Présentation

Le réseau des canalisations représente plus de 80% de la valeur patrimoniale des installations d’un service d’alimentation en eau potable, sa gestion patrimoniale est donc un enjeu fort pour les collectivités.

La durée de maintien en service des conduites peut être longue, des canalisations posées il y a plus de 150 ans continuent d’assurer correctement leur fonction. Inversement, en raison de leur matériau, de leurs conditions de pose, de leur régime hydraulique, de leur environnement, de la qualité de l’eau, certains tronçons connaissent des avaries et doivent être remplacés précocement.

La mise en place d’une planification du renouvellement des réseaux pose donc les questions du rythme de renouvellement et de la hiérarchisation des travaux.

Irstea propose des approches et des outils qui visent à aider les décideurs depuis la collecte des données jusqu’à la prise de décision de renouveler les canalisations.

Prévoir les casses futures grâce à l’historique des interventions

L’équipe « Patrimoine » du centre Irstea de Bordeaux étudie depuis vingt ans le vieillissement des réseaux. L’approche choisie consiste à estimer pour une période future, le nombre de casses que subira chacun des tronçons de canalisation en s’appuyant sur les données décrivant les canalisations et leur environnement et sur l’historique des casses.

En 1994, Patrick EISENBEIS a proposé une méthode statistique inspirée de l’épidémiologie. Il s’agit d’une approche probabiliste multi paramètre de la durée entre deux casses en fonction des caractéristiques du tronçon et de son environnement selon une loi de Weibull.

Dans le cadre du programme de recherche européen Care_W « Computer Aided Rehabilitation of Water Networks » qui s’est déroulé de 1999 à 2002, la pertinence du modèle a pu être démontrée et un logiciel prototype a été développé : Care_W-PHM.

Dans la continuité de ces travaux, Yves LEGAT a mis au point dans le cadre de sa thèse un nouveau modèle de prévision des casses. Il s’agit de la modélisation statistique d’un processus de comptage qui prend en compte les caractéristiques du tronçon et de son environnement mais également son âge et le nombre de casses qu’il a subi. Il s’agit d’un modèle de Yule linéairement étendu : LEYP.

Ce modèle a été appliqué avec succès sur des cas concrets en France et à l’étranger. Il est aussi performant que le précédant modèle pour hiérarchiser les canalisations les plus à risque, il permet de plus une meilleure estimation de nombre de casses prévu. Ce nouveau modèle a donc été choisi pour le développement du logiciel de prévision des casses « Casses ».

Le logiciel "Casses"

Les données utilisées par le logiciel sont la description des tronçons du réseau et l’historique des casses intervenues sur chacun des tronçons. Le logiciel a été conçu pour s’adapter à la diversité des pratiques des services. Au-delà des données obligatoires (Date de pose, matériau et longueur des tronçons, dates des casses), le logiciel est en mesure de valoriser la plupart des données collectées par les services (corrosivité du sol, trafic routier, profondeur, …).

Le principal résultat obtenu grâce au logiciel est la prévision du nombre de casses que subira chacun des tronçons au cours d’une période future.

La première étape dans la réalisation d’un projet est l’importation des données. Des tests d’importation analysent le contenu des données. Un rapport d’importation décrit dans le détail les anomalies éventuellement rencontrées.

L’écran principal donne accès au contenu des données au moyen de tableaux représentant la répartition des tronçons et des casses en fonctions de leurs différents attributs.

A ce stade, l’utilisateur peut constituer les sous ensembles de tronçons et de casses qu’il souhaite étudier et créer de nouvelles données à partir des données existantes.

Un assistant guide l’utilisateur pour réaliser les différentes étapes nécessaires au calcul d’une prévision.

Pour le calage du modèle statistique, l’utilisateur est aidé par un module de conseil qui permet d’éliminer les covariables qui ne sont pas significatives.

Les résultats des calculs peuvent être visualisés en regard des données importées et exportées.

Casses permet la validation des modèles en comparant les prévisions et les casses réellement survenues. Le logiciel calcule des indicateurs de validité et trace les courbes associées.

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