Littérature scientifique sur le sujet « Modèle de masse initiale virtuelle »

Abstract L'élimination du mercure en solution aqueuse par le laitier des hauts fourneaux a été étudiée en système statique. L'influence de plusieurs paramètres, tels que la concentration initiale, la masse du matériau et sa granulométrie, et le temps de contact, a été mise en évidence. Il a été établi que l'élimination dépend de la concentration initiale du sorbat et de celle du sorbant. Les expériences ont été menées à pH 4 et selon les conditions opératoires, des taux d'élimination de 84 et 54 p. 100 ont été enregistrés pour les granulométries de 250 et 500 µm respectivement pour une masse de 0,5 g de sorbant. L'équilibre sorbant/sorbat a été bien décrit par le modèle cinétique du pseudo-second ordre et par le modèle d'adsorption de Langmuir. La capacité d'adsorption maximale du matériau, selon Langmuir, est de 87,72 µg/g. Selon les résultats obtenus, le laitier des hauts fourneaux peut constituer un support efficace pour l'élimination du mercure des eaux usées industrielles.

RÉSUMÉ Sur une distance de quelque 12 km, depuis l'embouchure de la grande rivière de la Baleine jusqu'aux premières chutes, sept glissements de terrain ont été étudiés. Ils sont regroupés dans deux secteurs distincts, là où les terrasses atteignent leur extension (largeur) maximale. Les zones de glissement ont été cartographiées à 1 /5000 et les formes associées à ces glissements ont fait l'objet d'une description détaillée. L'ensemble des décrochements a emporté près de 10 % de la surface initiale des terrasses et entraîné l'évacuation d'environ 17 x 106m3 de matériel. Un seul amphithéâtre a une forme multilobée qui témoigne d'un mouvement multidirectionnel. Grâce à l'étude morphologique et stratigraphique des surfaces topographiques de glissement, notamment des gradins et des bourrelets de fluage, nous avons pu vérifier qu'ils répondent tous au même mode de rupture. Ils sont pour la plupart de type rotationnel multiple et un seul est de type rotationnel simple. Ils constituent l'illustration parfaite du double mouvement slip-flow typique des glissements affectant un dépôt argileux recouvert d'une surface sableuse. Ce modèle est particulièrement évident dans les glissements récents situés en face du village de Poste-de-la-Baleine. Ces mouvements de masse ont eu un impact non négligeable sur les milieux. En plus de laisser de profondes cicatrices dans le paysage, ils ont modifié localement le réseau hydrographique et les conditions de drainage, ce qui a permis le développement d'une végétation hygrophile (tourbières, saulaies). Ils ont aussi influencé sporadiquement la dynamique fluviale (création d'îlots, modification du tracé de la rivière) et, dans certains cas, créé des milieux propices à l'érosion éolienne (rebord de l'escarpement).

Un des objectifs de cette recherche est d'examiner les différences entre les resultats obtenus par les tests de dosage des matières organiques biodégradables (MOB). L'autre objectif est de déterminer comment les résultats peuvent correspondre à la valeur vraie de la MOB. L'étude a été menée en employant un mode le mathématique qui tient compte des principes cinétiques et stoechiométriques. Le tableau 1 présente les exemples des équations de bilan de masse qui entrent dans le modèle. Celui-ci permet de suivre la croissance de la biomasse, la dégradation du substrat (MOB), le carbone organique dissous (COD), ainsi que la production et la dégradation des produits microbiens solubles (PMS). Les PMS, qui possèdent des poids moléculaires allant de moyens à élevés, sont produits durant le métabolisme normal des cellules (RITIMANN et al., 1987). Les PMS peuvent être divisés en deux groupes de produits associés: les PAU qui sont le résultat direct de l'utilisation du substrat et les PAB qui sont produits proportionnellement à la biomasse (PAB). Certaines hypothèses sont à la base des équations du bilan massique. La biomasse n'est constituée que d'hétérotrophes. La MOB est modélisée en tenant compte de substrats facilement et difficilement dégradables. Chaque substrat se distingue par sa valeur K inscrite au tableau 3. La densité de biomasse en début de test est de 1 mgA (2400 UFC/ml), sauf quand la densité est modifiée dans le modèle. Pour les besoins de la modélisation, les valeurs de MOB, de CODB et de biomasse ont eté converties en demande chimique en oxygène (DCO). Les facteurs de conversion utilisés sont: 1,42 mg de MOB exprimée en DCO/mg de MOB exprimee en solides volatils dissous, 4,16 x 10-7 mg DCO/cellule et 2,67 mg acétate exprimé en DCO/mg de C-acétate. Un ensemble de courbes typiques pour le modèle est présenté aux figures 1 et 2. La figure 1 montre les résultats obtenus pour un substrat facilement dégradable tandis que la figure 2 présente ceux obtenus pour un substrat difficilement dégradable. Dans les deux cas, la biomasse s'accroît graduellement pour atteindre un maximum, puis rediminue. Les vitesses et intensités de réaction dépendent toutefois beaucoup des cinétiques de dégradation de la MOB. Les deux figures traduisent l'accumulation continue des PMS, qui représentent des proportions respectives de 43% et 30% de la MOB d'origine pour les substrats facilement et difficilement dégradables. L'accumulation des PMS est importante, car la courbe de décroissance du COD est le résultat net de la MOB consommée moins les PMS accumulés. Ceci implique que le changement dans le niveau de COD, qui représente le paramètre de contrôle pour les tests CODB, n'égale pas la MOB vraie. Le CODB mesuré ne représenterait plutôt que 50 à 60 % de la MOB d'origine. La figure 3 montre la relation qui existe entre le CODB et la MOB pour les deux types de substrats. Le CODB n'est pas égal à la MOB, ce qui est démontré par l'écart observé par rapport à la droite d'équivalence de pente 1. Cette différence est due à deux phénomènes: I'accumulation des PMS dépend de la MOB, tandis que l'écart entre les deux types de substrat est le résultat des courbes s'approchant de Smin sur l'axe de la MOB, lorsque le CODB tend vers zéro. Ce résultat est significatif, car des études ont démontré que la MOB dans les eaux brutes contient surtout des substrats difficilement dégradables (LECHEVALLIER et al., 1991). Ainsi, faire l'hypothèse que le CODB soit égal à la MOB pour les substrats difficilement assimilables se traduirait par une importante sous-estimation de la MOB dans l'échantillon. La figure 4 montre la relation observée entre la biomasse maximum, employée avec les tests COA (carbone organique assimilable), et la vraie MOB pour les deux substrats. Cette figure présente aussi l'étalon de calibration proposé par van ter Kooij et al (1982), qui convertit le nombre de cellules en C-acétate (4,1 x 10 6 cellules par mg C-acétate). Ni le substrat facilement utilisable ni le substrat difficilement utilisable, ne s'approche de la courbe de calibration. Ces écarts sont causés par la variation du premier ordre en ordre zéro de l'équation de Monod et aussi parce que les courbes approchent le Smin où la croissance des cellules est presque nulle. Lorsque la MOB dans l'échantillon est principalement constituée d'un substrat difficilement dégradable, I'usage d'un étalon d'acétate produit une forte sous-estimation de la MOB vraie. La figure 5 montre la relation directe entre le CODB et le COA pour les deux types de substrats. L'augmentation du rapport CODB/COA avec la diminution de la MOB s'explique par le fait que la biomasse tend vers une croissance zéro lorsque la MOB s'approche de Smin. Cette figure démontre clairement qu'il existe une différence fondamentale entre les mesures des tests CODB et COA, lorsque la MOB tend vers Smin. Toutefois, le rapport CODB/COA est presque unitaire dans le cas du substrat facilement dégradable, quand la MOB se situe à l'intérieur des limites de détection pour le dosage du CODB (environ 100 mg/l à la figure 5). Ainsi, il est possible d'obtenir le même résultat avec les deux types de tests. Le modèle permet aussi d'examiner l'effet des concentrations en biomasse initiale pour une [MOB] fixée. Pour un substrat facilement dégradable, qui est entièrement consommé en présence d'un faible inoculum, la modélisation montre que le CODB et la biomasse maximum ne sont pas affectés. Cependant, le résultat diffère pour un substrat difficilement dégradable qui n'est pas entièrement consommé avec un inoculum de faible densité. Tel que présenté à la figure 6, le CODB et la biomasse maximum augmentent fortement avec la densité de l'inoculum. Cet effet est dû à la faible croissance de la biomasse qui survient en présence d'un inoculum de faible densité; la biomasse maximum et le COD minimum sont atteints après 30 jours. Avec un inoculum important, la biodégradation survient plus rapidement et le CODB maximum est atteint avant 30 jours.

Les eaux de fonte générées en surface de la calotte du Groenland peuvent s’infiltrer en profondeur au sein du manteau neigeux et y être retenues. Récemment, des épisodes de fonte ont pu être observés dans des zones élevées de la calotte où tout au long d’une année, aucune fonte n’apparaît généralement avec un manteau neigeux constitué de neige fraîche et poreuse à son sommet, nommé firn. Pour simuler le bilan de masse en surface (SMB) futur de la calotte, cette rétention doit être prise en compte. Le modèle climatique régional MAR a été utilisé pour la réalisation de simulations jusqu’en 2300 afin d’en attester la sensibilité au paramètre de contenu en eau dans le manteau neigeux. Les résultats montrent qu’en fonction de la valeur initiale donnée à ce paramètre, le ruissellement simulé en surface varie fortement, cela étant majoritairement dû à une rétroaction d’albédo. Néanmoins, à ces altitudes, même sur le long terme, la capacité de rétention du manteau neigeux limite l’apport de ces plus hautes zones vers les marges de la calotte.

La pyrolyse du bois est un processus crucial dans la science de la sécurité incendie car elle affecte la décomposition thermique et le comportement de combustion des matériaux. Le bois est un composite biopolymères (cellulose, hémicellulose et lignine) qui subit une pyrolyse complexe, produisant du charbon solide, du goudron et des gaz. Le processus de pyrolyse modifie également certaines caractéristiques importantes de l’échantillon (densité, conductivité thermique, capacité thermique, porosité, perméabilité, émissivité...) qui évoluent tout au long de la réaction de décomposition. La compréhension de ces transformations est cruciale pour la modélisation du comportement du feu des solides. Les évolutions des masses normalisées finales entre les expériences ATG et en cône calorimètre remettent en cause les modèles de taux de réaction solides existants. Les modèles actuels supposent souvent un ordre de réaction égal à 1, ce qui conduit à des inexactitudes lorsque l’ordre de réaction diffère de 1. Pour surmonter ces lacunes, un nouveau modèle basé sur la conversion, appelé ”Masse Initiale Virtuelle”, est proposé. Ce modèle est basé sur des données issues d’essais ATG. Il calcule la vitesse de chaque réaction dans le cas de mécanismes de pyrolyse complexes, avec de nombreuses réactions séquentielles et compétitives et a été implémenté en C++. Le code C++ de ce modèle est intégré avec l’outil DAKOTA pour permettre l’optimisation multi-objectif par algorithme génétique (MOGA) des paramètres cinétiques sur plusieurs vitesses de chauffage. Ce modèle de « Masse Initiale Virtuelle » est intégré dans la boîte à outils d’analyse des matériaux poreux basée sur OpenFOAM (PATO), un outil Open Source créé par la NASA. D’autres modèles de transferts de masse, de chaleur et de conservation des espèces en plus des propriétés des matériaux sont créés dans ce nouveau cadre. Un modèle informatique pour les réactions secondaires (réactions en phase gazeuse qui produisent du charbon secondaire) est implémenté dans PATO. Les simulations des essais en cône calorimètre sont effectuées dans des modèles 1D et 2D axisymétriques pour explorer l’influence des propriétés anisotropes du bois, en particulier l’orientation de ses fibres. La comparaison des modèles avec et sans réactions secondaires démontre le rôle de ces dernières dans la distribution de la chaleur et la production de charbon secondaire. Ce résultat explique la différence de masse finale observée expérimentalement entre les tests en ATG et en cône calorimètre. La comparaison des résultats expérimentaux et numériques montre la pertinence de cette approche pour simuler le comportement complexe de la pyrolyse du bois en mettant en évidence l’importance des voies de réaction, des réactions secondaires, du transfert de chaleur, du transfert de masse et des phénomènes d’interaction intra-pore
Pyrolysis of wood is a crucial process in fire safety science because it affects the thermal decomposition and combustion behavior of materials. Wood, a composite of biopolymeric components (cellulose, hemicellulose and lignin) undergoes complex pyrolysis to yield solid char, tar and gases as it thermally decomposes. The pyrolysis process also changes some important characteristics of the sample (density, thermal conductivity, heat capacity, porosity, permeability, emissivity...) that evolve throughout the reaction. Understanding these transformations is crucial for the correct modeling of fire behavior and material response under different thermal conditions. Different final normalized mass between TGA and cone calorimeter experiments challenge existing solid reaction rate models, according to experimental studies. Current models often assume a reaction order of 1, which oversimplifies the complexity of wood pyrolysis and leads to inaccuracies when the reaction order differs from 1. To overcome these shortcomings, a brand new conversion-based model, called ”Virtual Initial Mass”, is proposed. This model, based on TGA data, calculates the reaction rate for each reaction in complicated pyrolysis mechanisms. It supports mechanisms with numerous sequential and competitive reactions and has been implemented in C++. The C++ code for this model is integrated with the DAKOTA toolkit to perform multi objective genetic algorithm (MOGA) optimization of kinetic parameters for multiple heating rates. This ”Virtual Initial Mass” model is integrated in the Porous material Analysis Toolbox based on OpenFOAM (PATO) an Open Source tool distributed by NASA. Further mass transfer, heat transfer, species conservation models in addition to material properties are created within this new framework. A computational model for secondary reactions (gas-phase reactions that produce secondary char) is implemented in PATO. These secondary reactions solidify the sample and distribute heat back into the system. Simulations of cone calorimeter tests are performed in 1D and 2D axisymmetric models to explore the influence of anisotropic wood properties, particularly the orientation of wood fibers. Comparison of models with and without secondary reactions demonstrates their role in heat distribution and secondary char production and points out the experimentally observed difference in normalized mass between TGA and cone calorimeter tests. The model is verified by comparison with experimental results to show that it can simulate the complicated behavior of wood pyrolysis as well as emphasizes the importance of reaction pathways, secondary reactions, heat transfer, mass transfer and intra-pore interaction phenomena