Cette thèse étudie l'interaction entre les stations d’épuration (STEP) et le changement climatique: soit en premier lieu la production ainsi que les émissions de gaz à effet de serre (GES), en particulier le protoxyde d’azote (N2O), généré à la STEP et en second lieu l’effet des pluies plus intenses dues aux changements climatiques sur la STEP. Des campagnes de mesure sur le terrain et la modélisation à échelle réelle ont été utilisées conjointement dans cette recherche. Une campagne de mesure d'une durée d’un mois a été réalisée dans une STEP traitant les eaux usées de 750,000 équivalents habitants, soit la STEP d’Eindhoven aux Pays-Bas. Des capteurs en ligne ont été installés dans la zone d'aération du bioréacteur. Une usine virtuelle de grande échelle, soit la STEP décrit par le Benchmark Simulation Model No.2 (BSM2), ainsi qu’une usine réelle de grande échelle, soit la STEP d’Eindhoven aux Pays-Bas, étaient incluses dans cette étude. Dans les deux cas, les modèles ont été modifiés afin de prendre en compte les GES, en particulier la production de N2O. Deux modèles de boues activées (ASM) ont été développés, soit l’ASMG1 et l’ASMG2d. En plus de la conversion de N2O par les bactéries hétérotrophes, les deux modèles sont en mesure de simuler la production de N2O par la dénitrification catalysée par les bactéries oxydant l'ammoniac (AOB). Les modèles décrivent aussi l'effet de l’oxygène dissous (OD) sur la cinétique de production de N2O par les AOB grâce à une modification de la cinétique d’Haldane. Les résultats montrent que les AOB produisent beaucoup de N2O tandis que les hétérotrophes en consomment considérablement. Les émissions de N2O augmentent lorsque les concentrations de NH4+ sont élevées et que les concentrations d’OD sont modérées (jusqu’à 2.5 mg O2/l dans cette étude). Ces conditions peuvent avoir été créées par le contrôle en cascade de NH4+-OD qui vise à réduire la consommation d'énergie en diminuant les concentrations d'OD lorsque la concentration de NH4+ est suffisamment faible. En outre, ce contrôleur en cascade est une stratégie de rétroaction à gain faible. C'est-à-dire, un retard significatif se produit entre la détection d'une augmentation de NH4+ et l'accroissement de l'aération. Toutes ces propriétés produisent des conditions favorables à la production de N2O par les bactéries AOB. Différents scénarios alternatifs ainsi que des stratégies de contrôle ont été comparés selon la qualité de l'effluent, le coût d’opération et les émissions de GES. Dans le cadre de BSM2, un bon équilibre entre la qualité de l'effluent, le coût d’opération et les émissions de GES a été obtenu avec à la mise en œuvre d'un contrôleur rétroactif pur de l’OD sur la première zone d'aération et d’un contrôleur en cascade de NH4+-DO sur les deux zones d'aération suivantes et en utilisant soit une stratégie d'alimentation étagée ou le contrôle du recyclage des boues afin de gérer les pics de débits. Mots-clés: Traitement des eaux usées par boues activées, contrôle de procédé, campagne de mesures en terrain, modélisation mathématique à échelle grandeur réelle, gaz à effet de serre, protoxyde d’azote, temps de pluie. / This PhD thesis studied the interaction between wastewater treatment plants (WWTPs) and climate change, i.e. the production and emission of greenhouse gases (GHGs), especially nitrous oxide (N2O), from WWTPs and the effect of the climate change induced more intense rain events on WWTPs. Both field measurements and full-scale modelling were pursued in this research. A one-month measurement campaign was performed by installing on-line sensors at the aeration zone of the bioreactor of a 750,000 person equivalents WWTP, i.e. the Eindhoven WWTP in the Netherlands. The models of a full-scale virtual plant, i.e. the Benchmark Simulation Model No.2 (BSM2), and a full-scale real plant, i.e. the Eindhoven WWTP in the Netherlands, were extended with respect to GHG emissions, especially the pathways involving N2O. Two types of extended Activated Sludge Models (ASM) were developed, i.e. ASMG1 for COD/N removal and ASMG2d for COD/N/P removal. Besides heterotrophic N2O production, both proposed models include N2O production by nitrite denitrification by ammonia-oxidizing bacteria (AOB) and describe the DO effect on AOB N2O production by a modified Haldane kinetics term. Results showed that AOB are the major producer of N2O while the heterotrophs consume N2O considerably. The high N2O emissions occurred under high NH4+ and intermediate DO concentrations (up to 2.5 mg O2/l in this work). Such conditions can be created by NH4+-DO cascade control which aims at reducing energy consumption by lowering the DO concentrations when the NH4+ concentration is sufficiently low. Moreover, this cascade controller is a low-gain feedback control strategy, i.e. a significant delay will occur between the detection of a NH4+ increase and the increase in aeration. All these properties lead to conditions favourable to N2O production by AOB. Different alternative scenarios and control strategies were compared in terms of effluent quality, operational cost and GHG emissions. In the framework of BSM2, a good balance among effluent quality, operational cost and GHG emissions was realized by implementing a pure DO feedback controller in the first aeration zone and a NH4+-DO cascade controller in the following two aeration zones and using either step feed or sludge recycling control to deal with hydraulic shocks. Keywords: Activated sludge, wastewater treatment, process control, field measurements, full-scale mathematical modelling, greenhouse gases, nitrous oxide, wet weather conditions.

L’efficacité de la biofiltration pour le traitement du lisier de porc motive la poursuite des recherches pour l’optimisation des conditions d’opération qui, selon les modalités usuelles, peuvent entraîner la production de gaz à effet de serre (GES) dont le protoxyde d’azote (N₂O) et le méthane (CH₄). Alors que la production de N₂O est amplement documentée, des expérimentations supplémentaires sont nécessaires pour caractériser la production de CH₄. À cet effet, certains aspects de la configuration du biofiltre à milieu organique (aération, milieux filtrants) ont été modifiés afin d’en vérifier l’impact sur la production de CH₄ et la performance épuratoire. Les conditions expérimentales ont impliqué un suivi de 391 jours de trois biofiltres pilotes (1,2 m x 0,13 m²) ayant des milieux filtrants différents. Ils ont été soumis, en alternance, à une aération continue et intermittente. Les charges appliquées en carbone (DCO) et en azote (N-NH₄⁺) sur chaque prototype ont été respectivement de 0,15 et 0,03 kg.m⁻².j⁻¹. Le débit d’air, appliqué à contre-courant, a été de 2,3 m³.m⁻².h⁻¹. L’effluent gazeux a été suivi deux (2) fois par semaine (N₂O, CH₄ et débits gazeux) tandis que les affluents et effluents liquides ont été analysés deux (2) fois par mois (pH, alcalinité, DCO, NTK et NO₃⁻). Les résultats des analyses liquides montrent une bonne efficacité d’épuration pour l’enlèvement de la DCO (92 %) et du NTK (99 %) pour les conditions d’opération testées. Quant à la production de CH₄, elle a varié entre les biofiltres, lesquels ont présenté des propriétés mécaniques différentes (compaction, pertes de charge). Les principaux facteurs susceptibles d’avoir affecté la production de CH₄ sont le pH, les fortes charges en carbone et en azote appliquées en tête de colonne, ainsi que la présence d’eau et de substances inhibitrices. Une interaction entre les composés impliqués dans les réactions de dénitrification (N₂O, NO₂, NO₃) et les bactéries méthanogènes semble également avoir influencé les dégagements de CH₄ observés. Par ailleurs, l’effet de l’aération sur l’émission de CH₄ n’a été observé que pour le biofiltre 1, les émissions étant supérieures sous aération continue par rapport à l’aération intermittente (800 versus 120 g C-CH₄/m³ de lisier traité). De plus, l’efficacité du processus de biofiltration, tant pour le traitement des lisiers que pour le traitement de l’air (des odeurs et des gaz), a conduit la recherche jusqu’à la mise en route d’essais laboratoires complémentaires portant sur l’utilisation de la biofiltration comme moyen de mitigation du CH4 impliqué dans la production porcine. Les capacités d’élimination en CH₄ pour deux types de milieux filtrants (organique et inorganique) ont été comparées dans ces expérimentations. Les résultats montrent que, dans la mesure où l’apport en nitrate (NO₃) est suffisant, des efficacités pouvant atteindre 90% et 80% d’élimination du CH₄ sont observées pour le biofiltre organique et inorganique respectivement. Par ailleurs, les caractéristiques du milieu filtrant inorganique ont rendu difficile le maintien des nitrates à l’intérieur du biofiltre, résultant à une grande variabilité des performances pour ce biofiltre.

Depuis que l'assainissement des eaux usées est reconnu comme un des objectifs de développement durable des Nations Unies, le traitement et la gestion des eaux usées sont devenus plus importants que jamais. La modélisation et la digitalisation des stations de récupération des ressources de l'eau (StaRRE) jouent un rôle important depuis des décennies, cependant, le manque de données disponibles sur les affluents entrave le développement de la modélisation de StaRRE. Cette thèse vis e à faire progresser la modélisation des systèmes d'assainissement en général, et en particulier en ce qui concerne la génération dynamique des affluents. Dans cette étude, différents générateurs d'affluent (GA), qui peuvent fournir un profil d'affluent dynamique, ont été proposés, optimisés et discutés. Les GA développés ne se concentrent pas seulement sur le débit, les solides en suspension et la matière organique, mais également sur les substances nutritives telles que l'azote et le phosphore. En outre, cette étude vise à adapter les GA à différentes applications en fonction des différentes exigences de modélisation. Afin d'évaluer les performances des GA d'un point de vue général, une série de critères d'évaluation de la qualité du modèle est décrite. Premièrement, pour comprendre la dynamique des affluents, une procédure de caractérisation des affluents a été développée et testée pour une étude de cas à l'échelle pilote. Ensuite, pour générer différentes séries temporelles d'affluent, un premier GA a été développé. La méthodologie de modélisation est basée sur l'apprentissage automatique en raison de ses calculs rapides, de sa précision et de sa capacité à traiter les mégadonnées. De plus, diverses versions de ce GA ont été appliquées pour différents cas optimisées en fonction des disponibilités d'études et ont été des données (la fréquence et l'horizon temporel), des objectifs et des exigences de précision. Les résultats démontrent que : i) le modèle GA proposé peut être utilisé pour générer d'affluents dynamiques réalistes pour différents objectifs, et les séries temporelles résultantes incluent à la fois le débit et la concentration de polluants avec une bonne précision et distribution statistique; ii) les GA sont flexibles, ce qui permet de les améliorer selon différents objectifs d'optimisation; iii) les GA ont été développés en considérant l'équilibre entre les efforts de modélisation, la collecte de données requise et les performances du modèle. Basé sur les perspectives de modélisation des StaRRE, l'analyse des procédés et la modélisation prévisionnelle, les modèles de GA dynamiques peuvent fournir aux concepteurs et aux modélisateurs un profil d'affluent complet et réaliste, ce qui permet de surmonter les obstacles liés au manque de données d'affluent. Par conséquent, cette étude a démontré l'utilité des GA et a fait avancer la modélisation des StaRRE en focalisant sur l'application de méthodologies d'exploration de données et d'apprentissage automatique. Les GA peuvent donc être utilisés comme outil puissant pour la modélisation des StaRRE, avec des applications pour l'amélioration de la configuration de traitement, la conception de procédés, ainsi que la gestion et la prise de décision stratégique. Les GA peuvent ainsi contribuer au développement de jumeaux numériques pour les StaRRE, soit des système intelligent et automatisé de décision et de contrôle. / Since wastewater sanitation is acknowledged as one of the sustainable development goals of the United Nations, wastewater treatment and management have been more important then ever. Water Resource Recovery Facility (WRRF) modelling and digitalization have been playing an important role since decades, however, the lack of available influent data still hampers WRRF model development. This dissertation aims at advancing the field of wastewater systems modelling in general, and in particular with respect to the dynamic influent generation. In this study, different WRRF influent generators (IG), that can provide a dynamic influent flow and pollutant concentration profile, have been proposed, optimized and discussed. The developed IGs are not only focusing on flowrate, suspended solids, and organic matter, but also on nutrients such as nitrogen and phosphorus. The study further aimed at adapting the IGs to different case studies, so that future users feel comfortable to apply different IG versions according to different modelling requirements. In order to evaluate the IG performance from a general perspective, a series of criteria for evaluating the model quality were evaluated. Firstly, to understand the influent dynamics, a procedure of influent characterization has been developed and experimented at pilot scale. Then, to generate different realizations of the influent time series, the first IG was developed and a data-driven modelling approach chosen, because of its fast calculations, its precision and its capacity of handling big data. Furthermore, different realizations of IGs were applied to different case studies and were optimized for different data availabilities (frequency and time horizon), objectives, and modelling precision requirements. The overall results indicate that: i) the proposed IG model can be used to generate realistic dynamic influent time series for different case studies, including both flowrate and pollutant concentrations with good precision and statistical distribution; ii) the proposed IG is flexible and can be improved for different optimization objectives; iii) the IG model has been developed by considering the balance between modelling efforts, data collection requirements and model performance. Based on future perspectives of WRRF process modelling, process analysis, and forecasting, the dynamic IG model can provide designers and modellers with a complete and realistic influent profile and this overcomes the often-occurring barrier of shortage of influent data for modelling. Therefore, this study demonstrated the IGs' usefulness for advanced WRRF modelling focusing on the application of data mining and machine learning methodologies. It is expected to be widely used as a powerful tool for WRRF modelling, improving treatment configurations and process designs, management and strategic decision-making, such as when transforming a conventional WRRF to a digital twin that can be used as an intelligent and automated system.

Titre de l'écran-titre (visionné le 5 juin 2023) / Les procédés d'épuration par biofiltration sont très compacts et très performants pour assurer le traitement du carbone et de l'azote. Pour conserver de bonnes performances épuratoires, les biofiltres doivent être lavés régulièrement. Le déclenchement des lavages est dicté par la perte de charge à l'intérieur du biofiltre. Cette dernière augmente durant un cycle de filtration et lorsqu'elle dépasse un seuil fixé, un lavage est déclenché. Une bonne planification du lavage des biofiltres est essentielle pour réduire les risques de débordement d'eau usée lors de fortes précipitations, pour réduire le risque de colmatage et pour réduire les coûts d'opération. Les modèles de biofiltration actuels simulent avec précision et robustesse la qualité d'eau (Vigne 2007; Bernier 2014; Zhu 2020), mais simulent difficilement le comportement des pertes de charge sur plusieurs mois. Ce projet de recherche compare le comportement des pertes de charge simulées à partir de trois sous-modèles (Carman 1937; Ergun 1952; Bernier 2014) de perte de charge. Les modèles de perte de charge de Carman (1937) et d'Ergun (1952) sont considérés, dans le cadre de ce projet de recherche, comme des simplifications du modèle de Bernier (2014). Les deux sous-modèles simplifiés ont été intégrés au modèle de biofiltration de Bernier (2014). Ils ont été calibrés et validés en suivant le protocole de Vigne (2007) et de Rittmann et collab. (2018) avec des jeux de données de l'étage de post-dénitrification sur méthanol de Seine-Centre, une des stations d'épuration de l'agglomération parisienne. Les jeux de données regroupent des mesures horaires du débit, des NOx et des pressions ainsi que des mesures récoltées sur des échantillons composites journaliers (DCO, DBO₅ PO₄³⁻, MES et NH₄⁺). Mis à part pour la densité sèche du biofilm et pour la porosité du média, la calibration des trois modèles est identique. Le sous-modèle de perte de charge de Bernier (2014) est calibré avec une densité sèche de biofilm de 100 kg[indice MES]/m³ et avec une porosité du média de 0.34 alors que les sous-modèles d'Ergun (1952) et de Carman (1937) sont calibrés avec une densité sèche de biofilm de 47 kg[indice MES]/m³ et avec une porosité du média de 0.3. Malgré cette différence, les trois sous-modèles simulent précisément la perte de charge, avec une erreur moyenne de 0.1 mètre d'eau. Durant la validation, les trois sous-modèles calibrés simulent avec précision la perte de charge initiale, mais sous-estiment l'encrassement du biofiltre avec une erreur moyenne de 0.4 mètre d'eau. Les erreurs des simulations d'encrassement durant la validation du modèle peuvent être diminuées en modifiant uniquement la densité sèche du biofilm dans les trois sous-modèles (de 100 à 80 kg[indice MES]/m³ dans le modèle de Bernier (2014) et de 47 à 39 kg[indice MES]/m³ pour les autres). Une fois bien calibrés, les trois calculs offrent des précisions similaires, mais ils ont les mêmes problèmes de robustesse durant la validation. Même si les biofiltres dénitrifiants sont l'une des configurations les plus simples pour modéliser l'encrassement des biofiltres et même si Bernier (2014) a proposé un des modèles de biofiltration les plus performants, les modèles actuels ont un problème de robustesse. Les trois sous-modèles de perte de charge comparés simulent avec précision l'encrassement sur quelques semaines, mais ils ont tous besoin d'être recalibrés pour simuler l'encrassement sur plusieurs mois. La littérature disponible met l'accent sur l'équation de perte de charge pour améliorer les sous-modèles de perte de charge, mais cette recherche montre que le problème de robustesse est lié à l'hypothèse d'un biofilm avec une densité constante. La prochaine étape pour améliorer les modèles de perte de charge sera de modéliser comment la densité du biofilm change dans le temps et selon les conditions d'opérations. Un modèle de biofilm à densité variable pourrait être lié aux substances polymériques extracellulaires (EPS). Le Bihan et Lessard (2000) ont montré qu'une production excessive des EPS dans le biofilm induit un encrassement prématuré des biofiltres et Pechaud et collab. (2012) a corrélé la présence d'EPS avec les propriétés physiques du biofilm. / Biofilters are very compact processes and very efficient for carbon and nitrogen removal. To maintain their treatment capacity, biofilters needs to be regularly backwashed. Generally, theses backwashes are triggered when a maximum headloss through the filter is reached. A good planning of these backwash events is fundamental to avoid a bypass of untreated wastewater during storm events, to avoid permanent clogging of the filter and to minimise operational costs. Mathematical models are an essential tool to improve treatment process performance. Actual biofiltration models can simulate with reliability and robustness effluent water quality (Vigne 2007; Zhu 2020) but have difficulties to simulate headloss behaviour (Bernier, 2014). This paper explores possibilities to improve clogging predictions in biofiltration models by using data from a full-scale biofilter train operated by SIAAP in Paris region, France. The behaviour of three traditional headloss models were compared and analysed to evaluate the importance of different submodels: Carman (1937), Ergun (1952) and Bernier (2014). Datasets were collected at the denitrification biofiltration process from Seine-Centre, one of the Paris WWTPs. Flowrate, methanol injection rate, nitrate and pressure were measured on an hourly basis and composite samples were collected on a daily basis and analysed for COD, BOD₅, PO₄⁺, TSS and NH₄⁺ at both influent and effluent of the biofilter. The database gathers data from July to November 2020. The model used to simulate post-denitrification process proposed by Bernier (2014) is the more complex one, the two others being considered simplification of Bernier's. The three models were calibrated and validated following the biofilm model calibration guidelines of Vigne (2007) and Rittmann et collab. (2018). It is the first time that the most common headloss equations are compared and successively implemented in a biofiltration model. Except for the biofilm density and the initial media porosity, the models fit to the dataset are almost identical for each of the clogging sub-models. Bernier (2014) sub-model is calibrated with a biofilm density of 100kg[subscript TSS]/m³ and a media initial porosity of 0.34 whereas Ergun (1952) and Carman (1937) equation are calibrated with a biofilm density of 47 kg[subscript TSS]/m³ and a media initial porosity of 0.3. Despite this difference, they can precisely simulate the clogging with a mean error (ME) around 0.1 meter of water. Each sub-model can simulate precisely headloss when properly calibrate, but fails to simulate the reversible clogging process of validation datasets from different season. Each sub-model underestimates the clogging by an average of 0.4 meter of water. However, these validation problems can easily be fixed by reducing the biofilm density in the models (from 100 to 80 kg[subscript TSS]/m³ for the Bernier (2014) model and from 47 to 39 kg[subscript TSS]/m³ for the other models). Each clogging submodel has the same robustness problem: they can simulate clogging when properly calibrated, but fail to fit an independent dataset. The robustness problem appears to be related to the biofilm density. It is the only parameter that has to be changed to fit a different dataset. Even if post-denitrification biofilters are among the simplest configuration to model clogging and even if Bernier (2014) proposed one of the most comprehensive biofiltration model, the actual clogging sub-models still fails to simulate a validation dataset. This research project has not improved actual clogging sub-model, but it clearly points out what has to be done to improve them. The litterature focuses on the headloss equation itself to improve the model, but this research shows that actual robustness problems are probably caused by the assumption that biofilm density is constant. Past research on the modelling of biofilter clogging focused on the headloss equation itself. The study of three headloss submodels showed a similar model performance in terms of fit, while having the same robustness problem under validation. A model based on a biofilm with fixed density can properly simulate a month of operation but biofilm density seem to change over several months and it is thus important to consider whether the purpose of the model is to simulate biofilter operation for a longer period. At this moment, these sub-models seem unable to properly simulate a new dataset without changing the biofilm density. The next steps to improve headloss simulation will be to identify how biofilm density changes over time and what drives these changes. The answer could be related with Extracellular Polymeric Substance (EPS). Le Bihan et Lessard (2000) shows that excessive EPS production in the biofilm leads to premature clogging of biofilter and Pechaud et collab. (2012) correlates EPS with physical property of biofilm.

Tableau d’honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2012-2013. / Dans le cadre de ce mémoire, les méthodologies de l’analyse de cycle de vie (ACV) et de l’analyse du cycle de coûts (ACC) sont appliquées à un système d’épuration des eaux usées municipales (STEP) afin de réaliser une évaluation intégrée du profil environnemental et économique du système. Suite à la revue de la littérature des ACVs portant sur des STEPs, des limitations ont été décelées en ce qui a trait à la définition de la fonction du système lors de la première étape de la réalisation de l’ACV. Les limitations dénotées ont mené au développement d’une méthodologie reposant sur le concept de bénéfice environnemental net (BEN) afin d’y pallier. La mise en application du concept de BEN requiert de réaliser des ACVs afin d’évaluer les impacts environnementaux potentiels évités et induits par l’épuration des eaux. Les impacts évités correspondent alors à la différence d’impacts potentiels entre un scénario hypothétique de rejet des eaux usées brutes et un scénario de rejet des eaux usées épurées par la STEP. Les impacts induits correspondent aux impacts générés par le cycle de vie du système d’épuration. Il est à noter que la présentation du concept de BEN ainsi que son application à une l’étude de cas font l’objet d’une publication (Godin et coll., 2012). Les méthodologies du BEN et de l’ACC sont appliquées à l’étude de cas d’un système d’épuration constitué d’étangs aérés facultatifs. Des inventaires des charges des polluants de l’affluent et de l’effluent de la STEP sont compilés afin d’évaluer les impacts potentiels évités en considérant les charges en matières organiques, en nutriments et en métaux lourds ainsi qu’en estimant les émissions potentielles de gaz à effet de serre des rejets directs de matière organique et d’azote au milieu récepteur. Les inventaires de caractérisation des impacts du cycle de vie du système incluent la phase de construction, l’opération ainsi que l’évaluation des impacts induits par une disposition des boues par épandage sur sol agricole et sur sol forestier. L’ACVI réalisée en ayant recours à la méthode ReCiPe et en mettant de l’avant le concept de BEN permet de constater le compromis environnemental fourni par le système d’épuration. L’évaluation comparée de l’ACC et de l’ACV du cycle de vie du système permet d’évaluer la contribution relative des différents éléments du cycle de vie sous les aspects environnementaux et économiques. La comparaison des variantes de disposition des boues permet, quant à elle, de comparer les effets sur les catégories d’impacts potentiels liées à la toxicité du choix du milieu récepteur des boues. L’application de la méthodologie du BEN lors de la réalisation d’ACV portant sur des STEPs permet de définir plus clairement la fonction principale de la STEP et permet d’éviter de considérer la STEP comme une source majeure de pollution. Elle fait de plus ressortir le manque de suivi des eaux usées en ce qui a trait à l’affluent ainsi qu’aux micropolluants. / Life cycle assessment (LCA) and life cycle costing (LCC) methodologies are applied to a municipal wastewater treatment plant (WWTP) in order to conduct an integrated environmental and economic assessment of the system. A Literature review showed that the system function definition has received little attention despite its great importance in past LCA studies applied to wastewater treatment plants (WWTPs). This has led to some limitations in the interpretation of LCA results. A new methodology to perform LCA on WWTPs is proposed to avoid those limitations. It is based on net environmental benefit (NEB) evaluation and requires assessing the potential impact of releasing wastewater without and with treatment besides assessing the impact of the WWTP’s life cycle. Interested readers can find a presentation of the NEB methodology and its application to a case study of a small municipal WWTP consisting of facultative aerated lagoons in Godin et al., (2012). This thesis presents the life cycle inventories (LCI) conducted to perform the LCAs required to estimate the NEB and also shows the inventory and results of the LCC performed on the case study. LCIs include wastewater characterization (i.e. organic matter, phosphorus, nitrogen and heavy metals load), potential greenhouse gas emissions, WWTP construction and operation inventories including sludge removal and disposal. Life cycle impact assessment (LCIA) was conducted using the ReCiPe impact assessment method. LCIA and LCC results allow comparing the relative contribution to environmental potential impacts and economic cost of the life cycle steps of the WWTP. The NEB allows showing the environmental trade-offs between avoided impact due to wastewater treatment and induced impact by the WWTP’s life cycle.

Le traitement des eaux usées par étangs aérés facultatifs est la méthode de traitement la plus répandue au Québec. Depuis l’adoption du ROMAEU (Règlement sur les ouvrages municipaux d’assainissement des eaux usées), plusieurs municipalités doivent faire une mise à niveau de leur station de traitement pour se conformer aux nouvelles normes de rejet, soit une concentration à l’effluent en MeS de 25 mg/L ainsi qu’une concentration en DBO5C de 25 mg/L. De plus, plusieurs stations ont, à ce jour, atteint leur vie utile et/ou leurs charges hydraulique ou organique sont dépassées. Ainsi, pour augmenter la capacité des étangs, quelques solutions ont été développées, dont le système KAMAKMC conçu par la compagnie Bionest, qui consiste en deux réacteurs à milieu fixe insérés dans un étang entre trois zones de décantation. Peu de données sont actuellement disponibles pour assurer une compréhension approfondie de ce procédé et de ses sous-systèmes. La présente étude consiste donc en l’analyse du comportement des boues au sein de cette nouvelle filière de traitement, principalement dans les zones de décantation. L’étude a été réalisée sur un système KAMAKMC installé dans le premier tiers de l’étang aéré de Grandes-Piles, en Mauricie. Le suivi de l’accumulation de boues a été effectué de mai 2016 à mai 2017 inclusivement, à raison d’une fois par mois. Les mesures ont été prises à l’aide d’une jauge à boues à différents points dans les zones de clarification. À titre de comparaison, des mesures avec un sonar ont été effectuées 3 fois durant la période du suivi (avril et octobre 2016 ainsi qu’en mai 2017). En parallèle aux mesures de hauteurs de boues, un échantillonnage a été effectué pour faire certaines analyses, dont les solides totaux (ST) et les solides totaux volatils (STV). De plus, une mesure de gaz in situ ainsi qu’en laboratoire ont été réalisées pendant la période estivale permettant de mieux caractériser la digestion anaérobie survenant dans ces zones de décantation. La température de l’eau durant la période de suivi a varié entre approximativement 2 °C et 22°C. Les taux d’accumulation trouvés pour Cl2 et Cl3 sont respectivement de 0,05m3an-1hab-1 et de 0,06m3an-1hab-1 . Par contre, la première zone de décantation possède un taux d’accumulation de boues annuel de 0. Cela suggère que l’aération fournie dans Cl1 limite l’accumulation de boues à 0,6m et que les solides primaires se déplacent vers Cl2 et Cl3. À partir du ratio STV/ST, il a été possible de remarquer qu’en température froide, le ratio était plus élevé dans les zones de décantation, tandis qu’en température chaude ce ratio était diminué. Pour la récolte de gaz in situ, des valeurs de 18 LCH4m-2d -1 et 4 LCH4m-2d -1 ont été trouvées dans ces deux zones et ils étaient composés de 62,8% de méthane en moyenne et 1,4% de CO2. Le peu de gaz carbonique est probablement attribuable à une solubilisation du gaz dans l’eau sous-jacente au montage de récolte de gaz. / In Quebec, wastewaters are mostly treated with aerated facultative lagoons. Since the adoption of the Regulation respecting municipal wastewater treatment works, many municipalities need to upgrade and improve their wastewater treatment station to comply with the new requirements, which are a concentration of suspended solids (SS) less than or equal to 25 mg/L and a concentration of the 5-day carbonaceous biochemical oxygen demand (CBOD5) less than or equal to 25 mg/L. Moreover, many stations have arrived at the end of their operating life expectancy and other stations have even exceeded their organic loads or flowrate loads. One solution that would help these municipalities would be to improve these stations with the new KAMAKMC technology developed by Bionest. This new technology incorporates two reactors containing BIONEST® inert media placed directly in a lagoon, between three clarification zones. At this time, there is a lack of technical data to ensure a good understanding of the KAMAKMC system. The aim of the present study is to characterize sludge accumulations in this new technology, especially in the clarification zones. Tests were conducted with a KAMAKMC system installed in the first third of an aerated lagoon belonging to the municipality of Grandes-Piles, in province of Québec. Between May 2016 and May 2017, measurements of sludge accumulations are taken monthly with a sludge judge in the clarification zones. To compare these measurements, sonar testing is taken 3 times during the year (April and October 2016 and May 2017). Sludge samples are taken during the year to measure total suspended solids (TSS) and volatile suspended solids (VSS). Moreover, gas sampling equipment sits over the lagoon to retrieve samples during the summer months of 2016, to allow a better characterization of anaerobic digestion in the zones. Water temperature during this follow up was between 2°C and 22°C. The sludge accumulation rate in the second and the third clarification zones were 0,05m3y -1hab-1 et de 0,06m3y -1hab-1 . In fact, the first clarification zone had a sludge accumulation rate of 0. This indicates that aeration in the first zone was high, restraining the sludge accumulation to a value of 0,6m and that primary solids were probably displaced in the next two clarification zone due to excessive aeration. The VSS/TSS ratio indicates that in cold temperature, the ratio was constant in every zone, while during the summer months a lower ratio was observed. Values of 18 LCH4m-2d -1 and 4 LCH4m2d -1 in Cl2 and Cl3 were found with the gas collector on the lagoon. Average methane concentrations in the gas collector were 62,8% and 1,4% of CO2. The low percentage of CO2 might be caused by the gas solubilization in the water.