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O.Bernard COMORE INRIA Sophia

Exemple d'application des STIC pour la télégestion des procédés d'épuration: le projet européen TELEMAC. O.Bernard COMORE INRIA Sophia. Présentation de l’équipe INRIA. COMORE Contrôle et Modélisation des Ressources Renouvelables. INRIA-Sophia CNRS-Villefranche Dirigée par Jean-Luc Gouzé.

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Presentation Transcript

  1. Exemple d'application des STIC pour la télégestion des procédés d'épuration: le projet européen TELEMAC O.Bernard COMORE INRIA Sophia

  2. Présentation de l’équipe INRIA COMOREContrôle et Modélisation des Ressources Renouvelables INRIA-Sophia CNRS-Villefranche Dirigée par Jean-Luc Gouzé

  3. Croissance du phytoplancton • Modélisation • Estimation • Régulation • Contrôle optimal Lutte biologique Epuration de l ’eau Présentation de l’équipe INRIA COMORE : Objectifs Appliquer et développer des méthodes de l'automatique aux ressources vivantes exploitées, afin d'en améliorer la gestion.

  4. TELEMonitoring and Advanced teleControl of high yield wastewater treatment plants TELEMAC O.BernardINRIA Sophia

  5. TELEMAC est un projet IST 15 partenaires et 7 pays Durée: 3 ans Budget total : 4.6 Millions € (Financé par l UE : 2.1 M€) Coordination : O.Bernard et B. le Dantec TELEMAC : présentation générale Présentation générale

  6. Le projet TELEMAC propose un systèmemodulaireetfiableassurant le suivi et le contrôle à distance d ’unités dedépollution sansexpertise locale TELEMAC : présentation générale

  7. Centre de télésurveillance TELEMAC : présentation générale

  8. Proposer un ensemble d'outils adaptables et modulaires afin de: TELEMAC : présentation générale Objectifs généraux • améliorer la qualité de la dépollution • améliorer la fiabilité • réduire le coût de traitement • mieux valoriser les produitsdérivés • Téléporter l ’expertise

  9. Un procédé de traitement qui produit aussi de l'énergie… mais... Digestion anaérobie : problème fondamental La fermentation anaérobie ?

  10. hydrolyse acidogenèse acetogenèse methanogenèse Schéma simplifié de la digestion anaérobie MATIERE ORGANIQUE COMPLEXE Carbohydrates Lipides Protéines Hydrolysis Acides aminés, Sucres Acides Gras, Alcools PRODUITS INTERMEDIAIRES (Propionate, Butyrate etc) Oxidation Anaérobie Fermentation Acétate Hydrogène, CO2 Homoacetogenèse MethanogenèseAcétotrophe Methane CO2 MethanogenèseHydrogénotrophe

  11. 2 étapes principales Bactéries acidogènes rapide Inhibition Bactéries méthanigènes lent Digestion anaérobie : problème fondamental Acidogenèse: DCO AGV + CO2 Methanogenèse: AGV CH4 + CO2 DCO : Demande Chimique en Oxygène, AGV: Acides Gras Volatils

  12. CO2 CH4 Acidogenèse Digestion anaérobie : problème fondamental Fonctionnement normal Methanogenèse Vitesse de réaction Acidité

  13. Acidogenèse CO2 CH4 CO2 CH4 CO2 CH4 Digestion anaérobie : problème fondamental Surcharge Methanogenèse Vitesse de réaction Acidité Procédé difficile à piloter

  14. Digestion anaérobie : problème fondamental • Procédé qui nécessite une certaine expertise • De nouveaux capteurs • Valider l ’information • Estimer des variables clés • Combiner cette information pour détecter • une panne • Transmettre ces informations à un expert • Mieux le surveiller • Mieux le stabiliser • Mieux comprendre sa dynamique • Mieux simuler sa dynamique • Proposer des stratégies de régulation • Entraîner un expert • Tenir compte des incertitudes pour fiabiliser le procédé

  15. Digestion anaérobie : problème fondamental • De nouveaux capteurs • Valider l ’information • Estimer des variables clés • Combiner cette information pour détecter • une panne • Transmettre ces informations à un expert • Mieux surveiller

  16. Développer de nouveaux capteurs AnaSense: mesure AGV, bicarbonate et alcalinité

  17. r4 : à partir d'éq. algébriques r11 CODin gas r12 r5 r10 r4 pH r6 Spectro Titri. r7 r1, r2 r3 TOC r9 r8 Zin r12 : à partir d'observateurs r10 : à partir du bilan DCO r1, r2 r3 : à partir de redondances physiques Valider l’information r12 réseaux de capteurs

  18. Mesures du CH4 en ligne Modèle Estimation de la DCO sur 140 jours (méthaniseur 2000m3) Estimer des variables clés  Capteur logiciel : combiner des mesures et un modèle pour estimer les variables non mesurées Prise en compte de l ’incertitude

  19. A partir de règles expertes (floues) Débit alimentation (l/h) 60 40 1.0 pH/Qin N UL A partir du gestionnaire d'états 0.8 20 HO OO HO or T 0.6 0 0 20 40 60 80 100 120 1.0 0.4 pH dans le réacteur N 9 UL 0.2 HO 0.8 8 OO or T T 0.0 20 20 20 40 40 40 60 60 60 80 80 80 100 100 100 120 120 120 ? 7 0.6 N 6 UL 1.0 0.4 HO OO or T 5 0.8 ? 0.2 4 0.6 0 20 40 60 80 100 120 0.0 AGVs dans le réacteur (mg/l) 0.4 TOXIQUE : appel d'un expert distant 6000 0.2 4000 AGV/Qin 0.0 2000 0 0 20 40 60 80 100 120 Temps (heures) Combiner les informations pour estimer une panne

  20. actionneurs capteurs XML procédé Internet Supervision locale XML XML XML XML PlantML : format d'échange de données  Formalisme dédié aux WWTP Fonctions de télégestion Acteurs distants Programmes avancés Base de données, traçabilité Expert Gestion distribuée de l'information

  21. Transmettre ces informations à un expert

  22. Transmettre ces informations à un expert Interface WAP

  23. Mieux comprendre sa dynamique • Mieux simuler sa dynamique • Proposer des stratégies de régulation • Entraîner un expert • Mieux stabiliser Digestion anaérobie : problème fondamental

  24. AGV=9 g/l ! Mieux représenter la dynamique de ce système complexe • Modèles dynamiques de l ’évolution du fermenteur • Modèles valable en condition de fonctionnement anormal

  25. Mieux comprendre la dynamique • Etude de la stabilité et définition d’un indice de risque  Quel est le risque d’acidification ?

  26. Bassin d’attraction du mode de fonctionnement normal Marge de stabilité ? Fonctionnement normal Acidification Mieux comprendre la dynamique Etude du plan de phase Bassin d’attraction du point de fonctionnement NORMAL Biomasse méthanogène Séparatrice Bassin d’attraction du point d ’acidification Acides Gras Volatils

  27. Marge de stability Marge de stabilité =0 Taux de dilution élevé Mieux comprendre la dynamique Evolution du Bassin d’attraction avec le taux de Dilution Séparatrice Risque faible Risque élevé Séparatrice Taux de Dilution faible

  28. Mieux comprendre la dynamique Estimation du risque associé à un mode de gestion AGV (mmol/l) Risque (%) Temps (jours) Temps (jours)

  29. Contrôlerobuste… compatible avec la télégestion Mieux réguler et stabiliser • Basé sur les mesures en ligne de méthane • Peu d’hypothèse sur l’alimentation

  30. Surcharge et acidification ! Mieux réguler et stabiliser Sans contrôleur : boucle ouverte

  31. Mieux réguler et stabiliser Avec contrôleur : boucle fermée Pas d’acidification !

  32. Entraîner un expert Méthaniseur virtuel • Tester des scenarii de panne • Tester des lois de contrôle • Tester les logiciels de télégestion...

  33. Supervision locale avancée Programmes avancés Base de données, traçabilité Expert TELEMAC : Conclusion actionneurs capteurs procédé Internet Supervision distante

  34. Expert TELEMAC : Conclusion • Un ensemble d ’outils pour mieux surveiller et contrôler des méthaniseurs • Permettre une gestion à distance par des experts •  Rendre la méthanisation possible, même pour des sites isolés •  Créer les conditions optimales pour la valorisation du biogaz Internet

  35. Merci de votre attention !

  36. Les piles à combustible

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