A pore-scale network model based on spherical pore bodies and cylindrical pore throats was developed to describe the displacement of water by DNAPL. The pore body size and the pore throat size were given by statistical distributions with user-specified values for the minimum, mean and maximum sizes. The numerical model was applied to a laboratory experiment conducted on a sand-filled glass column. The parameters relative to pore body size and pore throat size that were used in the construction of the equivalent network were derived from the discrete grain-size distribution of the real porous medium. The calculated arrival times of the DNAPL front were compared with those measured using optic fibre sensors placed at different points on the control section of the experimental device. Furthermore, the model simulated DNAPL pressure measured at the entrance section of the system. In general, the numerical results obtained with the model were in good agreement with the actual measurements.

Un modèle type réseau de pores et de capillaires a été développé pour décrire le déplacement de l’eau par un DNAPL. Les tailles de pores et de capillaires sont obtenues à partir d’une distribution statistique basée sur l’introduction d’une taille minimale, moyenne et maximale, spécifiées pour les pores et les capillaires. Le modèle numérique développé est utilisé pour simuler des expériences de laboratoire conduites sur une colonne en verre. Le milieu poreux utilisé est un sable moyen de granulométrie uniforme. Les paramètres relatifs à la taille des pores et des capillaires utilisée pour générer un réseau équivalent au milieu poreux ont été dérivés de la courbe granulométrique discrète du sable. Les temps d’arrivée du front de DNAPL calculés ont été comparés avec ceux mesurés au moyen des fibres optiques placées à différents points dans une section de contrôle du dispositif expérimental. De plus, la pression moyenne du DNAPL mesurée pendant l’expérience dans la section d’entrée de la colonne a été confrontée à la pression transitoire prédite par le modèle développé. Les résultats numériques sont globalement en bon accord avec les observations expérimentales.