Étude sur la pyrolyse du plastique et la combustion lente pour la valorisation des déchets

The European plastic production was up to 57.9 million tons in 2019, and almost half of the produced plastic becomes waste. Nearly one-quarter of plastic waste winds up in landfills. Consequently, plastic waste accumulates rapidly due to the low environmental degradability. Plastic pollution destroys ecosystems and causes harm to living creatures. Pyrolysis is considered a promising alternative to landfill disposal of plastic waste, which can simultaneously produce liquid oil similar to commercial fuels (gasoline and diesel). On the other hand, self-sustaining smoldering is increasingly popular for treating contaminated soils/sands, disposing of wastes, and realizing waste valorization. The contaminants (fuels) in the soils/sands can be destroyed by reacting with oxygen, which is a process that releases intensive heat. The smoldering heat can be used for plastic waste pyrolysis. This thesis aims to investigate the plastic waste pyrolysis driven by self-sustaining smoldering. The pyrolysis of plastic waste is a complex chemical process. In order to better understand the pyrolysis properties of plastics, this thesis adopts different analytical methods (artificial neural network (ANN) and genetic algorithm (GA)) coupled with thermogravimetric analysis (TGA) to conduct the kinetic modeling. The findings reveal that the ANN and GA predicted thermogravimetric results are highly consistent with the experimental values. Subsequently, the plastic waste thermal and catalytic decompositions have been conducted in a bench-scale semi-batch reactor to investigate the effects of operating parameters on the product yields. ANN-GA has also been used to establish the mathematical expressions of product yields under different conditions and optimize the conditions to obtain the highest oil yield. The pyrolysis oils under different conditions have been characterized by the Fourier-transform infrared spectroscopy (FTIR) and the gas chromatography/mass spectrometry (GC/MS). The types of oil’s functional groups do not change with different operating parameters. The oils are composed of alkenes, naphthenes, alkanes, and aromatic hydrocarbons ranging from C7 to C36. The operating parameters affect the oil fractions to a great extent. Since smoldering needs oxygen consumption whereas pyrolysis demands oxygen-free, the smoldering-driven pyrolysis reactor should be ex-situ. Due to the lack of applications of ex-situ smoldering for plastic waste pyrolysis, this thesis develops different dimensional numerical models for the smoldering-driven pyrolysis reactor. A one-dimensional (1D) smoldering model is coupled with a two-dimensional (2D) pyrolysis model to investigate the smoldering-driven pyrolysis of plastic waste. It is noteworthy that the boundary heat flux for the 1D smoldering model is determined by the global heat loss coefficient, which is calculated based on experimental data. Determining the global heat loss coefficient makes it challenging for the 1D smoldering model to conduct simulations of different reactor sizes. To improve the robustness of the smoldering-driven pyrolysis model, this thesis establishes a novel 2D pyrolysis coupled with a 2D smoldering model to address the benefits of a multi-dimensional analysis compared to the 1D smoldering approach. Moreover, a sensitivity analysis has been conducted to investigate the effects of several parameters that can affect smoldering and pyrolysis processes. The developed model aims to provide a general design tool for the smoldering-driven pyrolysis reactor's performance, evaluation, and optimization.La production européenne de plastique a atteint 57.9 millions de tonnes en 2019, et près de la moitié du plastique produit devient un déchet. Les déchets plastiques s'accumulent rapidement en raison, majoritairement, de leur faible dégradabilité environnementale. Pourtant, la pollution plastique est préjudiciable pour les écosystèmes et nuit aux êtres vivants. Il est donc nécessaire de traiter ces déchets afin de limiter leurs impacts environnementaux. La pyrolyse est considérée comme une alternative prometteuse à l'enfouissement des déchets plastiques, qui peut simultanément produire de l'huile liquide similaire à des carburants commerciaux (essence et diesel). D'autre part, la combustion lente autonome ou « smoldering » est de plus en plus populaire pour traiter les sols/sables contaminés, éliminer les déchets et permettre la valorisation des déchets. Les contaminants organiques (donc combustibles) dans les sols/sables peuvent être détruits en réagissant avec l'oxygène. C’est un processus qui libère une chaleur importante et qui permet dans premier temps d’entretenir le phénomène. La chaleur peut aussi être utilisée pour la permettre la pyrolyse des déchets plastiques. Cette thèse vise, en particulier, à étudier la pyrolyse des déchets plastiques générée par la combustion lente auto-entretenue ou « smoldering ». La pyrolyse des déchets plastiques est un processus chimique complexe. Afin de mieux comprendre les phénomènes de pyrolyse des plastiques, cette thèse adopte différentes méthodes analytiques i.e. réseau de neurones artificiels (ANN) et algorithme génétique (GA), couplées à l'analyse thermogravimétrique (TGA) pour permettre la détermination de modèles de décomposition cinétique. Les résultats révèlent que les résultats thermogravimétriques prédits par ANN et GA sont très cohérents avec les valeurs expérimentales. Par la suite, les décompositions thermique et catalytique des déchets plastiques ont été menées dans un réacteur semi-batch à petite échelle pour étudier les effets des paramètres opératoires sur les rendements en produits. Nous avons couplé l’ANN et le GA pour établir les expressions mathématiques des rendements de produits dans diverses conditions opératoires. Cela a permis d’obtenir l’optimum de la production en huile pour une condition opératoire fixée. Étant donné que la combustion lente nécessite une consommation d'oxygène, si l’on veut utiliser l’énergie produite par la combustion pour alimenter le réacteur de pyrolyse, la combustion lente doit être ex-situ. En raison du manque d'applications de la combustion ex-situ pour la pyrolyse des déchets plastiques, cette thèse développe différentes approches numériques dimensionnels pour le étudier la réponse du réacteur de pyrolyse alimenté énergétiquement par la combustion lente. Un modèle de combustion lente unidimensionnel (1D) est couplé à un modèle de pyrolyse bidimensionnel (2D). Cela permet d’étudier la pyrolyse des déchets plastiques induite par la combustion lente. Il convient de noter que le flux de chaleur limite pour le modèle de combustion lente 1D, permettant la propagation du processus de dégradation, est déterminé par le coefficient global de perte de chaleur, lui-même estimé via une base de données expérimentales. La détermination de ce coefficient global de perte de chaleur complique la tâche du modèle de combustion lente 1D pour effectuer des simulations de diverses tailles de réacteurs. Afin d’ améliorer la robustesse du modèle de pyrolyse entrainé par la combustion lente, on a développé un modèle 2D de pyrolyse couplé à un modèle 2D de combustion lente. Ceci a pour avantage de rendre plus « physique » le modèle au regard de l’approche moyenne 1D présentée auparavant. Le modèle développé vise à fournir un outil de conception général pour évaluer les performances de ces deux réacteurs couplés mais aussi permettre, à terme, d’optimiser ce processus