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Modélisation moléculaire. Mise en oeuvreArticle de référence | Réf : J1021 v1
Auteur(s) : Xuân-Mi TRUONG-MEYER
Date de publication : 10 juin 2009
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Un modèle est un moyen de capitaliser et d'augmenter la connaissance que l'on a d'un système. Il permet d'optimiser les conditions de fonctionnement du procédé au regard de diverses contraintes (coût, sécurité, environnement...) et de le faire fonctionner en le contrôlant pour qu'il reste autour de son point optimal. La modélisation est un art, mais aussi un processus d'apprentissage :
un « art », car il ne suffit pas de lire la bibliographie fournie sur le sujet pour être capable de développer le « bon » modèle (hypothèses formulées, degré de complexité, précision des résultats...), une certaine créativité et expertise sont nécessaires ;
un processus d'apprentissage car pour construire un modèle, il faut comprendre les causes et les conséquences des effets de chaque phénomène.
La modélisation n'est pas une tâche aisée. Savoir écrire des équations n'est pas forcément l'étape la plus délicate et surtout suffit rarement à pouvoir exploiter le modèle. Quelques groupes de recherche tentent d'ailleurs d'automatiser cette tâche en proposant des environnements de modélisation. Cependant, il manque à ces outils les systèmes experts capables d'amener l'utilisateur jusqu'au résultat de simulation. Il faut, en effet, être capable d'écrire un modèle consistant, identifiable en structure et en pratique et surtout de choisir la méthode numérique la mieux adaptée à la structure du système d'équations. Faciliter la résolution nécessite souvent un travail de structuration du système d'équations afin de lui donner une forme propice à une initialisation facile et à une résolution précise, stable et robuste. Plus la résolution est simplifiée et rapide, plus ces modèles pourront voir leur utilisation étendue au contrôle des procédés.
Enfin, il faut toujours garder à l'esprit qu'un modèle ne reste toujours qu'une approximation du fonctionnement réel d'un procédé souvent complexe et partiellement compris.
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OPÉRATIONS UNITAIRES. GÉNIE DE LA RÉACTION CHIMIQUE
(1) - JOULIA (X.) - Simulateurs de procédés. - [J 1 022] Opérations unitaires. Génie de la réaction chimique, mars 2008.
(2) - TOULHOAT (H.) - Modélisation moléculaire – Bases théoriques. - [J 1 011] [J 1 012] [J 1 013] Opérations unitaires. Génie de la réaction chimique, mars 2007.
(3) - TOULHOAT (H.) - Modélisation moléculaire – Mise en œuvre. - [J 1 014] Opérations unitaires. Génie de la réaction chimique, déc. 2007.
(4) - TOULHOAT (H.) - Modélisation moléculaire – Offre de logiciels et pespectives. - [J 1 015] Opérations unitaires. Génie de la réaction chimique, déc. 2007.
(5) - FLETCHER (D.-F.), XUEREB (G.) - Mécanique des fluides numériques. - [J 1 010] Opérations unitaires. Génie de la réaction chimique, déc. 2004.
BELAUD (J.P.) - Architectures et Technologies des Systèmes Logiciels Ouverts : CAPE-OPEN, un standard pour l'interopérabilité et l'intégration des composants logiciels de l'ingénierie des procédés. - Thèse INPT (2002).
CAPE-OPEN Laboratory Network - * - www.co-lan.org.
HUSSAIN (M.A.) - Review of the applications of neural networks in chemical process control – simulation and online implementation. - Artificial intelligence in Engineering, 13, p. 55-68 (1999).
MOLGA (E.J.) - Neural network approach to support modelling of chemical reactors : problems, resolutions, criteria of application. - Chemical Engineering and processing, 42, p. 675-695 (2003).
VAN BRAKEL (J.) - Modeling in Chemical Engineering. - HYLE Int. J. Phil. of Chem., 6(2), p. 101-116 (2000).
CHEN (L.) - HONTOI (Y.) - HUANG (D.) - ZHANG (J.) - MORRIS (A.J.) - Combining first principles with black box techniques for reaction systems. - Control Engineering Practice, 12, p. 819-826 (2004).
OLIVIERA (R.) - Combining first principles modeling and artificial neural networks : a general framework. - Computers and Chemical Engineering, 28, p. 755-766 (2004).
PSICHOGIOS (D.C.) - UNGAR (L.H.)...
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