Présentation
En anglaisAuteur(s)
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Dr André WEIDENHAUPT : Responsable du Centre de ressources des technologies pour l’environnement (CRTE) - Centre de recherche public Henri-Tudor (Luxembourg)
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Dr Markus A. MEIER : Ciba Specialty Chemicals Inc, Colours department (Suisse)
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Lire l’articleINTRODUCTION
Cet article est destiné à faciliter le choix d’une technologie de dépollution des rejets gazeux émis par une station d’épuration d’eaux usées provenant de grands sites de production d’usines chimiques. Il prend en compte tous les effets environnementaux liés aux différentes techniques à l’aide des analyses du cycle de vie (ACV) et montre l’intérêt d’une telle démarche même au niveau des technologies de dépollution choisies.
Après une présentation sommaire des ACV dans le contexte de l’industrie chimique, on exposera :
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les technologies faisant l’objet de cette étude (biofiltration, adsorption sur charbon actif, oxydation catalytique, incinération thermique régénérative) ;
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les indicateurs d’éco-efficience introduits dans cette approche (méthode Eco-Indicator 95) ;
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les différents indicateurs d’impacts environnementaux (toxicité, effet de serre, destruction de la couche d’ozone, formation de smog).
Comme les ACV se basent sur de nombreuses hypothèses, il a été nécessaire de procéder à un calcul d’incertitude fondé sur la méthode de Monte-Carlo. Les résultats obtenus ont été discutés et ont permis de déterminer la meilleure réflexion possible pour une prise de décision quant au choix de la technologie de dépollution la mieux adapté et présentant les possibilités d’optimisation les meilleures.
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6. Choix du système de traitement de rejets gazeux le plus adéquat
6.1 Classement préférentiel des différentes options
L’analyse des résultats absolus pour NEBN et lgEYE montre que les valeurs obtenues sont trop proches pour être significatives même si l’on peut marquer une légère préférence pour la biofiltration. Dans cette étude, il y a cependant une bonne corrélation entre les résultats, car on a utilisé les mêmes données, et la même analyse de l’impact a été réalisée.
Pour cette raison, il convient plutôt de considérer la différence relative entre les indicateurs qui représentera une estimation plus significative (par exemple, Δ NEBN Bio-OxCat), car elle tient compte de cette corrélation. Si ces différences (Δ NEBN et Δ lgEYE) sont positives, leur fiabilité peut être déterminée à l’aide de la fonction de distribution cumulative (FDC) comme au paragraphe 4.
La figure 7 montre le classement et le pourcentage de fiabilité des indicateurs obtenus toujours grâce à la méthode Eco-Indicator 95. La biofiltration, l’adsorption sur charbon actif et l’oxydation catalytique ont pratiquement le même NEBN. Il y a 48,6 % de chance que l’adsorption sur charbon actif ait un NEBN supérieur à celui de la biofiltration :
P (NEBN Bio < NEBN CA) = 0,486Seule l’incinération thermique régénérative a un NEBN relativement plus bas que celui des autres systèmes.
Dans le cas de lgEYE, le classement semble valable pour toutes les combinaisons. Il n’y a que 12,9 % de chance que l’oxydation catalytique ait une meilleure performance que l’adsorption sur charbon actif.
HAUT DE PAGE6.2 Importance des différentes incertitudes
Une partie essentielle d’une analyse d’incertitude...
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Choix du système de traitement de rejets gazeux le plus adéquat
BIBLIOGRAPHIE
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