Simulation de l'homogénéisation de poudres dans un mélangeur conique à vis par la méthode des éléments discrets

Homogenization of powders in a conical screw mixer modeled by Discrete Element Method

• Auteur / Autrice : Xavier Bednarek
• Direction : Olivier Bonnefoy
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie des Procédés
• Date : Soutenance le 30/08/2018
• Etablissement(s) : Lyon
• Ecole(s) doctorale(s) : Ed Sis 488
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : École nationale supérieure des mines (Saint-Etienne ; 1816-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre SPIN - Laboratoire des Procédés en Milieux Granulaires
• Jury : Président / Présidente : Jean-Yves Delenne
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Olivier Bonnefoy, Jean-Yves Delenne, Patrick Richard, Anthony Wachs, Abibatou Ndiaye, Véronique Peres, Sylvain Martin
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Patrick Richard, Anthony Wachs

Mots clés

Mots clés contrôlés

Malaxeurs et mélangeurs

Simulation par ordinateur

Méthode des éléments discrets

Poudres

Mots clés libres

Poudre

DEM

Mélange

Simulations numériques

Powder

Mixing

Calibration

Numerical simulation

Résumé

Un procédé industriel d’homogénéisation de poudres dans un mélangeur conique à vis est étudié via des simulations numériques utilisant la méthode des éléments discrets (DEM). Après une revue de la littérature, la construction d’une méthode de calibration robuste du modèle numérique est présentée et est suivie de l’étude du procédé de mélange en lui-même.La calibration du modèle DEM se fait en reproduisant numériquement une expérience en laboratoire : la mesure du lieu d’écoulement d’une poudre avec la cellule de cisaillement du rhéomètre FT4 de Freeman Technology. Une procédure automatique et robuste de simulation a été développée. L’impossibilité de simuler un grain de poudre par un grain numérique a nécessité une réflexion sur les paramètres à calibrer. Une analyse de sensibilité sur une large gamme de paramètres a été conduite, que ce soit les paramètres des modèles de forces ou sur ceux dits « collectifs », liés au nombre de grains utilisés et à la distribution granulométrique. L’algorithme d’Efficient Global Optimization (EGO) a été utilisé pour optimiser l’adéquation de la mesure numérique à la mesure expérimentale.L’étude numérique du procédé de mélange est conduite avec un million de particules numériques, pour différentes configurations. La problématique du scale-up, passage d’un mélangeur d’essai à un mélangeur de production, est abordée. Différentes méthodes d’analyse basées sur divers indices de mélanges, l’étude de champs de vitesse, de température granulaire et de dispersion ont été mises en place. Une méthode d’extrapolation temporelle des résultats, basée sur l’algorithme d’appariement de Kuhn, a été développée et testée avec de bons résultats.

The homogenization of powders in a conical screw mixer is studied with numerical simulations using the discrete element method (DEM). Following a literature review, two major aspects are presented: a robust calibration method of the numerical model and the study of the mixing process itself.The aim of the calibration of the DEM model is the replication of laboratory measurement by a simulation. We show that the simulation of the measurement of the yield locus with the Freeman Technology’s FT4 shear cell experiment is the best option. We developed an automated and robust simulation procedure. The difficulty of depicting a grain of real powder by a numerical one required some considerations on the parameters to be calibrated. We conduct a sensitivity analysis on a wide range of parameters values, whether they are parameters of the force models or those called ''collective'' - i.e. related to the number of grains used and to the particle size distribution. The Efficient Global Optimization (EGO) algorithm is used to optimize the degree of fitness between the numerical measurements and the experimental ones.The numerical study of the mixing process was conducted with one million particles, for several configurations. We discuss the issue of the scale-up, from the test mixer to the production mixer. We perform different analysis methods based on various mixing indices and study velocity fields, granular temperature and dispersion. A time extrapolation method based on Kuhn’s Hungarian algorithm solving the assignment problem was also implemented and tested with good results.