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Record W2231051141

Techniques de traitement in situ des hydrocarbures aromatiques polycycliques dans les eaux de surface

2013· article· fr· W2231051141 on OpenAlexaboutno aff
Leila Faham

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldChemistry
TopicEdible Oils Quality and Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEnvironmental science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les industries de traitement du bois fournissent principalement des traverses de chemin de fer et des poteaux électriques. Ces produits ligneux sont vulnérables à des agents biologiques responsables de leur dégradation. Afin d'empêcher le développement de ces microorganismes, les industries de bois utilisent des agents de préservation, particulièrement la créosote et le pentachlorophénol, qui permettent une longue conservation du bois. Par conséquent, un bois traité adéquatement peut avoir une durée de vie de 5 à 10 fois plus longue que le bois non traité. Cependant, ces agents de préservation ne sont pas sans effets sur l'environnement. Les sites d'entreposage sont soumis à des intempéries et l'eau de pluie, en contact avec du bois traité, se trouve contaminée. Cette lixiviation du bois implique, par ruissellement, un risque de contamination pour les sols et pour les eaux de surface en raison des substances toxiques qu'elle renferme, dont les hydrocarbures aromatiques polycycliques. Le présent essai a ciblé une industrie de traitement de bois au Québec qui utilise le pentachlorophénol et la créosote comme agents de préservation de bois dans un procédé sous pression. Le site à l'étude présentait une contamination des eaux de surface par les hydrocarbures aromatiques polycycliques à des concentrations dépassant le critère du Règlement métropolitain de 2013-57 sur l'assainissement des eaux. L'objectif de cet essai était de déterminer une technique de traitement de l'eau de surface qui répondrait le mieux aux contraintes du site et qui permettrait de réduire, voire d'éliminer les hydrocarbures aromatiques polycycliques pour rencontrer les critères du Règlement en vigueur. L'analyse de l'échantillon de l'eau de surface a révélé que les HAP à traiter sont les HAP intermédiaires et les HAP lourds. Ce sont des contaminants difficiles à traiter de par leur structure moléculaire condensée. Ces HAP sont connus par leur caractère lipophile qui leur permet de s'adsorber sur les matières particulaires et les matières organiques. Leur dégradabilité en milieu aérobie est possible en présence de microorganismes spécialisés. Au regard des caractéristiques physico-chimiques des HAP visés par l'étude, les techniques de traitement des eaux ont été sélectionnées et analysées. Ces techniques se divisaient en trois groupes, le traitement physique, le traitement chimique et le traitement biologique. En vue d'utiliser la technique de traitement à implanter, des critères spécifiques ont servi à analyser et à évaluer les différents types de traitement des HAP dans les eaux de surface. L'analyse de ces techniques a conduit à la sélection des trois d'entre eux soit la phytoremédiation, la barrière réactive perméable à charbon activé et la barrière biologique. La phytoremédiation, plus précisément, la rhizodégradation, est la première technique retenue pour dégrader les HAP. En effet, des microorganismes se développent en colonies autour des racines forment la rhizosphère où sont dégradés les contaminants. Bien que cette technique soit émergente, elle est néanmoins très intéressante et mérite d'être développée. La deuxième technique retenue fut l'utilisation d'une barrière réactive perméable à charbon activé. Une technique utilisée aux États-Unis et au Canada depuis la fin des années 1980. Elle offre une alternative qui ne connait qu'un inconvénient soit la saturation du réactif utilisé suite à l'adsorption des HAP sur le charbon activé. Finalement, la dernière technique retenue fut la barrière biologique. Elle est apparue dans la deuxième moitié des années 90 et plusieurs contaminants peuvent être dégradés en produits non toxiques si les conditions sont réunies soit les microorganismes spécialisés et leur milieu spécifique. Le choix de la technique à implanter sur le terrain s'est porté sur la phytoremédiation. Malgré son développement récent et le manque de données particulièrement pour les eaux de surface, l'industrie de traitement de bois a largement accepté et encouragé le transfert de cette technique encore très jeune du niveau laboratoire au terrain. De plus, l'absence de matières résiduelles générées et le faible coût du traitement de l'eau offraient un avantage notable à cette technique. La sélection des plantes aquatiques utilisées à l'essai était basée sur la nature des bactéries développées autour des racines et capables de dégrader les HAP. Ainsi, les plantes utilisées sur le terrain étaient les jacinthes d'eau, les lentilles d'eau et les quenouilles. Les résultats expérimentaux obtenus, à la suite des essais réalisés avec les jacinthes d'eau, étaient encourageants. En effet, il semble y avoir une baisse de concentration des HAP entre la première et la dernière compagne d'échantillonnage. Toutefois, il a été recommandé que des études approfondies doivent être complétées pour une meilleure analyse de performance des jacinthes. En ce qui concerne les quenouilles, il est possible que leur plantation en fin de l'été, l'abaissement de la température de l'eau ou éventuellement la contamination des sédiments constatée aient pu causer un ralentissement de croissance de la plante. C'est pourquoi il a été recommandé de reprendre les essais au printemps et à l'été 2014, après avoir mesuré le degré de contamination des sédiments et de suivre l'évolution des concentrations des HAP tout au long de la période estivale et automnale.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.063
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.231
Teacher spread0.217 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2013
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