Caractérisation des MOEx en vue de valorisation agronomique

Prédiction par la Spectroscopie Proche Infrarouge du potentiel méthanogène des Matières Organiques Exogènes en milieu tropical

Matériel et méthodes

Matières Organiques Exogènes (MOEx) étudiées

Le choix des MOEx a été dicté par le fait d’alimenter notre base de données de BMP sur les MOEx tropicales et également d’obtenir une large gamme de valeurs BMP en vue d’avoir des valeurs basses utiles dans tout procédé d’établissement d’équation d’étalonnage.
Les MOEx étudiées ont été les suivantes :
– Des déjections sans litières : Lisier de bovin, Lisiers de porc, Fientes de volaille
– Des déjections avec litières : Fumier de volaille, Fumier de bovin
– Des boues : Boues STEP et boues carnées
– Des composts : Compost de lisier de porc, compost de fumier de volaille, compost de déchets verts, compost de déchets verts et boues STEP

Caractérisation des Matières Organiques Exogènes (MOEx)

Pour toutes les MOEx étudiées, le BMP a été déterminé à partir d’échantillons séchés à 40°C et broyés à 1mm. Un dispositif de mesure du potentiel méthanogène (Automatic Methane Potentiel Test System II – AMPTS II) est utilisé pour nos déterminations. Pour réaliser un test, il est nécessaire de disposer d’un inoculum (idéalement des souches bactériennes issues d’une installation de méthanisation) et d’un substrat à tester. Les essais ont été effectués 3 répliquats pour chaque substrat. Avec les 15 flacons digesteurs on peut ainsi donc inoculer 3 x 4 échantillons dans une série, les 3 autres flacons sont réservés au témoin (inoculum seul). Pour lancer les tests, le ratio MO inoculum/MO substrat est fixé à 3,5/1. En effet, cette valeur du ratio a été adopté pour avoir un compromis entre le temps de latence, la respiration endogène et le pouvoir tampon du substrat (Angelidaki et al., 2004). Ce choix n’a aucun effet sur la valeur de potentiel méthane (Chen et al., 1996; Raposo et al., 2006).Avant chaque essai, il est donc nécessaire d’effectuer un prélèvement de l’inoculum pour déterminer la matière sèche (MS) à 105°C et la teneur en matière organique (MO), il s’agit de la matière volatilisée par séchage de la matière sèche à 550°C pendant au minimum 4 heures.Les mêmes mesures sont réalisées sur le substrat. La quantité de matière organique présente dans cette quantité d’inoculum étant connue, on peut ainsi calculer les quantités de substrat nécessaires pour chaque échantillon afin de respecter le ratio. Ainsi, 400g d’inoculum sont pesés pour les témoins, et 400g d’inoculum + X g de substrat pour les essais. La température d’incubation est de 35°C. Un logiciel fourni avec l’appareil permet de contrôler le test pendant les 30 à 50 jours d’expérimentation. Le test prend fin quand le maximum de production de gaz est atteint : la production journalière est différente de moins de 3% de celle de la veille.
A la fin du test, les données sont traitées dans une feuille de calcul Excel™ (Microsoft Excel,2010) spécifique suivant le principe suivant : la production de méthane de chaque voie « substrat » est ramenée à la productivité en ml de gaz produit par g de MO du substrat (on soustrait l’inoculum), on moyenne les 3 répétitions si elles sont à ± 20% et à l’aide d’un outil statistique de type XLStat™ (Addinsoft, Paris, France) on modélise la courbe selon la loi exponentielle

Analyses SPIR

Afin de procéder à l’acquisition des spectres SPIR, les échantillons ont été séchés à 40°C puis broyés à 1mm. Les échantillons broyés ont été scannés dans les régions du visible et du proche-infrarouge entre 400 et 2500 nm avec un spectromètre de laboratoire FOSS XDS (Foss NIRSystems, Silver Spring, MD, USA). Les mêmes procédures décrites dans le chapitre 2 ont été appliquées.

Etalonnage SPIR

Les données spectrales ont été traitées par le logiciel WINISI (Infrasoft Int., Port Matilda, (PA), USA). Les longueurs d’onde visibles (400-1098 nm) n’ont pas été utilisées pour ne pas rendre les modèles trop sensibles à d’éventuelles différences de couleur non dépendantes de la composition. Le prétraitement mathématique des spectres a été déterminé pour optimiser les performances des modèles. On a utilisé un traitement des spectres en dérivée d’ordre 2, avec normalisation des spectres et lissage sur 5 points de mesure (procédure WINISI SNVD 2, 5, 5,1). Les équations d’étalonnages ont été établies par des régressions linéaires multiples (MLR) afin de choisir les longueurs d’ondes les plus informatives (Shenk et al., 1991).
Afin de minimiser les erreurs spectrales ou les erreurs de laboratoire, les outliers ont été écartés lors de la procédure de calibration. Pour décrire les performances des étalonnages, les paramètres suivants ont été pris en compte : le coefficient de détermination (R²), et les écarts type résiduels d’étalonnage (SEc) et de validation croisée (SEcv). Le ratio performance to deviation RPD = ET/RMSEcv a été calculé comme critère synthétique de la qualité des modèles.

Résultats

Caractéristiques des MOEx

La MS des substrats utilisés varie entre 0,96 à 87 % de la matière brute. La plus faible valeur correspond à un lisier de porc tandis que la plus forte correspond à des fientes de volaille.
Cette gamme de MS indique que les substrats testés sont à l’état liquide, pâteux ou solide au départ.
Les substrats ont des teneurs en MO de 40 à 91% de la MS. Le compost de déchets verts a la plus faible teneur en MO alors que la boue carnée de volaille présente la plus forte teneur.
Les BMP mesurés ont varié dans une gamme de 69 à 488 NmlCH4.g-1 Figure 5.2 MO. La boue carnée de volaille a un potentiel de production de méthane 8 fois plus élevé que le compost de fumier de volaille. La montre les BMP des 19 MOEx étudiées.

Table des matières

Introduction générale
Chapitre 1. Synthèse bibliographique
1.1 Caractérisation des MOEx en vue de valorisation agronomique
1.2 Caractérisation des MOEx en vue de valorisation énergétique
1.3 Principes de la spectrométrie proche infra-rouge
Chapitre 2. Characterization of Exogenous Organic Matter (EOM) in tropical environment: Near Infrared Spectroscopy (NIRS) to assess their chemical and biochemical composition
2.1 Introduction
2.2 Material and methods
2.3 Results
2.4 Discussion
2.5 Conclusion
Chapitre 3. Matières Organiques Exogènes en milieu tropical : Quel potentiel agronomique ? Apport de la spectroscopie proche infrarouge dans la modélisation de leur transformation dans les sols
3.1 Introduction
3.2 Material and methods
3.3 Results
3.4 Discussion
3.5 Conclusion
3.6 Acknowledgments
Chapitre 4. New heating value prediction models for organic waste based on chemical composition or near infrared spectroscopy
4.1 Introduction
4.2 Material and methods
4.3 Results
4.4 Discussion
4.5 Conclusion
4.6 Acknowledgements
Chapitre 5. Prédiction par la Spectroscopie Proche Infrarouge du potentiel méthanogène des Matières Organiques Exogènes en milieu tropical
5.1 Introduction
5.2 Matériel et méthodes
5.3 Résultats
5.4 Discussion
5.5 Conclusion
Chapitre 6. Potential for nitrous oxide (N2O) emissions from denitrification after soil amendment with exogenous organic matter (EOM) from agricultural and urban activities in tropical areas
6.1 Introduction
6.2 Material and methods
6.3 Results
6.4 Discussion
6.5 Conclusion
Chapitre 7. Putative role of trace elements and soil chemical properties in the induction or mitigation of rhizotoxicity in tropical soils amended with organic wastes
7.1 Introduction
7.2 Material and methods
7.3 Results
7.4 Discussion
7.5 Conclusion
Chapitre 8. Tentative de classification des MOEx en milieu tropical par la méthode multicritère SIRIS en vue d’orienter leur usage agronomique et/ou énergétique
8.1 Introduction
8.2 Matériel et méthodes
8.3 Résultats
8.4 Discussion
8.5 Conclusion
Conclusion générale 
Références bibliographiques

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