Codigestion anaérobie en voie sèche : modélisation et optimisation des paramètres opératoires, validation du modèle par « bootstrapping »
| Autor: | Arnaud COUTU, Laura ANDRE, Stéphane MOTTELET, Sabrina GUERIN, Sam AZIMI, Vincent ROCHER, André PAUSS, Thierry RIBEIRO |
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| Přispěvatelé: | Arnaud COUTU, Laura ANDRE, Stéphane MOTTELET, Sabrina GUERIN, Sam AZIMI, Vincent ROCHER, André PAUSS, Thierry RIBEIRO |
| Jazyk: | francouzština |
| Rok vydání: | 2019 |
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| DOI: | 10.5281/zenodo.6779378 |
| Popis: | La digestion anaérobie est la dégradation biologique de substrats organiques, par un consortium microbien, produisant du biogaz essentiellement constitué de méthane. Le procédé de méthanisation existe en voie liquide (taux de matière sèche MS15%). Cette dernière représente un grand intérêt de par l’utilisation moindre de l’eau et le rendement plus élevé en production de méthane. En revanche, les contraintes opératoires sont plus grandes et de nombreux verrous technologiques existent encore [1]. Il n’existe pas de matériel d’analyse du potentiel de production de méthane (BMP) en voie sèche contrairement à la voie liquide. De plus, l’étape de méthanisation étant relativement longue (de 4 à 8 semaines) [1], cela rend les optimisations difficile car nécessitant un grand nombre d’expériences, selon les contraintes de budget, d’espace et de temps accordées à l’expérience. Enfin, la validation des résultats requiert une seconde expérience de validation, afin de connaître l’incertitude liée au matériel utilisé. L’objectif de ce travail est de permettre une optimisation complète d’un procédé de méthanisation en voie sèche, en minimisant la durée d’expérience, le nombre d’expériences et le budget nécessaire. Pour cela, trois approches ont été mises en oeuvre : la conception d’un matériel adapté à l’étude de la méthanisation en voie sèche (Figure 1), l’optimisation de la production de méthane en fonction des paramètres opératoires et de la composition en substrats (Figure 2, Tableau 1), puis la validation des incertitudes par une méthode d’inférence statistique, le bootstrapping (Figure 3). Cette méthode permet un calcul d’incertitudes liées au matériel sans avoir à faire d’expérience de validation, en répliquant les données de l’expérience d’optimisation par ré-échantillonnage. Ce travail a été mené sur des substrats territoriaux des Hauts-de-France : fumier bovin et tonte d’herbe, ainsi que sur deux paramètres opératoires clés : l’immersion et la recirculation de l’inoculum. Les auteurs remercient le FEDER et le programme MOCOPEE pour le soutien financier de ces travaux de recherche et l'allocation de thèse. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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