Nouvelle approche basée sur Monte Carlo pour la modélisation des systèmes chimiquement réactifs : application à la pyrolyse de la biomasse lignocellulosique

New Monte Carlo-Based approach for modeling chemically reactive systems : application to the pyrolysis of lignocellulosic biomass

• Auteur / Autrice : Abderrahim Sahim
• Direction : Mouna El Hafi, Marion Carrier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie des Procédés et de l'Environnement
• Date : Soutenance le 20/02/2025
• Etablissement(s) : Université de Toulouse (2023-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mécanique, énergétique, génie civil et procédés (Toulouse)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherche d'Albi en génie des procédés des solides divisés, de l'énergie et de l'environnement (Albi ; 2012-....)
• Partenaire(s) de recherche : Établissement délivrant conjointement le doctorat : Institut national polytechnique (Toulouse ; 1969-....)
• Jury : Président / Présidente : Jean-François Cornet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Mouna El Hafi, Marion Carrier, Pascal Boulet, Yves Schuurman, Carine Julcour-Lebigue, Loïc Favergeon
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Pascal Boulet, Yves Schuurman

Mots clés

Mots clés contrôlés

Biomasse -- Conversion

Transfert de chaleur

Méthode de Monte-Carlo

Modèles mathématiques

Cinétique chimique

Pyrolyse

Mots clés libres

Pyrolyse

Cinétique chimique

Monte Carlo

Transferts thermiques

Réactions nulles

Couplage

Pyrolysis

Chemical Kinetics

Monte Carlo

Heat Transfer

Null Reactions

Coupling

Résumé

Une nouvelle approche stochastique basée sur le ''Monte Carlo Formulation Intégrale'' est présentée dans cette thèse pour modéliser la cinétique de dégradation de la biomasse lignocellulosique au cours de la pyrolyse. La pyrolyse, définie comme la dégradation thermique de la biomasse en absence de dioxygène, est un processus complexe impliquant des réactions primaires et secondaires influencées par les transferts de chaleur et de matière, avec des propriétés physiques de la biomasse qui varient en fonction de sa composition chimique. Cette complexité est accentuée par le couplage de divers phénomènes physiques et réactions chimiques. Pour y faire face, des méthodes statistiques de Monte Carlo sont adoptées, étant insensibles à la complexité des domaines d'intégration, ce qui les rend particulièrement adaptées à la simulation de tel procédé. Dans le premier cas d’étude, le couplage cinétique/cinétique en conditions isothermes a été exploré, en modélisant des réactions chimiques (en parallèle, successives et/ou réversibles) de premier ordre couplées. Le modèle cinétique a été formulé sous forme d'un système d’espérances couplées, et ce couplage a été traité à l'aide de la méthode de double randomisation. Des scénarios de raideur ont également été abordés en étant traités à l'aide d'un échantillonnage par importance, guidé par des approximations classiques telles que l'équilibre partiel et l'approximation des états quasi-stationnaires, permettant ainsi d'obtenir des résultats similaires aux solutions analytiques, tout en étendant la méthode à des schémas réactionnels plus complexes. Dans le deuxième cas d'étude, des conditions non-isothermes sont considérées. Il est supposé que la température et les constantes de vitesses sont connues et prescrites. Pour modéliser ce couplage entre la dynamique thermique et la cinétique, des algorithmes à réactions nulles sont introduits. Cette approche a été appliquée au modèle de Broido-Shafizadeh pour la pyrolyse de la cellulose, montrant qu'un algorithme à réactions nulles sans rejet est optimal pour les réactions simples, tandis qu'un algorithme avec rejet s'avère plus performant pour des schémas réactionnels avec des réactions couplées. Enfin, dans le troisième cas d’étude, cette approche a été étendue pour traiter le couplage thermique/cinétique non-linéaire avec un modèle thermique non-prescrit, formulé sous forme d'espérance. Ce cas présente un défi particulier en raison de la non-linéarité de la loi de couplage (loi d'Arrhenius). Une méthode permettant de contourner cette non-linéarité en utilisant les collisions nulles est proposée, et il est démontré que cette approche fournit des résultats comparables à ceux des solutions déterministes dans des cas simples. Cependant, elle nécessite encore des améliorations pour des scénarios plus complexes, en raison des coûts de calcul élevés et de la lenteur de convergence. La modélisation multi-échelle et multiphysique de la pyrolyse est contribué par cette thèse en abordant les principaux défis associés au couplage thermique/cinétique et à la non-linéarité. Des perspectives pour des recherches futures visant à améliorer ces méthodes pour des systèmes plus complexes sont également ouvertes.

A new stochastic approach based on the ''Monte Carlo Integral Formulation'' is presented in this thesis to model the degradation kinetics of lignocellulosic biomass during pyrolysis. Pyrolysis, defined as the thermal degradation of biomass in the absence of dioxygen, is a complex process involving primary and secondary reactions influenced by heat and mass transfer, with physical properties of the biomass varying according to its chemical composition. This complexity is accentuated by the coupling of various physical phenomena and chemical reactions. To address this, Monte Carlo statistical methods are adopted, as they are insensitive to the complexity of the integration domains, making them particularly well-suited for the simulation of such processes. In the first case study, the kinetic/kinetic coupling under isothermal conditions was explored, modeling first-order coupled chemical reactions (in parallel, successive, and/or reversible). The kinetic model was formulated as a system of coupled expectations, and this coupling was addressed using the double randomization method. Stiffness scenarios were also tackled by using importance sampling, guided by classical approximations such as partial equilibrium and quasi-stationary state approximations, allowing results similar to analytical solutions to be obtained while extending the method to more complex reaction schemes. In the second case study, non-isothermal conditions are considered. It is assumed that the temperature and rate constants are known and prescribed. To model the coupling between thermal dynamics and kinetics, null-reaction algorithms are introduced. This approach was applied to the Broido-Shafizadeh model for cellulose pyrolysis, showing that a null-reaction algorithm without rejection is optimal for simple reactions, while an algorithm with rejection is found to perform better for reaction schemes with coupled reactions. Finally, in the third case study, this approach was extended to handle nonlinear thermal/kinetic coupling with a non-prescribed thermal model, formulated as an expectation. This case presents a particular challenge due to the non-linearity of the coupling law (Arrhenius law). A method to bypass this non-linearity using null collisions is proposed, and it is shown that this approach provides results comparable to deterministic solutions in simple cases. However, improvements are still required for more complex scenarios due to high computational costs and slow convergence. This thesis contributes to the multi-scale and multiphysics modeling of pyrolysis by addressing the main challenges associated with thermal/kinetic coupling and non-linearity. It also opens up perspectives for future research aimed at improving these methods for more complex systems.