Procédés hybrides pour le traitement des eaux usées de buanderies commerciales en utilisant des substances polymériques extracellulaires, l'électrocoagulation et l'ultrafiltration.
Bibliographic record
Abstract
La gestion et le traitement des eaux usées provenant de buanderies commerciales posent d'importants défis environnementaux et économiques. Cette thèse aborde cette problématique en proposant des solutions novatrices et respectueuses de l'environnement pour le traitement des eaux usées de buanderies commerciales (EUBC) au Québec, Canada. Trois approches distinctes sont explorées : i) l'utilisation de substances polymériques extracellulaires (SPE) comme bio-floculants, ii) l’application de l’électrocoagulation constituée de morceaux de métaux angulaires d’électrodes sacrificielles utilisées sous forme de lit fixe dans le réacteur électrolytique (procédé EC-ELF) et; iii) l’emploi combiné d'ultrafiltration (UF) et de SPE pour le traitement des des eaux usées de buanderies commerciales. La première partie de l’étude consiste à produire les SPE à partir de glycérol brut et de boues de papeterie par une souche bactérienne (BS-04). Deux types de SPE, SPE visqueux (S-SPE) et SPE de bouillon (B-SPE), sont utilisés pour le traitement des EUBC. Une analyse comparative avec des coagulants chimiques conventionnels (FeSO4, CaCl2, Alun) montre des résultats prometteurs. Le S-SPE présente une activité de floculation (AF) plus élevée, éliminant 83,0 1,0 % de la turbidité, 77 2 % des solides en suspension (SS) et 76,0 1,0 % de la demande chimique en oxygène (DCO) des EUBC. La combinaison de S-SPE et d'alun atteint des taux d'élimination remarquables de 98,09 0,09 % de la turbidité, 95,42 0,58% des SS et 83,08 1,10 % de la DCO des EUBC. La deuxième partie de l’étude a consisté à appliquer le procédé EC-ELF utilisant des électrodes en morceaux de métaux de fer angulaires installés dans le réacteur sous forme de lit fixe, suivi de l’ajout de polymère de synthèse ou de SPE. Un plan d’expérience constitué du plan factoriel (PF) suivi du plan central composite (PCC) a permis d’optimiser le procédé pour le traitement des EUBC. L’application des conditions optimales (intensité de courant de 3.0 A, un temps de traitement de 60 minutes et une dose de SPE améliorée de 5,8 mg/L à 8,0 mg/L) a permis une élimination efficace de la turbidité (98 ± 2 %), des solides totaux (TS) (95 ± 3 %), de la DCO (89 ± 5 %) et de nonylphénol ethoxylates (NPEO) (53 ± 2 %). Les paramètres opératoires optimisés reprèsentent un coût de traitement de 1,20 $CAN/m3. La dernière partie des travaux a consisté à introduire les SPE dans la boucle de recirculation de l’ultrafiltration de manière à atténuer l'encrassement de la membrane et à allonger ainsi sa durée de fonctionnement normal. Des études d'optimisation révèlent une augmentation du débit de perméat, de l'élimination de la turbidité et de l'élimination de la DCO. Dans des conditions optimisées (TMP : 18 psi, température : 60 ˚C, dose de SPE : 14,17 mg/L), l'UF couplée à des SPE atteint un débit de perméat de 0,81 L/min, une élimination de la turbidité de 99,0 ± 1,0 %, une élimination de la DCO de 80,0 ± 1,0 % et un temps de lavage de 31 minutes. Les estimations de coûts (0.93$ CAD/ m3) indiquent des dépenses énergétiques (0.86 $/ m3) comparables à celles du procédé EC-ELF, confirmant la faisabilité économique de cette approche. Cette thèse offre des perspectives précieuses sur les approches novatrices et durables pour le traitement des EUBC et la promotion d'une gestion responsable des eaux usées dans les installations de blanchisserie commerciale.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".