Dynamics of inorganic contaminants in dredged sediments : specific role of natural organic matter

La gestion au long terme des sédiments de dragage contaminés soulève le problème du devenir des éléments potentiellement toxiques contenus dans ces matrices. Les paramètres physicochimiques influencent la spéciation et la distribution des contaminants sur les différentes phases porteuses organiques ou minérales, ainsi lors de la gestion à terre des sédiments la modification de facteurs tels que l’aération, les cycles d’humectation/séchage et l’activité bactérienne va influencer les paramètres physico-chimiques et donc la spéciation des contaminants. Afin de préciser les mécanismes responsables de la mobilité des éléments potentiellement toxiques et d’estimer l’acceptabilité environnementale des sédiments de dragage en scénario de valorisation (p. ex. butte paysagère, remblai ou sous couche routière), l’étude a été axée sur trois principales étapes :I établir la caractérisation totale des sédiments (granulométrie, minéralogie, teneur en eau, composition de la phase solide, composition de l’eau interstitielle) et évaluer selon des procédures normaliséesl’influence de facteurs (pH, L/S, température…) sur la lixiviation des éléments et sur les mécanismes géochimiques mpliqués ; II développer un jeu de paramètres d’entrée pour le code géochimique ORCHESTRA selon des procédures normalisées (quantification des phases porteuses les plus réactives : argiles, carbonates, oxy-hydroxydes de fer ou d’aluminium et matière organique - acide fulviques et humiques) ; III modéliser et prédire les courbes de solubilité des éléments décrites lors des tests normalisés issus de l’étape (i) par l’intermédiaire du jeu de paramètres d’entrée défini dans l’étape II. Les tests de lixiviation et la réalisation de modèles sont des approches complémentaires, indispensables pour appréhender et préciser les mécanismes contrôlant la mobilité et la rétention des éléments. Les modélisations des tests de lixiviation dynamique en colonne sont très sensibles aux variations des paramètres d’entrée, c’est pourquoi les modèles pour les éléments majeurs doivent être le plus adéquats possible. En général, les prédictions pour Al, Ca, Cl, Fe, H2CO3, Mg, Si, SO4, Cu, Cr, MoO4 2- , Pb et Zn ont été proches des données expérimentales, ce qui a indiqué que les processus majoritaires contrôlant la solubilité des éléments ont été pris en compte. Par contre, les prédictions pour Ni et As n’ont pas été satisfaisantes, montrant que certains processus de rétention restent encore inconnus et qu’ils ne sont pas pris en compte par la base de données MINETEQ2A. Pour mieux décrire le comportement d'As, il semblerait intéressant d’intégrer, dans le module NiCA-Donan, la complexation potentielle d'As par la MON.The long-term management of contaminated dredged sediments raises the problem of the fate of the potentially toxic element contained in these matrixes. The physico-chemical parameters influence the speciation and distribution of contaminants between organic or inorganic bearing phases, and the terrestrial management of sediment induces the modification of factors such as oxydation, wetting / drying cycles or bacterial activity that will influence the physico-chemical parameters and thus the contaminant speciation. In order to identify the main mechanisms responsible for the mobility ofpotentially toxic elements and to estimate the environmental acceptability of dredged sediment in valuation scenario (as hill landscape, road fill or undercoat), the study was organized following three main steps I characterizing the sediment (particle size, mineralogy, moisture content, solid phase and pore water composition) and evaluating factors (pH, L / S, temperature ...) that control the leaching of elements, according to standardized procedures, II developing a set of input parameters for the geochemical code ORCHESTRA according to standardized procedures (quantification of the most reactive carrier phases : clays, carbonates, oxyhydroxides of iron or aluminum and organic matter - fulvic and humic acid) III modeling and predicting the solubility curves of the elements described in the standardized tests from step (i) using the set of input parameters defined in step (ii). Leaching tests and implementation models are complementary approaches that are necessary to understand the mechanisms controlling the mobility and retention of elements. Modeling of column dynamic leaching tests is very sensitive to changes in input parameters, so the model for the major elements should be as adequate as possible. The obtained predictions for Al, Ca, Cl, Fe, H2CO3, Mg, Si, SO4 2-, Cu, Cr, MoO4 2-, Pb and Zn were close to the experimental data, which indicates that the main processes controlling the solubility of elements were taken into account. The predictions for Ni and As, however, were not satisfactory, showing that some retention processes are still unknown or were not taken into account by the database MINETEQ2A. A better description of As behavior would require to include inAs complexation by the MON in the module Nica-Donan