FR3137305A3 - Procédé de gestion d’une unité de traitement d’un gaz par adsorption à modulation de pression - Google Patents
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Abstract
Procédé de gestion d’une unité de traitement d’un gaz par adsorption à modulation de pression (PSA), dans lequel un modèle informatique fait appel à : - soit un logiciel de simulation dynamique simulant le fonctionnement théorique de l’unité, logiciel qui effectue une nouvelle simulation pour chaque série de données d’entrée prise en compte par le modèle informatique lors d’une itération, - soit un ensemble de corrélations de type multi variables qui ont été établies d’après une pluralité de calculs effectués préalablement à partir du logiciel de simulation dynamique simulant des procédés cycliques d’adsorption et couvrant le domaine des fonctionnements possibles de l’unité, procédé de gestion dans lequel, un module d’aide à l’optimisation réduit au fur et à mesure, à partir des valeurs de performances déterminées par un module d’évaluation, le champ des valeurs attribuées aux points de consigne à tester dans les itérations, dans les séries de données d’entrée, pour atteindre la valeur cible de performance définie dans le module d’évaluation, sans avoir à tester toutes les valeurs attribuables aux points de consigne, la procédure utilisée par le module d’aide à l’optimisation étant du type plan d’expérience.
Description
La présente invention concerne un procédé de gestion d’une unité de traitement d’un mélange gazeux par adsorption, ladite unité suivant un cycle de type à modulation de pression (PSA, pour « Pressure Swing Adsorption »). Le procédé de gestion a pour but d’optimiser, à un moment donné, ledit cycle de fonctionnement en fonction des conditions opératoires réelles du site et des objectifs de performances qui lui sont alors fixés. Cette optimisation peut s’effectuer périodiquement dès lors que les conditions opératoires ou les objectifs de performances changent.
L'invention trouve une application particulièrement avantageuse, mais non exclusive, avec des PSA O2, H2, méthane, CO ou CO2 et ce d’autant que le cycle mis en œuvre est complexe (pluralité d’étapes, recyclage) et comporte un nombre élevé d’adsorbeurs, par exemple de 6 à 20 et plus, que les conditions opératoires sont variables et que les débits traités sont importants.
De manière générale, un procédé par adsorption en phase gazeuse permet de séparer une ou plusieurs molécules d’un mélange gazeux les contenant, en exploitant la différence d’affinité d’un ou plusieurs adsorbants pour les différentes molécules constitutives du mélange. Un adsorbant peut être par exemple une zéolite, un charbon actif, une alumine activée éventuellement dopée, un gel de silice, un tamis moléculaire carboné, une structure métallo-organique, un oxyde ou hydroxyde de métaux alcalins ou alcalino-terreux, ou une structure poreuse contenant de préférence une substance capable de réagir réversiblement avec les molécules, substance telle que amines, solvants physique, complexants métalliques, oxydes ou hydroxydes métalliques par exemple.
Les matériaux adsorbants les plus classiques sont sous forme de particules (billes, bâtonnets, concassés) mais existent également sous forme structurée tels les monolithes, roues, contacteurs à passages parallèle, tissus ou fibres.
On peut distinguer 3 grandes familles de procédé par adsorption : les procédés à charge perdue, les procédés à modulation de température appelés TSA (Température Swing Adsorption) et enfin les procédés PSA (Pressure Swing Adsorption). Dans les procédés à charge perdue, on met en place une nouvelle charge lorsque celle en cours d’utilisation est saturée par les impuretés ou plus généralement quand elle ne peut plus jouer son rôle de protection de manière suffisante. Dans les procédés de type TSA, l’adsorbant en fin d’utilisation est régénéré in situ, c'est-à-dire que les impuretés arrêtées sont évacuées afin que le dit adsorbant récupère l’essentiel de ses capacités d’adsorption et puisse recommencer un cycle d’épuration, l’effet de régénération essentiel étant dû à une élévation de température. Enfin, dans les procédés de type PSA, l’adsorbant en fin de phase de production est régénéré par la désorption des impuretés obtenue au moyen d’une baisse de leur pression partielle. Cette baisse de pression peut être obtenue par une baisse de la pression totale et/ou par balayage avec un gaz exempt ou contenant peu d’impuretés.
Les procédés par adsorption modulée en pression sont utilisés aussi bien pour éliminer des traces d’impuretés, par exemple de teneur inférieure à un pourcent dans le gaz d’alimentation, que pour séparer des mélanges contenant des dizaines de pourcents de différents gaz. Dans le premier cas, on parle généralement d’épuration (par exemple un séchage de gaz) et de fractionnement dans le second cas (par exemple une production d’oxygène ou d’azote à partir d’air atmosphérique). De façon générale, on parlera d’unité de séparation ou de procédé de séparation indépendamment des teneurs des constituants à séparer dans le mélange gazeux initial.
Dans le cadre de la présente invention, on désigne par le terme PSA, tout procédé de séparation de gaz mettant en œuvre une variation cyclique de la pression que voit l’adsorbant entre une pression haute, dite pression d’adsorption, et une pression basse, dite pression de régénération. Ainsi, cette appellation générique de PSA est employée indifféremment pour désigner les procédés cycliques suivants, auxquels il est aussi courant de donner des noms plus spécifiques en fonction des niveaux de pression mis en jeu ou du temps nécessaire à un adsorbeur pour revenir à son point initial (temps de cycle) :
- les procédés VSA dans lesquels l’adsorption s’effectue sensiblement à la pression atmosphérique, préférentiellement entre 0.95 et 1.25 bar abs et la pression de désorption est inférieure à la pression atmosphérique, typiquement de 50 à 400 mbar abs ;
- les procédés MPSA ou VPSA dans lesquels l’adsorption s’effectue à une pression haute supérieure à la pression atmosphérique, typiquement entre 1.5 et 6 bar abs, et la désorption à une pression basse inférieure à la pression atmosphérique, généralement comprise entre 200 et 600 mbar abs ;
- les procédés PSA proprement dits dans lesquels la pression haute est sensiblement supérieure à la pression atmosphérique, typiquement entre 3 et 50 bar abs et la pression basse sensiblement égale ou supérieure à la pression atmosphérique, généralement entre 1 et 9 bar abs ;
- les procédés RPSA (Rapid PSA) pour lesquels la durée du cycle de pression est typiquement inférieure à la minute ;
- les procédés URPSA (Ultra Rapid PSA) pour lesquels la durée du cycle de pression est de l’ordre de quelques secondes maximum.
Il convient de noter que ces diverses appellations ne sont pas standardisées et que les limites sont sujettes à variation suivant les auteurs. On rappelle que sauf avis contraire, l’utilisation du terme PSA recouvre ici toutes ces variantes.
- les procédés VSA dans lesquels l’adsorption s’effectue sensiblement à la pression atmosphérique, préférentiellement entre 0.95 et 1.25 bar abs et la pression de désorption est inférieure à la pression atmosphérique, typiquement de 50 à 400 mbar abs ;
- les procédés MPSA ou VPSA dans lesquels l’adsorption s’effectue à une pression haute supérieure à la pression atmosphérique, typiquement entre 1.5 et 6 bar abs, et la désorption à une pression basse inférieure à la pression atmosphérique, généralement comprise entre 200 et 600 mbar abs ;
- les procédés PSA proprement dits dans lesquels la pression haute est sensiblement supérieure à la pression atmosphérique, typiquement entre 3 et 50 bar abs et la pression basse sensiblement égale ou supérieure à la pression atmosphérique, généralement entre 1 et 9 bar abs ;
- les procédés RPSA (Rapid PSA) pour lesquels la durée du cycle de pression est typiquement inférieure à la minute ;
- les procédés URPSA (Ultra Rapid PSA) pour lesquels la durée du cycle de pression est de l’ordre de quelques secondes maximum.
Il convient de noter que ces diverses appellations ne sont pas standardisées et que les limites sont sujettes à variation suivant les auteurs. On rappelle que sauf avis contraire, l’utilisation du terme PSA recouvre ici toutes ces variantes.
Un adsorbeur va donc commencer une période d’adsorption jusqu’à ce qu’il soit chargé dans le ou les constituants à arrêter à la pression haute puis va être régénéré par dépressurisation et extraction des composés adsorbés avant d’être remis en état pour recommencer une nouvelle période d’adsorption. L’adsorbeur a alors effectué un cycle de pression et le principe même du procédé PSA est d’enchaîner ces cycles les uns après les autres ; il s’agit donc d’un procédé cyclique. Le temps que met un adsorbeur pour revenir dans son état initial est appelé temps de cycle. Par principe, chaque adsorbeur suit le même cycle avec un décalage temporel qu’on appelle temps de phase ou plus simplement phase. On a donc la relation : temps de phase = temps de cycle / nombre d’adsorbeurs. On voit que le nombre de phases est égal au nombre d’adsorbeurs.
Ce cycle comporte généralement des périodes parmi :
- production ou Adsorption au cours de laquelle le gaz d’alimentation est introduit par une des extrémités de l’adsorbeur, les composés les plus adsorbables sont adsorbés préférentiellement et le gaz enrichi en composés les moins adsorbables (gaz produit) est extrait par la seconde extrémité. L’adsorption peut se faire à pression montante, à pression sensiblement constante, voire à pression légèrement descendante ;
- dépressurisation au cours de laquelle l’adsorbeur qui n’est plus alimenté en gaz d’alimentation est évacué par au moins une de ses extrémités d’une partie des composés contenus dans l’adsorbant et les volumes libres. En prenant comme référence le sens de circulation du fluide en période d’adsorption, on peut définir des dépressurisations à co-courant, à contre-courant ou simultanément à co-courant et contre-courant ;
- élution ou Purge, au cours de laquelle un gaz enrichi en les constituants les moins adsorbables (gaz de purge) circule à travers le lit d’adsorbant afin d’aider à la désorption des composés les plus adsorbables. La Purge se fait généralement à contre-courant ;
- repressurisation au cours de laquelle l’adsorbeur est au moins partiellement repressurisé avant de reprendre une période d’Adsorption. La repressurisation peut se faire à contre-courant et/ou à co-courant ;
- temps mort au cours de laquelle l’adsorbeur reste dans le même état. Ces temps morts peuvent faire partie intégrante du cycle, permettant la synchronisation d’étapes entre adsorbeurs ou faire partie d’une étape qui s’est terminée avant le temps imparti. Les vannes peuvent être fermées ou rester en l’état, selon les caractéristiques du cycle.
- production ou Adsorption au cours de laquelle le gaz d’alimentation est introduit par une des extrémités de l’adsorbeur, les composés les plus adsorbables sont adsorbés préférentiellement et le gaz enrichi en composés les moins adsorbables (gaz produit) est extrait par la seconde extrémité. L’adsorption peut se faire à pression montante, à pression sensiblement constante, voire à pression légèrement descendante ;
- dépressurisation au cours de laquelle l’adsorbeur qui n’est plus alimenté en gaz d’alimentation est évacué par au moins une de ses extrémités d’une partie des composés contenus dans l’adsorbant et les volumes libres. En prenant comme référence le sens de circulation du fluide en période d’adsorption, on peut définir des dépressurisations à co-courant, à contre-courant ou simultanément à co-courant et contre-courant ;
- élution ou Purge, au cours de laquelle un gaz enrichi en les constituants les moins adsorbables (gaz de purge) circule à travers le lit d’adsorbant afin d’aider à la désorption des composés les plus adsorbables. La Purge se fait généralement à contre-courant ;
- repressurisation au cours de laquelle l’adsorbeur est au moins partiellement repressurisé avant de reprendre une période d’Adsorption. La repressurisation peut se faire à contre-courant et/ou à co-courant ;
- temps mort au cours de laquelle l’adsorbeur reste dans le même état. Ces temps morts peuvent faire partie intégrante du cycle, permettant la synchronisation d’étapes entre adsorbeurs ou faire partie d’une étape qui s’est terminée avant le temps imparti. Les vannes peuvent être fermées ou rester en l’état, selon les caractéristiques du cycle.
A côté de ces étapes classiques, on peut trouver selon les applications des étapes de recyclage (une fraction d’un flux issu du PSA est recyclée dans l’alimentation), d’utilisation d’un flux extérieur autre que le gaz d’alimentation (pour repressuriser, éluer), de rinçage- ou Rinse- au cours de laquelle un gaz riche en le composé le plus adsorbable est introduit dans l’adsorbeur afin d’en chasser le gaz le moins adsorbable.
Très généralement un PSA reçoit un mélange gazeux dit alimentation qu’il fractionne en deux flux : un flux qui est plus ou moins à la pression d’adsorption et un flux en basse pression. Le flux à la pression la plus élevée est enrichi en les composés les moins adsorbables et constitue souvent le flux valorisable. C’est le cas des PSA H2, des PSA Hélium, des VSA O2. Le flux basse pression constitue alors le résiduaire, lui-même parfois valorisé comme gaz de combustion ou en étant recyclé dans une unité du site industriel. Il existe également de nombreux cas où c’est le gaz en basse pression qui constitue la production principale comme pour les PSA CO2, VSA CO ou les VPSA traitant du biogaz pour fournir du méthane épuré.
Les unités de traitement par adsorption à modulation de pression (unités PSA) comporte de façon très générale, un dispositif de contrôle-commande qui leur permet de suivre le cycle de pression choisi et de respecter un certain nombre de contraintes imposées par leur entourage industriel ou par leurs propres équipements. A cette fin, le système de contrôle-commande reçoit en permanence des différents capteurs installés sur ladite unité les données réelles concernant son fonctionnement et envoie des ordres vers les organes de réglage, à savoir essentiellement les vannes (commande d’ouverture totale ou partielle, de fermeture) ainsi qu’éventuellement les échangeurs et les machines, compresseur ou pompe à vide. Par exemple, le but recherché sera de faire en sorte que l’unité fonctionne cycle après cycle en respectant en fin des différentes étapes la suite des pressions caractéristiques définies lors du dimensionnement (P1, …Pi…Pn), des débits, des durées d’étape ainsi par exemple que la pureté spécifiée pour la production. Ces valeurs à respecter figurent alors sous forme de points de consigne dans le système de contrôle-commande. Le système de contrôle-commande va par exemple maintenir la pression intermédiaire Pi par action sur l’ouverture d’une vanne au moyen d’au moins une boucle de régulation. Le type de boucles de régulation à mettre en place, le paramétrage des régulateurs est un sujet bien connu de l’homme du métier et ne sera pas plus développé ici. On notera que l’opérateur de l’unité a généralement accès à ces points de consigne et peut éventuellement les modifier à partir de son pupitre de commande appelé plus généralement Interface Homme Machine.
Les points de consigne nominaux sont généralement définis lors de la conception de l’unité. Pour ce faire, il est pris alors en compte les « conditions de dimensionnement » de l’unité. Il peut s’agir:
- soit d’un unique cas de fonctionnement appelé « point nominal » pour lequel tous les paramètres physiques des fluides (selon le cas : débit, composition, pression, température) sont fixés à une valeur précise, par exemple le fluide d’alimentation aura une teneur en méthane de 10% mole et sa température sera de 35°C et pour lequel un certain nombre de performances sont requises (débit, pureté de la production…),
- soit d’un ensemble de cas de fonctionnement possibles, certains des paramètres n’ayant plus alors une valeur bien déterminée comme précédemment mais pouvant se trouver dans une fourchette, par exemple le fluide d’alimentation ayant une teneur en méthane pouvant varier de 10 à 15%, alors que sa température sera comprise entre 20 et 35°C.
- soit d’un unique cas de fonctionnement appelé « point nominal » pour lequel tous les paramètres physiques des fluides (selon le cas : débit, composition, pression, température) sont fixés à une valeur précise, par exemple le fluide d’alimentation aura une teneur en méthane de 10% mole et sa température sera de 35°C et pour lequel un certain nombre de performances sont requises (débit, pureté de la production…),
- soit d’un ensemble de cas de fonctionnement possibles, certains des paramètres n’ayant plus alors une valeur bien déterminée comme précédemment mais pouvant se trouver dans une fourchette, par exemple le fluide d’alimentation ayant une teneur en méthane pouvant varier de 10 à 15%, alors que sa température sera comprise entre 20 et 35°C.
Dans la première hypothèse, on pourra à priori déterminer une unité optimale, c’est-à-dire celle correspondant juste aux objectifs de performances fixés, généralement un coût minimal de production prenant en compte à la fois l’investissement, la consommation de matière première et la consommation énergétique ou bien répondant à un critère particulier comme la durée minimale entre 2 maintenances ou à un objectif environnemental comme un niveau de capture du CO2, une minimisation de certains rejets. Outre le choix de la nature et du volume des adsorbants, du nombre d’adsorbeurs et de leur géométrie, le dimensionnement de l’unité déterminera en détail le cycle que devra suivre l’unité, c’est-à-dire la définition de chaque étape consécutive dudit cycle et en particulier les niveaux de pression initiale et finale de ces étapes, niveaux qui seront maintenus en fonctionnement par le système de contrôle-commande en tant que points de consigne à respecter, comme indiqué plus haut.
Dans la seconde hypothèse, on ne cherche plus une marche optimale mais le meilleur compromis permettant d’assurer dans tous les cas envisagés la performance requise. Le résultat de cette démarche conduit également au choix de la nature et du volume des adsorbants, du nombre d’adsorbeurs et de leur géométrie, du détail du cycle que devra suivre l’unité. On conçoit alors que l’unité pourra être surdimensionnée pour certaines conditions de fonctionnement, ce surdimensionnement se traduisant généralement par un allongement du temps de cycle. Il s’agit là d’un type de fonctionnement bien connu et le système de contrôle-commande est conçu pour gérer ces surdimensionnements en maintenant la performance requise.
Les calculs mentionnés plus haut sont effectués de plus en plus par des logiciels de simulation dynamique de procédés cyclique d’adsorption, souvent appelés plus simplement simulateurs de procédé d’adsorption dans lequel on fixe les valeurs des données non modifiables, par exemple pour un calcul, la composition du gaz à traiter, sa pression, la pureté requise de la production, la pression d’évacuation du résiduaire, et on détermine le meilleur jeu des paramètres que l’on peut modifier, par exemple certaines pressions internes du cycle ou certains débits en testant une pluralité de solutions possibles.
Cette procédure permet de dimensionner l’unité de traitement (adsorbants, adsorbeurs, équipements associés…) et également de définir le dispositif de contrôle-commande qui permettra à l’unité en service industriel, de fonctionner en respectant les contraintes opérationnelles qui lui ont été fixées dans toute la plage de conditions opératoires envisagées. En revanche, on conçoit qu’à l’exception du cas où les conditions opératoires réelles et les objectifs de performance sont exactement les conditions retenues initialement pour le point nominal, l’unité ne fonctionne pas à son véritable optimum. L’écart entre le fonctionnement réel et le meilleur fonctionnement possible peut être faible en termes de consommation énergétique ou de matière première (consommation de gaz d’alimentation par exemple), éventuellement inférieur à 1%, mais peut correspondre en absolu à des surcoûts financiers élevés surtout si l’on prend en compte la tendance actuelle d’installer des unités PSA de capacité de plus en plus importante.
Il convient d’insister sur le fait que les paramètres de fonctionnement d’une unité de séparation de gaz en service sur un site se différencient entre des paramètres modifiables (ou ajustables) et des paramètres non modifiables qui sont subis par l’unité. Ainsi, sur site, l’exploitant a accès et peut modifier les points de consigne du dispositif de contrôle commande dont on a parlé précédemment via l’Interface Homme Machine (IHM). Il s’agit essentiellement des pressions, débits, durées internes au PSA. Par contre, nombre de paramètres sont imposés par l’environnement de l’unité comme généralement la composition du mélange gazeux constituant l’alimentation, sa pression, la pression du réseau de reprise de la fraction gazeuse issue du PSA à la basse pression, les conditions atmosphériques. Ces données peuvent changer au cours du temps sans que l’exploitant puisse avoir une quelconque action sur elles. Le programme contenu dans le système de contrôle commande a été prévu pour permettre de respecter les principales spécifications des productions dans de telles conditions et ce de façon automatique. L’exploitant sait aussi comment intervenir en cas de dérive de l’unité suite à des modifications trop importantes des paramètres extérieurs pour en limiter les effets, par exemple en sacrifiant le débit produit à sa pureté. Cependant, il dispose de relativement peu de moyens pour effectuer des réglages fins d’optimisation sur son unité dès lors que son fonctionnement s’écarte du fonctionnement nominal prévu. Ceci est particulièrement vrai dans le cas des unités de type PSA qui font l’objet de ce document. Le changement volontaire du point de consigne d’une pression interne du PSA, comme par exemple la valeur de la pression à laquelle on commence l’étape de dépressurisation finale à contre-courant ne sera totalement effective que lorsque tous les adsorbeurs seront passés par cette étape puis il faut un nombre significatif de cycles, au moins une dizaine, pour que l’unité retrouve un fonctionnement stable. Une modification d’un point de consigne effectuée dans le sens contraire de celui qu’il aurait fallu effectuer, par exemple baisser la pression de dépressurisation finale alors qu’il aurait fallu l’augmenter pour améliorer les performances peut se traduire par plus d’une heure d’un fonctionnement défaillant. Il n’est donc pas habituel qu’un opérateur essaie d’améliorer le fonctionnement de l’unité tel qu’il est géré automatiquement par le système de contrôle-commande en intervenant par tâtonnement sur les différents points de consigne.
La présente invention vise à remédier efficacement à cet inconvénient et donc à améliorer chaque fois que possible, les performances de l’unité en service en fonction des conditions réelles de fonctionnement et des objectifs de performances recherchés, objectifs qui peuvent être variables dans le temps en fonction d’évolution des coûts ou des contraintes environnementales.
Il s’agit alors plus précisément d’un procédé de gestion d’une unité de traitement d’un gaz par adsorption à modulation de pression (PSA), en vue de l’optimisation de ladite unité selon des données opératoires réelles relatives à l’unité, l’unité de traitement comportant :
- au moins un adsorbeur fonctionnant suivant un cycle de pression défini par une série de points de consigne, tels que des pressions, des débits, des durées d’étapes ou une pureté, points de consigne accessibles et modifiables par un opérateur,
- des équipements associés à cet adsorbeur, lesdits équipements comprenant des collecteurs, des vannes, des capacités de stockage de gaz, des compresseurs, des pompes à vide et des échangeurs de chaleur,
- une pluralité de capteurs configurés pour mesurer des données opératoires réelles relatives à l’unité de traitement, imposées par le site d’installation de l’unité, par exemple des conditions atmosphériques, la composition du gaz de charge et sa pression, la pression de reprise du résiduaire, ou fixées par l’opérateur, par exemple une pression du cycle de pression,
- un dispositif de contrôle-commande de l’unité, dispositif de contrôle-commande qui reçoit des informations de la pluralité de capteurs et qui commande le cycle de pression de l’adsorbeur dans le respect des points de consigne en envoyant des ordres aux différents équipements de l’unité de traitement,
- une interface homme-machine pour surveiller, conduire et optimiser l’unité, en particulier en modifiant si nécessaire au moins un des points de consigne du cycle de pression, ladite interface comprenant :
1) un accès à un module d’aide à l’optimisation qui détermine des séries successives de valeurs attribuées aux points de consigne à tester,
2) un accès à un modèle informatique simulant un fonctionnement théorique de l’unité à partir de séries de données d’entrée, lesdites données d’entrée comprenant d’une part des données opératoires imposées par le site d’installation de l’unité et, d’autre part, les valeurs attribuées aux points de consigne à tester, déterminées par le module d’aide à l’optimisation,
3) un accès à un module d’évaluation de critères industriels et/ou environnementaux retenus pour caractériser chacun des fonctionnements possibles de l’unité en fonction de données de type économique, critères tels qu’un rendement de l’unité, une énergie spécifique de production de l’unité ou le coût global de production par l’unité, les rejets de l’unité, de la consommation d’eau ou d’énergie de l’unité, en fonction éventuellement des périodes de l’année, ou la capture du CO2,
le procédé de gestion comprenant les étapes suivantes :
a. définition par l’opérateur, dans le module d’évaluation du ou des critère(s) industriel(s) et/ou environnementaux retenu(s) ainsi que d’une valeur cible de performance recherchée pour ce ou chacun de ces critère(s) retenu(s),
b. acquisition de données de type économique telles que le coût de matières premières, de l’énergie, des coûts liés à un rejet de l’unité, à une consommation d’eau de réfrigération, des crédits pour la capture de CO2, données nécessaires pour la détermination d’une valeur de performance du ou des critère(s) industriel(s) et/ou environnementaux retenu(s),
c. enregistrement desdites données de type économique dans le module d’évaluation,
d. lancement à partir de l’interface homme-machine, d’une série d’itérations, une itération mettant en œuvre successivement :
d.1 le modèle informatique qui effectue une simulation à partir d’une série des données d’entrée et fournit comme résultat des paramètres physiques tels que des débits ou des compositions de flux gazeux intervenant dans l’unité, comme un flux de production ou flux de résiduaire, des pressions ou des températures au sein de l’unité,
d.2 le module d’évaluation, qui traite le résultat du modèle informatique et détermine sur la base de ce résultat et sur la base des données de type économique enregistrées une valeur de performance pour le ou un des critère(s) industriel(s) et/ou environnementaux retenu(s),
d.3 le module d’aide à l’optimisation qui, en prenant en compte des valeurs de performance déterminées à l’étape d.2 lors d’éventuelles précédentes itérations, détermine et transfère au modèle informatique de nouvelles valeurs attribuées à la série de points de consigne pour une nouvelle série de données d’entrée, e. arrêt des itérations lorsque que le meilleur point de fonctionnement de l’unité, eu égard à la valeur cible de performance définie dans le module d’évaluation pour le ou chacun des critères industriels et/ou environnementaux retenu(s), est atteint,
f. transfert des valeurs attribuées à la série de points de consigne correspondant au meilleur point de fonctionnement de l’unité à l’opérateur comme proposition d’enregistrement dans le système de contrôle-commande via l’interface homme-machine,
procédé de gestion dans lequel le modèle informatique fait appel à :
- soit un logiciel de simulation dynamique simulant le fonctionnement théorique de l’unité, logiciel qui effectue une nouvelle simulation pour chaque série de données d’entrée prise en compte par le modèle informatique lors d’une itération,
- soit un ensemble de corrélations de type multi variables qui ont été établies d’après une pluralité de calculs effectués préalablement à partir du logiciel de simulation dynamique simulant des procédés cycliques d’adsorption et couvrant le domaine des fonctionnements possibles de l’unité,
procédé de gestion dans lequel, le module d’aide à l’optimisation réduit au fur et à mesure, à partir des valeurs de performances déterminées par le module d’évaluation, le champ des valeurs attribuées aux points de consigne à tester dans les itérations, dans les séries de données d’entrée, pour atteindre la valeur cible de performance définie dans le module d’évaluation, sans avoir à tester toutes les valeurs attribuables aux points de consigne, la procédure utilisée par le module d’aide à l’optimisation étant du type plan d’expérience.
- au moins un adsorbeur fonctionnant suivant un cycle de pression défini par une série de points de consigne, tels que des pressions, des débits, des durées d’étapes ou une pureté, points de consigne accessibles et modifiables par un opérateur,
- des équipements associés à cet adsorbeur, lesdits équipements comprenant des collecteurs, des vannes, des capacités de stockage de gaz, des compresseurs, des pompes à vide et des échangeurs de chaleur,
- une pluralité de capteurs configurés pour mesurer des données opératoires réelles relatives à l’unité de traitement, imposées par le site d’installation de l’unité, par exemple des conditions atmosphériques, la composition du gaz de charge et sa pression, la pression de reprise du résiduaire, ou fixées par l’opérateur, par exemple une pression du cycle de pression,
- un dispositif de contrôle-commande de l’unité, dispositif de contrôle-commande qui reçoit des informations de la pluralité de capteurs et qui commande le cycle de pression de l’adsorbeur dans le respect des points de consigne en envoyant des ordres aux différents équipements de l’unité de traitement,
- une interface homme-machine pour surveiller, conduire et optimiser l’unité, en particulier en modifiant si nécessaire au moins un des points de consigne du cycle de pression, ladite interface comprenant :
1) un accès à un module d’aide à l’optimisation qui détermine des séries successives de valeurs attribuées aux points de consigne à tester,
2) un accès à un modèle informatique simulant un fonctionnement théorique de l’unité à partir de séries de données d’entrée, lesdites données d’entrée comprenant d’une part des données opératoires imposées par le site d’installation de l’unité et, d’autre part, les valeurs attribuées aux points de consigne à tester, déterminées par le module d’aide à l’optimisation,
3) un accès à un module d’évaluation de critères industriels et/ou environnementaux retenus pour caractériser chacun des fonctionnements possibles de l’unité en fonction de données de type économique, critères tels qu’un rendement de l’unité, une énergie spécifique de production de l’unité ou le coût global de production par l’unité, les rejets de l’unité, de la consommation d’eau ou d’énergie de l’unité, en fonction éventuellement des périodes de l’année, ou la capture du CO2,
le procédé de gestion comprenant les étapes suivantes :
a. définition par l’opérateur, dans le module d’évaluation du ou des critère(s) industriel(s) et/ou environnementaux retenu(s) ainsi que d’une valeur cible de performance recherchée pour ce ou chacun de ces critère(s) retenu(s),
b. acquisition de données de type économique telles que le coût de matières premières, de l’énergie, des coûts liés à un rejet de l’unité, à une consommation d’eau de réfrigération, des crédits pour la capture de CO2, données nécessaires pour la détermination d’une valeur de performance du ou des critère(s) industriel(s) et/ou environnementaux retenu(s),
c. enregistrement desdites données de type économique dans le module d’évaluation,
d. lancement à partir de l’interface homme-machine, d’une série d’itérations, une itération mettant en œuvre successivement :
d.1 le modèle informatique qui effectue une simulation à partir d’une série des données d’entrée et fournit comme résultat des paramètres physiques tels que des débits ou des compositions de flux gazeux intervenant dans l’unité, comme un flux de production ou flux de résiduaire, des pressions ou des températures au sein de l’unité,
d.2 le module d’évaluation, qui traite le résultat du modèle informatique et détermine sur la base de ce résultat et sur la base des données de type économique enregistrées une valeur de performance pour le ou un des critère(s) industriel(s) et/ou environnementaux retenu(s),
d.3 le module d’aide à l’optimisation qui, en prenant en compte des valeurs de performance déterminées à l’étape d.2 lors d’éventuelles précédentes itérations, détermine et transfère au modèle informatique de nouvelles valeurs attribuées à la série de points de consigne pour une nouvelle série de données d’entrée, e. arrêt des itérations lorsque que le meilleur point de fonctionnement de l’unité, eu égard à la valeur cible de performance définie dans le module d’évaluation pour le ou chacun des critères industriels et/ou environnementaux retenu(s), est atteint,
f. transfert des valeurs attribuées à la série de points de consigne correspondant au meilleur point de fonctionnement de l’unité à l’opérateur comme proposition d’enregistrement dans le système de contrôle-commande via l’interface homme-machine,
procédé de gestion dans lequel le modèle informatique fait appel à :
- soit un logiciel de simulation dynamique simulant le fonctionnement théorique de l’unité, logiciel qui effectue une nouvelle simulation pour chaque série de données d’entrée prise en compte par le modèle informatique lors d’une itération,
- soit un ensemble de corrélations de type multi variables qui ont été établies d’après une pluralité de calculs effectués préalablement à partir du logiciel de simulation dynamique simulant des procédés cycliques d’adsorption et couvrant le domaine des fonctionnements possibles de l’unité,
procédé de gestion dans lequel, le module d’aide à l’optimisation réduit au fur et à mesure, à partir des valeurs de performances déterminées par le module d’évaluation, le champ des valeurs attribuées aux points de consigne à tester dans les itérations, dans les séries de données d’entrée, pour atteindre la valeur cible de performance définie dans le module d’évaluation, sans avoir à tester toutes les valeurs attribuables aux points de consigne, la procédure utilisée par le module d’aide à l’optimisation étant du type plan d’expérience.
Comme décrit ci-dessus, le procédé de gestion de l’unité de séparation de type PSA est basé sur un modèle informatique, un module d’évaluation des performances et de comparaison avec les objectifs fixés et enfin sur un module d’aide à l’optimisation proprement dit qui alimente en données d’entrée le modèle informatique.
Le modèle informatique est du type de celui décrit plus haut lorsqu’il était question du dimensionnement de l’unité. Il s’agit à la base d’un logiciel de simulation dynamique de procédés cycliques d’adsorption qui est soit un simulateur « propriétaire » développé en interne par le concepteur de l’unité, soit un des logiciels du commerce. Comme il sera précisé plus bas, ce logiciel est mis en œuvre de 2 manières bien différentes selon l’option retenue initialement dans le procédé de gestion. Dans tous les cas, le logiciel de simulation est basé sur un découpage dans l’espace de l’adsorbeur (en tranches appelées mailles) et dans le temps du cycle et effectue des calculs séquentiels successifs jusqu’à trouver un état stable vérifiant bilans matière et thermiques ainsi que toutes les contraintes imposées.
La dernière génération intègre en pratique tous les paramètres pouvant avoir un effet sur le fonctionnement d’une unité PSA. Les propriétés physiques des gaz (densité, viscosité, capacité thermique, conductivité…), les données de base de l’adsorption telles que des isothermes prenant en compte l’effet de compétition entre espèces différentes, la cinétique prenant en compte les divers phénomènes constitutifs, les effets thermiques dans le gaz, dans l’adsorbant, à la paroi de l’adsorbeur, la perméabilité des milieux poreux, sont, si nécessaire déterminés préalablement dans des laboratoires à l’aide d’équipements adaptés. La description géométrique détaillée des adsorbeurs, y compris des volumes morts (volumes accessibles au gaz ne contenant pas d’adsorbant), la description des vannes, des machines éventuelles, des régulations et de toutes les étapes du cycle (durées, niveaux de pression, échanges gazeux…) sont également intégrées au logiciel de telle sorte que les résultats obtenus ne nécessitent pas de post traitement pour approcher la réalité. Des données d’entrée supplémentaires comme celles concernant le mélange gazeux d’alimentation (composition, débit, pression, température) fixent alors tous les paramètres du logiciel et lui permettent d’effectuer un calcul complet. En pratique, on laisse généralement un paramètre de libre permettant à la simulation de converger sur la contrainte principale (par exemple modification du temps de phase ou du débit de gaz de charge pour respecter la pureté requise pour la production). Cela allonge le temps du calcul mais évite de relancer plusieurs fois le logiciel pour atteindre une spécification requise pour l’unité. La description détaillée de tels logiciels, en particulier les méthodes de convergence utilisées, se trouve à présent dans la littérature, souvent accompagnée des séries d’équations que doit résoudre le logiciel à chaque maille et chaque pas de temps et ne sera pas reprise ici.
Il convient de retenir que lorsque toutes les données d’entrée sont fixées, le résultat de la simulation correspond à celui qu’aurait l’unité réelle dans les mêmes conditions. On peut donc en tirer les critères industriels qui intéressent l’exploitant comme par exemple le rendement d’extraction R en la fraction la moins adsorbable en divisant la quantité de cette fraction contenue dans la production par sa quantité dans le gaz d’alimentation. En modifiant les données d’entrée physiquement ajustables (les points de consigne du cycle), on peut obtenir pour chaque série correspondante (i), une valeur R(i) de ce rendement. Un autre avantage de la simulation est qu’on peut conserver en mémoire tous les paramètres physiques de la solution. Il est alors possible de définir ultérieurement un autre critère industriel, comme l’énergie spécifique de séparation Es, et d’en déterminer la valeur Es(i) si on se réfère à la même simulation (i) que précédemment. Il sera alors possible de comparer des couples de critères [R/Es](i) au lieu d’un critère unique R(i) comme précédemment. On reviendra ultérieurement sur un autre intérêt de stocker les résultats obtenus par les différentes simulations effectuées.
Suivant une première variante du procédé de gestion, un tel logiciel est utilisé en parallèle du fonctionnement de l’unité, c’est-à-dire que les paramètres imposés par le site (composition, température, pression du gaz d’alimentation, pression de reprise du gaz issu du PSA en basse pression, conditions atmosphériques…) sont connus et entrés comme données fixes dans le logiciel. Les paramètres restant libres et à fixer pour effectuer un calcul sont alors essentiellement les différents points de consigne variables du cycle. Cela conduit à une pluralité de simulations possibles, chacune d’entre elles correspondant à un point potentiel de fonctionnement de l’unité dans les conditions imposées par le site.
Suivant une deuxième variante du procédé de gestion, le logiciel de simulation est utilisé auparavant, par exemple juste après la conception de l’unité. Les données réelles qui seront celles du site au moment où il conviendra d’effectuer une optimisation ne sont évidemment pas connues avec exactitude. Il est par contre possible de déterminer des fourchettes probables pour ces valeurs. On conçoit que pour couvrir l’ensemble des fonctionnements possibles, il faille effectuer beaucoup plus de simulations que dans le cas précédent car il n’y a pratiquement plus de paramètres imposés. Les résultats obtenus via cette pluralité de simulations sont alors mis sous forme de corrélations multi variables avec des règles d’interpolation entre des points proches pour couvrir toute la surface des possibilités. Il existe des logiciels permettant de définir des fonctions multi variables G(j) =f( A1, A2 ,..Ai) dans lesquelles G est un des paramètres résultats dont on souhaite pouvoir disposer, par exemple le débit, la composition de la production ou la consommation énergétique, et A l’ensemble des données variables entrées dans la simulation, par exemple la composition du gaz d’alimentation, les pressions du cycle. De façon plus générale, il est courant dans la littérature concernant ce domaine de parler de corrélation multi variables donnant des réponses G en fonction des facteurs A.
Lorsqu’on décide sur une unité PSA d’utiliser un procédé de gestion en vue de son optimisation en fonction des conditions réelles de fonctionnement et pour des objectifs industriels éventuellement variables dans le temps, le choix entre les deux variantes présentées ci-dessus se fait si possible dès la conception de l’unité. Il convient de savoir qu’aujourd’hui, l’ordre de grandeur du temps nécessaire pour obtenir une simulation convergée va de quelques dizaines de minutes à plus d’une heure en fonction de la complexité du procédé PSA, et ce en utilisant un ordinateur de bureau haut de gamme avec des éléments constitutifs (système d’exploitation, processeurs, mémoires, capacité de stockage…) bien dimensionnés pour cette utilisation. Cela signifie que pour les deux variantes, il faudra généralement faire appel à des moyens informatiques spécifiques permettant en particulier de mener simultanément des simulations en parallèle. Ces moyens peuvent se trouver dans les centres de recherche et développement des quelques sociétés susceptibles de fournir des unités PSA de hautes performances, mais il est également possible de faire appel à des sociétés extérieures dotées de super calculateurs et spécialisée dans la fourniture de ressources informatiques via des connexions internet, société à laquelle il est possible de louer des capacités de calcul (CPU) et de mémoire (RAM).
Le choix entre les deux variantes présentées, c’est-à-dire logiciel ou corrélations, nécessite donc une réflexion dès le démarrage du projet. Il va dépendre des moyens informatiques disponibles lors de la conception et pendant l’exploitation de l’unité, mais également et surtout, du degré de variabilité des paramètres de fonctionnement liés au site, en particulier de ceux liés au gaz d’alimentation. On conçoit que si ce dernier comprend plusieurs constituants affectant les performances de l’unité, chacun pouvant varier de façon indépendante, dans une plage étendue, le nombre de simulations à prendre en compte devient irréaliste même en disposant de moyens informatiques puissants. Dans un tel cas, la solution à privilégier sera d’optimiser le cycle du PSA en temps réel, connaissant alors en particulier la valeur exacte des caractéristiques de son alimentation. Avec, au contraire, une composition du mélange gazeux fixe ou avec seulement un ou deux constituants variant de conserve, le choix serait très probablement de faire la totalité des simulations ab initio et d’en tirer les corrélations multi-variables permettant de couvrir le domaine de fonctionnement potentiel du PSA.
On pourra noter que l’utilisation d’un logiciel de simulation fonctionnant en parallèle d’une unité d’adsorption a été décrite dans la littérature avec comme but de comparer la performance théorique de l’unité à la performance réelle observée sur site. L’objet de cette procédure est de pouvoir détecter le plus rapidement possible un éventuel écart entre ces performances, de le suivre au cours du temps et de prendre les mesures correctives nécessaires. L’écart en question va alors correspondre généralement à une pollution du tamis, à une dérive d’un capteur, à un mauvais fonctionnement d’un équipement, en particulier d’une vanne. Un exemple d’une telle application est décrite dans le Certificat d’Utilité FR3110722 au nom de la Demanderesse. Il s’agit là, à un moment donné, de procéder à un comparatif entre performances théoriques et performances réelles d’une unité et non d’une recherche d’optimum pour ladite unité.
On verra au niveau de l’exemple donné plus bas que cette procédure peut constituer éventuellement une première étape utile du procédé de gestion revendiqué ici.
De même, l’utilisation d’une corrélation plus ou moins complexe a été décrite dans le but d’adapter un paramètre de fonctionnement aux conditions de service de l’unité afin généralement de garantir les caractéristiques imposées à la production. Il ne s’agit pas là non plus de redéfinir le cycle complet d’une unité de traitement de gaz par adsorption pour optimiser un critère de performances mais généralement de modifier une étape ou un point de consigne du cycle de fonctionnement, voire d’un équipement associé à l’unité pour respecter une spécification de production par exemple. Une telle corrélation remplace alors une boucle de régulation plus classique. Ainsi, une majorité d’unité de type PSA intègre directement dans leur système de contrôle-commande une relation conduisant à modifier le temps de cycle de ladite unité, relation basée sur la comparaison entre pureté réelle mesurée de la production et pureté requise mais conduisant à des actions plus élaborées que celles issues d’une simple régulation classique. Il n’y a pas de recherche d’optimum et la résolution de ce problème particulier ne nécessite pas d’effectuer des calculs supplémentaires. Un exemple de l’utilisation d’une corrélation multi variable est donné dans le brevet US 6 402 809 B1 de la Demanderesse dans lequel l’énergie de régénération nécessaire et suffisante pour régénérer un TSA est calculée en fonction des conditions opératoires. Là aussi, à partir du moment où la corrélation a été établie, cela ne nécessite à chaque utilisation qu’un seul calcul à partir des données relevées au cours de l’étape d’adsorption précédente, calcul qui dans le cas cité va déterminer la quantité de chaleur juste nécessaire pour la régénération.
On utilise ici les termes de « modèle informatique » ou de façon plus complète de « modèle informatique simulant le fonctionnement théorique de l’unité » pour définir à la fois le logiciel de simulation dynamique représentatif de l’unité PSA ou l’ensemble des corrélations multi variables permettant de retrouver les résultats d’un fonctionnement théorique. Ce type de modèle informatique, qu’elle que soit l’option retenue, est parfois aussi appelé dans certaines applications « unité virtuelle » car il reproduit de façon quasi parfaite le comportement de « l’unité physique ».
Le module d’évaluation est un logiciel beaucoup plus simple qui fait automatiquement des calculs à partir des résultats du modèle informatique, que ce soit une simulation effectuée en temps réels ou le résultat des corrélations multi variables, pour en déterminer les valeurs des critères de performances retenus. A côté des critères habituels comme rendement d’extraction en les constituants valorisables, énergie spécifique de production, coût global de production figurent désormais des critères environnementaux comme quantité de rejets, consommation d’eau, empreinte carbone, pourcentage de capture du CO2 ou consommation électrique en fonction de la période d’utilisation de cette énergie. Tous ces critères pourront être pondérés afin d’obtenir un critère global de performance. En variante, il est possible de définir plusieurs critères industriels pour un même point de fonctionnement, comme le cas déjà cité où l’exploitant s’intéresserait à la fois à un rendement d’extraction et à la consommation énergétique qui lui est associée.
Les paramètres variables de la simulation, c’est-à-dire la série des points de consigne utilisés et la valeur correspondante des critères de performance sont transmis au module d’optimisation et stockés dans une base de données informatique de type mémoire.
En complément, on verra qu’il peut être intéressant de stocker dans une mémoire spécialisée l’essentiel des paramètres physiques disponibles issus d’une simulation, en particulier l’ensemble des données, fixes et ajustables, ainsi que la totalité des résultats de la simulation afin de les réutiliser ultérieurement.
Le module d’aide à l’optimisation est un élément important du procédé de gestion de l’unité. C’est lui qui va permettre de trouver, dans un laps de temps acceptable, le point optimal de fonctionnement en fonction des objectifs fixés même lorsqu’on est en présence d’unité de séparation relativement sophistiquée, comme par exemple les PSA récents de grande capacité qui comportent une pluralité d’adsorbeurs, d’étapes et sous étapes et par conséquent une pluralité de points de consigne qu’il est possible de modifier. Un simple calcul montre qu’en considérant 5 valeurs à tester pour 5 points de consignes, cela correspondrait à devoir analyser quelques milliers de résultats si on devait tester toutes les possibilités.
Le module d’optimisation analyse au fur et à mesure des résultats reçus l’évolution du critère de performances en fonction des points de consigne déjà testés et réduit, à partir d’algorithmes adéquats, le champ des valeurs des nouveaux points de consigne à tester pour atteindre l’objectif fixé sans avoir à tester toutes les possibilités. En pratique, on peut dire que pour chaque information complémentaire, le module modifie et affine ses corrélations jusqu’à obtenir un modèle du procédé étudié suffisamment précis compte tenu des tolérances admises sur la valeur cible des performances. Ce type de procédure est utilisée dans un certain nombre de domaines comme dans l’industrie chimique ou pharmaceutique sous l’appellation de « plan d’expérience », parfois de « plan d’expérience évolutif ». Il permet de diviser le nombre de tests à effectuer d’un ou deux ordres de grandeur selon la complexité initiale du problème. La procédure est adaptée aussi bien à la recherche d’un maximum ou d’un minimum qu’au fait de chercher à se rapprocher d’une valeur fixée. Il peut également déterminer l’optimum s’appliquant par exemple à un couple de critères, tel le couple déjà cité rendement R / Energie spécifique Es dès lors qu’on lui fixe une règle complémentaire lui permettant de faire une sélection, par exemple Es minimum pour R≥ 85%.
On conçoit que, dans le cas où on utilise périodiquement ce procédé de gestion en vue de l’optimisation de l’unité, on dispose au bout de quelques temps d’un nombre important de cas de fonctionnement potentiels de l’unité qui ont pu être stockés dans une base de données, de type mémoire informatique, ainsi que les algorithmes correspondant qui ont été tirés de chaque ensemble de simulation. Ces données peuvent être utilisées par le module d’aide à l’optimisation afin d’accélérer la recherche en cours. Un cas particulier correspond au cas où les données opératoires imposées par le site d’installation n’ont pas ou peu variées mais où par contre le critère industriel et/ou environnemental ou bien les données de type économique ont changé. Une recherche automatique dans la base de données existante va déterminer les cas devant être transmis au module d’évaluation pour que celui-ci en déduise une nouvelle valeur des critères industriels ou environnementaux. Le module d’aide à l’optimisation utilisera ces informations pour réduire, dès le début de la procédure, le champ des valeurs à attribuer aux points de consigne pour les itérations à suivre. Même si le nouveau fonctionnement de l’unité n’est pas aussi voisin des cas étudiés précédemment que dans l’exemple ci-dessus, un traitement statistique de l’ensemble des données peut remplacer dans la recherche d’un nouvel optimum, une éventuelle étape initiale présente dans le module d’aide à l’optimisation, appelée parfois étape de criblage du plan d’expérience. Cette étape de criblage consiste à tester séparément chacun des points de consigne en laissant les autres à leur valeur actuelle afin de voir son impact, plus ou moins important, sur les résultats des paramètres physiques de l’unité et par-là sur la valeur du ou des critères retenus. Le traitement des données déjà acquises permet ainsi généralement, non seulement de déterminer quels points de consigne ont le plus d’effet sur un objectif industriel ou environnemental fixé mais également quels types de fonction mathématique pourront représenter le mieux ces effets. Il existe dorénavant une littérature théorique très importante dans le domaine des plans d’expérience, essentiellement destinée aux spécialistes de ce domaine et on trouve également des sociétés proposant leur service pour bâtir des systèmes de plan d’expérience sur mesure.
Le modèle informatique et les modules d’évaluation et d’optimisation fonctionnent en série et ce de manière itérative. Le déroulement s’effectue de façon automatique à partir du moment où la procédure a été lancée et s’arrête lorsque l’objectif recherché a été atteint à la tolérance fixée près. Les valeurs optimales des points de consigne sont alors indiquées à l’exploitant, généralement via l’IHM. Ce dernier peut alors les valider afin que ces valeurs soient prises en compte dans le système de contrôle commande de l’unité de séparation.
Pour plus de précision, on notera que certains des paramètres de fonctionnement peuvent par conception être ou non modifiables, c’est-à-dire figurer ou non comme points de consigne pour le réglage de l’unité. On conçoit que le débit d’alimentation peut être une donnée non modifiable s’il est imposé au PSA, à un moment donné, par une unité amont ou au contraire une donnée modifiable si par exemple il s’agit d’air atmosphérique alimentant une unité VSA O2 par un compresseur à vitesse variable, muni d’une vanne de laminage à l’aspiration ou d’un bipasse. De la même manière, certaines pressions et/ou température peuvent selon le cas être ou non modifiables. Il est de la compétence normale de l’Homme du métier de savoir quels paramètres seront modifiables ou pas et de le prévoir ainsi dans le modèle informatique.
Ainsi, selon le cas, les données opératoires non modifiables qui sont entrées pour toute la série de calculs dans le modèle informatique feront partie du groupe comprenant le débit d’alimentation, sa composition, sa pression, sa température, la pression de mise à disposition du gaz issu de l’unité en basse pression, les température et pressions atmosphériques ainsi généralement que le débit ou la pureté du (ou des) gaz à produire, et les données opératoires modifiables, c’est-à-dire les points de consigne à tester par le modèle afin de trouver leur valeur optimale en fonction de l’objectif économique et/ou environnemental, font quant à elles partie du groupe comprenant des pressions, différences de pression et débits internes au PSA, des durées d’étape, des débits externes introduits dans le PSA en provenance d’autres unités, des débits de recyclage, de rinçage, éventuellement comme on l’a vu le débit, la pression et la température du gaz d’alimentation, chacune de ces données étant généralement modifiables entre une valeur minimum et une valeur maximum définies préalablement en fonction des caractéristiques de l’unité.
L’exemple suivant illustre une application possible du procédé de gestion précédemment décrit. L’unité de séparation est un PSA destiné à séparer à partir d’un mélange gazeux, une première fraction constituée des composants les moins adsorbables (H2, N2) et une seconde fraction constituée des composants les plus adsorbables (CO, CH4, CO2). La première fraction constitue la production. La teneur maximale en impuretés, c’est-à-dire en les composés les plus adsorbables, de la production est fixée. Le système de contrôle commande de l’unité a été conçu à cette fin et, de façon classique -comme décrit précédemment en tant qu’exemple de type de corrélation utilisée dans une unité PSA pour maintenir la pureté-, il agit d’abord sur le temps de phase et dans l’hypothèse où ce dernier atteint la valeur minimale qu’on lui a fixée, il réduit ensuite le débit à traiter. Le mélange gazeux étant riche en les composés les moins adsorbables, en particulier en H2, qui constituent la production, le résiduaire basse Pression en contient également une proportion élevée, du fait des phénomènes de co-adsorption et il a été prévu de pouvoir en recycler une fraction Rec dans le mélange gazeux d’alimentation issu de l’unité amont afin d’augmenter la production. Le recyclage s’effectue via un compresseur à vitesse variable. Le débit recyclé est un des points de consigne relatif à l’unité qui en modifiant le débit et la composition du flux entrant dans le PSA va avoir un impact important sur le fonctionnement du PSA. Quatre autres points de consigne ayant des effets sur le rendement d’extraction et la productivité du PSA sont modifiables :
- dPeq, l’écart de pression entre adsorbeurs auquel on arrête le dernier équilibrage. Ce point de consigne fixe le nombre réel d’équilibrages de pression entre adsorbeurs mis en jeu dans le cycle de pression du PSA. Cet écart de pression permet de faire varier de façon continue la quantité de flux gazeux échangé lors du dernier équilibrage en créant un équilibrage incomplet. L’homme du métier sait que passer par exemple de 2.9 équilibrages à 2.3 en augmentant dPeq va permettre de traiter plus de gaz d’alimentation en diminuant en contrepartie le rendement d’extraction.
- Pbd, la pression à laquelle débute la décompression finale à contre-courant. Ce point de consigne joue sur la quantité de gaz d’élution et par là, à la fois sur le rendement d’extraction et la productivité (débit de gaz d’alimentation que peut traiter l’unité) ;
- BP, la basse pression du cycle. Une pression BP plus élevée a très généralement un effet négatif sur les performances d’une unité PSA. Par contre, dans le cas où il y a recyclage d’une partie non négligeable du résiduaire, il convient de prendre en compte la consommation énergétique de la machine effectuant le recyclage et il n’y a plus de règle générale simple pour déterminer la pression optimale.
- enfin, la température T d’entrée dans l’unité de séparation peut être régulée à une valeur donnée. Cette température joue sur les performances de séparation du PSA, en particulier via son effet sur les capacités d’adsorption et la cinétique des adsorbants mis en œuvre mais aussi sur l’énergie nécessaire au recyclage par l’intermédiaire de la température du résiduaire à l’aspiration de la machine.
- dPeq, l’écart de pression entre adsorbeurs auquel on arrête le dernier équilibrage. Ce point de consigne fixe le nombre réel d’équilibrages de pression entre adsorbeurs mis en jeu dans le cycle de pression du PSA. Cet écart de pression permet de faire varier de façon continue la quantité de flux gazeux échangé lors du dernier équilibrage en créant un équilibrage incomplet. L’homme du métier sait que passer par exemple de 2.9 équilibrages à 2.3 en augmentant dPeq va permettre de traiter plus de gaz d’alimentation en diminuant en contrepartie le rendement d’extraction.
- Pbd, la pression à laquelle débute la décompression finale à contre-courant. Ce point de consigne joue sur la quantité de gaz d’élution et par là, à la fois sur le rendement d’extraction et la productivité (débit de gaz d’alimentation que peut traiter l’unité) ;
- BP, la basse pression du cycle. Une pression BP plus élevée a très généralement un effet négatif sur les performances d’une unité PSA. Par contre, dans le cas où il y a recyclage d’une partie non négligeable du résiduaire, il convient de prendre en compte la consommation énergétique de la machine effectuant le recyclage et il n’y a plus de règle générale simple pour déterminer la pression optimale.
- enfin, la température T d’entrée dans l’unité de séparation peut être régulée à une valeur donnée. Cette température joue sur les performances de séparation du PSA, en particulier via son effet sur les capacités d’adsorption et la cinétique des adsorbants mis en œuvre mais aussi sur l’énergie nécessaire au recyclage par l’intermédiaire de la température du résiduaire à l’aspiration de la machine.
Suivant la période de fonctionnement, les objectifs de l’unité de séparation peuvent être d’assurer la production maximale, d’assurer une production de débit fixé au meilleur coût, de produire au meilleur coût dans une fourchette de débit spécifiée, de produire le maximum à un coût donné. Par produire au meilleur coût, on entend ici de façon très générale, atteindre ou se rapprocher au maximum des objectifs fixés, que ce soit des objectifs purement économiques (exprimés par exemple en €/Nm3) ou environnementaux (consommation de KW/h, de m3 d’eau…). Pour ce faire, l’exploitant dispose d’un accès à son modèle informatique représentatif de l’unité en question, à un module d’évaluation des performances et à un module d’optimisation comme décrit précédemment.
Le modèle informatique est le logiciel de simulation du procédé d’adsorption qui correspond à l’unité telle qu’elle a été conçue. L’utilisation de ce logiciel va faire appel, via internet, aux moyens informatiques d’une société extérieure spécialisée dans ce genre de service. Les moyens mis en place permettent en moyenne d’obtenir les résultats d’une simulation en environ une minute. Ces moyens extérieurs sont d’un à deux ordres de grandeur plus puissants en terme de possibilités de calcul que les ordinateurs dont on peut disposer en général sur site qui correspondent au mieux aux ordinateurs de bureau hauts de gamme disponibles à ce jour.
Le procédé de gestion qui va permettre de répondre aux objectifs d’exploitation comprend alors la série d’étapes suivantes:
- l’acquisition des données du site dites non modifiables qui constituent une partie des entrées du modèle informatique, telle que la composition du mélange de gaz d’alimentation (avant recyclage), sa pression, son débit, les conditions atmosphériques, ici la pureté requise pour la production. Il s’agit de valeurs imposées à l’unité.
- l’acquisition des valeurs de tous les points de consignes actuels utilisées par le système de contrôle-commande, dont ceux qui sont à tester (Req, dPeq, Pbd, BP et T) et seront ensuite modifiées au cours de la procédure ainsi que la valeur de paramètres qui résultent du fonctionnement actuel du PSA et pourront évoluer au fil des itérations, comme le débit de production, le rendement d’extraction ou la composition du résiduaire basse pression. La grande majorité de ces valeurs proviennent des divers capteurs de l’unité, y compris d’analyseurs, transitent par le système de contrôle commande et aboutissent à l’IHM. Sur les unités les plus avancées comme celle du présent exemple, il y a au niveau de l’IHM une vérification systématique des écarts entre mesures et points de consigne, une réconciliation des données pour déterminer les valeurs les plus probables des divers paramètres mesurés en prenant en compte les incertitudes correspondantes, le calcul d’un indice de stabilité du fonctionnement de l’unité qui permet de savoir que l’unité fonctionne sans modification notable d’un cycle sur l’autre sans avoir à surveiller tous les paramètres. Ces différents points permettent de valider à un moment donné l’essentiel des paramètres opératoires caractérisant une marche stable de l’unité.
- la vérification de l’accord entre le fonctionnement observé et le fonctionnement théorique de l’unité déterminé par le modèle informatique. Un tel accord est évidement indispensable si l’on veut utiliser le modèle informatique pour optimiser l’unité. L’observation d’un écart peut avoir essentiellement deux causes : une mesure erronée généralement due à un défaut d’un capteur ou d’un analyseur ou bien un problème plus sérieux dont la conséquence est que le modèle informatique initial n’est plus représentatif de l’unité actuelle. Dans le premier cas, le personnel sur site corrige rapidement le défaut ; dans le second cas, il faut généralement prévoir une campagne de tests pour en découvrir l’origine (pollution, bouchage, présence d’un constituant non prévu, dégradation de l’adsorbant…). On se place ici dans le cas où il y a accord entre mesures et résultats théoriques. On notera que jusqu’ici, il peut effectivement s’agir d’une procédure de vérification du bon fonctionnement de l’unité PSA sans qu’il n’y ait de recherche complémentaire pour optimiser ledit fonctionnement et que cette procédure peut se faire avec une fréquence élevée, par exemple une fois par jour, indépendamment de la suite des opérations qui elles sont propres au procédé de gestion revendiqué. Ce type de procédure de vérification du bon fonctionnement d’une unité a été abordé plus haut et le certificat d’utilité FR3110722 cité à cette occasion.
- actualisation si nécessaire du module d’évaluation que ce soit une modification du critère industriel ou environnemental retenu ou une modification des données économiques permettant de déterminer la valeur de ce même critère.
- mise en œuvre des itérations : simulations, évaluation, aide à l’optimisation, puis nouvelles simulation avec les points de consignes fournis par le module d’optimisation, etc…
- l’acquisition des données du site dites non modifiables qui constituent une partie des entrées du modèle informatique, telle que la composition du mélange de gaz d’alimentation (avant recyclage), sa pression, son débit, les conditions atmosphériques, ici la pureté requise pour la production. Il s’agit de valeurs imposées à l’unité.
- l’acquisition des valeurs de tous les points de consignes actuels utilisées par le système de contrôle-commande, dont ceux qui sont à tester (Req, dPeq, Pbd, BP et T) et seront ensuite modifiées au cours de la procédure ainsi que la valeur de paramètres qui résultent du fonctionnement actuel du PSA et pourront évoluer au fil des itérations, comme le débit de production, le rendement d’extraction ou la composition du résiduaire basse pression. La grande majorité de ces valeurs proviennent des divers capteurs de l’unité, y compris d’analyseurs, transitent par le système de contrôle commande et aboutissent à l’IHM. Sur les unités les plus avancées comme celle du présent exemple, il y a au niveau de l’IHM une vérification systématique des écarts entre mesures et points de consigne, une réconciliation des données pour déterminer les valeurs les plus probables des divers paramètres mesurés en prenant en compte les incertitudes correspondantes, le calcul d’un indice de stabilité du fonctionnement de l’unité qui permet de savoir que l’unité fonctionne sans modification notable d’un cycle sur l’autre sans avoir à surveiller tous les paramètres. Ces différents points permettent de valider à un moment donné l’essentiel des paramètres opératoires caractérisant une marche stable de l’unité.
- la vérification de l’accord entre le fonctionnement observé et le fonctionnement théorique de l’unité déterminé par le modèle informatique. Un tel accord est évidement indispensable si l’on veut utiliser le modèle informatique pour optimiser l’unité. L’observation d’un écart peut avoir essentiellement deux causes : une mesure erronée généralement due à un défaut d’un capteur ou d’un analyseur ou bien un problème plus sérieux dont la conséquence est que le modèle informatique initial n’est plus représentatif de l’unité actuelle. Dans le premier cas, le personnel sur site corrige rapidement le défaut ; dans le second cas, il faut généralement prévoir une campagne de tests pour en découvrir l’origine (pollution, bouchage, présence d’un constituant non prévu, dégradation de l’adsorbant…). On se place ici dans le cas où il y a accord entre mesures et résultats théoriques. On notera que jusqu’ici, il peut effectivement s’agir d’une procédure de vérification du bon fonctionnement de l’unité PSA sans qu’il n’y ait de recherche complémentaire pour optimiser ledit fonctionnement et que cette procédure peut se faire avec une fréquence élevée, par exemple une fois par jour, indépendamment de la suite des opérations qui elles sont propres au procédé de gestion revendiqué. Ce type de procédure de vérification du bon fonctionnement d’une unité a été abordé plus haut et le certificat d’utilité FR3110722 cité à cette occasion.
- actualisation si nécessaire du module d’évaluation que ce soit une modification du critère industriel ou environnemental retenu ou une modification des données économiques permettant de déterminer la valeur de ce même critère.
- mise en œuvre des itérations : simulations, évaluation, aide à l’optimisation, puis nouvelles simulation avec les points de consignes fournis par le module d’optimisation, etc…
On rappelle qu’on a à disposition 5 points de consigne pour optimiser l’unité en fonction de l’objectif fixé : Rec, la fraction de résiduaire BP recyclé dans le mélange à séparer ; dPeq, l’écart de pression entre adsorbeurs auquel on arrête le dernier équilibrage ; Pbd, la pression à laquelle débute la décompression finale à contre-courant qui fixe la quantité de gaz d’élution ; BP, la basse pression du cycle et enfin, la température T d’entrée dans l’unité.
En retenant pour chacun des paramètres correspondant par exemple 5 valeurs couvrant la fourchette de leur variation potentielle (0, 25, 50, 75, 100%, avec 0% correspondant à la valeur minimale et 100% à la maximale de chaque point de consigne), un plan d’expérience complet comprendrait plus de 3000 simulations à effectuer puis à analyser, ce qui en pratique est peu réaliste. Avec la mise en œuvre du procédé, une dizaine de simulations seront initialement effectuées, en complément de la simulation correspondant à la marche actuelle, via le modèle informatique et successivement évaluées par le module d’évaluation.
Il s’agit lors de cette première série de calculs et dans le cas de la procédure correspondant à l’exemple, d’encadrer la valeur d’un point de consigne actuel par une valeur un peu supérieure et par une valeur un peu inférieure. A supposer que la valeur actuelle du point de consigne soit 50 (dans une plage 0 / 100), on testera les valeurs 65 puis 35, les 4 autres points de consignes restant inchangés et ainsi de suite pour les différents points de consigne modifiables. A partir de là, le module d’optimisation détecte le ou les points de consigne les plus sensibles vis-à-vis du critère industriel que l’on veut optimiser et à l’inverse celui ou ceux qui ont un faible impact puis génère au fur et à mesure des série de points de consigne à évaluer dans des fourchettes de plus en plus réduites, par exemple, il sera testé 3 valeurs pour le recyclage Rec et pour la basse pression BP, 2 valeurs concernant les équilibrages dPeq et le débit d’élution Pb, la température étant laissée constante dans cette partie de la recherche, soit entre 30 et 40 simulations supplémentaires qui se rajoutent donc aux points de fonctionnement théoriques déjà connus via les premiers calculs. Ces simulations seront traitées de la même manière que précédemment et si nécessaire une vingtaine de nouvelles simulations permettront de trouver le point de fonctionnement optimum pour atteindre la valeur cible du critère industriel retenu, et donc les valeurs des 5 points de consigne sélectionnés pour être testés. La valeur obtenue du critère industriel et les points de consigne correspondants sont transmis à l’IHM pour que l’exploitant, s’il le souhaite, injecte ces derniers dans le système de contrôle commande. Le fonctionnement optimum a ainsi été trouvé en une centaine de simulations, ce qui, compte tenu des traitements associés, très rapides quant à eux, effectués par les modules d’évaluation et d’optimisation, nécessite environ un délai de deux heures après le lancement de la procédure de gestion. En comptant 30 minutes pour modifier les points de consigne et pour que le PSA se stabilise sur ses nouveaux points de fonctionnement, il aura donc fallu dans ce cas environ 2h30mn pour changer de marche et optimiser le cycle en fonction de nouveaux critères ou de nouvelles données de type économique.
Il est très peu probable qu’un exploitant même expérimenté puisse obtenir le même résultat en effectuant seulement 5 essais (correspondant à la même durée de 2h30mn nécessaire à la stabilisation du PSA après 5 modifications successives). Même dans le cas relativement simple où l’on veut modifier la production en se situant au minimum énergétique, la meilleure solution est difficile à déterminer car chacune des modifications a un aspect positif et un aspect négatif vis-à-vis de l’objectif recherché.
On notera que dans cet exemple, le procédé de gestion fait appel à un modèle informatique basé sur des simulations effectuées en parallèle du fonctionnement et non à des corrélations multi variables. Cela provient d’un choix effectué à la conception de l’unité. La composition du mélange gazeux est en effet complexe et chacun des constituants a un effet direct sur les performances. Le fait d’effectuer les simulations en parallèle du fonctionnement de l’unité, fixant ainsi de nombreux paramètres et en particulier la composition du mélange gazeux, divise par plusieurs ordres de grandeurs le nombre de calculs nécessaires. Avec une composition du mélange gazeux fixe ou avec seulement quelques constituants variant de conserve, le choix aurait été très probablement différent.
De nombreuses variantes à la description ci-dessus peuvent être utilisées sans sortir de l’idée même de l’invention qui consiste essentiellement en une série d’itérations comprenant successivement l’évaluation des performances, la détermination des points de consigne variables à tester, le calcul des performances correspondant aux nouveaux points de consigne testés à partir du modèle informatique.
On notera par exemple que l’éventuelle étape permettant de vérifier que le fonctionnement du PSA est stable, c’est-à-dire que tous les paramètres opératoires sont constants ou restent dans des fourchettes étroites bien définies, l’étape de réconciliation des données sont optionnelles. De même le procédé de gestion peut comporter une étape initiale, de type alarme par exemple, indiquant qu’un paramètre opératoire au moins a varié de plus de x %, x pouvant être fixé indépendamment pour chacun des paramètres opératoires, ce qui peut justifier de lancer une nouvelle procédure d’optimisation.
Le procédé de gestion peut s’appliquer à toutes les unités PSA, avec un intérêt d’autant plus grand que :
- le cycle est complexe et comporte en particulier de nombreuses étapes, par exemple huit et plus, ou une étape de rinçage ou de recyclage, ces deux dernières étapes étant susceptibles de modifier grandement le fonctionnement de l’unité en fonction de leur réglage,
- les conditions opératoires sont variables, comme par exemple la composition du mélange gazeux à traiter,
- les critères de performances retenus ou la valeur cible de ces critères peuvent évoluer au cours du temps,
- les données économiques ou environnementales permettant de définir la valeur du critère de performance recherché sont variables, comme par exemple le coût de l’énergie,
- le débit du gaz d’alimentation est élevé, par exemple quelques dizaines, voire centaines de milliers de Nm3/h.
- le cycle est complexe et comporte en particulier de nombreuses étapes, par exemple huit et plus, ou une étape de rinçage ou de recyclage, ces deux dernières étapes étant susceptibles de modifier grandement le fonctionnement de l’unité en fonction de leur réglage,
- les conditions opératoires sont variables, comme par exemple la composition du mélange gazeux à traiter,
- les critères de performances retenus ou la valeur cible de ces critères peuvent évoluer au cours du temps,
- les données économiques ou environnementales permettant de définir la valeur du critère de performance recherché sont variables, comme par exemple le coût de l’énergie,
- le débit du gaz d’alimentation est élevé, par exemple quelques dizaines, voire centaines de milliers de Nm3/h.
Ces divers points correspondent soit au fait que l’optimum peut être éloigné du fonctionnement présent du fait de la complexité et sensibilité du cycle, soit qu’un écart même faible par rapport au meilleur point de fonctionnement peut avoir des conséquences non négligeables et que dans ces deux configurations le procédé de gestion a toute son utilité.
On notera que l’utilisation du procédé de gestion peut être fait à priori et la modification des points de consigne effectuée seulement au moment choisi, par exemple à l’instant où le prix de l’énergie change ou lorsqu’on décide de modifier un objectif environnemental. Cela suppose néanmoins que les conditions opératoires imposées à l’unité restent sensiblement les mêmes entre temps.
Compte tenu des remarques précédentes, sont particulièrement concernées les unités de séparation de gaz de type PSA traitant des hydrocarbures - en particulier du méthane-, du CO2, O2, N2, CO, H2, les gaz rares, les biogaz, les gaz de combustion, notamment les unités de traitement par adsorption à modulation de pression mettant en œuvre de 6 à 20 adsorbeurs et plus. Dans le cas des unités PSA les simples et les plus faciles à optimiser, il pourrait être intéressant de rajouter un modèle théorique de l’unité amont fournissant le gaz d’alimentation afin d’intégrer ces 2 unités dans une même procédure d’optimisation du type de celle décrite ici. On pourrait par exemple ainsi choisir entre augmenter le débit de gaz d’alimentation ou augmenter le rendement du PSA pour obtenir une production donnée.
Claims (1)
- Procédé de gestion d’une unité de traitement d’un gaz par adsorption à modulation de pression (PSA), l’unité de traitement comportant :
- au moins un adsorbeur fonctionnant suivant un cycle de pression défini par une série de points de consigne, tels que des pressions, des débits, des durées d’étapes ou une pureté, points de consigne accessibles et modifiables par un opérateur,
- des équipements associés à cet adsorbeur, lesdits équipements comprenant des collecteurs, des vannes, des capacités de stockage de gaz, des compresseurs, des pompes à vide et des échangeurs de chaleur,
- une pluralité de capteurs configurés pour mesurer des données opératoires réelles relatives à l’unité de traitement, imposées par le site d’installation de l’unité, par exemple des conditions atmosphériques, la composition du gaz de charge et sa pression, la pression de reprise du résiduaire, ou fixées par l’opérateur, par exemple une pression du cycle de pression,
- un dispositif de contrôle-commande de l’unité, dispositif de contrôle-commande qui reçoit des informations de la pluralité de capteurs et qui commande le cycle de pression de l’adsorbeur dans le respect des points de consigne en envoyant des ordres aux différents équipements de l’unité de traitement,
- une interface homme-machine pour surveiller, conduire et optimiser l’unité, en particulier en modifiant si nécessaire au moins un des points de consigne du cycle de pression, ladite interface comprenant :
1) un accès à un module d’aide à l’optimisation qui détermine des séries successives de valeurs attribuées aux points de consigne à tester,
2) un accès à un modèle informatique simulant un fonctionnement théorique de l’unité à partir de séries de données d’entrée, lesdites données d’entrée comprenant d’une part des données opératoires imposées par le site d’installation de l’unité et, d’autre part, les valeurs attribuées aux points de consigne à tester, déterminées par le module d’aide à l’optimisation,
3) un accès à un module d’évaluation de critères industriels et/ou environnementaux retenus pour caractériser chacun des fonctionnements possibles de l’unité en fonction de données de type économique, critères tels qu’un rendement de l’unité, une énergie spécifique de production de l’unité ou le coût global de production par l’unité, les rejets de l’unité, de la consommation d’eau ou d’énergie de l’unité, en fonction éventuellement des périodes de l’année, ou la capture du CO2,
le procédé de gestion comprenant les étapes suivantes :
a. définition par l’opérateur, dans le module d’évaluation, du ou des critère(s) industriel(s) et/ou environnementaux retenu(s) ainsi que d’une valeur cible de performance recherchée pour ce ou chacun de ces critère(s) retenu(s),
b. acquisition de données de type économique telles que le coût de matières premières, de l’énergie, des coûts liés à un rejet de l’unité, à une consommation d’eau de réfrigération, des crédits pour la capture de CO2, données nécessaires pour la détermination d’une valeur de performance du ou des critère(s) industriel(s) et/ou environnementaux retenu(s),
c. enregistrement desdites données de type économique dans le module d’évaluation,
d. lancement à partir de l’interface homme-machine, d’une série d’itérations, une itération mettant en œuvre successivement :
d.1 le modèle informatique qui effectue une simulation à partir d’une série des données d’entrée et fournit comme résultat des paramètres physiques tels que des débits ou des compositions de flux gazeux intervenant dans l’unité, comme un flux de production ou flux de résiduaire, des pressions ou des températures au sein de l’unité,
d.2 le module d’évaluation, qui traite le résultat du modèle informatique et détermine sur la base de ce résultat et sur la base des données de type économique enregistrées une valeur de performance pour le ou un des critère(s) industriel(s) et/ou environnementaux retenu(s),
d.3 le module d’aide à l’optimisation qui, en prenant en compte des valeurs de performance déterminées à l’étape d.2 lors d’éventuelles précédentes itérations, détermine et transfère au modèle informatique de nouvelles valeurs attribuées à la série de points de consigne pour une nouvelle série de données d’entrée,
e. arrêt des itérations lorsque que le meilleur point de fonctionnement de l’unité, eu égard à la valeur cible de performance définie dans le module d’évaluation pour le ou chacun des critères industriels et/ou environnementaux retenu(s), est atteint,
f. transfert des valeurs attribuées à la série de points de consigne correspondant au meilleur point de fonctionnement de l’unité à l’opérateur comme proposition d’enregistrement dans le système de contrôle-commande via l’interface homme-machine,
procédé de gestion dans lequel le modèle informatique fait appel à :
- soit un logiciel de simulation dynamique simulant le fonctionnement théorique de l’unité, logiciel qui effectue une nouvelle simulation pour chaque série de données d’entrée prise en compte par le modèle informatique lors d’une itération,
- soit un ensemble de corrélations de type multi variables qui ont été établies d’après une pluralité de calculs effectués préalablement à partir du logiciel de simulation dynamique simulant des procédés cycliques d’adsorption et couvrant le domaine des fonctionnements possibles de l’unité,
procédé de gestion dans lequel, le module d’aide à l’optimisation réduit au fur et à mesure, à partir des valeurs de performances déterminées par le module d’évaluation, le champ des valeurs attribuées aux points de consigne à tester dans les itérations, dans les séries de données d’entrée, pour atteindre la valeur cible de performance définie dans le module d’évaluation, sans avoir à tester toutes les valeurs attribuables aux points de consigne, la procédure utilisée par le module d’aide à l’optimisation étant du type plan d’expérience.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR2301460A FR3137305B3 (fr) | 2023-02-16 | 2023-02-16 | Procédé de gestion d’une unité de traitement d’un gaz par adsorption à modulation de pression |
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR2301460A FR3137305B3 (fr) | 2023-02-16 | 2023-02-16 | Procédé de gestion d’une unité de traitement d’un gaz par adsorption à modulation de pression |
| FR2301460 | 2023-02-16 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| FR3137305A3 true FR3137305A3 (fr) | 2024-01-05 |
| FR3137305B3 FR3137305B3 (fr) | 2024-06-21 |
Family
ID=89430619
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| FR2301460A Active FR3137305B3 (fr) | 2023-02-16 | 2023-02-16 | Procédé de gestion d’une unité de traitement d’un gaz par adsorption à modulation de pression |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| FR (1) | FR3137305B3 (fr) |
-
2023
- 2023-02-16 FR FR2301460A patent/FR3137305B3/fr active Active
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| FR3137305B3 (fr) | 2024-06-21 |
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