Augmentation de la station d'épuration avec filtrage de la cellulose: études de

L'augmentation de la pression démographique dans les zones urbaines et l'augmentation associée des charges hydrauliques et organiques font que les stations de traitement des eaux usées se rapprochent des limites de leurs capacités conception. Malheureusement, ajuster une station existante pour accroître sa capacité n'est pas facile car les besoins en espace et les investissements en capital sont généralement considérables. Les filtres à courroie rotative (RBF) représentent une alternative innovante à faible empreinte, avec un coût en capital moins élevé et une installation relativement facile. Un RBF fonctionne comme un tamis et peut être installé comme prétraitement pour éliminer une partie de la charge de polluants entrants et sert ainsi à réduire la charge sur le traitement suivant. En plus, les solides retenus par le RBF pourraient être récupérés soit pour une réutilisation, soit pour une conversion en énergie. La cellulose a montré un grand potentiel à cet égard car elle est enlevée en grandes quantités par les RBF.

Ce projet vise à évaluer le potentiel d’un RBF pour augmenter la capacité des stations de traitement surchargées en tenant compte de l'amélioration de la performance globale de la station, des coûts d'investissement et du potentiel de récupération des ressources et de l'énergie. Afin de réaliser ces objectifs, une étude de modélisation à l'échelle de l'usine complète est proposée. Trojan Technologies, avec ses connaissances détaillées sur le fonctionnement pratique et la modélisation des RBFs, travaillera en collaboration avec l'équipe de recherche de l'Université Laval, modelEAU, qui possède une vaste expérience de la modélisation de traitement des eaux usées, afin de développer un modèle pour évaluer la dégradation de la cellulose dans une usine de traitement. Par la suite, ce modèle sera appliqué pour comparer l'extension de la station avec un RBF aux stratégies d'adaptation traditionnelles afin d'obtenir un outil pour soutenir des décisions sur les investissements futurs.