SYNTHESE DE RESEAUX D’ECHANGEURS DE CHALEUR … · 2020. 11. 11. · cas de marche. Ce jeu de données étant souvent incomplet, il est nécessaire d'avoir recours à un modèle

SYNTHESE DE RESEAUX D’ECHANGEURS DE CHALEUR FLEXIBLES – DEVELOPPEMENT D’UN OUTIL DE RECONFIGURATION TOTALE OU REMODELAGE

PARTIEL DU RESEAU EXISTANT

Projet RREFLEX : l’intégration

énergétique au service de l’industrie 4.0

RAPPORT

En partenariat avec :

| Synthèse de réseaux d’échangeurs de chaleur flexibles

REMERCIEMENTS Guillaume DAILL, ADEME Jean-Paul GOURLIA, TOTAL Thierry SCHUHLER, TOTAL Olivier BAUDOUIN, ProSim S.A. Quentin DUVAL, ProSim S.A. Thierry LASUYE, VYNOVA Bertrand TAUZIN, ROUSSELOT Pascal FLOQUET, LGC Gilles HETREUX, LGC Lucille PAYET, LGC Raphaële HETREUX, LGC

CITATION DE CE RAPPORT

Raphaële HETREUX, Lucille PAYET, Gilles HETREUX, Pascal FLOQUET ; 2019. SYNTHESE DE RESEAUX

D’ECHANGEURS DE CHALEUR FLEXIBLES – DEVELOPPEMENT D’UN OUTIL DE RECONFIGURATION

TOTALE OU REMODELAGE PARTIEL DU RESEAU EXISTANT. 79 pages.

Cet ouvrage est disponible en ligne www.ademe.fr/mediatheque

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Ce document est diffusé par l’ADEME

20, avenue du Grésillé

BP 90406 | 49004 Angers Cedex 01

Numéro de contrat : 1581C0024

Projet de recherche coordonné par : LGC - Raphaële THERY-HETREUX

Appel à projet de recherche : 8eme AMI TOTAL ADEME

Coordination technique - ADEME : DAILL Guillaume ingénieur

Direction/Service : Direction Entreprise et Transitions Industrielles / Service Industrie

http://www.ademe.fr/mediatheque

Synthèse de réseaux d’échangeurs de chaleur flexibles | PAGE 3

SOMMAIRE

RÉSUMÉ ......................................................................................................................... 5

ABSTRACT ..................................................................................................................... 6

1. Contexte et positionnement du projet ................................................................ 7

1.1. Les freins au remodelage des réseaux d’échangeurs de chaleur ....................................... 7

1.2. Le Projet RREFlex .................................................................................................................. 8

1.3. Un cas d’application ............................................................................................................... 9

1.4. Organisation du document .................................................................................................. 11

2. La méthodologie RREFlex .................................................................................. 12

2.1. Présentation générale .......................................................................................................... 12

2.2. Etape 1 : Collecte de données avancée .............................................................................. 13 2.2.1. Enjeux et objectifs 13 2.2.2. Les étapes de la collecte de données 13

2.2.2.1. Etape 1.1. Construction d'un schéma du procédé ..................................................................... 13 2.2.2.2. Etape 1.2. Récupération et traitement des données issues des capteurs ................................. 14 2.2.2.3. Construction et paramétrage du modèle de simulation .............................................................. 17 2.2.2.4. Simulation et validation du modèle ............................................................................................. 18 2.2.2.5. Extraction de données ................................................................................................................ 18

2.2.3. module Edify 19 2.2.3.1. Identification des régimes quasi-stationnaires de chaque signal ............................................... 20 2.2.3.2. Identification des cas de marche du procédé ............................................................................. 23

2.3. Etape 2 : Le diagnostic énergétique .................................................................................... 25 2.3.1. Evaluation de la qualité de la solution de récupération actuelle 26

2.3.1.1. Distinction flux procédé\ flux utilité ............................................................................................. 26 2.3.1.2. Evaluation des consommations nominales ................................................................................ 27 2.3.1.3. Evaluation des consommations maximales ............................................................................... 27 2.3.1.4. Evaluation de la marge de progrès ............................................................................................ 28

2.3.2. Définition des scenarios de remodelage d’intérêt 33

2.4. Etape 3 : proposition de nouvelles configuration de réseaux d’échangeurs de chaleur 37 2.4.1. Principe de la démarche : scénarios et configurations 38 2.4.2. Principe de modélisation 40

2.4.2.1. Problème de synthèse initiale ou remodelage complet .............................................................. 40 2.4.2.2. Remodelage partiel du réseau d’échangeurs ............................................................................. 41 2.4.2.3. Synthèse (remodelage) de réseaux adaptables ......................................................................... 41

2.4.3. Application au biodiesel 43 2.4.3.1. Remodelage complet .................................................................................................................. 43 2.4.3.2. Remodelage partiel .................................................................................................................... 47

2.5. Etape 4 : Evaluation du réseau : indicateurs de performance .......................................... 51 2.5.1. Evaluation économique 51

2.5.1.1. Coûts opératoires (OPEX) .......................................................................................................... 51 2.5.1.2. Coûts d'investissement (CAPEX) ............................................................................................... 52

2.5.2. Robustesse de réseau 55 2.5.2.1. Etat de l’art.................................................................................................................................. 55 2.5.2.2. Données nécessaires à l’analyse de robustesse ....................................................................... 56 2.5.2.3. Simulation de la réponse d’un réseau ........................................................................................ 57 2.5.2.4. Aggregation du critère de robustesse ........................................................................................ 59

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3. Les prototypes logiciels ..................................................................................... 63

3.1. EDiFy ..................................................................................................................................... 63

3.2. RREFlex ................................................................................................................................ 64 3.2.1. Architecture logicielle 65 3.2.2. Aperçu général de l'application 66

4. Conclusion / Perspectives ................................................................................. 67

Références bibliographiques ..................................................................................... 72

Index des tableaux et figures ..................................................................................... 74

Sigles et acronymes ............................................................... Erreur ! Signet non défini.

ANNEXE : Equations du modele PLM ....................................................................... 75


RÉSUMÉ

Dans un contexte de transition énergétique et numérique, L’Usine du Futur se définit comme économe

en énergie, mais aussi agile grâce à des moyens de production flexibles et reconfigurables. Conférer ces

propriétés aux procédés existants est un challenge complexe qui induit souvent une réorganisation des

unités. Dans ce cadre, la méthodologie RREFlex a pour objectif de proposer des solutions alternatives

d'intégration énergétique à la fois viables, robustes et adaptables via le remodelage des réseaux

d'échangeurs de chaleur déjà installés.

Contrairement à la conception initiale consistant à réaliser de manière conjointe la conception du procédé

et du réseau d'échangeur de chaleur associé, l'exercice de remodelage d'unités existantes peut s'avérer

sensiblement plus complexe. En effet, il s'inscrit souvent dans une démarche d'amélioration continue sur

des installations ayant déjà connu au cours de leur vie des transformations pour faire face aux évolutions

de la demande ou à de nouvelles contraintes environnementales. Aujourd'hui, nombre d'analyses de

récupération énergétique sont réalisées sur les sites industriels mais celles-ci ne donnent pas

nécessairement lieu à des réalisations concrètes. Les raisons le plus souvent invoquées sont d'ordre

financières mais aussi, pratiques. En effet, les solutions proposées ne sont pas toujours réalistes d'un

point de vue opérationnelle car elles tiennent rarement compte de la variabilité du procédé, soit due à

des perturbations non maitrisées sur les températures et les débits, soit due à la présence de multiples

points de fonctionnement (changement de campagne, évolution de la charge, etc.). De plus, ces solutions

tiennent peu compte des contraintes spécifiques du site étudié (topologie des unités, compatibilité des

courants, sécurité, etc.), la formulation a priori de ces dernières ne pouvant être exhaustive. L'outil logiciel

RREFlex - outil Robuste pour la synthèse de Réseaux d'Echangeurs Flexibles - a été développé pour

pallier autant que possible ces limites.

S'appuyant sur une analyse statistique des historiques de mesures remontés en salle de contrôle, un

premier module nommé EDiFy - Enhanced Data collection for Flexibility analysis permet de localiser et

de caractériser les différents cas de marche des unités. Notamment, la valeur moyenne et la variance

des données caractéristiques du procédé (températures, flux calorifiques) sont estimées pour chaque

cas de marche. Ce jeu de données étant souvent incomplet, il est nécessaire d'avoir recours à un modèle

de simulation du procédé pour le compléter et valider la cohérence des données mesurées pour chaque

cas de marche potentiellement identifié. Sur cette base, une seconde étape dédiée au diagnostic

énergétique permet d'évaluer la pertinence des échangeurs de récupération déjà installés. Cette analyse

permet d'identifier et de prioriser un ensemble de scenarii de remodelage considérés comme

prometteurs. Chacun d'eux est défini par la liste des échangeurs à reconsidérer et un certain nombre de

paramètres de configuration. Chaque scenario retenu est alors exploité pour la synthèse du réseau

d'échangeurs associé. Cette étape s'appuie sur un modèle de programmation linéaire mixte multi-période

(PLM) pour déterminer la nouvelle topologie du réseau d'échangeurs. Dans ce cadre, le modèle a

évidemment la possibilité d'introduire de nouveaux échangeurs mais aussi de déplacer les échangeurs

existants et conservés dans un scénario donné, tant qu'ils couplent la même paire de courant

qu'initialement. Les réseaux obtenus sont donc adaptables aux différents cas de marche identifiés à la

première étape et reconfigurable grâce à l'implantation de by-pass. Le panel de réseaux proposés est

enfin évalué et classé au moyen d'indicateurs de performance, dont notamment la robustesse vis-à-vis

de la variabilité du procédé.

Dans cet ouvrage, l’approche est appliquée sur une étape d’un atelier de fabrication de biodiesel.


ABSTRACT

In a context of numerical and energy transition, the Factory of the Future is meant to be more energy

efficient but also smarter and agile through the use of flexible and reconfigurable production means.

Enabling existing processes to achieve those properties is a difficult challenge which often induces a

reorganization of the units. In this context, RREFlex methodology was developed to provide several

alternatives heat integration solutions both viable, robust and adaptable through the retrofitting of existing

heat exchanger networks.

Unlike grass-root design, which consists in designing both the process and the heat exchanger network

at the same time (and thus, allowing many possibilities), retrofitting existing units can be a lot more

complex. Indeed, as part of a continuous improvement process of the production, the plants have often

already undergone transformations during their life to cope with changes in demand or new environmental

constraints. Currently, numerous energy recovery analysis are performed on industrial sites but do not

necessarily involves concrete industrial measures. The main reasons for the lack of results are mainly

financial but also practical. The provided solutions are often non-realistic in terms of operability because

of the lack of accounting for the variability of the process, whether due to external disturbances on

temperatures and flowrates or due to multiple operating conditions (many production campaigns,

evolution in process load, etc.). Moreover, those solutions also do not take on-site constraints into account

(units topology, process streams compatibility, safety, etc.), as it is difficult to apprehend such constraints.

The RREFlex module (Robust software tool for the synthesis of Flexible Heat Exchanger Networks), was

developed to assess these issues.

Based on a statistical analysis of historical data extracted from on-site measurements, a first module

called EDiFy (Enhanced Data collection for Flexibility analysis) enables the location and characterization

of the multiple steady state regimes. The mean value and variance of operating conditions characterizing

the process (e.g. temperature, heat flow) are estimated for each steady state. As this data set is usually

incomplete, it is necessary to use a simulation model of the process to complete and validate the

consistency of the measurements of each identified steady state.

Based upon those data, an energy diagnosis step enables the assessment of each existing heat

exchanger liability. This analysis results in the identification and classification of several promising

retrofitting scenarios. Each one is defined by a list of heat exchangers to reconsider and several

configuration parameters.

Each selected scenario is then used to design the corresponding optimal heat exchanger network. The

latter step, which is based on a multi-period mixed linear programming model, aims at the design of a

new heat exchanger network topology. In this context, the model includes not only the possibility to add

new heat exchangers but also to shift the preserved heat exchangers for a given scenario, as long as the

original pair of streams is kept. The resulting heat exchanger networks are thus adaptable to every

operating conditions identified in the first step of the methodology but also reconfigurable through the use

of by-passes. The performances of the resulting networks are evaluated and classified using key

performance indicators, especially the robustness which is crucial to account for the process variability.


1. Contexte et positionnement du projet

1.1. Les freins au remodelage des réseaux d’échangeurs de chaleur

Contrairement à l’exercice de conception initiale visant à réaliser de manière conjointe la conception du procédé et

du réseau d’échangeurs de chaleur associé, l’exercice de remodelage de réseaux d'échangeurs existants peut

s’avérer sensiblement plus complexe (Figure 1).

Figure 1 : Synthèse initiale vs remodelage des procédés

Cet exercice s’inscrit souvent dans une démarche d’amélioration continue sur des procédés qui ont déjà connu au

cours de leur vie des transformations visant à faire face aux évolutions de la demande ou aux nouvelles contraintes

environnementales. Dans ce cas, la tâche s'avère beaucoup plus complexe car le procédé étant déjà en

exploitation, les solutions de récupération mise en œuvre doivent s'adapter à l'existant. Par ailleurs, il n'est pas rare

que le procédé fasse déjà état d'échangeurs dits de récupération (autrement appelés échangeurs d'intégration).

Ces échangeurs qui associent un courant chaud (ou ‘source’) du procédé et un courant froid (ou ‘puits’) de ce

même procédé concourent certes à une économie globale d'énergie mais leur placement sur le procédé a le plus

souvent répondu à des critères de coût ou de facilité d'implantation. Il serait donc déraisonnable d'un point de vue

technico économique de remettre en question l'intégralité du réseau d'échangeurs existant. Aujourd’hui, nombre

d’analyses de récupération énergétique sont réalisées sur les sites industriels mais elles ne donnent pas

nécessairement lieu à des réalisations concrètes. Notre implication dans un projet d'intégration thermique en 2013

nous avaient alors permis de mieux appréhender les raisons de ce constat. Le projet PIViCI (‘Process Integration

for the polyVinyl Chloride Industry’) soutenu par le programme APEPI (‘Amélioration de la Performance Energétique

des Procédés et utilités Industriels’) de l’ADEME s'était alors intéressé à l’amélioration de l’efficacité énergétique

(Barroso et al. 2013) d’un procédé de production de PVC situé à Mazingarbe dans le Pas de Calais et avaient

clairement mis en exergue les verrous suivants :

Sur le plan financier, le temps de retour sur investissement affiché par les solutions proposées sont souvent

trop importants aux yeux des décideurs.

Sur le plan pratique, les solutions proposées ne sont pas toujours réalistes. Elles tiennent rarement compte

des contraintes spécifiques au site étudié, la formulation a priori de ces dernières étant extrêmement délicate.

En particulier, elles tiennent rarement compte de la variabilité du procédé (aléas sur les mesures de

température ou points de fonctionnement multiples).

Enfin, sur le plan méthodologique, les ingénieurs en charge des procédés ne maîtrisent pas nécessairement

les méthodologies d’intégration énergétique en contexte de remodelage. En outre, sur les procédés réels qui

comprennent souvent des dizaines d’échangeurs de chaleur, le caractère combinatoire de la problématique

peut vite exploser. L'obtention d'un résultat seulement au bout de plusieurs heures, interdit alors toute

interaction dynamique avec les ingénieurs.


Dans le cadre du remodelage d'un procédé existant il est donc absolument nécessaire d’intégrer davantage de

critères et contraintes de site. Citons notamment :

Des contraintes liées à la flexibilité,

Des contraintes liées à l’opérabilité Les valeurs des données caractéristiques d'un procédé ne font que très rarement état de valeurs stables dans le temps. Des perturbations se produisant en différents points du procédé ou encore les différents cas de marche du système induisent des variations significatives des conditions de fonctionnement. Pour être adoptées par les ingénieurs du site, les solutions proposées doivent donc être capable de s'adapter à ces variations (notion de robustesse). Par ailleurs, les systèmes de récupération doivent aussi être capables de fonctionner pour différents cas de marche (notion d’adaptabilité) (Nordman et Berntsson 2009).

Des contraintes liées à la réutilisation des échangeurs : Pour un procédé en exploitation, il est primordial d'envisager la réutilisation des échangeurs déjà installés sur le site et ce afin de proposer une solution économiquement viable.

Des contraintes liées à l'organisation topologique du site existant Sur un site déjà en exploitation, il peut s'avérer extrêmement délicat d'ajouter de nouveaux échanges. En effet, tout nouvel échange implique l'installation d'un nouvel échangeur mais aussi l'ajout de nouvelles canalisations. Or les sites industriels sont parfois déjà très intégrés et ne laissent que peu de place à de nouveaux équipements. La prise en compte de la localisation des courants à intégrer est donc essentielle (Pouransari et Maréchal 2014).

Des contraintes liées à la sécurité Certains groupes de fluides peuvent être jugés incompatibles par les ingénieurs du site pour diverses raisons, notamment des raisons liées à la sécurité. Citons des fluides qui, mis en contact, entraîneraient une réaction chimique violente (génération de fumée, explosion ...) (Nemet et al. 2017).

1.2. Le Projet RREFlex

C’est pour répondre à ces enjeux que le projet RREFlex (logiciel dédié à la synthèse et au Remodelage de Réseaux d’Echangeurs de chaleur Flexibles) a vu le jour. L'objectif global du projet est de développer un prototype logiciel implémentant une approche unificatrice et pragmatique permettant à un responsable de site de construire la solution de remodelage des réseaux d’échangeurs de chaleur qui répondra au mieux à ses attentes et respectera l’ensemble des contraintes du site, contraintes qu’il pourra formuler voire affiner au cours du processus de calcul. S’inscrivant dans le cadre du 8ème AMI TOTAL ADEME, le projet RREFlex il a démarré en 2015 et s'est achevé mi 2019. Il regroupe plusieurs membres partenaires ( e 2) :

TOTAL et l’ADEME qui sont les financeurs du projet,

Le Laboratoire de Génie Chimique qui met en œuvre les méthodologies, développe le noyau de calcul et

une partie des Interfaces graphiques.

La Société ProSim qui développe également des interfaces de sorties et a participé à des collectes de

données.

Les Sociétés VYNOVA, TOTAL et ROUSSELOT qui proposent des études de cas industriels pour valider

les méthodologies.

Pour être acceptée par l’ingénieur exploitant, la solution de remodelage proposée doit satisfaire les contraintes

suivantes :

S’appuyer sur des données issues directement du terrain et représentative du comportement réel du

procédé

Intégrer l’ensemble des contraintes du site y compris celle que l’ingénieur exploitant formulera a

posteriori sur la base de l’analyse d’une première série de solutions. L’outil doit donc être dotés de

fonctionnalité offrant une interaction avec l’ingénieur exploitant lui permettant d’affiner ses contraintes

et ainsi de proposer des solutions viables

Evaluer les performances de la solution proposées en terme énergétique, environnement et

économique, mais aussi en terme de flexibilité, contrainte essentielle dans le contexte de l’avènement

de l’industrie 4.0.


e 2 : Consortium du projet RREFlex

1.3. Un cas d’application

Afin d'illustrer la méthodologie, un cas industriel qui a déjà fait l'objet d'une étude dans la thèse de Gourmelon (2015) dans le cadre du projet ANR COOPERE. Il s'agit d'un atelier de traitement des esters du site industriel de traitement d'oléagineux basé en Roumanie. Le site étudié a une production d'environ 110 000 t/an de biodiesel, produit presque exclusivement à partir d'huile brute de colza. La Figure 3 représente le schéma fonctionnel de cette installation. Le site industriel est constitué de quatre unités fonctionnelles : 1. La partie raffinage : lors de cette étape, les impuretés présentes initialement dans l'huile brute de colza sont extraites par centrifugation. L'huile est ensuite séchée pour éliminer l'eau résiduelle. 2. L'étape d'estérification : l'huile raffinée subit ensuite une réaction de transestérification avec le méthanol pour former du biodiesel et de la glycérine. 3. L'unité de traitement des esters : le biodiesel et la glycérine sont ensuite traités et purifiés. 4. La section de recyclage du méthanol : enfin, la dernière unité fonctionnelle permet de séparer un courant eau/méthanol issu de plusieurs récupérations tout au long du procédé.

Figure 3 : Schéma bloc du procédé de production de biodiesel

Dans ce travail, la partie traitement des esters est utilisée et est choisie comme exemple fil rouge qui illustre la méthodologie RREFlex. La Figure 4 présente le schéma du procédé de l'atelier de purification des esters.

Le biodiesel impur issu de l'étape d'estérification est mélangé à de l'acide citrique (i. e. additifs) et de l'eau chaude dans un réservoir. Le mélange est ensuite chauffé par l'ester purifié dans l'échangeur E-401 puis centrifugé et à nouveau chauffé en E-402 et E-403.

Le mélange chauffé est ensuite détendu dans un ballon sous-vide. Le biodiesel récupéré en pied est refroidi par les échangeurs d'intégration E-402 et E-401, puis par l'échangeur E-404 utilisant de l'eau de tour pour atteindre la température souhaitée. La tête de la colonne de séparation sous-vide composée d'eau et de méthanol est envoyée à l'unité de récupération de méthanol après avoir été refroidie à l'eau de tour (E-405).

Etudes de cas

Collectes de

données

IHM de sortie

Méthodologie

Prototype logiciel

Accompagnement

Financier et

scientifique


La seconde partie du procédé concerne la séparation de la glycérine et du méthanol. Lors de cette étape, le courant de glycérine préalablement préchauffé dans les échangeurs E-406 et E-407 pénètre dans un séparateur flash fonctionnant sous-vide. Le méthanol sortant en tête est ensuite condensé en E-408 par de l'eau glacée. Le courant de glycérine récupéré en pied du séparateur flash, mélangé à la glycérine issue de l'étape de centrifugation de la ligne de purification du biodiesel, puis est chauffé avant d'alimenter une colonne à distiller. La glycérine pure récupérée en pied sert à préchauffer l'alimentation (E-411). Le mélange eau-méthanol en tête est envoyé vers l'atelier de récupération du méthanol. Le bouilleur (E-410) et le condenseur (E-409) de la colonne sont alimentés par de la vapeur haute pression et de l'eau glacée respectivement.

Notons qu’afin d’illustrer tous les aspects de la méthodologie développée dans le cadre du projet RREFlex, les données de ce site, initialement étudié dans le cadre du projet ANR COOPERE ont été légèrement remaniées. Les données originales peuvent être trouvées dans la thèse de Stephane Gourmelon (Gourmelon 2015).

Figure 4 : Schéma du procédé de l'étape de traitement des esters du site de production de Biodiesel.

Bien que présentant moins d’échangeurs que les cas industriels que nous avons traités dans le cadre de ce projet,

ce procédé se veut représentatif des problématiques auxquels tout ingénieur exploitant peut se trouver confronté

dans le cadre du remodelage d’un réseau d’échangeur de chaleur existant sur un projet déjà en exploitation.

Le problème auquel nous allons nous efforcer de répondre grâce à la méthodologie RREFlex et aux outils

implémenté peut se poser comme suit :

La solution de récupération déjà mise en œuvre et repérable par la présence d'échangeurs d'intégration

est-elle pertinente ? Contribue-t-elle à une économie d'énergie satisfaisante ?

Quelle est la marge de progrès encore accessible?

Dans le cas où cette marge serait jugée suffisamment importante, comment élaborer et sélectionner les

scenarios de remodelage des plus adaptés au procédé étudié ?

Une fois ces scénarios identifiés, quels aménagements proposer ? quels échangeurs faut-il supprimer ? quels nouveaux échangeur faut-il ajouter ?

Quelles sont les performances attendues de ce réseau remodelé (économique, énergétique) ?

Le réseau sera-t-il flexible ?


1.4. Organisation du document

Ce document se propose de présenter la démarche générale dédiée au remodelage de réseaux d’échangeurs de chaleur développée dans le cadre du projet RREFlex.

La première partie de ce manuscrit explicite les différentes étapes de la démarche et les illustre sur l’étude de cas présentée précédemment.

La deuxième partie présente brièvement les outils logiciels développés

Enfin une conclusion se propose de mettre en exergue les contributions de ce projet tant sur le plan méthodologique que sur le plan pratique et dresse une liste de perspectives.


2. La méthodologie RREFlex

2.1. Présentation générale

La méthodologie RREFlex a pour objectif de proposer des solutions alternatives d'intégration énergétique à la fois viables, robustes et adaptables via le remodelage des réseaux d'échangeurs de chaleur déjà installés. La mise en perspectives des attendus du projet RREFlex et de l'analyse de la littérature et des outils existant a conduit à l'élaboration d'une méthodologie en 4 étapes illustrée sur la Figure 5. Dans cette section, nous évoquons brièvement chacune de ces étapes en mettant en évidence les points clefs et les contributions de la thèse de Lucille Payet (Payet 2018) qui feront l'objet d'une description plus détaillée dans la suite de ce chapitre.

Figure 5 : Organigramme général de la méthode RREFlex

Etape 1: Collecte de données avancée La nécessité de proposer des solutions adaptables et robustes requiert une analyse beaucoup plus détaillée du vécu du procédé afin d'être capable d'identifier et de caractériser les différents cas de marche auxquels est soumis le procédé, ainsi que les perturbations susceptibles de se produire sur l'ensemble des paramètres clefs du système (principalement températures, débits). Cette étape vise à collecter l'ensemble des données nécessaires à la réalisation de l'étude de remodelage. Etape 2: Diagnostic énergétique - Sélection et évaluation des scenarii L'ensemble des données ayant été collecté, les étapes suivantes visent à permettre à l'ingénieur responsable de site de commencer à élaborer un projet de remodelage raisonnable c'est-à-dire une solution pour laquelle chaque réaménagement du site (échangeur supprimé, échangeur ajouté...) pourra être motivé par un réel gain énergétique associé. Si d'après la littérature, l'approche par optimisation demeure le moyen le plus efficace pour obtenir la « meilleure » solution au regard d'un critère préalablement défini, la formulation a priori de ce critère et de l'ensemble des contraintes associées est un exercice extrêmement délicat. Par ailleurs, appliquées à des problèmes de dimension industrielle, les méthodes d'optimisation doivent rapidement faire face à une augmentation du temps calcul qui peut s'avérer rédhibitoire pour l'analyse. Une étape dédiée à une analyse préliminaire du problème permettant de bien définir les contours du problème d'optimisation apparait comme indispensable. L'étape 2 est donc une étape dédiée au diagnostic énergétique du procédé existant qui permet à l'ingénieur du site d'évaluer la marge d'économie atteignable puis à l'analyse du procédé nominal visant à identifier rapidement quels échangeurs d'intégration déjà installés sur le site auraient intérêt à être soit démantelés, soit repositionnés


A l'issue de cette étape qui repose sur une approche purement thermodynamique, l'ingénieur aura ainsi identifié un ensemble de scenarii de remodelage (définis chacun par un ensemble d'échanges du procédé nominal à conserver ou à démanteler) qui feront l'objet d'une analyse plus détaillée au cours de l'étape 3. Etape 3 : Synthèse de réseaux d'échangeurs de chaleur adaptables Dans cette étape, les scenarii de remodelage sélectionnés lors de l'étape 2 font l'objet d'une étude plus détaillée visant à générer pour chacun d'entre eux un (ou plusieurs) réseaux d'échangeurs. Dans le cas où le procédé fait état de plusieurs cas de marche, la configuration obtenue consistera en un réseau d'échangeurs « adaptable » c'est-à-dire capable de s'adapter à chaque cas de marche via l'installation de bypass sur le réseau. Compte tenu de la complexité des problèmes de dimension industrielle et afin de garantir l'obtention d'un ensemble de « bonnes solutions » qui feront l'objet d'une analyse multicritère par l'ingénieur du site, une approche PLM (Programmation Linéaire Mixte) a été préférée à l'approche PNLM (Programmation Non Linéaire Mixte). Etape 4 : Evaluation des performances des réseaux et analyse critique Dans cette étape, les différents réseaux obtenus pour les différents scenarii sont évalués en termes de performance énergétique, de temps de retour sur investissement et en terme de robustesse. A ce niveau, l'étude doit être réalisée en impliquant le plus possible l'ingénieur du site, seule personne en capacité de valider la faisabilité technique des solutions proposées. Une séance de brainstorming organisé autour de la proposition d'une première série de solution que de nouvelles idées émergent et que de nouvelles contraintes sont formulées, contraintes qu'il n'aurait pas été capable de formuler a priori lors de la phase de collecte de données. Une boucle de rétroaction est prévue dans la démarche, permettant d'introduire dans le modèle ces nouveaux paramètres et ainsi de « converger » vers une solution parfaitement adaptée aux contraintes du site.

2.2. Etape 1 : Collecte de données avancée

2.2.1. Enjeux et objectifs

Toute démarche dédiée à l'amélioration des performances d'un site industriel doit impérativement s'appuyer sur une phase préalable de collecte de données approfondie. Cette étape est cruciale car la pertinence des solutions proposées dépendra nécessairement de la précision des données collectées. La collecte de données à mettre en œuvre nécessite une méthodologie adaptée aux objectifs de l'étude (ADEME 2015). Dans le cas qui nous concerne, on s'intéresse essentiellement aux sites industriels pour lesquels la performance énergétique est liée à la consommation en énergie thermique (calorie et frigorie). Dans ce cadre, la collecte de données doit donc s'employer à collecter l'ensemble des données permettant d'évaluer avec précision la consommation en chaleur en tout point du site industriel. Par ailleurs, dans le cadre du remodelage de sites industriels déjà en exploitation, il est impératif de collecter les données propres au procédé et d’appuyer l’analyse sur des données aussi réalistes que possible. Contrairement au cas des procédés à concevoir pour lesquels les données sont issues de calculs de design, l'information de départ est constituée ici par le procédé lui-même.

2.2.2. Les étapes de la collecte de données

La procédure illustrée sur la Figure 6, est constituée de six étapes majeures qui seront brièvement explicités dans la suite de cette section.

2.2.2.1. Etape 1.1. Construction d'un schéma du procédé

Les informations fournies par les ingénieurs (PFD Process Flow Diagram, explications, visite de site...)

permettent d'avoir une première vue globale du procédé à étudier. Cette première approche permet d'identifier les

problématiques du site et de formuler les attentes des ingénieurs (TRI, procédé soumis à des variations, plusieurs

cas de marche, ...)


Figure 6 : Méthodologie de collecte de données

A l’issu de cette étape, nous disposons d’un schéma similaire à celui représenté sur la Figure 4. Les échangeurs de chaleur du procédé nominal ont été localisés et les courants procédés ou utilités concernés par ces échangeur ont été identifiés (Tableau 1).

Tableau 1 : Procédé Biodiesel - Liste des échangeurs du procédé nominal

2.2.2.2. Etape 1.2. Récupération et traitement des données issues des capteurs

Parallèlement à la construction du schéma, les données historisées issues du système de supervision du procédé PI sont récupérées. Les outils PI implantés sur les sites de production étant dotés de fonctions permettant le calcul de valeurs moyennes pour chaque mesure sur un horizon de temps préalablement défini par l'exploitant, l'usage pour ce dernier consiste alors à calculer une valeur moyenne de chaque grandeur caractéristique sur un horizon de temps supposé ne faire état que d'un seul cas de marche. Dans le cadre de nos investigations (en particulier lors de la phase de collecte de données sur le procédé VYNOVA de Tessenderloo, cette hypothèse s'est cependant avérée erronée. A titre illustratif, la Figure 7 présente le profil de débit observé sur un des capteurs de ce site sur un horizon qui avait été identifié par les ingénieurs du site comme une période ‘stable’.

APPLICATION AU BIODIESEL

Courant chaud Courant froidNom Nom

E-401 INTEGRATION 108 92




E-403 UTILITE CHAUDE VMP 95

E-407 UTILITE CHAUDE VMP 82

E-410 UTILITE CHAUDE VHP boiler

E-404 UTILITE FROIDE 109 EDT - 111

E-405 UTILITE FROIDE 102 EDT - 121

E-408 UTILITE FROIDE 80 EG

E-409 UTILITE FROIDE condenser EG

É changeur Type


Comme nous pouvons le constater, le profil de cette mesure est relativement perturbé. En effet, on observe une

variation de la mesure entre 6 et 8,5 t/h. Dès lors, il est légitime de s'interroger sur la validité de cette mesure et de

se demander notamment si l'horizon de temps considéré pour le calcul est vraiment caractéristique d'un seul cas

de marche. Dans le cas contraire, assimiler la grandeur mesurée par ce capteur à une valeur moyenne risque

d'engendrer un certain nombre de problèmes car l'incohérence des données déduites d'un simple calcul de

moyenne risque d'être préjudiciable à la mise au point du modèle de représentation du procédé fiable. Qui plus est,

assimiler l'ensemble des grandeurs caractéristiques à une simple valeur moyenne prive l'ingénieur de la richesse

de l'information apportée par les profils de mesures récupérées dans les systèmes PI. Or, ces informations

pourraient s'avérer extrêmement précieuses pour la proposition de solutions adaptables et l'analyse de la

robustesse de ces solutions.

Figure 7 : Exemple de mesure de débit extraite sur le site de Vynova Tessenderlo (unité des ordonnées : *1400 kg/h)

Dans ce contexte, nous avons identifié la nécessité d'introduire une étape dans le processus visant à procéder à

une analyse plus fine des signaux obtenus sur les outils PI du site industriel. Comme le rappelle la Figure 8, l'objectif

de cette étape est de construire de manière automatique un jeu de données qui sera ensuite utilisé comme données

d'entrée du modèle de simulation du procédé étudié. Ce dernier permettra au final d'établir le jeu de données

complet et cohérent qui sera exploité pour la phase de diagnostic énergétique.

Figure 8 : Position du module EDiFy dans le processus d'extraction des données

Ce jeu de données initial est construit uniquement sur la base d'historiques de mesures issues du système de conduite présent sur le site industriel et acquises sur une période de temps définie. La Figure 8Figure 9 montre un autre exemple de relevé de mesures réalisé sur un capteur de température d'un des sites partenaires. L'analyse de ce graphique illustre parfaitement le fait qu'il n'est pas possible d'extraire directement d'un historique de mesures, une valeur ‘exacte’ et unique pour chaque grandeur physique mesurée. Le résultat de l'acquisition est le plus souvent, un ensemble de points de mesure conduisant à une courbe plus ou moins erratique.


Un procédé industriel est, par nature, un système dynamique qui évolue continuellement dans le temps. Plusieurs raisons peuvent être à l’origine de la variabilité observée sur une mesure. La première est intrinsèquement liée à l’organisation de la production. Une organisation dite en campagne peut ainsi être à l’origine des fréquents changements de régime ou cas de marche. Dans ce cadre, ces évolutions sont voulues et maitrisées par l'exploitant.

Figure 9 : Exemple d'historique de mesures d'un capteur de température

Au sein même de ces cas de marche, d’autres fluctuations cette fois ci indésirables et subies peuvent être observées. Ces perturbations (ou aléas) peuvent pour leur part être assimilées à des phénomènes aléatoires. Lorsque la grandeur perturbée est un paramètre opératoire critique, sa variabilité est maitrisée (ou au moins bornée) au moyen d'équipements de régulation plus ou moins sophistiqués. Dans d’autres cas, la perturbation existante n’est pas jugée rédhibitoire pour le fonctionnement du procédé est aucune action corrective n’est menée. Quoiqu'il en soit, la majorité des signaux engendrés par les capteurs d'un procédé en exploitation, sont soumis à une certaine variabilité qu’il convient de caractériser. En l'état, une telle courbe n'est pas directement exploitable pour la modélisation du procédé et donc pour une analyse quantitative précise des besoins du procédé. Par définition, un cas de marche correspond à un intervalle de temps où le procédé est censé avoir atteint un régime permanent. Il faut donc pouvoir déduire de cette mesure, une valeur unique représentative de la valeur moyenne de la grandeur mesurée sur la durée du cas de marche considéré. Une estimation de la variabilité de cette mesure autour de la valeur moyenne devra aussi être fournie. Dans l’approche que nous avons développée, un capteur fonctionnel mesurant une grandeur supposée en régime

stationnaire est supposé suivre une loi normale caractérisée par une valeur moyenne et un écart type . Cette hypothèse, largement admise dans la littérature en ce qui concerne les procédés chimiques (Romagnoli et Sanchez 1999) En effet, d'après le théorème de la limite centrale, la distribution normale (également connue sous le nom de gaussienne correspond à la distribution limite associée à la mesure d'une grandeur x sujette à des fluctuations aléatoires (Ragot 1990).

Dans l’approche originale que nous avons développée et implémentée dans un composant logiciel appelé EDiFy (Enhanced Data Collection for Flexibility analysis), l’ensemble des données récupérées auprès des logiciels de supervision du site industriel, font l’objet d’une analyse s’appuyant sur une approche probabiliste afin d’identifier :

Les différents cas de marche du système sur l’horizon de temps considéré,

Pour chacun de ces cas de marche, les valeurs moyennes et écart type de chacune des grandeurs mesurées


La Figure 10 présente les données moyenne obtenues après collecte et traitement des données capteur. Il faut toutefois remarquer que certaines données sont manquantes (par exemple, la température de l'acide citrique injecté dans l'unité de stockage d'ester en jaune sur la figure). Les variables manquantes (symbolisées par un ‘ ?’) sont potentiellement inobservables. La température de l'eau (en bleu) et de l'acide citrique (en jaune) en entrée de la cuve de stockage peut être déterminée par un bilan thermique sur les autres courants : elle est observable. Par contre, le débit et la température d'HCl en entrée du mélangeur (zone jaune en bas à gauche de la figure) ne sont pas déductibles à cause du manque d'information, ils sont inobservables. Des mesures supplémentaires ont été effectuées sur site (à l'aide d'un thermomètre à infrarouge par exemple pour la température) pour rendre ces mesures observables.

Figure 10 : Procédé biodiesel - valeurs mesurée issues des capteurs

2.2.2.3. Construction et paramétrage du modèle de simulation

A partir du schéma préliminaire et des valeurs moyennes des mesures, un logiciel de simulation de procédé est

utilisé pour la modélisation du procédé en exploitation. Dans le cadre du projet RREFlex, c’est le logiciel ProSimPlus

qui a été utilisé.

La Figure 11 représente le modèle implémenté dans le simulateur pour le procédé biodiesel

Figure 11 : Procédé Biodiesel -Schéma de simulation ProSimPlus du procédé



L’étape 1.2 qui a fait l’objet de développements méthodologiques et logiciels significatifs sera plus largement détaillée dans la section 2.2.3.


2.2.2.4. Simulation et validation du modèle

Une fois paramétré, le modèle de simulation permet d'obtenir des bilans matières et énergies complets qui assurent

la cohérence des données. Une étape de comparaison entre les données brutes et les données issues de la

simulation permet de vérifier la cohérence des données brutes et d'estimer les données manquantes. Une phase

de consultation des ingénieurs du site permet de valider le modèle ou, le cas échéant, de procéder à des

ajustements du modèle.

Un fois paramétré par les données retraitées présenté précédemment, le simulateur nous permet de déduire les données manquantes. Par ailleurs, bénéficiant d’une redondance d’information en certains points du procédé, certaines valeurs disponibles ont été recalculées par le modèle autorisant ainsi une validation du modèle. L’écart entre données disponibles et données calculées est alors de 5,5 % côtés procédé et 8 % côté utilité, ce qui reste tout à fait acceptable dans ce type d’analyse. Les valeurs obtenues sont récapitulées sur la Figure 12. Notons que dans cet exemple, un seul cas de marche a été identifié. Dans la suite de la démarche, un deuxième cas de marche ’fictif ‘ sera introduit afin d’illustrer d’autres aspects de la méthodologie.

Figure 12 : Procédé biodiesel – valeur complétée et validées après simulation

2.2.2.5. Extraction de données

Les données ainsi récupérées et validées sont ensuite mises aux formats adéquats pour la phase ultérieure de

diagnostic énergétique. Le but de cette étape consiste en fait à compléter le Tableau 1 établi lors de l’étape 1 (‘vue

échangeurs‘) en précisant pour chaque échangeur :

Les caractéristiques des flux chauds et froids (Tin, Tout et FCp)

La valeur du flux de chaleur


Une macro VBScript a été implémentée afin d’automatiser cette étape. Il est à présent possible d’extraire les données ‘échangeur’ de n’importe quel procédé simulé sous ProSimPlus


Le Tableau 2 présente les résultats obtenus pour le procédé biodiesel. Ce sont ces données exactement sous cette forme qui seront exploités par le logiciel RREFlex pour la réalisation de la phase de diagnostic énergétique (voir chapitre 3).

Tableau 2 : Exemple Biodiesel – cas de marche 1 : inventaire des échangeurs

6. Récupération de données complémentaires

Même si elles ne sont pas indispensables, des données complémentaires liées à la compatibilité des courants, aux

utilités en place sur le site et aux échangeurs existants permettent éventuellement de compléter le diagnostic

énergétique et d'affiner les solutions de réseau d'échangeurs proposées.

2.2.3. module Edify

Dans cette section, la méthodologie dédiée à l’analyse statistique des données issues des logiciels de supervision afin d’isoler et caractériser les différents cas de marche d’un procédé est abordée plus en détail. Comme précisé précédemment, l'objectif du module EDiFy est de constituer le jeu de données initial nécessaire au paramétrage du modèle de simulation.

Construit à partir des mesures réalisées sur

l'installation, ce jeu de données s'avère souvent

incomplet. En effet, le coût important de

l'instrumentation conduit généralement à restreindre

les mesures aux grandeurs utiles à la conduite du

procédé. L'exploitation du modèle de simulation

permet alors de compléter ce jeu de données initial et

surtout, de valider la cohérence de ces données pour

chaque cas de marche potentiellement identifié. Cette

validation est évidemment primordiale pour s'assurer

de la fiabilité et de la précision du diagnostic

énergétique qui sera réalisé ensuite. Comme le

montre l'organigramme de la

Figure 13, l'analyse de données réalisée au sein de ce module se déroule en deux principales étapes :

une première étape dédiée à une analyse capteur par capteur visant à caractériser les cas de marche pour chacun d'eux

puis une analyse globale visant à

déterminer les cas de marche globaux du procédé.


k=1

k=k+1

Identification du régime permanent pour le capteur k

Pour chaque capteur k1) Nbre de cas de marchePour chaque cas de marche cm :

2) Tdébut, tfin cm et rcm

IDENTIFICATION DES REGIMES PERMANENT PAR CAPTEUR

Tracé du graphe : NbreCapteursEnRegimePermanent

= f(temps)

1) Nbre de cas de marche2) Pour chaque cas de marche cm et chaque capteur :

Tdébut, tfin cm et rcm

IDENTIFICATION DES REGIMES PERMANENTS GLOBAUX

Détermination des régimes permanent du procédé


Figure 13 : Approche EDiFy : organigramme général

2.2.3.1. Identification des régimes quasi-stationnaires de chaque signal

Cette première étape illustrée sur la Figure 14 traite tous les capteurs du système de manière complétement indépendante. Pour chaque capteur, elle vise à localiser et à caractériser des périodes de temps (i.e. une série de mesures consécutives) durant lesquelles la grandeur mesurée est considérée comme ayant atteint un régime quasi-stationnaire.

Figure 14 : Méthodologie EDiFy d'analyse de données historisées

Tout d'abord, la liste des capteurs nécessaires à l'étude doit être constituée. Un filtre permet d'éliminer les capteurs ne faisant pas partie du périmètre de la section de procédé considérée par l'étude énergétique ainsi que les capteurs défaillants. Ensuite, pour chaque capteur, un test statistique est mis en œuvre pour localiser et caractériser les périodes de temps (c'est-à-dire, une série de mesures consécutives) durant lesquelles la grandeur mesurée est considérée comme stationnaire. Ce test statistique agit comme un filtre visant à ‘nettoyer’ le signal afin de ne considérer que son mouvement principal. Dans l’approche EDiFy, c’est la moyenne mobile centrée ou moyenne glissante, moyenne statistique couramment utilisée comme filtre qui a été retenue. Elle permet d'extraire d'une série chronologique de mesures brutes, une série lissée ne reflétant que la tendance majeure du signal, en éliminant les fluctuations aléatoires non significatives (bruits). La moyenne mobile est calculée de façon continue, en utilisant à chaque itération un sous-ensemble de points dans lequel une nouvelle mesure remplace la plus ancienne. Les sous-ensembles de mesures dont la moyenne est calculée sont définis via un mécanisme de fenêtre glissante. L'effet de lissage de la moyenne mobile centrée sur un signal est illustré sur la Figure 15 (a). Le module EDiFy, recherche donc les régimes stationnaires d'un signal en comparant les moyennes mobiles centrées de deux séries consécutives de points. Si ces moyennes apparaissent identiques, alors ces deux ensembles de points sont considérées comme appartenant au même régime stationnaire. Réciproquement, deux moyennes distinctes témoignent d'un potentiel changement de régime. Une procédure à horizon glissant permet de réitérer cette comparaison sur tout l'horizon d'étude en décalant d'un point vers la droite les deux séries de mesures. Compte tenu de la variabilité des signaux mesurés et de la taille finie des séries, il est a priori impossible d'obtenir des valeurs moyennes qui seront strictement identiques (au sens mathématique). C'est pourquoi nous avons choisi de mettre en œuvre un test statistique, mieux adapté à ce contexte puisqu'il s'appuie sur une approche probabiliste. Dans EDIFy, la comparaison des deux moyennes consécutive repose donc sur une approche probabilliste qui s’appuie sur le test-t de Student.


Figure 15 : Lissage d’un signal par calcul de la moyenne mobile

On note xj, la valeur du jème point et swl, la taille de la fenêtre glissante (nombre de points composant une série de mesures). Notons ici que la valeur de swl doit obligatoirement être impaire afin que les points soient équirépartis autour de la valeur centrale comme détaillé sur la Figure 16. L'estimateur de la valeur moyenne mobile centrée mi

relative au point d'indice i et l'estimateur sans biais de la variance 𝑠𝑖2 relative au point d'indice i sont calculés de la

manière suivante :

𝑚𝑖 =1

𝑠𝑤𝑙∑ 𝑥𝑗

𝑗=𝑖+(𝑠𝑤𝑙−1)/2

𝑗=𝑖−(𝑠𝑤𝑙−1)/2

Eq. 1

𝑠𝑖2 =

1

2.(𝑠𝑤𝑙−1)(∑ (𝑥𝑗 − 𝑚𝑖−(𝑠𝑤𝑙−1)/2)

2 + ∑ (𝑥𝑗 − 𝑚𝑖+(𝑠𝑤𝑙−1)/2)2𝑗=𝑖+𝑠𝑤𝑙−1

𝑗−𝑖𝑗=𝑖−1𝑗−𝑖−𝑠𝑤𝑙 ) Eq. 2

Le test statistique est alors exploité pour vérifier si les moyennes mi et mi+swl relatives à deux séries consécutives de points, sont identiques au sens statistique. L'hypothèse nulle est donc : H0 : mi = mi+swl. La valeur tj de Student relative au point d'indice j est calculée par l’équation suivante :

𝑡 =𝑚𝑖−(𝑠𝑤𝑙−1)/2−𝑚𝑖+(𝑠𝑤𝑙−1)/2

𝑠𝑗.√

2𝑠𝑤𝑙

Eq.3

La Figure 16 illustre ce principe sur le cas de séries consécutives de swl=101 points de mesure. A titre d'exemple, les moyennes mobiles des deux premières séries, nommées respectivement m51 et m153, sont calculées au moyen de l’équation Eq. 1. Les indices correspondent aux indices des points xj médian de chaque série. Par ailleurs, l'évolution de la valeur tj pour les mesures de cet exemple est tracé sur la figure. Concernant le degré de liberté, il est égal à :

𝑘 = 2. (𝑠𝑤𝑙 − 1) Eq. 4

Le test-t de Student est un test statistique paramétrique où la statistique de test calculée suit une loi de Student

lorsque l’hypothèse nulle est vraie. Ce test permet notamment de comparer les moyennes de deux séries de

mesure, ou plus exactement, de déterminer si les moyennes de ces deux séries sont significativement différentes

du point de vue statistique. Notons que le test-t de Student est applicable sous l'hypothèse que les séries de mesure

considérées suivent une loi normale.


Figure 16 : Principe de la méthode de recherche des régimes stationnaires

Sur la Figure 17 qui représente le signal de la Figure 16 dans son ensemble, il apparait très nettement deux régimes stationnaires distincts : un premier situé dans l'intervalle de temps [0, 260] et un deuxième dans l'intervalle [310] 600]. La réalisation du test statistique sur tout l'horizon d'étude fait apparaitre une courbe T en forme de pic, portion de courbe correspondant à des valeurs de tj situées hors de l'intervalle 𝐼∞,5% . Ce pic permet de détecter distinctement la période durant laquelle s'effectue la transition du premier vers le second régime stationnaire. Cependant, l'observation de cette figure amène deux remarques :

d'une part, le pic est atteint à l'instant précis de la commutation entre les deux régimes. Cependant, lorsque la transition entre régimes est plus lente, la courbe T apparait en forme de cloche et est plus étalée.

d'autre part, on peut observer qu'à partir du point 480, la courbe T franchit à nouveau l'intervalle 𝐼∞,5%. Pourtant, il n'y a manifestement pas de changement de régime du signal. En fait, cette série de quelques mesures successives pour lesquelles la valeur tj est hors bornes, correspond à un phénomène ‘accidentel’. Ce dernier peut être un évènement purement aléatoire (dont la probabilité d'occurrence est a priori très faible, le risque

ayant été fixé à =5%) ou un événement expliqué (défaillance très ponctuelle dans la chaine de mesurage, bref incident sur le procédé, etc.). Quelle qu'en soit la raison, ce test positif doit être considéré comme une fausse alarme.

Pour différencier une fausse alarme d'une réelle phase transitoire entre deux régimes, il est nécessaire de comptabiliser le nombre de mesures successives ayant une valeur de tj hors bornes. Si ce nombre est supérieur à un certain seuil alors la détection d'un changement de régime est confirmée, sinon l'artefact est attribué à une fausse alarme. Ce seuil est défini grâce à la notion de fenêtre de détection dwl, la taille de cette fenêtre (nombre

de mesures successives telles que la valeur tj du test de Student soit hors de l'intervalle Ik, . La valeur de dwl de la fenêtre de détection est un paramètre essentiel de la méthode car elle influe fortement sur la sensibilité du test et sa capacité à discriminer régimes stationnaires et fausses alarmes. Ce point est discuté plus loin dans ce document.


Figure 17 : Détection de régimes stationnaires et de fausses alarmes

2.2.3.2. Identification des cas de marche du procédé

La seconde étape réalise une analyse globale en considérant l'ensemble des capteurs. Un échéancier d'événements constitués par les dates de début et de fin de tous les régimes de tous les capteurs est d'abord construit. Ensuite, une procédure analogue à une simulation à événements discrets permet de comptabiliser le nombre de capteurs considérés en régime quasi-stationnaire simultanément dans chaque période de temps délimitée par deux événements successifs. Une série de périodes consécutives dans lesquelles le nombre de capteurs répertorié est supérieur à un certain seuil (% par rapport au nombre total de capteur) est identifiée comme étant un cas de marche du procédé. Un jeu de données associé à ce cas de marche est alors constitué en regroupant la valeur moyenne des mesures (estimée à l'étape précédente) de chaque capteur associé à cet intervalle de temps. L'étape précédente a permis d'établir, pour chaque capteur du procédé, une liste de régimes considérés comme stationnaires. Rappelons que cette analyse s'est effectuée en considérant chaque capteur indépendamment les uns des autres. Connaissant les dates de début et de fin de tous les régimes de tous les capteurs, l'objectif de cette étape est maintenant de localiser les cas de marche du procédé survenus sur l'horizon d'étude. Dans le module EDiFy, un cas de marche est détecté dès lors qu'il existe une période de temps durant laquelle le nombre de capteurs en régime stationnaire dépasse un certain seuil SDmin. La Figure 18 illustre le principe du processus de comptage pour un système composé de NC = 6 capteurs. Un échéancier d'événements est d'abord construit. Chaque régime stationnaire est caractérisé par deux événements, correspondant respectivement à sa date de début et sa date de fin. En parcourant les NC capteurs, l'échéancier est construit en regroupant tous ces évènements sous forme d'une liste. Si on note nrsc, le nombre de régime stationnaire du capteur c, alors le nombre d'évènements nev composant l'échéancier est donné par :

𝑛𝑒𝑣 = ∑ 2. 𝑛𝑟𝑠𝑐𝑁𝐶𝑐=1 Eq. 5

L’équation précédente évalue le nombre maximum d'événements de l'échéancier mais la valeur effective peut parfois être inférieure, notamment dans le cas où l'occurrence de certaines dates correspondrait au même instant. Cependant, ce cas reste extrêmement rare en pratique. Une fois regroupée, la liste d'évènements est triée par ordre croissant de date. Deux événements consécutifs evk et evk+1 dans la liste délimite un intervalle de temps Intk. Pour chaque intervalle Intk, une procédure établit la liste LCk des capteurs en régime stationnaire durant la période de temps définie par Intk. Le nombre de capteurs nck en régime stationnaire durant l'intervalle Intk est ainsi égal à la taille de la liste LCk.


Figure 18 : Principe de la méthode de détection des régimes permanents

La Figure 18 montre un histogramme représentant la valeur de nck en fonction de l'intervalle Intk pour l'exemple considéré. On peut observer que nck = NC pour deux intervalles de temps. Cette égalité indique que tous les capteurs sont en régime stationnaire et donc, qu'un CdM (ou cas de marche) est atteint par le procédé. En pratique, un tel critère (nck = NC) est souvent trop strict. C'est pourquoi, dans le module EDiFy, un cas de marche du procédé est identifié lorsque le nombre de capteurs nck d'un ou plusieurs intervalles Intk consécutifs est supérieur à une valeur seuil SNC (cf. Figure 19). Paramétrable par l'utilisateur, ce seuil correspond à la proportion de capteurs en régime stationnaire par rapport au nombre total N de capteurs considérés. Pour les sites de nos partenaires

industriels, une valeur 𝑆𝑁𝐶 ≈ 85 % s'est avérée un bon compromis.

Figure 19 : Seuil de décision pour la localisation d'un cas de marche

Un cas de marche Mi est donc localisé par la série d'intervalles consécutifs : Intk avec k=ksi,...,kei-1 où ksi et kei sont respectivement l'indice du premier et dernier événement délimitant le cas de marche.


Deux types d'informations sont alors extraites :

d'une part, la durée DMi du cas de marche Mi est évaluée (paramètre utile pour les étapes ultérieures de diagnostic énergétique et de synthèse de réseaux d'échangeurs adaptables). Si on note Tk la date d'occurrence de l'événement evk, alors la durée du cas de marche Mi est donnée par :

𝐷𝑀𝑖 = 𝑇𝑘𝑒𝑖−𝑇𝑘𝑠𝑖 Eq. 6

d'autre part, en exploitant les capteurs situés dans les listes LCk telles que k=ksi,...,kei-1, un jeu de données est constitué en affectant à chaque grandeur physique, la valeur moyenne du régime stationnaire associé. Ce jeu de données (possiblement partiel) est alors exploité pour paramétrer un modèle de simulation statique du procédé (description des modèles de simulation utilisés dans le chapitre 2). Le but est de valider et, le cas échéant, de compléter ce jeu de données via des bilans matières et thermiques. Chaque état identifié étant directement extrait des mesures réalisées sur l'installation, ce jeu de données est a priori cohérent, limitant ainsi les risques de non-convergence de la simulation.

2.3. Etape 2 : Le diagnostic énergétique

La méthodologie générale de diagnostic énergétique adaptée de (Gourmelon 2015) est illustrée sur la Figure 20. Trois étapes majeures composent cette méthodologie: Etape 2.1 : évaluation de la qualité de la solution de récupération actuelle La première étape vise à évaluer la qualité de la solution de récupération mise en œuvre sur le procédé nominal. Pour cela, l'ingénieur quantifie la consommation énergétique du procédé en cours d'exploitation que nous appellerons consommation énergétique nominale (en utilités chaude et froide) et la compare à : la consommation énergétique maximale du procédé obtenue si aucun échange d'intégration n'était installé sur le procédé, la consommation énergétique minimale (MER) du procédé obtenue si le procédé correspondant au maximum de récupération énergétique était installé. Le calcul du MER s'appuie sur l'analyse pincement introduite par Bodo Linnhoff au début des années 80 (Linnhoff et Hindmarsh 1983) Notons que pour atteindre cette consommation minimale, il serait nécessaire de procéder à une restructuration complète du réseau d'échangeurs. Même si pour des raisons évidentes de viabilité du réseau (économique et opérationnelle), cette solution ne constitue généralement pas la solution qui sera finalement adoptée par l'ingénieur, c'est une limite thermodynamique inférieure qu'il est intéressant d'évaluer. Elle constitue donc une cible de consommation énergétique minimale. Les consommations minimale, maximale et nominale ainsi calculées, il est ensuite possible de les positionner sur une échelle de consommation permettant de rapidement rendre compte de la marge d'amélioration envisageable (Figure 21). Etape 2.2 : Evaluation de la marge de progrès L'évaluation du critère appelé GPEI (‘Global Potential Energy Improvement’) que nous expliciterons plus loin dans ce document, permettra de conclure rapidement sur la pertinence de la poursuite de l'analyse. Etape 2.3 : Sélection et classification des scenarios d'intérêt Dans ce cas, la sélection et la classification des scenarii d'intérêt qui feront l'objet d'une analyse plus approfondie lors de l'étape de synthèse ultérieure sera réalisée. C'est au niveau de cette étape de sélection et de classification des scenarii que notre contribution est la plus significative. Elle fera donc l'objet d'une description détaillée dans la sous-section 3.2.1.3.


s

Figure 20 : Organigramme général de la phase de diagnostic énergétique

Figure 21 : Echelle de consommations énergétiques d'un procédé

2.3.1. Evaluation de la qualité de la solution de récupération actuelle

2.3.1.1. Distinction flux procédé\ flux utilité

L'analyse de la solution existante requiert d'abord l'analyse du réseau d'échangeurs de chaleur installé sur le

procédé. Pour cela, il convient de faire la distinction entre deux types de flux :

Les flux utilité : ces courants correspondent à des flux extérieurs au procédé permettant d'apporter la chaleur ou le froid nécessaire au fonctionnement de celui-ci. Dans la démarche d'amélioration de l'efficacité énergétique, l'ingénieur cherche à diminuer la consommation en flux ‘utilités’. Ces flux ne seront donc pas intégrés dans la liste des courants pour l'analyse pincement.

Les flux procédé : ce sont les courants du procédé qu'il est nécessaire de chauffer ou de refroidir. Ces courants doivent être intégrés dans la liste des courants pour l'analyse pincement.


Dans le Tableau 3 les flux ‘procédé’ de l'exemple Biodiesel apparaissent sur fond blanc tandis que les flux ‘utilité’ apparaissent respectivement en bleu pour les utilités froides et en rouge pour les utilités chaudes.

Tableau 3 : Biodiesel : cas de marche 1 - distinction flux procédé/flux utilités

2.3.1.2. Evaluation des consommations nominales

Les consommations nominales en utilités chaude et froide, Uc,nom et Uf,nom correspondent respectivement aux

consommations du procédé actuel en utilité chaude et froide. Elles sont évaluées à partir des consommations

observées sur les échangeurs avec utilité chaudes et froides. Dans le cas d'un procédé faisant état de plusieurs

cas de marche, les durées des phases transitoires entre deux cas de marche consécutifs sont négligées. La

consommation en utilité du procédé correspond donc à la somme des consommations évaluées sur chaque cas

de marche pondérée par la durée relative du cas de marche considéré.

𝑈𝑐,𝑛𝑜𝑚 = ∑ ∑ 𝑑𝑟𝑘 . 𝑄𝑝𝑢,𝑖,𝑘𝑐

𝑁𝐸𝑝𝑢

𝑐

𝑖=1𝑁𝑐𝑚𝑘=1 Eq. 7

𝑈𝑓,𝑛𝑜𝑚 = ∑ ∑ 𝑑𝑟𝑘 . 𝑄𝑝𝑢,𝑖,𝑘𝑓

𝑁𝐸𝑝𝑢

𝑓

𝑖=1𝑁𝑐𝑚𝑘=1 Eq. 8

Où:

𝑄𝑝𝑢,𝑖,𝑘𝑓

désigne le flux de l'échangeur procédé/utilité chaude i pour le cas de marche k

𝑄𝑝𝑢,𝑖,𝑘𝑐 désigne le flux de l'échangeur procédé/utilité froide i pour le cas de marche k

Ncm désigne le nombre de cas de marche

𝑁𝐸𝑝𝑢𝑐 et 𝑁𝐸𝑝𝑢𝑓 désignent les nombres d'échangeurs procédé-utilité\ faisant respectivement intervenir une

utilité chaude et une utilité froide.

drk correspond à la durée relative du cas de marche k,𝑑𝑟𝑘 =𝑑𝑘

𝑑𝑝

dk étant la durée du cas de marche et dp la durée totale de fonctionnement du procédé :

2.3.1.3. Evaluation des consommations maximales

D'une manière analogue, nous pouvons calculer les consommations maximales en utilité chaude Uc,max et Uf,max à

l'aide des équations suivantes :



𝑈𝑐,𝑚𝑎𝑥 = ∑ 𝑑𝑟,𝑘 . (∑ 𝑄𝑝𝑢,𝑖,𝑘𝑐 + ∑ 𝑄𝑝𝑝,𝑖,𝑘

𝑁𝐸𝑝𝑝

𝑐

𝑖=1

𝑁𝐸𝑝𝑢

𝑐

𝑖=1 )𝑁𝑐𝑚𝑘=1 Eq. 9

𝑈𝑓,𝑚𝑎𝑥 = ∑ 𝑑𝑟,𝑘 . (∑ 𝑄𝑝𝑢,𝑖,𝑘𝑓

+ ∑ 𝑄𝑝𝑝,𝑖,𝑘𝑁

𝐸𝑝𝑝𝑐

𝑖=1

𝑁𝐸𝑝𝑢

𝑐

𝑖=1 )𝑁𝑐𝑚𝑘=1 Eq. 10

où :

𝑁𝐸𝑝𝑝𝑐 est la nombre d'échangeurs procédé-procédé,

𝑄𝑝𝑝,𝑖,𝑘 désigne le flux de l'échangeur d'intégration i pour le cas de marche k

Le Tableau 4 récapitule les consommations obtenues pour chacun des cas de marche et la consommation globale pour le procédé Biodiesel.

Tableau 4 : Exemple Biodiesel - consommations nominale et maximale

2.3.1.4. Evaluation de la marge de progrès

Détermination de la température minimale d'approche Tmin

La température minimale d'approche Tmin désigne l'écart de température minimal autorisé entre le courant

chaud et le courant froid dans un échangeur de chaleur. Comme l'illustre la Figure 6 c'est un paramètre

essentiel qui conditionne la récupération énergétique potentielle réalisable sur le procédé (Smith 2014). Ainsi

une faible valeur de Tmin induit un fort potentiel de récupération ce qui conduit à une consommation minimale

en utilités chaude et froide et donc à des coûts opératoires (OPEX) plus faibles. En contrepartie, un faible

Tmin implique de recourir à un échangeur de chaleur possédant une aire d'échange importante induisant un

coût d'investissement plus élevé (CAPEX).

Figure 22 : Influence de Tmin sur les coûts



Bien que l'on puisse montrer qu'il existe une valeur optimale du Tmin qui minimiserait le temps de retour sur

investissement (Tableau 3), il est exclu d'envisager une optimisation de ce paramètre à ce stade de l'analyse. La

détermination de la valeur du Tmin repose donc davantage sur l'expérience. En effet, le choix du Tmin est

conditionné par :

la technologie des échangeurs exploités sur le site : ainsi par exemple un échangeur compact autorise un

Tmin plus faible qu'un échangeur tubulaire.

le type de flux participant à l'échange ; par exemple, les coefficients d'échange d'une vapeur se condensant

étant significativement plus élevés qu'un liquide chaud, un Tmin plus faible sera donc autorisé dans ce

cas...

∆𝑇𝑚𝑖𝑛 = 𝑚𝑖𝑛𝑖∈𝑁𝐸𝑝𝑝,,∈𝑁𝐸𝑝𝑝,𝑘,

[(𝑇𝑖,𝑘𝑐,𝑖𝑛 − 𝑇𝑖,𝑘

𝑓,𝑜𝑢𝑡); (𝑇𝑖,𝑘

𝑐,𝑜𝑢𝑡 − 𝑇𝑖,𝑘𝑓,𝑖𝑛𝑡

)] Eq. 11

Les tableaux Tableau 5 et Tableau 6 présente les données de température pour chaque échangeur et pour les deux cas de marche. D'après ce tableau, on note un Tmin est de 3,8 °C.

Tableau 5 : Exemple Biodiesel : données échangeurs pour le cas de marche 1

Tableau 6 : Exemple Biodiesel : données échangeurs pour le cas de marche 2

Notons toutefois que la valeur de la température minimale d'approche généralement observée sur le réseau

nominal ne correspond pas à un optimum économique. Ce paramètre pourra donc faire l'objet d'une analyse de

sensibilité lors de la phase ultérieure de synthèse du réseau

Dans le cadre de l'approche RREFlex, le MER calculé doit pouvoir être comparé à la consommation nominale.

Ceci impose donc de fixer la valeur duTmin considérée dans le cadre de l'étape de diagnostic énergétique à la

valeur du Tmin aux bornes des échangeurs du réseau nominal.

\Delta Tmin = \underset{i \in NE_{pp}, k\in N_{cm}}{min}[(T^{c,in}_{i,k} - T^{f,out}_{i,k}); (T^{c,out}_{i,k} - T^{f,in}_{i,k})



Regroupement de courants

Pour la phase de diagnostic et de remodelage du réseau d'échangeurs, la liste des courants, établie en vue du calcul du MER, doit faire l'objet d'une analyse attentive. En particulier, la question du regroupement se pose lorsqu'un même flux matière est concerné par plusieurs échangeurs de chaleur. Afin d'illustrer cette procédure, appliquons là sur une partie du procédé Biodiesel illustré sur la Figure 23.

Sur la partie du procédé représenté sur la Figure 23, intéressons-nous aux flux 103, 108 et 109 qui traversent successivement les échangeurs E-402, E-401 et E-404. Deux listes de courants peuvent être établies selon le choix de regroupement de courant considéré. Le Tableau 7 présente la liste des courants non regroupés (aussi appelés sous courants. C'est sous cette forme que les données sont disponibles initialement (voir Tableau 7). Les informations relatives à la topologie du procédé et automatiquement extraites du modèle de simulation du procédé permettent alors le regroupement automatique des courants dans l'application RREFlex et la génération du tableau composé des courants regroupés aussi appelés courants (Tableau 9). La procédure de regroupement de courants illustrée dans le Tableau 8 consiste à définir la température d'entrée du courant regroupé avec la température d'entrée du premier courant et la température de sortie du courant regroupé avec la température de sortie du dernier courant. Le FCp du courant regroupé est pour sa part calculé à partir de la somme des quantités de chaleur de chaque sous-courant. La Figure 24 représente la liste des courants regroupés sous la forme d'un diagramme dit double echelle. Ce diagramme introduit spécifiquement pour l'analyse pincement, permet de visualiser très distinctement la répartition des flux disponibles (en chaud ou en froid) en fonction de leur niveau de température. Le positionnement des échangeurs de chaleur sur ce diagramme apporte pour sa part un éclairage particulier concernant le placement de ces échangeurs au sens de l'analyse pincement. Ce point sera développé plus largement dans la suite de ce chapitre.

Figure 23 : Extrait du procédé Biodiesel

Tableau 7 : Liste des courants non regroupés : notion de sous-courants

Tableau 8 : Liste des courants regroupés : notion de courants.



Tableau 9 : Exemple Biodiesel - liste des courants non regroupés (ou sous-courants)

Tableau 10 : Exemple Biodiesel - liste de courants regroupés (ou courants)

Figure 24 : Procédé Biodiesel - diagramme double échelle.


Evaluation du MER et du GPEI

Les consommations minimales en utilité chaude Uc,min et en utilité froide Uf,min sont ensuite déduites du calcul du MER réalisé au moyen de l'algorithme PTA (‘Problem Table Algorithm’) appliqué à la liste de courants préalablement définie. Dans le cas où les courants ne sont pas regroupés (Tableau 9) l'évaluation des flux calorifique FCp, réalisée sur des intervalles de température plus petits, conduit à une représentation plus proche de la réalité. C'est donc sur la base de la liste des sous-courants que sera évalué le MER.

Le calcul des consommations minimales en utilités chaude et froide ayant été effectué, la marge de progrès atteignable peut être évaluée. Un indicateur de performance a été défini à cet effet (voir équation 7). Le GPEI (Global Potential Energy Improvement).

𝐺𝑃𝐸𝐼 =𝑈𝑐,𝑛𝑜𝑚−𝑈𝑐,𝑚𝑖𝑛

𝑈𝑐,𝑚𝑎𝑥− 𝑈𝑐,𝑚𝑖𝑛=

𝑈𝑓,𝑛𝑜𝑚−𝑈𝑓,𝑚𝑖𝑛

𝑈𝑓,𝑚𝑎𝑥− 𝑈𝑓,𝑚𝑖𝑛 Eq. 3

Ce critère dont la valeur est comprise entre 0 et 1 présente l'avantage d'être identique que l'on considère les consommations en utilité chaude ou en utilité froide. Il donne ainsi un aperçu très précis de la marge de progrès encore accessible par le remodelage du réseau d'échangeurs de chaleur. A ce stade de l'analyse, un GPEI faible (par exemple, inférieur à 5 %) signifie que le procédé est bien intégré et que la marge d'amélioration accessible par remodelage du réseau d'échangeurs de chaleur est limitée.

L'évaluation du Minimum d'Energie Requise pour chacun des cas de marche du procédé exploite le tableau de sous-courants (voir Tableau 11) et conduit aux résultats récapitulés dans le Tableau 11 et à l'échelle de consommation en utilités chaude représentée sur la Figure 21. Notons que bien que les valeurs de consommation soient différentes, la position des consommations sur l'échelle de consommation en utilités froides serait strictement la même. Une marge d'amélioration supérieure à 20 % justifie que l'analyse soit poursuivie.

Tableau 11 : Procédé Biodiesel - Minimum d'Energie Requise et GPEI

Figure 25 : Echelle des consommations énergétiques d'un procédé

Le calcul du MER ayant déjà fait l'objet de nombreux ouvrages (Smith 2014), (Linnhoff et Hindmarsh 1983), il ne sera pas détaillé ici.



2.3.2. Définition des scenarios de remodelage d’intérêt

Dans le cas où l'analyse précédente a conclu à la pertinence d'un remodelage du réseau d'échangeurs nominal, il convient d'analyser de manière plus détaillée ce réseau afin de détecter le(s) échangeur(s) de chaleur limitant(s) pour l'amélioration énergétique des procédés. La restructuration du réseau d'échangeurs qui permettrait d'atteindre le MER est rarement envisageable par les industriels car il requiert la remise en cause de l'intégralité du réseau d'échangeurs déjà installé. Il induit donc souvent des coûts d'investissement trop importants et conduit à un réseau difficilement opérable. Une solution plus raisonnable économiquement consiste à conserver les échangeurs d'intégration (procédé-procédé) déjà installés en envisager de substituer les échanges procédé-utilité par des échangeurs procédé-procédé. Une approche visant à sélectionner les scenarii d'intérêt et à les classer selon leur potentiel d'amélioration a ainsi été développée. Définir un scenario de remodelage consiste à distinguer les échangeurs d'intégration déjà installés qui seront conservés sur le site de ceux qui seront remis en cause. Pour atteindre le MER, un réseau d'échangeur doit répondre aux caractéristiques suivantes (Tjoe et Linnhoff 1986) :

Des échangeurs ‘bien placés’ selon les principes de l'analyse pincement n'auront pas lieu d'être remis en question. Comme l'a démontré Stephane Gourmelon (Gourmelon 2015), le nombre de scenarii de remodelage envisageables dépend du nombre d'échangeurs d'intégration déjà présents sur le site. On a: Nscen=2Npp Où Npp désigne le nombre d'échangeurs d'intégration sur le procédé nominal.

Dans le cas du procédé biodiesel on recense ainsi 16 scenarios de remodelage (Tableau 12). Notons dans ce tableau, deux scenarios remarquables : le scenario 1 dit scenario de remodelage complet consiste à remettre en question l'ensemble des échangeurs d'intégration. Il s'agit du scenario le plus coûteux en terme d'investissement mais qui permet d'atteindre le Minimum d'Energie Requise. Bien que peu pertinent d'un point de vue pratique, il sera systématiquement considéré et constituera un scenario dit de référence. A l'opposé, se trouve le scenario 16 appelé scenario de remodelage minimal. Celui-ci consiste à conserver l'intégralité des échangeurs d'intégration déjà installés et à en proposer de nouveaux qui viendront compléter le réseau d'échangeurs existant. Ce scenario qui conduira certes à l'économie la plus faible est un scenario susceptible d'intéresser des exploitants soucieux de minimiser les modifications du procédé existant. Entre ces deux scenarios extrêmes, se trouvent 14 scenarios qu'il convient de classer.

REGLE 1: les échangeurs avec utilité chaude doivent opérer exclusivement au-dessus de la température de pincement.

REGLE 2: les échangeurs avec utilité froide doivent opérer exclusivement au-dessous de la température de pincement.

REGLE 3: les échangeurs d'intégration doivent concerner des courants situés du même côté de la température de pincement (au-dessus du pincement ou au-dessous du pincement).

Tableau 12 : Procédé Biodiesel - Liste des scenarios

de remodelage (croix rouge : échange supprimé -

coche verte : échange conservé



L'approche que nous avons développée pour sélectionner les scénarios d'intérêt est explicitée sur la Figure 26. Celle-ci repose sur l'analyse du placement des échangeurs d'intégration. Pour cette analyse, nous avons introduit le concept d’échangeur repositionnable pour les échangeurs d’intégration.

La première étape de la méthodologie repose sur une analyse approfondie du positionnement des échangeurs de chaleur déjà présents sur le réseau d'échangeurs nominal. La Figure 27 présente les trois cas de figure qui peuvent se présenter.

1. L'échangeur est un échangeur non cross pinch (NCP). Cet échangeur est bien placé selon les principes de l'analyse pincement. Il sera donc préservé dans le cadre de tous les scenarii étudiés.

2. L'échangeur est un échangeur cross pinch mais compte tenu de la position respective des courants par rapport à l'analyse pincement (courants chauds et froids de part et d'autre de la température de pincement), le repositionnement de cet échangeur est impossible. Cet échangeur est qualifié d'échangeur cross pinch non repositionnable (CPNR). L’échange entre les courants chauds et froids considérés sera donc remis en cause dans le cadre de tous les scenarii étudiés.

3. L'échangeur est cross pinch mais il concerne des courants qui traversent le pincement. Une modification des températures entrée/sortie au bornes de cet échangeur pourr

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SYNTHESE DE RESEAUX D’ECHANGEURS DE CHALEUR … · 2020. 11. 11. · cas de marche. Ce jeu de données étant souvent incomplet, il est nécessaire d'avoir recours à un modèle