Analyse des éléments traces métallique dans différents sols

Abstract

L’exploitation minière provoque une contamination des sols au voisinages par des éléments traces métalliques (ETM) , les activités minières anciennes et actuelles de la zone de Bou-Caïd willaya de Tissemsilt (Algérie) changent les propriétés minérales des sols urbains et pré -urbains dans la zone . L’objectif de cette étude est d’évaluer les concentrations en Zn-Pb et Ba des sols urbains et péri-urbains de la ville Bou-Caïd. Et introduire la modélisation prédictive en utilisant deux modèles d’intelligence artificielle, le modèle ANN et le modèle LGBM afin de prédire les niveaux de métaux traces en fonction de certaines propriétés du sol. Des échantillons composites de sols ont été prélevés dans quatre parcelles différentes de profondeur 30cm ; L’analyse des échantillons de sol a été effectuée par spectrométrie de fluorescence des rayons X (EDXRF). Avant de quantifie les concentrations de ETMs nous avons testés la fiabilité de la méthodes utilisées par des standards référencés et tracé des courbes d’étalonnage pour plusieurs mélanges de métaux ; nous avons également testé l’impact de broyage, pression, homogénéité de mélangé et épaisseur de pastille afin d’optimiser les résultats. Les résultats montrent que les concentrations en Zn-Pb et Ba dans les sols examinés sont très variées. Elles varient en fonction de l’ETM et de la distance par rapport au sources d’exploitation. nous avons enregistrés des concentrations des Zn –Pb et Ba supérieurs a valeur limite (AFNOR et RPRT Québec ) surtouts dans les parcelles P1 et P2 qui sont au voisinage des zones des activités miniers dans la région ( Grand Pic ;Rockba ; Sra Abdelkader) ; Les valeurs enregistrées dans d'autres autres parcelles (P3 ; P4) ne sont pas beaucoup plus élevées par rapport aux valeur seuil et cela est dû à la distance entre la zone d'activité et ces zones mais ces valeurs peuvent augmenter avec le temps et avec la poursuite des activités minières dans la zone. L'utilisation de techniques avancées de modélisation prédictive, notamment les réseaux neuronaux artificiels (ANN) et la Light Gradient Boosting Machine (LGBM), a montré des résultats prometteurs. Le modèle ANN a démontré de fortes capacités prédictives pour les concentrations de baryum et de zinc, tandis que le modèle LGBM a donné une précision presque parfaite pour le plomb et le zinc, soulignant le potentiel de ces modèles pour l'évaluation des risques environnementaux. Cependant, les limites de la prédiction du plomb avec le modèle ANN et la précision légèrement inférieure pour le baryum avec le modèle LGBM suggèrent des domaines nécessitant une optimisation plus poussée. Les résultats soulignent la nécessité d'adopter une approche modulaire dans les études prédictives de contamination des sols, en tenant compte des comportements uniques de chaque métal et en ajustant les modèles pour répondre aux interactions complexes sol-contaminant.