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Enregistrement W2587586195

Application de la spectrométrie de fluorescence X à l'analyse in situ des métaux dans les sols contaminés

2016· article· fr· W2587586195 sur OpenAlexaboutno aff
Imen Bayouli

Notice bibliographique

RevueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Geostatistics and Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceForestryGeographyArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les terrains contaminés, notamment en milieu urbain, représentent un enjeu conséquent pour le secteur public ainsi que les détenteurs privés de ces terrains. Cet enjeu prend de plus en plus d'importance étant donné la pénurie des terrains que connait la plupart des villes à nos jours. En effet, à la fin de l'année 2010, environ 8000 terrains contaminés ont été recensés dans les 17 régions administratives du Québec, dont environ 1500 à Montréal. Les régions de Montréal et de la Montérégie représentent 45% du nombre total de sites contaminés au Québec. De ce fait, l'objectif pour les acteurs concernés est la revalorisation de ces terrains par leur réintégration dans le tissu socio-économique. Ceci nécessite une remise en état de ces terrains contaminés. Il s'agit en premier lieu d'effectuer une évaluation environnementale qui permet de repérer les risques de contamination potentiels. En second lieu, il s’agit de réaliser une caractérisation qui consiste à déterminer avec précision la nature, la mobilité et l’étendue de la contamination d’un sol, à partir d’échantillons prélevés. En dernier lieu, il s’agit de procéder à la réhabilitation, si besoin, à l'aide d'approches d'assainissement in situ ou ex-situ telles que les traitements de sol (biologique, chimique ou thermique), d'enfouissement ou de valorisation.
\n
\nAfin de mener à bien les étapes d'intervention susmentionnées et plus spécifiquement la caractérisation du sol, des procédures pour un échantillonnage représentatif des sols doivent être utilisées ainsi que des techniques d'analyse efficaces. L'appareil utilisé dans le cadre de ce projet est le XRF (spectromètre à fluorescence X). Cet appareil permet l'analyse des métaux dans le sol et peut s'utiliser tant en laboratoire que sur le terrain. Son utilisation in situ permet ainsi un gain en temps et en argent, étant donné qu'un très grand nombre de mesures peut être effectué sans ou avec un minimum de préparation au préalable. Ceci pourrait affecter la précision des mesures effectuées par l'appareil, car la préparation aurait permis l'atténuation des effets des interférences telles que l'humidité et la granulométrie du sol. Ainsi donc l'objectif de ce projet a été d’étudier l'utilisation du XRF in situ. Une évaluation des deux interférences citées ci-dessus et de leurs influences sur la précision des mesures, a été faite. Les résultats obtenus ont montré que l'augmentation de la teneur en eau dans le sol entraîne la diminution de la concentration mesurée. Les résultats de six métaux lourds, parmi ceux analysés, sont présentés dans ce rapport : As, Cu, Ni, Pb, Sn et Zn. D'une manière générale et par rapport à un échantillon de sol séché, à 10% de teneur en eau massique correspond une diminution de 15% de la concentration mesurée en moyenne. Similairement, à 20% de teneur en eau correspond une diminution de 26% et à 30% la concentration mesurée diminue de 37% environ. Concernant la granulométrie, les résultats ont montré que pour la plupart des métaux analysés, le broyage du sol entraîne une diminution de la concentration mesurée. Celle-ci a diminué en moyenne de 29% lorsque le sol est broyé et tamisé à 2 mm et de 31% lorsqu'il est broyé et tamisé à 200 μm. Néanmoins le nickel (Ni) et l'étain (Sn) ont montré une tendance opposée, le broyage, dans leur cas, entraînant une augmentation de la concentration mesurée.
\n
\nL'évaluation des trois scénarios de préparation d'échantillons (humides et non broyés à la réception) proposés dans le cadre de ce projet, montre que pour la plupart des métaux, le séchage et le broyage à 2 mm, donnent les résultats les plus proches de ceux obtenus par une technique d'analyse conventionnelle (ICP).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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