Brand, R.

Béguin, P.

Lipeme Kouyi, G.

Momplot, A.

I-Revues

NOVATECH 2016 
1 
La modélisation RANS en 3D au service de la 
fiabilisation des données récoltées : une étude de 
cas pour un déversoir d'orage de l'Agglomération 
d'Annemasse 
3D modelling with RANS for reliability of collected data: a 
case study for a sewer overflow chamber in Annemasse 
Agglomeration  
 
Priscille Beguin, Adrien Momplot, Raphael Brand, Gislain Lipeme 
Kouyi 
 
ÆGIR, 06 85 59 07 06, ÆGIR, 06 85 59 07 06, Annemasse Agglomeration, 
LGCIE-DEEP INSA de Lyon 
 
RÉSUMÉ 
Ce papier s'attache à présenter un cas concret de mise en œuvre de la modélisation 3D d'un ouvrage 
complexe en vue de l'instrumenter. Ce cas d'étude met en avant les difficultés de l'Agglomération 
d'Annemasse à obtenir des données fiables sur un déversoir d'orage. Afin de réagir au plus vite face à 
la pression réglementaire, l'Agglomération d'Annemasse a fait appel au laboratoire LGCIE-DEEP et à 
la société ÆGIR afin d'établir un diagnostic hydraulique de l'ouvrage, à l'aide de la modélisation RANS 
en 3D. Ce diagnostic hydraulique de l'ouvrage montre l'inadéquation de l'instrumentation actuelle vis-
à-vis du comportement hydraulique du déversoir d'orage. Le diagnostic permet également de définir 
un nouvel emplacement pour les capteurs et d'établir les lois reliant les mesures des capteurs aux 
débits entrant, conservé et déversé. De plus, la compréhension du fonctionnement du déversoir et les 
perspectives de modifications pour sa mise en conformité ont amené les gestionnaires à questionner 
la gestion des eaux pluviales dans l'agglomération d'Annemasse. Les données apportées par le 
LGCIE-DEEP et ÆGIR permettent donc à l'Agglomération d'établir un plan d'action et de satisfaire les 
critères réglementaires en utilisant au mieux les ressources à disposition.  
 
ABSTRACT 
This paper is presenting a concrete case of the 3D modeling implementation of a sewer overflow 
chamber to instrument it. This case highlights the difficulties of Annemasse Agglomeration to obtain 
valuable data on this sewer overflow chamber. Annemasse Agglomeration worked with LGCIE-DEEP 
lab and ÆGIR to react quickly to the laws. LGCIE-DEEP lab and ÆGIR established a hydraulic 
diagnosis of the device by using RAND modeling in 3D. This diagnosis shows the disparity of the 
actual instrumentation compared to the hydraulic behavior of the device. Thanks to this diagnosis, a 
new implantation of the sensors was found. The modelling is used to establish the behavior laws 
between sensors and incoming, retained and discharged flows. Furthermore, the comprehension of 
the device's behavior and the future modifications brought the managers to consider storm-water 
management in the agglomeration.  
 
MOTS CLÉS 
Aide à la décision, diagnostic, eaux pluviales, gestion, politique de l'eau 
SESSION 
2 
1 INTRODUCTION : CONTEXTE ET OBJECTIF 
Le métier de gestionnaire de réseaux d'assainissement est en constante évolution. Le changement de 
réglementation et les préoccupations environnementales ont complètement modifié les objectifs des 
gestionnaires. Pour les aider dans leurs démarches vers une ville durable et une gestion patrimoniale 
optimisée, les modélisations de flux et de réseaux sont devenues des outils efficaces. La révision du 
décret d'application de la Directive Cadre Européenne de 2007 en juillet 2015 encourage les 
gestionnaires à réviser les données d'autosurveillances qu'ils récoltent. Les restrictions de la nouvelle 
réglementation en termes de fréquences et de volumes de déversement amènent les opérationnels à 
réfléchir sur les actions à mettre en œuvres et leurs conséquences afin de mettre aux normes leurs 
réseaux d'assainissements. Les dernières techniques de modélisations des réseaux d'assainissement 
et l'expertise des bureaux d'études dans le domaine est un outil essentiel dans ce processus de 
remise en question et de modification du réseau d'assainissement. 
L'objectif de l'intervention auprès de l'agglomération d'Annemasse était d'utiliser la modélisation en 
trois dimensions des écoulements au sein d'ouvrages clé du réseau afin de mieux comprendre leurs 
fonctionnements, déterminer le positionnement et le type d'instrumentation possible pour récolter des 
données de qualité et aiguiller les gestionnaires dans leur prise de décision pour améliorer le 
fonctionnement du réseau. 
2 MATERIELS ET METHODES 
La mise en place de l'autosurveillance des réseaux dans l'agglomération d'Annemasse a été faite très 
tôt. L'agglomération a donc amassé une base de données importante sur le réseau et le climat local 
auquel il est soumis. Pour les déversoirs d'orages les plus importants, des capteurs de hauteurs et de 
déversement sont en place. L'analyse des données de ces ouvrages permet de comprendre plusieurs 
choses. Tout d'abord certains d'entre eux ont un comportement de déverse excessive, ensuite 
l'instrumentation de plusieurs déversoirs est mal positionnée recueillant parfois des données erronées. 
Ces données de qualité discutable rendent l'analyse du fonctionnement des différents ouvrages 
difficiles voir impossible. L'agglomération possède notamment des données sur les volumes déversés 
annuellement aux milieux naturels.  
La qualité des données étant remise en cause, elles ne sont pas utilisées pour la validation de la 
modélisation en amont de la mise en place de la nouvelle instrumentation.  
2.1 Démarche de modélisation 
Trois modélisations en trois dimensions ont été faite sur les déversoirs d'orages 1, 3 et 4 de 
l'agglomération. Cet article s'attachera à l'étude du DO1 (Figure 1). Ce déversoir latéral est constitué 
de deux chambres de déversement consécutives. La canalisation d'amenée est constituée d'une 
cunette à banquettes. La canalisation de départ est un circulaire de Ø 500 mm en forte pente.  
La modélisation en trois dimensions c'est attachée à décrire la géométrie de l'ouvrage le plus 
fidèlement possible.  
Le site présente une pente comprise entre 1 et 2 % (selon les tronçons). Il présente trois ruptures, 
agissant comme des rétrécissements brusques, à la sortie de la première zone déversante, à l'entrée 
de la seconde partie déversante et en sortie de la deuxième partie déversante (avec la canalisation 
aval). En dehors de ces points particuliers, aucune rupture brusque de l'écoulement n'est à craindre. 
Le logiciel Ansys Fluent v15 est utilisé pour faire les modélisations avec méthode RANS. On utilise la 
méthode RANS pour son coût de calcul raisonnable et parce que ses résultats sont en général de 
bonne qualité (Kim et al. (1999)). Les modélisations sont faites avec le modèle de turbulence k-ε RNG, 
loi de paroi Standard, algorithmes de couplage pression-vitesse SIMPLE et schéma de discrétisation 
de second ordre, sauf pour la pression qui est discrétisée en Body Force Weighted pour améliorer la 
stabilité des calculs.  
2.2 Paramétrage / maillage 
En s'appuyant sur l’analyse hydraulique du site et de sa géométrie, on sélectionne l'approche adaptée 
aux conditions d'écoulement. On choisit de modéliser les débits allant de 0,25 m³.s-1 à 3 m³.s-1, de 
0,25 m³.s-1 en 0,25 m³.s-1. Cette gamme de débit devrait couvrir un taux important d'événements 
observables. 
NOVATECH 2016 
3 
Le maillage retenu est composé de 5 220 000 mailles hexaédriques, de tailles variables (entre 2 et 8 
cm pour la longueur, entre 2 et 4 cm pour la largeur, entre 2 et 4 cm pour la hauteur). On vérifie que 
les calculs sont indépendants du maillage. 
L'écoulement dans l'ouvrage est torrentiel, sauf quand la canalisation aval se met en charge, imposant 
alors une contrainte très forte à l'aval, générant un régime fluvial et un ressaut hydraulique dans la 
seconde partie déversante de l'ouvrage. Le débit de référence est observé lors de nos simulations à 
0,3 m³.s-1. 
2.3 Convergence 
La convergence des calculs est considéré lorsque trois paramètres sont réunis : 
• Les résidus de calculs normalisés sur toutes les variables inférieurs à 10^-p, p étant l'ordre du 
schéma de discrétisation (Celik et al. 2008)  
• Le suivi des valeurs d'une variable d'intérêt au cours des itérations montre une stabilisation de 
cette variable : champs de vitesse, bilan de masse 
• Le bilan de masse entre l'entrée et les sorties du domaine de calcul est inférieur à 2 %  
2.4 Incertitudes 
Pour chacune des 4 lois de fonctionnement du DO1 (débit entrant en fonction de la hauteur d'eau, 
débit conservé en fonction de la hauteur d'eau et les deux débits déversés en fonction de la hauteur 
d'eau), on étudie les incertitudes à l'aide de régression linéaire ou de la méthode de Williamson.  
3 RESULTATS ET DISCUSSION 
3.1 Détermination du fonctionnement du DO1 
L'ouvrage commence à déverser avant que la canalisation avale soit mise en charge. La forme de la 
canalisation à banquette et la faible hauteur du seuil favorisent un déversement rapide. L'analyse des 
modélisations a permis de définir le débit de référence de l'ouvrage. Il est trouvé à 0,3m³/s. L’écrêtage 
du débit conservé confirme que le déversoir est fonctionnel. 
 
3.2 Instrumentation et campagne de mesures 
Les modélisations ont permis de définir une zone propice à la mesure à l'amont des deux chambres 
de déversement. On définit le critère suivant pour identifier cette zone : si le gradient sur la 
composante Z de la surface libre (élévation de la surface libre) est inférieur à 10 % dans toutes les 
directions, alors la zone présente une surface libre stable, propice à la mesure.Nous établissons 
ensuite une loi reliant cette hauteur au volume déversé. L'établissement de la loi repose sur 11 
simulations, pour des débits allant de 0,25 m³.s-1 à 3 m³.s-1, de 0,25 m³.s-1 en 0.25m³.s-1.  
 
Figure 1: Evolution du débit conservé en fonction de la hauteur d'eau amont. On peut voir l’écrêtage du débit. Les 
incertitudes sont délimités par les deux courbes en pointillées jaunes. 
SESSION 
4 
 
Les gestionnaires ont décidé de modifier l'ouvrage pour réduire l'impacte environnemental du 
déversoir d'orage. Les modélisations permettent de définir les débits qui doivent être maîtrisés et 
absorbés par le réseau dans le futur.  
Cependant, une campagne de mesure de plusieurs mois est nécessaire pour définir l'occurrence 
statistique des débits en jeux et la dynamiques des pluies qui en sont la cause ainsi que pour valider 
la loi de fonctionnement grâce à de la mesure manuelle.  
3.3 Discussion 
Plusieurs solutions techniques sont envisageables pour réduire les débits déversés.  
• Tout d'abord le relèvement de la crête de l'ouvrage qui impose à la canalisation de départ une mise 
en charge plus rapide. Cette solution implique que le réseau à l'aval, et donc la station d'épuration, 
soit capable d'absorber les volumes supplémentaires mis en jeu. 
• L'utilisation d'une partie de l'ouvrage de déversement comme futur ouvrage de stockage restitution 
afin de réduire la fréquence des déversements. La catégorisation des pluies et la fréquences des 
événements à absorber sont des données nécessaires pour l'analyse de cette solution. 
• Enfin le délestage d'une partie des effluents aiguillés vers le DO1 peut s’avérer efficace. 
Notamment si les volumes en jeux sont trop important pour mettre en place les solutions 
précédentes. Ici, il est possible de mettre en œuvre de la rétention à la sources, des nouvelles 
techniques d'assainissement ciblé sur des zones très productrices. Un travail important sur 
l'élimination des eaux claires parasites et la réduction de raccordements de canalisations d'eaux 
pluviales dans le collecteur peut être envisagé. 
Ces différentes solutions techniques pour réduire l'impact écologique de l'ouvrage sont radicalement 
différente dans la politique de l'eau qu'elles impliquent et dans l'impact sur le réseau et les travaux 
nécessaires à leurs réalisations.  
L'utilisation de la modélisation en trois dimensions de cet ouvrage permet de mieux comprendre le 
fonctionnement du réseau. Mais l'analyse des résultats permet aussi d'entrer profondément dans les 
questionnements de la gestion de l'eau en milieu urbain et de ces impacts économiques, écologiques 
et sociaux.  
4 CONCLUSION 
Les réseaux dont les gestionnaires ont la charge aujourd'hui ont été construit avec une vision de la 
gestion de l'eau radicalement différente de celle d'aujourd'hui. Cela implique de très grandes 
disparités entre la fonction actuelle d'un ouvrage et son fonctionnement réel. Par exemple pour un 
 
Figure 2: Loi de fonctionnement de la première chambre de déversement du DO 1 
NOVATECH 2016 
5 
déversoir, on veut que l'ouvrage déverse les volumes critiques pour lesquels la station d'épuration 
serait en défaut de fonctionnement alors qu'il a souvent été conçu pour déverser régulièrement afin de 
limiter au maximum les débits allant vers la STEP. 
Ces disparités sont mises au jour avec le changement de réglementation. La mise aux normes de ces 
ouvrages, situés à des points clé du réseau, remet en question l'intégralité du fonctionnement du 
système qui fut conçu dans une optique peu convergente avec les objectifs d'aujourd'hui : 
préservation du milieu naturel, traitement du maximum d'effluent, séparation des eaux claires… 
La modélisation en 3D apporte des données uniques. Grâce à une bonne connaissance de la météo 
locale et de la réponse du réseau aux pluies (transformation pluie / débit) on peut déterminer les 
débits à partir desquels on voudrait que les déversoirs fonctionnent, les débits à partir duquel le 
réseau est mis en défaut et on peut simuler les différentes méthodes de modification structurelle du 
réseau pour que les débits e références soient les débits choisis par le gestionnaire. 
Le diagnostic d'un ouvrage au regard de la réglementation ouvre donc la voix à une réflexion profonde 
sur la gestion du réseau et sur la gestion de l'eau. L'analyse de ces déversoirs d'orage met en 
exergue les défis que doivent relever les gestionnaires de réseaux. Ils doivent réinventer leur 
discipline face aux attentes aujourd'hui formalisées à travers la réglementation. (Matzinger and al. 
(2012), Marzion and al. (2013)).  
L'exploration des solutions techniques à mettre en place soulève un certain nombre de questions au 
sein de l'agglomération d'Annemasse. En effet si on modifie ces ouvrages : 
• Quid du débit à l'aval et de la gestion des effluents par la station d'épuration ? 
• Peut-on augmenter les volumes traités par la station d'un point de vue réglementaire et technique ? 
• Le bassin versant est-il capable de stocker le surplus d'effluent lors de certain événements ? 
• Peut-on définir des solutions d'assainissement alternative ? 
• A-t-on du foncier pour les mettre en place ? 
• A-t-on des marges réglementaire pour faire de la rétention à la parcelle ? 
• Sépare-t-on les eaux pluviales et les eaux usées ? Peut-on mieux faire ? 
• Un contrôle en temps réel d'une partie du réseau permettait-il d'optimiser son fonctionnement ? 
L'ensemble de cette réflexion est en cours au sein de l'agglomération. De nombreuses villes sont 
engagées dans des processus similaires et leurs expériences et méthodes permet de guider 
l'ensemble des acteurs dans sa prise de décision. 
BIBLIOGRAPHIE 
Kim, D. Choudhury and B. Patel. (1990). Computations of comple turbulent flows using the commercial code 
Fluent. Modeling complex turbulent flows, Manual D. Salas; p 259-276. 
Celik, U. Ghia and P.J. Roache. (2008). Procedure for estimation and reporting of uncertainty due to discretization 
in CFD applications. Journal of fluids Engineering-Transactions of the ASME, 130(7) 
Marzion, G. M. Kondolf, J. McBride and L. Mozingo. (2013). Stormwater Management in Quito, Ecuador: 
Recommended Strategies and Applications of International Precedents. Novatech 2013; 5 pages. 
Matzinger, P. Rouault, M. Riechel, N. Caradot, H. Sonnenberg, B. Heinzmann and D. von Seggern. (2012). Une 
grande rivière urbaine sous pression – Recherche et mesures visant à atténuer les impacts des déversoirs 
d'orage à Berlin, Allemagne. IS. RIVERS 2012; 3 pages. 


3D modelling with RANS for reliability of collected data: a case study for a sewer overflow chamber in Annemasse Agglomeration

http://documents.irevues.inist.fr/bitstream/2042/60432/1/2C4P19-207MOM.pdf

3D modelling with RANS for reliability of collected data: a case study for a sewer overflow chamber in Annemasse Agglomeration

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