Dimensionner la récupération d'eau de pluie pour être autonome : Différence entre versions

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Télécharger tous les fichiers csv des années et mois à partir desquels vous souhaitez que les calculs soient effectués, placer les dans un repertoire de votre choix et dezipper les (format archive gz). Placer également dans ce répertoire le fichier water.py contenant le code partagé dans ce tutoriel.
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Télécharger tous les fichiers csv des années et mois à partir desquels vous souhaitez que les calculs soient effectués, placer les dans un repertoire de votre choix et dezipper les (format archive gz). Placer également dans ce répertoire le fichier processing.py contenant le code partagé dans ce tutoriel.
  
  
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Version du 20 février 2024 à 12:29

Tutorial de avatarAurelpere | Catégories : Eau

Dimensionner la récupération d'eau de pluie hors réseau

Difficulté
Moyen
Durée
1 heure(s)
Coût
0 EUR (€)
Licence : Attribution (CC BY)

Introduction

Dans des cas où on souhaite être 100% autonome hors réseau, la question de l'eau est essentielle.

C'est d'ailleurs le premier élément à considérer par exemple dans les démarches de

permaculture (phase d'observation).

J'ai initialement fait les calculs ci dessous pour "autonomiser" un mobile home avec l'idée

d'utiliser des modules photovoltaïques dans un assemblage récupérateur d'eau,

comme le proposait le concept ulta chaata (https://www.facebook.com/weultachaata/?locale=fr_FR

et https://fr.futuroprossimo.it/2023/03/ulta-chaata-ombrello-magico-che-puo-dare-acqua-e-luce-allindia/)

avant d'être récupérée à los angeles.

On peut s'interroger sur la façon adéquate de dimensionner des installations pour récupérer de

l'eau de pluie.

Pour cela, on peut utiliser les données de météo france afin d'avoir un regard rétrospectif

sur les précipitations saisonnières et ajuster ainsi les dimensions des récupérateurs.

Étape 1 - Prérequis logiciel

Dans ce tuto, on utilise des données météos synop disponibles ici :

http://data.cquest.org/meteo-france/synop/

dont vous trouverez la déscription ici:

http://data.cquest.org/meteo-france/synop/doc_parametres_synop_168.pdf


Télécharger tous les fichiers csv des années et mois à partir desquels vous souhaitez que les calculs soient effectués, placer les dans un repertoire de votre choix et dezipper les (format archive gz). Placer également dans ce répertoire le fichier processing.py contenant le code partagé dans ce tutoriel.


exemple en ligne de commande linux debian pour télécharger et dézipper tous les csv de l'année 2020 dans un repertoire ~/synop:



cd ~

mkdir -p synop && cd synop


wget http://data.cquest.org/meteo-france/synop/synop.202001.csv.gz && gzip -d synop.202001.csv.gz

wget http://data.cquest.org/meteo-france/synop/synop.202002.csv.gz && gzip -d synop.202002.csv.gz

wget http://data.cquest.org/meteo-france/synop/synop.202003.csv.gz && gzip -d synop.202003.csv.gz

wget http://data.cquest.org/meteo-france/synop/synop.202004.csv.gz && gzip -d synop.202004.csv.gz

wget http://data.cquest.org/meteo-france/synop/synop.202005.csv.gz && gzip -d synop.202005.csv.gz

wget http://data.cquest.org/meteo-france/synop/synop.202006.csv.gz && gzip -d synop.202006.csv.gz

wget http://data.cquest.org/meteo-france/synop/synop.202007.csv.gz && gzip -d synop.202007.csv.gz

wget http://data.cquest.org/meteo-france/synop/synop.202008.csv.gz && gzip -d synop.202008.csv.gz

wget http://data.cquest.org/meteo-france/synop/synop.202009.csv.gz && gzip -d synop.202009.csv.gz

wget http://data.cquest.org/meteo-france/synop/synop.202010.csv.gz && gzip -d synop.202010.csv.gz

wget http://data.cquest.org/meteo-france/synop/synop.202011.csv.gz && gzip -d synop.202011.csv.gz

wget http://data.cquest.org/meteo-france/synop/synop.202012.csv.gz && gzip -d synop.202012.csv.gz




Pour utiliser python sous un autre os que linux, débrouillez vous avec vos daubes propriétaires intrusives.


Sous linux, python est généralement installé et pour utiliser le code partagé dans ce tuto, il suffira de télécharger le fichier processing.py ou copier coller le code dans un fichier processing.py puis entrer


python processing.py


Cependant, il faut installer la librairie pandas qui est très largement utilisé dans le monde de la finance et dans le monde scientifique, notamment pour sa gestion efficace des séries temporelles et sa capacité de vectorisation des données.


Pour cela voici les commandes à entrer dans linux debian avant de lancer le script processing.py pour être tranquille:



sudo apt install python3 python3-venv python3-pip python-is-python3

cd ~ && python -m venv venv

source venv/bin/activate

pip install pandas


Penser ensuite à activer l'environnement virtuel dans lequel est installé pandas chaque fois que vous utilisez le script (apres un reboot ou si vous fermez et reouvrez votre terminal) en lançant la commande:



cd ~ && source venv/bin/activate


Nous sommes en 2024 et si vous êtes cibles d'entraves anti éco-terroristes de psychopathes comme moi, et en bon scientifique qui se respecte vous inspectez vos instruments de mesures avant de les utiliser, vous pouvez inspectez le code source de pandas qui est évidemment logiciel libre ici : https://github.com/pandas-dev/pandas , ou vous pouvez faire l'hypothèse discutable qu'on peut avoir confiance dans un logiciel aussi massivement utilisé dans le monde de la finance et de la science.

Python reposant sur des librairies C pour un certains nombres d'opérations de base, le hack, y compris le hack scientifique, n'est jamais impossible mais on laissera de coté ces considérations pro-lowtech qui n'entrent pas dans le champ de réflexion de ce tutoriel.

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