Estimation des émissions surfaciques du biogaz dans une installation de stockage des déchets non dangereux

Estimation of biogas surface emission in a landfill site

• Auteur / Autrice : Nadine Allam
• Direction : Laurence Le Coq
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie des procédés
• Date : Soutenance le 30/01/2015
• Etablissement(s) : Nantes, Ecole des Mines
• Ecole(s) doctorale(s) : Sciences pour l'Ingénieur, Géosciences, Architecture
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de génie des procédés - environnement - agroalimentaire / GEPEA
• Jury : Président / Présidente : Eric Humler
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Marie Verriele-Duncianu, Isabelle Zdanévitch, Nadine Locoge, Mireille Batton-Hubert
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Georges Lognay, Frédéric Coulon

Mots clés

Mots clés contrôlés

Échantillonnage (statistique)

Statistique

Modèles mathématiques

Méthane atmosphérique

Biogaz

Mots clés libres

ISDND

Biogaz

Méthane

COV

Échantillonnage passif

Mesure on-line

Modélisation

Dispersion atmosphérique

Scénario météorologique

Approche inverse

Landfill

Biogas

Methane

VOC

Passive sampling

Online measurement

Atmospheric dispersion modeling

Weather scenario

Inverse approach

Résumé

Les ISDND produisent du biogaz par fermentation des déchets organiques. Le biogaz principalement composé de CH4 et CO2 représente un enjeu environnemental majeur. Cette étude propose un outil d’estimation des émissions surfaciques de biogaz d’une ISDND par modélisation de la dispersion atmosphérique d’un gaz traceur, en l’occurrence, le méthane. Les dynamiques spatiales et temporelles des concentrations en CH4 et en COV ont été suivies sur et dans l’entourage de l’ISDND d’étude (Séché Environnement) en fonction des conditions météorologiques. Les résultats montrent des faibles teneurs atmosphériques en COV et en CH4 sur le site d’étude validant une faible émission de ces espèces. Les COV mesurés sont émis par différentes sources dont la contribution est plus importante que celle de l’ISDND et aucun COV ne constitue un traceur de biogaz émis par le site. En revanche, l’ISDND apparait comme source principale du CH4 détecté. Deux méthodes sont proposées pour estimer les émissions surfaciques de méthane en utilisant un modèle de dispersion atmosphérique Gaussien ADMS, validé par comparaison des teneurs atmosphériques en méthane mesurées et modélisées et leur dynamique temporelle. La première méthode repose sur une approche inverse et la deuxième est une approche statistique par régression. Les émissions de CH4 sont estimées pour la période d’exposition de la diode laser aux émissions du site pour 4 scénarios météorologiques types identifiés par une classification hiérarchique. Les résultats valident l’influence des paramètres météorologiques, surtout de la stabilité de l’atmosphère, sur la dispersion atmosphérique et les émissions surfaciques en méthane.

Landfill sites produce biogas by degradation of biodegradable organic matter. Biogas mainly composed of CH4 and CO2 represents a major environmental challenge. This study propose a method to estimate biogas surface emissions in landfill sites using atmospheric dispersion modeling of a tracer gas, in this case, methane. The spatial and temporal dynamics of CH4 and VOC concentrations have been followed on the studied landfill site (Séché Environnement) for several weather conditions. Measurement results show low atmospheric VOC and CH4 concentrations on the studied landfill site which validates low emissions of these compounds. Detected VOC are emitted by different sources, excluding the landfill site. The contribution of these sources on VOC concentrations is more important than that of the landfill site and no VOC could be identified as tracer of biogas emitted by landfill site. However, CH4 is emitted by the landfill site, its principal source. Two methods are proposed to estimate methane surface emissions using a Gaussian atmospheric dispersion model ADMS. Gaussian model is validated by comparison of the temporal dynamics and atmospheric concentrations of methane measured on the site and those modeled. The first method is based on an inverse approach and the second one is a statistical regression approach. CH4 emissions are estimated for the exposure period of the laser diode to the site emissions and for 4 weather scenarios identified by a hierarchical classification. Results validate the influence of meteorological parameters, especially the stability of the atmosphere, on the atmospheric dispersion and methane surface emissions.