Thèse soutenue

Processus de séparation par membrane à l'aide de modèles de programmation mathématique basés sur l'apprentissage automatique

FR  |  
EN
Auteur / Autrice : Amalia Macali
Direction : Bernardetta AddisChristophe Castel
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 09/03/2023
Etablissement(s) : Université de Lorraine
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine (1992-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications
Jury : Président / Présidente : Claudia D'ambrosio
Examinateurs / Examinatrices : Bernardetta Addis, Christophe Castel, Adele Brunetti, Fabio Schoen
Rapporteurs / Rapporteuses : Adele Brunetti, Fabio Schoen

Résumé

FR  |  
EN

Le sujet principal de mon doctorat est l'optimisation de la technologie de séparation membranaire. La technologie de séparation par membrane est souvent utilisée pour purifier les gaz et peut être utilisée dans différents aspects de l'industrie. Les performances de la séparation membranaire dépendent des conditions de fonctionnement et des interconnexions entre les équipements sélectionnés. Les membranes pour la séparation des gaz peuvent être fabriquées à partir de différents matériaux, et chaque matériau entraîne des performances de perméabilité différentes. Lorsqu'un mélange de gaz pénètre dans la membrane, certains composants peu perméables traversent la membrane comme dans un tube, formant le rétentat de sortie, tandis que d'autres composants plus perméables tombent à travers le matériau, formant le perméat de sortie. Lorsqu'un haut niveau de pureté est requis, une étape de séparation n'est pas suffisante et plusieurs étapes sont nécessaires. Dans ce cas, il faut résoudre le problème de la conception du système membranaire en choisissant le nombre d'étages, les interconnexions et les conditions de fonctionnement de chaque étage. La fonction objective à considérer est le coût du système, en garantissant un certain niveau de performance en termes de pureté et de récupération du gaz désiré. Jusqu'à présent, le problème a été résolu à l'aide d'une approche heuristique d'optimisation globale, qui était une combinaison de multi-démarrages et d'un saut de bassin monotone adapté au problème. La méthode proposée a été appliquée pour optimiser et analyser plusieurs cas bien connus et importants de séparation des gaz. Les degrés de liberté du modèle d'optimisation ont été augmentés au cas par cas, en considérant davantage de paramètres comme variables de décision et en optimisant la conception du processus de séparation. Les résultats obtenus sont bons, mais comme l'algorithme est heuristique, il n'y a aucune garantie de trouver la solution globale optimale.