Etude d’une combinaison d’un procédé électrochimique et l’adsorption en vue d’une amélioration de la dépollution d’une eau chargée en hydrocarbures

Abstract

Dans la station de traitement des eaux usées de la raffinerie d'Alger, les méthodes traditionnelles de traitement sont inadéquates pour traiter efficacement les effluents liquides à fortes concentrations, en particulier lors du processus de traitement biologique. Cela a conduit à la nécessité d'introduire une étape de traitement avancée en amont de la phase de traitement biologique, afin d'assurer une dépollution efficace de ces effluents. Cette thèse a pour objectif d’évaluer l’efficacité du processus hybride d'électrocoagulation-adsorption pour le traitement d’un effluent secondaire de la STEP. Elle vise également à examiner la faisabilité de sa mise en œuvre dans la STEP. Par conséquent, cette étude fournira des informations concrètes pour la conception d'un pilote à petite échelle en laboratoire, ainsi qu’une mise à grande échelle. Pour parvenir à cet objectif, nous avons initialement réalisé une étude paramétrique pour chaque procédé. Lors du traitement de l'effluent aqueux pétrolier par le procédé d'électrocoagulation, les conditions opératoires optimales (pH = 7, [NaCl] = 1 g/l, I = 8 mA/cm2) ont permis d'atteindre un taux d'élimination de 78,55 % pour la DCO, 98.6 % pour les MES et 97,8% pour la turbidité. Par ailleurs, dans le processus d'adsorption, les paramètres optimaux tels que pH = 9, rapport solide (S/L) = 1 g/l, température (T) = 25 °C et vitesse d'agitation = 250 rpm ont conduit à des taux de réduction de 55% pour le DCO et 93,19% pour les MES et 90,69% pour la turbidité. Après avoir déterminé les paramètres optimaux du processus d'électrocoagulation et de l'adsorption sur charbon, nous avons sélectionné les paramètres les moins favorables afin d'évaluer le potentiel d'une approche hybride combinant ces deux méthodes. La comparaison des performances entre le processus individuel et le processus hybride démontre la capacité du processus hybride à traiter efficacement et à éliminer tous les indicateurs de pollution de l'effluent pétrolier avec une efficacité de 82% pour le DCO et 98,64% pour les MES et 96,49% pour la turbidité. Pour le procédé combiné une élimination très élevée des polluants était observé. Le développement d'un modèle neuronal a permis d'obtenir une estimation hautement précise de l'évolution de l'efficacité d'élimination de la DCO par les processus d'électrocoagulation et d'adsorption. Les modèles créés ont démontré une excellente adéquation entre les données expérimentales et les résultats simulés, avec des coefficients de corrélation s'élevant entre 0,95 et 0,97. Cela confirme la capacité des réseaux de neurones artificiels (RNA) à simuler et à prédire de manière efficace des phénomènes complexes et non linéaires. Les essais de germination du blé et du cresson alénois ont démontré que l'utilisation d'effluents non traités favorise une meilleure croissance d'élongation des racines et des tiges par rapport aux effluents traités, indépendamment du procédé appliqué. Toutefois, l'indice de germination est inférieur pour les effluents non traités par rapport aux effluents traités.