Utilisation des procédés électrochimiques et leurs combinaisons avec les procédés biologiques pour le traitement des lixiviats de sites d’enfouissement sanitaires - revue de littérature
Notice bibliographique
Résumé
Les lixiviats des sites d’enfouissement sanitaires contiennent divers types de composés organiques et inorganiques susceptibles de polluer les milieux aquatiques s’ils ne sont pas convenablement traités. Depuis quelques années, on note une utilisation croissante des techniques électrochimiques, avec des résultats satisfaisants, pour le traitement des lixiviats. Parmi les avantages liés à l’utilisation de ces procédés, on peut citer : une faible emprise au sol, un temps de traitement court, une utilisation limitée, voire inexistante, de réactifs chimiques et une facilité d’automatisation. La capacité à traiter les composés organiques bioréfractaires et à augmenter la biodégradabilité de l’effluent constitue un atout majeur lors du traitement de certains types de lixiviats. Dans cette revue de littérature, un accent particulier est porté sur les trois procédés électrochimiques les plus utilisés pour le traitement des lixiviats, à savoir : l’électro-oxydation (EO), l’électro-Fenton (EF) et l’électrocoagulation (EC). Pour chacun des procédés, les différents paramètres opératoires qui influencent l’efficacité du traitement sont élucidés. D’une façon globale, les procédés électrochimiques sont influencés entre autres par l’intensité du courant appliqué, le type d’électrode utilisé, la distance interélectrodes, le temps de traitement, le pH et la conductivité du milieu. Le couplage des procédés électrochimiques et biologiques pour le traitement des lixiviats a été investigué. L’intégration de ces deux procédés permet d’augmenter les performances épuratoires tout en réduisant les coûts et les temps de traitement. Toutefois, des études approfondies sont nécessaires afin d’optimiser ces couplages et d’éclaircir l’influence du traitement biologique sur le traitement électrochimique et vice-versa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».