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Les incendies d’entrepôt à la Courneuve en 2015, à Chelles en 2017, et plus récemment l’incendie de Notre-Dame en 2019 ont mis en évidence le besoin de mettre en place des outils opérationnels permettant de prendre en compte le risque lié à la toxicité des fumées d’incendie pour la population et l’environnement. Cette problématique est un enjeu pour les équipes spécialisées en Risques Chimiques (RCH). En particulier, la communauté des sapeurs-pompiers souligne le manque de doctrine opérationnelle permettant d’orienter les prélèvements dans l’air environnant afin de caractériser les fumées d’incendie et de réaliser des périmètres de sécurité. En effet, en cas d’incendie de grande ampleur, les quantités importantes de composés gazeux et particulaires émises dans l’atmosphère peuvent provoquer une pollution locale de l'environnement. L’estimation des zones impactées par le panache de fumées et l'évaluation des conséquences sanitaires et environnementales des retombées de substances polluantes sont complexes. La source est par définition mal caractérisée et la dispersion du panache de fumées se fait en milieu urbain.
La stratégie que vise à mettre en œuvre le Laboratoire Central est, à terme, de pouvoir déployer pendant un incendie un nombre limité de dispositifs de mesure de polluants, traceurs des fumées de combustion, sur des points cibles pour, par modélisation inverse, remonter à une caractérisation de la source. Par la suite, l’application du modèle direct associé à une approche par assimilation de données devra permettre d’obtenir une estimation plus fine des niveaux de concentration sur des points d’intérêts. Un des enjeux est de fournir rapidement aux autorités des informations sur les zones impactées par le panache et les niveaux de concentration en polluants auxquels les populations sont susceptibles d’être ou d’avoir été exposées.
**Etat de l’art **
**Etat de l’art**
La modélisation de l’écoulement et de la dispersion atmosphérique en milieu urbain est un sujet de recherche appliquée (pollution urbaine chronique, risque accidentel, actes de malveillance), qui soulève un certain nombre de questions scientifiques importantes (Barlow and Coceal, 2009; Belcher et al., 2015 ; Britter and Hanna, 2003). L’atmosphère urbaine constitue une couche limite turbulente dans laquelle l’écoulement se développe sur une surface rugueuse d’une grande complexité géométrique. L’organisation de la surface, en groupe d’obstacles ou en réseau de rues, modifie significativement la dispersion d’un nuage de polluants par rapport à un milieu rural dégagé, en limitant l’advection, en renforçant l’étalement du panache et en créant des zones de confinement.
La simulation numérique de l’écoulement et de la dispersion atmosphérique en milieu urbain peut être effectuée avec un large panel d’outils de modélisation, allant de la simulation numérique directe de la turbulence à toutes les échelles (Coceal et al., 2006, 2014) ou de la simulation des grandes échelles (Boppana et al., 2012 ; Xie and Castro, 2008) jusqu’à des approches simplifiées pouvant être utilisées dans des contextes opérationnels (Kim et al., 2018 ; Soulhac et al., 2012, 2011 ; Tinarelli et al., 2007).
......@@ -33,9 +33,9 @@ Un état de l'art sera réalisé sur les divers aspects méthodologiques de
Du point de vue de la méthodologie de modélisation inverse, un des enjeux sera de développer une approche compatible avec les moyens de mesures sur le terrain et la stratégie de prélèvement à mettre en œuvre. Ce projet de recherche doctorale se fait en parallèle d’une action menée par le Laboratoire Central sur le déploiement de dispositifs de mesure en continu ainsi que de prélèvements d'air et de dépôts au sol sur le terrain en cas d’incendie de grande ampleur. Dans le cadre d’une méthodologie associant modélisations et mesures en situation opérationnelle, il convient de s’interroger sur :
la conception optimale du réseau de mesures à mettre en place (nombre et positionnement des capteurs mobiles)
le poids à donner aux observations de nature différente dans les simulations (concentration dans l'air et dépôt notamment, e.g. Winiarek et al., 2014).
la combinaison d’observations correspondant à des polluants différents (interdépendance pour certaines caractéristiques du rejet, indépendance pour d’autres).
- la conception optimale du réseau de mesures à mettre en place (nombre et positionnement des capteurs mobiles)
- le poids à donner aux observations de nature différente dans les simulations (concentration dans l'air et dépôt notamment, e.g. Winiarek et al., 2014).
- la combinaison d’observations correspondant à des polluants différents (interdépendance pour certaines caractéristiques du rejet, indépendance pour d’autres).
Dans le cadre de la thèse, l’outil de modélisation pourra être testé et validé par comparaison avec des données de terrain obtenues suite à des incendies réels en collaboration avec les services de secours (BSPP, SDIS77). Dans le cadre de la modélisation inverse, les résultats du modèle de panache « sous-maille » pourront également être comparés avec ceux obtenus à partir de modèles adoptant une représentation plus détaillée de la canopée urbaine.
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