Rejet en mer d'un effluent industriel : modélisation du dépôt, du transport et impact physico-chimique

          

 

Rejet en mer d'un effluent industriel : modélisation du dépôt, du transport et impact physico-chimique

 

        

La baie de Cassis

      Nous sommes heureux de vous présenter notre projet dans le cadre du BEI-ERE (Bureau d'Etudes Industrielles – Energies Renouvelables et Environnement). Nous présentons ici, nos réalisations en projet long  au sein de l’ENSEEIHT.

Dans ce cadre, nous avons choisi d’étudier l'effluent d'une industrie de production d'alumine : des boues rouges. L’objectif de ce projet est de modéliser les principaux phénomènes de transports de l’effluent en mer ainsi que d'établir les équilibres physico-chimiques afin de déterminer la concentration des différents composants de l'effluent dans le champ proche du rejet.

Présentation du projet

Présentation du Projet

Au sud de la France, la société « Alumine Pure » lance sa production d’alumine (Al203) en 1893. Pour la première fois, le procédé Bayer est utilisé. Il consiste à extraire l’alumine de la bauxite (une roche présente dans la région très riche en aluminium), en la dissolvant avec de l’hydroxide de sodium. L’aluminium se solubilise pour former de l’alumine alors que les autres minéraux restent solides et forment une boue : ce sont les résidus de la fabrication. Ces résidus sont dans un premier temps stockées sur place, puis en cause de l’augmentation de la production, il est décidé en 1967 par arrêté préfectoral d’autoriser le relargage en mer de ces boues rouges.

Aujourd’hui, l’usine détenue par la société  Altéo est toujours en activité. Le procédé de fabrication est resté le même, même si la technique s’est beaucoup améliorée. Les résidus sont traités et une partie est déshydratée et stockée sur place. Le lixiviat restant est alors jeté en mer.

Cependant, depuis 1995 une directive européenne ordonne l'arrêt total des rejets de bauxite en mer d'ici 2015. Le groupe Alteo Gardanne Environnement respecte d'ailleurs parfaitement cette directive comme le montre la figure ci dessous.

                               

Dans le cadre de ce projet, nous aimerions mener une étude afin d'apporter un avis sur l'impact réel d'un tel rejet en mer. Après l'arrêt des rejets en 2015, quel sera l'avenir et l'impact des matières déjà rejetées ?

Nos connaissances générales en mécaniques des fluides et en génie de l'environnement pourront nous permettre de comprendre les mécanismes responsables du transport ainsi que le comportement physico chimique de ce matériau. Les résultats qui découleront de cette analyse pourront alors être utilisés afin d'apporter une conclusion sur l'impact effectif de ces rejets sur l'environnement.

Étant donné la grande incertitude quand aux données qui seront disponibles pour mener cette études, nous garderons la liberté d'affiner notre cahier des charges au fil du projet. Nous partirons donc sur la base d'une étude aux caractéristiques génériques, en particulier pour les propriétés du fluide, les paramètres de forçage hydrodynamiques et la bathymétrie du lieu. Nous affinerons ensuite autant que possible notre travail en se focalisant sur le cas du site de Gardanne.

Avant Projet

Vous trouvez ici l'accès aux travaux préliminaires effectués avant la réalisation du projet afin de mettre en place une démarche construite de l'étude.

 

Cahier des charges de groupe

Objectifs généraux

L'objectif principal de notre étude constitue en la détermination des impacts du rejet en mer de résidus de bauxites. Nous discernons en premier lieu, différents processus conditionnant ces impacts :
- la dispersion du rejet en mer
- la remise en suspension du dépôt
- les réactions physico-chimiques du rejet en contact avec l'eau de mer
- les réactions dans la partie mélange

Ces points peuvent se regrouper en deux domaines qui vont constituer les thématiques des deux binômes: la modélisation du transport des rejets, et l'aspect physico-chimique du problème.

  1. Modélisation du transport du rejet en mer

Le binôme Simon-Erwan aura pour mission dans un premier temps de modéliser le dépôt de la boue sur le fond ainsi que le comportement de cette dernière à l'interface boue/eau. Pour cela, ils s'appuieront sur une recherche bibliographique axée sur la rhéologie des boues ainsi que sur les informations fournies par le site de Gardanne. La simulation s'effectuera à l'aide du code SISYPHE de la suite Telemac. Au cours du projet nous envisagerons l'utilisation d'autres codes de calcul.

  1. Intéraction physico-chimique du rejet en mer

Le binôme Audrey-Brice étudieront les réactions physico-chimiques de l’effluent avec l’environnement. En établissant, à l’aide du logiciel Vminteq ou Phreeqc les équilibres physico-chimiques de formation ou de dissolution des différentes espèces susceptibles de se former. L’impact d’une modification des caractéristiques physico-chimiques du milieu (pH, T°, force ionique…) sur la précipitation ou la dissolution de ces espèces sera étudié. Puis à l’aide du logiciel (Phreeqc), le transport des espèces en solutions sera modélisé.

Schéma d'organisation

                    

Cahier des charges par binômes

Chaque binôme a déterminé les tâches à accomplir pour répondre à l'objectif initial. Ces démarches préliminaires sont présentées dans les onglets suivants.

 

Modélisation du transport du rejet et du dépôt en mer

                        

(Source : data.shom.fr)

 

     Le but de notre projet est d'étudier l'impact environnemental associé aux rejets de résidus de bauxite dans la baie de Cassis. Le binôme Simon Gsell – Erwan Letard à pour mission principale de modéliser l'aspect "écoulement" et "dépôt" mis en jeu dans ce problème.

     Avant de se lancer dans la modélisation, un gros travail de recherches bibliographiques qui a déjà été entamé sera à terminer. Ces recherches doivent aboutir à une validation de la rhéologie du rejet, l'obtention de données de courants ou encore de bathymétrie de la région de Cassis. Il faudra ensuite commencer la prise en main des logiciels que nous avons choisi pour l'étude, à savoir, Telemac 3D et SISYPHE (de la suite Telemac).

     Dès lors, il nous a paru important de faire la distinction entre deux grandes parties indépendantes qui articuleront notre travail.

     La première partie concerne l'étude du jet à la sortie du tuyau. Il s'agira de regarder l'influence de ce panache à court terme sur le milieu environnant ainsi que de comprendre l'influence des différents paramètres important sur le résultat. En particulier, on s'intéressera à la sensibilité du résultat aux variations de densité du rejet. En effet d'après les informations que nous avons obtenus cette donnée peut être variable au cours du temps. Cette étude s'effectuera à l'aide de Telemac 3D.

     La seconde partie concerne le dépôt, la façon dont se sédimentent les boues, l'influence de ce dépôt sur l'environnement, l'étude de la remise en suspension de la boue au fond et son influence sur le transport d'éventuelles d'espèces. On effectuera l'étude à l'aide de SISYPHE. 

     Une fois ces deux études menées, nous associerons nos résultats avec ceux de l'autre binôme afin de coupler les résultats et d'obtenir une étude physico-chimique de ce procédé de rejet. 

Contexte

Contexte

 

                     

 

 

     Le but de notre projet est d'étudier l'impact environnemental associé aux rejets de résidus de bauxite dans la baie de Cassis. Le binôme Simon Gsell – Erwan Letard à pour mission principale de modéliser l'aspect "écoulement" et "dépôt" mis en jeu dans ce problème.

     Avant de se lancer dans la modélisation, un gros travail de recherches bibliographiques qui a déjà été entamé sera à terminer. Ces recherches doivent aboutir à une validation de la rhéologie du rejet, l'obtention de données de courants ou encore de bathymétrie de la région de Cassis. Il faudra ensuite commencer la prise en main des logiciels que nous avons choisi pour l'étude, à savoir, Telemac 3D et SISYPHE (de la suite Telemac).

     Dès lors, il nous a paru important de faire la distinction entre deux grandes parties indépendantes qui articuleront notre travail.

     La première partie concerne l'étude du jet à la sortie du tuyau. Il s'agira de regarder l'influence de ce panache à court terme sur le milieu environnant ainsi que de comprendre l'influence des différents paramètres important sur le résultat. En particulier, on s'intéressera à la sensibilité du résultat aux variations de densité du rejet. En effet d'après les informations que nous avons obtenus cette donnée peut être variable au cours du temps. Cette étude s'effectuera à l'aide de Telemac 3D.

     La seconde partie concerne le dépôt, la façon dont se sédimentent les boues, l'influence de ce dépôt sur l'environnement, l'étude de la remise en suspension de la boue au fond et son influence sur le transport d'éventuelles d'espèces. On effectuera l'étude à l'aide de SISYPHE. 

     Une fois ces deux études menées, nous associerons nos résultats avec ceux de l'autre binôme afin de coupler les résultats et d'obtenir une étude physico-chimique de ce procédé de rejet. 

Méthodologie

               

(Source : Synthèse des travaux du Comité Scientifique de Suivi 1995-2004)

 

Méthodologie

 

      Etude du jet

          Il s'agira d'une étude de dispersion dans un milieu infini. On utilisera donc un maillage simple sans condition de fond. Une étude préliminaire devra être effectuée afin de dimensionner ce maillage. On se placera dans le cadre d'un jet axisymétrique dans un écoulement uniforme. Étant donné la profondeur de la conduite (~ -300m) et la proximité du fond, nous ne prendrons pas en compte l'influence de la houle. Lors de la mise en place du calcul nous devrons répondre à un certain nombre de questions. La détermination des conditions à la limite du domaine seront à adapter pour prendre en compte la présence d'un courant supposé uniforme. On se posera également la question de l'importance de la prise en compte d'une stratification du milieu ambiant.

Toutes ces interrogations feront l'objet d'une étude préliminaire. Cette étape comprend également la prise en main de l'outil Telemac3d et la lecture de la documentation associée.

 

     Transport des matières déposées

         Il s'agira d'une étude de type transport sédimentaire. A priori, la mise en place de ce calcul parait beaucoup plus complexe que pour l'étude précédente. Beaucoup de points restent à éclaircir et feront l'objet d'une étude préliminaire importante. L'objectif serait de simuler numériquement le transport à long terme des matières déposées avec l'outil Sisyphe de la suite Telemac. Le calcul s'effectuera sur un domaine d'environ 20km2 sur un maillage comportant des données bathymétriques au fond. Les difficultés attendues sont nombreuses et concernent l'obtention et/ou la saisie des données bathymétriques, la définition d'un champ de vitesse moyen sur le domaine (courants moyens) et la définition d'une condition initiale. La encore, tout commencera par la prise en main de l'outil, la lecture de la documentation et la poursuite des recherches de données.

 

 

        Approche méthodologique

            Les problèmes exposés ci dessus peuvent être traités à des niveaux de complexité divers. Notre objectif dans un premier temps est de mettre en place des calculs "simples" afin d'obtenir des résultats rapidement. Cette démarche nous permettra dans un premier temps de valider nos hypothèses et de également de nous rendre compte si nous faisons fausse route. Dans un second temps, nous prévoyons de complexifier l'étude afin de se rapprocher de la situation réelle (cf Gant-chart).

 

 

Planning Prévisionnel

Planning Prévisionnel

 

Intéractions physico-chimiques du rejet en mer

Cahier des charges du binôme Douinot-Pinteaux

Contexte de l'étude

Dans le cadre de l’étude physico-chimique du rejet de résidus en mer, la composition exacte de l’effluent rejeté constitue la base du travail à réaliser. Or, d’après nos recherches d’avant projet, c’est aussi l’information la plus protégée par les secrets industriels. De ce fait, nous ne nous attarderons pas à connaître précisément la composition. Nous nous intéresserons plutôt à faire l’étude à partir d’une composition de base et étudier la sensibilité des impacts générés vis à vis de variations de la composition.

Objectifs

Deux problématiques feront l’objet de notre étude :

  • Tout d’abord, une première partie portera sur l’impact du rejet sur le pH de l’eau de mer. Les résidus sont en effet susceptibles d’être basiques puisque le procédé de transformation de l’alumine se réalise à l’aide de soude. L’évolution du pH au niveau du rejet sera étudiée, ainsi que les conséquences quand à la spéciation des éléments chimiques.
  • Puis selon la composition de l’effluent, le devenir de 2 à 3 composants (vraisemblablement le vanadium, le chrome, le titane) du rejet fera l’objet d’une seconde partie.  Il s’agira ici, de référencer les différents réactions possibles (complexation, adsorption, dissolution, sédimentation) et d’en déduire la spéciation des éléments chimiques dans le dépôt mais aussi dans les résidus en suspension.
Déroulement du travail

Le travail à effectuer a été réparti en 4 étapes distinctes :

Etape 1 : Recherches bibliographiques. L'objectif de cette étape est d'acquérir les données nécessaires à notre étude à savoir :

  • la composition chimique de l'effluent, la densité, le pH, l'alcalinité,
  • la composition chimique de l'eau de mer au niveau du rejet, densité, pH, alcalinité,
  • les caractéristiques générales des principaux composants de l'effluent (condition de complexation, degré d'oxydation, adsorption).

Pour ce faire, l'aide de nos contacts scientifiques, à la fois de l'entreprise mais aussi des laboratoires Ifremer et GET nous seront indispensables.

 

Etape 2 : Etude de l'influence du pH du rejet industriel. Il s'agit de répondre aux objectifs suivants :

  • identifier les éléments basiques de l'effluent,
  • évaluer l'étendue spatiale de l'influence du rejet sur le pH de l'eau de mer,
  • identifier les modifications de la spéciation chimique des résidus du rejet au contact de l'eau de mer.

Le logiciel PhreeqC sera principalement utiliser pour étudier l'évolution de la spéciation chimique. En parallèle, nous travaillerons en commun avec le second binôme sur telemac 3D pour caractériser la concentration spatiale en ion oxonium.

 

Etape 3 : Etude du devenir de 2 à 3 éléments de la composition chimique de l'effluent. A partir de la bibliographie effectuée, les objectifs sont les suivants  :

  • identifier la spéciation des éléments étudiés dans la suspension
  • identifier les réactions possibles sur le dépôt (adsorption, complexation, diffusion)
  • caractériser l'évolution du dépôt d'après la cinétique des réactions identifiées

Il s'agit ici de caractériser à la fois l'impact direct du rejet, mais aussi l'évolution à long terme des composants déposés.

 

Etape 4 : Interprétation et mise en commun des résultats

Une dernière étape permettra de synthétiser nos résultats et harmoniser nos travaux avec les travaux de l'ensemble du groupe.

 

Planning prévisionnel

Les étapes 2 et 3 sont indépendantes ce qui nous permettra de travailler parallèlement les deux axes d'études. L'agenda de l'étude est présent ici : Diagramme de Gantt

 

 

 

 

 

 

 

Projet

Introduction

Les rejets en mer de l’effluent de l’industrie de Gardanne constituent une problématique qui se retrouve dans le contexte plus générale de la fabrication de l’alumine. Nous allons donc de ce fait, présenter succinctement cette filière afin donner un aperçu de l’enjeu mondial provoqué par ces effluents non ou encore peu valorisés, mais aussi dans l’objectif d’identifier plus clairement les boues rouges ; centre de notre problématique.

S’ensuit alors une description historique et géographique du site de Gardanne. La gestion de résidus mise en place sera plus particulièrement détaillée. Elle permettra de situer l’usine et son contexte historique.

Enfin un dernier point, permettra d’éclairer le lecteur sur les limites réglementaires actuelles des rejets en mer dans la baie de Cassis.

L'industrie de l'alumine

La bauxite

La bauxite

La bauxite est le minerai le plus utilisé pour obtenir de l’alumine ; son nom vient du village des « Baux-de-Provence » où le français Pierre Berthier découvrit ce minerai en 1821.


Figure 1: Minerai de Bauxite (Source: www.garrotchaillac.com)

C’est une roche riche en oxyde d’aluminium. Elle est composée, dans des proportions variables, des hydrates d’alumine, de la kaolinite, de la silice et des oxydes de fer qui lui donnent souvent une coloration rouge.  Selon la forme minéralogique dans laquelle  l’alumine est engagée, on parle de bauxite gibbsitique, boehmitique ou diasporique.

On distingue deux types de bauxite, la bauxite de karst (sur substrat carbonaté) et la bauxite latérique (sur substrat alumino-silicaté). Le tableau suivant donne une composition moyenne de la bauxite.


Tableau 1: Composition moyenne de la Bauxite (Source: Burragato F., 1964)

Les réserves:

L’aluminium est le métal le plus abondant de la croûte terrestre, et le 3ème élément après l’oxygène et le silicium. On le trouve uniquement combiné à de l’oxygène. Les gisements de bauxite sont peu nombreux, on les trouve principalement dans trois grandes zones : l’Afrique, l’Amérique Latine et l’Océanie.


Figure 2: Les principaux gisement de Bauxite dans le monde

La bauxite s’est formé il y a des millions d’années au cours du crétacé, sous un climat tropicale, les éléments solubles et une partie de la silice ont été lessivés par les eaux de pluie acidifiées par les décompositions organiques de l'humus, ne laissant que l'alumine et l'oxyde de fer.

Les réserves mondiales connues à ce jour, sont estimées à 28 000 millions de tonnes. La Guinée est le pays qui possède le plus de réserve. L'usine de Gardanne importe actuellement le minerai de ce pays. Le tableau suivant présente les principaux réservoirs mondiaux de bauxite ainsi que leur niveau d’exploitation.


Tableau 2 : Principales réserves et productions minières de bauxites (en 2012 ; sources : USGS)

Le procédé Bayer

Le procédé Bayer est un procédé d’extraction de l’oxyde  d’aluminium  (Al2O3) contenu dans la bauxite. Il a été découvert en  1887 par le Chimiste  autrichien Karl Josef Bayer.

A l’heure actuelle, plus de 95% de l’alumine est produite à partir de la  bauxite par ce procédé. Il a été mis en place à l’échelle industriel pour la  première fois en 1893, par la société « alumine pure », à Gardanne avec  l’aide de son inventeur. Le site de Gardanne a été retenu pour sa proximité  avec les matières premières : la bauxite et le charbon.

 

Le procédé Bayer est un procédé d’extraction par dissolution à haute température et haute pression de la gibbsite et ou de la boehmite contenue dans la bauxite par une solution concentrée de soude.

Voici un schéma représentant toutes les étapes du procédé:

Figure 1: Schéma du procédé Bayer (Source: Rio Tinto Alcan)

Les cinq étapes:

- Le broyage: la bauxite est broyée en fines particules pour facilité l'extraction

- L'attaque: la bauxite est mélangée avec de la soude et de la chaux dans des réacteurs à haute température et haute pression.

- La décantation: on sépare la phase liquide, riche en aluminium, de la phase solide dans des clarificateurs. Les résidus sont lavés plusieurs fois et forment les "boues rouges". Leur couleur est due à leur forte concentration en oxyde de fer.

- La précipitation: la liqueur est refroidie et diluée pour faire précipité l'aluminium sous forme d'hydrate d'alumine (Al2O3, 3H2O).

- La calcination: l'alumine chauffée à plus de 1000°C pour la déshydratée.

Le produit obtenu en fin de cycle est une poudre blanche d'alumine (Al2O3).

Ce procédé est basé sur la solubilité de l’aluminium par rapport aux autres constituants du minerai: en ce plaçant dans des conditions basiques, l'aluminium se dissout pour donner l'ion aluminate Al(OH)4-  tandis que les autres constituants restent insolubles. Le graphique suivant montre la solubilité de l'aluminium en fonction du pH.

Figure 2: Solubilité des espèces d’aluminium (et de l’aluminium total, Alt) en fonction du pH dans un système en équilibre avec la gibbsite microcristalline (0,001 mM = 0,027 mg/L; Driscoll et Schecher, 1990)

Les températures et pressions de réaction et la concentration de soude dépendent de la composition minéralogique de la bauxite. En effet, la gibbsite est plus facilement soluble que la boehmite. Le tableau suivant présente les conditions opératoires d'extraction de l'alumine selon la forme minéralogique dans laquelle est engagée l'aluminium (Hudson et al., 1987).

Tableau 1: Conditions opératoires de dissolution de la Gibbsite et de la Boehmite (Source: Hudson et al., 1987)

Sur le site de Gardanne, la bauxite utilisée contient de forte concentration en gibbsite et en boehmite. L’extraction ce fait en deux fois en utilisant les conditions nécessaire à la dissolution de la gibbsite et de la boehmite afin d’optimiser le rendement d'extraction et ainsi de limiter la production de résidus. Le schéma suivant représente le bilan massique du procédé (LOI = perte au feu):

Figure 3: Débit massique type du procédé Bayer (base sèche). (Source : INERIS, BREF 2009)

 

Le résidu: les boues rouges

Comme vous avez pu le lire dans la page précédente, le procédé Bayer produit en moyenne 1,5 tonne de déchets par tonne d'alumine. Ce ratio dépend de le composition de la bauxite est des réglages du procédé.

La liqueur chargée en aluminium est séparée des résidus insolubles. Ces résidus vont être lavés plusieurs fois en passant dans des clarificateurs où circule un courant d'eau qui passe à contre-courant. Le schéma suivant reprend le procédé bayer en incluant le traitement des résidus.


Figure 1: Schéma du procédé Bayer incluant le traitement des résidus(Sources: Power and al., 2009)

La boue obtenue est ensuite traitée par un ajout de composé neutralisant, si nécessaire, et diluée afin de l'ajuster aux caractéristiques optimales pour le rejet en mer (densité supérieur à l'eau de mer, concentration en phase solide 120g/L).

On obtient alors une pulpe de couleur rouge, c'est à dire un mélange d'une phase liquide et d'une phase solide. C'est cette pulpe qui est communément appelé "boue rouge". Elle tient sa couleur des oxydes de fer qu'elle contient.

Quelques chiffres mondiaux

L’alumine

L’alumine, ou  oxyde d’aluminium  Al2O3, est un composant utilisé dans de nombreux produits industriels. La production d’alumine est estimée à 91,6 millions de tonnes en 2012 (sources: USGS). La carte suivante présente la production d'alumine par continent en 2012 (en millier de tonnes):


Figure 1: Production d'alumine dans le monde en 2012 (en millier de tonnes) (Source: www.world-aluminium.org)

L'alumine est majoritairement (93 %) destinée à la production d'aluminium. D'autres voies particulières d'utilisation sont tout de même présentes : c'est ce qu'on appelle l'alumine de spécialité. La matière première intervient alors dans diverses productions telles que catalyseurs, abrasifs, céramiques.

L’entreprise de Gardanne importe le minerai de Kobé (Guinée) depuis 1989 (voir Historique). Les 524 000 tonnes d’alumine produites en 2011 ne sont pas négligeable vis à vis de la production mondiale. D’autant plus que la totalité de la matière première ; c’est à dire environ 1,3 millions de tonnes de bauxite ; provient actuellement de l’importation.

Les résidus

La production d’alumine génère des déchets communément dénommés « boues rouges » dus à leur couleur fortement teintée. Les teneurs en hydroxydes et oxydes de fer sont élevés et expliquent la soutenance du rouge.

Les proportions de résidus produits dépendent largement du procédé d’extraction et de la composition de la bauxite originale. Le rapport de production résidus/alumine est par exemple de 0,63 pour l'usine de Gardanne avec le procédé actuel, alors qu'il est de 3 pour l'usine située en Hongrie. On peut estimer un rapport moyen mondial de 1,5. Ainsi durant l’année 2012, la quantité de résidus produits est estimée à 130 millions de tonnes. La quantité totale stockée depuis le commencement de l’extraction d’alumine au XIXème siècle est quant à elle évaluée à 2,7 milliards de tonnes (Gräfe et al, 2011).

   
Figure 2 : Production annuelle mondiale de résidus de bauxite (Source: Gräfe et al, 2011)

Les quantités de résidus de bauxites sont considérables si bien que la gestion de ces déchets devient alors un problème succinct à la production d’alumine. Avant les années 1970, les deux principales modes de gestion des résidus étaient le lagunage et le rejet en mer, selon la localisation du site de production. En 1965 un tiers des industries rejetaient les boues rouges dans la mer, tandis que les deux tiers restants utilisaient le lagunage. Historiquement, les industries françaises et japonaises ont favorisé le largage en mer comme meilleure solution économique et aussi environnementale. D’un autre côté le nord américain pratique plus largement le lagunage même en cas de proximité de la mer.

Lors des années 1980, des voies de valorisations se sont développés, puisque la quantité de résidus produits atteignait déjà 1 milliard de tonnes (voir figure 1). Des procédures de séchage des résidus ont été mises en places. En 1985, 45 % des industries séchaient les boues ; la proportion atteignait 70 % en 2007. Le rejet en mer actuel représente 2 à 3 % de la production mondiale de résidus de bauxite. Ils sont localisés principalement au Japon, en France et en Grèce.

Le site historique de Gardanne

Historique

L'usine de Gardanne a la particularité d’être le siège historique de la production d’alumine dans le monde. En effet, le procédé d’extraction Bayer est inventé et mis en œuvre sur le site en 1893, ce qui marque le début de la production d’aluminium (Alteo, Gardanne Environnement). La France restera principal producteur jusqu’en 1913. La bauxite du Var est utilisée comme matière en premier lieu. S’ensuit alors, un développement industriel dont les principales dates clefs sont réunis dans le tableau suivant.


Tableau 1 : Historique de l'usine de production d'alumine de Gardanne

Tout au long de son histoire, l’entreprise changera de propriétaires au fil des aléas économiques. Depuis Novembre 2012, le site de Gardanne est détenu par le groupe Alteo. Avec ses 110 années d'activités, le site constitue la plus ancienne usine du monde.

Situation Géographique

L’usine de production d’alumine est située sur la commune de Gardanne dans les Bouches-du-Rhône. Elle a été implantée près de la voie de chemin de fer, qui la reliait directement aux mines du Var.


Figure 1 :Carte situant Gardanne. (Source: Google maps)

La gestion des résidus

Suivant l'évolution des procédés et des politiques économiques et environnementales ainsi que des techniques de traitement, la gestion des résidus de bauxites varie au cours du temps.

1894 - 1966 : Stockage exclusif

Au début de l'exploitation, les procédés et la bauxite utilisée généraient une tonne à une tonne et demie de résidus pour une tonne d'alumine produite. Durant cette période, 5,8 millions de tonnes d'alumine sont produits, soit l'équivalent de 6 à 8 millions de tonnes de boues rouges. L'alternative première pour ces résidus était à cette époque exclusivement le stockage. Pour ce faire un transporteur aérien est construit en 1906 pour transporter les résidus jusqu'au vallon d'Encorse. Durant 60 années, les résidus seront déversés vers ce site.

Transporteur aérien de boues rouges àau vallon d'Escon
Figure 2 : Acheminement en surface de la bauxite jusqu'au vallon d'Encorse (source : collection photographique de l'Aluminium Français)

1966 : Début du rejet en mer

A partir des années soixante, les formes usuelles de stockage sont devenues obsolètes avec l'augmentation de la production. Des conduites sont construites vers 7 nouveaux vallons pour assurer le stockage. Cependant, ces nouveaux stockages s'avèrent être une solution temporaire au vu de la production annuelle de résidus. Le stockage en mer est alors envisagé.

Des études de faisabilité économiques mais aussi environnementales sont effectuées et aboutissent à une autorisation de rejet en mer. A partir de 1966, commence alors une nouvelle phase de gestion des résidus. Les quantités relarguées en mer s'accroissent avec la production et atteignent 1 million de tonnes en 1986.

Les résidus sont évacués à l’aide d’une conduite de 47 kilomètres de long et de 30 centimètres de diamètre qui entre dans la mer dans la calanque de Port-Miou dans la baie de Cassis. La canalisation débouche à 7 kilomètres du rivage à 320 mètres de fond à l’entrée de la fosse de Cassidaigne.


Figure 3 : Tracé de la canalisation à terre et en mer (Source : www.alteo-environnement-gardanne.fr)

1995 : Reconsidération environnementale et début de la valorisation

Par la suite, les nouvelles réglementations environnementales impliquent un nouveau positionnement pour la gestion des résidus. Un programme de diminution des rejets en mer jusqu'en 2015 est tenu à être respecté. Pour ce faire, le retour au lagunage est utiliser à partir de 2001.

Aussi, les nouvelles techniques, notamment en terme de filtration, proposent de nouvelles alternatives portées sur la valorisation. A partir de 1995, les procédés de retraitement permettent l'utilisation des résidus de bauxite pour former des remblais. Cependant la valorisation reste limitée (voir figure 4).


Figure 4 : Bilan de production et de la gestion des rejets sur le site de Gardanne

Le graphique ci-dessous résume l'évolution du devenir des résidus de bauxite du site de Gardanne.

Gestion des résidus de bauxite à l'usine de Gardanne
Figure 5 : Gestion des résidus de bauxite à Gardanne

 

 

 

 

 

La problématique des rejets en mer, le cas de Gardanne

Les rejets en mer

En première issue pour les boues rouges de l’usine de Gardanne, des bassins naturels permettaient le stockage. Puis, suite à l’augmentation de la production, la faisabilité d’un dépôt en mer a été étudiée (Synthèse des travaux  du Comité Scientifique de Suivi 1995-2004).  C’est ainsi qu’en 1966 a débuté le rejet en mer des résidus de bauxites.

A partir des années 1980, l’augmentation croissante de la production mondiale joint au réveil des problématiques environnementales fait émerger la problématique des résidus. En 1981, le congrès entre l’UNIDO et l’UNEP aboutit à une conclusion que  « les rejets marins doivent être réalisés seulement en dernier recours lorsque les aires de stockages font fautes » (Power et al, 2011). Aucune industrie construite après les années 1970 n’emploie ce mode gestion.

L’alternative des rejets en mer a avant tout un avantage économique. Les coûts d’opération sont beaucoup plus faible comparé au stockage. De plus, la préparation d’une aire de stockage – compaction du sol, gestion des infiltrations - nécessite un investissement non négligeable. Néanmoins on peut lui attribuer des bénéfices environnementaux dans le sens où il évite les effets néfastes du stockage : pollution, occupation des sols et risques de contaminations de nappes souterraines.

En contre partie, d’autres impacts environnementaux apparaissent en utilisant le rejet en mer.  Tout d’abord, le dépôt en mer impose le recouvrement des sols marins détruisant l’écosystème associé. Des risques de contamination aux métaux lourds est également à prendre en compte, d’autant plus que les réactions de dissociations des minéraux sont peu connus. Enfin les effluents augmentent la turbidité dans l’eau de mer par dispersion et formation de colloïdes.

Les réglementations aux égards des rejets en mer

      La convention de Barcelone (1976) amendé 1995

La convention de Barcelone de 1976  vise la protection de l’environnement marin et côtier de la Méditerranée. Contracté par 22 pays dont bien sûr la France, il  permet la gestion homogène de la région méditerranéenne en terme de pollution. L’amendement de 1995, renforce les restrictions concernant les rejets industriels. Afin de le respecter, un arrêté préfectoral en 1996 fixe les quantités maximales de résidus rejetés (tableau 1) afin d’atteindre un rejet nul en 2015.

programme de limitation des rejets jusqu'à 2015
Tableau 1 : programme de limitation des rejets jusqu'à 2015

     Les arrêtés préfectoraux particulier à l’usine de Gardanne

L’usine de Gardanne fait l’objet d’une réglementation spécifique via les arrêtés préfectoraux depuis 1978. Concernant, les rejets en mer plusieurs arrêtés ont été déposés. Celui en date de 2003, en lien ici, résume les diverses contraintes quantitatives des effluents. Le tableau 2 reprend les contraintes concernant le rejet lui même, tandis que le tableau 3 indique les teneurs limites en métaux lourds.

 Restrictions quantitatives journalières
Tableau 2 : Restrictions quantitatives journalières (source : l'arrêté préfectorale de 2003)

A noter que sur la totalité des échantillons mensuels, il est admis que 10 % peuvent dépasser les limites sont toutefois atteindre le double de ces valeurs.

La basicité de l’effluent est également réglementée. Une concentration maximum de 2 g.L-1 d’oxyde de sodium est à respecter en fonctionnement normal. Toutefois, il est là encore admis une concentration allant jusqu’à 4 g.L-1, lors des phénomènes pluvieux importants nécessitant un renouvellement correct de l’eau dans la chaîne de fabrication.


Tableau 3 : Concentrations maximales et flux en métaux lourds (source : l'arrêté préfectorale de 2003)

Caractérisation des transformations chimiques au niveau du rejet

Méthodologie

L’objectif de l’étude est de caractériser les transformations ayant lieu entre l’effluent industriel rejeté et l’eau de mer. L’intérêt de l’étude porte sur les conséquences de ces transformations sur le milieu de rejet. En effet, on recherche à connaître la quantité de composés tels que le fer, le titane ou encore l'aluminium qui sont rejetés en mer sous forme soluble ou non.

Pour ce faire, il convient de définir en premier lieu les composantes réagissantes, à savoir l’effluent  industriel constitué d’une phase liquide et d’une phase solide, et l’eau de mer situé à la sortie de la canalisation. Le choix des compositions est détaillé dans les onglets suivants. Les hypothèses émises, ainsi que leurs critiques sont également explicitées. Chaque composante sera testée avec le modèle géochimique PhreeqC.

Dans un second temps, le même modèle sera utilisé pour étudier le mélange suivant différents fractionnements.  Des études de sensibilités aux compositions seront également effectuées. Enfin, l’implémentation des résultats de la modélisation du transport de l’effluent permettra d’établir une cartographie représentant les variations physico-chimiques induites dans le champ de dispersion de l'effluent.

Les modélisations des interactions physico-chimiques se feront à l’aide du modèle géochimique PhreeqC. Une présentation sommaire de ces capacités et de ses limites est présentée dans une page sous jacente. En contre partie, les fonctions utilisées lors de notre étude seront détaillées plus amplement.

Hypothèses générales

La caractérisation des processus chimiques se limitera aux réactions de précipitation et dissolution des minéraux. Les phénomènes d'adsorption, désorption ne rentreront pas dans le cadre de l'étude, car cela nécessiterait des résultats expérimentaux.

On néglige la cinétique de réaction, on considère que l'équilibre thermodynamique se fait instantanément.

Enfin, on suppose l'effluent tempéré à la chaleur ambiante du fait du long trajet en conduite (environ 40 km). L'influence de la température ne sera pas étudiée ici.

Le logiciel géochimique PhreeqC

Présentation du logiciel PhreeqC

PhreeqC est un logiciel de calcul géochimique de systèmes triphasique (liquide, solide, gaz) développé par l'USGS. C'est un logiciel libre. Les calculs chimiques peuvent être couplés avec des équations de transfert de matière par advection et/ou diffusion. La modélisation du transport s'effectue sous une dimension. Par ailleurs, le logiciel permet également de prendre en compte la cinétique des réactions. Les systèmes d'études sont fermés ou constitués d'un ensemble de systèmes fermés.

La simulation d'un système nécessite deux types de renseignement. Tout d'abord, une base de données référençant les données thermodynamiques des espèces chimiques. Plusieurs bases de données sont utilisables pour le logiciel. Le choix dépend, de la complexité de la simulation à effectuer mais aussi de l'objectif de la simulation. En exemple, la banque de données "iso.dat" renseigne des informations sur les isotopes les plus courants et sera utilisée en cas d'étude isotopique d'un système ou d'une réaction.

Le second renseignement consiste en les instructions qui permettent de réaliser les réactions recherchées. Le logiciel regroupent pas moins d'une vingtaine d'instructions permettant diverses études géochimiques. 

     Capacités du logiciel PhreeqC

A partir des différentes instructions, le logiciel permet de modéliser un grand nombre de réactions possibles:

  • Les réactions d'oxydo-réduction en phase aqueuse,
  • La précipitation ou dissolution de minéraux en solution,
  • La modélisation des intéractions entre plusieurs phases et notamment les réactions de sorption ou complexation sur les surfaces solides.
  • La simulation temporelle des réactions en définissant les constantes cinétiques de celles-ci.

De plus le système offre une certaine liberté pour définir un système:

  • Tout d'abord les bases de données peuvent être modifiées et complétées lorsqu'un composant n'est pas disponible. Nous utiliserons cette possibilité pour introduire certains composés des résidus de bauxite.
  • Les paramètres définissant le système  peuvent être choisi entre le pe, le pH et la concentration des éléments en solution. Le logiciel calcul alors les variables restantes pour atteindre l'équilibre et l'électroneutralité.
  • Le potentiel électrique pe, peut être défini via un couple oxydant réducteur.

    Limites du logiciel PhreeqC

Comme tout logiciel de modélisation PhreeqC possède certaines limites dans la modélisation des réactions chimiques. Le travail effectué par la suite est concerné principalement par les deux limites suivantes :

  • La modélisation des solutions aqueuses est définie implicitement par les informations thermodynamiques entrées dans la bases de données. Le programme utilise un modèle plus ou moins précis, suivant les données bibliographiques disponibles. Les résultats des simulations dépendent alors fortement de la validité et l'exhaustivité des bases de données. Dans notre étude, nous serons limités par l'exhaustivité des bases de données mises à notre disposition. La base de données "llnl.dat" retenue pour nos travaux est la plus complète. Cependant, elle est aussi la moins documentée et testée.
  • Le modèle de transport utilise la méthode des éléments finis avec un schéma explicite qui peut être à l'origine de dispersion numérique des résultats.

Présentation des modèles utilisés dans nos travaux

Notre étude se consacre à l'identification des dissolutions et précipitation ayant lieu au cours du mélange. L'étude des phénomènes de sorption et complexation en surface des minéraux nécessite une calibration expérimentale du logiciel. Par défaut de données, nous ne pouvons pas traiter ces réactions. De même la cinétique des réactions ne sera pas étudiée.

     Modélisation des solutions aqueuses et des intéractions triphasiques

Modélisation des solutions aqueuses

L'instruction "solution" permet de définir une solution aqueuse. Il est possible de choisir la température, le pH, le pe, et les éléments chimiques à introduire. Le logiciel chimique calcule la spéciation chimique des éléments selon le modèle d'équilibre thermodynamique, représenté à l'aide des lois d'action de masse (\ref{lois_masse}) :

\begin{equation}
\label{lois_masse}
K_{i} = a_{i}\prod_{m}^{M} a_{m}^{-C_{m,i}}
\end{equation}

  • $a_{i}$ et $a_{m}$ : activité des l'espèces;
  • $c_{m,i}$ : coefficient stoechiométrique de l'espèce m dans la réaction ramené pour une molécule de l'espèce i
  • $M$ : nombre d'espèce mises en jeu dans la réaction
  • $K_{i}$ :Constante d'équilibre thermodynamique de la réaction

Les activités des espèces en solution sont reliés aux concentrations par le modèle des solutions aqueuses (\ref{equa2}):

\begin{equation}
\label{equa2}
a_{i}=\gamma_{i}C_{i}
\end{equation}

  • $ \gamma_{i}$ : coefficient d'activité de l'espèce i,
  • $C_{i}$ : concentration molaire de l'espèce i dans la solution aqueuse

Le coefficient d'activité de l'espèce i est déterminé suivant un modèle de solution aqueuse. Trois modèles sont ici disponible pour définir la solution aqueuse: le modèle de Davies (\ref{Davies}), utilisé par défaut car il ne nécessite pas d'entrée de données spécifiques à l'espèce; un modèle étendu de Debye Hückel ("Wataq model, \ref{Wateq}), ainsi que le modèle de Pitzer (\ref{Debye}) :

\begin{eqnarray}
log\gamma_{i} &= &-A\cdot z_{i}^2( \frac{\sqrt{I}}{1+\sqrt{I}}- 0.3 I) \qquad I < 0,5 \text{ mol.L$^{-1}$} \label{Davies} \\
log\gamma_{i} &= &-A\cdot z_{i}^2 \frac{\sqrt{I}}{1+rB\sqrt{I}}-\dot{B} I \qquad I < 1\text{ mol.L$^{-1}$}   \label{Wateq} \\
log\gamma_{i} &= &-A\cdot z_{i}^2 \frac{\sqrt{I}}{1+\sqrt{I}} + \sum_{c}\sum_{a}B_{c,a}m_{c}m{a} \qquad I < 1\text{ mol.L$^{-1}$}   \label{Debye}
\end{eqnarray}

  • $z_{i}$ : charge de l'espèce i considéré
  • $I$ : force ionique
  • A, B sont des constantes dépendantes de la température
  • $B_{c,a}$ constante spécifique à la solution
  • $m_{a}$ , $m_{c}$ masse molaire des anions, cations en solution
  • r est un paramètre de dimension représentant l'ion en solution

Dans le cadre de notre étude, il sera important de vérifier la concordance du modèle utilisée avec la force ionique élevée de l'eau de mer étudiée. La figure 1, ci-dessous résume les domaines de validités des différents modèles de solutions aqueuses. Le modèle de Pitzer n'est pas représenté ci dessous. La modélisation établie par ce modèle est globalement supérieure à celles dérivées de la théorie de Debye Huckel, cependant il est plus difficile à appliquer à cause du nombre de paramètres à définir.

Domaine de validité des modèles de solutions aqueuses
Figure 1 : Correspondance entre a force ionique de la solution et les coefficients d'activités des espèces (sources : d'après Garrels et Christ, 1965 et modilié par Merkel et Planer-Friedrich, 2008)

Outre la loi d'action de masse, le logiciel PhreeqC cherchera à satisfaire deux autres bilans chimiques : l'électroneutralité de la solution aqueuse, le bilan de matière pour chaque élément entré dans la solution aqueuse. Dans l'absolu, le système devrait être bouclé pour l'ensemble des éléments du système. Néanmoins, le logiciel offrent la possibilité d'utiliser certains éléments pour satisfaire le bilan en masse du système. Par exemple, le pH ou peut être utiliser pour satisfaire l'électroneutralité.

Intéraction liquide - gaz

Pour prendre en compte les équilibres entre le gaz dissous dans les solutions aqueuses et le gaz présent à l'interface du liquide (par exemple équilibre O2 dissous et pression partiel de O2 dans l'air), la loi de Henry (\ref{Henry}) est utilisée. Elle relie la concentration de l'élément dissous en phase aqueuse à sa pression partielle dans la phase gaz :

\begin{equation}
\label{Henry}
P_{i} = C_{H} a_{i}
\end{equation}

  • $C_{H}$ = Constante de Henry
  • $P_{i}$ = Pression partielle de l'espèce i

Intéraction liquide - solide

PhreeqC permet de représenter deux types de réactions de dissolution / précipitation : les solides sont modélisés soit sous une forme de phases pure, soit sous la forme de solution solide. Les réactions sont alors modélisées par des lois d'action de masse telles que l'équation (\ref{lois_masse}). La modélisation diffère dans le calcul de l'activité du solide :

  • Pour les phases pures, l'activité est considérée unitaire;
  • Pour les solutions solides, l'activité du minéral est définie par sa fraction molaire dans la solution solide.

Lors de la réaction d'un solide, le logiciel dissout intégralement le minéral dans la solution et cherche ensuite à établir l'équilibre d'action de masse. A l'état final, il est possible de calculer l'indice de saturation (SI, \ref{SI}) à l'aide du produit d'activité ionique (PAI, \ref{PAI}) :

\begin{eqnarray}
SI &=& log(\frac{PAI}{K})  \label{SI}  \\
PAI &=& a_{i}\prod_{m}^{M} a_{m}^{-C_{m,i}}  \label{PAI}
\end{eqnarray}

Avec K, la constante d'équilibre de la réaction de dissolution. L'indice de saturation permet de déterminer si la solution est sous saturée ($ SI < 0 $); à l'équilibre ($SI = 0$) ou sursaturée ($SI > 0$). L'équilibre n'est pas obligatoirement atteint.

     Résumé

Le schéma suivant résume la modélisation de la solution aqueuse et des intéractions tri-phasiques :

Schéma de fonctionnement du logicie PhreeqC

Modélisation du transport via PhreeqC

 Le modèle de transport de PhreeqC permet d'intégrer la diffusion et l'advection d'une solution aux calculs de réactions chimiques. Ces transferts sont modélisés à partir de l'équation générale une dimension d'advection diffusion avec terme source/puits :

\begin{equation}
\label{advec_diffu}
\frac{∂C_{i}}{∂t} = -\nu·\triangle C_{i} + D_{L}·\nabla^{2}C_{i} +\sum R_{i}  
\end{equation}

  • $\nu $ : vitesse d'advection de la solution
  • $D_{L} $ : coefficient de diffusion longitudinale
  • $R_{i} $ : terme source/puits représentant les réactions chimiques

        Le modèle impose un coefficient de diffusion ainsi qu'une vitesse d'advection commune à toutes les espèces aqueuses. Concernant les bornes du milieu, trois types de conditions peuvent être imposés : Conditions aux limites de Cauchy, Dirichlet ou Neumann.

Méthode de calcul employée par le logiciel PhreeqC

      L'équation (\ref{advec_diffu}) est résolue par la méthode des différences finies avec un schéma centré dans l'espace et avancée temporellement. Les intéractions chimiques sont calculées séparément des termes de transport à chaque étape. Concrètement le logiciel calcule le transport advectif, puis l'équilibre chimique de la solution et enfin la diffusion. L'équilibre chimique est de nouveau calculé ensuite.

méthode de calcul avec transport

.

 

Composition de l'eau de mer

Les principaux constituants

Nous cherchons à définir la composition de l'eau de mer, située à niveau de l'émissaire de la  canalisation rejetant l'effluent industriel. Celui-ci est situé à 320 m de profondeur, dans la partie ouest de la mer Méditerranée, plus précisément dans le golf du Lion.

L'eau de mer est principalement constitué de sodium, magnésium, potassium, chlorure et sulfates. Les proportions moyennes mesurées en mer Méditerranée sont données dans le tableau 1. Elles correspondent à des mesures en surfaces. Cependant, la profondeur influe très peu sur leur concentration. Ces valeurs peuvent donc être considérées comme de bonnes estimations.

Concentration des principaux éléments en eau de mer Mediterannée
Tableau 1: concentration des principaux éléments en eau de mer Méditerranée (source : Klein et al, 1999)

La publication de Klein B. et al (Klein et al, 1999) renseigne assez précisément la composition de l'eau de mer de l'est Méditerranéen en termes de salinité, température et teneur en oxygène. Les paramètres sont quantifiés en surface, mais aussi à 500 mètres de profondeur. Ces dernières mesures sont d'une bonne approximation pour notre étude qui se situe à 320 mètres de profondeur. En effet, on se trouve dans les deux cas, en dessous de l'halocline (voir figure 1).

halocline en mer méditerranée
Figure 1 : haloclines réalisées en 1985 (cercle) et 1998 (croix) dans la mer Méditerranée (source : B. Klein et al de 1998)

Tout d'abord, la densité mesurée à 500 mètres de profondeur est quasiment constante dans tout le bassin est méditerranéen et égale à $d =1.0292 ± 5·10^{-5}$. La précision de cette valeur nous suffira amplement pour nos calculs.

Concernant la température, des variations entre 13,4 et 14,5 °C à 500 m de profondeur. On peut observé géographiquement un gradient de température croissant vers le sud-est. De ce fait, nous choisirons la limite basse de température pour notre étude, le site étudié étant situé au nord ouest, soit $T= 13.4$ °C.

En conséquence, la salinité de l'eau de mer équivaut également à la limite basse des données bibliographiques de l'est méditerranéen ($S = 38,8 ± 0,1$). Puisque la salinité est dépendante de la température. On choisit alors $S = 38.7 $; ce qui concorde avec les tables de Millero et Poisson (source : ifremer).

Le pH de l'eau de mer Méditerranée est quand à lui évalué à 8,2.

      Teneur en Oxygène

La teneur en oxygène dissous de l'eau de mer peut être estimée à partir du calcul de la solubilité de l'O2. D'après la relation de Benson et Krause (1984, équation \ref{Krause}), la solubilté de l'oxygène est fonction de la température et de la solubilité :

\begin{eqnarray}
ln(C_{O_{2}}) & = & -135,300 + 1,573·10^{5}\frac{1}{T} -6,637·10^{7}\frac{1}{T^{2}} +  1,244·10^{11}\frac{1}{T^{3}}  \label{Krause} \\
 &  &-8,621·10^{11}\frac{1}{T^{4}} -S(0,021 - \frac{12,142}{T} +2,363·10^{3}\frac{1}{T^{2}} ) \nonumber \\
ln(C_{O_{2}}) & = & 249,50 \text{ µmol/kg}
\end{eqnarray}

La solubilité donne la concentration à saturation. En réalité la teneur en oxygène peut varier fortement du fait de l'activité biologique. Les eaux superficielles sont souvent sursaturées du fait de l'activité synthétique, alors que les eaux profondes peuvent avoir des concentrations très faibles du fait de la concentration en oxygène liée à la dégradation des matières organiques (Copin-Montégut, 1996). Il est donc utile de comparer aux valeurs mesurées.

La publication de B. Klein et al de 1998 montre une concentration d'oxygène dissous entre 190 et 210 µmol.kg-1 à 500 m de profondeur dans la zone Adriatique (où T=13,3 °C). L'équation de Benson et Krause surestime ainsi d'environ 20 % la valeur mesurée. Lors de notre étude, la valeur $C_{O_{2}}=200$ µmol.kg-1 sera utilisée.

     Force ionique

La force ionique de l'eau de mer est proportionnelle à la salinité suivant la relation (\ref{forceionique}). On en déduit donc une force ionique de $I=0.771$ mol.L-1.

\begin{equation}
\label{forceionique}
I = 0,0199273·S
\end{equation}

     Le potentiel électrique

L'effluent industriel est constitué de nombreux hydroxides de fer et d'aluminium. De ce fait, il est important de définir proprement le potentiel d'oxydo-réduction de l'eau de mer, car il pourra influencer les équilibres oxydant-réducteur du mélange. Le seul couple rédox présent dans l'eau de mer sans mélange en quantité notable est le couple O2/OH- (OH- car l'eau de mer est sensiblement basique). La réaction d'oxydo-réduction est la suivante :

\begin{equation}
\label{ }
O_{2} + 2 H_{2}O + 4 e^{-} = 4OH^{-} \qquad  E°(O_{2}/OH^{-}) = 0,401 V
\end{equation}

Avec la quantité en $O_{2}$ dissous et le pH fixé, on peut calculer le potentiel d'oxydoréduction de l'eau de mer.

\begin{eqnarray}
E°(\text{eau de mer}) & = & E°(O_{2}/OH^{-}) + \frac{RT}{4F}· ln\Big(\frac{(a_{H_{2}O})^{2}a_{O_{2}}}{(a_{OH^{-}})^{4}}\Big) \\
E°(\text{eau de mer}) & = &  0,744 V \nonumber
\end{eqnarray}

On en déduit le potentiel électrique p$\epsilon$ de l'eau de mer :

\begin{eqnarray}
p\epsilon & = & \frac{F}{2.3RT} E°(\text{eau de mer}) \\ \nonumber
p\epsilon & = & 13.1
\end{eqnarray}

      Les éléments traces

Il est intéressant de s'intéresser également aux éléments traces de l'eau de mer, afin de juger de l'impact de la dissolution des minéraux. Les principaux éléments présents en mer Méditerranée figurent dans le tableau (2). Les concentrations sont globalement constantes en profondeur et dans l'espace méditerranéen du fait du faible temps de résidence (Morley et al., 1996).


Tableau 2 : concentration en éléments traces (1 : Chou et Wollast, 1997; 2 : Morley et al.,1997)

Modélisation de la solution d'eau de mer

La modélisation à l'aide du logiciel PhreeqC peut se faire à partir de différentes bases de données, plus ou moins complètes et plus ou moins testées. Entre autres nous disposons des trois bases de données suivantes :

  • phreeqC.dat : la base de données comme son nom l'indique est spécifique au modèle. Elle consiste en une base de données de 150 espèces aqueuses et 60 espèces minérales. Les données thermodynamiques entrées correspondent à la littérature de l'auteur du programme (Parkkhurst et al., 1999).
  • llnl.dat : la base de données est issue du laboratoire national de Lawrence Livermore. Elle consiste en pas moins de 2000 espèces aqueuses. La banque de données est établie suivant l'application du code EQ3/6 mis en place par Jim Johnson (Llnl, 2000).
  • pitzer.dat : cette base de données renseigne spécifiquement le logiciel sur les paramètres du modèle de Pitzer pour chaque ion présent dans la base de données. Cependant, puisque ce modèle demande de nombreux paramètres, la base de données ne comprends très peu de données, environ une trentaines d'espèces aqueuses.

Les trois banques de données diffèrent ainsi par les données thermodynamiques (voir le tableau 3, qui référence en exemple les différentes valeurs du paramètre r). De ce fait les résultats établis avec l'une ou l'autre des bases pourront se différencier.


Tableau 3 : exemple de données thermodynamiques des bases de données PhreeqC.dat et Llnl.dat

Comparaison des simulations pour une composition connue

Parmi les bases de données présentées, deux d'entre elles semblent pouvoir répondre au cas de notre étude. La base de donnée Pitzer.dat semble adéquate pour simuler des réactions dans une eau à forte salinité. La base de données llnl.dat possède en plus l'avantage d'être plus large en terme de nombre de données.

Dans un premier temps, un premier test de comparaison des bases de données est effectué afin de comparer les différentes données thermodynamiques proposées par ces bases. Pour ce faire nous comparons les coefficients d'activités calculés pour une eau de mer dont nous disposons des données expérimentales. La littérature fournit des données de coefficients d'activités  pour une eau de mer de 25°C, avec une salinité de 35 (Loewenthal et Marais, 1983). Le tableau 4, rassemble les données de la littérature et les résultats des simulations avec la base phreeqC.dat, llnl.dat et pitzer.dat.


Tableau 4 : coefficient d'activités des principales espèces aqueuses calculés suivant les différentes base de données, pour une eau de salinité 35 à 25 °C (données issues de Loewenthal et Marais, 1983 )

Entre les trois simulations, on peut remarquer que les coefficients d'activités diffèrent sensiblement. Néanmoins, les écarts des simulations ne dépassent 10 % (écart des valeurs de coefficients d'activités maximum pour H+). Les résultats des simulations comparés à l'expérience montrent quelques faiblesses pour calculer le coefficient d'activité des ions OH- et SO42-. La base de données PhreeqC.dat permet d'obtenir de meilleurs résultats pour les ions sulfates, alors que la base de données Llnl.dat permet d'aboutir à une meilleure estimation des coefficients d'activités des ions hydroxides, et des ions oxonium. Enfin, la base de donnée Pitzer.dat permet de calculer une force ionique correspondante à l'expérience.

En conclusion, les modélisations permettent d'obtenir les coefficients d'activités à 10% près. La base llnl.dat est retenue pour la suite des modélisations, plus pour son exhaustivité qu'une meilleure performance de modélisation. Néanmoins, cette simulation montre une correspondance similaire aux autres bases de données par rapport aux valeurs expérimentales.

Modélisation de l'eau de mer étudiée

La modélisation de l'eau de mer est effectuée à partir de la base de donnée Llnl.dat. La composition de l'eau est fixée aux constituants présentés ci-dessus. Lors de la simulation le taux d'oxygène dissous est fixé à $200$ µmol.L-1 et le pH à 8.2. Pour simplifier, les éléments traces sont négligés et ne sont pas pris en compte dans la modélisation.

La modélisation de la solution aboutit au pe calculé précédemment. Néanmoins la force ionique résultante de la simulation est plus faible : $I = 0.697 $.

Composition de l'effluent

Composition en fonctionnement "moyen" de l'usine

Les données bibliographiques sur la composition de l'effluent industriel sont particulièrement peut étoffées, aussi bien à proprement parlé de l'effluent rejeté à Gardanne, mais aussi globalement pour tous les  rejets en mer d'usine d'extraction de l'alumine. Ceci s'explique en partie par la réserve de diffusion aux profits de la préservation de la connaissance brevetée.

De ce fait, la définition d'une composition s'est faite à partir de nombreuses hypothèses, à défaut d'avoir d'autres possibilités. Les éléments retenues se basent essentiellement sur les données parsemées dans les rapports annuels de l'usine, ainsi que sur les limites légales sur certains composants fixés par les arrêtés préfectoraux. Enfin, quelques informations obtenues lors d'entretiens téléphoniques avec l'usine ont permis également de constituer la composition.

          Composition de la phase solide

Les principaux constituants

D'après les entretiens avec l'usine, l'effluent est composé de $120$ g/L de matière sèche. Pour définir ce résidu solide, on suppose la composition équivalente à celle des résidus valorisés de l'usine; à savoir la Bauxaline®. Le tableau 1 présente la composition minéralogique données par la fiche commerciale du produit.  A titre de comparaison, les quantités retenues pour la composition de la phase solide sont également présentées.


Tableau 1 : Composition minéralogique de la phase solide

La cancrinite, de formule Na6(Al6Si6O24)(CaCO3)1,5 (H2O)1,1, est un produit secondaire de la réaction d'extraction. Elle se forme en présence de sillice et d'aluminium dissous, sa formation diminue donc le rendement d'extraction en consommant de l'aluminium. Ce composé n'étant pas présent dans la base de donnée utilisée, il a été nécessaire de créer ce nouveau élément à partir de données thermodynamiques trouvées dans la littérature (Sirbescu et Jenkins, 1999).

De même, le monocarboaluminate a nécessité des recherches bibliographique puisqu'il n'était pas initialement présent dans les bases de données. Enfin, il n'a pas été possible de trouver d'information sur les propriétés thermodynamiques de la perovskite, un  second produit de la réaction d'extraction. De ce fait, il a été exclu de l'étude.

Les éléments traces

Les résidus de bauxite ont une certaine teneur en métaux lourds tels que le chrome et le vanadium. Ces métaux lourds sont présent naturellement dans la bauxite où ils peuvent avoir des affinités avec les oxydes présents ou être piégés dans les minéraux.

La composition minéralogique de la bauxaline® ne renseigne ni sur les quantités d'éléments traces telles que le vanadium ou le chrome, ni leur spéciation. Les arrêtés préfectoraux renseignent par contre sur les quantités limites admissibles.

Pour notre étude, nous ne renseignons pas la quantité de métaux lourds introduite. Mais nous serons capable de déterminer les dissolutions ou non des minéraux qui seront susceptible de libérer des métaux lourds. Nous pourrons alors estimer une éventuelle augmentation de la concentration initiale de ces métaux lourds en solution.

          Composition de la phase liquide

La phase liquide de l'effluent contient l'eau usée non  réutilisable après le procédé d'extraction. Les adjuvants et coagulants non consommés lors de la réaction se retrouvent en traces dans cette phase. Cependant, les secrets industriels empêchent l'accès à la nature mais aussi à la quantité de ses composants.  Nous avons donc considéré la phase solide comme une d'eau pure en équilibre avec la phase solide.

L'arrêté préfectoral autorisant le rejet en mer, indique une limite maximum de basicité en équivalent de soude en fonctionnement moyen. Elle est précisément fixée à $2$ g/L, ce qui équivaut à un pH de $12.7$. La phase liquide sera ajustée par ajout de soude dans le but d'obtenir un effluent de basicité en concordance avec cette limite de pH.

          Variation de la composition

Cette première description équivaut à un effluent produit lors d'un fonctionnement moyen de l'entreprise. Autour de cette composition moyenne il existe des fluctuations - aussi bien dans la phase solide que dans la phase liquide - qui nous ont paru être intéressantes à étudier.

La composition de la matière sèche est logiquement dépendante de la composition de la bauxite initialement utilisée pour l'extraction d'alumine. Une étude succincte des éléments chimiques les plus réactifs est réalisée ci-dessous, afin de juger des conséquences de variations de la composition.

Modélisation sous PhreeqC

Pour établir la composition de l'effluent, on effectue le mélange d'une eau pure et de nos éléments composants la phase solide suivant les proportions citées ci-dessus.

\begin{equation}
\text{Phase solide} + \text{Phase liquide} = \text{Effluent}
\end{equation}

Le logiciel effectue alors les équilibres thermodynamiques et calcul le pH du mélange. En fonction du pH obtenu, on ajoutera de la soude ou non à notre effluent afin d'obtenir le pH maximum autorisé en fonctionnement habituel pour le rejet en mer, soir pH $= 12.7$. Les résultats obtenus sont présentés dans le tableau suivant:


tableau 2 : Composition de l'effluent étudié

On remarque qu'on obtient un effluent avec un $pH=12.4$, soit $0.3$ unité de pH en-dessous de la limite maximum. Nous avons donc décidé de conserver cette composition, elle est cohérente avec les données que nous avons pu recueillir : gamme de pH des boues rouges $9.7 - 12.8$ (Sources: Power and al., 2009).

      Etude de l'influence de la présence de la cancrinite et du monocarboaluminate dans l'effluent

L'effluent est le résultat de réactions de dissolutions et précipitations plus ou moins attendues. Tout d'abord les éléments chimiques TiO2 et AlOOH se transforment sous leur forme cristallographique la plus stable, c'est à dire respectivement le rutile et le diaspore. Il en résulte donc la disparition des formes anatase et boehmite.

Concernant les minéraux d'aluminium, la gibbsite n'est pas stable dans le mélange solide + eau. Elle se transforme totalement en diaspore. La cancrinite et le monocarboaluminate ont un comportement plus singulier. Le premier minéral se dissout dans l'eau pour former principalement de la mésolite, du diaspore suivant la réaction globale (\ref{disso_cancri}). La réaction engendre un abaissement de pH. C'est en effet la dissolution de ce minéral qui induit la basicité de l'effluent. La figure 1 illustre la réaction (\ref{disso_cancri}).

\begin{eqnarray}
\text{Cancrinite} + 3.5 \text{ H$_{2}$}O & = & 1.9 \text{ Mésolite} + 2.2 \text{ Diaspore}  +  1.6 \text{ OH}^{-} + 1.5 \text{ CO$_{3}^{2-}$} + 4.6 \text{ Na}^{+}  \label{disso_cancri}
\end{eqnarray}

Influence de la cancrinite dans l'effluent
Figure 1 : Concentration de mésolite et diaspore dans l'effluent en fonction de la quantité initiale de cancrinite dans la phase solide

Le monocarboaluminate réagit quant à lui avec la mésolite et l'hématite pour former du diaspore et de l'andratite. La réaction n'induit pas de changement notable de pH. La mésolite étant un produit de dissolution de la cancrinite, la dissolution du monocarboaluminte est donc conditionnée par les quantités initialement présentes de ce sous-produit de l'extraction sous procédé Bayer (voir figure 2).

Influence du monocarboaluminate dans l'effluent
Figure 2 : Concentration de mésolite, diaspore, andradite et hématite dans l'effluent en fonction de la quantité initiale de cancrinite dans la phase solide

La figure 2 illustre la réactivité de la mésolite avec le carboaluminate pour former du diaspore et de l'andradite. Les réactifs sont introduits en quantités stoechiométriques dans l'effluent lorsque $0.18$ mol/L de monocarboaluminate est injecté dans l'effluent. En deçà, tout le monocarboaluminate est consommée; pour des concentrations supérieurs la mésolite est totalement dissoute, et le monocarboaluminte se stabilise sous forme de calcite (CaCO3) et de katoite (Ca3Al2(CO3)(OH)12.

L'effluent contient une quantité moyenne de $0.01$ mol/L de monocarboaluminate ce qui est bien dessous de la valeur d'équilibre stoechiométrique. Il sera ainsi toujours dissous sous forme d'andradite et diaspore.

Mélange de l'effluent et de l'eau de mer

Mélange en condition moyenne

Afin d’étudier les réactions entre l’effluent et l’eau de mer, nous avons réalisé plusieurs scénarii considérant différentes fraction volumique d'effluent dans le mélange. Ce type de modélisation se fait sous PhreeqC avec la commande Mix.

Les résultats obtenus sont présentés dans les graphiques suivants. On trace les courbes de concentrations des minéraux en fonction du taux de dilution . Afin de mieux visualiser les phénomènes de précipitation ou de dilution, les concentrations sont adimensionnées en divisant la concentration à l’équilibre par la concentration initialement mélangée. De cette manière, si la courbe est en dessous de le droite y=1, cela signifie que le composé s'est en partie dissous. Inversement, si la courbe est au-dessus de y=1, cela signifie que le composé s'est précipité.

On remarque que les minéraux sont réactifs car on obtient pas de droite hormis pour le rutile.

Le pH diminue d’abord fortement due au pouvoir tampon de l’eau de mer. Pendant cette diminution de pH, l’hématite et la mésolite se dissolvent libérant alors du calcium du fer et de l’aluminium permettant la précipitation de l’andradite et du diaspore. A partir d’un taux de dilution de 9, on observe l’inverse, l’andradite se dissous et les autres composés précipite. A Partir d’un taux de dilution de 30, l’andradite est totalement dissoute et l’hématite ne se dissous plus du tout. La mésolite précipite de moins en moins, il y a donc plus d’aluminium en solution et donc le diaspore se dissous de moins en moins. Pour des taux de dilution très important la mésolite est totalement dissoute. Le rutile ne réagit pas avec l’eau de mer, il ne se dissous pas et ne précipite pas quelque soit le taux de dilution.

Toutes ces réactions influencent les concentrations des espèces en solution. Le graphique suivant représente l’évolution de la concentration des espèces en solution en fonction du taux de dilution.

On peut voir que les concentrations sont très faibles. Concernant les espèces Si, Al et Fe, les les concentrations dissoutes se stabilisent après forte dilution aux ordres de grandeur des concentrations naturelles respectives de l'eau de mer (cf. partie I.2). En outre, comme on a pu le constater précédemment, le rutile ne réagit pas ou très peu dans le mélange, la concentration en titane en solution est de l’ordre de grandeur de $10^{-10}$ mol.L-1.

Etude de sensisibilité au pH

Lorsque l’industriel purge les oxalates de son cycle, il est autorisé à rejeter un effluent à un pH équivalent à $4$ g/L de soude, soit $pH=13.2$. Nous avons donc étudié les réactions entrainées par cette variation de pH.

Pour simuler ce nouvel effluent, il nous fallait ajouter des oxalates, cependant cette espèce n'existe pas dans la base de données que nous avons utilisé. Nous avons donc juste ajouté de la soude dans notre effluent jusqu'à obtenir un $pH=13.1$.

Les courbes en trait pointillé sont obtenues avec un pH initial de l’effluent égal à $13.1$.

Ce changement de pH donne un nouveau profil de pH et pe en fonction du taux de dilution. Ce qui est logique, plus l'effluent est basique, plus il faudra le diluer.

On peut voir que l’augmentation du pH de l’effluent provoque une augmentation de la précipitation et de la dissolution des minéraux. Globalement, les minéraux se comporte de la même manière mais à des taux de dilution plus grand.

Pendant ces périodes de purge, les quantités d’espèces en solution vont donc fluctuer de façon plus importante, mais les concentrations resteront quand même assez faibles comme on peut le voir sur le graphique suivant.

Vous pouvez retrouver notre script phreeqc ainsi que les résultats des simulations effectuées en version téléchargeable dans la rubrique pour en savoir plus.

Implémentation des résultats dans la modélisation du panache

La modélisation du transport réalisé par le second binôme,  a permis d'obtenir le champ de densité du mélange effluent $+$ eau de mer au voisinage de la canalisation. Les données ont pu être récupérées sur un nombre fini de sections verticales représentées ci-dessous :


figure 1 : représentation des sections où a été récupéré le champ de densité

A partir de ces nouvelles informations, il a été possibles de construire un maillage de faible résolution selon l'axe des x (une résolution de 50 cm sur l'axe horizontale), mais plus fine sur l'axe vertical z (la résolution est de 5 cm).

La maillage fournit ainsi la densité du mélange en chaque point. A partir des densités initiales des composés du mélanges - à savoir l'eau de mer et l'effluent - il a été possible de calculer le fractionnement volumique de l'effluent dans le mélange $\alpha$ en tout point du maillage suivant la relation : 

\begin{equation}
\rho_{mel} =  \alpha \cdot \rho_{efluent} + (1-\alpha) \cdot \rho_{eau}
\end{equation}

Une carte représentant la variation du pH dans le rejet à alors été établie pour 3 densités différentes : la densité maximum, moyenne et minimum obtenue auprès de l'industriel.

Nous avons réalisé les mêmes cartes avec l'effluent dans les conditions de purge d'oxalates, $pH = 13.1$.

Ces cartes permettent de visualiser le panache du rejet et les variations de pH engendrées. On peut voir que la variation de la densité joue sur le panache, pour une densité faible, dans le champ proche, le rejet ne se dépose pas sur le fond mais remonte vers la surface.

Les variations de $pH$ dans le rejet sont assez faibles pour l'effluent moyen ($pH=12.6$). Le pH est inférieur à $10.5$ à partir de $4$ mètres de distance de la sortie du tuyau. Pour l'effluent à $pH=13.1$, le $pH$ reste élevé ($pH>11$) au centre du panache sur tout la zone d'étude.

L'analyse de sensibilité au $pH$, de la page précédente, a montrée la nécessité d'un taux de dilution plus important avant de revenir à un $pH$ inférieur à $11$. Cette conclusion est visualisée sur ces cartes : l'effluent met plus de temps à être dilué, il parcourt un plus long chemin avec un $pH$ supérieur à $12$.

Bilan et Limites

Bilan

Il a été très difficile d'obtenir des données sur la composition des boues rouges, cependant l'effluent que nous avons simulé semble représentatif d'une boue rouge, de par sa basicité et sa teneur en différents minéraux.

Le logiciel de géochimie PhreeqC utilisé nous a permis d'établir les équilibres thermodynamique entre l'effluent et le milieu de rejet et de constater la faible dissolution de la phase solide présente. Nous pouvons donc en conclure que la phase solide des boues rouges est peu réactive et qu'elle va donc pouvoir sédimenter sur le fond marin.

L'étude a aussi permis de visualiser, dans le champ de l'étude, l'évolution du pH dans le panache du rejet suivant différentes conditions de fonctionnement de l'usine.  On a alors pu constater la variation locale de pH ainsi que l'influence de la variation de pH de l'effluent sur la distance nécessaire permettant une dilution et donc une diminution significative du pH.

Limites de notre travail

Le manque de donnée nous a obligé à poser de nombreuses hypothèses qui sont a prendre en considération à la lecture de nos résultats.

Le travail se repose sur une composition simplifiée de l'effluent. La phase liquide est particulièrement peu définie. La présence d'adjuvant ou de coagulant particulièrement réactifs n'est ici pas prise en compte, hormis le fait qu'ils puissent influencer grandement les résultats.

PhreeqC, comme tout modèle de modélisation, possède certaines limites. Les principales faiblesses du logiciel pour l'étude effectuée consistent aux manques de données thermodynamiques, certains composés n'étant pas répertoriés. De plus, la modélisation du milieu à force ionique élevée est contrainte aux modèles de solutions aqueuses disponibles.

Il existe une grande inconnue sur la présence d'éléments traces dans les minéraux. Par faute de données, sur les composés produits à Gardanne, mais aussi dans la bibliographie ciblée sur les boues rouges; nous n'avons pas été en mesure de caractériser les spéciations chimique de ces éléments.interresse

Transport de l'effluent dans la mer méditerranée

Modélisation du champ proche de la conduite

Introduction

 

    L'objectif de cette partie est l'étude du comportement de l'effluent dans la zone proche de la conduite. On souhaite comprendre la dynamique du rejet afin d'étudier le mélange et le dépôt des matières rejetées. Pour ce faire, on réalisera des simulations numériques avec l'outil Starccm+.

    Une grande difficulté réside dans la caractérisation du jet. Les quelques informations qui nous ont été fournies par l'industriel restent très insuffisantes pour caractériser le jet de manière rigoureuse. Cependant on pourra, moyennant quelques hypothèses, mener un petit travail sur papier afin de caractériser ce jet. Cela fera l'objet de la première partie de cette étude. On passera ensuite à la partie modélisation à proprement parler. On s’intéressera dans un premier temps à la réalisation du maillage et à la convergence en maillage. On étudiera ensuite les différentes voies qui s'offrent à nous pour modéliser notre jet. En particulier on s’intéressera aux modèles permettant la prise en compte des effets de flottabilité et le transport de particules en suspension. Enfin, on tentera d'exploiter les résultats afin de mettre en avant certaines caractéristiques de ce rejet. 

Caractérisation du jet

Données du problème

On dispose de quelques informations fournies par l'industriel :

- Le rejet a la rhéologie de l'eau
- Densité variable comprise entre 1000 kg/m3 et 1118 kg/m3 pour une moyenne annuelle de 1053 kg/m3
​- Le rejet est composé de 120g de matière sèche par litre
- Vitesse de sédimentation des particules en suspension : 1 cm/h
- Flux de matière sèche rejetée : 0,18Mt/an en 2010
- Diamètre de la conduite : 30 cm

 

Estimation du débit

          Si l'on considère le mélange de 120g de matière sèche dans 1 litre d'eau d'eau douce, et en négligeant la variation de volume occasionnée, on a que la masse d'un litre de rejet est de 1120g. La fraction massique de résidus est :

\begin{eqnarray*}
f_m &=& \frac{120}{1120} \approx 0,1 
\end{eqnarray*}

On a donc un facteur 10 entre la masse de matière sèche et la masse totale de la boue. Le débit massique dans la conduite est donc

\begin{eqnarray*}
Q_m &=& 0,18.10^6 \times 10 = 1,8.10^6 ~ t/an \\
&=& 1,8.10^6.10^3.\frac{1}{365 \times 24 \times 3600} \\
&=& ~ 57,1 kg.s^{-1}
\end{eqnarray*}

En considérant une masse volumique constante $ \rho = \rho_{moy} = 1053 ~ kg.m^{-3} $, on trouve un débit

\begin{eqnarray*}
Q = \frac{Q_m}{\rho} = 5,4.10^{-2} ~ m^3.s^{-1}
\end{eqnarray*}

 

Vitesse débitante

\begin{eqnarray*}
U=\frac{Q}{S} = \frac{Q}{\pi a^2} = 0,77 ~ m.s^{-1}
\end{eqnarray*}

En revanche, n'ayant pas accès à la viscosité du fluide rejeté, on ne peut pas déterminer de Reynolds pour notre problème.

 

Transport de particules

          Même si nous ne disposons pas d'informations particulières à ce sujet,  le rejet que nous étudions est sans aucun doute diphasique. Une partie de la matière sèche est dissoute dans l'eau tandis qu'une certaine fraction est transportée en suspension. On aimerait savoir si ces particules ont un comportement passif ou non dans l'écoulement. Soit les particules se comportent comme des traceurs, soit dans le cas inverse elles peuvent avoir un comportement inertiel, sédimenter et même modifier l'écoulement moyen. Pour apporter une première réponse on se base sur un nombre de Stokes caractérisant l'inertie des particules.

 

      Masse volumique des particules

          D'après la fraction massique calculée plus $ f_m \approx 0,1 $ on peut dire que la masse volumique de l'effluent est :

\begin{eqnarray*}
\rho_{t} = 0.1 \cdot \rho_{p} + 0.9 \cdot \rho_{eau} \\
avec ~
\left\{
\begin{array}{r c l}
 \rho_t &=& Masse ~ volumique ~ totale \\​
\rho_p &=& Masse ~ volumique ~ des ~ particules \\
\rho_f &=& Masse ~ volumique ~ de ~ l'eau ~ douce
\end{array}
\right. \\
\Rightarrow 
  &\rho_p& = \frac{\rho_t - 0.9 \cdot \rho_{eau}}{0.1} = 1530 ~ kg.m^{-3}
\end{eqnarray*}

 

 

      Diamètre caractéristiques des particules

          On ne dispose pas du diamètre caractéristique des particules, mais on connaît leur vitesse de chute. La loi de Stokes donne la vitesse de chute d'une particule dans un fluide au repos pour des Reynolds très faibles (i.e pour des petites particules). Elle s'écrit

\begin{eqnarray*}
Vt&=&\frac{2}{9} \frac{a_p^2.g.(\rho_p - \rho_f)}{\mu_f} \\
\Rightarrow a_p &=& \sqrt{\frac{9}{2}.\frac{Vt.\mu_f}{g.(\rho_p - \rho_f)}}=1,55 ~ \mu m \\
avec ~
\left\{
\begin{array}{r c l}
 \mu_f &=& 10^{-3} ~ Pa.s \\
 \rho_f &=& 1000 ~ kg.m^{-3}
\end{array}
\right.
\end{eqnarray*}

On peut calculer un nombre de Reynolds pour une particule en chute libre dans un fluide au repos. Pour le diamètre calculé ci-dessus, on trouve 

\begin{eqnarray*}
Re_p=\frac{a_p Vt}{\nu}=4,31.10^{-6} \ll 1
\end{eqnarray*}

L'hypothèse $Re_p \ll 1$ est donc vérifiée et la loi de Stokes est valide.

     Nombre de Stokes

Le nombre de Stokes est définit par :

\begin{eqnarray*}
St&=&\frac{\tau_p}{\tau_f}
\end{eqnarray*}

\begin{eqnarray*}
où ~ \tau_p&=&temps ~ caractéristique ~ des ~ particules=\frac{a_p}{Vt} \\
et ~ \tau_f&=&temps ~ caractéristique ~ de ~ l'écoulement ~ turbulent \\
&=&\frac{longueur ~ caractéristique ~ turbulente}{vitesse ~ caractéristique ~ turbulente} \\
&=&\frac{d}{u'}
\end{eqnarray*}

avec $d$ le diamètre de la conduite, $u'$ une vitesse caractéristique des fluctuations turbulentes, $a_p$ diamètre caractéristique des particules et $Vt$ la vitesse de chute (vitesse de sédimentation) des particules.

En considérant une intensité turbulente raisonable de 10%, on a $u'=0,1.U$ où U est la vitesse débitante dans la conduite. 
Au final, on obtient $ St=0,14 $.

On considère que les particules sont non-inertielles pour des nombres de Stokes $St \ll 1$. Même si le nombre de Stokes calculé ci-dessus est approximatif, il permet d'apporter une information sur le transport de particules dans le jet. Le résultat $St=0,14$ suggère un comportement passif des particules qui seraient donc non inertielles (traceurs).

 

Estimation de la densité de l'eau de mer

 

          En l'absence de données spécifiques à la zone étudiée il est difficile de connaître la densité de l'eau de mer à l'endroit où s'effectue le rejet. Bien sur il semble relativement important d'acceder à cette valeur puisqu'elle est déterminante pour quantifier les effets de flottabilité en sortie de conduite. Cependant, étant donnée l'importante variation de la densité du rejet il n'est pas nécessaire de déterminer de manière très précise la densité de l'eau de mer.
Après lecture de différents documents (cf bibliographie), il semblerait que pour une profondeur de -300m il soit raisonnable de considérer une eau à température $T \approx 13,5° $ et salinité $ S \approx 38,5 $.
A partir de l'équation d'état de l'eau de mer (IES80) on peut alors approcher une valeur pour la densité de l'eau. On trouve

\begin{eqnarray*}
\rho \approx 1030 ~ kg.m^{-3}
\end{eqnarray*}
 

 

Maillage

Geométrie

On considère un domaine 3D  tel qu'il est représenté sur le schéma ci-dessous. La pente du fond correspond à la pente moyenne dans la zone où s'effectue le rejet, et la conduite se trouve parallèle au fond. Les dimensions du domaine ont été choisies arbitrairement selon notre définition du ''champ proche''. 

           

 

Maillage

Voici un aperçu de notre maillage realisé  avec le mailleur de Starccm+ :

          

 

 

           

Il s'agit d'un maillage de type ''polyhedral'' raffiné dans la zone proche de la conduite. Le raffinement du maillage est basé sur les valeurs de référence ''Base Size'' et ''Surface Size''. Le paramètre ''Base size'' est une longueur caractéristique du domaine,  elle est fixée ici à 5m. Dans ''Surface Size'', on peut regler les valeurs des paramètres ''Relative Minimum Size'' et ''Relative Target Size''. Ce sont des tailles de mailles relatives à la longueur de référence, exprimées en pourcentages.

 

Modèles

        Introduction :

 

          Notre cas d'étude correspond à un jet multiphasique. Les résidus secs mélangés à l'eau en aval forment une phase continue de masse volumique variable et une phase discrète constituée de particules fines en suspension. Il difficile d'associer ce cas à un cas classique de mécanique des fluide. La présence des particules associée aux effets de flottabilité agissant sur la phase continue en font un problème complexe. Ajoutée à cette difficulté se trouve le manque de connaissances à propos des modèles proposés par Starccm+ pour traiter ce type de problème. Notre démarche a donc été d'effectuer une série de simulations pour tester différents types de modèles pouvant convenir à notre étude mais aussi afin de nous aider à caractériser notre jet.

          Le modèle multiphasique eulerien de Starccm+ permet de traiter des cas complexes tels que les problèmes de mélange de deux phases continues ou le transport de phases discrètes (bulles, gouttes et particules). Les modèles Volume of Fluid (VOF) et Multiphase Segregated Flow sont les deux modèles proposés. C'est le second qui permet de traiter des problèmes de mélange. Une approche multiphasique peut donc permettre de traiter notre problème de manière complete en incluant le mélange des deux phases continues (eau de mer et effluent) et le transport des particules fines.

          Cependant une telle approche n'est pas forcement  nécessaire. Si l'on admet l'hypothèse que les particules fines ont un comportement passif dans l'écoulement, du moins dans la zone proche de l'emissaire, alors on se retrouve dans un cas classique de jet avec effets de flottabilité (ou panache forcé). Le cas échéant on pourrait alors envisager de traiter le problème avec un modèle de Boussinesq.

          Dans la partie qui suit nous tentons donc de réaliser quelques tests afin d'appréhender les différents modèles et de choisir une configuration adaptée à notre étude.

 

          I. Cas des particules :

          Dans cette partie, nous allons nous attacher à montrer par un autre argument que le calcul du nombre de Stokes effectué précédemment que les particules sont passives dans l'écoulement (nous parlons toujours ici du champs proche). Pour ce faire, nous avons réalisé des simulations en modèle Eulerien (transport d'une grandeur "fraction volumique" par l'écoulement) et en suivi Lagrangien (transport de "paquets" de particules par l'écoulement).

                I.1. Modèle Eulerien

          Dans ce premier cas, on obtient un champ de fraction volumique et on cherche à savoir si les particules tombent où non au sein de l'écoulement. Pour matérialiser cela, on compare les parts de fraction volumique au dessus et en dessous de l'axe du jet et ce, à différentes abscisses. Cette comparaison nous permet de mettre en évidence si la quantité "fraction volumique", qui représente les particules, a tendance à tomber ou si au contraire, elle suit l'écoulement tel un scalaire passif.

          La courbe si dessus représente donc le surplus de fraction volumique situé sous l'axe du jet et on constate qu'il s'agit d'une droite croissante avec x. Il est important de noter qu'au bout de 10m, il y a près de 30% de fraction volumique de plus sous le jet qu'au dessus. Ce résultat ne va pas vraiment dans le sens de "particules passives dans l'écoulement". Il va de soit que si nous nous intéressions au jet à des distances de plusieurs dizaines de mètres, notre hypothèse ne tiendrait plus la route. Cela dis, nous nous intéressons ici au champ proche et de plus, nous parlons de fractions volumiques très faibles et sans doute trop faible pour influer l'écoulement moyen.

                I.2 Suivi Lagrangien

           Dans un second temps, nous avons souhaité confirmer le résultat précédent grâce au suivi particulaire que propose Starccm+. La démarche était la même, il s'agissait de "compter" les particules au dessus et en dessous de l'axe du jet, et ce pour plusieurs abscisses afin de mettre en évidence l'éventuelle chute de ces dernières. Le profils de répartition des particules que nous obtenons sont les suivants :

Profil de la répartition des particules en x=3m

Profil de la répartition des particules en x=7m (attention, échelles non-orthonormés)

          Sur ces deux graphes, nous pouvons dans un premier temps constater l'expansion du nuage particulaire dont l'aire a été multiplié par deux. Nous avons rajouté en pointillé gras le niveau de l'axe du jet par rapport au nuage de particules. Nous remarquons déjà visuellement qu'entre 3m et 7m, une partie des particules est passée sous l'axe du jet et est donc "tombée". Afin de quantifier cette chute et de la comparer avec le résultat du modèle Eulerien, nous avons tracé le graphe suivant : 

          On remarque que dans ce cas aussi, on obtient une droite dont l'équation se rapproche de y=0.045*x - 0.057. Les résultats sont d'ailleurs "pires" que pour le modèle Eulerien, c'est à dire que à 10m, le surplus particulaire sous l'axe du jet est de presque 40%. Cependant, pour les mêmes raisons que précédemment, nous considèrerons que ces particules sont passives mais nous garderons bien à l'esprit pour la suite que cette hypothèse n'est faisable que dans les premiers mètres suivant la sortie de la buse.          

  

          II. Choix du modèle :  

          Après nous être débarrassé du problème des particules, reste à choisir le modèle que nous allons utiliser pour traiter notre jet. Nous avons hésité entre deux modèles, le premier est le modèle "Multiphase Segregated Flow" et le modèle de "Boussinesq". Ces deux modèles permettent de représenter les effets de mélange et de flottabilité qui régissent notre écoulement. Cependant, ils ne représentent pas la même physique, comme nous allons le monter par la suite.

 

                II.1. Le Modèle "Boussinesq"

          Ce modèle est basé sur l'ajout d'un terme de flottabilité dans les équations. Ce terme s'exprime en fonction de la différence de température entre les deux milieux. Dans Starccm+ il s'écrit comme suit : 

\begin{equation}
f_g = \rho g \beta (T-T_{ref})
\end{equation}

       On ramène donc le problème initialement en masse volumique en température. Ce modèle a l'avantage d'être simple à mettre en place et produit des résultats assez rapidement. Cependant, il ne traite pas chaque phase séparément, ce que fait le modèle multiphase, il se contente de mélanger par diffusion turbulente.

               II.2. Le Modèle "Multiphase Segregated Flow"

        Comme dit précédemment, ce modèle résoud pour chacune des phases de l'écoulement les équations de conservation. Ainsi, il existe des interactions entre les différentes phases (échange de quantité de mouvement, trainée, ...). Il s'agit donc d'une physique très différente de celle caractérisée par le modèle de Boussinesq. En effet, à l'interface entre chaque phase, entrent en jeu des interactions qui augmentent la capacité de mélange. Ces caractéristiques seront misent en évidence par la suite. 

               II.3.  Quel modèle choisir ?

           Fort de ces informations, il faut maintenant trancher et choisir le modèle avec lequel nous allons travailler. Nous avons alors besoin d'arguments qui nous permettent de choisir objectivement. Nous avons donc fait le choix de comparer chacun de ces modèles à une simulation "type" sans modèle particulier.
         Nous avons donc mis au point une simulation d'un jet d'eau dans l'eau (aucune différence de masse volumique ou température, sans effet de flottabilité) et nous avons comparé les profils de vitesses transverses ainsi que les coefficients d'expansion des jets obtenus par chacun des modèles à vide. Par "à vide" nous entendons que pour le modèle multiphase, nous avons injecté une phase dans une phase identique et pour le modèle de Boussinesq, la température de l'injecteur était celle de l'eau environnante. Nous pouvons ainsi constater l'impact de chacun des modèles sur la solution.

           Comparaison des profils axiaux de vitesse :

           On remarque sur ce graphe que les différences de vitesse sur l'axe entre les deux modèles sont importantes (un rapport de deux à partir de 6m), cela s'explique par le meilleur mélange qui a lieu dans le modèle multiphase (cf "Modèle Multiphase Segregated Flow"). Comme on pouvait s'y attendre, le modèle de Boussinesq se cale parfaitement sur le profil du jet "type", car le seul terme de flottabilité ajouté, vaut zéro (Par la suite, ces deux cas seront d'ailleurs confondus). Sur ce graphe est également représentée la décroissance théorique d'un tel jet, en 1/x. On remarque que quantitativement, le modèle multiphase s'en rapproche plus mais qualitativement chacune de ces courbes suit les bonnes variations.

                      

           Résultats pour le modèle de Boussinesq (valable pour le jet "type") :          

          Nous nous sommes intéressé à la largeur du jet en $V=V_{max}/2$ car nous disposions des résultats théoriques qui sont $b=0.107 x$ ainsi la valeur de 0.15 que nous obtenons est correcte.

 

                             Résultats pour le modèle Multiphase :

               Cette fois ci, nous obtenons un coefficient d'expansion du jet de 0.25, ce qui correspond moins à la physique que nous recherchons. L'expansion du jet avec le modèle multiphase est plus rapide ce qui s'explique une fois de plus par la diffusion turbulente qui a lieu à l'interface entre les phase.

 

             III. Conclusion :

              Nous avons retenu le modèle de Boussinesq pour la suite de l'étude, car ce modèle représente mieux la physique que nous souhaitons représenter. En effet, notre rejet ayant la réhologie d'une eau, seuls les effets de flottabilité nous intéresse. Ainsi nous nous affranchissons des effets liés à la trainée à l'interface ce qui parait, dans notre cas, être une hypothèse raisonnable.  

 

 

 

  

 

Résultats

          Une fois passée l'étape de prise en main de Starcmm+ et de compréhension des différents modèles pouvant correspondre à notre problème, on choisit d'effectuer une série de calculs en monophasique avec le modèle de Boussinesq pour la flottabilité.    Les variations de masses volumiques sont alors transposées en variation de température par l'intermédiaire du coefficient d'expansion thermique de l'eau de mer. Ce choix de modélisation est relativement simple étant donné la complexité du problème (multiphasique) mais elle est pertinente pour caractériser les effets dominants qui sont ici les effets de flottabilité (panache forcé). Une telle modélisation est donc cohérente pour une première approche.

          Dans cette partie on s'interesse particulièrement à la variation de masse volumique de l'effluent. Comme nous le savons ce paramètre peut varier considérablement au cours du temps permettant la mise en place de différents régimes à la sortie de la conduite. Le principal résultat que nous cherchons à obtenir est le champ de température 2D (ie champ de densité) dans le plan vertical tangent à l'axe tu jet. En effet ce résultat permet de visualiser l'état de la dilution pour la solution stationnaire et de calculer certaines caractéristiques phisico-chimiques comme le champ de pH. C'est donc ce résultat que nous devons transmettre au second binôme de notre groupe. 

 

Résumé du calcul

- Calcul 3D
​- Stationnaire
- Turbulent - Simulation RANS (k - $ \epsilon $)
- Modèle de Boussinesq
- Pas de courants
- Condition initiales turbulentes :
          $ k = 10^{-4}  m^{2}.s^{-2} $
          $ \epsilon$ = 0.1 $ m^{-2}.s^{-3} $

- Densité de l'eau de mer : 1030 $kg.m^{-3}$
 

Effluent lourd

          On s'intéresse aux cas $ \rho_{effluent} < \rho_{mer} $. Le jet tombe alors rapidement puis rampe sur le fond. Sur la figure suivante on voit le champ de vitesse 2D dans le domaine pour $ \rho_{effluent}=1067 kg.m^{-3} $ et $\rho_{mer} = 1030 kg.m^{-3} $ :

 

Pour les mêmes paramètres de calcul, le champ de température 2D obtenu est le suivant :

 

 

          Pour aller un peu plus loin dans l'exploitation des résultats nous nous sommes intéressés à l'influence de la masse volumique du rejet sur la distance à laquelle le jet touche le fond, considérée comme une distance de dépôt. La tracé de quelques points semble suggérer une loi de puissance entre la distance de dépôt et la température de rejet (il faut garder en tête que nous raisonnons en température et non en masse volumique, les deux étant équivalent ici). Par exemple, un ''fit parabolique'' propose une loi du type 

\begin{eqnarray*}
d=12.4 {(\frac{T}{T_{ref}})}^2 - 9.8 \frac{T}{T_{ref}} + 7.6
\end{eqnarray*}

 

Effluent léger

          On s'intéresse aux cas $ \rho_{effluent} > \rho_{mer} $. Le jet remonte rapidement puis sort du domaine. Voici le champ de température obtenu pour $ \rho_{effluent}=1020 ~ kg.m^{-3} $ et  $ \rho_{mer}=1030 ~ kg.m^{-3} $

          Dans ce cas il est difficile de prévoir une distance de dépôt. Si le milieu n'est pas au repos (turbulence, courants ...) les matières rejetées peuvent parcourir de grandes distances. Cependant, le rejet tend rapidement vers un comportement de panache idéal (source ponctuelle sans injection de quantité de mouvement). Cela est d'autant plus vrai que la densité  du rejet est faible. Pour les panaches idéaux, la vitesse verticale décroît selon une loi du type

\begin{eqnarray*}
w(z)=b_1 F_0^{1/3} z^{-1/3}
\end{eqnarray*}

où $z$ est la coordonnée verticale, $b_1 \approx 4.7 $, $ F_0 = \frac{\displaystyle \rho_{effluent}-\rho_{mer}}{\displaystyle \rho_{mer}} g w_0 \pi a^2$ est le flux initial de flottabilité, $w_0$ la vitesse verticale initiale (par exemple une fois que les effets de flottabilité sont dominants), et $a$ le diamètre initiale du panache. Avec une loi de ce type on pourrait tout à fait se donner un critère pour determiner l'altitude à partir de laquelle les particules sont considérées comme ''libre'' et peuvent sédimenter ou subir les effets d'autres forçages (courants). Nous n'avons pas fait cette étude dans le cadre de notre projet.

           Le cas $ \rho_{effluent} < \rho_{mer} $ est un cas défavorable puisque les résidus sont envoyés dans le milieu ambiant plutôt que de se déposer au fond. Il est donc important que l'effluent se mélange rapidement pour limiter les concentrations en polluants. C'est pourquoi nous nous sommes intéressés à l'état de dilution dans la zone supérieure du domaine en fonction de la densité initiale du rejet. Une manière de caractériser la dilution est de calculer le rapport $ T_{max}/T_{inj} $, où $T_{max}$ est la température maximale à la frontière supérieure du domaine, et $T_{inj}$ la température d'injection. Curieusement, on trouve une relation parfaitement linéaire entre la température d'injection et le rapport $ T_{max}/T_{inj} $. En d'autres termes, plus le rejet est léger, plus le mélange se fait vite.

 

 

Jet idéal

 

          Le cas $ \rho_{effluent} = \rho_{mer} $ est particulier car le rejet se comporte alors comme un jet idéal sans effets de flottabilité. Le calcul Lagrangien présenté dans la partie précédente peut permettre d'estimer un ordre de grandeur de la distance de dépôt pour ce cas. En effet, nous avions trouvé une évolution quasi-linéaire de la fraction volumique en particules en dessous de l'axe du jet. Voici le graphique correspondant :

          On appelle $\tau$ cette fraction volumique ''tombée'' et on a $\tau \sim 0.045 x $ où $x$ est la distance au jet. Si l'on extrapole cette loi linéaire en dehors du domaine, on peut dire que 100% des particules sont passées sous l'axe du jet en $x=22m$. En d'autres termes, la particule qui était la plus haute à parcouru 0.15 m (rayon de la conduite) en 22 m. On obtient ainsi une estimation de la trajectoire des particules du type :

\begin{eqnarray*}
y = -6.82 \cdot 10^{-3} x +3
\end{eqnarray*}

L'ordonnée à l'origine (=3) correspond à la hauteur de la conduite et le fond. On obtient ensuite une distance dépôt en posant $y=0$ et on trouve 

\begin{eqnarray*}
x  \approx 440 ~ m
\end{eqnarray*}

 

 

 

Conclusion et limites

            Conclusion et Limites

 

            Après ces six semaines de travail sur la simulation de ce rejet en mer, nous avons obtenu une série de résultats qui décrivent de façon satisfaisante les phénomènes physiques que nous avons cherché à modéliser. Cette étude nous a permis de nous familiariser avec Starccm+ que nous ne connaissions pas. Toute l'étude menée pour sélectionner le modèle, nous a obligé à nous immerger et à comprendre la physique cachée derrière chaque modèle. Nous avons de plus eu à nous confronter au manque d'informations et de transparence des données qui pouvaient nous être transmises.

             Cependant, l'étude que nous avons réalisé n'est pas parfaite. Par manque de temps, nous n'avons pas réalisé de convergence en maillage, et donc, les simulations ont été effectué sur des maillages assez "grossiers". S'il fallait recommencer ou bien poursuivre cette étude, il serait important de s'en charger en premier lieu. De plus, nous n'avons pas non plus eu le temps de nous attacher à l'étude de l'influence du modèle de turbulence sur la solution. Nous avons effectué les simulations avec le modèle $k-\epsilon$ mais il pourrait être intéressant d'en essayer d'autre.

             Cela dit, nos résultats sont ce qu'ils sont et malgré certaines imprécisions et imperfections, nous pensons qu'ils restent assez bons et exploitables pour des études plus poussées.

Conclusion

A l'heure actuelle, la gestion des déchets est un enjeux fondamentale pour l'environnement. Avec une population mondiale de bientôt 7 milliards d'habitants, la demande en matière première est de plus en plus importante et la production de déchet suis cette tendance.

La gestion des résidus de la production d'aluminium diffère selon les pays. La plupart du temps, ils sont soit stocké à terre, soit rejeté en mer. Malgré un effort dans la recherche pour les valoriser, la seul usine de production d'alumine en France, rejette ses boues rouges dans la mer Méditerranée depuis 1966.

Les études menées dans ce BEI avaient pour objectifs d'étudier le rejet en mer en modélisant son transport et en étudiant ses impacts physico-chimiques sur le milieu. Pour mener à bien ces études, il a été nécessaire de poser plusieurs hypothèses afin de palier au manque de données.

Nos résultats montrent que dans le champ proche de l'emissaire, l'effluent réagit très peu avec le milieu et se dépose sur le fond marin. Le rejet induit des variations de pH importantes dans un périmètre très réduit. Cependant, le dépôt entraîne certainement d'autres problèmes environnementaux en recouvrant les fonds marins. De plus, notre étude n'a pas pris en compte les phénomènes de remise en suspension par upwelling.

 

Pour en savoir plus

Liens Utiles

Bibliographie

Burragato F.. Analisi mineralogica e confronto tra alcune bauxiti dell'Italia centrale e meridionale. 1964, Periodico di Mineralogia, pages 501-520.

Chou L., Wollast R.. Bioegeochimical behavior and mass balance of dissolved aluminium in the western Mediterranean Sea. 1997, Deep-Sea Research, volume 44, pages 741-768.

Copin-Montégut G. Chimie de l'eau de mer. Gap : Institut océanographique, 319 pages.

Driscoll C.T., Schecher W.D.. The chemistry of aluminum in the environment. 1990, J. Environ. Perspect. Health, volume 12, pages 28–49.

Garrels R. M., Christ C. L.. Solutions, minerals ans equilibria. 1965, New-York : Harper & Row, 450 pages.

Gräfe M., Power G., Klauber C.. Bauxite residue issues : III. Alkalinity and associated chemistry. 2011, Journal of Hydrometallurgy, volume 108, pages 60 - 79.

Hudson L.. Alumina Production. Production of Aluminium and Alumina, volume 20, pages 11-46.

Klein B., Roether W., Manca B., et al. The large deep water transient in the Eastern Mediterranean. 1999, Deep-Sea Research, volume 46, pages 371 - 414.

Loewenthal R. E., Marais R.. Carbonate Chemistry of Aquatic Systems, Theorie and Application. 1982, Etats-Unis, Michigan : Ann Arbor Scienc Publishers, 433 pages.

Mioche Philippe. Alumine et risques industriels : le cas des boues rouges et des résidus. 2012, Université de Provence (Aix-Marseille I).

Merkel J., Planer-Friedrich B., Nordstorm K. D.. Groundwater Geochemistry ; A Practical guide to modeling of natural and contaminated aquatic systems. 2008, Springer, 830 pages.

Morley N. H., Burton J. D., Tankere S. P. C., Martin J.-M.. Distribution and behaviour of some dissolved trace metals in the western Mediterranean Sea. 1997, Deep-Sea Research, volume 44, pages 675-691.

Power G., Klauber C., Gräfe M.. Bauxite Residue issues : I. Current management, disposal and storage practices. 2011, Journal of Hydrometallurgy, volume 108, pages 33 - 45.

Power G., Klauber C., Gräfe M.. Review of current Bauxite residue management, disposal and storage: Practices, Engineering and Science. 2009, CSIRO-Minerals : Waterford, page 44

Timothy L. N., Shripad T. R.. Buoyant jet and two-phase jet-plume modeling for application to large water pools, May 2011.

Qui sommes nous ?

Nous sommes 4 élèves de l’INP de Toulouse à s’être lancé dans le projet. Deux écoles sont représentées : l’ENSEEIHT (3 personnes) et l’ENSIACET (1 personne) ; mais également deux spécialités : Génie de l’environnement (2) et Mécanique des Fluides Numériques (2).

Plan du site

Rejet en mer d'un effluent industriel : modélisation du dépôt, du transport, et impact physico-chimique