L'évolution des sous-produits de désinfection en réseau d'eau potable: Test de modèle prédictif pour évaluer l'impact des systèmes de distribution sur le comportement des trihalométhanes

摘要

The monitoring campaigns carried out made it possible to highlight four main conclusions relating to the evolution of the thrihalomethanes (THM) in drinking water distribution systems IDS). First of all, the significant impact of the residence time in the DS on THM formation. However, the higher the concentration of THM is at the plant outlet, the less its concentration increases in the water distribution network. Even though the studied rechlora-tions do not show significant impacts on the evolution of the THM downstream of the rechloration station, an influence is identified on the overall points downstream. Second, with regard to the tanks, the impact of the overflow configurations remains to be validated. Third, a fraction of the organic matter plays a crucial role: that of thernhumic substances. The measurement of this fraction (or UV absorbance) gives information about the maximum THM values that can be expected in the network. Moreover, the quantity of bromides can influence the concentrations and the specia-tion of THM. And last but not least, four models were selected in the literature, after calibrating them with data generated during previous campaigns, to predict and control THM concentrations in distribution systems: one simple model and three more complex models. Two of them (Montgomery Watson, 1993; INVS, 2009) show the highest performances but require more data (TOC, bromides, chlorine dose, UV absorbance, hydraulic residence time while the INVS model requires THM concentrations at the outlet of the plant).%Les campagnes d'analyses effectuées ont permis de mettre en évidence quatre grandes conclusions •vis-à-vis de l'évolution des trihalométhanes (THM) en réseau de distribution d'eau potable. Tout d'abord, l'impact important du temps de séjour en réseau sur la formation de THM. Cependant, plus la concentration en THM est élevée en sortie d'usine moins elle augmente ensuite dans le réseau. De plus, si les rechlorations étudiées ne montrent pas d'impact important sur l'évolution des THM immédiatement après la station de rechloration, une influence est identifiée sur l'ensemble des points en aval. En ce qui concerne les réservoirs, l'impact des configurations par surverse reste à valider. Par ailleurs, une fraction de la matière organique joue un rôle crucial : celle des substances humiques. Larnmesure de cette fraction (ou de labsorbance UV) renseigne sur les valeurs maximales en THM que l'on peut attendre en réseau. Ensuite, la quantité de bromures peut influencer les concentrations et la spéciation des THM. Pour finir, quatre modèles de la littérature ont été sélectionnés, après des tests sur les données des campagnes, pour prédire et piloter les concentrations en THM en réseau : un modèle très simple et trois modèles plus complexes. Deux d'entre eux (Mongomery Watson, 1993 ; INVS, 2009) montrent les corrélations les plus performantes, mais nécessitent un plus grand nombre de données d'entrée (carbone organique total, absor-bance UV, bromures, dose de chlore, temps de séjour hydraulique, et, pour le modèle INVS, concentrations en THM en sortie d'usine).