Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

Introduction

Présentation

La réhabilitation des friches industrielles est dores et déjà un enjeu du monde de demain. L'objectif auquel nous nous raccrochons est de redonner vie à ces grands bâtiments abandonnés pour en faire des habitats collectifs. Nous nous sommes inspirés de l'ancienne manufacture d'arme de Saint-Etienne pour développer nos idées autour de la réhabilitation des friches industrielles en général.

Les friches industrielles comme nous avons à Saint-Etienne ont accueilli pendant des dizaines d'années une industrie lourde. Celle ci a des conséquences sur la "qualité" des lieux. Avant de pouvoir construire des habitations, il est primordiale de mener une étude pour déterminer si le lieux est habitable.

En général, une friche n'est pas un lieu très accueillant. Plusieurs facteurs entrent en compte:

• La pollution: L'activité industrielle exercée et la dégradation du bâtiment sont des facteurs qui engendrent de la pollution. En général, les polluants que l'on trouve dans les friches industrielles sont des particules en suspension dues à des produits chimiques ou encore des molécules organiques* sous forme de gaz toxiques. On trouve également des métaux lourds comme du plomb ou du cuivre. Pour rappel, la peinture utilisée dans les industries était souvent faite à base de plomb.
• La qualité de l'environnement: L'humidité est un facteur à prendre en compte pour des futures habitats. En effet, vivre dans un endroit trop humide ou mal isolé peut entraîner des aggravations au niveau des maladies respiratoires (asthme, rhinite etc.).
• La solidité du bâtiment: L'abandon et l'ancienneté de ces bâtiments peut avoir entraîner des dégradations au niveau des murs ou de la toiture.

Notre objectif est de développer une solution de contrôle de ses facteurs afin de pouvoir sécuriser la friche avant sa réhabilitation.

les composants

-un drone : il permettra d'effectuer les mesures à des endroits inaccessibles pour l'humain. Tels que les hauteurs de mur, les plafonds ... Ainsi qu'un moyen d'automatiser le processus, assez rébarbatif et fastidieux.
-les capteurs : ils permettent d'effectuer des mesures sur la qualité de l'air et des infrastructures (taux de pollution dans l'air...), pour savoir si le domaine est habitable ou non. Ces capteurs pourront être embarqués sur le drone pour automatiser la mesure et permettre d'aller à des endroits inaccessibles à l'homme. De plus, il pourra vérifier l'état de l'infrastructure (haut des murs, toits...) afin de faciliter le travail.

Problématique

Le projet est développé par des élèves designers et artistes de l'ESADSE en collaboration avec des étudiants ingénieurs de TELECOM Saint-Etienne autour de la problématique globale: "Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)".

En tant qu'étudiants ingénieurs, Yann Carrio et Nicolas Rivat interviendrons sur une partie technique du projet centré plus précisément sur la problématique: "Sécuriser une friche pour la rendre habitable".

...

Etudes préliminaires

Possibilités envisagées

Nous avons chercher des capteurs qui pourraient répondre à nos besoins sur le site Lextronic.com (revendeur de matérielle électronique). Plusieurs capteurs ont attirés notre attention:

• Module "Air quality Click Board": Ce capteur de qualité de l’air est réactif à différents gaz nocifs tels que l'ammoniac, l'oxyde d'azote, le benzène ou le dioxyde de carbone. [1]
• Module "Grove - capteur de gaz": Ce capteur de gaz permet de donner une mesure de la concentration de GPL*, de dihydrogène, de méthane et d'oxyde de carbone. [2]
• Module "Grove - capteur de gaz WSP2110": Ce capteur de gaz permet de donner une mesure de la concentration de HCHO, de benzène et de toluène. [3]
• Module Grove - Capteur de poussières: Ce capteur permet d'obtenir une indication sur la qualité de l'air ambiant grace à une mesure effectué sur le nombre de particules présentes dans l'air. [4]
• Platine capteur d'humidité "HIH-4030": Permet de mesurer l'humidité relative de l'air. [5]
• Capteur IMU : Permet de mesurer l'accélération du drone. Pour obtenir sa position, il faudra intégrer deux fois cette mesure d'accélération. [6]

Etat de l'art

Mesurer la qualité de l'air:
En 2012, l'association HabitatMap a développé l'outil AirCasting. Il s'agit d'un ensemble de capteur implémenté sur Arduino qui permet de mesurer la concentration de monoxyde de carbone (CO) et de dioxyde d'azote (NO2) dans l'air mais aussi la température et l'humidité de l'air. Un an plus tard, en 2013, le projet est développé à grande échelle et l'objet est baptisé "air quality egg". L'air quality egg permet aux utilisateurs d'effectuer des mesures de la qualité de l'air partout dans le monde, les données sont ensuite partagées avec le monde entier sur une carte collaborative.[7]

Évaluation de la qualité de l’air intérieur :
AirJin et Foobot : Boitiers connectés qui permettent de mesurer la qualité de l’air dans un espace fermé (typiquement une maison, un appartement). Les capteurs permettent de mesurer les particules fines (particules en suspension) de 2,5 microns à 10 microns, les composés organiques volatils (notamment le formaldéhyde), la température et le degré d'humidité. [8]

Mesure de plomb sur une surface :
Niton XLp 300 : L'analyseur plomb se présente sous la forme d’un ‘pistolet’ portable et permet de mesurer en quelques secondes la quantité de plomb présente sur cette surface. Cet analyseur plomb permet de réaliser des mesures sur des surfaces non lisses, telles que crépi, tuyaux, radiateurs, moulures, corniches, garde corps. [9]

Personnae

Pierre 36 ans

Pierre travaille dans la réhabilitation d’anciennes usines depuis 15 ans. Il est fatigué et s’interroge sur le nombre d’heure de travail perdu à parcourir les friches afin d’en mesurer la pollution.

Jack 45 ans

Jack possède une grande maison ainsi qu’un jardin, le tout faisant environ 800m². Il l’a fait construire il y a 15ans sur les lieux d’une ancienne usine travaillant le plomb. Possédant quelques défaillances physiques depuis peu, il aimerait maintenant s’enquérir sur le taux de pollution présent dans sa propriété.

Matériel utilisé

Pour réaliser le projet, Telecom Saint-Etienne nous a fourni le matériel suivant:

• Carte Arduino UNO
• Kit de démarrage pour Grove Arduino comprenant shield Arduino, écran LCD et jeux de capteurs
• Shield Arduino pour carte SD
• Capteur de température et d'humidité Grove AM2302 (utilisant un capteur DHT22)
• Module Grove air quality sensor (capteur de qualité de l'air)

Réalisation

Le capteur d'humidité

Fonctionnement du capteur

Le capteur AM2302/DHT22 est un capteur d'humidité et de température. Le signal donné par le capteur est un signal numérique (compris entre 0V, niveau logique bas, et la tension d'alimentation, niveau logique haut). La communication avec le capteur se fait de la manière suivante: Tout d'abord le processeur de la carte envoi un bit de start (1 seconde à l'état haut). Si le capteur est prêt, il lui répond par un état haut de 80µs et un état bas de 80µs. Ensuite, le capteur transmet les 40 bits de données, bit de poids fort en premier. Les 16 premiers bits correspondent à la mesure de l'humidité, les 16 suivants à la mesure de la température et les 8 derniers bits sont des bits de checksum, utiles à la vérification de la transmission. Chaque bit de donnée correspond à un état bas suivi d'un état haut et la valeur du bit est donnée par la durée de l'état haut (entre 22µs et 30µs pour un 0, et entre 68µs et 75µs pour un état haut) --> voir image ci dessous.

Fonctionnement du DHT22

Une fois les bits récupérés, il suffit de convertir la donnée binaire en décimal. Heureusement pour nous, cette fonction existe et est décrite dans les bibliothèques Arduino fournies par Adafruit. En incluant la bibliothèque, nous n'aurons donc pas à interpréter le signal pour le convertir, la donnée que nous allons récupérer sur Arduino sera directement intelligible par l'Homme.

Test

Le test du capteur va donc consister à simplement lire la donnée convertie grâce aux fonctions de la bibliothèque "DHT.h". Nous afficherons les informations sur le moniteur série.

Comme le capteur est assez lent (problématique lié à la mesure de l'humidité), nous prendrons pour commencer un délai raisonnable de 2 secondes entre chaque mesures. Pour une approche plus pratique, on pourra prendre le délais le plus petit possible entre chaque mesure. La bibliothèque "Adafruit_sensor.h" nous permet de déclarer un objet "sensor" qui possède l'attribut "min_delay". Cet attribut contient la valeur en µs du délais minimal nécessaire entre chaque mesures. En utilisant cette valeur pour notre délais, nous pouvons utiliser le capteur au maximum de ses capacités dans une situation réelle.

Nous obtenons les résultats suivants sur le port série. En soufflant sur le capteur, on remarque bien une augmentation significative de l'humidité et de la température, le capteur fonctionne comme prévu:

Résultat sur le moniteur série

Code source: Fichier:Test dht22.zip

Le capteur de qualité de l'air

Fonctionnement du capteur

Le module Grove Air Quality Sensor permet de mesurer la qualité de l'air en terme de pollution. La mesure couvre de nombreux gaz dangereux pour la santé et l'environnement, que l'on peut retrouver dans une usine abandonnée, tels que le monoxyde de carbone, l'acétone, le formaldéhyde ou encore certains diluants utilisés dans les peintures.

Le mécanisme de mesure de ce capteur ne permet pas de connaitre la concentration exacte d'un gaz en particulier. Les mesures effectuées permettent seulement d'avoir une idée qualitative du niveau de pollution de l'air. On ne pourra donc pas, avec ce capteur, établir une cartographie de la concentration de chaque gaz présent mais on pourra connaitre la qualité globale de l'air.

Pour notre application, nous devrons donc fixer des seuils pour établir les différents niveaux de pollution.

Avant de se lancer, il faut connaitre les quelques contraintes du capteur: Il a besoin de quelques minutes (jusqu'à 3 minutes) après avoir été alimenté pour chauffer et les mesures ne sont véritablement stable qu'après 48 heures d'utilisation consécutive. Nous ne pourrons pas nous permettre d'utiliser le capteur pendant 48 heures de suite durant notre projet, nous ne prendrons donc pas trop compte des petites fluctuations dues à l'instabilité des mesures. En revanche, nous ferons attention à chauffer le capteur avant de l'utiliser afin de conserver un peu de cohérence dans les mesures.

Test

Il existe sur Arduino une bibliothèque spécifique à l'utilisation de ce capteur. Par chance, on peut trouver dans cette dernière un programme exemple qui permet de mettre en oeuvre le capteur et d'afficher la qualité de l'air selon 4 niveaux (air frais, faible pollution, pollution, forte pollution). La bibliothèque et un petit tutoriel sont disponibles sur le lien suivant: [10].

Après avoir étudier le code pour savoir comment la mise en oeuvre fonctionne, nous pouvons tester rapidement le programme, vous constaterez que nous travaillons dans un environnement non pollué:

Résultat sur le moniteur série

Code source: Fichier:Test airquality.zip

Simulation des mesures avec tous les capteurs

Pour la cohérence des mesures, nous choisissons que les mesures d'humidité et de pollution (gérées par deux capteurs différents) seront synchronisées sachant que le temps nécessaire entre deux mesures est aussi important pour le capteur d'humidité que pour le capteur de pollution. De cette manière nous obtiendrons une mesure d'humidité et une mesure de pollution pour un point de l'espace.

Nous effectuons un test avec les deux capteurs: Pour synchroniser la mesure des deux capteurs, nous plaçons la lecture de la valeur d'humidité à la suite de l'interruption nécessaire à la mesure de la pollution. (Pour rappel une interruption est une attente passive, on libère le processeur pendant le temps de mesure du capteur de pollution pour ne pas bloquer tout le programme). De cette manière, les deux mesures (humidité et pollution) peuvent se faire en quasi-parallèle et on retourne les deux valeurs en même temps.

Code source du test: Fichier:Test capteurs.zip

Nous avons vu que le temps d'acquisition des capteurs est assez long. Or nous voulons embarquer ces capteurs sur un drone et effectuer une série de mesures à différents points rapprochés dans l'espace pour en sortir une cartographie précise. Pour cela nous avons pensé dans un premier temps effectuer des mesures à différents points prédéfinis. Par exemple en faisant s’arrêter le drone tous les mètres nous aurions eu les mesures à des points connus en suivant le scénario suivant:

Faire avancer le drone sur 1 mètre --> Arrêter le drone (vol stationnaire) --> Effectuer la mesure --> Faire avancer le drone sur 1 mètre --> ....

D'un point de vue fonctionnel, cette solution semble correcte et facilement réalisable car nous connaissons les points où les mesures sont faites (tout les mètres ici). Mais d'un point de vue énergétique, cette solution n'est définitivement pas bonne car chaque redémarrage du drone a un coup en énergie très important car la consommation en courant est très importante pour faire avancer le drone lorsqu'il est arrêté.

Une autre solution est possible, faire avancer le capteur à vitesse constante pendant qu'on effectue les mesures. Plus le drone ira vite, et moins on aura de mesures réalisées. On devra donc adapter la vitesse du drone en fonction du nombre de mesure que l'on veut (si on veut une mesure tout les mètres avec un intervalle de 2 secondes entre chaque mesures, le drone devra se déplacer à un vitesse de 0.5 m/s). On aura toujours la mesure à un point précis car comme vu dans les parties précédentes, la mesure est quasi instantanée, c'est bien le procédé chimique qui fait que le capteur met autant de temps à donner la mesure. Nous utiliserons un IMU pour connaitre l'emplacement du drone à tout moment et donc pouvoir faire correspondre les mesures à leurs emplacements respectifs.

Si le nombre de mesures est insuffisant, nous pourrions utiliser plusieurs autres capteurs. En désynchronisant les capteurs supplémentaires des premiers, nous pourrons multiplier le nombre de mesure.

Mesures en fonction du temps

Sources

Friche industrielle [11]