Les réseaux de distribution constituent le plus grand investissement d’un système d’approvisionnement en eau. Lorsque les conduites principales se détériorent, leur taux de bris augmente, la capacité hydraulique du réseau diminue et la qualité de l’eau transportée se dégrade. La dégradation des réseaux de distribution d’eau est un phénomène continu dans le temps. Les gestionnaires du réseau, qui doivent assurer à leurs abonnés un niveau de service adéquat en renouvelant leur réseau, doivent également tenir compte des ressources financières qui, dans la plupart des cas, sont assez limitées. L’objectif que nous fixons est de développer une approche pour la réhabilitation qui aidera et facilitera la tâche des gestionnaires des réseaux.

Cette approche d’aide à la réhabilitation des réseaux devra tenir compte des trois aspects suivants : détérioration structurale des conduites ; l’hydraulique du réseau et les coûts des interventions. La définition d’une fonction objectif et l’identification de toutes les contraintes du système 'réseau de distribution' vont nous permettre de trouver une solution optimale au problème de minimisation des coûts des interventions pour la réhabilitation du réseau de distribution. L’optimisation de cette fonction de coûts nécessitera la sélection d’une méthode de résolution adaptée au problème posé. Une des techniques sélectionnée est l’algorithme génétique (AG) qui fait partie des algorithmes évolutionnaires.

La dernière analyse consiste à prendre en compte l’influence des paramètres incertains. Les incertitudes sur les paramètres de prédiction de l’évolution des bris, de même que sur les coûts et les autres paramètres liés aux coûts (exemple le taux d’actualisation), seront pris en compte. Il s’agira de voir, dans un premier temps, comment ces incertitudes modifient la solution optimale et d’identifier les paramètres dominants. Une analyse sera menée par la suite afin d’estimer dans quelle mesure l’intégration des incertitudes permet l’identification d’une solution optimale et dans quelle mesure une gestion, basée sur cette solution dite 'optimale', permet d’améliorer globalement la qualité de la gestion si l’on assume différents niveaux d’incertitudes des paramètres du modèle.

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