Réduction de nutriments (P & N) du lisier de porc par précipitation contrôlée et récupération de la struvite.

La transcription des symboles et des caractères spéciaux utilisés dans la version originale de ce résumé n’a pas été possible en raison de limitations techniques. La version correcte de ce résumé peut être lue en PDF. Le lisier de porc est généralement très concentré en phosphore et en azote, contribuant à l'eutrophisation du milieu aquatique. Les traitements primaires et secondaires ne permettent pas d'enlever une quantité importante de phosphore pour répondre aux normes de rejet qui sont 1 mg.L-1. D'autre part, lors du traitement des effluents chargés en phosphore et en azote, les conditions physico-chimiques deviennent favorables à la précipitation de la struvite MgNH4P04•6H20 sur les tuyaux et pompes des procédés de traitement occasionnant d'énormes coûts. Nous avons développé un procédé pour récupérer la struvite du lisier de porc, minimisant ainsi les apports en orthophosphates et en ammonium aux eaux de ruissellement. Des essais préliminaires ont permis de modéliser les conditions de précipitation de la struvite à l'aide du modèle d'équilibres chimiques Visual MINTEQ dans des conditions de solution pure. D'autre part, afin de confirmer ces conditions de précipitation, des expériences en solution aqueuse synthétique ont été menées en utilisant des sels de phosphates d'ammonium et de sulfate de magnésium. Dans une deuxième étape, une caractérisation de différents types de lisiers de porc a permis de sélectionner le lisier prétraité par coagulation/floculation, compte tenu de la composition physico-chimique qui favorise la précipitation de la struvite (ratio NH4 :Mg:PP04 favorable et faible concentration en matières en suspension). Des essais au laboratoire ont permis de déterminer les conditions optimales de précipitation de la struvite dans cet effluent. L'enlèvement des phosphates et de l'ammonium a atteint 98 % et 17 % respectivement lors des expériences à l'échelle de laboratoire. L'aération du lisier pour dégager le CO2 et augmenter le pH sans ajout de NaOH n'a pas été fructueuse, l'ajout de NaOH s'est avéré nécessaire à l'augmentation du pH. La seule phase cristalline détectée par diffraction aux rayons X était la struvite. Afin de déterminer les conditions optimales de précipitation de la struvite à partir du lisier prétraité, des études de l'effet de la température et de la turbulence sur la cinétique de précipitation de la struvite et la taille des cristaux ont été réalisées à l'échelle laboratoire. Les travaux à l'échelle semi-pilote ont permis la conception d'un réacteur à agitation continue enlevant ainsi 99 % des P-P04 et 16 % de N-NH4. Le temps de réaction en mode statique a été de 30 min alors qu'il a été prolongé à 60 min en mode continu pour permettre une meilleure décantation de la struvite au fond du réacteur. La solubilisation du magnésium suivant l'ajout du FeCb au lisier décanté, provenant d'une ferme porcine de la région de québec, ayant été démontré, il nous fallait vérifier la reproductibilité et l'importance de la solubilisation du magnésium sur des lisiers de porc provenant de différents types d'élevage et de différentes régions géographiques. Dans cette optique, un échantillonnage dans 17 fermes porcines a été réalisé. Les expériences d'ajout de FeCb à chacun de ces échantillons ont permis de confirmer que la solubilisation de magnésium est bien due à l'ajout du fer (FeCb). Celui-ci précipite sous forme de complexes FerP04(OHhr-3(S) entraînant la dissolution de phases minérales amorphes principalement la struvite MgNH4P04'6H20 sous l'effet de l'ion commun (Principe de Le Chatelier), et initialement présents dans les lisiers étudiés. La présence de cette « st ru vite amorphe » semble universelle dans le lisier de porc. Les expériences à l'échelle pilote, qui se sont déroulées à la ferme, ont été réalisées en mode statique (batch) et en modes semi-continu et continu. Un temps de réaction (TRH) de 40 min a été nécessaire pour enlever une quantité importante du phosphore. Lors des expériences en continu, le procédé développé a permis un enlèvement de 97 % des phosphates. Les objectifs d'élimination du phosphore ont été atteints aussi bien en mode statique qu'en mode continu. Cependant, si la struvite doit être récupérée sous forme pure sans présence d'impuretés, le traitement en mode statique est plus avantageux. En effet, la struvite formée lors du traitement continu se confond avec la matière organique colloïdale puisque le temps de résidence est plus long au fond du réacteur. Lors de ces expériences à l'échelle pilote, et contrairement à celles réalisées en laboratoire et à l'échelle semi-pilote, les analyses de l'effluent après précipitation ont démontré qu'en plus de la struvite, il ya eu précipitation de phases calciques, vraisemblablement de la calcite, considérant la quantité importante de calcium qui a été enlevé lors du traitement. Cette précipitation du calcium est probablement due à la teneur initiale en phosphore qui était plus faible à l'entrée du réacteur. D'autre part, lors de l'ajustement du pH par ajout du NaOH (4N) il Y a possiblement eu une augmentation locale très importante du pH dépassant la valeur voulue de 8,5 avant que le NaOH ne soit réparti dans tout le volume du lisier traité, ce qui a probablement favorisé la précipitation du calcium. Le procédé de précipitation du phosphore sous forme de struvite, après le traitement physico-chimique ayant été développé de façon à minimiser le rejet de phosphore et l'accumulation de la struvite dans la tuyauterie du procédé BIOSORMD, il était nécessaire de vérifier l'impact de ce traitement sur le rendement des biofiltres qui seront alimentés par cet effluent déphosphaté avec un pH plus élevé (8,5). Dans cette optique, il nous a paru nécessaire de mener une étude pour évaluer l'effet de cette élimination du phosphore sur le traitement biologique. L'étude a été menée en utilisant une colonne de biofiltration garnie de support organique à l'échelle laboratoire. Cette colonne a été alimentée par du lisier ayant subi un traitement de précipitation de la struvite. L'alimentation du biofiltre par du lisier ayant une faible teneur en phosphore et un pH plus élevé n'a pas eu d'effet néfaste sur la capacité épuratoire du biofiltre pour l'enlèvement de la DBOs, DCO ainsi que les processus de nitrification/dénitrification. Le rabattement de ces paramètres est demeuré semblable au rendement enregistré durant la période de démarrage du biofiltre qui était alimenté par du lisier provenant de la coagulation/floculation. Finalement, afin d'évaluer la rentabilité économique du procédé développé, une étude technico-économique a été réalisée dans un contexte d'implantation du procédé de précipitation du phosphore, sous forme de struvite, dans une unité de traitement du lisier de porc déjà existante. L'estimation des coûts d'implantation du procédé a été faite en construisant un modèle à l'aide d'un chiffrier Excel qui pourra être utilisé par la suite, pour l'adapter dans des unités de traitement de capacité supérieure ou inférieure à la présente étude. L'étude technico-économique a pris en considération les deux étapes de traitement, à savoir le traitement physico-chimique de coagulation/floculation et l'étape de précipitation du phosphore sous forme de struvite. Lors de cette étude, différents scénarios d'implantation ont été considérés (traitement du lisier frais, traitement du lisier prétraité en batch et traitement du lisier prétraité en continu). Le choix de l'un ou l'autre des différents scénarios envisagés dépendra alors des infrastructures de traitement existantes dans une ferme qui serait intéressée à implanter le procédé développé de précipitation du phosphore

Enhanced federated anomaly detection through autoencoders using summary statistics-based thresholding

In Federated Learning, Anomaly Detection poses significant challenges due to the decentralized nature of data, especially under Non-IID distributions. This study proposes a federated threshold calculation method that aggregates summary statistics from normal and anomalous data across clients to create a global threshold for Anomaly Detection with federated Autoencoders, enhancing detection accuracy and robustness while ensuring privacy. Extensive experiments on datasets, including Credit Card Fraud Detection, Shuttle, and Covertype, show that our approach consistently outperforms existing federated and local threshold calculation methods. These findings highlight the potential of summary statistics in improving federated Anomaly Detection under Non-IID conditions

Identifying cause-and-effect relationships of manufacturing errors using sequence-to-sequence learning

In car-body production the pre-formed sheet metal parts of the body are assembled on fully-automated production lines. The body passes through multiple stations in succession, and is processed according to the order requirements. The timely completion of orders depends on the individual station-based operations concluding within their scheduled cycle times. If an error occurs in one station, it can have a knock-on effect, resulting in delays on the downstream stations. To the best of our knowledge, there exist no methods for automatically distinguishing between source and knock-on errors in this setting, as well as establishing a causal relation between them. Utilizing real-time information about conditions collected by a production data acquisition system, we propose a novel vehicle manufacturing analysis system, which uses deep learning to establish a link between source and knock-on errors. We benchmark three sequence-to-sequence models, and introduce a novel composite time-weighted action metric for evaluating models in this context. We evaluate our framework on a real-world car production dataset recorded by Volkswagen Commercial Vehicles. Surprisingly we find that 71.68% of sequences contain either a source or knock-on error. With respect to seq2seq model training, we find that the Transformer demonstrates a better performance compared to LSTM and GRU in this domain, in particular when the prediction range with respect to the durations of future actions is increased

Enhanced federated anomaly detection through autoencoders using summary statistics-based thresholding

Abstract In Federated Learning, Anomaly Detection poses significant challenges due to the decentralized nature of data, especially under Non-IID distributions. This study proposes a federated threshold calculation method that aggregates summary statistics from normal and anomalous data across clients to create a global threshold for Anomaly Detection with federated Autoencoders, enhancing detection accuracy and robustness while ensuring privacy. Extensive experiments on datasets, including Credit Card Fraud Detection, Shuttle, and Covertype, show that our approach consistently outperforms existing federated and local threshold calculation methods. These findings highlight the potential of summary statistics in improving federated Anomaly Detection under Non-IID conditions

Meningeal mass revealing undifferentiated renal carcinoma: A case report

Leptomeningeal metastasis (LM) is a rare but serious complication of solid tumors, including renal cell carcinoma (RCC). RCC typically spreads to the lungs, bones, and liver; LM remains uncommon and indicates advanced disease with poor prognosis. Symptoms include headaches, nausea, and neurological deficits due to raised intracranial pressure. MRI is the diagnostic modality of choice. We report a 60-year-old patient with headaches and orbital pain. Imaging showed a left frontal extra-axial mass invading the bone. Biopsy confirmed RCC metastasis, with a primary renal tumor. This case highlights the role of MRI and the need to consider LM in RCC patients

Identifying Cause-and-Effect Relationships of Manufacturing Errors using Sequence-to-Sequence Learning

Abstract In car-body production the pre-formed sheet metal parts of the body are assembled on fully-automated production lines. The body passes through multiple stations in succession, and is processed according to the order requirements. The timely completion of orders depends on the individual station-based operations concluding within their scheduled cycle times. If an error occurs in one station, it can have a knock-on effect, resulting in delays on the downstream stations. To the best of our knowledge, there exist no methods for automatically distinguishing between source and knock-on errors in this setting, as well as establishing a causal relation between them. Utilizing real-time information about conditions collected by a production data acquisition system, we propose a novel vehicle manufacturing analysis system, which uses deep learning to establish a link between source and knock-on errors. We benchmark three sequence-to-sequence models, and introduce a novel composite time-weighted action metric for evaluating models in this context. We evaluate our framework on a real-world car production dataset recorded by Volkswagen Commercial Vehicles. Surprisingly we find that 71.68% of sequences contain either a source or knock-on error. With respect to seq2seq model training, we find that the Transformer demonstrates a better performance compared to LSTM and GRU in this domain, in particular when the prediction range with respect to the durations of future actions is increased.</jats:p

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AbstractIn car-body production the pre-formed sheet metal parts of the body are assembled on fully-automated production lines. The body passes through multiple stations in succession, and is processed according to the order requirements. The timely completion of orders depends on the individual station-based operations concluding within their scheduled cycle times. If an error occurs in one station, it can have a knock-on effect, resulting in delays on the downstream stations. To the best of our knowledge, there exist no methods for automatically distinguishing between source and knock-on errors in this setting, as well as establishing a causal relation between them. Utilizing real-time information about conditions collected by a production data acquisition system, we propose a novel vehicle manufacturing analysis system, which uses deep learning to establish a link between source and knock-on errors. We benchmark three sequence-to-sequence models, and introduce a novel composite time-weighted action metric for evaluating models in this context. We evaluate our framework on a real-world car production dataset recorded by Volkswagen Commercial Vehicles. Surprisingly we find that 71.68% of sequences contain either a source or knock-on error. With respect to seq2seq model training, we find that the Transformer demonstrates a better performance compared to LSTM and GRU in this domain, in particular when the prediction range with respect to the durations of future actions is increased.</jats:p

Removal of Refractory Organic Compounds in Liquid Swine Manure Obtained from a Biofiltration Process Using an Electrochemical Treatment.

Swine wastewaters contain varied and high amounts of organic matter (proteins, antibiotic compounds, organic acids) which are difficult to oxidize biologically or chemically. The discharge of such effluents is undesirable and can cause excessive oxygen demand in the receiving water. In order to produce an effluent suitable for stream discharge, electrochemical techniques have been explored at the laboratory pilot scale, for refractory residual organic compound removal in liquid swine manure (LSM) following a biofiltration process. Two types of electrolytic cells (monopolar and bipolar electrode cells) using aluminum and mild steel electrodes were studied. Effectiveness was measured in terms of chemical oxygen demand (COD) and biological oxygen demand (BOD) reduction. The amount of residue sludge produced and energy consumed have been also considered. Results showed that the best performances of COD and BOD removal from LSM were obtained using either aluminum bipolar (Al-BP) electrodes or mild steel monopolar (Fe-MP) electrodes operated at current intensities of 0.5 and 2.0A, respectively, through 30min of treatment. The COD removal yields varied from 65 to 68%, whereas BOD removal reached 87%. The optimal conditions determined for organic compound removal, including energy consumption and metallic sludge disposal, involved a total cost of only $0.24 and$0.29 United States/m³ of treated LSM. The treatment using the Fe-MP system was found to be more economical and practical than the chemical treatment using FeCl3 as a coagulating agent

Mammary Paget’s disease in a young woman: A rare occurrence

Mammary Paget's disease (MPD) is a rare intraepithelial carcinoma involving the nipple-areolar complex, often linked to underlying ductal carcinoma. We report a case of a 47-year-old woman presenting with progressive swelling of the left nipple, without pain, discharge, or inflammatory signs. Imaging revealed ductal dilation and nipple thickening, classified as BI-RADS 4, with MRI confirming additional suspicious findings. Histopathological analysis of a biopsy confirmed MPD associated with underlying ductal carcinoma in situ. This case underscores the importance of multimodal imaging and histopathology in diagnosing and managing this uncommon breast malignancy