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Record W7015601253

Traitement de stabilisation et de conditionnement électrolytique des boues de fosses septiques

2024· dissertation· fr· W7015601253 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspaceINRS Institutional Digital Repository (Institut National de la Recherche Scientifique) · 2024
Typedissertation
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAerobic digestionPollution preventionWaste disposal
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La fosse septique est l’un des systèmes de traitement des eaux domestiques le plus utilisé pour les résidences isolées. Le système de fosse septique produit des boues et écumes et d’autres substances en raison de la sédimentation. Les boues de fosses septiques (BFS) ne sont pas toujours traitées efficacement d’un point de vue microbiologique en raison du manque des méthodes fiables de traitement de décontamination et de gestion de ces biosolides. Ce projet vise à traiter, conditionner et stabiliser les boues de fosses septiques par voie électrolytique. Ensuite les boues déshydratées pourront être réutilisées comme compost. Les premiers tests avaient pour but de déterminer le polymère le plus performant permettant de majorer la siccité des boues. Par la suite, différentes conditions opératoires de traitement électrolytique (pH, type d’anode, concentration en électrolyte, intensité de courant et temps d’électrolyse) ont été imposées afin de déterminer les meilleures conditions de conditionnement et de stabilisation des BFS. L’application du traitement électrochimique a permis d’améliorer la filtrabilité des BFS. Le processus implique une série d'étapes pour traiter les boues de fosses septiques au Québec, en commençant par leur caractérisation bio-physico-chimique. Des tests de déshydratation sont ensuite réalisés en utilisant de 1 à 6 kg/tbs de polymère cationique (Percol 789) ajouté aux boues brutes. Les boues sont acidifiées à un pH de 4 en utilisant de l'acide sulfurique 2N avant d'être soumises à une électro-oxydation dans un réacteur électrochimique de 500 mL, qui utilise une \ncathode en graphite et une anode en oxyde d'iridium. Ensuite les boues traitées sont floculées avec un polymère cationique à des concentrations comprises entre 1 et 6 kg/tbs, puis séparées par filtration sous vide en utilisant un filtre en crêpe avec une porosité de 25 µm. L'optimisation du processus d'électro-oxydation, visant à maximiser la déshydratabilité des boues et à minimiser la consommation d'énergie, est réalisée en ajustant trois paramètres : le courant (0,2A à 1A), le temps d'électro-oxydation (10 à 40 minutes) et la quantité de polymère (1 à 5 kg/tbs). Les meilleures conditions de conditionnement et de stabilisation électrochimiques des boues ont été enregistrées en imposant une intensité de courant de 0.22 A, un temps de traitement de 25 min et une concentration de polymère de 02 kg/tbs (tonne de boue sèche). Des gains de siccité variant entre 21 et 26 points de siccité ont été enregistrés. Cette hausse de la siccité permet ainsi de réduire de 70 à 80 % la masse de boues générées. La siccité des boues non traitées variait entre 5 % et 9%, alors que la siccité des boues traitées se situait entre 27% et 31%. Les essais de stabilisation électrochimique indiquent une élimination efficace des microorganismes indicateurs de la présence de pathogènes (coliformes totaux et fécaux). Un abattement allant jusqu’à 4 unités logarithmiques sur les coliformes fécaux a été enregistré. \nSeptic tank systems are the most used method for treating domestic wastewater from isolated residences. Present bacteria in septic tanks partially degrade the domestic effluent and with sedimentation the effluent is separated into three layers, from the top we have scum, clarified \neffluent and sludge. Septic tank sludge is generally untreated due to the lack of management and treatment methods. This project aims to decontaminate and stabilize septic sludge using electrooxidation in the initial \nphase, followed by dewatering the treated sludge by adding a cationic polymer for flocculation then separating the solid and filtrate using a vacuum pomp. This process of combining \nelectrooxidation and dewatering should allow the elimination of organic and inorganic molecules that generate foul odors while improving the filterability of septic tank sludge. The dehydrated sludge can then be reused as compost or for soil amendment in agricultural areas. The process starts with a bio-physicochemical characterization of septic sludge sampled at an ecocenter in Quebec, CA. then control tests of dewatering the raw sludge by only adding quantities from 1kg/tds (ton dry sludge) to 6kg/tds of cationic polymer (Percol 789). Before electrooxidation the sludge is acidified to pH 4 using sulfuric acid 2N. A square shaped electrochemical reactor (500 mL of useful volume), with graphite cathode (surface of 110 cm²) and titanium coated with iridium oxide (Ti/IrO2, active surface of 65 cm²) meshed anode are used for the electrooxidation process. For dewatering, the sludge is flocculated with a cationic polymer (solution preparation 1g/L) at concentrations between 1 and 8 kg/tds then separated using a vacuum filtration unit including a Bruckner unit, vacuum pomp and a 25µm fiber filter. three parameters were studied for the central composite design, the current was varied between 0.2A and 1A, the time of the electrooxidation between 10 min and 40 min and the polymer quantity between 1 kg/tds and 5kg/tds to maximize the dewaterability of the sludge and minimize the energy consumption. The application of acidification and electrooxidation treatment has improved the dewaterability of the septic tank sludge. A dryness of 30% was recorded following the application of the electrochemical treatment, compared to a dryness of 2% obtained with untreated sludge, flocculated only (control test). This increase in dryness allows for mass reduction up to 80% of the sludge after separation. From a microbiological point of view (capacity to eliminate total and fecal coliforms) this electrochemical process proved to eliminate bacteria while maintaining the fertilizing properties of the septic tank sludge.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
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 score0.004
Threshold uncertainty score0.009

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.057
GPT teacher head0.335
Teacher spread0.278 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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".

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Published2024
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