Activité 4 – Outil basé sur l’IA pour transformer les déchets alimentaires en énergie et en engrais

Résumé de l’activité :

La croissance de la population mondiale et l’augmentation de la consommation alimentaire ont entraîné une augmentation de la production de déchets alimentaires. Une gestion inappropriée des déchets a été reconnue et prouvée comme étant une cause majeure de graves problèmes de santé dus à la pollution de l’air et à la dégradation de l’environnement. Par exemple, les processus conventionnels tels que les décharges produisent souvent des émissions de méthane dues à la digestion anaérobie et à la décomposition des déchets organiques dans les décharges. Les émissions de méthane dans l’atmosphère contribuent généralement au réchauffement du climat, car il s’agit d’un gaz à effet de serre 25 fois plus puissant que le CO2. En outre, le lixiviat produit lors de la décomposition des déchets alimentaires est une source importante de pollution des eaux souterraines. Près de 2,3 millions de tonnes de nourriture comestible sont gaspillées chaque année, ce qui coûte aux Canadiens plus de 20 milliards de dollars, selon une étude du National Zero Waste Council sur les déchets alimentaires ménagers au Canada. Cette étude montre que les municipalités locales consacrent des budgets considérables à la gestion de ces déchets, ce qui fait de l’élimination des déchets alimentaires un lourd fardeau pour la société.

Le biogaz, un sous-produit naturel du métabolisme microbien, peut être utilisé pour réduire les coûts énergétiques. La ville d’Ottawa a réussi à collecter du biogaz à partir d’une décharge contenant des déchets alimentaires et à produire suffisamment d’électricité pour alimenter 6 000 foyers. Cependant, la qualité du biogaz collecté n’est pas assez élevée, car la teneur en méthane doit être supérieure à 60 % pour maximiser la marge bénéficiaire. Cela s’explique principalement par le fait que le processus de tri grossier des déchets alimentaires ne divise pas précisément la matière organique, car une gamme de rapports C:N est nécessaire pour une production de méthane de haute qualité. Des rapports C:N trop élevés ou trop bas, dus à des proportions différentes de glucides et de produits chimiques contenant de l’azote, inhibent la production de méthane mais favorisent les émissions de CO2. S’il est bien connu que les lixiviats contiennent un grand nombre de nutriments sous des formes disponibles pour les plantes et constituent un substitut potentiel aux engrais synthétiques dérivés des combustibles fossiles, on manque encore de preuves suffisantes provenant directement d’études sur le terrain, notamment en ce qui concerne la disponibilité des nutriments, les différents régimes de culture et l’évaluation de l’innocuité dans différents environnements.
Partenaires et commanditaires
Science du cycle alimentaire

 Chercheurs de l’activité

chercheur principal

BAO-LUO MA
Chercheur scientifique

Centre de R&D d’AAC-Ottawa
960 Carling Ave, Ottawa ON K1A 0C6

codemandeur

NOURA ZIADI
Chercheur scientifique

Centre de R&D d’AAC-Québec
2560 Bd Hochelaga, Québec, QC G1V 2J3

codemandeur

MERVIN ST. LUCE
Chercheur scientifique

Centre de R&D d’AAC-Swift Current
1 Airport Road, Swift Current, SK S9H 3X2

codemandeur

ATHYNA CAMBOURIS
Chercheuse scientifique – Essais de biofertilisants sur des cultures de pommes de terre au Québec et développement de projets

AAFC- Quebec R&D Centre
2560 boulevard Hochelaga, Québec, QC G1V 2J3

codemandeur

TIEQUAN ZHANG
Chercheur scientifique – Développement de projets et gestionnaire de site à Harrow

AAFC-Harrow R&D Centre
2585 Essex County Rd 20, Harrow, ON N0R 1G0

codemandeur

SANDRA YANNI
Chercheur scientifique

AAFC-Lethbridge R&D Centre
5403 1st Ave S, Lethbridge, AB T1J 4B1

codemandeur

JEAN LAFOND
Spécialiste en science du sol – Essais de biofertilisants sur les cultures de blé à Normandin et développement de projets

AAC – Centre de R&D du Québec, Ferme de recherche Normandin
1468, rue Saint-Cyrille, Normandin (Québec) G8M 4K3

Objectifs

  • Développer une plateforme de tri des déchets alimentaires basée sur des capteurs d’images et un équipement de traitement des déchets alimentaires entièrement automatique à petite échelle avec des algorithmes d’apprentissage profond.
  • ptimiser les paramètres des processus de fermentation anaérobie et aérobie pour récupérer efficacement l’énergie et les nutriments de chaque catégorie de déchets alimentaires triés.
  • Évaluer les solides récupérés en tant que biofertilisants dans des conditions de terrain en les comparant à des engrais commerciaux.

Partenaires et commanditaires