Réhabilitation de sites pollues dans un contexte d'incertitude : stratégies adaptatives pour l'optimisation de projets

Contaminated Sites Remediation under Uncertainty : Adaptive Strategies for Project Optimization

• Auteur / Autrice : Ignacio Guridi
• Direction : Olivier Atteia
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences et technologies (terre, eau, image)
• Date : Soutenance le 29/04/2024
• Etablissement(s) : Bordeaux 3
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Montaigne-Humanités (Pessac, Gironde ; 2007-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Géoressources et Environnement (Pessac)
• Jury : Président / Présidente : Antonio Rodriguez de Castro
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Olivier Atteia, Hélène Demougeot-Renard, Andrew Kirkman, Romain Chassagne, Olivier Sibourg, Cédric Palmier, Stephane Belbeze
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Antonio Rodriguez de Castro, Hélène Demougeot-Renard

Mots clés

Mots clés contrôlés

Pollution de l'eau -- Mesure

Sols -- Décontamination

Sols -- Pollution

Mots clés libres

Pollution

Méga-site

Dépollution

Incertitude

Volume

Sol

Eau souterraine

LNAPL

Contamination

Mega-site

Remediation

Uncertainty

Volume

Soil

Groundwater

LNAPL

Résumé

Dans ce travail, nous proposons une approche complète pour gérer l’incertitude dans toute l’étendue des projets de dépollution. Jusqu’à présent, les études ont exploré de nombreuses sources d’incertitude et leurs conséquences, mais se concentrent souvent sur l’examen de l’incertitude et de son impact dans des scénarios isolés et contrôlés dans des domaines spécialisés. Notre travail apporte une contribution originale au problème de recherche en identifiant, quantifiant et intégrant l’incertitude dans son intégralité lors d’un véritable processus de dépollution sur un site à grande échelle. Le cœur du projet a été mené en plein champ, en utilisant des informations de première main et en maintenant des interactions directes avec des experts et des décideurs. Nous avons utilisé des données réelles et toutes les méthodologies ont été validées et calibrées pendant la dépollution, réduisant l’écart entre la théorie et la pratique. Pour aborder l’incertitude, nous créons une série de méthodologies organisées en trois domaines critiques dans les projets de dépollution. i) L’estimation des volumes de sol pollué, ii) la quantification de phase flottante résiduel et mobile, et iii) la prédiction du développement de la dépollution par la manipulation des données. Les trois méthodologies utilisées visent à améliorer l’estimation de la contamination. Elles offrent des perspectives sur la progression anticipée de notre projet de dépol- lution, permettant une planification proactive. Cette perspective ajoute une valeur significative au domaine, ouvrant la voie à une prise de décision plus efficace et infor- mée dans les projets de dépollution environnementale.

In this work, we lay out a comprehensive approach to dealing with uncertainty in the full scope of remediation projects. Until now studies have explored numerous sources of uncertainty and their consequences but often concentrate on examining uncertainty and its impact in isolated, controlled scenarios in specialized areas. Our work makes an original contribution to the research problem by identifying, quantifying, and inte- grating uncertainty in its entirety during a real remediation process on a large-scale site. The core of the project was conducted in the midst of the field, using firsthand information and maintaining direct interactions with experts and decision makers. We used real data and all the methodologies have been validated and calibrated during the remediation reducing the gap between theory and practice. For addressing uncertainty, we create a series of methodologies organised into three critical areas in remediation projects. i) The estimation of contaminated soil volumes, ii) the quantification of residual and mobile oil, and iii) the prediction of the remediation development through data manipulation. The three methodologies used are intended to enhance contamination estimation. It provides insights into the anticipated progression of our remediation project, enabling proactive planning. This perspective adds significant value to the field, paving the way for more effective and informed decision-making in environmental remediation projects.