Thèse soutenue

Conception bayésiennes optimale d’expériences pour la maximisation du rendement des réactions chimiques dans les systèmes multiréacteurs

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Auteur / Autrice : Markus Grimm
Direction : Pierre ChainaisSébastien Paul
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique, génie informatique, traitement du signal et des images
Date : Soutenance le 02/07/2024
Etablissement(s) : Centrale Lille Institut
Ecole(s) doctorale(s) : École graduée Mathématiques, sciences du numérique et de leurs interactions (Lille ; 2021-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - Centre de Recherche en Informatique- Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189 / CRIStAL
Jury : Président / Présidente : Ludovic Duponchel
Examinateurs / Examinatrices : Pierre Chainais, Sébastien Paul, Emmanuel Vazquez, François-Xavier Felpin, Céline Helbert
Rapporteur / Rapporteuse : Emmanuel Vazquez, François-Xavier Felpin

Résumé

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Cette thèse aborde l’optimisation des conditions de réaction en catalyse hétérogène,en particulier dans des systèmes multi-réacteurs (MRS) tels que l’unité Flowrencede REALCAT. Les méthodes traditionnelles peinent à gérer la complexité et les be-soins en ressources de ces expériences. La recherche propose un nouveau cadred’optimisation basé sur l’optimisation bayésienne (BO), plus précisément BO parlots sous contraintes de processus avec échantillonnage de Thompson (pc-BO-TS).Cette méthodologie gère les contraintes de processus hiérarchiques dans les MRS,permettant une optimisation des catalyseurs à la fois scalable et efficace.La thèse se concentre sur l’optimisation simultanée de paramètres contraints etnon contraints dans des environnements en parallèle par lots, avec une extensionhiérarchique, hpc-BO-TS, pour gérer plusieurs niveaux de contraintes. En com-binant l’optimisation bayésienne (BO) avec l’échantillonnage de Thompson dansune approche d’expansion en arbre, le cadre équilibre efficacement l’exploration etl’exploitation afin d’identifier rapidement l’optimum tout en prenant en compte lescontraintes de processus. Au niveau le plus contraint de l’optimisation, une fonc-tion d’acquisition telle que la borne de confiance supérieure (UCB) sélectionne leparamètre. Pour les paramètres progressivement moins contraints, l’échantillonnagede Thompson est utilisé de manière hiérarchique ou en arbre pour déterminer lesparamètres restants. Les méthodes sont évaluées à l’aide d’études de cas synthé-tiques et réelles, démontrant une efficacité supérieure. Cette approche a été ap-pliquée à des expériences d’optimisation de catalyseurs réelles, guidées par le cadrepc-BO-TS en combinaison avec une intervention humaine. En particulier, elle a étéutilisée pour optimiser les conditions de réaction pour la déshydrogénation oxyda-tive du propane (ODHP) en propylène sur la plateforme REALCAT.Les résultats soulignent la flexibilité du pc-BO-TS pour l’optimisation des sys-tèmes catalytiques, offrant une convergence plus rapide vers des conditions opti-males par rapport aux techniques traditionnelles