Modèles de connaissance de la cristallisation de troisième jet en sucrerie de cannes : expérimentations et simulations

Prior knowledge of the boiling C crystallization in cane sugar mill : experimentations and simulations

• Auteur / Autrice : Teddy Jeannick Libelle
• Direction : Jean-Pierre Chabriat
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie des procédés
• Date : Soutenance en 2007
• Etablissement(s) : La Réunion

Mots clés

Mots clés contrôlés

Commande de processus

Réseaux neuronaux (informatique)

Modèles mathématiques

Simulation, Méthodes de

Résumé

Cette étude concerne la modélisation d’un procédé de cristallisation de troisième jet, dite cristallisation C, en sucrerie de cannes. De par la complexité des phénomènes physico-chimiques mis en jeu lors d’une cristallisation industrielle, il est nécessaire de développer plusieurs approches de modélisation. Cette multiplicité de modèles permet de comparer ainsi les diverses approches proposées. Nous avons pour cela axé notre étude sur la modélisation des diverses cinétiques des phénomènes physiques qui interviennent lors d’une cristallisation C, par le biais de plusieurs modèles mathématiques. En effet, nous avons considéré trois types de cinétiques pouvant exister au sein de la solution : les cinétiques de nucléation, de croissance et d’agglomération. Nous avons aussi mis en place plusieurs stratégies de modélisation dites « hybrides », qui sont en fait les combinaisons de réseaux de neurones et de modèles de connaissances. Les phases d’apprentissage des réseaux de neurones sont basées sur des mesures, et la modélisation globale du procédé de cristallisation combine cette approche systémique aux différents modèles de connaissance choisis. Ces diverses approches utilisées n’occultent pas les démarches classiques de modélisation en génie de la cristallisation. De ce fait, si nous souhaitons contrôler le procédé, plusieurs modèles mathématiques s’articulant autour de différents bilans de population sont proposés. Ce travail est original, d’une part, car il décrit la cristallisation de troisième jet, et d’autre part, du fait que les divers modèles de cinétiques soient identifiés avec des données industrielles. En effet, il faut souligner qu’il n’existe quasiment pas de travaux relatifs à la cristallisation C, donc peu de références bibliographiques sur cette cristallisation de bas produit en milieu industriel sucrier.

This study deals with modeling the boiling third crystallization process, boiling C crystallization in cane sugar mill. Due to the complexity of physicochemical phenomena involved in the industrial boiling crystallization, it is necessary to develop several modelling approaches. By this way, the variability of these models leads to compare the various modeling suggested. We have focused our research on modeling various kinetics of physical phenomena contributing to the boiling C crystallization, through mathematical models. We have considered three kinetics that exist in solution: the nucleation rate, the growth rate and the agglomeration rate. We are proposing several boiling modeling, called “hybrid modeling strategies”, which are the combinations of neural networks and the prior knowledge. The neural networks’ training is based on some industrial data, and the boiling C crystallization process modelling associates this systemic model to the prior knowledge. The various approaches presented do not exclude the classical modelling in boiling crystallization. For this reason, if we want to supervise the boiling crystallization process, several mathematical models are suggested through the population balances. This study is original, on one hand, by describing the boiling C crystallization, and on the other hand, by the identification of several modeling with industrial data. It is necessary to underline that there is a lack of literature data regarding the boiling C crystallization, and thus there are only few bibliographical references on the boiling C crystallization in cane sugar mill.