Biofiltration du méthane issu de sites d'enfouissement sanitaire en présence de composés organiques volatils

Abstract : Global warming is a growing concern due to the increase in greenhouse gases (GHG) in the atmosphere. Methane (CH4) contributes to 11% of global GHG emissions and landfills generate 17% of global anthropogenic CH4 emissions. Biotechnologies such as biofiltration offer sustainable solutions for the biotreatment of CH4 (at concentrations lower than 5% v/v), although the presence of other pollutants such as volatile organic compounds (VOCs) in landfill gas (LFG) and low CH4 mass transfer issues need to be considered. Biofiltration of CH4 in complex mixtures with VOCs is yet to be fully understood, with further studies required to strengthen knowledge in this field. This study focuses on the simultaneous biofiltration of CH4 with two aromatic compounds, xylene (X) and ethylbenzene (EB), by studying the effect of operational parameter changes such as empty bed residence time (EBRT) and concentration of CH4, X and EB on biofiltration performances. First, a literature review discussing LFG emissions, conventional LFG abatement methods, the suitability of biotechnologies for LFG removal in old and small landfills, and the challenges and advantages of biofiltration for LFG were provided. Secondly, the simultaneous biofiltration of CH4 in the presence of either X or EB was carried out in inorganic packed bed biofilters (BFs) at an EBRT of 4.5 min at CH4 concentrations in the range of 1000-10000 ppmv and individual VOC concentrations between 200-500 ppmv. The study found that low concentrations of CH4 (2000-6000 ppmv) had a minor effect on the removal efficiency (RE) of the VOCs, with average RE remaining above 85% for VOCs at 200 ppmv. However, at higher CH4 concentrations i.e. 10000 ppmv, inhibition became apparent for both VOCs and CH4, reducing both their REs by 80%. Thirdly, a ternary mixture consisting of CH4, X and EB was treated in an inorganic based-bed BF for CH4 concentrations in the range of 1000-10000 ppmv and VOC concentrations varying from 200 to 600 ppmv. The study found that CH4-RE was 41% when its concentration was 2000 ppmv and the concentrations of X and EB were 200 ppmv, at an EBRT of 9 min. Similarly, X and EB-REs were 58% and 57% respectively, at the same concentrations but with a shorter EBRT of 4.5 min. The biodegradation of pollutants in the BF was found to be located at different sections. The highest CH4-RE was in the top section while X and EB-REs were highest in the middle section and were not affected by CH4 concentrations. In the third part of the study, an artificial neural network (ANNs) was used to predict the BF performance. The ANN models accurately predicted dynamic and pseudo-steady-state CH4 and VOCs-REs. The findings suggest the need for a large database to enhance ANN performance in simulating complex CH4 biofiltration kinetics. Overall, this study provides promising results and insights into the simultaneous biofiltration of CH4 with VOCs, highlighting the significance of pollutant concentrations and EBRT. The use of ANNs for performance prediction shows potential for industrial applications, saving time and costs associated with experimentations.Le réchauffement climatique est une préoccupation croissante en raison de l'augmentation des gaz à effet de serre (GES) dans l'atmosphère. Le méthane (CH4) contribue à 11% des émissions mondiales de GES et les sites d’enfouissement sanitaires (SES) génèrent 17% des émissions anthropiques mondiales de CH4. Les biotechnologies telles que la biofiltration offrent des solutions durables pour le traitement biologique du CH4 (à des concentrations inférieures à 5% v/v), bien que la présence d'autres polluants tels que les composés organiques volatils (COVs) dans le gaz des sites d’enfouissement (GSE) doit être prise en compte. La biofiltration du CH4 dans des mélanges complexes en présence de COVs nécessite des études supplémentaires pour renforcer les connaissances dans ce domaine. Cette étude se concentre sur la biofiltration simultanée du CH4 en présence de deux composés aromatiques, le xylène (X) et l'éthylbenzène (EB) ; l'effet des changements de paramètres opérationnels tels que le temps de séjour en fût vide (EBRT) et la concentration de CH4, de X et de l’EB sur les performances de la biofiltration a été étudiée. Tout d'abord, une revue de littérature a porté sur les émissions de GSE, les méthodes conventionnelles de réduction des GSE, l'adéquation des biotechnologies pour l'élimination des GES dans les anciens SES ou les SES de faible taille, ainsi que sur les défis et avantages de la biofiltration des GES. Ensuite, la biofiltration simultanée du CH4 en présence de X ou de l’EB a été effectuée dans des biofiltres à lit inorganique sous un EBRT de 4.5 minutes pour des concentrations de CH4 comprises entre 1000 et 10000 ppmv et des concentrations individuelles de COVs comprises entre 200 et 500 ppmv. L'étude a révélé que les faibles concentrations de CH4 (2000-6000 ppmv) avaient un effet mineur sur la conversion (RE) des COVs, avec une RE moyenne supérieure à 85% pour les COVs (concentration de 200 ppmv). Cependant, pour des concentrations de CH4 plus élevées, c'est-à-dire 10000 ppmv, une inhibition est apparue à la fois pour les COV et le CH4, réduisant leurs REs respectives de 80%. Ensuite, un mélange ternaire composé de CH4, de X et de l’EB a été traité dans un biofiltre à lit inorganique pour des concentrations de CH4 comprises entre 1000 et 10000 ppmv et des concentrations de COVs variant de 200 à 600 ppmv. L'étude a montré que la RE du CH4 était de 41% lorsque sa concentration était de 2000 ppmv et que les concentrations de X et EB étaient de 200 ppmv, sous un EBRT de 9 minutes. De même, les REs de X et EB étaient de 58% et 57% respectivement, pour des concentrations identiques mais avec un EBRT plus court de 4,5 minutes. La biodégradation des polluants était située dans différentes sections du biofiltre. La RE du CH4 était la plus élevée dans la section supérieure, tandis que les REs de X et de l’EB étaient les plus élevées dans la section intermédiaire et n'étaient pas affectées par les concentrations de CH4. Dans la troisième partie de l'étude, un réseau de neurones artificiels (RNA) a été utilisé pour prédire les performances du biofiltre. Les modèles de RNA ont prédit avec précision les REs dynamiques et pseudo-stationnaires du CH4 et des COVs. Les résultats suggèrent la nécessité d'une grande base de données pour améliorer les performances des RNAs dans la simulation de la cinétique de la biofiltration complexe du CH4. Dans l'ensemble, cette étude fournit des résultats prometteurs et des connaissances sur la biofiltration simultanée du CH4 en présence de COVs et met en évidence l'importance des concentrations de polluants et de l'EBRT. L'utilisation des RNAs pour la prédiction des performances montre un potentiel pour des applications industrielles, ce qui permettrait d'économiser du temps et des coûts liés aux expérimentations