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Article

1 - MODÈLE, MODÉLISATION, SIMULATION

2 - MODÉLISATION DE LA MATIÈRE

3 - ÉQUATIONS ET FORMULATION D'UN MODÈLE

4 - MODÉLISATION, DU MACROSCOPIQUE AU MICROSCOPIQUE

5 - CONCLUSION

Article de référence | Réf : J1021 v1

Modélisation, du macroscopique au microscopique
Modélisation en génie des procédés

Auteur(s) : Xuân-Mi TRUONG-MEYER

Relu et validé le 15 févr. 2023

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RÉSUMÉ

En génie des procédés, la modélisation consiste en un ensemble d'équations mathématiques construit sur la base de données expérimentales et permettant de représenter les relations entre les sorties et les entrées du système. L’objectif du modèle est d’optimiser les conditions de fonctionnement du procédé au regard des diverses contraintes. Cette approche nécessite des connaissances acquises sur la physique et la chimie du système, et la capacité à résoudre ces équations. Cet article propose un aperçu de la modélisation des opérations unitaires en génie des procédés. Sont détaillés les différents aspects du processus de modélisation : représentation du système matériel, formulation du modèle. Des exemples viennent ensuite illustrer l'importance de la formulation de manière à minimiser les difficultés rencontrées lors de la simulation du modèle.

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ABSTRACT

Modeling in process engineering

In the process engineering sector, modeling consists in a set of mathematical equations built upon the basis of experimental data and allowing for representing the relationships between the system inputs and outputs. The objective of the modeling is to optimize the functioning conditions of the process according to various constraints. This approach requires knowledge on the physical and chemical properties of the system and the capability to solve these equations. This article presents an overview of unitary operations modeling in process engineering. The various aspects of the modeling process are detailed: representation of the material system, model formulation. Examples then illustrate the importance of formulation in order to minimize the difficulties encountered during the simulation of the model.

Auteur(s)

  • Xuân-Mi TRUONG-MEYER : Maître de Conférences à l'ENSIACET - Chercheur au Laboratoire de Génie Chimique (UMR CNRS/INPT/UPS 5503)

INTRODUCTION

Alternative à une stratégie de type essais-erreurs, la modélisation a montré toute son importance dans différents domaines : médecine, nucléaire, aéronautique, météorologie... La modélisation est pratiquée dans toutes les disciplines scientifiques mais également dans d'autres disciplines : économie, finances, sciences humaines... Dans tous les cas, il s'agit de construire une représentation la plus proche possible du fonctionnement d'un système réel afin d'en analyser le comportement ou de réagir à un comportement.

Un modèle est une structure formalisée utilisée pour rendre compte d'un ensemble de phénomènes qui possèdent entre eux certaines relations. Suivant les disciplines, le formalisme peut être très différent et on distingue le modèle vivant (modèle « animal » pour la médecine, la pharmacie, miniaturisation pour l'étude des écoulements...) du modèle virtuel pour lequel le formalisme est mathématique. En génie des procédés, le terme « modèle » se réfère à un ensemble d'équations mathématiques construit sur la base de données expérimentales acquises sur le système réel et permettant de représenter les relations entre les sorties et les entrées du système.

L'objectif de la modélisation est donc d'établir un système d'équations :

qui permet, connaissant les entrées (u) du modèle, de calculer les sorties (s) du modèle. Pour des systèmes en régime transitoire, le système d'équations est différentiel et fait intervenir le temps (t) en sus des données et sorties. Pour des systèmes non homogènes, la notion d'espace peut être introduite (x, y, z).

Se limiter à cette définition pourrait laisser penser qu'il suffit de maîtriser le système pour développer un modèle. Or, écrire les équations, si aisé cela puisse-t-il paraître au physicien, ne constitue qu'une partie de la tâche du modélisateur. Encore faut-il savoir les résoudre et trouver une solution et, qui plus est, une solution physique. La modélisation résulte donc d'un savant mélange entre les connaissances acquises sur la physique et la chimie du système (rôle du physicien) et la capacité à pouvoir résoudre les équations résultant de cette analyse (rôle du mathématicien).

Ce dossier propose dans un premier temps un aperçu général de la modélisation des opérations unitaires en génie des procédés puis s'intéresse plus particulièrement à l'approche par analyse phénoménologique basée sur les lois fondamentales de la physique. Les différents aspects du processus de modélisation sont présentés : représentation du système matériel, formulation du modèle. Au travers d'exemples, nous montrons l'importance de soigner la formulation du modèle de manière à minimiser les difficultés qui pourraient être rencontrées lors de la simulation.

Nous présentons très brièvement en fin de dossier l'approche multi-échelle, en montrant la progression suivie pour aller du microscopique vers le macroscopique. C'est à ce niveau que nous présentons l'intérêt de la simulation moléculaire et de la mécanique des fluides numérique.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-j1021


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4. Modélisation, du macroscopique au microscopique

4.1 Approche multi-échelle

Le besoin d'approfondir les connaissances au niveau microscopique pour mieux appréhender, comprendre, contrôler ce qui se passe au niveau macroscopique conduit à s'intéresser à la modélisation multi-échelles. La notion de développement durable conduit aussi les ingénieurs à prendre en considération non seulement le mode de fabrication des produits mais aussi le devenir de ces produits et des installations, intégrant l'échelle « écologique » dans les pensées. Cette orientation multi-échelle a été rendue possible par la forte croissance des performances des outils informatiques. Ceci permet de résoudre des problèmes mathématiques de plus en plus complexes et ainsi d'envisager des modèles de plus en plus détaillés. La figure 10 présente les différentes échelles en génie des procédés.

En termes de modélisation, vouloir réunir toutes ces échelles dans un modèle unique reste encore très délicat. La question est plutôt de savoir comment il est possible de coupler ces différentes échelles et d'introduire dans les modèles « macroscopiques » les résultats obtenus à l'échelle méso ou microscopique. Autrement dit comment faire le lien entre les outils développés aux différentes échelles. Nous présentons ici deux exemples d'outils qui doivent permettre d'améliorer la précision des modèles macroscopique. Il s'agit de la modélisation moléculaire et de la mécanique des fluides numérique.

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4.2 Modélisation moléculaire

La représentation du comportement thermodynamique des systèmes multiconstituants a fait l'objet d'études depuis les années 1960 et a conduit à de nombreux modèles plus ou moins spécifiques. Les premiers travaux ont surtout concerné les équilibres liquide/vapeur de systèmes chimiques « classiques » car la distillation et l'absorption faisaient l'objet d'une attention particulière à cette époque. Plus tard, sont apparues les études sur les équilibres liquide/liquide avec une application à l'extraction liquide/liquide. Plus récemment, l'intérêt s'est porté sur les systèmes liquide/solide...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (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.

1 Sources bibliographiques

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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