Dégradation aérobie des biosolides municipaux et récupération de biocatalyseurs pour le traitement des eaux usées
Bibliographic record
Abstract
Le volume élevé de biosolides municipaux et industriels (BS) produits dans le monde entier est une source de préoccupation majeure pour les écologistes. Actuellement, la production mondiale de BS est estimée à environ 100 à 125 millions de tonnes par an et devrait augmenter continuellement. Au Canada, 6,6 millions de tonnes de BS stabilisés secs sont produites chaque année par plus de 3 500 stations d’épuration des eaux usées (STEP). La gestion et l’élimination des BS sont très préoccupantes pour de nombreuses municipalités, car cela peut représenter plus de la moitié du coût total du traitement des eaux usées. La valorisation des BS pour la production de biogaz présente un grand avantage. En effet, la digestion anaérobie des BS peut être utilisée pour produire du biogaz comme combustible si celui-ci est correctement collecté et purifié. Outre cet avantage, les BS représentent une menace environnementale à travers la production de gaz à effet de serre (GES), et la production de lixiviat contenant de nombreux contaminants organiques (incluant des contaminants organiques à l’état de traces (TrOCs), tels que les composés pharmaceutiques actifs (PhACs) et pesticides). Ainsi, à partir des sites d'enfouissement et de l'amendement des sols avec les BS municipales, ces contaminants peuvent se retrouver dans les eaux souterraines. Pour remédier à cela, le Québec a mis en place des politiques strictes en matière d’élimination des BS. On compte parmi les mesures prises l’interdiction du déversement des BS dans les décharges et établit une taxe verte qui est prélevée en fonction de l’inflation pour chaque tonne de BS incinérée ou mise en décharge au Québec. Cependant, avec l’aide de technologies de bioprocédés avancées, ces BS peuvent être traités et utilisés simultanément comme matière première pour la production de produits de grande valeur ou de précurseurs de produits de grande valeur. Ce travail de recherche fournit une évaluation des principales méthodes d’élimination (réduction du volume et des contaminants) et passe en revue l’état des processus biotechnologiques, en particulier pour la digestion aérobie pour la production d’enzymes hydrolytiques et lignolytiques à partir des BS. En premier lieu, l’impact des microorganismes endogènes a été étudié avec ou sans co-traitement. En ce sens, divers traitements comprenant l’utilisation de microorganismes indigènes présents dans les BS, l’effet combiné d’un prétraitement enzymatique, la biostimulation par l’ajout d’une source externe de carbone et l’effet synergique de la biostimulation et du prétraitement enzymatique ont été étudiés pendant 28 jours. En raison de diverses stratégies de traitement, une réduction totale des solides en suspension de 12% à 23%, une élimination des PhACs de 44% à 62% et une élimination des pesticides d’environ 10% à 54% ont été observées. Aussi, pour améliorer l’élimination des solides en suspension des PhACs et pesticides, l’effet de quatre stratégies de prétraitement différentes (ultrasonication, congélation-décongélation, addition enzymatique et traitement alcalin), suivis d’une bioaugmentation avec la souche de bactérie Bacillus subtilis a été étudiée. Après 28 jours de traitement, la bioaugmentation a amélioré l’élimination totale des solides en suspension par 8 à 54% et une l’élimination des PhACs par 21 à 80% et une l’élimination des pesticides par 22 à 76%. La production d‘un cocktail d’enzymes extracellulaires (ex. : laccase, peroxydase, glucose oxydase, lipase, phosphatase, estérase…etc.) à la suite de la bioaugmentation des BS avec B. subtilis a été observée. Ces enzymes peuvent être impliquées dans l’élimination des contaminants présents dans les BS ainsi que dans la réduction des solides observée. Cette étude est une approche bio-intégrée, où les enzymes produites lors de la digestion aérobie des BS ont été évaluées pour l’élimination des contaminants organiques présents dans les BS issus du traitement des eaux usées municipales. Pour souligner cela, la bioaugmentation des BS avec la souche de champignon Aspergillus niger a été évaluée dans le but de produire une enzyme d’intérêt telle que la glucose oxydase (GOD). La GOD sécrétée par A. niger, a été utilisée pour le processus d’oxydation avancé basé sur le bio-Fenton pour la dégradation de 15 PhACs d’intérêt dans l’eau. En somme, l’utilisation des BS comme substrat par les microorganismes étudiés a permis d’une part de diminuer les contaminants organiques et, d’autre part, de réduire le volume des BS.
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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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".