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Submitted on 16 May 2020

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Modélisation couplée des phases de traitement par compostage et de recyclage agricole des matières

organiques

J. Denes

To cite this version:

J. Denes. Modélisation couplée des phases de traitement par compostage et de recyclage agricole des matières organiques. Sciences de l’environnement. Doctorat Science de l’Environnement, Institut Supérieur des Sciences Agronomiques Agro-Alimentaires, Horticoles et du Paysage, 2014. Français.

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N° ordre : N° Série :

T HESE AGROCAMPUS OUEST

Sous le label de l’Université Européenne de Bretagne pour obtenir le diplôme de :

DOCTEUR DE L'INSTITUT SUPERIEUR DES SCIENCES AGRONOMIQUES, AGRO-ALIMENTAIRES, HORTICOLES ET DU PAYSAGE

Spécialité : « Sciences de l’Environnement »

Ecole Doctorale : « Vie Agro Santé»

présentée par : Jérémy Denes

MODELISATION COUPLEE DES PHASES DE TRAITEMENT PAR COMPOSTAGE ET DE RECYCLAGE AGRICOLE DES MATIERES

ORGANIQUES

Composition du jury :

Rapporteur : Sébastien Barot, Directeur de recherche, IRD – ENS Rapporteur : Jean-Marie Paillat, Directeur de recherche, CIRAD Examinateur : Samuel Abiven, Senior scientist, University of Zurich Examinateur : Antonio Bispo, Ingénieur, ADEME

Examinateur : Christian Walter, Professeur, Agrocampus Ouest

Co-encadrant : Safya Menasseri-Aubry, Maître de conférences, Agrocampus Ouest Co-encadrant : Anne Trémier, Ingénieur de recherche, Irstea

Directeur de thèse : Suzelle Barrington, Professor, Concordia University

Laboratoires d’accueil :

UMR INRA – Agrocampus Ouest, Sol Agro et hydrosystème Spatialisation (Rennes) UR GERE – Irstea (Rennes)

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3 Résumé

En France en 2009, plus de 517 millions de tonnes de déchets potentiellement épandables sur les sols agricoles ont été produits (ADEME, 2012). Ces sources considérables de matières fertilisantes organiques d’origine résiduaire (Mafor) représentent des enjeux importants en termes environnementaux, agronomiques et énergétiques. Avant leur retour au sol, les Mafor peuvent être compostées et/ou digérées par méthanisation. Ces traitements par compostage et méthanisation modifient les caractéristiques biochimiques du produit organique obtenu et donc son potentiel de valorisation agronomique. Le choix de la filière de gestion des Mafor est donc un enjeu clé de leur valorisation. Les modèles numériques sont des outils adaptés pour l’aide à la décision concernant les modalités de cette gestion car ils permettent d’estimer facilement l’effet de la modification d’un paramètre (ex : qualité de la matière organique avant compostage) sur une variable d’intérêt (ex : qualité du compost) sans avoir recours à des expérimentations longues et coûteuses. Cependant, une simulation prédictive n’est possible que si les modèles sont couplés (du traitement jusqu’au devenir dans le sol) puis calibrés et validés pour la situation que l’on souhaite modéliser.

Dans ce contexte, l’objectif de cette thèse est de coupler un modèle de compostage à des modèles agronomiques de minéralisation des matières organiques dans les sols et de stabilité des agrégats suite à des apports organiques. Ce couplage nécessite une caractérisation compatible des fractions organiques modélisées en compostage et dans les sols. Un module de biodégradation de la matière organique en compostage, basé sur un fractionnement de type Van Soest, a donc été proposé et calibré à partir de l’étude expérimentale de la biodégradation de quatre substrats organiques. Ce module a été intégré dans un modèle de compostage associé à des équations de transferts thermiques et de transformation de l’azote en conditions réelles de compostage. Bien que nécessitant encore une calibration, le modèle développé doit permettre de modéliser l’évolution de la qualité de la matière organique au cours du compostage. Des incubations de sols en conditions contrôlées de température et d’humidité ont été menées pour étudier la minéralisation du C et N de produits organiques frais, digérés et/ou compostés et leurs effets sur la stabilité des agrégats de sol. Les résultats ont permis la calibration d’un modèle de dynamique des matières organiques dans les sols (CANTIS) et de stabilité des agrégats (POULOUD), basé sur un fractionnement de la matière organique compatible avec celui du modèle de compostage et aboutissant à un jeu de paramètres unique pour ces Mafor d’origines variées.

Ces travaux aboutissent à la proposition d’un couplage conceptuel de ces trois modèles dans l’optique de parvenir à un outil d’aide à la décision pour la gestion des filières de traitement par compostage et de recyclage agricole des matières organiques.

Mots-clés : matière organique, modèle, compostage, sol, minéralisation, carbone, azote, agrégats, stabilité.

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4 Abstract

In 2009 in France, 517 Mt of waste have been produced (ADEME, 2012), which represent a considerable amount of potentially reusable organic matter. However, important environmental, agronomic and energetic issues are asssociated with the recycling of these exogenous organic matters (EOMs) in soils. Before recycling EOM in soils, they might be composted and/or anaerobically digested. These composting and digestion treatments lead to changes within the biochemical characteristics of the obtained EOM and thus to changes in its agronomic value. Choosing the best managemenent way of EOMs is thus crucial. Numerical models are efficient tools to advise the best management way of the EOMs as it they constitute a simple method to investigate the effect of a variation within treatment parameters (ex: EOM quality before composting) on a particular result (ex: compost quality). Unlike experimental investigation, this method is fast and cost sustainable. However, a predictive simulation is possible only if models are coupled (from treatment to EOM valorization in soil), calibrated and validated for the management way that one may simulate.

In this context, the objective of the thesis was to couple a composting model with agronomic models simulating EOMs mineralization in soils and its effects on soil aggregate stability.

This coupling requires a common characterization of EOM organic fractions used in models.

A model was developed for aerobic biodegradation, based on the Van Soest organic matter fractionation method, and was calibrated by studying the biodegradation of four organic waste. This model has been implemented in a composting model that linked biodegradation equations with thermal balance and nitrogen transformations equations to simulate the real composting environment. Despite this model still requires a proper calibration, it is useful to simulate evolution of organic matter fractions during composting. Laboratory soil incubations have been performed under controlled temperature and moisture to investigate the C and N mineralization of fresh, digested and/or composted EOMs and their effects on improving soil aggregate stability. These results permitted to calibrate a soil carbon and nitrogen model (CANTIS) and a model simulating soil aggregate stability (POULOUD), based on an organic matter fractionation compatible with the composting model. The calibrations lead to a unique set of parameters values for the simulation of this wide range of EOMs.

We finally proposed a conceptual way to couple all three models in order to achieve a useful decision support tool for organic waste management through composting and agricultural reuse of EOMs.

Keywords: organic matter, model, composting, soil, mineralisation, carbon, nitrogen, agregate, stability.

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5 Remerciements

Mes premiers remerciements vont à Safya Menasseri et à Anne Trémier. Merci pour tout ce que vous m’avez apporté et pour m’avoir soutenu du début à la fin, dans les meilleurs moments comme dans les plus difficiles. Je vous en suis très reconnaissant.

Un grand merci à Suzelle Barrington et à Christian Walter pour avoir initié ce projet et m’avoir témoigné votre confiance pour le réaliser. Merci Suzelle d’avoir eu en œil attentif sur ces travaux, et ce malgré l’éloignement géographique.

Je tiens aussi à remercier Patricia Garnier, Sabine Houot, Thierry Morvan et Fabrice Béline pour leurs précieux conseils et remarques avisées.

Une part de ce travail revient aussi à Sebastia Gasco, Archange Uwantege, Delphine Clugnac, Laurette Gratteau, Armelle Racape, Sylvain Busnot et Mylène Daumoin. Votre aide a été très précieuse.

Je garderai de très bons souvenirs de l’UMR SAS et de l’UR GERE, merci à tous ceux qui contribuent à y faire régner une bonne ambiance. Mes amicales salutations à tous les collègues, et en particulier à Alexis, Thierry et Benjamin. Ce fut un plaisir de partager ce bureau avec vous. Bonne chance à vous pour la suite.

Merci à tous mes proches qui m’ont témoigné tout leur soutien et ont indirectement permis l’aboutissement de cette thèse.

Enfin, merci à tous ceux qui liront ces pages pour l’intérêt qu’ils pourraient porter à ces travaux. Bonne lecture.

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6 Table des matières

Résumé ... 3

Abstract ... 4

Introduction générale ... 16

Chapitre 1 : Synthèse bibliographique ... 19

1.1. Méthodes de caractérisation de la MO des déchets organiques et des Mafor... 20

1.2. Evolution de la MO au cours du compostage ... 22

1.2.1. Définition et principe du compostage ... 22

1.2.2. Evolution de la matière organique au cours du compostage ... 23

1.2.3. Minéralisation du carbone au cours du compostage ... 24

1.2.4. Transformation de l’azote au cours du compostage ... 25

1.2.5. Modélisation du compostage ... 27

1.3. Minéralisation de la MO des Mafor dans les sols ... 31

1.3.1. Intérêts de la valorisation agricole des Mafor ... 31

1.3.2. Dynamique du carbone et de l’azote dans les sols suite à un apport de Mafor . 33 1.3.3. Les modèles de dynamique du C et de N dans les sols suite à un apport de Mafor ... 35

1.3.4. La stabilité des agrégats de sols ... 40

1.3.5. Les modèles de simulation de la stabilité des agrégats suite à un apport de Mafor ... 42

1.4. Conclusions de l’étude bibliographique ... 43

Chapitre 2 : Evolution des matières organiques en compostage ... 45

2.1. Etude de la biodégradation aérobie des matières organiques en conditions contrôlées ... 46

2.1.1. Etude expérimentale : Lien entre les cinétiques de respiration et l’évolution des fractions des matières organiques ... 46

2.1.1.1. Introduction ... 46

2.1.1.2. Matériels et méthodes... 46

2.1.1.3. Résultats et discussion ... 53

2.1.1.4. Conclusion ... 65

2.1.2. Modélisation de la biodégradation aérobie de déchets organiques : une nouvelle méthode pour corréler les cinétiques de respiration aux fractions biochimiques ... 66

2.1.2.1. Introduction ... 70

2.1.2.2. Model development ... 71

2.1.2.3. Materials and methods ... 77

2.1.2.4. Results and discussion ... 83

2.1.2.5. Conclusion ... 95

2.2. Etude de la biodégradation aérobie des matières organiques en compostage ... 99

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2.2.1. Etude expérimentale du compostage en pilotes ... 99

2.2.1.1. Introduction ... 99

2.2.1.2. Matériels et méthodes... 99

2.2.1.3. Résultats et discussion ... 105

2.2.1.4. Conclusion ... 117

2.2.2. Modélisation de la biodégradation des matières organiques en compostage .. 119

2.2.2.1. Introduction ... 119

2.2.2.2. Matériels et méthodes... 119

2.2.2.3. Premiers résultats et discussion ... 130

2.2.2.4. Conclusion ... 132

Chapitre 3 : Etude du devenir des Mafor dans les sols – Minéralisation et effet sur la stabilité structurale ... 134

3.1. Etude expérimentale de la dégradation des Mafor dans les sols ... 135

3.1.1. Introduction ... 135

3.1.2. Matériel et méthodes ... 135

3.1.2.1. Sol... 135

3.1.2.2. Matières fertilisantes d’origine résiduaire (Mafor) ... 136

3.1.2.3. Incubations ... 137

3.1.2.4. Stabilité des agrégats ... 138

3.1.2.5. Biomasse microbienne ... 138

3.1.2.6. Facteurs agrégeants ... 139

3.1.2.7. Analyse statistique... 140

3.1.3. Résultats et discussion ... 141

3.1.3.1. Caractéristiques biochimiques initiales des Mafor... 141

3.1.3.2. Minéralisation et stabilité des sols témoins ... 141

3.1.3.3. Minéralisation du carbone et de l’azote des Mafor et effets sur la stabilité des agrégats ... 144

3.1.4. Conclusions ... 159

3.2. Influence des caractéristiques biochimiques des Mafor sur la minéralisation du carbone et de l’azote dans le sol: Prédiction avec le modèle CANTIS ... 160

3.2.1. Introduction ... 163

3.2.2. Materials and methods ... 165

3.2.2.1. Materials ... 165

3.2.2.2. Description of the model and optimization procedure ... 167

3.2.3. Results ... 169

3.2.3.1. Experimental results for model initialization ... 169

3.2.3.2. Modelling ... 175

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8

3.2.4. Conclusions ... 181

3.3. Modélisation de la stabilité des agrégats de sol induite par une gamme de Mafor... 186

3.3.1. Introduction ... 189

3.3.2. Materials and methods ... 190

3.3.2.1. Experimental data selected from published data ... 190

3.3.2.2. Additional experiments conducted ... 192

3.3.3. Results ... 195

3.3.3.1. Effect of the EOM on soil AS ... 195

3.3.3.2. Investigation of the EOM effect on AS was performed by fitting the A, B and C parameters to each aggregate stability ... 198

3.3.4. Conclusions ... 206

Chapitre 4 : Couplage des modèles, conclusions et perspectives ... 208

4.1. Conceptualisation du couplage ... 208

4.2. Limites des développements actuels et perspectives d’amélioration des modèles ... 211

4.3. Perspectives d’utilisation du modèle intégré pour l’évaluation environnementale et l’aide à la décision ... 213

References ... 217

Annexe 1 : Simulation de la biodégradation de MAN (a), ADMAN (b), BIO (c) et ADBIO (d) en conditions contrôlées de température et d’aération, à partir d’une initialisation expérimentale du compartiment SOLH2O1. ... 229

Annexe 2 : Simulation de la minéralisation de C et de N de CADMAN et CADBIO avec CANTIS ... 230

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9 Liste des figures

Figure 1 : Filières de traitement et de valorisation agricole des déchets organiques et matières fertilisantes d’origine résiduaire étudiées. Les rectangles représentent les substrats ou Mafor étudiés ; les flèches en trait plein représentent les procédés étudiés ; et les flèches en pointillés

représentent les procédés non étudiés (méthanisation). ... 18

Figure 2 : Transformation de l’azote au cours du compostage (Source : De Guardia et al. (2010b)) ... 25

Figure 3 : Schéma de principe du modèle NCSOIL. Source : Antil et al. (2011). Les traits pleins représentent les flux de d’azote et les pointillés les flux de carbone. ... 37

Figure 4 : Schéma de principe du modèle CANTIS. Source : Chalhoub et al., 2013. ... 38

Figure 5 : Schéma de principe du modèle TAO. Source : Pansu & Thuries, 2003. ... 39

Figure 6 : Schéma de l’installation respirométrique (Berthe et al., 2007) ... 49

Figure 7 : Schéma de synthèse du protocole analytique pour la caractérisation de la matière à différents temps de biodégradation ... 52

Figure 8 : Cinétiques de production du CO2 des quatre substrats étudiés en respirométrie à différents temps de biodégradation (MAN : Fumier de bovin ; ADMAN : Digestat de fumier de bovin ; BIO : Biodéchets : ADBIO : Digestat de biodéchets) ... 54

Figure 9 : Evolution des fractions de la MO au cours de la biodégradation. (a) : Fumier MAN ; (b) : Digestat de fumier ADMAN ; (c) : Biodéchet BIO ; (d) : Digestat de biodéchets ADBIO ... 60

Figure 10 : Evolution de la qualité des substrats au cours de la biodégradation (exprimée en % de la MO à l’instant t). (a) : Fumier MAN ; (b) : Digestat de fumier ADMAN ; (c) : Biodéchet BIO ; (d) : Digestat de biodéchets ADBIO. ... 61

Figure 11 : Evolution des fractions azotées au cours de la biodégradation. (a) : Fumier MAN ; (b) : Digestat de fumier ADMAN ; (c) : Biodéchet BIO ; (d) : Digestat de biodéchets ADBIO ... 64

Figure 12 : General scheme of the biodegradation model. Model fractions and parameters are described in Tableau 7. ... 74

Figure 13 : Flow chart of the biochemical fractionation. The method was adapted from French standard XPU 44-162 (AFNOR, 2009). Dry matter, organic matter and total carbon analysis were performed on the global and on each insoluble fraction. NSOL: Insoluble in hot water fraction; SOLH2O: Soluble in hot water fraction; SOLnd: Soluble in neutral detergent fraction; HEM: Hemicellulose-like fraction; CEL: Cellulose-like fraction; LIC: Lignin and cutin-like fraction. ... 79

Figure 14 : The rate of CO2 productions and OM fractions evolutions during aerobic biodegradation of the four organic wastes. (a): fattening steers solid manure (MAN). (b): solid phase of the fattening steers solid manure anaerobic digestate (ADMAN); (c): biowaste and green waste mixture (BIO); (d): solid phase of the digestate from the biowaste and green waste mixture (ADBIO). LIC: Lignin and cutin-like fraction – CEL: Cellulose-like fraction – HEM: Hemicellulose-like fraction – SOLNDF: Soluble in neutral detergent fraction – SOLH2O: Soluble in hot water fraction - dCO2: CO2 production rate – TC: Total Carbon. ... 84

Figure 15 : Measured and simulated CO2 production during aerobic biodegradation of the four organic wastes: (a) fattening steer solid manure (MAN); (b) solid phase of the fattening steer solid manure anaerobic digestate (ADMAN); (c) biowaste and green waste mixture (BIO); (d) solid phase of the digestate from the biowaste and green waste mixture (ADBIO). dCO2: CO2 production rate – TC: Total Carbon. ... 87 Figure 16 : Measured and simulated evolutions of the OM fractions during biodegradation of the fattening steer solid manure (MAN). (a) SOLH2O: Soluble in hot water fraction; (b) SOLnd: Soluble in

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10 neutral detergent fraction; (c) HEM: Hemicellulose-like fraction; (d) CEL: Cellulose-like fraction; (e)

LIC: Lignin and cutin-like fraction. TC: Total Carbon ... 88

Figure 17 : Measured and simulated final quality of the four organic wastes. MAN: finishing steer solid manure. ADMAN: solid phase of the finishing steer solid manure anaerobic digestate. BIO: biowaste and green waste mixture. ADBIO: solid phase of the digestate from the biowaste and green waste mixture. LIC: Lignin and cutin-like fraction – CEL: Cellulose-like fraction – HEM: Hemicellulose- like fraction – SOLnd: Soluble in neutral detergent fraction – SOLH2O: Soluble in hot water fraction – TC: Total Carbon. ... 90

Figure 18 : Sensitivity of the simulated cumulated CO2 to variation in parameters and initial fractions values. The sensitivity coefficient is defined in equation 11 and parameters and initial fractions in Tableau 7. ... 93

Figure 19 : Schéma des pilotes de compostage ... 101

Figure 20 : Protocole global d’analyse ... 104

Figure 21 : Distribution du carbone dans les substrats avant compostage ... 106

Figure 22 : Distribution de l’azote dans les substrats avant compostage. Les formes d’azote considérées dans la fraction soluble à l’eau sont les formes minérales (NO3- et NH4+) et organiques SOLH2O. ... 106

Figure 23 : Cinétiques de biodégradation (respiration et température) des pilotes de compostage. (a) Pilote R1 : Fumier avec structurant ; (b) Pilote R2 : Digestat de fumier avec structurant ; (c) Pilote R3 : Fumier sans structurant. ... 108

Figure 24 : Evolution des fractions carbonées au cours du compostage. (a) Pilote R1 : Fumier MAN avec structurants ; (b) Pilote R2 : Digestat de fumier ADMAN avec structurants ; (c) : Pilote R3 : Fumier MAN sans structurants. ... 112

Figure 25 : Bilan azoté au cours du compostage. (a) Pilote R1 : Fumier MAN avec structurant ; (b) Pilote R2 : Digestat de fumier ADMAN avec structurant ; (c) : Pilote R3 : Fumier MAN sans structurant. ... 115

Figure 26 : Schéma de principe de module de biodégradation de l’azote ... 128

Figure 27 : Simulation de la cinétique de production du CO2 lors du compostage de MAN. ... 130

Figure 28 : Simulation de la biodégradation du carbone lors du compostage de MAN. ... 130

Figure 29 : Simulation de la biodégradation de l’azote lors du compostage de MAN ... 131

Figure 30 : Simulation de la température lors du compostage de MAN... 132

Figure 31 : Comparaison de la minéralisation du C des deux témoins ... 142

Figure 32 : Comparaison des teneurs en azote minéral des deux témoins ... 142

Figure 33 : Comparaison des stabilités des agrégats des deux témoins ... 143

Figure 34 : Courbes de minéralisation du C des Mafor. (a) : Fumier MAN et ses dérivés ; (b) : Mafor dérivés du biodéchet ; (c) : Autres Mafor étudiées. ... 146

Figure 35 : Evolution des teneurs en azote minéral (NO3- + NH4+ ), exprimées en différence au témoin. (a) : Fumier MAN et ses dérivés ; (b) : Mafor dérivés du biodéchet ; (c) : Autres Mafor étudiées. .... 152

Figure 36 : Evolution de la stabilité des agrégats induite par les Mafor, exprimées par le MWD en différence au témoin. (a) : Fumier MAN et ses dérivés ; (b) : Mafor dérivés du biodéchet ; (c) : Autres Mafor étudiées. ... 155

Figure 37 : Lien entre la stabilité des agrégats et la teneur en azote minéral du mélange. (a) à 0 jours ; (b) à 3 jours ; (c) à 7 jours ; (d) à 14 jours ; (e) à 21 jours ; (f) à 30 jours et (g) à 56 jours. ... 156

Figure 38 : Evolution des facteurs agrégeants au cours de l’incubation dans le sol (Te 1) du fumier MAN, son digestat ADMAN, son compost CMAN et du lisier de porc LP. ... 157

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11 Figure 39 : Experimental (dots) and simulated (lines) cumulated C mineralization of the soil or

soil+EOM mixtures. Vertical bars represent the standard errors of the means. MAN: Cattle manure;

ADMAN: Solid phase of the anaerobic digestate of MAN; CMAN: Compost of MAN; ADBIO: Solid phase of the anaerobic digestate of biowaste; CBIO: compost of biowaste. ... 172 Figure 40 : Experimental (dots) and simulated (lines) nitrate contents of the soil or soil+EOM

mixtures. Vertical bars represent the standard errors of the means. MAN: Cattle manure; ADMAN:

Solid phase of the anaerobic digestate of MAN; CMAN: Compost of MAN; ADBIO: Solid phase of the anaerobic digestate of biowaste; CBIO: compost of biowaste. ... 173 Figure 41 : Aggregate stability dynamics induced by the EOM, as expressed by the mean weight diameter (MWD) calculated by difference to the control (soil with EOM). (a) : Animal waste ; (b) : Plant materials ; (c) : Anaerobic digestates ; (d) : Composts. ... 196 Figure 42 : Distribution of the EOM biochemical characteristics by EOM type. TC:Total carbon; TN:

Total nitrogen; SOL: Soluble in hot water and neurtral detergent OM; HEM : Hemicellulose-like fraction ; CEL : Cellulose-like fraction; LIC : Lignin and cutin-like fraction. ... 197 Figure 43: Measured (dotted lines) and fitted to the lognormal function (plain line) AS induced by mature green waste and sludge compost (GWSm) (a) (data from Annabi et al. (2007)) and by wheat straw (WS1) (b) (data from Le Guillou et al.(2007)) ... 199 Figure 44: Measured versus predicted parameters by the 4-components PLSR model computed by cross validation. (a) Amplitude parameter of the lognormal funtion A ; (b) Scale parameter of the lognormal function B ; (c) Duration parameter of the lognormal function C. ... 203 Figure 45: Measured (dotted lines) and predicted by the POULOUD model calibrated by the 4-

components PLSR model (plain line) AS induced by cattle manure (CM2) (a) and by pig slurry (b). . 205 Figure 46 : Schéma du couplage conceptuel des modèles dans le cas de Mafor compostées ... 209 Figure 47 : Schéma du couplage conceptuel des modèles dans le cas de Mafor non compostées.... 210

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12 Liste des tableaux

Tableau 1 : Caractérisation des matières organiques et des formes azotées associes des composts

(Adapté de Böhm (2009)). ... 20

Tableau 2 : Reproductibilité de la mesure de respiration du fumier MAN ... 54

Tableau 3 : Reproductibilité de la mesure de respiration du digestat de fumier ADMAN ... 55

Tableau 4 : Reproductibilité de la mesure de respiration du biodéchet BIO ... 55

Tableau 5 : Reproductibilité de la mesure de respiration du digestat de biodéchets ADBIO ... 55

Tableau 6 : Pourcentage d’évolution de chaque fraction de la MO entre t0 et tf ... 57

Tableau 7 : Model compartments, parameters and values used for calibration. MAN: finishing steer solid manure. ADMAN: solid phase of the finishing steer solid manure anaerobic digestate. BIO: biowaste and green waste mixture. ADBIO: solid phase of the digestate from the biowaste and green waste mixture. TC: Total Carbon. ... 75

Tableau 8 : Initial characteristics measured on the four experimental wastes. MAN: finishing steer solid manure. ADMAN: solid phase of the finishing steer solid manure anaerobic digestate. BIO: biowaste and green waste mixture. ADBIO: solid phase of the digestate from the biowaste and green waste mixture. DM: Dry matter; OM: Organic matter; TC: Total Carbon; TN: Total Nitrogen; LIC: Lignin and cutin-like fraction; CEL: Cellulose-like fraction; HEM: Hemicellulose-like fraction; SOLnd: Soluble in neutral detergent fraction; SOLH2O: Soluble in hot water fraction. ... 80

Tableau 9 : Calibration procedure and constraints applied to the parameters. Parameters meanings are described in Tableau 7. ... 81

Tableau 10 : Statistics demonstrating the accuracy of the calibrated model. MAN: finishing steer solid manure. ADMAN: solid phase of the finishing steer solid manure anaerobic digestate. BIO: biowaste and green waste mixture. ADBIO: solid phase of the digestate from the biowaste and green waste mixture. SOLH2O: Soluble in hot water fraction; SOLnd: Soluble in neutral detergent fraction; HEM: Hemicellulose-like fraction; CEL: Cellulose-like fraction; LIC: Lignin and cutin-like fraction. RMSE: Root mean square error; MAPE: Mean absolute prediction error. TC: Total Carbon. ... 89

Tableau 11 : Analyses biochimiques des substrats étudiés en compostage (prélèvement du 24/04/2014) ... 105

Tableau 12 : Bilan carboné entre le début et la fin du compostage, exprimé en pourcentage du carbone total initial. ... 109

Tableau 13 : Pertes relatives des quantités initiales de C de chacune des fractions entre le début et la fin du compostage (en % du C de la fraction initiale). ... 110

Tableau 14 : Contribution de chacune des fractions aux pertes totales de C entre le début et la fin du compostage (et en considérant les pertes de LIC négatives comme nulles) (en % des pertes de C substrat). ... 111

Tableau 15 : Bilan azoté entre le début et la fin du compostage, exprimé en pourcentage de l’azote total initial. ... 113

Tableau 16 : Pertes relatives des quantités initiales de N de chacune des fractions entre le début et la fin du compostage (en % de N de la fraction initiale). ... 116

Tableau 17 : Contribution de chacune des fractions aux pertes totales de N entre le début et la fin du compostage (en % des pertes de N du substrat). ... 117

Tableau 18 : Résumé des paramètres du modèle ... 129

Tableau 19 : Caractéristiques initiales des Mafor ... 141

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13 Tableau 20 : Matrice des coefficients de corrélation linéaire de Pearson entre le CO2 cumulé aux

différentes dates de mesure et les caractéristiques biochimiques des Mafor (n=12). ... 148

Tableau 21: Teneurs initiales en nitrate et ammonium dans les mélanges à l’état initial (0 jour) exprimé en différence au témoin. ... 149

Tableau 22 : Matrice des coefficients de corrélation linéaire de Pearson entre les teneurs en azote minéral (Nmin) aux différentes dates de mesure et les caractéristiques biochimiques des Mafor (n=12). ... 153

Tableau 23 : Initial characteristics of the five incubated exogenous organic matters... 171

Tableau 24 : Initial compartments of the CANTIS model. ... 175

Tableau 25 : Parameters values of the CANTIS model and sources. ... 177

Tableau 26: Statistics to evaluate the calibrated model. ... 180

Tableau 27: Contribution of each organic fraction to the overall C and N mineralization of the exogenous organic matters (% of C in degraded EOM). ... 180

Tableau 28 : Biochemical characteristics, brief description and source of the EOM used for the calibration and validation of the POULOUD model... 191

Tableau 29: Main characteristics of experimental conditions in incubations and soils used in the studies from which originate the data used for the calibration and validation of the POULOUD model ... 192

Tableau 30 : Parameters describing the measured AS induced by the EOM (parameters fitted to each curves and RMSE). A: Magnitude parameter (mm); B: Scale parameter (dimensionless); C: Duration parameter (days). ... 199

Tableau 31 : Pearson linear correlation coefficients r between the fitted shape parameters (A, B and C) of the EOM effect on AS and the biochemical characteristics of the EOM. Fitted A: Magnitude parameter (mm); Fitted B: Scale parameter (dimensionless): Fitted C: Duration parameter (day); CEL: Cellulose-like fraction (% OM); HEM: Hemicellulose-like fraction (% OM); LIC: Lignin and cutin-like fraction (% OM); SOL: Soluble in hot water and neutral detergent fraction (% OM); TC: Total carbon (g.kg-1 DM); TN: Total nitrogen (g.kg-1 DM). ... 200

Tableau 32: Statistics to evaluate the PLSR model. A: Magnitude parameter (mm); B: Scale parameter (dimensionless); C: Duration parameter (day); the root mean square error (RMSE) has the same units as the shape parameters whereas the determination coefficient (R²) is dimensionless. Significance tests have only been performed on the R². ... 201

Tableau 33: Predicted parameters of AS using the PLSR equations (Equation 3 to Erreur ! Source du renvoi introuvable. 5). A: Magnitude parameter (mm); B: Scale parameter (dimensionless); C: Duration parameter (day). ... 204

(15)

14 Liste des abréviations des fractions de matières organiques et des Mafor étudiées

Fractions organiques analytiques:

SOLH2O<1.5kDa : Fraction soluble à l’eau de poids moléculaire inférieur à 1.5 kDa SOLH2O>1.5kDa : Fraction soluble à l’eau de poids moléculaire supérieur à 1.5 kDa SOLnd : Fraction soluble dans un detergent neutre

HEM : Fraction dite “hemicellulose”

CEL : Fraction dite “cellulose”

LIC : Fraction dite“ lignine et cutine”

NSOLH2O : Azote soluble à l’eau

NSOLnd : Azote soluble dans un detergent neutre NHEM : Azote de la fraction dite “hemicellulose”

NCEL : Azote de la fraction dite “cellulose”

NLIC : Azote de la fraction dite “ lignine et cutine”

Fractions organiques du modèle de compostage :

SOLH2O1 : Fraction carbonée soluble à l’eau facilement assimilable

SOLH2O2 : Fraction carbonée soluble à l’eau nécessitant une hydrolyse avant assimilation SOLnd-B : Fraction carbonée soluble dans un detergent neutre facilement hydrolysée SOLnd-R : Fraction carbonée soluble dans un detergent neutre non hydrolysée X1 : Biomasse microbienne à croissance lente, exprimée en C

X2 : Biomasse microbienne à croissance rapide, exprimée en C HEM : Fraction carbonée dite “hemicellulose”

CEL : Fraction carbonée dite “cellulose”

LIC : Fraction carbonée dite“ lignine et cutine”

NSOLH2Oorg : Fraction azotée organique soluble à l’eau

NSOLnd : Fraction azotée soluble dans un detergent neutre facilement hydrolysée NHEM : Fraction azotée dite “hemicellulose”

NCEL : Fraction azotée dite “cellulose”

NLIC : Fraction azotée dite“ lignine et cutine”

NXa : Azote de la biomasse microbienne autotrophe NX1 : Azote de la biomasse microbienne à croissance lente NX2 : Azote de la biomasse microbienne à croissance rapide Fractions organiques du modèle CANTIS :

SOLf : Fraction soluble rapidement hydrolysée SOLs : Fraction soluble lentement hydrolysée

HEM+CEL : Fraction dite « hémicellulose et cellulose » LIC : Fraction dite“ lignine et cutine”

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15 Fractions organiques du modèle POULOUD :

SOL : Fraction soluble à l’eau puis dans un détergent neutre HEM : Fraction dite “hemicellulose”

CEL : Fraction dite “cellulose”

LIC : Fraction dite“ lignine et cutine”

Mafor étudiées :

ADBIO : Digestat de biodéchets ADMAN : Digestat de fumier BIO : Biodéchets

CADBIO : Compost de digestat de biodéchets CADMAN : Compost de digestat de fumier CBIO : Compost de biodéchet

CMAN : Compost de fumier CP : Compost de liser de porcs DigLP : Digestat de liser de porcs FB : Fumier de bovins

FV : Fumier de volailles LP : Lisier de porcs MAN : Fumier de bovins

(17)

16

Introduction générale

En France en 2009, plus de 517 millions de tonnes de déchets dont la matière organique est potentiellement épandable sur les sols égricoles ont été produits (ADEME, 2012a). Parmi ceux-ci, 374 millions de tonnes provenaient des activités agricoles, tandis que les 143 millions de tonnes restantes étaient issues d’activités urbaines et industrielles. Ces sources considérables représentent des enjeux importants en termes environnementaux, agronomiques et énergétiques. En effet, l’usage au sol de ces sources de matière organique peut-être réalisé directement ou après traitement, notamment par compostage (pour stabiliser, réduire les volumes et hygiéniser la matière) et par méthanisation pour produire de l’énergie.

Les politiques environnementales et de gestion des déchets développées depuis les années 1970 sont favorables au recyclage matière et à la valorisation des déchets organiques. Dans ce cadre, le nombre de plates-formes de compostage a beaucoup augmenté dans plusieurs pays européens (Evans, 2004) et en Amérique du Nord (Goldstein, 2003), ces dernières années.

Actuellement, environ 2000 installations de compostage existent en Europe ainsi que 185 installations de digestion anaérobie pour traiter, ou co-traiter, les déchets municipaux organiques (Boldrin et al., 2011). Parallèlement, le compostage d’effluents d’élevage permet de réduire les nuisances environnementales liées à l’usage d’effluents frais, comme les émissions gazeuses azotées après épandage, la lixiviation des nitrates ou les nuisances olfactives (Solano et al., 2001). La digestion anaérobie se développe aussi au niveau des exploitations agricoles et du territoire (Weiland, 2010), permettant à la fois la production d’énergie et d’un amendement organique (Nkoa, 2014). Le compostage des digestats permet une stabilisation de la MO (Bustamante et al., 2013) et facilite son usage en tant qu’amendement agricole du fait du passage d’un statut de déchet à celui d’un produit.

Les enjeux environnementaux de la valorisation des déchets organiques sont liés aux émissions de gaz à effet de serre lors du traitement et après épandage au sol, ainsi qu’aux pollutions azotées (émissions ammoniacales et lixitiations des nitrates dans les sols). Les enjeux agronomiques, liés à la fertilité des sols, sont dépendants de la qualité des matières organiques apportées et donc du traitement qu’elles ont subi. Les principaux avantages de l’utilisation agricole des matières fertilisantes d’origine résiduaire (Mafor) proviennent de l’apport d’éléments nutritifs pour les cultures, d’une reconstitution des stocks de matières organiques des sols et d’une amélioration de la structure physique des sols.

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17 Dans ce contexte, il semble important d’étudier comparativement les différentes filières de gestion des déchets organiques et des Mafor, en termes de potentiel agronomique (minéralisation de la matière organique et effet sur les propriétés des sols) et d’émissions gazeuses polluantes. Il convient donc d’étudier comment les procédés de bio-traitement (compostage et digestion anaérobie) influent sur les émissions gazeuses polluantes qui leur sont associées ainsi que sur la qualité des matières organiques et donc leur effet sur la qualité des sols. Le développement et le couplage de modèles prédictifs apparaissent comme des étapes importantes pour permettre l’évaluation des différentes filières. En effet, par rapport aux études expérimentales, longues, coûteuses et spécifiques à une situation donnée, la modélisation prédictive permet d’estimer l’impact d’une variation d’un facteur (ex : la qualité organique du déchet initial) sur une variable modélisée (ex : le potentiel de minéralisation de l’azote de la Mafor dans le sol).

Dans le cadre de cette thèse, le procédé de compostage sera spécifiquement étudié en termes de compréhension des processus et de leur modélisation tant lors du traitement que lors de la valorisation agronomique des composts dans les sols. Le procédé de méthanisation ne sera étudié qu’au travers de l’étude des effets de l’application des digestats au sol. Le travail porte sur la relation entre les propriétés biochimiques intrinsèques des Mafor et leur dynamique à court terme pendant le procédé de compostage et lors de leur valorisation dans les sols. Sept filières de valorisation agronomique des Mafor ont été envisagées, à partir d’un déchet d’origine agricole et d’un déchet d’origine urbaine (Figure 1). La dégradation aérobie des quatre substrats organiques (un fumier et son digestat ainsi qu’un biodéchet et son digestat) a été étudiée en conditions optimales de biodégradation permettant le développement et la calibration d’un modèle de biodégradation aérobie de la MO (Chapitre 2.1). Le compostage en conditions réelles a été étudié pour le fumier et son digestat permettant le développement d’un modèle de compostage, qui reste à calibrer (Chapitre 2.2). La minéralisation du carbone et de l’azote des quatre Mafor et de leurs composts a été étudiée, ainsi que l’effet de celles-ci sur la stabilité des agrégats de sol (Chapitre 3.1), ce qui a permis la calibration d’un modèle de dynamique de la matière organique dans le sol (Chapitre 3.2) et d’un modèle de simulation de la stabilité des agrégats de sol (Chapitre 3.3). Enfin, nous présenterons comment ces modèles peuvent être « couplés » pour permettre une évaluation globale des différentes filières (Chapitre 4). Tous ces chapitres sont précédés par un bref état de l’art sur l’évolution des matières organiques en compostage et dans les sols (Chapitre 1).

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18

Figure 1 : Filières de traitement et de valorisation agricole des déchets organiques et matières fertilisantes d’origine résiduaire étudiées. Les rectangles représentent les substrats ou Mafor étudiés ; les flèches en trait plein représentent les procédés étudiés ; et les flèches en pointillés représentent les procédés non étudiés (méthanisation).

Fumier Sol

Compost de digestat de fumier

Digestat de fumier

Compost de fumier

Digestat de fumier

Biodéchet Sol

Compost de digestat de biodéchet Digestat de biodéchet

Compost de biodéchet

Digestat de biodéchet

Méthanisation Compostage Dégradation dans les sols

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19

Chapitre 1 : Synthèse bibliographique

Cette synthèse est construite en trois parties. La première vise à rappeler les principales méthodes analytiques utilisées pour déterminer la quantité et la qualité de la matière organique en compostage et dans les Mafor. En effet, un couplage des approches (expérimentales et de modélisation) de traitement et de recyclage agricole des matières organiques est facilité par une caractérisation commune de la MO. Le choix de la méthode de caractérisation retenue pour cette thèse est basé sur une analyse des méthodes couramment utilisées dans la littérature. La deuxième partie présente les mécanismes de dégradation des MO en compostage et les principes sur lesquels sont fondés les modèles de compostage. La troisième partie présente les mécanismes et principes des modèles de minéralisation de la MO dans les sols et les effets d’apports de Mafor sur la stabilité des agrégats, ainsi que les modèles de simulation de la stabilité des agrégats recensés dans la littérature.

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20

1.1. Méthodes de caractérisation de la MO des déchets organiques et des Mafor

Que ce soit durant la phase de compostage (Haug, 1993) ou après épandage dans les sols (Bernal et al., 1998b), la MO des déchets organiques et des Mafor évolue quantitativement et qualitativement. Diverses méthodes analytiques ont été développées pour estimer ces évolutions, selon les informations et la complexité souhaitées, allant d’une quantification globale (estimation de la MO par perte au feu) à des informations sur la nature et la structure des molécules qui la composent (Résonance magnétique nucléaire) (Tableau 1).

Tableau 1 : Caractérisation des matières organiques et des formes azotées associes des composts (Adapté de Böhm (2009)).

Références : (Bernal et al., 1998a; de Guardia et al., 2010a; Dignac et al., 2006; Doublet et al., 2010; Gomez et al., 2006; Ouatmane et al., 2000; Oudart et al., 2012; Pichler et al., 2000; Tomati et al., 2000; Zeng et al., 2013)

Tandis que les méthodes très globales comme les analyses du carbone total (Ct) ou de l’azote total (Nt) se révèlent insuffisantes pour prédire la minéralisation des déchets organiques et des Mafor (Lashermes et al., 2009), les méthodes d’analyse moléculaire sont émergentes, pas encore réalisées en routine et généralement découplées des fractions de MO représentées dans les modèles de biodégradation, car n’aboutissant pas encore à des données quantitatives exploitables en modélisation mécaniste. A l’inverse les méthodes de fractionnement chimiques et biochimiques (Chalhoub et al., 2013; Paillat et al., 2005; Zhang et al., 2012), les méthodes respirométriques (Tremier et al., 2005) ou la mesure de demande chimique en oxygène (de Guardia et al., 2010a; Oudart et al., 2012) se sont révélées particulièrement

Paramètre ou méthode de caractérisation Information apportée Exemples d'études Pertes au feu Quantification de la MO totale De Guardia et al. (2010) Carbone organique total Quantification De Guardia et al. (2010)

Azote Kjeldahl Potentiel azoté Zeng et al. (2013)

Azote minéral Valeur fertilisante Bernal et al. (1998)

C/N Indicateur de stablilité Bernal et al. (1998)

Fractionnement de la MO

(type Van Soest) Comportement de biodégradation Doublet et al. (2010) Tests biologiques

(ex : respiration, tests enzymatiques) Comportement de biodégradation Gomez et al. (2006) Demande chimique en oxygène Biodégradabilité Oudart et al. (2012) Substances humiques Stabilité, maturité Tomati et al. (2000) Méthodes spectrométriques Informations moléculaires Ouatmane et al. (2000) Résonance magnétique nucléaire Informations moléculaires Pichler et al. (2000)

Chromatographie gazeuse

Spectrométrie de masse Informations moléculaires Dignac et al. (2006)

(22)

21 adaptées pour estimer le potentiel et/ou les cinétiques de biodégradation des déchets organiques et des Mafor au cours du compostage et après épandage dans les sols .

Le fractionnement biochimique par la méthode Van Soest a été initialement mis au point pour l’analyse de la digestibilité des fourrages pour les animaux d’élevage (Van Soest & Wine, 1967), puis a été adapté pour la caractérisation de la MO des déchets organiques et des Mafor dans la norme XP U 44-162 (AFNOR, 2009). Le principe est de séparer quatre fractions organiques par des extractions successives dans des solvants. Il permet ainsi de mesurer la répartition de la MO totale dans ces quatre fractions : une fraction soluble à l’eau chaude puis dans un détergent neutre (SOL), une fraction dite hémicellulosique (HEM), une fraction dite cellulosique (CEL), et une fraction dite lignine et cutines (LIC). Après chaque extraction le résidu obtenu est calciné pour en mesurer la quantité de MO. Les quantités de MO dans chacune des quatre fractions sont alors calculées par différence entre la quantité de MO du résidu avant l’extraction et celle du résidu après extraction. Certains auteurs expriment ces fractions en pourcentage du carbone total (Ct) ou de l’azote total (Nt), par la même méthode mais en remplaçant la calcination par une analyse élémentaire. La fraction soluble à l’eau (SOLH2O) peut être différenciée de la fraction soluble dans le détergent neutre (SOLnd) par une analyse intermédiaire (Doublet et al., 2011; Morvan et al., 2006).

Les fractions ainsi mesurées ne correspondent pas à des molécules « pures », ainsi la fraction SOL contient des sucres, des protéines, des pectines, des lipides et de l’amidon ; les fractions HEM et CEL contiennent des quantités non négligeables d’azote alors que les molécules pures d’hémicellulose et de cellulose ne contiennent pas d’atomes d’azote ; et la fraction LIC peut aussi contenir des substances humiques (Morvan et al., 2006; Peltre, 2010).

Cependant, ces fractions sont corrélées à la dégradation de la MO au cours du compostage (Doublet et al., 2010; Francou et al., 2008) et à la minéralisation du carbone et de l’azote de différents types de Mafor dans les sols (Henriksen & Breland, 1999; Jensen et al., 2005;

Parnaudeau et al., 2004; Thuries et al., 2002; Trinsoutrot et al., 2000a). A partir de ces fractions, des modèles de biodégradation de la MO en compostage ont été développés (Kaiser, 1996; Zhang et al., 2012), ainsi que des modèles de minéralisation du C et de N dans les sols (Garnier et al., 2001) et de stabilisation des agrégats de sol suite à des apports de Mafor (Abiven et al., 2007).

(23)

22

1.2. Evolution de la MO au cours du compostage

1.2.1. Définition et principe du compostage

Le compostage est généralement simplement défini comme le processus de biodégradation aérobie de la matière organique sous l’action des microorganismes, conduisant à une matière organique plus stable (le compost) (Haug, 1993).

On peut distinguer quatre grandes phases pendant le processus de compostage (Mustin, 1987) :

La phase mésophile:

Pendant cette phase, les micro-organismes mésophiles dégradent les molécules simples comme les sucres, les acides aminés et les alcools et transforment une partie des polymères (ex : protéines, acides nucléiques, amidon, pectine, hémicellulose, cellulose). Le métabolisme de ces micro-organismes, en consommant l’O2 par respiration, entraîne une augmentation rapide de la température du substrat pendant cette phase et libère une quantité importante de CO2. Pour maintenir une bonne oxygénation du milieu il est donc nécessaire d’insuffler de l’air ou de retourner régulièrement la matière.

La phase thermophile:

Une fois les hautes températures atteintes (plus de 55 °C), les communautés microbiennes sont modifiées de manière importante du fait de la sélection des micro- organismes thermo-tolérants. Ces conditions du milieu induisent une évaporation d’eau importante et une perte d’azote ammoniacal par volatilisation.

La phase de refroidissement:

Lors de cette phase on observe une diminution progressive de la température liée à la diminution de l’activité microbienne et de la biodégradabilité du compost. C’est la stabilisation du compost.

Ces trois premières phases font généralement l’objet de la première étape du traitement par compostage, dite de « fermentation » mais que l’on peut décrire plus justement comme une étape de biodégradation active.

(24)

23

La phase de maturation:

Elle se caractérise par une activité bactérienne relativement faible et une modification de la micro-biodiversité au profit de champignons capables de dégrader la lignine. Les processus d’humification ont principalement lieu durant cette phase (Tuomela et al., 2000), même s’ils peuvent s’initier pendant l’étape de biodégradation active.

Le suivi de ces phases peut-être réalisé de différentes manières : suivi de l’évolution de la température, de la production de CO2 ou de la consommation d’O2 au cours du temps. Ces trois indicateurs reflètent l’activité des microorganismes à travers la production d’énergie métabolique (dont la température est une résultante indirecte, car également influencée par les phénomènes d’exportation de chaleur par exemple) et la respiration respectivement.

1.2.2. Evolution de la matière organique au cours du compostage

Classiquement, pendant le compostage on observe une diminution du taux de MO et de carbone organique. Inbar et al. (1990) indiquent que 50 % environ de la MO est dégradée durant le compostage de fumier. Les pertes généralement mesurées sont comprises entre 20 et 60 % de la quantité initiale de MO, et sont fonction du matériel composté et du procédé de compostage (Francou, 2004).

Bien que représentant, une faible quantité de le MO totale, généralement moins de 5 % de la MO (Gattinger et al., 2004; Gomez-Brandon et al., 2008), la biomasse microbienne joue un rôle primordial dans le procédé de compostage.

Les deux groupes microbiens traditionnellement dominants dans les procédés de compostage sont les bactéries (parmi lesquelles les actinomycètes semblent jouer un rôle prépondérant) (Wang et al., 2014) et les champignons. Il est généralement admis que la biomasse fongique subit un déclin en début de compostage, notamment pendant la phase thermophile, au profit de la biomasse bactérienne. En fin de compostage et pendant la maturation la biomasse fongique peut ré-augmenter (Tiquia et al., 2002). La concentration en biomasse microbienne totale est généralement moindre dans les composts que dans les produits d’origine avant compostage (Gattinger et al., 2004). Certaines études ont montré que les changements dans les communautés microbiennes au cours du compostage sont corrélés à la maturité ou état

(25)

24 d’avancement de la stabilité de la matière organique du compost (Steger et al., 2007). Les activités enzymatiques sont aussi variables dans le temps lors du compostage, et on observe des différences significatives entre des produits avant compostage et leur compost final (Franke-Whittle et al., 2014).

1.2.3. Minéralisation du carbone au cours du compostage

Le carbone est le principal constituant de la matière organique (40 à 60 % de la MO) et son évolution quantitative au cours du compostage est similaire à celle de la matière organique.

Le carbone organique est dégradé par des microorganismes hétérotrophes, leur fournissant ainsi une source d’énergie et une source de C pour la constitution des cellules microbiennes.

Le dioxygène est consommé, comme accepteur d’électrons, tandis que le carbone est minéralisé sous forme de CO2. Les réactions de respiration conduisent aussi à la production d’énergie, libérée sous forme de chaleur, ainsi que d’eau métabolique. Les microorganismes assimilent le carbone en phase aqueuse. Le carbone particulaire nécessite donc des étapes d’hydrolyse, conduisant à une solubilisation avant d’être assimilé.

L’essentiel des émissions carbonées au cours du compostage le sont sous la forme de dioxyde de carbone. Les émissions de CO2 sont fonction de la qualité du substrat initial et de la quantité de carbone facilement biodégradable (Doublet et al., 2011; Paillat et al., 2005), mais aussi du procédé de compostage, comme l’aération ou l’humidité (Jiang et al., 2011). Eghball et al. (1997) indiquent que le compostage de fumier entraine des pertes de carbone de 46 à 62

% du Ct initial. Une revue des quantités de CO2 produites au cours du compostage indique des émissions de 110 à 220 g de CO2/kg de matière sèche (MS) initiale pour les déchets ménagers, de 150 à 750 g CO2/kg MS pour les déchets d’origine animale, de 900 g CO2/kg MS environ pour les biodéchets et de 580 à 760 g CO2/kg MS pour les boues d’épuration des eaux usées (Mallard et al., 2006).

Le méthane est le second gaz produit à partir de la biodégradation du carbone au cours du compostage. Il est produit principalement pendant la phase thermophile, potentiellement propice au développement d’archées méthanogènes. Du fait de l’activité microbienne élevée durant cette phase, les teneurs en O2 peuvent localement chuter, conduisant à la formation de zones anaérobies favorables à la production de méthane. Les facteurs favorisant une mauvaise diffusion de l’air dans le massif de compostage (comme un tassement ou une humidité

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25 excessive) sont propices à la production de méthane. Plusieurs études indiquent que le CH4 représente de l’ordre de 0 à 4 % des pertes totales en C au cours du compostage de déchets ménagers et de déchets verts (Amlinger et al., 2008; Andersen et al., 2011; Andersen et al., 2010). La revue de l’ADEME, quant à elle, indique des valeurs très variables, de 0.01 % à 10

% du carbone initial (ADEME, 2012b).

Les pertes de C au cours du compostage peuvent aussi avoir lieu sous forme de composés organiques volatils et de lixiviats, mais ceux-ci représentent des quantités faibles des pertes carbonées totales, généralement inférieures à 5 % (Andersen et al., 2011; de Guardia et al., 2010a).

1.2.4. Transformation de l’azote au cours du compostage

Les transformations de l’azote au cours du compostage suivent les mêmes réactions biochimiques que dans des sols aérés. Les principaux processus sont l’ammonification, l’immobilisation, la volatilisation, la nitrification et la dénitrification (Figure 2). Les processus consuisant directement aux pertes d’azote du substrat sont la volatilisation (NH3), la nitrification-dénitrification (N2O et N2) et la lixiviation (azote soluble) (He et al., 2001)

Figure 2 : Transformation de l’azote au cours du compostage (Source : De Guardia et al. (2010b))

Dans leur étude sur le compostage de fumier, Eghball et al. (1997) ont mesuré des pertes d’azote de 19 à 42% (variant selon la teneur initiale en N du fumier initial). Parmi ces pertes, plus de 92% étaient dues à la volatilisation de l’ammoniac et moins de 0.5% aux pertes par ruissellement et lixiviation.

(27)

26 Witter & Lopezreal (1988) indiquent que les pertes d’azote mesurées lors des premières phases de compostage sont dues à la volatilisation de l’ammoniac : au début du procédé les teneurs en NH4+ peuvent être élevées, d’où une volatilisation potentiellement élevée. Ces auteurs ont mesuré des pertes ammoniacales par volatilisation de 44% de l’azote total initial au cours du compostage d’un mélange de paille et de fumier de volaille. Kithome et al. (1999) indiquent des valeurs comprises entre 47 et 62 % pour cette même grandeur. Barrington et al.

(2002) ont mesuré les pertes en azote par volatilisation au cours du compostage de lisier de porc à 38 à 69% selon l’agent structurant. Dans la revue proposée par l’ADEME, de 3 à 60 % de l’azote initial est généralement émis sous forme de NH3 au cours du compostage, dépendant du substrat composté mais aussi des conditions de compostage (ADEME, 2012b).

Les facteurs déterminant les émissions de NH3 sont le rapport Cbiodégradable/Nbiodégradable (de Guardia et al., 2010b) (un faible Cbiodégradable/Nbiodégradable conduit généralement à des émissions ammoniacales élevées) ; le pH (un pH supérieur à 8 est favorable à la volatilisation) ; la température (au-delà de 40 à 50°C la volatilisation est très importante) ; le système d’aération et/ou de retournement (Eghball et al., 1997) ; et le structurant (Barrington et al., 2002;

Sanchez-Monedero et al., 2001) (les structurants ligno-cellulosique étant efficaces pour réduire les émissions ammoniacales).

Le N2O est principalement produit au cours de la phase mésophile et de refroidissement, voire de maturation, quand la température n’est pas trop élevée, comme le montrent Hellmann et al.

(1997). Beline et al. (1999) et Zeng et al. (2012) indiquent que le N2O provient à la fois de la nitrification et de la dénitrification : l’accumulation de nitrites favorise l’émission de N2O pendant la nitrification tandis que la présence d’oxygène dissous conduit à une dénitrification incomplète (et donc la production de N2O). Une nitrification et une dénitrification simultanées sont possibles pour de faibles teneurs en oxygène (entre 1 et 10 % de saturation). Andersen et al.(2011) évaluent entre 2,8 de 6,3 % la part du N2O dans les pertes de N au cours du compostage domestique de déchets ménagers alors que ces dernières représentent 51 à 68 % de l’azote total initial. Pour le compostage de lisier, Beline et al. (1999) indiquent que jusqu’à 13% de la quantité d’azote initiale peut être perdue sous forme de N2O. Bien que généralement inférieures à 15 % de l’azote total initial, l’ADEME montre que les émissions de N2O sont très variables selon les substrats, variant de moins de 1% à plus de 50% de l’azote total initial (ADEME, 2012b).

Enfin, le troisième gaz azoté produit significativement au cours du compostage est le diazote (N2), produit par dénitrification et qui est estimé à partir des bilans azotés.

(28)

27 La transformation de l’azote au cours du compostage peut-être un moyen de suivi du procédé et un indicateur de maturité et de stabilité du compost, deux notions qui peuvent traduire une faible phytotoxicité et une activité microbienne réduite du compost étudié. En effet, un compost mature doit avoir un ratio NH4+

-N/NO3-

-N inférieur à 0.16% (Bernal et al., 1998a).

Zucconi & Debertoldi (1987) indiquent qu’un compost mature de déchets municipaux ne devrait pas avoir une teneur en NH4+

-N supérieure à 0.04%.

Le rapport C/N tend souvent à diminuer au cours du compostage mais certaines études indiquent une légère augmentation (Goyal et al., 2005; Khalil et al., 2011). Cette augmentation peut s’expliquer par le C/N faible des déchets en entrée, qui induit une volatilisation importante de l’azote.

Sanchez-Monedero et al. (2001) indiquent que la nitrification intervient quand la température du substrat a atteint une valeur inférieure à 40 °C, soit pendant les phases de refroidissement et de maturation, et quand les conditions d’aération sont favorables. Son intensité dépend des quantités de NH4+

. La nitrification est responsable de la diminution du pH. Un manque d’oxygène entraînerait une dénitrification et l’arrêt de la nitrification. Des teneurs élevées en ammoniac ou en acide nitreux sont aussi inhibitrices de la nitrification et conduisent à une accumulation de nitrites par inhibition des nitrobacters (Beline et al., 1999; Zeng et al., 2012).

L’évolution de la teneur en azote total du substrat est liée à la fois aux processus de transformation de l’azote induisant des pertes et aux effets de concentration de la matière liés aux pertes de masse au cours du compostage. Ainsi, la concentration en azote total augmente au cours du compostage quand les pertes en matières volatiles (issues de la MO) sont supérieures aux pertes en NH3 par volatilisation (Bernal et al., 1998a), cela concerne donc les déchets à forts C/N et à faibles concentrations en NH4+

.

Il est généralement admis qu’un déchet frais a des propriétés fertilisantes azotées plus importantes que le compost obtenu (Sommer, 2001). Cambardella et al. (2003) indiquent que l’impact des mécanismes de transformation de l’azote en compostage sur les quantités et la disponibilité de l’azote dans le compost final est encore mal compris.

1.2.5. Modélisation du compostage

De nombreux modèles de compostage ont été développés depuis les années 1970 (Vlyssides et al., 2009) et ont été considérablement améliorés durant la dernière décennie.

(29)

28 Ils sont le plus souvent semi-mécanistes (Mason, 2006), c’est-à-dire que les grands processus du procédé sont envisagés mais certains le sont sous forme de lois physiques, chimiques et biologiques fondamentales, tandis que d’autres le sont par des méthodes empiriques (régressions statistiques à partir de données expérimentales). Certains modèles considèrent le compost comme uniforme tandis que d’autres intègrent une variabilité spatiale au sein de l’enceinte ou de l’andain de compostage.

Généralement, le procédé de compostage est représenté comme un réacteur au sein duquel les processus réactionnels génèrent des variations massiques et thermiques et donc des transferts de masse et de chaleur avec l’extérieur. Trois types de bilans sont concernés :

• Les bilans massiques sur les substrats (ex : masse de MS, masse d’eau, masse de MO).

Ils peuvent être soit issus de fonctions empiriques liées à la dégradation du substrat, soit issus d’un modèle mécaniste de biodégradation de la MO (alors module du modèle de compostage global), intégrant des processus microbiens de minéralisation de la MO.

• Les bilans massiques sur l’oxygène consommé au cours du traitement et sur les métabolites produits (principalement H2O et CO2) ;

• Les bilans thermiques. Ils intègrent généralement un terme de production de chaleur lié à l’activité microbienne de respiration, ainsi que des termes d’accumulation, d’exportation et d’évaporation.

De manière globale, les bilans sont réalisés sur chacune des variables étudiées par différence entre les entrées et les sorties, auxquelles on ajoute des termes de transformations (Mason, 2006).

Les équations bilans sont alors résolues de manière déterministe par des systèmes d’équations différentielles (Trémier, 2004):

• Etape 1 : A partir de la composition en substrat au temps t et des conditions de température et d’humidité, la masse de substrat consommée dans l’intervalle de temps dt est calculée;

• Etape 2 : On calcule la consommation d’oxygène ou la production de CO2 entre t et t+dt, liée à la consommation du substrat. La production métabolique de H2O est déduite d’équations stœchiométriques;

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• Etape 3 : Sur la base de la quantité de substrat ou d’oxygène consommée entre t et t+dt, on calcule la quantité de chaleur produite et la quantité de chaleur accumulée dans l’intervalle de temps dt ;

• Etape 4 : A partir des équations bilans, on calcule les nouvelles conditions de température et d’humidité dans le réacteur ou l’andain. On actualise la composition du substrat ;

• Etape 5 : Reprise du calcul de l’étape 1 avec les nouvelles conditions de l’étape 4.

Les modèles existants diffèrent par les processus pris en compte, la manière de représenter la qualité du substrat et les variables modélisées. Les fonctions de biodégradation peuvent être du premier ordre, de type Monod ou même empirique.

Mason (2006) répertorie les modèles de compostage publiés. Trois des modèles ainsi répertoriés simulent l’évolution des taux de CO2 au cours du compostage (Kishimoto et al., 1987; Nakasaki et al., 1987; Vanlier et al., 1994), utilisant des relations empiriques pour décrire l’évolution de l’énergie biologique au cours du compostage. Ce sont ceux qui reproduisent le mieux les évolutions de température au cours du compostage (Mason, 2006).

Seulement deux modèles répertoriés alors prédisent la composition du compost en sortie (Haug, 1993; Kaiser, 1996). Des modèles mécanistes plus complexes (nombreux processus, paramètres et variables), comme ceux de Hamelers (HVM, 2001) et de Kaiser (1996) ne possèdent généralement pas un potentiel prédictif important (Hamelers, 2004).

Un grand nombre de modèles (plus d’une centaine) décrit la dégradation du substrat global (Vlyssides et al., 2009), mais un nombre plus restreint s’intéresse à la qualité de la matière organique.

Certains auteurs représentent la matière organique sous la forme de compartiments conceptuels initialisés à partir d’essais respirométriques, d’analyse de la demande chimique en oxygène et/ou d’optimisation statistique (Ponsa et al., 2011). Ainsi, Tremier (2004) propose un modèle de compostage fortement mécaniste décrivant la biodégradation de la matière organique, représentée par un compartiment facilement biodégradable, un compartiment lentement biodégradable et un compartiment inerte (et la biomasse microbienne). Il permet de simuler l’évolution de chacune de ces fractions ainsi que les cinétiques de respiration (CO2 et O2), l’évolution de la température et de l’humidité.

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