Soutenance de Thèse de Doctorat en Génie des Procédés et Environnement

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1 Soutenance de Thèse de Doctorat en Génie des Procédés et Environnement
Modélisation de la stabilisation de la matière organique et des émissions gazeuses au cours du compostage des effluents d’élevage Didier OUDART Merci Monsieur le Président, merci à l’ensemble des membres du jury d’avoir accepté de participer à l’évaluation de ce travail de thèse et merci à l’ensemble de l’auditoire d’être présent à cette soutenance. Cette thèse CIFRE a été financée par Crête d’Or Entreprise, producteur de volaille de l’île de la Réunion et a été menée en partenariat avec l’unité recyclage et risque du CIRAD, l’unité Sols, Agro et Hydrosystêmes spatialisation de l’INRA ainsi que le laboratoire d’ingénierie et des systèmes biologiques et bioprocédés de l’INSA de Toulouse. Mon travail de thèse a porté sur la modélisation de la stabilisation de la matière organique et des émissions gazeuses au cours du compostage des effluents d’élevage. Encadrants : Etienne Paul (INSA) Jean-Marie Paillat (CIRAD) Paul Robin (INRA) 8 novembre 2013 1

2 Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Contexte mondial Emissions gazeuses (EG) et élevage : Origine des émissions de gaz à effet de serre au sein de la chaîne alimentaire animale (en % des émissions totales pour le secteur élevage), (FAO, 2009) : - GES : 18 % des émissions totales, au niveau mondial (FAO, 2009) NH3 (en % des émissions totales, France) : Culture : 20 % Elevage : 77 % (CITEPA, 2009) Prévisions productions animales (OCDE, 2012) Dans un premier temps je vais vous présenter le contexte dans lequel s’est effectué ce travail de recherche. -Au niveau mondial, 18% des émissions de gaz à effet de serres sont imputées à l’élevage seul. En France, 77% des émissions d’ammoniac qui est un gaz polluant responsable de l’acidification des sols et de l’eutrophisation des écosystèmes, sont issues de l’élevage. -Dans la chaîne alimentaire animale, 31% des émissions de GES sont issues des méthodes de gestion des fumiers. -Finalement, de part l’augmentation de la démographie humaine et de la demande en viande, ovo et lactoproduits, l’OCDE prévoit une augmentation importante de la production animale dans le futur. -Cette croissance de la filière animale engendre donc une augmentation du volumes des déjections à traiter ainsi que les émissions gazeuses polluantes liées à l’élevage. Il semble donc nécessaire d’améliorer les pratiques de gestion des effluents afin de minimiser l’impact de l’élevage sur l’environnement. Augmentation du volume des déjections et des EG liées à l’élevage Nécessité d’améliorer les pratiques de gestion des effluents d’élevage (2005 : base 100)

3 Contexte scientifique
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Contexte scientifique « Procédé biologique aérobie contrôlé comportant habituellement une phase de montée en température, qui permet l’hygiénisation et la stabilisation par la dégradation et la réorganisation de la MO, et conduit à l’obtention d’un compost utilisable comme amendement ou engrais organique » (MEDDTL, 2012) Phases du compostage : Principales émissions gazeuses (CO2 H2O, NH3) DCOB + NH4++O2  Xa + H2Oa + CO2a + chaleur -Parmi les pratiques de gestion, le compostage est un procédé intéressant de traitement des effluents. Il est définit par le ministère de l’environnement, du developpement durable des transports et du logement comme un procédé biologique […] Ce procédé permet de réduire le volume de matière organique à épandre et donc de faciliter le transport des zones excédentaires en MO vers les zones déficitaires : les zones de culture. -Le compostage est caractérisé par 4 phases liées à la cinétique de température interne. Après la mise en tas, appelé également andain de compostage, les microorganismes mésophiles colonisent le milieu en dégradant la MO facilement biodégradable. Cette fermentation est à l’origine d’une production de chaleur et d’une montée en température de l’andain : c’est la phase dite thermophile. Lorsque la MO peu réfractaire est consommée, la production de chaleur est moindre et la température de l’andain redescend : c’est la phase dite de refroidissement. Lors de cette phase, le milieu est colonisé par des champignons responsables de la maturation du produit par l’oxydation de la MO difficilement dégradable. Les principales émissions gazeuses sont émises au cours de la phase thermophile lorsque les vitesses des processus sont importantes. Consommation O2 DCOB TDCO Température interne DCOI Durée de compostage 3

4 Optimisation complexe du procédé
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Contexte technique Problématique du compostage : Diversité des pratiques (substrats, procédés…) Qualité agronomique (N, P, K, MS, MO) Impact environnemental (NH3, N2O, CH4, NO3-) -Les vitesses de transformations ainsi que les quantités de gaz émis vont varier avec la diversité de pratiques du procédé. Cette diversité est liée aux différentes natures de substrats mis à composter, aux méthodes d’aération – comme l’aération naturelle, l’aération forcée par soufflage d’air ou par retournement et à la durée totale du compostage. Ces facteurs vont jouer sur la nature des processus et sur la quantité de matière organique transformé, et donc sur la qualité agronomique finale du compost. Celle-ci est déterminée par les teneurs en éléments nutritifs et par la nature de la MO. La perte d’azote par émissions gazeuse va provoquer une perte de la valeur fertilisant du compost. La MO est composée de fractions moléculaires plus ou moins facilement minéralisables et assimilables par les plantes. Cette stabilité de la MO et plus largement la valeur agronomique d’un compost vont jouer directement sur son utilisation possible. La diversité des pratiques va également influencer l’impact environnementale du procédé par les émissions de gaz polluants (GES à effet de serre, émissions d’ammoniac) ou la perte d’azote par lessivage des nitrates. L’optimisation du procédé en termes d’enjeux industriels, agronomiques et environnementaux est donc complexe. (NF U44-051, AFNOR, 2006) (ADEME, 2012) Optimisation complexe du procédé 4

5 Contexte scientifique
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Contexte scientifique Optimisation du procédé Simulation d’essais Nécessite une représentation robuste et un large domaine de validité Nécessite un jeu de données Coûteuses Longue durée Difficulté à isoler les variables à étudier Mesures Outil prédictif Expérimentations Modélisation -L’optimisation du procédé peut s’effectuer d’une part par des mesures lors de la mise en place d’expérimentations ou par l’utilisation d’un outil permettant de prédire les transformations de la MO, nécessitant une modélisation des cinétiques de transformation et/ou des émissions gazeuses. Cependant, la mise en place d’expérimentation est coûteuse de par les frais d’analyses et de temps humain puisque le compostage est un procédé long, pouvant se dérouler sur plusieurs mois. De même, les expérimentations permettent difficilement d’étudier séparément les variables expliquant les transformations. -La modélisation est outil d’ingénierie permettant de simuler des essais, et de réduire le temps et les coûts d’optimisation du procédé en intégrant la complexité et la quantification des transformations. Son usage nécessite une représentation robuste et un large domaine de validité pour pouvoir faire faces aux situations contrastées rencontrées lors du compostage d’effluents d’élevage. Cependant, elle nécessite la mise en place d’expérimentation afin de palier au manque de connaissances pour le développement d’un tel outil. -Il existe deux types de modèles, les modèles dits corrélatifs, reliant directement les cinétiques de transformation de la MO, d’émissions gazeuses ou de température à des variables caractérisant l’état initial du tas. Les modèles mécanistes représentent dans le temps l’évolution des vitesses des processus majeurs à l’origine des transformations. Ce travail de thèse à consister au développement d’un modèle mathématique semi-mécaniste du compostage, associés à des expérimentations permettant d’apporter des connaissances nouvelles Modèles corrélatifs Modèles mécanistes THESE 5

6 Etat de l’art : facteurs influençant le compostage
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Etat de l’art : facteurs influençant le compostage Réactions biochimiques Transferts gazeux Biodégradabilité du carbone Porosité Abd El Kader et al., 2007 Agnew et al., 2003 De Guardia et al., 2006, 2008 Haug, 1993 Liang et al., 2006 Mustin, 1987 Or et al., 2007 Paillat et al., 2005 … Disponibilité de l’azote Humidité Température Granulométrie Je vais vous présenter maintenant l’état des connaissances du procédé de compostage. Ce procédé est dirigé par deux types principaux de processus : les réactions biochimiques ainsi que les transferts gazeux. La biodégradabilité du carbone et la disponibilité de l’azote influencent les réactions biochimiques tandis que la porosité influence les transferts gazeux. 4 autres facteurs – l’humidité, la température extérieure, la granulométrie et le pH – influencent les deux types de processus. L’effet séparé de ces facteurs est bien décrit dans la littérature, moins de connaissances sont disponibles quant à leurs effets combinés. Nous allons donc étudier les effets combinés des facteurs majeurs du compostage (la biodégradabilité du carbone, la disponibilité de l’azote, la porosité et l’humidité) sur le déroulement du procédé pH Quels sont les effets combinés des facteurs biodégradabilité du carbone, disponibilité de l’azote, porosité et humidité ?

7 Etat de l’art : modélisation du compostage
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Etat de l’art : modélisation du compostage Modèles corrélatifs Modèles mécanistes Capacité prédictive, mais : Étudient un type de flux (conversion MO, volatilisation N) Évaluent efficacité globale sans représentation de flux massique/thermique Modèles dynamiques non prédictifs, outils de compréhension Modélisation de processus intégrés: Stabilisation de la MO Echanges thermiques Volatilisation ammoniacale représentée par relations théoriques complexes Pas de modèle associant toute la complexité du compostage (stabilisation C et N, EG principales) 7

8 Modèles mécanistes : structure
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Modèles mécanistes : structure Selon objet de l’étude, variation : du fractionnement de la MO des flores microbiennes des produits de la croissance de l’écriture des processus Phase solide Matière particulaire X1 X2 X3 Xi Xn Phase gaz Phase liquide Hydrolyses Décès Modélisation du compostage en réacteur, à l’échelle du laboratoire Substrat soluble S1 S2 S3 Si Sn -Les travaux sur la modélisation du compostage sont variés, une centaine de papier ont été recensés. Les modèles mécanistes se basent sur une représentation triphasique de l’andain : une phase solide, une phase liquide, et une phase gaz. La matière particulaire est hydrolysées par les enzymes microbienne produisant un substrat soluble disponible pour la croissance microbienne. Cette croissance produit donc des microorganismes, de la chaleur, du CO2, du NH3 et de l’eau métabolique. Ces éléments sont transférer dans la phase gaz de l’andain puis dans l’atmosphère -Selon l’objet de l’étude, le fraction… vont variés. -Ces modèles mécanistes sont non prédictifs – il s’agit d’outils de compréhension d’un jeu de données – et représentent en générale le compostage en réacteur à l’échelle du laboratoire. -Les effluents d’élevage sont des substrats riches en azote dégageant de fortes quantités d’ammoniac lors du compostage et comportant une grande quantité de microorganismes pathogènes, nécessitant une montée en température pour les détruire. A l’heure actuelle, il n’existe pas de modèles intégrant la complexité des problématiques industrielles, agronomique et environnementale du procédé, en dynamique associant spécifiquement […]. On ne connaît pas les limitations de l’azote et leurs origine dans le procédé de compostage avant ce travail. Transferts liquide - gaz Production d’un modèle dynamique associant l’aération naturelle et l’évolution de l’azote au compostage d’effluents d’élevage Microorg CO2 (L) CO2 (g) Croissance H2O (L) H2O (g) NH3 (L) NH3 (g)

9 Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Etat de l’art : éléments/facteur à prendre en compte dans la modélisation mécaniste Principaux processus à représenter Biodégradation de la MO Production, conservation et dissipation de chaleur Renouvellement d’air Diffusion de l’oxygène Minéralisation de Norg Nitrification/Dénitrification Volatilisation ammoniacale Organisation et stabilisation (MO, N) Principales variables identifiées Composition (C, N, H2O) Concentration en O2 Flore microbienne Température interne Porosité/Densité Température et humidité de l’air Durée de compostage L’état de l’art a permis de mettre en évidence les éléments à prendre en compte dans la modélisation mécaniste. Les besoins industriels étant d’associer l’évolution de la qualité agronomique du compost et l’impact environnemental du procédé, il nous est nécessaire de représenter les processus de biodégradation de la MO, les processus de stabilisation et d’émissions de l’azote. L’aération étant le moteur du compostage, il est également nécessaire de représenter les processsus de renouvellement d’air et de diffusion. Les principales variables identifiées à prendre en compte pour représenter ces processus et répondre aux besoins de modélisation sont [..] De même, il est nécessaire de représenter les compétitions entre les processus par la limitation des croissances microbiennes.

10 Introduction : objectifs de thèse
Axe 1 Axe 2 Conclusion Introduction : objectifs de thèse Prédire les effets majeurs d’une modification des pratiques de compostage sur la valeur agronomique du compost final et sur les pertes gazeuses, en aération « naturelle » représentative du compostage en andain. Nécessité d’agréger des connaissances génériques pour s’adapter à la diversité des situations de compostage rencontrées -Dans ce contexte, l’optimisatoin du procédé passe par la prédictions […]. -Nécessitant d’[…]. (espèces animales, gestion des déjections, alimentations, matériaux ajoutés, type de procédé…) -Les objectifs de thèses étant donc d’analyser et hierarchiser les processus principaux responsable des transformations de la MO. Dans un deuxième un temps, nous avons intégrer un ensemble de connaissance déjà disponible dans la littérature ou acquises au cours de la thèse en se concentrant spécifiquement sur les transformations de l’azote et le renouvellement d’air, pour produire un modèle dynamique du compostage. Cet outil nous a permis d’identifier les caractéristiques dépendantes du tas nécessaires pour Déterminer les caractéristiques minimales pour prédire les transformations de la MO et les EG au cours du compostage Analyser/hiérarchiser les processus 10

11 Démarche de thèse Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion
Axe 0 : Observations Axe 1 : Analyser/Hiérarchiser Axe 2 : Modéliser Précision du dispositif expérimental (répétabilité) Hiérarchie des effets des facteurs sur les émissions ammonicales Représentation de la dynamique des processus Ce travail s’est effectué à partir d’un jeu de données obtenu préalablement au travail de thèse. Ce jeu de données explore l’impact de différents facteurs du compostage sur les transformations de la MO et des émissions gazeuses en conditions contrôlées. Une première tâche de l’axe 1 a consister à évaluer la précision du dispositif expérimental par l’étude de sa répétabilité (on utilise le même dispositif expérimental, les mêmes procédure de mesure, en même temps). Dans un deuxième temps, une hierarchie des effets facteurs […] a été effectuée en utilisant un modèle corrélatifs produit préalablement à la thèse à partir du jeu de données. Des expérimentations a grande échelles, représentatives des conditions de terrains ont été mis en place afin de valider cette hiérarchie et de produire un jeu de donnée en vue de la modélisation dynamique du compostage au champs. De même, l’étude de la reproductibilité du procédé a été effectué (la reproductibilité analyse des conditions plus larges que la répétabilité : résultats obtenus non simultanément, dans des lieux différents par des systèmes de mesure différents sur des objets similaires). La deuxième partie de la thèse consiste en la modélisation du compostage. Dans un premier temps les processus ont été représentés, puis une première étape de calibration –non définitive- a été effectuée. Nous aborderons les points suivants lors de cette soutenance Validation à grande échelle et étude de la reproductibilité 1ère étape de calibration

12 Observations : jeu de données initial
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Observations : jeu de données initial Diversité des produits d’élevage Situations étudiées contrastées Je vais présenter maintenant rapidement le jeu de donnée initial : la diversité des types d’élevage entraîne une diversité des effluents : -4 facteurs nécessaires pour expliquer la diversité des situations observées en élevage ont été étudiés (Biodégradabilité du C, Disponibilité N, Humidité et Porosité) 16 situations contrastées de compostage ont été suivies en conditions contrôlées (température, composition, principales émissions gazeuses). Les différents tas étudiés sont positionnés en fonction de l’humidité et de la densité de matière. Ces tas sont également positionnés en fonction de la biodégradabilité du carbone exprimée par la proportion de la fraction soluble de la MS et de la disponibilité de l’azote exprimée par le rapport azote soluble sur azote total. Ces tas avaient un volume identique et une masse variaant de 400 à 1100kg en fonction de la densité étudiées. Volume total: 1.33m3 Masse par tas : 400 à 1100 kg

13 Dispositif expérimental
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Dispositif expérimental Diversité des situations observées dans les mêmes conditions Ils ont été placés dans des enceintes permettant la mesure des émissions gazeuses. La montée en température créé un courant d’air ascendant, assurant l’entrée d’air et l’auto aération du tas. L’air sortant est échantillonné au niveau des cheminées. Sa température, son hygrométrie ainsi que sa composition sont analysée en continue. Les températures internes (en haut au centre en bas et sur le côté du tas) sont également mesurée en continue.

14 Cinétiques d’émissions ammoniacale et de température
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Cinétiques d’émissions ammoniacale et de température Exemples de cinétiques de 8 tas Situations contrastées Cinétiques contrastées Je vous présente maintenant quelques résultats de ces expérimentations. Dans un premier temps les cinétiques de température à cœur : on constate des montées en température plus ou moins rapide avec un maximal atteint différent selon les situations. De même pour les cinétiques d’émissions ammoniacales, on constate que le temps nécessaire pour atteindre le pic d’émission varie, tout comme son amplitude maximale ou la durée de décroissaance de l’émission. Ces situations de compostage contrastées étudiées en milieu contrôlé ont donc aboutit à des cinétiques contrastées, attestant d’un fonctionnement différents des différents andains.

15 Démarche de thèse Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion
Axe 0 : Observations Axe 1 : Comprendre/Hiérarchiser Axe 2 : Modéliser Précision du dispositif expérimental (répétabilité) Hiérarchie des effets des facteurs sur les émissions gazeuses Représentation des processus Validation à grande échelle et étude de la reproductibilité 1ère étape de calibration

16 Axe 1 : Analyser/Hiérarchiser
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Axe 1 : Analyser/Hiérarchiser Objectifs : Evaluer la répétabilité des mesures acquises dans le dispositif expérimental Analyser la hiérarchie des caractéristiques initiales qui influencent les émissions d’ammoniac Quelle est l’incertitude de répétabilité associée à l’observation d’une situation de compostage (savoir si les différences entre deux situations de compostage sont significatives)

17 Expérimentation répétabilité - Méthodes
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Expérimentation répétabilité - Méthodes Caractéristiques des andains -Conditions de fortes émissions (fortes porosité et teneur en azote ammoniacal) -3 tas répétés (21% de paille de blé, 79% de lisier de porc) -Masse initiale : 517.4±0.4 kg, Volume initial : 1.33 m3 Plan d’expérience Mesures continues observées dans le même dispositif expérimental -Températures internes (haut, cœur, bas, côté) -Gaz : CO2, NH3, H2O

18 Expérimentation répétabilité – Résultats majeurs (1)
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Expérimentation répétabilité – Résultats majeurs (1) Cinétiques de températures Cinétiques d’émissions gazeuses a b Cinétiques d’émissions de N-NH3 des 3 répétitions Température à cœur des 3 répétitions Temps caractéristiques des émissions identiques (pics d’émissions diffèrent de 5h) Amplitude du pic d’émission : écart entre valeurs maximales et minimales 16.0% (H2O), 17.4% (C-CO2), 22.4% (N-NH3), 32.6% (C-CH4) Températures à cœur répétables (CV max = 3% durant la phase thermophile)

19 > > Expérimentation répétabilité – Résultats majeurs (3)
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Expérimentation répétabilité – Résultats majeurs (3) Bilans de masse C-CO2 H2O N-NH3 Pertes par bilan de masse > Perte par mesure des EG Variabilité des mesures d’EG > Variabilité des bilans de masse Pertes de carbone, d’eau et d’ammoniac après 3 semaines de compostage selon la méthode de mesure

20 Expérimentation répétabilité – Conclusions
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Expérimentation répétabilité – Conclusions Répétabilité des : -Cinétiques de température -Bilans de masse et d’émissions gazeuses Vitesses des processus identiques Pertes élémentaires identiques Ecarts observés entre les différentes situations imputés aux différences de pratiques

21 Etude de la variabilité des émissions ammoniacales (1)
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Etude de la variabilité des émissions ammoniacales (1) Objectifs Comprendre les effets combinés des facteurs clés du compostage Discuter de l’influence de ces variables Hiérarchiser les effets majeurs à représenter en modélisation dynamique Méthodes Utilisation du modèle statistique (calcul d’émissions cumulées à 60 jours) Scénarios basés sur le choix de 4 variables : Cbiodeg, Ndisp, DMd, WC (C/N fixes) 4 jeux de simulations à partir de 4 couples (Cbiodeg, Ndisp) (C+, N-) (C+, N+) Pas d’approches plan XP des situations de compostage expérimentale car complexe : -interprétation de cinétiques différentes -variables étudiées interdépendantes et pas nécessairement suffisantes pour expliquer la variabilité Pas d’approches plan d’XP car : Pas assez de variabilité sur C et N pour justifier un nombre intermédiaires de situations (on ne s’attend pas à recevoir de l’information supplémentaire) Simulations pour toutes les combinaisons de DMD et Hum : pas besoin de réduire le nombre de situations via la méthode des plans d’XP Interprétation graphique des résultats : 4 graphiques suffisants pour formuler hypothèses d’explication, plus de graphique lecture difficile des effets combinés Un plan d'expériences est une suite d'essais organisée à l'avance de manière à déterminer en un minimum d'essais et avec un maximum de précision l'influence de multiples paramètres sur une ou plusieurs réponses. (C-, N-) (C-, N+)

22 Etude de la variabilité des émissions ammoniacales (2)
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Etude de la variabilité des émissions ammoniacales (2) N- diminue l’émission C+ diminue l’émission la DMd diminue l’émission 1-2 : résultat d’une simulation d’émission ammoniacale à 56j 3-4 : résultats des simulations d’émission ammoniacale à 56j pour des humidités différentes et même DMD et C,N 5-6 : résultats pour un coupe C,N donné 7-8 : effet azote disponible (diminution Ndispo diminue Enh3) 9-10: Effet carbone disponible (augmentation Cdispo diminue Enh3) 11-12: effet Dmd Légende : densité MS en kgMS/m3 de compost : □ 100, ◊ 150, Δ 200, ○ 240

23 Etude de la variabilité des émissions ammoniacales (3)
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Etude de la variabilité des émissions ammoniacales (3) Résultats : hiérarchie des effets Densité de matière sèche (réduction de l’émission jusqu’à 90%) Biodégradabilité du carbone (réduction de l’émission jusqu’à 45%) Humidité (réduction de l’émission jusqu’à 30%) Disponibilité de l’azote (réduction de l’émission jusqu’à 25%) Conclusions Les caractéristiques physiques ont plus d’influence que les caractéristiques biochimiques sur les émissions ammoniacales Les effets ne sont pas dissociables Les variables nécessaires à prendre en compte pour prédire les émissions ammoniacales sont : DMd, HR, Cbiodeg, Ndisp Question en suspens : La modélisation dynamique de ces variables est-elle suffisante pour prédire les émissions ammoniacales ?

24 Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Axe 1 : Conclusions Le procédé de compostage est répétable pour une même situation de départ mais avec des différences pour les variables considérées : Emissions gazeuses : CVmax de 3 à 11% pour CO2, H2O et NH3 Température : CVmax de 7,5% Bilans de masse : CVmax de 1 et 5% pour les défauts de bilan de C et H2O Si des variations dépassent ces valeurs, la différence peut être imputée aux contrastes entre les situations de compostage Hiérarchie des effets : caractéristiques physiques > caractéristiques chimiques Le modèle statistique explore un jeu de donné limité en terme de domaine de validité (conditions contrôlées), il ne permet pas d’inclure les fluctuations du climat  Production d’un modèle dynamique pour étudier des situations de compostage contrastées et leurs évolutions dans le temps

25 Démarche de thèse Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion
Axe 0 : Observations Axe 1 : Comprendre/Hiérarchiser Axe 2 : Modéliser Précision du dispositif expérimental (répétabilité) Hiérarchie des effets des facteurs sur les émissions gazeuses Représentation de la dynamique des processus Observations et Répétabilité : conditions contrôlées Validation grande échelle : conditions terrains Evoquer différence répétabilité/reproductibilité Validation à grande échelle et étude de la reproductibilité 1ère étape de calibration

26 Modélisation dynamique du compostage
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Modélisation dynamique du compostage Objectifs : Représenter l’incidence de la disponibilité du carbone et de l’azote, de l’humidité et de la porosité sur les cinétiques de transformations de la MO, de température et d’émissions gazeuses Développer un outil d’optimisation du procédé (enjeux industriels, agronomiques et environnementaux)

27 Structure générale du modèle
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Structure générale du modèle Processus majeurs représentés : -Dégradation de la MO -Production de CO2 Objectifs de modélisation : Stabilisation de la MO Spécifications du produit Processus majeurs représentés : Echanges thermiques (évolution de la température) Vaporisation de l’eau Objectifs de modélisation : Stabilisation de la MO Spécifications produit (composition et hygiénisation) Module biodégradation Module thermique Module azote Module porosité Processus majeurs représentés : -Production et volatilisation de NH3 -Organisation de l’azote -Nitrification/Dénitirification Objectifs de modélisation : Spécifications du produit Stabilisation de l’azote Impact environnemental Processus majeurs représentés : -Diffusion gazeuse -Aération naturelle Objectifs de modélisation : Impact environnemental Impact des facteurs environnementaux L’innovation de ce travail résulte en l’intégration des processus décrivant l’autoaération de l’andain, les transformations et émissions de l’azote à des modèles connus décrivant la biodégradation de la MO. Hypothèse générale de modélisation : andain homogène

28 Module biodégradation
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Module biodégradation Processus représentés Structure du module Hydrolyses Croissance hétérotrophe : CO2 -Production de biomasse -Consommation O2 -Production de CO2 -Production H2O métabolique YCO2h O2,biofilm Xh Yh µh Décès cellulaire (stabilisation MO) XSB kHR bh Remarques SR H2Oh kHS YH2Oh -Représentation basée sur les modèles existant décrivant la biodégradation de la MO (ASM : Henze et al., 2000 ; Sole-Mauri, 2007; Vlyssides et al., 2009…) XRB Choix de la DCO car DCO représente le potentiel énergétique de la matière : les rendements de production de biomasse, CO2, H2O et chaleur sont donc constants qd exprimés en DCO. Si exprimé en fractoin carbone, rendements non constant car dépendent de la nature du carbone et non de sa quantité. Augmente le nombre de paramètres à calibrer. 1 - fIaero XI -Compartiments de MO exprimés en gDCO (potentiel énergétique, rendements constants ) fIaero -DCO non mesurée sur les échantillons DCO totale = f(SVS, HCVS, CVS, LVS)

29 Modules thermique/porosité (1)
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Modules thermique/porosité (1) Processus représentés Structure des modules Production de chaleur biologique Evaporation de l’eau Pertes convectives/conductives O2S HS H2Ovap Aération naturelle Diffusion de l’oxygène 1-partLat, U partLat Remarques Qair Qair -Cinétique Tint: résultante bilan de chaleur HE Hstockée µh Qair -Cinétique Thaut: température calculée à partir du flux d’évaporation d’eau O2E O2,por O2,biofilm peffO2 -Simplification de la diffusion d’O2 -Débit d’air Qair : « effet cheminée » -Partage chaleur latente/sensible

30 Modules thermique/porosité (2)
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Modules thermique/porosité (2) Calcul du débit d’air Emissions d’eau : partage chaleur sensible/latente -Débit d’air Qair = f(K, TV) -Partage chaleur latente/sensible : -Coefficient de perméabilité K = f(porosité)

31 Processus représentés
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Module Azote Processus représentés Hydrolyses Structure du module Croissance hétérotrophe Croissance autotrophe NH3 N2 N2O Décès microbien Dénitrification Qair pN2Odenit Volatilisation ammoniacale Nav NO3- NH3,g Remarques YNO3 kHS µa pN2Onit -Biomasse autotrophe ne consomme pas de DCO NXSB NXa NH4+ ba -Azote ammoniacal : 90% de Nav -Equilibre NH4+ <-> NH3,g = f(T,pintLG) µh kHR NXh bh -Simplification de la représentation de la volatilisation ammoniacale -Intégration des processus des transformations de l’azote -Couplage avec les 3 autres modules NXRB 1 - fIaero NXI fIaero

32 Représentation schématique
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Bilans massiques Remarques -Système triphasique (solide, liquide, gaz) -Andain homogène Représentation schématique -Quantités de C, N, H2O, MS dans l’andain calculées par défaut de bilan -Conservation P, K NH3 N2O N2 CO2 H2Ovap -MO = α.MS Qair partLat µh pN2Onit pN2Odenit Originalité : couplages par les fonctions de limitation NH3,g Processus Facteurs limitants Hydrolyses Humidité, surface réactionnelle Croissance hétérotrophe Humidité, DCO, azote, O2, T Croissance autotrophe Humidité, azote, O2, T Décès Température Volatilisation Température, humidité Nitrification Dénitrification Nitrates, Température Flux d’air entrant/sortant Température, porosité Diffusion oxygène O2,por YCO2h µh pIntLG Originalité : prise en compte des intégrations par les fonctions de limitations. Ntot Ctot YH2Oh µh MStot H2Otot MBtot

33 Paramétrage et calibration : méthodes (1)
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Paramétrage et calibration : méthodes (1) Caractéristiques modèle -Vensim® Pas de temps horaire Sorties : Composition (DCO, MS, MO, C, N, P, K) Caractéristiques physiques (T, volume, densité…) EG : CO2, H2O, NH3, N2O, N2 55 paramètres Calibration à partir des mesures d’EG (NH3, CO2, H2O, N2O) et de T du jeu de données initial Spécifiques de la situation de compostage (14) Génériques (41)

34 Paramétrage et calibration : méthodes (2)
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Paramétrage et calibration : méthodes (2) Choix de 4 situations contrastées pour comparer les valeurs observées et simulées Les tas B, F, G et K représentent la diversité des situations expérimentales

35 Paramétrage et calibration : résultats (1)
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Paramétrage et calibration : résultats (1) Emissions de H2O (ou de CO2) Module biodégradation : Simulation correcte de la perte de C (temps, cumuls, amplitudes) Modules thermique et porosité : Simulation correcte de la perte d’eau -description des courbes -adéquation sim/obs -même adéquatoin pour CO2 -conclusions Paramètres dépendant de la situation de compostage nécessaires : la teneur initiale en biomasse microbienne et le fractionnement initial de la MO (4 paramètres) les paramètres d’affaissement du tas, de liaison de l’eau, de diffusion d’oxygène (3 paramètres)

36 Paramétrage et calibration : résultats (2)
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Paramétrage et calibration : résultats (2) Cinétique de température interne (rouge = simulée) Simulation correcte de la température lors de la phase thermophile Sous estimation lors de la phase de décroissance Indications pour le retournement Hygiénisation sous-estimée Le pic thermophile de la température interne est correctement estimé. Cependant, la phase de décroissance est sous estimée par rapport à la température à cœur mesurée. Cette écart important dans la phase de décroissance est lié à l’hypothèse forte homogénéité de la matière et des échanges thermiques, contrastée avec l’heterogénéité se créant au cours du procédé. D’un point de vue opérationnel, la bonne simulation des temps caractéristiques de la phase thermophile permettent d’envisager l’utilisation du modèle pour anticiper un retournement et une réactivation du procédé. L’hygiénisation sera sous estimée, ce qui est d’un premier abord acceptable puisque la qualité sanitaire du produit ne sera pas surévalué. Paramètre dépendant de la situation de compostage nécessaire : -coefficient global d’échange de chaleur sensible (pertes conductives)

37 Paramétrage et calibration : résultats (3)
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Paramétrage et calibration : résultats (3) Emissions de NH3 Module azote : Simulation correcte de l’émission de NH3 (temps, cumuls, amplitudes) Discrimination des situations de compostage émettrices (rappeler que NH3g résulte de la disponibilité de N et du débit d’air?) Paramètres dépendant de la situation de compostage nécessaires : le fractionnement initial de l’azote (3 paramètres) le coefficient d’échange surfacique entre le NH4+ et le NH3,g

38 Paramétrage et calibration : résultats (4)
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Paramétrage et calibration : résultats (4) Emissions de N2O Module azote : Simulation imparfaite de la cinétique d’émission de N2O Estimation acceptable du cumul (<1% aux pertes de N-NH3) Paramètres dépendant de la situation de compostage nécessaires : la part de N2O émis sur l’ammonium nitrifié la fraction maximale de N2O émis lors de la dénitrification

39 Paramétrage et calibration : résultats (5)
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Paramétrage et calibration : résultats (5) Exemples de fonctions de limitation (couplage entre les modules) Azote disponible B F G K Azote disponible B F G K K Intérêts du modèle dynamique : Complémentarité des sorties calculées simultanément Compréhension des processus expliquant les sorties calculées G F Température G G B F Oxygène Outil de gestion et d’optimisation du compostage d’effluents d’élevage Le modèle permet également de calculer les limitations des différents processus par les facteurs environnementaux. Par exemple, ici les limitations de la croissance microbienne par l’azote …. …. Ces différentes fonctions permettent de comprendre les freins au processus et d’apporter des réponses opérationnelles. Par exemple, bien que riche en azote, le compostage d’effluent d’élevage est ralenti lors de la phase thermophile par la faible disponibilité de l’azote. Il existe une compétition forte entre la mobilisation de l’azote par la croissance microbienne et les pertes par volatilisation. De même, malgré une porosité propice à l’aération, les tas B et F composés de lisier, de fumier et de paille voient la croissance hétérotrophe ralentir lors de la phase thermophile également par un manque d’oxygène. Si l’aération au travers du tas est suffisante, la diffusion de l’oxygène dans le biofilm n’est pas suffisante pour assurer une concentration propice à l’oxydation de la MO soluble par la biomasse microbienne. Un tassement de l’andain (tas K) permettrait de diminuer l’émission ammoniacale, d’augmenter l’organisation de l’azote et d’augmenter la diffusion d’O2 ds le biofilm. Intérêts du modèle dynamique par rapport au modèle statistique : K F B Humidité

40 Axe 2 : Modélisation - Conclusions
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Axe 2 : Modélisation - Conclusions Production d’un modèle robuste dynamique intégrant la complexité du compostage : Sorties du modèle : stabilisation de la MO, les EG (CO2, H2O, NH3, N2O, N2) la masse et la composition du compost final (MS, MO, C, N, P, K…) Complémentarité des sorties : appréhension des processus limitant des actions à mener sur l’andain (retournement, humidification, rajout de matériaux) selon les objectifs désirés (séchage, conservation de l’azote, stabilisation…) Limitation : connaissance nécessaire des valeurs paramètres spécifiques

41 Axe 2 : Modélisation - Conclusions
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Axe 2 : Modélisation - Conclusions La représentation choisie permet de s’adapter et de comprendre la diversité des situations de compostage d’effluents d’élevage. Caractéristiques minimales pour l’utilisation du modèles 14 paramètres spécifiques des situations Les transformations de C & N sont déterminées par 7 paramètres: tDCOb0, tXh0, tSR0, rRS ; tNXI0, tNav0, rNRS Les émissions de H2O, NH3, N2O sont déterminées par 7 paramètres spécifiques du substrat et décrivant le volume du tas : U, pH2Oliée, paff, peffO2, pN2Onit, pN2Odenit Etat initial de l’andain à renseigner : -Masse totale, volume, densité -tMS, tMO, tC, tN -fractionnement VanSoest (calcul DCO totale)

42 Résultats de thèse Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion
Axe 1 : Analyser/Hiérarchiser Incertitude de répétabilité : émissions gazeuses (CVmax = 11%) > bilan de masse (Cvmax = 5%) Précision du dispositif expérimental (répétabilité) Diminution des émissions ammoniacales : Densité > Biodégradabilité du carbone > Humidité > Disponibilité De l’azote Hiérarchie des effets des facteurs sur les émissions ammoniacales

43 Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Résultats de thèse Axe 2 : Modéliser Représentation dynamique robuste : Cinétiques des sorties ajustées aux observations Diversité des processus représentés et donc des sorties pour les utilisateurs (CO2, H2O, NH3, N2O, température, DCO et stabilité, bilans de masse, interactions entre processus) Outil de compréhension par l’analyse des cinétiques et des fonctions de limitation Outil opérationnel : nécessité d’apporter de la connaissance sur la valeur des paramètres spécifiques de la situation de compostage Représentation dynamique du procédé de compostage : Impact environnementale Valeur agronomique Choix opérationnels

44 Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Perspectives Optimisation du procédé 3. Protocoles d’acquisition de la valeur des paramètres spécifiques 4. Recalibration en dynamique par des capteurs sur site Typologie des substrats (SPIR, T°C) Outil prédictif 2. Validation des prédictions Conditions contrôlées : travail préalable Expérimentations (conditions contrôlées, plateforme, champs) Modèle dynamique (valeur fertilisante, autres gaz) 1. Calibration des paramètres d’initialisation

45 Merci de votre attention !
Et un grand merci à toute l’équipe d’encadrement! 45

46 Paramétrage et calibration : résultats (6)
Introduction Axe 1 Axe 2 Conclusion Paramétrage et calibration : résultats (6) Erreurs types des sorties du modèle C-CO2 H2O N-NH3 N-N2O tCf tMSf tMOf tNtkf ER entre sim et obs pour le cumul des EF, inférieur à 15% pour 4 tas après 50jours de compostage Comparaison avec ER des teneurs calculées par bilan de masse : ecart supérieur ca Calibration du modèle sur les émissions gazeuses : meilleure estimation des pertes gazeuses que du bilan de masse ER sur la teneur en azote total fort :  ER sur l’estimation de la masse brute importante (jusqu’à 30%)  Sous-estimation de la perte d’azote sous forme de N2?