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Caractérisation des émissions gazeuses et des odeurs en compostage : étude de la corrélation entre la concentration d'odeur et la composition chimique des émissions / Characterization of gas emissions and odors upon composting : study of the correlation between the odor concentration and chemical composition

Rincon Mejia, Carlos Andrés 04 April 2019 (has links)
La valorisation des déchets par le compostage et la méthanisation est encouragée par les politiques de l'UE. Cependant, ces technologies de recyclage des déchets sont confrontées à un défi crucial en matière de libération et de contrôle des émissions de gaz odorants. En effet, la pollution par les odeurs est la principale cause d'opposition du public au traitement des déchets, ce qui a entraîné la fermeture et des poursuites en justice pour les unités de traitement des déchets. À l'heure actuelle, les inventaires des émissions d'odeurs et de produits chimiques pour appuyer les plans de gestion des odeurs et de la pollution atmosphérique font défaut, en raison de la complexité des évaluations des odeurs, impliquant généralement des analyses sensorielles et chimiques. L'objectif de cette thèse était donc de caractériser de manière détaillée les émissions de gaz et les odeurs lors du processus de compostage. À cette fin, les émissions d’odeurs et de polluants ont tout d’abord été étudiées au cours des différentes étapes opérationnelles du processus de compostage, à savoir le stockage, la phase active, le retournement et la maturation. Les résultats ont montré que la phase active et le retournement jouent un rôle essentiel dans les générations de nuisances olfactives causées principalement par les composés soufrés volatils (CSV). Des efforts supplémentaires ont ensuite été consacrés à la caractérisation des émissions de gaz au cours de la phase active de compostage de quinze déchets solides et du digestat, permettant ainsi de corroborer l’importance des CSV sur la production d’odeurs lors du compostage et de différencier l’impact des émissions de gaz sur les odeurs en fonction des matières premières des déchets. La dernière partie de ce travail de recherche a été consacrée à la corrélation des mesures sensorielles et chimiques, par le biais de méthodes de régression simple et multiple visant à faciliter et à renforcer le contrôle des odeurs dans les unités de traitement des déchets. Notamment, un modèle des moindres carrés partiels améliore la prévision de la concentration d'odeurs grâce à la composition chimique des gaz émis. / Waste valorization through composting and methanization are actively promoted by the EU policies. However, these waste recycling technologies face a crucial challenge regarding the release and control of odorous and hazardous gas emissions. Indeed, odor pollution is the principal cause for public opposition to waste processing, leading to the closure and lawsuits for waste treatment units. Currently, there is a lack of odor and chemical emissions inventories to support odor and air pollution management plans due to the complexity of odor assessments, generally involving sensory and chemical analysis. Hence, the aim of this PhD thesis was to characterize extensively the gas emissions and odors released during the composting process. To this end, the patterns of odor and pollutant emissions were first traced throughout different operational stage of composting process, namely, storage, active phase, turning and curing. The results showed that the active phase and turning played a pivotal role in odor nuisance generations which were mainly caused by volatile sulfur compounds (VSC). Then, further efforts were focused on characterizing the gas emissions released along the composting active phase of fifteen solid wastes and digestate. The results corroborated the relevance of VSC on odors production during composting and enabled to differentiate the odor impact of gas emissions as a function of the wastes’ feedstock. The last part of this research work was devoted to correlate both, sensory and chemical measurements, through univariate and multivariate regression analysis to ease and strength odor monitoring in waste treatment units. Notably, a partial least squares model improved odor concentration prediction based on the chemical composition of emitted gases.

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