Characterization of organic matter in wastewater and surface water by UV-vis spectrophotometric probes | Caractérisation de la matière organique d'eaux résiduaires et d'eaux de surface par les sondes spectrophotométriques UV- Visible

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anglais. In order to improve the chemical status assessment of surface waters, some alternative methods for sampling and laboratory analysis were developed. Among these alternative methods, UV-visible spectrophotometric techniques are increasingly used as they allow in situ and continuous measurements. The UV-vis spectra obtained by commercial devices allow the quantification of suspended particulate matter (SPM), nitrates, chemical oxygen demand (COD) or total organic carbon (TOC). Numerous studies show that the UV-vis spectra would provide information on the quality of dissolved organic matter (DOM) such as the degree of aromaticity or the size distribution of organic molecules. This report investigates the potential of UV-visible spectrophotometric measurement to provide information on the quality of DOM in different types of water from several scenarios. For this, a preliminary experiment was carried out in the laboratory: Eight wastewaters (untreated raw water and treated water) from two treatment plants were physically fractionated (by sieving and filtration) to highlight the influence of different classes of particles or organic colloides on the UV-vis spectra measured by two field systems (spectro probe:lyser and Pastel Uviline system) and laboratory spectrophotometer. The first results show a good agreement between the two field systems for the analysis of major parameters such as SPM, nitrates, COD and TOC. These analyses could be improved by using local calibration. A set of conventional indicators was estimated from the spectra: SUVA, absorbance ratios (250/365nm; 465/665nm), spectral slopes over the 275-295 nm and 350-400 nm ranges. These indicators clearly show that the quality of DOM at the two stations is different, with changes over the sampling time for each station. Finally, an analysis of all spectra using descriptive statistical tools (such as principal component analysis) clearly differentiates the waters and fractions according to their origin and the characteristics of DOM. The next part of the study consists on the observation of the variability of spectra acquired on wastewaters and surface waters and the study of their spectral fingerprints (by integrating all the indicators). For this purpose, several spectral databases have been built from: - 4 river samples and 59 wastewater samples collected along the treatment lines of 9 wastewater treatment plants (WWTPs) between 2017 and 2018. In addition to UV-vis spectra, complementary DOM characterization analyses (including size distribution of DOM) have been conducted. The comparison of spectra with complementary data improves the interpretation of UV-vis indicators. Some spectral fingerprints specific to water types (input and output waters of WWTPs) are constructed from these indicators. - 279 spectra of wastewater (n=237) and surface water (n=42). The variability of spectral fingerprints is compared to the type and origin of the water and therefore the potential source of DOM. This extensive database confirms the use of spectral fingerprints to classify waters according to the quality of the DOM they contain. - 2 temporal monitoring conducted on the Oise (November 2015 - February 2016) and Gier (May 2017 - May 2018) Rivers. After processing the raw data (mainly turbidity correction), the chronicles of spectra illustrate the potential of UV-vis spectrophotometry for studying the variations of DOM quality in rivers at scales ranging from month to day. These different examples highlight critical steps to be improved (such as the compensation of turbidity spectra) to facilitate the use and interpretation of data from UV-vis spectrophotometric probes in order accurately characterize DOM in waste and surface waters.

français. Afin d'améliorer la qualité de l'évaluation de l'état chimique des eaux, des méthodes alternatives aux méthodes de prélèvement et d'analyses classiques se développent. Parmi ces techniques, les systèmes spectrophotométriques UV-visible, permettant des mesures in situ et en continu, sont de plus en plus utilisés. Des sondes commercialisées permettent d'obtenir des teneurs en matières en suspension (MES), nitrates, demande chimique en oxygène (DCO) ou carbone organique à partir des spectres UV-vis. De nombreuses études montrent qu'il est possible d'extraire des données spectrales d'autres types d'informations sur la qualité de la matière organique dissoute (MOD) comme le degré d'aromaticité ou la taille globale des molécules organiques. Ce rapport explore le potentiel de la mesure spectrophotométriques UV-vis pour apporter des informations sur la qualité de la MOD de différents types d'eaux. Ce travail s'appuie sur des expérimentations menées en laboratoire et sur l'analyse de jeux de spectres UV-vis acquis sur des eaux résiduaires et de surface. Une expérimentation préliminaire a été réalisée en laboratoire en 2016. Huit échantillons d'eaux résiduaires (eaux brutes non traitées et eaux traitées) de deux stations de traitement ont été physiquement fractionnées (par tamisage et filtration) afin de voir l'influence des différentes classes de particules et colloïdes organiques sur les spectres UV-vis mesurés avec deux systèmes portables (sonde spectro::lyser et système Pastel Uviline) et un spectrophotomètre de laboratoire. Les résultats montrent une bonne concordance entre les deux systèmes de mesures pour l'analyse des paramètres majeurs (MES, nitrates, DCO, DBO et COT) qui pourrait être améliorée en prenant en compte une calibration locale. Un ensemble d'indicateurs sont estimés à partir des spectres : indice SUVA, rapports d'absorbance (250/365nm ; 465/665nm), pentes spectrales sur les domaines 275-295 nm et 350-400 nm. Ces indicateurs montrent clairement que la qualité de la MOD des deux stations est différente, et qu'elle évolue en fonction du temps de prélèvement pour une même station. La suite de l'étude consiste à observer la variabilité des spectres UV-vis d'échantillons d'eaux résiduaires et d'eau de surface et d'étudier leurs signatures spectrales (à partir de l'ensemble des indicateurs classiques). Pour cela, plusieurs bases de données ont été construites à partir de : - 4 échantillons de rivière et 59 échantillons d'eaux résiduaires prélevés le long des traitements de 9 stations de traitements d'eaux usées (STEU) entre 2017 et 2018. En plus des spectres UV-vis, des analyses complémentaires de caractérisation de la MOD (dont la distribution de taille de la MOD) ont été réalisées. La comparaison des spectres et des données complémentaires permettent de mieux interpréter les indicateurs UV-vis classiques. Des signatures spectrales spécifiques des types d'eaux (entrée vs. sortie de STEU) sont identifiées à partir de l'intégration de l'ensemble de ces indicateurs. - 279 spectres UV-vis d'eaux résiduaires non traitées et traitées (n=237) et d'eaux de surface (n=42). La variabilité des signatures spectrales est étudiée en fonction du type et de l'origine de l'eau et donc de la source potentielle de la MOD. Cette banque de données conséquente permet de confirmer l'utilisation des empreintes spectrales pour classer des eaux de surface en fonction de la qualité de la MOD qu'elles contiennent. - 2 suivis temporels réalisés sur les rivières Oise (novembre 2015 à février 2016) et Gier (mai 2017 à mai 2018). Les chroniques de spectres, après traitement des données brutes (correction de la turbidité), permettent d'illustrer le potentiel de la spectrophotométrie UV-vis pour l'étude des variations de la qualité de la MOD dans les deux cours d'eau à des échelles allant du mois à la journée. L'étude de ces différentes bases spectrales a permis permet aussi de distinguer des étapes critiques à améliorer (comme la compensation des spectres de la turbidité) pour faciliter l'utilisation et l'interprétation des données issues des sondes spectrophotométriques UV-vis dans un but de caractériser la MOD des eaux résiduaires et des eaux de surface.