URL: http://www.univ-orleans.fr/actus/soutenances
Nom du contact: Direction de la Recherche et Partenariat
Courriel du contact: etudes.doctorales@univ-orleans.fr
Lieu: Auditorium Charles Sadron - 3E avenue de la Recherche Scientifique - campus CNRS Orléans
Titre :
Ecodynamique des éléments traces et caractérisation de l’exposition des sols contaminés : expérimentation et modélisation par les Réseaux de Neurones Artificiels.
Discipline : Sciences de la Terre et de l’Univers.
Résumé :
Les sols contaminés par les éléments traces potentiellement toxiques ont souvent des conséquences
graves pour les écosystèmes terrestres. Plusieurs options de phytoremediaction ont été développées pour remédier les sols contaminés, bien que l'efficacité et la capacité des techniques de la phytoremediation à réduire les concentrations excessives des éléments traces ou leur (phyto) disponibilité dans les sols contaminés n'est pas très connue. Le présent travail s’est intéressé à évaluer l'efficacité de deux options de phytorémédiation, la phytostabilisation et la phytoextraction assistées par des amendements organiques et minéraux à remédier les fortes concentrations des éléments traces dans un sol naturel et dans un techno-sol contaminé par plusieurs éléments traces. Les concentrations totales des éléments traces dissous ont été déterminées dans l'eau interstitielle du sol. L'intensité de l'exposition du sol a été évaluée par des capteurs DGT (gradient de diffusion dans les couches minces). Le phytodisponibilité des éléments traces a été caractérisée par des tests de germination avec des haricots nains cultivés sur les sols contaminés pour lesquels les concentrations foliaires en éléments traces ont été déterminées. Ensuite un modèle de réseau de neurones artificiels a été appliqué pour comprendre les facteurs les plus pertinents sur la variabilité de la phytodisponibilité des éléments traces.
Ces deux options sont capables de réduire les concentrations ou la phytodisponibilité des éléments
traces potentiellement toxiques en présence des amendements. Les réseaux de neurones artificiels ont été très
efficaces pour prédire les résultats manquants et pour déterminer les paramètres de contrôle de la variabilité de la phytodisponibilité des éléments traces à partir de des paramètres du sol.