Interprétation des solutions dans les problèmes de raffinage

Interpreting refinery planning solutions

• Auteur / Autrice : Stéphane Germain
• Direction : Jean-Philippe Gayon
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 17/01/2022
• Etablissement(s) : Université Clermont Auvergne (2021-...)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences pour l'ingénieur (Clermont-Ferrand)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes
• Jury : Président / Présidente : Sylvie Norre
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Olivier Briant
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Oualid Jouini, Khaled Hadj Hamou

Mots clés

Mots clés contrôlés

Pétrole -- Raffinage

Mots clés libres

Analyse de solutions

Optimisation du raffinage

Algorithme SLP

Sensitivity analysis

Refinery planning

SLP algorithms

Résumé

Nous nous sommes intéressés à l'interprétation des solutions optimales dans les problèmes de planification de raffinerie. Chez TotalEnergies, la résolution de ce problème implique une multitude d'acteurs afin d’obtenir la solution qui est communiquée à la raffinerie. Il arrive que la solution soit contre-intuitive car elle ne répond pas immédiatement à certains réflexes métiers. Ce besoin d’interprétation des solutions est la principale motivation du travail de recherche qui motive cette thèse. Dans un premier temps, nous présentons un état de l’art sur la planification du raffinage, l’analyse de sensibilité et les algorithmes de type SLP (Successive Linear Programming). Ensuite, nous apportons une formalisation mathématique du problème résolu chez TotalEnergies ainsi que du processus de résolution. Enfin, nous effectuons une étude numérique visant à valider l’hypothèse d’approximation linéaire sur laquelle reposent les outils TotalEnergies avant de présenter les outils réalisés pendant la thèse.

In this thesis, we worked on interpreting solutions of the refinery planning problem. At TotalEnergies, solving this problem involves several actors to obtain the solution that is sent to the refinery. Sometimes, this solution can be counter-intuituive because some arbitrary indicators are not met. This need to study these solutions is the main objective of this thesis. First, we offer a state of the art on refinery planning, sensitivity analysis and SLP (Successive Linear Programming) algorithm. Then we provide a mathematical formulation for the problem solved at TotalEnergies and for its solving method. Then, we show the results of a numerical study aimed at checking the validity of the hypothesis upon which the tools used at TotalEnergies are founded. Lastly, we introduce the tools developped during this thesis to complement those existing at TotalEnergies.