L’exploitation d’un système moderne d’alimentation en eau potable nécessite une surveillance permanente de la qualité de l’eau au sein des usines de production et sur le réseau de distribution, face à des risques de contamination accidentelle ou terroriste. Cette surveillance s’appuie usuellement sur un ensemble de capteurs déployés en des points stratégiques du réseau afin de minimiser l’impact de toute contamination. La localisation de capteurs consiste à déterminer des points du réseau avec la meilleure protection pour un nombre limité de capteurs, ce qui représente un problème complexe en théorie et très difficile à résoudre en pratique. Nous décrivons ici une méthodologie fondée sur un algorithme efficace de type glouton, élaborée dans le cadre d’un projet franco-allemand (SMaRT-Online, 2012-2015). Cette approche utilise un grand nombre de contaminations, simulées par un logiciel de modélisation hydraulique et sélectionne itérativement les meilleures positions en fonction d’un critère fixé à optimiser. La méthode est évaluée pour le déploiement de capteurs multiparamètres mesurant chlore, température, pression et conductivité sur le réseau du Syndicat des eaux d’Îlede-France (Sedif), plus grand réseau français de distribution d’eau potable.

Operating modern drinking water distribution systems requires the ability to monitor water quality within production plants and the distribution network in order to mitigate damaging events like accidental or malicious contaminations. The surveillance systems are usually based on a sensor network deployed at strategic locations to minimize the contamination impact on the population. Such problem consists in selecting sensing locations with the best protection with a given number of sensors which is complex in theory and very challenging in practice. We describe here a methodology using an efficient greedy-like algorithm, designed during a Franco-German project (SMaRT-Online, 2012-2015). This approach uses an extensive number of contaminations simulated by hydraulic modeling software and selects iteratively the best positions according to a given criterion to optimize. The method is evaluated with the deployment of multiparameters quality sensors (chlorine, temperature, conductivity and pressure) on the Syndicat des eaux d’Île-de-France (Sedif) network, the largest drinking water distribution network in France.