Modélisation du procédé de compostage. Impact du phénomène de séchage

Modeling of the composting process. Drying impact

• Auteur / Autrice : Arnaud Pujol
• Direction : Michel Quintard, Sébastien Pommier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Hydrologie, Hydrochimie, Sols, Environnement
• Date : Soutenance le 06/03/2012
• Etablissement(s) : Toulouse, INPT
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de l’univers, de l’environnement et de l’espace (Toulouse)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de mécanique des fluides de Toulouse / IMFT

Mots clés

Mots clés contrôlés

Technique de la production

Compostage

Mots clés libres

Modélisation

Compostage

Séchage

Equilibre local

Modelisation

Composting process

Drying

Local equilibrium

Résumé

Le compostage constitue un phénomène simple qui nécessite cependant un savoir-faire important puisque la réaction biologique est orientée par le contrôle de certains paramètres (température, oxygène, humidité) faisant intervenir de nombreux phénomènes couplés. Face à la complexité des mécanismes à étudier et dans le but d'optimiser le procédé industriel, l'utilisation d'un modèle de compostage semble donc pertinente afin de mieux comprendre les mécanismes mis en jeu, d'identifier les effets des couplages entre les mécanismes et mettre en avant certains facteurs clés ou encore comparer différents scénarios. L'état de l'art des modèles de compostage montre qu'aujourd'hui, malgré le nombre important de modèles de compostage, il n'en existe aucun capable de prédire, avec une formulation en temps et en espace, la température, la concentration des gaz (oxygène, dioxyde de carbone, diazote, …), la teneur en eau, les transferts entre phase, la dégradation du substrat, et prenant en compte les modifications d'aération. Le développement d'un nouveau modèle a donc été nécessaire pour pouvoir prédire l'évolution de ces variables et étudier leur couplage dans le procédé. Pour cela, la technique de moyenne volumique, appliquée aux équations à l'échelle du pore, a été utilisée et a permis d'obtenir un modèle de compostage à l'échelle de Darcy. Ce modèle prend en compte une phase gazeuse, une phase liquide et une phase solide. La phase gazeuse comprend quatre espèces : oxygène, dioxyde de carbone, azote, et vapeur d'eau. Dans la phase liquide, seule l'eau est considérée. Le séchage est intégré au modèle sous la forme d'un terme d'échange entre les phases gazeuse et liquide. Enfin, un modèle biologique, inclus dans le modèle de compostage, permet de prendre en compte la dégradation du substrat. Celui-ci est divisé en trois fractions : rapidement biodégradable, lentement biodégradable et inerte. Les deux premières fractions sont solubilisées, fournissant une fraction rapidement hydrolysable. Cette fraction est supposée directement consommée par les bactéries. En compostage, procédé aérobie, la dégradation de la matière organique est associée à une consommation d'oxygène et production de dioxyde de carbone, d'eau et de chaleur. L'hypothèse d'équilibre local thermique et chimique a été supposée ici. Cependant, pour l'eau, les 2 approches (Equilibre Local (EL) et Non-Equilibre Local (NEL)) ont été testées numériquement. Les résultats ont montré que lorsque σ, le coefficient d'échange de masse entre la phase gaz et la phase liquide pour l'eau, est compris dans l'intervalle [1, 4], les approches EL et NEL sont équivalentes, avec des temps de calcul moindres pour le cas NEL. Ainsi, pour toutes les simulations, une écriture NEL a été adoptée avec une valeur de σ de 2.5. Des tests ont ensuite permis de montrer la consistance du modèle. Au vu du nombre important de paramètres, une analyse de sensibilité a ensuite été réalisée afin de déterminer quels sont les paramètres qui ont l'impact le plus important sur le procédé. Ainsi, l'analyse a mis en évidence qu'il faut être prudent quant aux valeurs utilisées pour la capacité calorifique, un coefficient de l'isotherme de sorption, de nombreux paramètres du modèles biologiques (ksH, krH, µmax, Xa,0, Tmax, Topt, Xi,0, Xrb,0) et la porosité. Enfin, les résultats fournis par le modèle ont été comparés aux résultats expérimentaux obtenus à l'échelle pilote 1/1000 en usant des conditions opératoires identiques. Les essais de compostage réels ont été réalisés par Veolia Environnement Recherches et Innovation sur un mélange de biodéchets des ménages et de déchets verts...

Composting may look like a simple process. However, it requires an important expertise, as the biological response is governed by the control parameters (temperature, oxygen, moisture content), involving many coupled phenomena. Given the complexity of the studied mechanisms and in order to optimize the process, using a composting model seems relevant to understand the mechanisms involved, identify the effects of coupling between these mechanisms, highlight some key factors or compare different scenarios, in order to optimize the industrial process. The state of the art of composting models in the literature shows that today, despite the large number of composting models, there is none that can predict, with a formulation in time and space, temperature, concentration of gases (oxygen, carbon dioxide, nitrogen, ...), moisture content, transfers between phases, degradation of the substrate, and take into account the changes in aeration. The development of a new model was therefore necessary to predict the evolution of these variables and study their coupling in the process. The technique of volume averaging applied to the pore scale equations has led to a composting model at the Darcy-scale. This model takes into account a gas phase, a liquid phase and a solid phase. The gas phase includes four species: oxygen, carbon dioxide, nitrogen and water vapor. In the liquid phase, only water is considered. Drying is integrated into the model as an exchange term between gas and liquid phases. Finally, the biological model, included in the composting model, allows to take into account the degradation of the substrate. It is divided into three fractions: readily hydrolysable, slowly hydrolysable and inert. The first two fractions are hydrolized, providing a readily assimilable soluble fraction. It is this fraction that is directly consumed by bacteria. In a composting process, degradation of organic matter is associated with oxygen consumption and production of carbon dioxyde, water and heat. The assumption of thermal and chemical local equilibrium was assumed in this work. However, for water, the two approaches (Local Equilibrium (LE) and Local Non-Equilibrium (LNE)) have been numerically tested. The results showed that when , the water mass exchange coefficient between gas and liquid phases, ranges from 1 to 4 s-1, the LE and LNE approaches are equivalent, with less computing time for the LNE case. Thus, for all future simulations, it was decided to adopt a LNE approach with a value of equal to 2.5 s-1. Tests were then carried out to show the consistency of the model. Given the large number of parameters, a sensitivity analysis was performed to determine the parameters that have the greatest impact on the process. This analysis showed that one must be cautious about the values used for the heat capacity, a coefficient of the sorption isotherm, many parameters from the biological model (ksH, krH, μmax, Xa,0, Tmax, Topt, Xi,0, Xrb,0) and porosity, because these are the parameters that affect mainly the process. Finally, the results provided by the model were compared with experimental results obtained at a pilot scale of 1/1000 using identical operating conditions. The composting experiments were carried out by Veolia Environment Research and Innovation with a mixture of household biowaste and green waste. The results on the 1/1000 scale pilot showed that the model is good at capturing the average change in temperature and concentration during the process. The temperature at the central point in particular is very well reproduced by the model. The same applies to the assessment of organic matter degradation. Simulations at industrial scale (1/1) have also been carried out. They have given promising results.