois
>1 fois
>1 fois
>6 fois
A vérifier
IM>IB, VD 30’

5 Conclusion intermédiaire
Afin de simuler le comportement de clarificateurs secondaires, nous avons mis en œuvre trois
méthodes de détermination des paramètres du modèle de Takács:
- une méthode exploitée dans le logiciel de modélisation GPS-X mais dont le
domaine de validité n’est pas communiqué (appelée méthode 1 : GPS-X)
- une méthode couramment utilisée mais contestée en raison de l’absence de prise en
compte de certains phénomènes et l’inexistence d’un protocole normalisant cette
méthode (appelée méthode 2 : colonne)
- une méthode que nous avons établie de manière à simuler de manière satisfaisante
le voile de boue et la concentration en MES recirculées par calage du paramètre de
décantation freinée r h (appelée méthode 3 : station)
et ce selon une démarche bien précise selon le modèle élaboré par le groupe Good
Modelling Practice de l’IWA (Spérandio et al., 2008).
Nous allons étudier les résultats obtenus pour différentes méthodes et stations d’étude
et, si la méthode station établie s’avère satisfaisante, essayer de généraliser cette
méthode de manière à optimiser l’outil utilisé.
Page 43

RESULTATS
1 Rappel des objectifs et critères
Afin de simuler le comportement de clarificateurs secondaires, nous avons mis en œuvre trois
méthodes de détermination des paramètres du modèle de Takács que nous souhaitons évaluer
et comparer.
Pour ce faire, nous allons tout d’abord déterminer les valeurs des paramètres V0 et r h pour
chaque station et méthode. Puis, nous effectuerons les simulations et comparerons les résultats
par rapport aux mesures.
Dans le cas où la méthode que nous avons établie fournirait des résultats intéressants et
pourrait permettre l’optimisation de l’utilisation du modèle de Takács, nous nous attacherons
à trouver une relation avec un indice de décantation.
2 Obtention des paramètres
2.1 Exemple de la station de Vienne pour chaque méthode
Afin d’illustrer les méthodes présentées précédemment, nous allons les appliquer à la station
de Vienne dont nous souhaitons effectuer une simulation pour la date du 13 décembre 2006.
2.1.1 Méthode 1 : relation statistique de GPS-X
En appliquant la relation statistique de GPS-X
V0 = 709,7 – 4,67. IM + 0,018.IM²
r h = 2,6556.10 -4 -2,8471.10 -6 .IM + 2,5011.10 -8 .IM²
à la station de Vienne, dont l’Indice de Mohlman est de 247 ml/g, nous obtenons le jeu de
paramètres suivant
V0=654,37 m/j et r h =1,09*10 -3 m 3 /g
2.1.2 Méthode 2: mesures en colonnes et optimisation des paramètres r h et V0 de Takács
Les tests de décantation sur la station de Vienne ont été réalisés pour 4 concentrations
différentes, dans une gamme de concentration de 750 à 1950 g/m 3 (tableau 11).
Tableau 11 : concentrations initiales des tests de décantation, Vienne
Date X0 (g/m 3 ) IM (ml/g)
11/12/07 750 253
11/12/07 1010 253
12/12/07 1500 251
12/12/07 1950 251
Page 44

Figure 16 : filtrage des données et obtention des vitesses de décantation, station de Vienne
h(m)
2
1,8
1,6
1,4
1,2
1
0,8
0,6
0,4
0,2
0
Décantation
des particules
grenues
et diffuses
Décantation en masse
X0=3870 g/m3 X0=1950 g/m3
X0=1500 g/m3 X0=1010 g/m3
X0=750 g/m3
Compression
0 0,025 0,05 0,075
t (j)
h(m)
2
1,8
1,6
1,4
1,2
1
0,8
0,6
0,4
0,2
0
y = -39,882x + 1,8664
R 2 = 0,9933
y = -61,121x + 1,909
R 2 = 0,9722
y = -23,296x + 2,2787
R 2 = 0,9935
y = -22,572x + 1,7061
R 2 = 0,9491
X0=1950 g/m3 X0=750 g/m3
X0=1500 g/m3 X0=1010 g/m3
0 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05
t (j)
Une fois la vitesse de décantation déterminée (figure 16), une détermination mathématique
permet d’obtenir les paramètres de décantation.
Deux déterminations sont possibles :
-
Vs= V0 e -rh(X)
- ln Vs=- r h .X+ln (V0) (figure 17)
Ainsi, nous obtenons le jeu de paramètres suivant
V0=98 m/j et r h =0,82*10 -3 m 3 /g
Les deux méthodes donnent des résultats très semblables.
Figure 17 : obtention des paramètres de décantation via une optimisation linéaire
Ln(V0)
4,5
ln Vs (m/j)
3
1,5
- r h
y = -0,000820x + 4,584272
R 2 = 0,840320
0
0 500 1000 1500 2000 2500
X0 (g/m3)
2.1.3 Méthode 3 : calage des paramètres de Takács à partir des mesures en station et des
paramètres retenus pour la méthode 1 (GPS-X)
A partir du paramètre de vitesse maximale de Takács V0 obtenu via la corrélation de GPS-X
pour la station de Vienne le 13 décembre 2006 (V0=654 m/j), nous avons calé le paramètre
relatif à la zone d’épaississement r h de manière à ce que la hauteur du voile de boue et la
concentration des MES recirculées simulées correspondent aux valeurs mesurées.
Ainsi, le paramètre r h =7.7*10 -4 m 3 /g, nous permet d’obtenir la meilleure adéquation observésimulation
à la fois pour la hauteur de voile de boue et les concentrations en MES.
Visuellement, cela se traduit par la figure 18.
Page 45

Figure 18 : simulation de la hauteur du voile de boue (à gauche) et de la concentration en MES recirculées (à
droite) avec la méthode 3 (Station) pour la station de Vienne
HVdB (m)
1,2
1
0,8
0,6
0,4
[MES]
(g/m3)
9000
8000
7000
6000
5000
[MES]ba simulé
[MES]ba mesuré
[MES]r simulé
[MES]r mesuré
0,2
0
HVdB simulé
HVdB mesuré
0 0,25 0,5 0,75 1
Temps (j)
4000
3000
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1
Temps (j)
2.2 Paramètres de Takács obtenus pour toutes les stations et sélection des outils de
comparaison dans la littérature
2.2.1 Paramètres de Takács obtenus pour les différentes stations
En procédant de la même manière que pour la station de Vienne, nous avons obtenu les
paramètres de décantation présentés dans le tableau 12.
Les résultats des simulations effectuées avec ces paramètres sont disponibles en annexe 5.
Tableau 12 : récapitulatif des résultats de V0 et r h obtenus par les 3 méthodes mises en œuvre sur 5 stations
d’épuration
Station
IB
(ml/g)
Vienne 212
Montbonnot 238
St Marcel 210
Labège 120
Savigny 200
Valeurs
des
paramètres
Méthode 1
(GPS-X)
Méthode 2
(Colonnes)
Méthode 3
(Station)
Remarques
V0 (m/j) 654 98 654 Bassin non agité pendant
r h (m 3 /g) 0.00109 0.00082 0.00077 les phases non aérées
V0 (m/j) 663 663
r h (m 3 /g) 0.00111 0.0015
V0 (m/j) 535 535
r h (m 3 /g) 0.000802 0.0015
V0 (m/j) 472 410 Mesures collectées et
exploitées par le
r h (m 3 /g) 0.000628 0.00052 CEMAGREF de Bordeaux
V0 (m/j) 190
r h (m 3 /g) 0.000695
Pour information, les valeurs benchmark des paramètres de Takács sont V0=470 m/j et
r h =0,000576 m 3 /g.
Page 46

2.2.2 Sélection des outils de comparaison dans la littérature
Comme nous l’avons vu dans la revue de la littérature, il existe de nombreuses relations qui
permettent de déterminer les paramètres de Takács. Afin de comparer les valeurs des
paramètres que nous avons utilisées pour nos simulations à celles de la littérature, nous nous
sommes servis des constatations d’Ozinsky et Ekama 1995) et de Daigger (1995) ainsi que
d’une étude sélectionnant les relations théoriques les plus précises pour le contrôle de la
vitesse de décantation (SEYAM, 2005). Les équations que nous avons retenues pour juger de
la qualité des valeurs obtenues sont celles de Pitman (1984), Koopman et Cadee (1983),
Wahlberg et Keinath (1988 et 1995), détaillées en annexe 7.
2.2.3 Comparaison des valeurs de paramètres obtenues par les différentes méthodes à celles
de la littérature pour les stations étudiées
Figure 19 : comparaison des valeurs de paramètres obtenues par les différentes méthodes à celles de la littérature
V0 (m/j)
650
V
MB
rh (m3/g)
0,0018
550
450
350
250
150
d
c
b
a
SM
0,0015
0,0012
0,0009
0,0006
0,0003
b
d
c
a
SM
V
MB
50
70 90 110 130 150 170 190 210 230
IB (ml/g)
0
70 90 110 130 150 170 190 210 230
IB (ml/g)
Méthode 1 (GPS-X)
V0 (m/j)
650
rh (m3/g)
0,0018
550
0,0015
450
0,0012
350
250
150
d
c
b
a
S
0,0009
0,0006
0,0003
b
d
c
a
S
V
50
70 90 110 130 150 170 190 210 230
IB (ml/g)
V
0
70 90 110 130 150 170 190 210 230
IB (ml/g)
Méthode 2 (Colonnes)
Page 47

V0 (m/j)
650
550
SM
V
MB
rh (m3/g)
0,0018
0,0015
SM
MB
450
L
0,0012
350
d
0,0009
V
250
150
c
b
a
0,0006
0,0003
L
b
d
c
a
50
70 90 110 130 150 170 190 210 230
IB (ml/g)
0
70 90 110 130 150 170 190 210 230
IB (ml/g)
Méthode 3 (Station)
L=Labège ; S=Savigny ; SM=St Marcel-en-Dombes ; V=Vienne ; MB=Montbonnot
a Pitman (1984) c Wahlberg et Keinath (1988)
b Koopman et Cadee (1983) d Wahlberg et Keinath (1995)
On constate (figure 19, colonne de gauche, première ligne) que l’évolution de V0 telle que
définie par la relation de GPS-X est éloignée de celle définie par les relations de la littérature.
Il est en effet difficile à concevoir que V0 augmente lorsque l’indice de boue augmente, c’està-dire
lorsque la liqueur mixte décante moins bien. Cette incohérence se retrouve à la fois
avec la méthode 1 et la méthode 3 (figure 19, colonne de gauche, ligne 1 et 3) puisque l’on a
choisi d’utiliser le paramètre V0 tel que déterminé par la méthode 1 pour la méthode 3 (à
l’exception de la station de Labège). Quant au paramètre de vitesse maximale de Vesilind V0
déterminé par la méthode 2 (tests en colonne) (figure 19, colonne de gauche, troisième ligne),
ses valeurs, et donc l’évolution, sont proches de celles de la littérature.
Quelle que soit la méthode, l’évolution des paramètres r h avec l’IB suit la même tendance que
celle des paramètres r h déterminés avec les relations de la littérature (figure 19, colonne de
droite).
Les valeurs des paramètres obtenus à partir de la relation statistique de GPS-X sont distinctes
de celles fournies par la littérature. Pour la méthode 3, les résultats varient selon les stations
tandis que ceux issus des tests en colonne sont assez satisfaisants.
On constate que les paramètres issus des tests en colonne ont des valeurs proches de celles de
la littérature. Cela s’explique par le fait que les relations de la littérature résultent
majoritairement de tests en colonnes (annexe 4).
Page 48

3 Vérification de l’adéquation observation-simulation –
comparaison des 3 méthodes
3.1 Outils de comparaison :
3.1.1 - Vitesse de décantation :
En combinant les paramètres V0 et r h selon l’expression Vs =V0.exp (-rh.X ), on a donc également
des relations pour la vitesse de décantation dans la littérature.
3.1.2 - Variables de fonctionnement :
Un couple de paramètres de décantation n’est pas satisfaisant uniquement si la vitesse de
décantation simulée représente fidèlement la réalité. Il faut également vérifier qu’il y a
adéquation de variables de fonctionnement telles que les masses de boue, les concentrations
dans le bassin d’aération, dans les différentes couches du clarificateur et recirculée…
Afin de juger de manière objective de la qualité de ces variables, nous avons, pour chaque
station et chaque variable, déterminé un écart autour de la variable issue de la mesure. Si la
variable issue des simulations est comprise dans cet écart, elle est considérée comme étant
représentative de la réalité ; sinon, elle est considérée comme non-satisfaisante.
Ainsi, nous avons comparés ces variables en tolérant sur le voile de boue une erreur de 0.2 m
et 0,5 g/l sur les concentrations. Répercuté au volume du clarificateur étudié, on obtient
l’erreur admissible sur la production de boue et, par conséquence, sur le temps de séjour.
A titre d’exemple, voici les écarts admissibles sur la station de Vienne (clarificateur de 3345
m 3 ) (tableau 13).
Tableau 13 : détermination des écarts admissibles sur les variables de fonctionnement de la station de Vienne
Voile de Boue
± 0.2 m
[MES] ± 500 g/m 3
Masse de boue Erreur MES×V clarificateur = ± 1,7 t MES
Temps de séjour
Erreur masse de boue
= 0,5 h
quantité horaire de boue recirculée
3.2 Résultats :
3.2.1 Vitesse de décantation
Vs= V0 e -rh(X)
Page 49

Figure 20 : comparaison, pour deux concentrations, des vitesses obtenues selon les différentes méthodes et stations
à celles de la littérature
Vs (m/j)
200
Vs (m/j)
200
160
120
80
40
d
c
a
b
Labège
Vienne
0
70 90 110 130 150 170 190 210 230
IB (ml/g)
SM
Savigny
X=2000 g/m 3 0
MB
160
120
80
40
a
c
d
b
Labège
SM
Savigny Vienne
70 90 110 130 150 170 190 210 230
IB (ml/g)
X=5000 g/m 3
Mesuré
Méthode 2 : Colonnes
Méthode 1 : GPS-X
Méthode 3 : Station
a Pitman (1984) c Wahlberg et Keinath (1988)
b Koopman et Cadee (1983) d Wahlberg et Keinath (1995)
MB
Pour une concentration de 2000 g/m 3 , on constate (figure 20, graphique de gauche) que la
méthode 3 (station) et surtout la méthode 2 (tests en colonne) donnent des valeurs de vitesses
de décantation très proches de celles de la littérature. Pour la méthode 2, cela s’explique là
encore par le fait que les relations de la littérature ont été établies à partir de tests en colonne.
Quant à la méthode 1 (relation de GPS-X), les valeurs de vitesses de décantation obtenues
sont nettement différentes des valeurs de la littérature. Les paramètres V0 étant les mêmes
pour les méthodes 1 et 3, on peut en conclure que la valeur du paramètre r h est déterminante.
Si l’on compare l’impact de la concentration sur les vitesses de décantation, on constate tout
d’abord que la vitesse de décantation est d’autant plus faible que la concentration est élevée,
ce qui est logique.
On remarque ensuite que, si toutes les stations ne présentent pas une vitesse de décantation
proche des valeurs de la réalité selon les différentes méthodes pour une concentration de 2000
g/m 3 , les vitesses de décantation simulées pour les différentes méthodes et stations sont très
proches de celles de la littérature pour une concentration de 5000 g/m 3 (figure 20, graphique
de droite).
Ceci est un résultat allant dans les sens des auteurs fixant la concentration seuil pour laquelle
l’expression de Vesilind est applicable à 5 g/l.
3.2.2 Variables de fonctionnement sur la station de Vienne
A partir des valeurs de paramètres de décantation présentées précédemment, les simulations
nous ont fourni, pour chaque méthode et chaque station, la hauteur du voile de boue, la
concentration en MES dans le bassin d’aération et dans chacune des dix couches du
clarificateur.
Il faut savoir que le logiciel GPS-X assimile la concentration de la dernière couche à la
concentration recirculée.
Page 50

Nous calculons donc une concentration recirculée corrigée telle que :
Méthode CEMAGREF :
Méthode ATV 20 :
[ MES] [ MES]
rcorr
MES
⎡ 1 ⎤
= × ⎢1
+ ⎥
ba
⎢⎣
τ r ⎥⎦
1200
=
Avec [ ]
rcorr lim ite
IB
1000
3
[ MES] =η ×
rcorr
IB ×
t
E
Avec η clarificateur raclé = 0,5
η clarificateur sucé = 0,7
t E = temps d’épaississement ≈ 1,5 h
A partir de la concentration en MES dans chacune des dix couches du clarificateur et du
volume du clarificateur nous calculons la masse de boue produite.
∑ [ MES]
couche
×
V
clarificateur
= Masseboue
En prenant en compte les erreurs admissibles comme présenté précédemment, nous obtenons,
pour la station de Vienne, les résultats présentés en tableau 14.
Les résultats obtenus sur les stations de Montbonnot et St Marcel sont présentés en annexe 8.
Tableau 14 : valeurs des différents paramètres de fonctionnement pour la station de Vienne le 13 décembre 2006,
à 11h45 et 16h
11h45
[MES]r GPS-X
[MES]ba HVdB
[MES]r corr (g/l) Masse de boue
(=dernière couche)
dans le clarificateur
(g/l) (m)
(g/l) CEMAGREF ATV (t MES)
Mesuré 4,0 0,60 7,44 4,8
Méthode 1
(Takács)
3,3 2,1 6,8 13,8
13,7
Méthode 2
(Colonnes)
Méthode 3
(Station)
2,9 1,6 5,3 12,1 9,5
3,8
4,0 0,74 8,5 16,7 6,4
Page 51

16h
[MES]ba
(g/l)
HVdB
(m)
[MES]r GPS-X (=dernière
couche) (g/l)
[MES]r corr (g/l)
CEMAGREF ATV
Masse de boue
dans le clarificateur
(t MES)
Mesuré 3,8 1,00 7,8 6,8
Méthode 1
(Takács)
3,1 2,5 6,4 6,7
14,3
Méthode 2
(Colonnes)
2,7 2,0 5,0 5,9 3,8 10,1
Méthode 3
(Station)
3,8 0,87 8,1 8,3 7,2
Au niveau de la concentration en MES recirculées, les résultats obtenus par la méthode dite
CEMAGREF, qui ne prennent ici pas en compte la concentration limite à 5,66 g/l, fournissent
les résultats les plus proches de la réalité, à condition que le fonctionnement soit stable, c’està-dire
pour un taux de recirculation suffisamment élevé, et que la concentration en MES du
bassin d’aération soit correctement simulée. Quant à la méthode ATV, les valeurs obtenues
sont largement sous-estimées. Ainsi, on obtient une concentration recirculée égale, voire
inférieure, à la concentration dans le bassin d’aération.
On constate que les méthodes 1 et 2 surestiment les masses de boue et la hauteur du voile de
boue tout en sous-estimant les concentrations.
Bien que ces résultats ne représentent pas de manière fidèle ce qui a été observé, ils restent
logiques. En effet, on remarque (figure 21) que la concentration des 7 à 8 premières couches
est surestimée, ce qui s’accompagne d’une surestimation de la hauteur du voile de boue.
Parallèlement, la concentration dans la dernière couche est sous-estimée avec les méthodes 1
et 2, ce qui s’accompagne d’une concentration en MES recirculées inférieure à la valeur
mesurée.
Figure 21 : concentration des couches du clarificateur à 16h et évolution du voile de boue selon les différentes
méthodes pour la station de Vienne (13 décembre 2006)
[MES] (g/m3)
9000
7500
6000
4500
3000
1500
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Numéro de la couche
Mesuré
Méthode 1 : GPS-X
HVdB (m)
3
2,5
2
1,5
Arrivée des boues
1
0,5
0
0 5 10 15 20
Temps (h)
Méthode 2 : Colonnes
Méthode 3 : Station
Page 52

3.3 Bilan de l’utilisation de la méthode 3 (« Station ») :
Nous avons constaté que les critères de fonctionnement issus de la simulation sur la station de
Vienne avec les paramètres tels que déterminés par la méthode 3 sont satisfaisants par rapport
aux mesures réalisées. De même, cette méthode, ainsi que la méthode 2, fournissent des
valeurs de vitesse de décantation proches des valeurs de la littérature. C’est pourquoi il aurait
été particulièrement intéressant de trouver une relation entre le paramètre de décantation
freinée (V0 étant déterminé par la corrélation de GPS-X) et l’indice de boue.
Malheureusement, comme le montre la figure 22, nous ne disposons pas d’assez de données
pour pouvoir conclure. En effet, nous ne savons pas s’il faut porter crédit à la station de
Vienne, dont la valeur du paramètre r h par la méthode station est proche des valeurs de la
littérature, ou bien à celles de St Marcel et Montbonnot.
Figure 22 : r h déterminé par la méthode 3 (Station) en fonction de l’indice de boue
rh (m3/g)
0,0016
0,0013
St Marcel
Montbonnot
0,001
0,0007
Labège
Vienne
0,0004
70 120 170 220
IB (ml/g)
Page 53

4 Analyse critique
4.1 Possibles imprécisions de mesure et résultats incohérents
Comme nous l’avons vu, nous ne disposons pas de suffisamment de données pour détecter les
possibles erreurs de mesure. Nous allons voir quelles peuvent être ces erreurs puis faire des
recommandations permettant de les limiter.
4.1.1 Profils de concentration verticaux
Nous avons eu à exploiter des profils de concentration verticaux incohérents avec les mesures
de MES recirculées ou bien des concentrations en MES dans les bassins d’aération proches,
voire supérieures, de celles recirculées. Nous avons identifié l’utilisation de sondes plutôt que
de prélèvements comme responsable de ces erreurs. En effet, les sondes doivent être
étalonnées de manière précise et régulière. De plus, elles s’encrassent au fil du temps,
fonctionnent pour une certaine gamme de concentration, et nécessitent que la boue soit de
nature homogène dans la cellule de mesure. Pour autant, effectuer un profil vertical de
concentration via des prélèvements n’est pas un gage d’exactitude car il y a alors création
d’un cône d’aspiration qui fait que l’on ne prélève pas exactement dans une seule couche.
Mais un prélèvement à faible débit, tous les 10 cm, à 3 hauteurs différentes et à partir d’un
pont en mouvement permet de limiter ces phénomènes.
4.1.2 Tests en colonne
Nous n’avons pas pu exploiter les tests en colonne effectués sur la station de Montbonnot car
ils avaient été effectués sur une hauteur d’eau de 1 mètre, et dans une gamme de concentration
restreinte [2435-3155 g/m 3 ] qui conduisait à une équation de la droite ln Vs=f(X0), ou de la
courbe Vs=f(X0), erronée et donc des paramètres de Vesilind en dehors des valeurs
admissibles par le logiciel GPS-X (V0=2453 m/j et r h =0.002186 m 3 /g) et incohérents avec
l’IB mesuré.
4.1.3 Indices de Mohlman
Nous avons dû faire face à des Indices de Mohlman sans sens physique et à des résultats
cohérents entre eux mais pas avec l’Indice de Mohlman.
Ainsi, pour la station de Vienne le 13 décembre 2006, les données présentées dans le tableau
15 avaient été mesurées.
Tableau 15 : variables mesurées sur la station de Vienne, 13 décembre 2006 (a)
VD30’ IM IB [MES]ba [MES]r
980 ml/l 247 ml/g 212 ml/g 4 g/l 7.4 g/l
Page 54

Une valeur de VD 30’ aussi élevée implique que l’IM n’a aucune signification physique.
Par expérience, à un IB de 212 ml/g on associerait un IM d’environ 330 ml/g.
Cela est notamment étayé par une mesure CEMAGREF effectuée sur la station de Donmartin-
Semanet fournissant les valeurs telles que présentées dans le tableau 16.
Tableau 16 : variables mesurées sur la station de Donmartin-Semanet
VD30’ IM IB [MES]ba
680 ml/l 300 ml/g 2ml/g 2 g/l
La concentration dans le bassin d’aération de la station de Vienne étant de 4 g/l, il est logique
d’avoir un IM un peu plus élevé.
En utilisant un indice de Mohlman de 330 ml/g dans la relation statistique fournie par GPS-X,
nous obtenons les paramètres suivants :
V0 = 1128.8 m/j et r h = 0.00205 m 3 /g
Mais ces paramètres sont en dehors des limites imposées par GPS-X, à savoir V0

• Hauteur du Voile de Boue : ayant déterminé la masse de boue et connaissant la surface
du clarificateur, on peut calculer la hauteur du voile de boue à partir de la concentration du
voile de boue. Pour calculer cette dernière, on peut utiliser la formule
[ MES] + [ MES]
2 ×
r
ba
[ VdB]
= = 6,33 g/l
3
Ou bien tout simplement la moyenne des concentrations mesurées dans le voile de boue, soit
6,83 g/l
On obtient alors
- avec [VdB] = 6,33 g/l et masse de boue = 5280 kg, V = 834 m 3 .
VdB
Or S = 1175 m² donc HVdB = 0,71 m
clarif
Pour une hauteur mesurée du voile de boue de 0.6m, on surestime la hauteur du voile de boue
de 18 %.
- avec [VdB]mesuré = 6,83 g/l et masse de boue = 5280 kg, V = 773 m 3 .
VdB
Or S = 1175 m² donc HVdB = 0,66 m soit une surestimation de la hauteur du voile de
clarif
boue de 10 %.
Par contre, les relations
1300
[ MES] =
r
IM
326 ×
[ ] =
IM
MES r
90 10
1200
[ MES] =
r
IB
Π
ne sont pas vérifiées puisque, avec [MES]r=7,44 g/l*, on obtient les indices de décantation
tels que présentés dans le tableau 18 alors que nous avions mesuré IB=212 ml/g et estimé
IM=330 ml/g
Tableau 18 : indices de décantation obtenus avec une concentration en MES recirculées de 7,44 g/l
Formule utilisée Valeur d’indice de décantabilité obtenue (ml/g)
1300
IM = IM=174
[ ]
MES r
Π
IM 326 × 90 10
= IM=180
[ ]
MES r
1200
IB = IB = 161
[ ]
MES r
Page 56

* La justesse de notre mesure de [MES]r =7,44 g/l est étayée par le fait que les profils de
concentration établis par prélèvements dans le clarificateur donnent, selon l’heure, une
concentration de la dernière couche de 8,52 g/l; 8,55 g/l et 9,06 g/l.
Toutes ces incohérences sur l’Indice de Mohlman nous ont amené à travailler avec
l’Indice de Boue (les valeurs de cet indice résultent, pour toutes les stations, d’un volume
dilué décanté après 30 minutes compris entre 150 et 250 ml/l, gage d’indépendance du
résultat à la concentration). Nous avons également formulé, pour les stations présentant des
valeurs d’IM incohérentes, des hypothèses :
Hypothèse « mesure » : les valeurs d’IM et IB mesurées sont conservées car elles
illustrent une réalité, c’est-à-dire le fait que, pour certains effluents, déterminer un
indice de Mohlman n’a pas de sens physique. Ce sont les résultats que nous avons
présenté précédemment.
Hypothèse « forte » : à partir de l’IB mesuré, on détermine une valeur de l’IM (en
général supérieure à la valeur initiale) en utilisant la formule de Sadowski
IB = IM ×
⎛ 250
⎜
⎝VD
30
⎞
⎟
⎠
Hypothèse « faible » : à partir des concentrations mesurées, les valeurs de l’IB et
IM sont modifiées (en général pour des valeurs inférieures).
On considère en effet :
= 2 ×
0.5
[ MES] [ MES]
puis on détermine IM à partir de [MES]r via la relation
1300
IM =
r
[ ]
MES r
Puis l’on utilise à nouveau la formule de Sadowski pour obtenir la valeur de IB.
ba
Les caractéristiques des différentes hypothèses et pour les différentes stations sont présentées
en annexe 9, de même que l’Analyse en Composantes Principales effectuée pour chaque
méthode (annexe 10).
Puisque les tests en colonne ne dépendent pas directement des indices de décantation, les
paramètres de décantation déterminés par cette méthode ne dépendent pas des hypothèses.
Par contre, la relation de GPS-X dépendant de l’IM, les paramètres de la méthode 1 changent
pour chaque méthode, de même que ceux de la méthode 3 puisqu’elle utilise la même valeur
de V0 que la méthode 1, donc il y a aussi réajustement du paramètre de décantation freinée.
Les valeurs de vitesse de décantation obtenues avec l’hypothèse forte et faible sur les
différentes stations sont également présentées en annexe 11. Si pour l’hypothèse « mesure » la
méthode 2 et 3 donnaient les valeurs de vitesse les plus proches de celles de la littérature (car
ce sont des méthodes pas directement dépendantes de l’indice de décantation), pour
l’hypothèse forte ce sont la méthode 1 et 2.
Page 57

Pour l’hypothèse faible, aucune méthode ne donne de valeurs de vitesse de décantation proche
de celles de la littérature mais l’évolution des méthodes en fonction de l’IB pour la méthode 1
est assez intéressante.
Nous présentons dans le tableau 19 les variables de fonctionnement obtenues pour les
hypothèses forte et faible sur la station de Vienne le 13 décembre 2006.
Tableau 19 : variables de fonctionnement obtenues pour les hypothèses forte et faible sur la station de Vienne le 13
décembre 2006
16h HF
[MES]ba
(g/l)
HVdB
(m)
[MES]r GPS-X
(=dernière couche)
(g/l)
[MES]r corr (g/l)
CEMAGREF
ATV
Masse de
boue dans le
clarificateur
(t MES)
Mesuré 4,0 0,60 7,44 4,8
Méthode 1
(Takács)
1,8 2,3 3,6 3,9
7,9
Méthode 2
(Colonnes)
2,7 2,0 5,0 5,9 3,8 10,1
Méthode 3
(Station)
3,8 0,86 8,2 8,3 7,1
16h Hf
[MES]ba
(g/l)
HVdB
(m)
[MES]r GPS-X
(=dernière couche)
(g/l)
[MES]r corr (g/l)
CEMAGREF
ATV
Masse de
boue dans le
clarificateur
(t MES)
Mesuré 4,0 0,60 7,44 4,8
Méthode 1
(Takács)
3,9 0,5 8,5 8,5
4,9
Méthode 2
(Colonnes)
2,7 2,0 5,0 5,9 7,6 10,1
Méthode 3
(Station)
3,8 0,87 8,1 8,2 7,1
On constate que, quelque soit l’hypothèse, la méthode station est encore celle représentant le
mieux la réalité.
Toutefois, comme on peut le voir en annexe 12, les résultats ne sont pas aussi satisfaisants
pour la station de Montbonnot où, pour l’hypothèse faible, la méthode 1 représente mieux ce
qu’il se passe dans de telles conditions que la méthode 3.
4.2 Recommandations :
Suite aux valeurs mesurées et résultats observés, et aux critiques que nous avons pu en faire,
nous récapitulons ici les aspects auxquels il faut particulièrement prêter attention lorsque l’on
collecte des données et met en place une démarche pour simuler le comportement de
clarificateurs secondaires.
4.2.1 Mesures :
Il faut tout d’abord s’assurer que les données indispensables (tableau 10 dans le chapitre
Matériel et méthodes) sont accessibles ; que la station présente un mode de fonctionnement
n’étant pas perturbateur (par exemple : recirculation sur horloge, bassin étant par période ni
Page 58

aéré ni agité…) et qu’il est possible de faire suffisamment varier le voile boue (deux files ou
bien possibilité de fonctionner en « circuit fermé »).
Dans la mesure du possible, il faut réaliser des campagnes sur des périodes d’un à deux mois
de manière à pouvoir caler r h et V0 et ainsi tenir compte de l’indépendance des paramètres.
Au minimum, il faut effectuer la mesure sur 24h car le régime nocturne peut être déterminant,
notamment pour la hauteur de voile de boue.
Par ailleurs, il faut disposer de suffisamment de données sur, au minimum, le mois précédent
la campagne de mesures pour pouvoir établir un régime pseudo-permanent.
Lors de la mesure, il faut favoriser la détermination des concentrations par prélèvement plutôt
qu’en utilisant des sondes, noter les heures où l’on crée des perturbations hydrauliques et
attendre qu’un régime stable s’établisse pour effectuer des mesures et simulations et en
déduire les variables de fonctionnement. De plus, il faut mesurer à la fois l’Indice de
Mohlman et l’Indice de Boue, et ce éventuellement plusieurs fois dans la journée. En effet, en
cas d’absence de ces indices, ou de valeur erronée, toutes les mesures effectuées sont
inexploitables.
Pour ce qui est des tests en colonne, il faut se fixer une gamme de concentration sur laquelle
effectuer impérativement les tests en colonne. Ainsi, Ekama (1997) conseille de réaliser 6 à
10 tests en colonne, jusqu’au moins une concentration de 12 g/l. Ce faisant, il faut avoir en
tête que plus la concentration dans la colonne est élevée, plus la décantation est longue et plus
le phénomène de dénitrification risque de se produire.
Il faut également s’affranchir le plus possible des effets de paroi, en prenant une colonne
cylindrique de dimensions minimales (2m, ø20 cm), ou bien en l’agitant à une vitesse de 1
tour par minute.
4.2.2 Démarche
Nous avons vu que l’Indice de Mohlman est le principal obstacle à une simulation fidèle aux
observations lorsque l’effluent de la station étudiée décante mal. C’est pourquoi il y a deux
points importants dans la démarche :
• Rester critique avec les relations exprimant les paramètres de Takács en fonction de
l’Indice de Mohlman, y compris lorsqu’elles sont introduites dans de nouvelles
versions de logiciels (annexe 13).
• Les tests en colonne sont d’autant plus importants qu’ils sont indépendants de l’Indice
de Mohlman. Par la suite, il pourrait être intéressant d’utiliser, pour la méthode 3, le
paramètre V0 tel que déterminé par les tests en colonne et non par la relation de GPS-
X. De manière plus ambitieuse, il faudrait réaliser des campagnes sur des périodes
bien plus longues (1 à 2 mois) de manière à pouvoir caler r h et V0 et ainsi tenir compte
de l’indépendance des paramètres.
Ces deux pistes permettraient peut-être une extension de la portée de la méthode
« station ».
Page 59

5 Synthèse
La simulation du comportement de clarificateurs secondaires via l’application de trois
méthodes de détermination des paramètres du modèle de Takács, a montré des points dont
nous n’avions pas noté l’importance jusqu’alors.
Nous avons en effet constaté que, même si les campagnes de mesures avaient été réalisées sur
des stations de traitement d’eaux usées équipées de manière à permettre la collecte des
données nécessaires, toutes les stations ne présentaient pas les conditions de fonctionnement
requises.
Par ailleurs, nous avons réalisé que les logiciels commercialisés ne sont pas forcément adaptés
à la France, ou en tout cas à des effluents décantant peu ce qui ôte une grande part de l’utilité
de la modélisation. Néanmoins notre travail a permis de mieux définir le domaine de validité
de l’outil disponible.
Cela nous a conduit à rechercher une relation entre les paramètres de Vesilind et l’Indice de
Boue, d’autant plus que la méthode 3 (Station) a montré une bonne adéquation avec la réalité
sur des variables de fonctionnement. Malheureusement, nous ne disposions pas de
suffisamment de données pour prendre en compte l’indépendance des paramètres V0 et r h et
pour valider une relation entre r h et l’indice des boues.
Page 60

CONCLUSION GENERALE ET PERSPECTIVES
L’objectif de ce Travail de Fin d’Etudes était d’arrêter les valeurs des paramètres de
décantation les plus appropriées pour simuler le comportement du voile de boue dans les
clarificateurs de quatre sites d’étude et, dans un objectif de transmission de compétences,
mettre à la disposition de la profession un outil facilement utilisable pour étudier le
comportement du voile de boue sur une station donnée. Nous avons utilisé le logiciel de
simulation GPS-X, avec le modèle 1D de Takács
Dans un premier temps, nous avons pris connaissances des campagnes réalisées et procédé à
la réconciliation des données qui a ensuite permis la simulation de différentes stations et donc
la détermination des paramètres de décantation. Dans un deuxième temps, nous avons utilisé
les paramètres obtenus de manière à simuler les vitesses de décantation et les variables de
fonctionnement, et trouver une relation v0 et r h =f(IB) permettant de gérer le comportement
du voile de boue sur une station donnée.
Les principales conclusions relatives à chacune des phases de ce travail ont été présentées à la
fin de chaque chapitre. Nous ne les reprendrons pas en détail et réservons cette conclusion aux
différents points qui nous ont semblé essentiels.
La revue de la littérature (Chapitre I) a permis de présenter le principal modèle existant, ses
lacunes, et les solutions proposées pour les combler. Il a aussi permis de resituer les différents
indices de décantation et leurs limites.
La partie matériel et méthodes (Chapitre II) de ce mémoire a été consacrée à la présentation
des stations étudiées et à l’explication des étapes de construction et calage du modèle. Ce
calage a été réalisé via trois méthodes :
- une méthode s’appuyant sur une corrélation du logiciel GPS-X
- une méthode s’appuyant sur des tests en colonne
- une méthode que nous avons conçue nous-mêmes.
La partie résultats (Chapitre III) a permis de présenter les vitesses de décantation et
variables de fonctionnement obtenues, à partir des différents paramètres de décantation et
pour les différentes méthodes, mais aussi de pointer les aspects importants et les limites des
méthodes sur lesquels il semble important d’intensifier les recherches futures.
Parmi les axes de recherche, on peut citer par exemple
- l’intérêt de l’utilisation de relations faisant appel à l’Indice de Mohlman, ou à
l’IM avec VD30 dilué au ½, indice peu mesuré en France, pour caractériser la décantabilité de
la boue activée
- la concentration à partir de laquelle l’expression de Vesilind est optimale.
Page 61

BIBLIOGRAPHIE
ABUSAM A., KEESMAN K.J. Sensitivity analysis of the secondary settling tank double-exponential
function model. EWA, 2002.
ANDERSON J.A. Thickening performance of activated sludge settlement tanks. Water Pollution Control,
volume 80, n°4, 1981, p. 521-528.
BECK C. Modélisation physique et biologique des procédés de traitement des eaux usées - Introduction à
la simulation des stations à boues activées. ENGEES, 2006. 143 p.
BROUTIN J.L. Décantation des Boues. Mémoire de D.E.A., mines, ENGEES, Strasbourg, 1974.
CHACHUAT B. Méthodologie d'optimisation dynamique et de commande optimale des petites stations
d'épuration à boues activées. Thèse de doctorat, 2001, Institut National Polytechnique de Lorraine.
CHANCELIER J.C., COHEN DE LARA C., JOANNIS C. ET PACARD F. New insights in dynamic
modelling of a secondary settler - I. Flux theory and steady-state analysis. Water Research,31(8), 1997a
p.1847-1856.
CHANCELIER J.C., COHEN DE LARA C., JOANNIS C. ET PACARD F. New insights in dynamic
modelling of a secondary settler - II. Dynamical analysis. Water Research, 31(8), 1997b, p. 1857-1866.
CHOUBERT, J.-M., GILLOT, S., HÉDUIT, A. Pratique française d’installation et d’utilisation des capteurs
dans les petites installations à boues activées. Techniques Sciences et Méthodes, 5, 2006, p. 69-76.
CHOUBERT, J.-M., DRUILHE, C., BÉLINE, F., GILLOT, S. Principales techniques de fractionnement de la
matière organique des déchets liquides utilisables en modélisation des bioprocédés. Techniques de
l’ingénieur, IN98, 4, 2010, 15 p.
DAIGGER G.T. Development of refined clarifier operating diagrams using an updated settling
characteristics database. Water Environment Research, Volume 67 (1), 1995.
DAUPHIN S. Connaissance et contrôle du fonctionnement des stations d'épuration, intérêt et limites des
moyens métrologiques actuels. Application à la gestion hydraulique d'un décanteur secondaire. Thèse de
doctorat, 1998, Université Louis Pasteur de Strasbourg.
DE CLERCQ J., DEVISSCHER M., BOONEN I., DEFRANCQ J., VANROLLEGHEM P. Analysis and
simulation of the sludge profile dynamics in a full-scale clarifier. Journal of Chemical Technology and
Biotechnology, volume 80, 2005, p. 523-530.
DICK R.I. Role of activated sludge final settling tanks. Journal of the Sanitary Engineering Division, ASCE
96 (SA2), no. 7231, 1970, p. 423-436.
DIEHL S. A conservation law with point source and discontinuous flux function modelling continuous
sedimentation. SIAM Journal on Applied Mathematics, volume 56, n°2, 1995,p. 388-419.
DIRECTIVE ATV A126. Principes de traitement par boues activées. 1993.
DIRECTIVE ATV A131. Dimensionnement de stations biologiques à un seul étage. 2003.
DUPONT R., HENZE, M. Modelling of the secondary clarifier combined with the activated sludge model
No.1. Water Science and Technology, volume 25, numéro 6, 1992, p. 285-300.
Page 62

DUPONT R., DAHL C. An one-dimensional model for a settling tank including density current and shortcircuiting.
Water Science and Technology, volume 31, n°2, 1995, p. 215-224.
EKAMA G.A., et al. Secondary Settling Tanks : Theory, Modelling, Design and Operation. Scientific and
Technical Report No. 6, IWA Publishing, 1997. 216p
FNDAE. Dysfonctionnements biologiques des stations d’épuration : origines et solutions. FNDAE, n°33,
2005.
GILLOT S., et al. Etat de l'art de la modélisation du traitement biologique des eaux résiduaires. Tribune de
l'eau 59, Volume 640, 2006, p. 35-46
GOVOREANU R. Activated sludge flocculation dynamics: On-line measurement methodology and
modelling. PhD Thesis, 2004, Université de Gent, Neederlands.
GRIJSPEERDT K., VANROLLEGEM P. AND VERSTRATE W. Selection of one dimensional sedimentation
models for one-line use. Water Science and Technology, volume 31, numéro 2, 1995, p. 193-204.
HAMILTON J., JAIN R., ANTONIOU P., SVORONOS S.A., KOOPMAN B., LIBERATOS G. Modeling and
pilot-scale experimental verification for predenitrification process. Journal of Environmental Engineering,
volume 198, n°1, 1992, p. 38-55.
HÄRTEL L. AND PÖPEL H.L. A dynamic secondary clarifier model including processes of sludge
thinckening. Water Science and Technology, volume 25, numéro 6, 1992, p267-284.
HENZE M. Characterization of wastewater for modelling of activated sludge processes. Water Science and
Technology, volume 25, n°6, 1992, p. 1-15.
HENZE M., GUJER W. Modelling and control of activated sludge processes. Oxford, 1995.
HAUDUC H., et al. Activated Sludge Modelling in Practice - An International Survey. Water Science and
Technology. Volume 60, Issue 8, 2009, p. 1943-1951
HULTMAN B., HULTGREN J. Deviations from the Kynch theory in thickening sludges from waste water
treatment plants. TRIB. CEBEDEAU,Volume 33, Issue 441-442, 1980, p. 373-389
JEPPSSON U., DIEHL S. An evaluation of a dynamic model of the secondary clarifier. Water Science and
Technology, volume 34, n°5-6, 1996, p. 19-26.
KREBS P., VISCHER D., Gujer, W. Inlet-structure design for final clarifiers. Journal of Environmental
Engineering, Volume 121, Issue 8, 1995, p.558-564
KYNCH G. J. A theory of sedimentation. Transactions of the Faraday society, volume 48, 1952, p. 166 – 176
LAIKARI H. Simulation of the sludge blanket of a vertical clarifier in an activated sludge process. Water
Science & Technology, volume 21, n°6-7, 1989, p. 621-629.
MARQUOT A. Modélisation du traitement de l'azote par boues activées en sites réels : calage et évaluation
du modèle ASM1. Mémoire de D.E.A., 2006, INSA, CEMAGREF, Bordeaux.
MEIRLAEN J., VAN ASSEL J., VANROLLEGHEM P.A. Real time control of the integrated urban
wastewater system using simultaneously simulating surrogate models. Water Science and Technology ,
Volume 45, Issue 3, 2002, p. 109-116
OTTERPOHL R. et FREUND M. Dynamic models for clarifiers of activated sludge plants with dry and wet
weather flows. Water Science & Technology, 26(5/6), 1992, p. 1391-1400.
Page 63

OZINSKY A.E., EKAMA G.A., REDDY, B.D. Mathematical simulation of dynamic behaviour of
secondary settling tanks. Research Report W85, 1994, Department of Civil Engineering, University of Cape
Town, South Africa.
PITMAN A.R. Settling properties of extended aeration sludge. Journal of the Water Pollution Control
Federation, volume 52 (3 I), 1984, p. 524-536
PLOSZ B.G., et al. One-dimensional modelling of the secondary clarifier factors affecting simulation in the
clarification zone and the assessment of the thickening flow dependence. WATER RESEARCH 41, 2007,
p.3359 – 3371
PORRAS P. Protocoles de fractionnement des eaux résiduaires urbaines et impact sur les résultats de
simulation d’une station à boues activées par le modèle ASM1. Mémoire de DEA, 2003, ENGEES. 66 p.
PRADES G. Optimisation d'une installation de traitement par boues activées lors de surcharges de
pollution en période de vendanges. Mémoire de TFE, 2003, ENGEES. 97 p.
PRINTEMPS C.A., BAUDIN A.B., DORMOY T.C., ZUG M.A., VANROLLEGHEM P.A.D. Optimisation of
a large WWTP thanks to mathematical modelling. Water Science and Technology, volume 50, n°7, 2004, p.
113-122.
QUEINNEC I., DOCHAIN D. Modelling and simulation of the steady-state of secondary settlers in
wastewater treatment plants, Water Science and Technology, Volume 43, n°7, 2001,p. 39-46
RIDDELL M.D.R., LEE J.S., WILSON, T.E. Method for estimating the capacities of an activated sludge
plant. Journal of the Water Pollution Control Federation, Volume 55, 1983, p. 360-368.
SADOWSKI A.G. Traitement biologique par cultures libres. FI 2A ENGEES, 2009. Chapitre 2, Filière eau.
99 p.
SADOWSKI A.G. Les enjeux en recherche et développement dans le traitement des eaux usées. FI 3A
ENGEES, 2009. Chapitre 1, Filière eau.127 p.
SEYAM R. Mise au point et validation d'un modèle à une dimension d'un clarificateur secondaire dans un
procédé par boues activées. Mémoire professionnel (niveau M), 2005, ENGEES, SHU, Strasbourg. 73p.
SPERANDIO M., HERAN M., GILLOT S. Modélisation dynamique des procédés biologiques de traitement
des eaux. Techniques de l’Ingénieur, 2007, référence W6500
STANDARD METHODS n°. 213C. Standard methods for the examination of water and wastewater. 16th
edn AWWA, WEF, ALPHA, 1985.
STRICKER A.E. - Application de la modélisation à l’étude du traitement de l’azote par boues activées
aération prolongée : comparaison des performances en temps sec et en temps de pluie. Université Louis
Pasteur, ENGEES, Strasbourg, Université Laval, Québec, Cemagref, Anthony, 2000 - 363 p.
STRICKER A.E., et al. Hindered and Compression Settling Parameters: Measurement and Use in Design.
Water Science and Technology, 56 (12), 2007, p. 101–110.
STYPKA A. Factors influencing sludge settling parameters and solids flux in the activated sludge process :
a literature review. Advanced wastewater treatment. Report No 4, 1998. 124p
TAKÁCS I., et al. A dynamic model of the clarification-thickening process. Water Research, volume 25, No.
10, 1991, p. 1263-1271,
TAKÁCS I., PATRY G. G. A dynamic model of the clarification-thickening process. Water Research,
volume 25, n°10, 1991, p. 1263-1271.
Page 64

VERDICKT L., et al. Sensitivity analysis of a one-dimensional convection-diffusion model for secondary
settling tanks. Chemical Engineering Communications, 192:12, 2005, p.1567 - 1585
VESILIND P.A. Theoretical considerations: design of prototype thickeners from batch settling tests. Water
Sewage Works, volume 115, n°7, 1968, p. 302–307.
VITASOVIC Z., ANDREWS J F. Integrated dynamic model and control system for activated sludge
wastewater treatment plants part II - control systems. Water pollution research journal of Canada, volume
24, n° 4, 1989, p. 497-522.
WATTS R.W., et al. One-dimensional modelling of secondary clarifiers using a concentration and feed
velocity-dependent dispersion coefficient. Water Research, volume 30, No. 9, 1996, p. 2112-2124.
WERF. Integrated Methods for Wastewater Treatment Plant Upgrading and Optimization. WERF et
IWA, 2009. 314p.
ZODI S. Modélisation 1-D d’un clarificateur secondaire. Mémoire de Master II. IPST, SHU, Strasbourg. 60p.
Sites internet
HAL. Takács model validation to predict sludge blanket height in secondary clarifiers of activated sludge
process. [en ligne] – HAL, 2009 [consulté le 14/04/2010] http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00432296
HYDROMANTIS. GPS-X Technical Reference: On-line documentation [en ligne] -HYDROMANTIS, 2001
[consulté le 08/02/2010] http://www.hydromantis.com/GPS-X.html
IWA. IWA Task Group : Good Modelling Practice – Guidelines for use of Activated Sludge Models. [en
ligne] – IWA, 2010 [consulté le 13/03/2010] https://iwa-gmp-tg.cemagref.fr
SIEAG. Système d’Information sur l’Eau du bassin Adour Garonne [en ligne] – SIEAG, 2010 [consulté le
3/06/2010] http://adour-garonne.eaufrance.fr
SIERM. Les stations d’épuration du bassin Rhône-Méditerranée [en ligne] – SIERM, 2010 [consulté le
3/06/2010] http://sierm.eaurmc.fr/rejets-collectivites/
Page 65

ANNEXES
Page 66

Annexe 1 : Types de pont
[Tapez un texte] Page 67

Page 68

Page 69

Annexe 2 : Caractéristiques techniques et représentation
schématique des filières étudiées
Station de Vienne
La station d’épuration urbaine de Vienne est une station de type boues activées qui comporte
deux files de traitement avec pour chaque file un pré-traitement, un bassin à boues activées,
un dégazeur et un clarificateur. Elle présente les caractéristiques recherchées pour notre étude:
station à faible charge, mesure des débits en continu et possibilité de suivi régulier de la
station depuis le Cemagref de Lyon. L’aération s’effectue grâce à des surpresseurs à deux
vitesses et sans agitateur, alternativement selon des phases aérées et non aérées de 30 minutes
environ. Ainsi, le bassin n’est pas agité pendant les phases non aérées, ce qui peut entraîner
une mauvaise mesure de la concentration en MES selon la position du capteur.
Le clarificateur est de type sucé à fond plat.
OUVRAGES Capacité 72000 EH
2 bassins d'aération
Volume unitaire 3542 m 3
Type aération
Diffuseurs (deux vitesses)
2 dégazeurs Surface unitaire 12,5 m 2
Type
sucé
Diamètre utile (= goulotte
extérieure non comprise)
39 m
Volume total 3345 m 3
2 clarificateurs
Vitesse de rotation du pont 170 m/h
(à fond plat)
Surface utile (hors clifford) 1174,7 m 2
Surface du clifford 20,4 m 2
Immersion du clifford 1.4 m
Hauteur d'eau à la périphérie 2,8 m
DEBITS
Q N
Q moyen
Q min
Q max
Qr
Jour de la manip Sur le mois de
(décembre 2007) décembre 2007
Unité
750 m 3 /h
454 431
Qjmin = 209 Qjmin = 320
561 634
m 3 /h
m 3 /h
m 3 /h
Pompe 1 191 m 3 /h
Pompe 2 201 m 3 /h
Pompe 3 (secours) 192 m 3 /h
Concentrations en MES Indices de décantation
[MES]r (g/l) [MES]ba (g/l) VD 30’ (ml) (mg/l)
7.4 4 980 IM = 247
210 IB = 212
[Tapez un texte] Page 70

Synoptiques de la station de Vienne
Mesure :
MES IM, IB Débits HVdB
Page 71

Station de St Marcel-en-Dombes
Station Capacité 1500 EH
Volume unitaire 280 m 3
1 bassin d'aération
Aérateur vertical, relayé par
Type aération
agitateur submersible (turbine)
1 dégazeur Surface unitaire 1.3 m 2
Type
raclé
Diamètre utile (goulotte extérieure
non comprise)
9.5 m
Hauteur d’eau au centre 2.85 m
Hauteur d’eau à la périphérie 2.43 m
1 clarificateur
Volume total 202 m 3
(à fond non plat)
Vitesse de rotation du pont 55 m/h
Surface utile au plan d’eau (hors
clifford)
60.70 m 2
Surface du clifford 1.86 m 2
Immersion du clifford 1.25 m
DEBITS
Q N
Q moyen
Q min
Q max
Qr
Jour de la manip
Sans intervention (mois de septembre
excepté manip)
Unité
35 m 3 /h
25.7 4.45
0 0
89 21
m 3 /h
m 3 /h
m 3 /h
Pompe 1 42 m 3 /h
Pompe 2 (secours) 42 m 3 /h
Concentrations en MES Indices de décantation
[MES]r (g/l) [MES]ba (g/l) VD 30’ (ml) (mg/l)
5.7 2.1 450 214
220 210
Page 72

Synoptique de la station de St Marcel-en-Dombes
Page 73

Station de Montbonnot
Station Capacité 35000 EH
1 bassin d'aération
1 dégazeur
2 clarificateurs
(à fond non plat)
Volume unitaire 7000 m 3
Type aération
Diffuseurs fines bulles
Type
raclé
Diamètre utile (goulotte extérieure
non comprise)
21.7 m
Hauteur [3.3 - 3.8] m
Volume total 1294 (avec h moyen=3.5m) m 3
Surface utile (hors clifford) 350.9 m 2
Surface du clifford 18.9 m 2
Immersion du clifford 1.9m m
Hauteur d'eau à la périphérie 3.3 m
DEBITS
Q N
Q moyen
Q min
Q max
Jour de la manip
(février 2009)
Sans intervention (mois de février 2009)
325 117.6
187 146.7
546 206
Unité
500 m 3 /h
m 3 /h
m 3 /h
m 3 /h
Concentrations en MES Indices de décantation
[MES]r (g/l) [MES]ba (g/l) VD 30’ (ml) (mg/l)
4.0 3.7 920 249
220 238
Synoptique de la station de Montbonnot
Bacs de
dégazage
Bassin d’aération
Clarificateurs
Page 74

Station de Labège
Station Capacité 20000 EH
1 bassin d'aération
Volume unitaire 2800 m 3
Type aération
Diffuseurs fines bulles
1 dégazeur Surface unitaire 6 m 2
Type
sucé
Diamètre 26 m
2 clarificateurs
Hauteur 3 m
(à fond plat)
Volume en eau 1568 m 3
Surface totale 526 m 2
Immersion du clifford 1.5 m
DEBITS Janvier-février 2004
Q moyen (m 3 /h)
101.33
Q min (m 3 /h)
Q max (m 3 /h)
Qr
51.8
276.6
Pompe 1 135 m 3 /h
Pompe 2 (secours) 135 m 3 /h
Concentrations en MES Indices de décantation
[MES]r (g/l) [MES]ba (g/l) VD 30’ (ml) (mg/l)
4.75 ≈ 200 IB ≈ 120
Page 75

Annexe 3 : Caractérisation de l’effluent en entrée
Les résultats d’une simulation dépendent de la pertinence du modèle mais aussi de la qualité
des données saisies en entrée. En effet, lorsque l’on modélise toute une filière, et pas
seulement un de ses ouvrages, on ne peut espérer estimer de manière satisfaisante les
paramètres de calage d’un modèle ou, par exemple, la production de boue, si les paramètres
décrivant l’effluent sont renseignés de manière illogique. La caractérisation de l’effluent est
donc une étape incontournable qui nécessite l’utilisation de méthodes de fractionnement.
Il existe différentes méthodes de fractionnement physico-chimiques et biologiques. Ainsi,
l’IAWQ (International Association on Water Quality) propose un principe de fractionnement
basé sur la vitesse de biodégradabilité du substrat, ce dernier étant divisé en DCO
biodégradable, DCO non biodégradable et biomasse (figure ci-dessous).
Valeurs d’entrée demandées avec la « bibliothèque » CNLIB et le modèle d’effluent de type
« states » et renseignées (pour chaque station étudiée) sur la base d’une étude du
CEMAGREF
Caractérisation de l’effluent
Valeur
renseignée
(g/m 3 )
Valeur renseignée
(%DCO)
Résultats standards
CEMAGREF (en %)
[moyenne ± écart-type]
DCO 100
Si (soluble inert organic
material)
20 5
4
[2-6]
Ss (readily biodegradable
substrate)
Xi (particulate inert organic
material)
Xs (slowly biodegradable
substrate)
Xbh (active heterotrophic
biomass)
100 26
86 22
185 47
0 0
20
[4-35]
15
[9-21]
55
[35-75]
3
[0-5]
Page 76

Relation entre la DCO dans le modèle ASM1 et les variables composites du logiciel GPS-X
(Technical reference, Hydromantis, Inc., 2001)
Page 77

Annexe 4 : Tableau de comparaison des principaux logiciels de modélisation commercialisés
(Source : WERF, 2009)
Page 78

Annexe 5 : Importance de la prise en compte de plusieurs
paramètres et d’une variation du voile de boue
Calage uniquement sur le voile de boue
Nous avons constaté qu’un calage sur le voile de boue entraînait, pour les méthodes 1 et 2,
une surestimation de la production de boue : bien que la prévision des concentrations
recirculées soit acceptable, la masse de boue produite est 2 à 3 fois supérieure à la masse de
boue résultant des mesures.
11h45
V0 (m/d)
Rh
(m3/g)
[MES]ba
(g/l)
[MES]r GPS-X
(=dernière couche) (g/l)
[MES]r
(g/l)
Masse de boue dans le
clarificateur (tMES)
Mesuré 3.96 7.44 4.8
Méthode 1
(GPS-X)
Méthode 2
(Colonnes)
Méthode 3
(Station)
654 0.00109 3.29 6.06 7.3
495 0.00132 2.91 5.51 12.2
577 0.00075 4.58 8.49 5.6
Cela peut s’expliquer par des couches de concentrations supérieures aux valeurs réelles. En
effet, on sait que la dernière couche du clarificateur est la plus concentrée, mais le logiciel
peut simuler des couches au-dessus qui sont plus concentrées qu’en réalité, et donc plus de
boue dans l’ouvrage.
Ce faisant, comme le montre le tableau ci-dessous, la répartition des boues entre bassin
d’aération et clarificateur n’est pas respectée
% de boue dans le
clarificateur
Mesure
Méthode 1
(GPS-X)
Méthode 2
(Colonnes)
Méthode 3
(Station)
25.5 38 54 26
Calage sur deux critères avec voile de boue constant
En utilisant la station de Vienne le 13 décembre 2006, dont la hauteur du voile de boue
n’évoluait pas entre 0 et 0.5 jours, nous avons constaté que si l’on cale sur à la fois des
critères de concentration recirculée et de voile de boue, ce dernier étant constant, plusieurs
jeux de données sont possibles comme l’illustrent les graphiques ci-dessous.
Page 79

Hauteur du voile de boue
Concentration recirculée (en rouge) et dans le
bassin d’aération (en noir)
V0 = 577 m/j, r h =0.0008 m 3 /g et Q extraction = 10 m 3 /h
V0 = 400 m/j, r h =0.0008 m 3 /g et Q extraction = 10 m 3 /h
On voit bien que ces deux jeux de paramètres ont conduit, avec une hauteur de voile de boue
constante, à de mêmes résultats de simulation.
N.B : pour ce qui est des variations entre 0 et 0,2d, cela s’explique par l’établissement des
conditions initiales
Page 80

Annexe 6 : Résultats des simulations pour les différentes
stations et méthodes
Vienne
Hauteur du voile de boue
Concentration recirculée (en rouge)
et dans le bassin d’aération (en noir)
Méthode 1 (GPS-X) : V0 = 654 m/j, r h =0.00109 m 3 /g et Q extraction = 8,5 m 3 /h
Méthode 2 (Colonnes) : V0 = 98 m/j, r h =0.00082 m 3 /g et Q extraction = 8,5 m 3 /h
Page 81

Méthode 3 (Station) : V0 = 654 m/j, r h =0.00077 m 3 /g et Q extraction = 8,5 m 3 /h
Page 82

Montbonnot
Hauteur du voile de boue
Concentration recirculée (en rouge)
et dans le bassin d’aération (en noir)
Méthode 1 (GPS-X) : V0 = 663 m/j, r h =0.00111 m 3 /g et Q extraction = 2,5 m 3 /h
Méthode 3 (Station) : V0 = 663 m/j, r h =0.0015 m 3 /g et Q extraction = 2,5 m 3 /h
Page 83

St Marcel-en-Dombes
Les simulations sur cette station sont un peu déconcertantes ; il s’agissait en effet de la seule
station étudiée pour laquelle la recirculation se faisait sur horloge.
Cela entraîne donc une très forte variation des paramètres étudiés, et en particulier des
concentrations en MES dont il faut uniquement considérer les valeurs des pointes supérieures.
Hauteur du voile de boue
Concentration recirculée (en rouge)
et dans le bassin d’aération (en noir)
Méthode 1 (GPS-X) : V0 = 535 m/j, r h =0.00802 m 3 /g et Q extraction = 0,38 m 3 /h
Méthode 3 (Station) : V0 = 535 m/j, r h =0.0015 m 3 /g et Q extraction = 0,38 m 3 /h
Labège
Cette station a été étudiée et simulée par le CEMAGREF de Bordeaux. Il est à noter que la
méthode 3 (Station) différait légèrement puisqu’ils ont effectué le calage sur le voile de boue
et les MES du bassin d’aération et non sur le voile de boue et les MES recirculées comme
nous le faisions.
Savigny
La campagne réalisée sur cette station n’a pas été assez complète pour permettre sa
simulation. Nous avons donc seulement exploité les tests en colonne réalisés, confortant ainsi
les résultats obtenus sur la station de Vienne.
Page 84

Annexe 7 : Equations de la littérature utilisées pour comparaison
Modèle
Koopman et
Cadee (1983)
Pitman
(1984)
Wahlberg et
Keinath (1988)
Wahlberg et
Keinath (1995)
Indice
utilisé
(ml/g)
Coefficients de l’équation Vs =V0.exp (-rh.X)
V0 (m/h)
r h (l/g)
IB 129.41*IB -0.574 0.249+0.0022*IB
SSVI 3.5 161.2045* SSVI 3.5
-0.7249
SSVI 3.5 15.3-0.0615* SSVI 3.5
Mesures
(0.00657* SSVI3.5)
0.22015*exp
0.426-0.00384*SSVI 3.5 +
5.43*10^-5 *SSVI 3.5
2
SSVI 3.5 24.3*exp (-0.01073* SSVI3.5) 0.245+0.00296* SSVI 3.5
Commentaires
A partir de données de la littérature (Sezgin (1980), Palm et al. (1980),
Jenkins et al. (1981), Lee et al. (1983)), sur une plage de concentration de
[0.7-4.8]g/l
en colonnes pendant 6 ans sur 4 stations (traitement du nitrate et
nitrate-phosphore).
Peu de variation des boues et faible base de données
Existence d’une relation basée sur l’IM mais elle ne devrait pas être utilisée
car, pour un VD 30 >400ml, cet indice dépend de la concentration
A partir de 141 jeux de données de la littérature (Hartley (1985),
Pitman (1980), Guthrie (1985), Grad et al. (1982), Morris et al. (1986),
Daigger (1985), Roper (1976), Dick et al (1967))
Mesures sur 21 stations à boues activées présentant différents types
d’effluents et de systèmes d’aération. Des tests de décantation ont été
effectués dans différentes conditions (volume, agitation…) ; 32 jeux de
données ont été obtenus et les 185 données y correspondant ont été
regroupées. On a ainsi SVI [48-235] ml/g et une plage de concentration
de [1-9.7]g/l. Des corrélations pour les différentes conditions ont été
présentées mais seule celle correspondant à la colonne de 1L avec
agitateur, de modèle différent des autres corrélations, a été retenue.
A partir des mêmes données, Wahlberg et Keinath ont décidé de fournir des
corrélations de même forme simple exponentielle.
Là encore, seule la relation correspondant à la colonne de 1L avec agitateur
a été retenue.
Page 85

Annexe 8 : Variables de fonctionnement issues des simulations
des stations de Montbonnot et Saint Marcel
Montbonnot (10/02/2009)
[MES]r GPS-X
[MES]ba HVdB
[MES]r corr (g/l)
Masse de boue
12h
(=dernière
dans le clarificateur
(g/l) (m)
couche) (g/l) Cemagref ATV (t MES)
Mesuré 3,7 1,30 3,99 2,021
Méthode 1 (Takács) 2,7 1,47 6,8 5,4
2,3
2,4
Méthode 3 (Station) 2,1 1,77 8,5 4,2 2,2
Erreurs admises
[MES]
HVdB
Masse de boue
± 0,5 g/l
± 0,2 m
± 0,65 t MES
Limitation de [MES]r corr
5,13 g/l
Saint Marcel-en-Dombes (12/09/2006)
Recirculation sur horloge donc problème pour taux de recirculation et prévision de masse de
boue
[MES]r GPS-X
12h [MES]ba HVdB
[MES]r corr (g/l) Masse de boue dans
(=dernière
Tr=263% (g/l) (m)
le clarificateur (t MES)
couche) (g/l) Cemagref ATV
Mesuré 2,9 0,25 3,4 0,037
Méthode 1 (Takács) 2,2 6,8 2,99 2,72 0,18
Méthode 3 (Station) 1,5 0,41 3,5 2,08 0,12
17h
Tr=69%
[MES]ba
(g/l)
HVdB
(m)
[MES]r GPS-X
(=dernière
couche) (g/l)
[MES]r corr (g/l)
Masse de boue dans
le clarificateur (t MES)
Cemagref ATV
Mesuré 2,1 1,85 5,74 0,178
Méthode 1 (Takács) 1,9 5,5 4,74 2,72 0,32
Méthode 3 (Station) 1,2 0,99 3,2 3,01 0,28
Erreurs admises
[MES]
HVdB
Masse de boue
± 0,5 g/l
± 0,2 m
± 0,101 t MES
Limitation de [MES]r corr
5,66 g/l
Page 86

Annexe 9 : Hypothèses et paramètres de décantation pour les
différentes stations
Vienne H1 Comme mesuré : IM=247 ml/g et IB=212 ml/g mesure
Vienne H2
VD30 trop élevé donc on estime (pour [MES]ba =2
g/l et [MES]r =4 g/l) IM=310 ml/g (330 mais limité
par GPS-X), et toujours IB=212 ml/g
H forte
Vienne H3
Si on a bien [MES]ba =4 g/l et [MES]r =7,4 g/l, il
faudrait IM=180 ml/g et IB=105 ml/g
H faible
Montbonnot H1
Montbonnot H2
Montbonnot H3
St Marcel
Comme mesuré : IM=249 ml/g (VD30>900ml/l) et
IB=238 ml/g (avec [MES]r =3,96 g/l et [MES]ba
=3,55 g/l)
Si on a bien IB=238 ml/g alors, IM>310 ml/g
([MES]r=3,2 g/l et [MES]ba =1,6 g/l) donc
paramètres GPS-X idem Vienne hypothèse forte
Si on a [MES]ba =3,4 g/l et [MES]r =6,8 g/l alors
IB=119 ml/g et IM=190 ml/g
Pas d'incohérence sur IB et IM donc on garde
IB=210 ml/g et IM=212 ml/g
mesure
H forte
H faible
mesure
Labège H1
IB=120 ml/g donc IM=190 ml/g (idem Montbonnot
hypothèse faible)
H forte
Labège H2 [MES]ba=5,6 g/l donc IM=130 ml/g (et IB=75 ml/g) H faible
* Pour la station de Labège, la méthode "station" est appliquée sur HVdB et [MES]ba et
non [MES]r
V0 (m/j)
r h (m3/g)
Hypothèse Station IB GPS-X colonnes station GPS-X colonnes station
Mesure
212 654 98 654 0,00109 0,00082 0,00077
HF Vienne 212 998,31 998,31 0,0018 0,00082
Hf 105 452,3 452,3 0,000563 0,000725
Mesure
238 662,89 662,89 0,00111 0,0015
HF 238 998,31 998,31 0,0018 0,00175
Montbonnot
Hf 119 472,2 472,2 0,000628 0,0015
St Marcelen-Dombes
Mesure
210 534,65 534,65 0,000802 0,0015
HF
120 472,2 410 0,000628 0,00052
Labège
Hf 75 406,8 0,000318
Mesure Savigny 200 190 0,000695
Page 87

Annexe 10 : ACP
Afin de bien nous représenter l’impact de nos hypothèses, nous avons réalisé une l’Analyse en
Composantes Principales. Nous aurions souhaité prendre en compte de nombreux paramètres
tels que les volumes décantés, dilués ou non, mais nous ne les connaissions pas pour toutes les
stations. Or, une ACP ne peut être réalisée si des variables ne sont pas renseignées car on ne
peut alors pas réaliser d’opérations sur les matrices. Ainsi, nous avons du exclure la méthode
2 (très nombreuses inconnues pour le r h ) et l’hypothèse faible par la méthode 3 pour la station
de Labège.
Les résultats de cette analyse sont très semblables pour la méthode 1 et la méthode 3.
Valeurs propres
On constate qu’une valeur propre est très largement supérieure à 1, les autres sont inférieures
à cette valeur. La majorité des informations est donc apportée par le premier axe ; considérer
deux axes principaux est donc suffisant.
0 1 2 3 4
Cercle de corrélation
Le cercle de corrélation montre une redondance entre, d’une part, [MES]r et [MES]ba et,
d’autre part, IM, IB et r h GPS-X, et ce d’une manière quasi-symétrique.
On constate que les variables sont proches du cercle donc bien représentées en projection.
rh.GPSX IB
IM
MESba
MESr
Page 88

Représentation des individus
d = 1
Vienne.M
Labege.Hf
IM,IB, r h
Montbonnot.HF
Vienne.HF
Montbonnot.M
[MES]
SM.M
Montbonnot.Hf
Labege.HF
Vienne.Hf
Tout d’abord, on constate qu’hypothèses fortes et faibles encadrent les mesures.
On constate aussi que les hypothèses fortes (à l’exception de la station de Labège, mais la
méthode de détermination des paramètres sur cette station diffère de celle que nous avons
employée pour les autres stations) sont sensibles à l’Indice de Mohlman et Indice des Boues,
ce qui est logique puisque ces hypothèses correspondent à un IM supérieur à celui mesuré sur
le terrain, afin de compenser la valeur hors domaine de VD 30’ et en supposant que la valeur de
IB est exacte.
De la même manière, on constate que les hypothèses faibles sont sensibles aux concentrations
en MES, ce qui est logique puisque ces hypothèses correspondent à des indices de décantation
ajustés (d’après tableau AGS) pour correspondre aux concentrations mesurées sur le terrain.
Pour ce qui est des valeurs résultant des mesures, elles sont réparties autour du centre de
gravité, avec une légère préférence pour les indices de décantation et le paramètre r h .
Page 89

Représentation des centres de gravité
d = 1
IM,IB, r h
HF
M
Hf
[MES]
L’information mise en valeur par ce graphique est que le centre de gravité du groupe
« hypothèses fortes » est plus proche de celui du groupe « mesures » que ne l’est le centre de
gravité du groupe « hypothèses faibles ». Cependant, on constate que les groupes « mesures »
et « hypothèses faibles » évoluent d’une manière assez proche (orientés selon []ba ),
contrairement au groupe « hypothèses fortes » (chez qui l’orientation serait plus selon IM, IB,
r h ). Ainsi, bien que les groupes « hypothèses fortes » et « mesures » aient des centres de
gravité proches, leur corrélation est limitée.
De plus, les individus du groupe « hypothèses faibles » sont beaucoup moins « étalés » que
ceux des deux autres groupes.
Page 90

Annexe 11 : Vitesses de décantation pour les différentes stations
et hypothèses
Vs (m/j)
200
Vs (m/j)
200
160
120
80
d
c
a
b
160
120
80
d
c
a
b
40
0
Labège
VienneMontbonnot
70 90 110 130 150 170 190 210 230
IB (ml/g)
Hypothèse Forte, X= 2 g/l
Mesuré
Méthode 1 : GPS-X
40
0
Labège
Vienne Montbonnot
70 90 110 130 150 170 190 210 230
IB (ml/g)
Hypothèse faible, X= 2 g/l
Méthode 2 : Colonnes
Méthode 3 : Station
Page 91

Annexe 12 : Variables de fonctionnement sur la station de
Montbonnot pour les différentes hypothèses
Hypothèse
Forte 12h
[MES]ba
(g/l)
HVdB
(m)
[MES]r GPS-X
(=dernière couche)
(g/l)
[MESr corr (g/l)
Masse de boue dans
le clarificateur (t MES)
CEMAGREF ATV
Mesuré 3,7 1,30 3,99 2,021
Méthode 1
(Takács)
1,7 1,68 3,1 8,0
2,0
2,4
1,9 1,82 3,4 16,8 2,1
Méthode 3
(Station)
Limitation de [MES]r corr = 5.13 g/l
Hypothèse
faible 12h
[MES]ba
(g/l)
HVdB
(m)
[MES]r GPS-X
(=dernière couche)
(g/l)
[MESr corr (g/l)
Masse de boue dans
le clarificateur (t MES)
CEMAGREF ATV
Mesuré 3,7 1,30 3,99 2,021
Méthode 1
(Takács)
3,9 1,15 7,5 16,8
2,6
4,8
1,9 1,72 3,6 16,7 2,0
Méthode 3
(Station)
Limitation de [MES]r corr = 10.08 g/l
Erreurs admises
[MES]
HVdB
Masse de boue
± 0,5 g/l
± 0,2 m
± 0,65 t MES
Page 92

Annexe 13 : Modification de la relation de GPS-X dans la
prochaine version du logiciel
Nous avons eu de nombreux échanges avec la société Hydromantis.
Nous n’avons pas pu obtenir plus de précisions concernant les conditions dans lesquelles a été
établie la corrélation actuellement disponible dans le logiciel GPS-X, ou bien son domaine de
validité.
Toutefois, nous avons été informés du fait que, dans la prochaine version du logiciel, la
relation que l’on peut utiliser pour obtenir les paramètres de Takács sera modifiée en faveur
de la relation de Daigger (1995).
V0 = 156 (m/j)
r h = 0.000165 + 1.586*10 -06 *IM (m 3 /g)
Cette relation n’apporte pas de franche amélioration dans le sens où elle utilise toujours
l’Indice de Mohlman, inadapté pour décrire les effluents décantant mal et moins fréquemment
utilisé en France que l’IB.
Toutefois, comme le montre le graphique ci-dessous, elle fait appel à des valeurs plus
« logiques », en particulier pour le paramètre V0.
Vs (m/d)
2,5E+02
Vs (m/d)
2,5E+02
2,0E+02
2,0E+02
1,5E+02
1,5E+02
1,0E+02
1,0E+02
5,0E+01
5,0E+01
0,0E+00
0 2000 4000 6000
X (gMES/m3)
0,0E+00
0 2000 4000 6000
X (gMES/m3)
IB = 130 ml/g
Vs (GPS-X version 5.0)
Vs (Daigger)
IB = 260 ml/g
Page 93