Introduction

Dans la plupart des pays africains, le problème de l’assainissement en général et celui des eaux usées et excrétas en particulier ne sont pas toujours une priorité. Cette situation est certainement une des causes du fort taux des maladies hydriques observé dans ces pays (N. Kengne, et al 2006, p.129). Les installations d’assainissement autonome induisent une grande quantité de boues qu’il faut gérer. En effet, une étude menée par le Fond des Nations Unies pour la Population en 2006 a révélé qu’en Afrique et en Asie la population doublera de 2000 à 2030 (TARMOUL et Fateh 2007 p.231). Accroissement démographique galopant et avec l’amélioration de l’accès à l’assainissement, l’Afrique fera face à une énorme quantité de boues de vidange. Les ouvrages d’assainissement autonome (latrines et fosses septiques) nécessitent une vidange après un certain temps d’utilisation. Ainsi, pour gérer les sous-produits de l’assainissement issus de ces ouvrages, la population fait appel à la vidange mécanique et/ou à la vidange manuelle qui déverse les boues dans les rues, les carrières, et même les champs (H. Koanda, 2006, p.243)

Les boues de vidange sont des boues de consistance variable, collectées à partir des systèmes d'assainissement non raccordés au réseau d'égout : latrines, toilettes publiques, fosses septiques, cabinet à eau. Elles sont trop riches en polluants, pour être déversées dans les eaux de surface ou traitées comme des eaux usées, liquides pour être mises en décharge ou traitées comme des déchets solides. Elles sont aussi riches en pathogènes pour être directement utilisées pour la fertilisation des terres (F. Hafiane,2003. p.212) ;

Ces boues rejetées dans le milieu naturel, peuvent engendrer une pollution par les nitrates (nitrification-dénitrification). Ce phénomène est très répandu en Afrique, suite à la percolation dans les puits et forages, proches des dépôts d'ordures, des latrines et des fosses septiques (ANOH. K 2010, p 352). Aussi, les concentrations en azote des boues de vidange peuvent varier entre 300 et 5 000mg/L. Cela affecte la croissance des algues actrices de la dégradation de la charge polluante dans les étangs facultatifs (M. Heinss et coll.1998. p. 248) ;

C'est pour assurer le traitement des boues de vidange de la ville de Conakry, que la station de traitement de Sonfonia a été construite en 2001, par la Banque mondiale, le Canada et le Gouvernement Guinéen. II s'agit d'une station composée de trois sous-chaînes fonctionnant en parallèle et traitant chacune 50 m ³jj de boues de vidange, dont 2/3 proviennent de latrines et 1/3 des fosses septiques. Il est situé au quartier Sonfonia —Gare dans la Commune de Ratoma.

La station d’épuration des boues de vidange de sonfonia est-elle performante ?

Le présent article a pour objectif d’évaluer les performances épuratoires de la station de traitement des boues de vidange de Sonfonia.

 La station de traitement de sonfonia comprend

Deux (2) bassins de sédimentation, d'un volume de 155 m³ et équipés de grilles ; trois lagunes de dégazage, spécifiquement dédiés à la réduction de l'azote ammoniacal. Ces bassins sont conçus sur la base d'un stripage à l’atmosphère, une lagune anaérobie, d'un volume de 615m² avec une zone d'accumulation de boues de 185m^3.

Les bassins sont Subdivisée en deux compartiments de profondeur maximale 3m, et un temps de rétention 11 jours. Une aire de séchage des boues y est flanquée (figure 1).

Les boues de vidange sont dégrillées puis décantées dans des bassins de sédimentation fonctionnant en lot. Après un temps de remplissage de 30 jours, ils sont mis au repos pendant 30 jours, après quoi les boues épaissies sont retirées à la pelle. Pendant le temps d'épaississement, les boues de vidange arrivant à la station sont déversées dans un autre bassin de mêmes dimensions. II y aura donc alternance entre bassin au repos et bassin recevant les boues de vidange. Le surnageant des bassins de sédimentation chemine ensuite dans une série de bassins de dégazage (stripping), puis dans des bassins anaérobies. L'effluent traité est évacué dans la rivière Botari et a cheminé vers la mer. Un système de compostage des boues séchées est prévu.

Le cheminement de la station de sonfonia est illustré par la figure 1

Figure 1 : Présentation d’une vue d’ensemble de la station de Sonfonia

Source : Direction Nationale d’Assainissement 2020.

Figure 2 : Présentation du Schéma du Processus du stripage dans la lagune 1

Source : Direction Nationale d’Assainissement 2020

Méthodologie

MÉTHODOLOGIE

Le processus de stripage ou stripping de l'azote est décrit par le modèle mathématique d'Azov et Goldman, qui permet de calculer les concentrations en azote N- NH3 strippé, en fonction de la température T et du pH, (Ammoniac 2000, 2009, 2010), (DATU, 2001, p52).

NH₃ – N= NH₄⁺ - N/(1+10^{(10-pH-0,03T)}) (1)

Où :

• NH3-N est la concentration en azote ammoniacal strippé ;

• NH₄ ⁺N, celle de l'azote ammoniacal en solution dans la fraction liquide.

Il consiste à provoquer l'entraînement de gaz ou de matières volatiles dissoutes dans l'eau, au moyen d'un courant de vapeur, de gaz ou d'air traversant le liquide à contre-courant (DATU, 2001.p52). Cette méthode a été utilisée à Ashimota (Ghana), (A. Montangéro, and M. Strauss, 2002.p. 203) et (Hafiane, et al.2003. p312). Le mode opératoire a consisté, aux prélèvements des échantillons de la fraction liquide au niveau de la station, leurs analyses au Laboratoire Lab'Eau-Hygiène de I'UGANC et l'interprétation des résultats au LEREA. Les mesures de la température et du pH, en six (6) points, notés A, B, C, D, E et F, ont été effectuées à partir du plan d'eau de la lagune 1 (tableau 2).

Les analyses au laboratoire ont permis de déterminer les concentrations en N-NH4+. Ainsi, l'application du modèle mathématique d'Azov et Goldman (I) a permis de calculer la concentration en N-NH3 strippé. La fraction non ionisée (f) est le rapport (NHdNH4+) dans la lagune 1 donnée par les équations     (Emerson ; 2010. p122).

f= 1/[10^[pka-pH] +1]             (2)

Où :

• pKa est la constante de dissociation de la fraction liquide, donnée par la relation (3) ;

• T sa température en ⁰

pKa = 0,0901821 + 2729,92        (3)

Les prélèvements ont été réalisés en chaque point A, B, C, D, E et F. L'application du modèle d'Azov et Goldman a permis de déterminer les concentrations moyennes en NH3 et NH4+ en fonction et de la température (tableau 2). Les calculs des valeurs moyennes de la fraction non ionisée, du pH et du coefficient de corrélation ont donné les résultats présentés aux tableaux 1 et 2).

Résultats

2. RÉSULTATS ET DISCUSSION

Les résultats des paramètres chimiques ainsi que la volatilisation de NH₃ des boues de vidange analysées apparaissent dans les tableaux 1 et 2.

2.1 Paramètres chimiques des boues de vidange

Les moyennes des différents paramètres obtenus lors des expériences figurent dans le tableau ci-dessous

Tableau 1 : Valeurs moyennes des paramètres chimiques

Tableau 2 : Volatilisation de NH3 au niveau des points d'observation dans le temps en fonction du pH et de ta tem rature

De ce tableau, on constate :

• Une évolution du pH pour l'ensemble des points d'observation de 09h à 16h. On passe de 9,48 aux points A et C (09h - 10h) à 9,71au point C (15 h - 16 h). Cette hausse du pH est favorable au processus de stripage.

• Une évolution progressive de la température 09 h à 16 h. On passe de 28,12⁰C au point A (09 h - 10 h) à 35,77⁰c au point D (15 h - 16 h). Cette augmentation est une condition idéale pour le processus de stripage.

• Une évolution progressive de la volatilisation de l'azote ammoniacal NH₃ au cours de la journée, on passe de 25,50 mg/L au point A (09 h-10 h) a 31,67 mg/L au même point (12-13h) pour atteindre 37,45 mg/L au point D (15h-16 h).

En effet, les concentrations en NH dominent sur tout le plan d'eau et ceci explique la volatilisation de l'azote.

Les courbes de corrélation du rapport NH₃/NH₄⁺ en fonction du pH aux points A à F sont représentées par les figures 3 à 8. La figure 2 représente la courbe de corrélation du rapport NH₃/NH₄+ en fonction du pH au point A. Le coefficient de détermination R² = 0,9057, ce qui  signifie que 90,57 % de la fraction non ionisée est expliquée par le modèle de régression trouvé. Ce coefficient de détermination est un indicateur de la volatilisation de NH₃ au point A. Ce coefficient de détermination permet de trouver le coefficient de corrélation r = ± . Pour r² = 0,9057, on obtient r = 0,95, qui signifie qu'il y a une forte corrélation entre la fraction  non ionisée et le pH, car r tend vers 1. (Gilbert et Savard. 1990.p338).

La figure 3 représente la courbe de corrélation du rapport NH₃/NH₄⁺ en fonction du pH au point B. Le coefficient de détermination R² = 0,8419,  ce qui signifie que 84,19% de la fraction non ionisée est expliquée par le modèle de régression trouvé. Ce coefficient de  détermination est un indicateur de la volatilisation de NH3 au point B, avec r = 0,9 >0,7 (Gilbert et Savard. 1990.p338). a figure 4 représente la courbe de corrélation du rapport NH₃/NH₄⁺ en fonction du pH au point C. Le coefficient de détermination R² = 0,9034, ce qui signifie que 90,34 ⁰/0 de la fraction non ionisée est expliquée par le modèle de régression   trouvé. Ce coefficient de détermination est un indicateur de la volatilisation de NH3 au point C, avec r = 90>0,7 (Gilbert et Savard. 1990.p338).

La figure 5 représente la courbe de corrélation du rapport NH₃/NH₄⁺ en fonction du pH au point D. Le coefficient de détermination R² = 09510, ce qui signifie que 75,10% de la fraction non ionisée est expliquée par le modèle de régression trouvé. Ce coefficient de détermination est un indicateur de la volatilisation de NH3 au point D, avec r = 0,87 >0,7 (Gilbert et Savard. 1990.p338).

La figure 6 représente la courbe de corrélation du rapport NH₃/NH₄⁺ en fonction du pH au point D. Le coefficient de détermination FR² = 0,7510, ce qui signifie que 75,10% de la fraction non ionisée est expliquée par le modèle de régression trouvé. Ce coefficient de détermination est un indicateur de la volatilisation de NH3 au point D, avec r 0,87 >0,7 (Gilbert et Savard 1990. p338).

La figure 7 représente la courbe de corrélation du rapport NH₃/NH₄⁺ en fonction du pH au point F. Le coefficient de détermination FR² = 0,8939, ce qui signifie que 89,39⁰/0 de la fraction non ionisée est expliquée par le modèle de régression trouvé. Ce coefficient de détermination est un indicateur de la volatilisation de NH3 au point F, avec r = 0,95 >0,7 (Gilbert et Savard. 1990.p338). Ces résultats, ont permis de tracer les courbes de volatilisation journalières en fonction du pH et de la température (tableau 2) et les courbes de corrélation du rapport NH₄+/NH₃ en fonction du pH (tableau 3).

Figure 3 : Courbe de corrélation du rapport NH3/NH4* en fonction du pH au point A

Figure 4 : Courbe de corrélation du rapport NH3/NH4* en fonction du pH au point B

Figure 5 : Courbe de corrélation du rapport NH₃/NH₄ ⁺ en fonction du pH au point C

Figure 6 :     Courbe de corrélation du rapport NH3/NH4+ en fonction du pH au point D

Figure 7:  Courbe de corrélation du rapport NH3/NH4+ en fonction du pH au point E

Figure 8 : Courbe de corrélation du rapport NH/NH4+ en fonction du pH au point F

L'expérience réalisée a pour objectif d'observer le processus de conversion de N- NH₄⁺ en N-NH₃. Le suivi de l'évolution du pH et de la température dans la lagune I, par application du modèle d'Azov et Goldman montre que le rapport NHdNH4+, calculé pour des valeurs de pH enregistrées dans la lagune1 est en faveur de la forme gazeuse, NH3 ce qui renforce l'hypothèse de l'existence d'une volatilisation "Stripping" très active dans la lagune1 (HASLER, 1995.115p).

L'analyse de corrélation fournie par l'utilitaire d'analyse d’Excel en sélectionnant le module "Régression linéaire" a permis d'obtenir un ensemble de résultats dénommés "Rapport détaillé." De ce rapport, on a obtenu le coefficient de détermination R² pour chaque point d'observation. Pour le point A, le coefficient de détermination R² = O, 9057, qui signifie que 90,57 % de la fraction non ionisée est expliquée par le modèle de régression trouvé. Ce coefficient de détermination est un indicateur de la volatilisation de NH3 au point A. II permet de trouver le coefficient de corrélation r

± . Pour R² = 0,9057, on a obtenu r = 0,95, qui signifie qu'il y a une forte corrélation entre la fraction non ionisée et le pH, car r > 0,7. Les autres points s'expliquent de la même manière.

Conclusion

CONCLUSION

Le suivi de l'évolution de la température (32,15⁰C) et du pH (9,62) dans la lagune I (phase expérimentale), montre que la volatilisation de l'azote N-NH₃ est très active au regard des résultats obtenus par application du modèle d'Azov et Goldman. Ces résultats soumis à une analyse statistique par le tableau Excel donnent un coefficient de corrélation r= 0,95 >0,7, ce qui signifie qu'il y a une forte corrélation entre la fraction non ionisée et le pH.

 Les résultats obtenus présagent de l’utilisation de ce modèle dans la conception de nouvelles stations.

Références