Supervision avancée de la production de biogaz à partir de déchets
Ref: 2SC5293
Description
La digestion anaérobie est un procédé naturel de dégradation de substance organique par des micro-organismes (bactéries et archaea) en l’absence d’oxygène (conditions anaérobies). Ce procédé permet de récupérer une fraction de l’énergie contenue dans les déchets sous forme de biogaz, mélange de méthane et de CO2. La généralisation de ces technologies permettrait d’une part de réduire considérablement la demande énergétique nécessaire pour traiter les déchets (10% de l’énergie utilisée sur la planète) mais pourrait à terme constituer une source d’énergie.
Le procédé de digestion anaérobie est toutefois complexe, et implique plusieurs centaines d’espèces de microorganismes. Par ailleurs, il est instable, et des composés intermédiaire (acides gras volatils) peuvent, dans certaines conditions s’accumuler et conduire à l’arrêt total du réacteur. Pour éviter ce type d’accident, un suivi très précis et couteux est nécessaire.
L’objectif de l’EI est de proposer et développer des stratégies de supervision et de contrôle pour réduire le risque d’acidification du réacteur et pour optimiser la production d’énergie à partir des déchets.
Période(s) du cours
ST5
Prérequis
Il n'y a pas de prérequis spécifique.
Syllabus
Les élèves devront tout d’abord comprendre un modèle de digestion
anaérobie qui sera fourni et le simuler pour différentes conditions. Ils
devront notamment simuler l’acidification du réacteur en conditions de
trop forte charge du réacteur. Ils doivent proposer un simulateur avec
un modèle simple pour ce système complexe, pour les besoins de la mise
en œuvre des lois de commande et d’estimation.
Dans un second temps, ils devront développer des observateurs pour évaluer certains composés intermédiaires, et en particulier les acides gras volatils. Il est souhaitable qu’une dynamique d’auto-calibration soit introduite pour prendre en compte les dérives lentes de certains paramètres du modèle.
D’autres groupes utiliseront les modèles pour développer des stratégies de commande. Différentes approches seront mises en œuvre (par exemple PID, commande par retour d’état).
Au final, un superviseur sera proposé en associant un (ou des) observateur(s) à une loi de commande. Les performances des différents superviseurs seront comparées pour différents scenarii de fonctionnement du réacteur.
Dans un second temps, ils devront développer des observateurs pour évaluer certains composés intermédiaires, et en particulier les acides gras volatils. Il est souhaitable qu’une dynamique d’auto-calibration soit introduite pour prendre en compte les dérives lentes de certains paramètres du modèle.
D’autres groupes utiliseront les modèles pour développer des stratégies de commande. Différentes approches seront mises en œuvre (par exemple PID, commande par retour d’état).
Au final, un superviseur sera proposé en associant un (ou des) observateur(s) à une loi de commande. Les performances des différents superviseurs seront comparées pour différents scenarii de fonctionnement du réacteur.
Composition du cours
Les étudiants seront répartis en groupe. Le projet sera réalisé en organisant le travail en interne de chaque groupe afin d'aborder les différentes thématiques du cahier des charges .
Des outils analytiques et numériques devront être mis en œuvre par les élèves afin de répondre aux problèmes soulevés.
Les hypothèses et données considérées devront être questionnées; ces éléments amèneront notamment les élèves à devoir itérer sur leurs choix de conception afin d’obtenir des solutions pertinentes.
Ressources
- Simulateur complet du bioprocédé à étudier.
- Etat de l'art et documentation décrivant le bioprocédé.
- Encadrement : chercheurs de l'INRIA (Sophia-Antipolis), Enseignants-chercheurs de l'Ecole, avec contact régulier avec le partenaire industriel.
- Travail en groupe.
Résultats de l'apprentissage couverts par le cours
A l'issue de cet enseignement, les élèves seront capables de :
- Modéliser un bioprocédé de culture d’un micro-organisme pour une application environnementale
- Concevoir des capteurs logiciels pour reconstruire les variables non disponibles en temps réel
- Concevoir des lois de commande pour maintenir le système à des conditions souhaitées de fonctionnement (pH, température, concentrations, etc), pour maximiser la productivité du bioprocédé
- Analyser la solution proposée (y compris analyse économique et empreinte écologique) et être critique vis-à-vis des résultats obtenus.
Support de cours, bibliographie
- Anaerobic Digestion Model No. 1, IWA Publishing, 2002.
- Dynamical model development and parameter identification for an anaerobic wastewater treatment process, O. Bernard et al., Biotechnology and bioengineering, 75(4), 424–438, 2001.
- Nonlinear adaptive control for bioreactors with unknown kinetics, L. Mailleret, O. Bernard, and J.-P. Steyer, Automatica, 40(8), 1379–1385, 2004.
- On-line Estimation and Adaptive Control of Bioreactors, G. Bastin, D. Dochain, Elsevier, 1990.
- Automatic Control of Bioprocesses, éditeur D. Dochain. Wiley-ISTE, 2008.