PHOEBUS : Développement d'une application innovante de techniques avancées de data mining pour l'optimisation d'une installation de production d'énergie

Abstract

La problématique liée à l'effet de serre, la recherche de moyens efficaces de production d'énergie, l'augmentation du coût de l'énergie contraignent l'industrie à maîtriser les rejets d'émissions polluantes (CO2, NOX, ...) et à réduire ses besoins en énergie.

Beaucoup d'industries énergivores (sidérurgie, verre, papier, ...) sont particulièrement sensibles à ces évolutions qui remettent en question leur marge de profits.

Les études de l'Agence Internationale de l'Energie (AIE) montrent que la simple adoption de meilleures pratiques permet une baisse de 52 à 105 Mt de CO2 par an et des économies d'énergie potentielles de 15 à 18 %.

Ces contraintes s'amplifient avec le temps ; les derniers objectifs européens sont extrêmement ambitieux en terme de réduction d'émissions et accentuent encore davantage la nécessité de promouvoir l'utilisation rationnelle de l'énergie.

Le but de ce projet est de développer des outils innovants d'aide à la décision énergétique exploitant les données historiques et permettant aux décideurs d'avoir une meilleure vision de l'efficacité énergétique de leur usine pour les aider à prendre les décisions les plus rentables à court, moyen et long terme tout en respectant les contraintes environnementales.

Ces outils devront non seulement améliorer l'efficacité énergétique intégrée des équipements existants mais aussi permettre aux décideurs d'identifier de nouvelles solutions et de nouvelles pistes d'investissements et d'en étudier la rentabilité.

Le marché du papier étant particulièrement préoccupé par le coût de l'énergie et les contraintes environnementales, on a choisi de développer un prototype de ces solutions en collaboration avec une papeterie installée en Région wallonne.

Les papeteries génèrent des co-produits (liqueur noire, écorce) qui sont déjà valorisés pour produire la vapeur nécessaire à la fabrication du papier. Cependant, il existe des marges potentielles inexploitées pour améliorer le volume de vapeur généré et ainsi produire davantage d'énergie électrique.

Les historiques de mesures du réseau de production et de gestion d'énergie seront utilisés par des outils modernes de modélisation afin d'élaborer des modèles mathématiques et stochastiques. Le but étant, dans un premier temps, de fiabiliser le réseau de capteurs existant et ensuite de construire des alarmes intelligentes capables de détecter des configurations trop défavorables. L'outil permettra aussi de simuler l'impact des nouveaux investissements, d'optimiser le mélange des carburants potentiels (liqueur noire, écorce, fuel) et d'optimiser la rentabilité globale de l'usine. Cet outil fournira des informations à des niveaux différents d'utilisateurs (décideurs, opérateurs, gestionnaires, ...). Ces informations seront accessibles via l'intranet au moyen d'une interface adaptée aux fonctions et besoins de l'utilisateur.

Projet de recherche financé par le Département des Programmes de recherche de la Wallonie - Programme : FIRST Hautes Ecoles