Modélisation avancée du transfert gaz-liquide dans les procédés de biofiltration des eaux usées

Description

Contexte

La biofiltration est largement utilisée dans les stations d’épuration de grandes agglomérations. Sa compacité et ses excellentes performances de traitement en font une solution privilégiée pour répondre aux exigences croissantes de qualité de rejet, dans un contexte de limitation des surfaces disponibles.

Cependant, ces procédés présentent deux défis majeurs : une consommation énergétique élevée liée à l’aération et des émissions de gaz à effet de serre, notamment de protoxyde d’azote (N₂O), qui contribuent significativement à leur empreinte carbone.

Le transfert gaz-liquide joue un rôle central dans ces phénomènes : il conditionne à la fois les performances environnementales et les coûts d’exploitation liés à l’énergie. Une meilleure compréhension et modélisation de ces mécanismes sont donc essentielles pour optimiser le fonctionnement et la durabilité des procédés de biofiltration.

Mené conjointement par INRAE-PROSE et la Direction Innovation du SIAAP, ce stage s’inscrit dans le cadre du programme Mocopée, dont l’un des axes vise à améliorer la modélisation et le contrôle des procédés d’épuration.

Le travail portera sur l’amélioration de la représentation du transfert gaz-liquide dans les modèles de biofiltration à grande échelle, en s’appuyant sur des données opérationnelles.

Objectifs et démarche

Des corrélations issues d’expériences réalisées à l’échelle pilote permettent de relier la rétention gazeuse (correspondant au volume de gaz retenu au sein du procédé) à l’encrassement du lit filtrant et aux vitesses de gaz et de liquide injectés dans le procédé. Elles intègrent pour la première fois l’influence de l’encrassement du lit filtrant sur la dispersion du gaz, un aspect jusqu’alors négligé dans la modélisation des procédés de biofiltration.

L’objectif du stage est d’évaluer leur validité à l’échelle industrielle en les intégrant dans le modèle mécanistique de biofiltration SimBioN₂O (Fiat et al., ), et d’analyser leur impact sur la représentation du transfert gaz-liquide et la prédiction des performances de traitement et des émissions gazeuses.

Les principales étapes sont :

- Prise en main du modèle SimBioN₂O : compréhension de sa structure (codé sous Simulink–Matlab), des corrélations existantes décrivant le transfert gaz-liquide et des jeux de données expérimentales disponibles.

- Sélection des périodes de calibration et d’évaluation du modèle : identification de séquences présentant des variations marquées de charge polluante, pertes de charge et débit d’air.

- Simulations comparatives :

- établissement d’une cnfiguration de référence avec le modèle actuel ;

- intégratin des crrélations enrichies, calibratin minimale du cefficient de transfert volumique (kLa) et simulatin des mêmes périodes.

- Analyse et ajustement des paramètres :

- comparaison quantitative des prédictions des concentrations de polluants (NH₄⁺, NO₂⁻, NO₃⁻);

- identification des conditions où les écarts sont les plus marqués ;

- analyse de sensibilité et calibration finale des paramètres associés aux nouvelles corrélations.

- Rédaction d’un rapport et présentation régulière lors de réunions hebdomadaires avec l’équipe d’encadrement INRAE-SIAAP.

Fiat, J et al. . Considering the plug-flow behavior of the gas phase in nitrifying BAF models significantly improves the prediction of N2O emissions. Water Research , -.

Informations complémentaires

- Date de début : 1er semestre

- Durée du stage : 6 mois

- Gratification de stage : environ €/mois environ.

- Lieu d'accueil : vus serez accueilli(e) au centre INRAE Antony

INRAE Ile-de-France – Juy-en-Josas – Antony, Unité de recherche Prose, 1 rue Pierre-Gilles de Gennes, Antony.

Profile

Profil recherché

- Élève ingénieur ou étudiant en Master 2 spécialisé en génie des procédés ;

- Bonnes connaissances en procédés biologiques de traitement des eaux usées, avec idéalement, une première expérience en modélisation de ces procédés ;

- Intérêt marqué pour la modélisation, la simulation et la recherche appliquée ;

- Rigueur, autonomie et capacité à travailler en interaction ;

- Bonnes capacités de synthèse et rédactionnelles ;

- Maîtrise souhaitée des environnements Matlab/Simulink.

Starting date

-02-02