Solutions. Atofina. des installations, et donc la productivité. Il y a aussi -et surtout- les techniques d optimisation,

Transcription

1 CONTRÔLE DE PROCESS Les process mieux maîtrisés grâce à la réconciliation des données Grâce aux réseaux informatiques, les données du procédé deviennent disponibles partout sur les installations industrielles, mais aussi ailleurs, du centre de recherche jusque dans les bureaux de la direction. Compte tenu qu il s agit de données brutes, souvent entachées d erreurs, leur exploitation pour réaliser une optimisation du process ou mettre en place une stratégie de maintenance peut conduire à des déconvenues. La solution? Réaliser une réconciliation (ou validation) des données, à l aide d un logiciel spécialisé. Points à retenir La réconciliation des données a pour but de valider et, en général, de corriger les informations délivrées par les capteurs. Son intérêt se situe à plusieurs niveaux : réaliser des optimisations très fines du process (du fait que l on travaille sur des données validées) réaliser un suivi très précis des performances repérer les capteurs et instruments à problèmes et donc faire des économies de maintenance faire la distinction entre les variations de performances d un instrument et un défaut de celui-ci, et limiter ainsi le nombre de fausses alarmes De tous temps, les industriels ont cherché à améliorer les performances de leurs outils industriels. Résultat, la plupart des industries sont aujourd hui automatisées, elles ont toutes accès aux même techniques, et les performances obtenues sont donc comparables. Malgré tout, les exigences de la compétition poussent chacun à chercher à aller un peu plus loin et à obtenir de nouveaux gains de productivité. Fort heureusement, toutes les possibilités n ont pas été épuisées. C est ainsi que les techniques de contrôle avancé, comme, par exemple, la commande prédictive, sont utilisées pour réaliser des régulations beaucoup plus fines que par le passé (voire effectuer des régulations inaccessibles aux techniques classiques). Autre technique en vogue, la TPM (Total Productive Maintenance) permet d améliorer la disponibilité Atofina La réconciliation des données trouve ses principales applications dans les industries chimiques et de la production d énergie,automatisées depuis longtemps et pour lesquelles les techniques classiques ne permettent plus de gagner en productivité et économies d énergie. des installations, et donc la productivité. Il y a aussi -et surtout- les techniques d optimisation, dont le but est d améliorer l efficacité de l ensemble d une installation. Pour qu une optimisation puisse se faire efficacement, encore faut-il qu elle s appuie sur des données fiables. Et c est là qu est tout le problème. Les données qu utilisent les logiciels d optimisation sont, pour l essentiel, les mesures fournies par les capteurs. Comme toute mesure qui se respecte, ces 30

2 valeurs sont entachées d erreurs, plus ou moins importantes selon la nature du paramètre mesuré et la technologie de mesure utilisée. Ces erreurs peuvent avoir des conséquences sur le rendement d une installation. Ainsi, une dérive de quelques degrés sur la valeur délivrée par un thermocouple chargé de surveiller la température d un four de 800 C se traduira à la longue par une augmentation sensible de la consommation d énergie. On n a pas toujours à traiter des exemples aussi triviaux. En général, on ne traite pas une mesure mais plusieurs dizaines voire plusieurs centaines. Et même lorsque l incertitude de mesure associée à chaque capteur est faible, les conséquences globales peuvent être importantes. Car en cumulant toutes les incertitudes, l image de l état du process obtenue peut être largement faussée. Il est difficile dans ces conditions d envisager sérieusement une optimisation dont le but, le plus souvent, est de chercher à gagner quelques fractions de pourcent sur un rendement de production ou une économie d énergie Il est donc impératif de travailler sur des données fiables. C est le but de la validation (ou réconciliation) des données. Pour extraire une information précise et cohérente d un procédé, la réconciliation des données s appuie sur les données issues de l instrumentation, mais aussi les lois de conservation (de la masse et de l énergie) et les modèles thermodynamiques (pour l estimation des propriétés des mélanges) du procédé. La réconciliation des données est principalement appliquée dans les industries de transformation de la matière et de l énergie, notamment les raffineries, les usines chimiques et pétrochimiques, ou encore les centrales électriques, qu elles soient thermiques ou nucléaires. Toutes ces industries sont depuis longtemps très fortement automatisées et les gains se font donc à la marge. La réconciliation permet notamment d établir des bilans massiques (substance par substance) et énergétiques, de calculer les indices de performance d une installation, l efficacité des machines tournantes, etc. Utiliser les redondances pour rattraper les erreurs Pour comprendre le principe de la réconciliation de données, on l a dit, il est essentiel de commencer par admettre que toute mesure est sujette à erreur. Cet Principe de la réconciliation de données Il s agit de fiabiliser l information apportée par les mesures en y ajoutant la connaissance a priori de l installation La réconciliation des données fait appel aux calculs statistiques pour définir avec un maximum de probabilité l état réel du procédé à un instant donné. Ces calculs prennent en compte les incertitudes de mesure associées à chaque capteur et instrument d analyse.a partir du modèle ainsi obtenu,il est possible de réaliser des optimisations et une gestion très fines du procédé. aspect est fondamental. En effet, si on veut utiliser les mesures brutes (donc sans correction préalable) pour établir les bilans d une installation, on aura nécessairement des incohérences. Les sources possibles d erreurs se situent un peu partout. A commencer par le capteur lui-même : celui-ci présente, en effet, une incertitude intrinsèque, à laquelle viennent s ajouter les erreurs dues aux conditions d utilisation. Une autre cause d erreur fréquemment rencontrée tient au fait que la mesure n est jamais instantanée (même si elle fait appel à une électronique rapide) et que le procédé n est jamais tout à fait stable. Il faut donc éviter qu il y ait un décalage trop important entre l instant de la prise de mesure (ou de l échantillon) et l instant de l action du contrôleur sur le procédé. En utilisant des moyennes sur le temps, on peut réduire partiellement ce problème pour les données du procédé. Mais cette solution ne peut pas être appliquée pour les analyses effectuées en laboratoire. 31

3 Un peu de théorie Le principe de base de la réconciliation de données repose sur l utilisation de la redondance générée par le système mesures + modèle comme source d information pour la correction des mesures. Chaque mesure est ainsi corrigée (le plus faiblement possible) de manière telle que l ensemble des mesures corrigées satisfasse tous les bilans et, de manière plus générale, toutes les contraintes du procédé. Grâce à la redondance, il est également possible de reconstituer des mesures qui manquent ou qui sont impossibles à réaliser concrètement (capteurs logiciels). Les processus industriels comportent en général un grand nombre de variables et de nombreuses contraintes, de sorte qu il est indispensable d utiliser des calculateurs pour réaliser la validation de données (traitement de cohérence). Traiter les mesures Les mesures forment la principale source d information utilisée pour la réconciliation de données (en plus de la connaissance du procédé) et proviennent soit de l instrumentation présente sur le procédé (températures, pressions, débits, analyses en ligne,...), soit des appareils de laboratoires d analyse (chromatographie en phase gazeuse, densités,...). Le concept de mesure peut être facilement généralisé à celui de pseudo-mesure, représentant toute information numérique qui peut également fournie sur le procédé en plus des mesures réelles. Par exemple, les efficacités de turbines peuvent être introduites comme pseudomesures bien que cette information provienne plus des données de conception ou du constructeur que d une mesure réelle faite sur la machine. La précision de la mesure (élément statistique de l approche de validation) reflète la confiance donnée dans la valeur de la mesure : elle indique le domaine de déviation attendu. Qu est qu un capteur logiciel? La fonction des capteurs logiciels est d estimer, sur la base de certaines mesures et d un modèle mathématique, des paramètres non-mesurables à l aide d une instrumentation classique. On pense notamment aux cœfficients de performance d équipements (efficacité d une machine tournante ou activité d un catalyseur) ou aux indicateurs de performance plus globaux tels que le rendement ou la consommation spécifique d un procédé. Ici aussi, l utilisation des mesures brutes conduit à un double problème : - de précision liée aux erreurs de mesure et à leur propagation, - de choix des mesures utilisées. Pour un même paramètre estimé, les résultats diffèrent selon la méthode de calcul, et donc selon l information utilisée, chaque méthode faisant intervenir des mesures différentes. Grâce à la validation, le paramètre calculé est déterminé de manière univoque et donc quelle que soit la méthode de calcul envisagée. La valeur obtenue est alors plus précise et plus fiable puisqu elle a subi un certain nombre de recoupements rendus possibles par la redondance de l information. Un intérêt désormais reconnu Les besoins de réconciliation des données ne datent pas d aujourd hui. Les industriels qui doivent impérativement travailler sur des mesures validées (dans le nucléaire, par exemple) font en général appel à une instrumentation redondante. Cette solution, si elle doit être étendue à un nombre élevé de mesures, est évidemment très coûteuse. Il existe aussi des techniques de corrélations statistiques, qui consistent à corréler plusieurs informations pour valider une information délivrée par un capteur. Par exemple, à partir de la position de l obturateur d une vanne et de l indication fournie par un capteur de pression, on pourra avoir une bonne idée de la qualité de la mesure fournie par un débitmètre. Mais ces approches ont une portée limitée, notamment lorsqu il s agit de faire de l optimisation. D où l intérêt des techniques de réconciliation de données. Celles-ci ont parfois un peu de mal à être bien acceptées mais leur intérêt est reconnu par de plus en plus d entreprises. En Allemagne, depuis octobre 2000, la réconciliation des données fait même l objet de la directive VDI 2048 Bericht (Verein Deutscher Ingenieure) qui décrit la méthode et la recommande pour les tests de performance des centrales électriques. La réconciliation des données est utilisée aussi bien pour un fonctionnement hors ligne (les données ne sont pas utilisées pour le contrôle-commande des procédés) que pour un fonctionnement en ligne. Dans les fonctionnements hors ligne, les données du procédé sont validées au cas par cas. Les résultats de validation offrent alors un jeu de données fiables pour les études de simulation, de dégoulotage ou d optimisation et permettent un meilleur suivi du fonctionnement de l installation. Dans les fonctionnements en ligne, les données du procédé sont réconciliées à intervalles réguliers (toutes les heures, toutes les 10 minutes,...). Grâce à la validation, les ingénieurs et les opérateurs sont en mesure d améliorer le fonctionnement de leur installation par une meilleure précision sur les mesures (permettant un fonctionnement plus proche des spécifications), de détecter rapidement la dérive d un capteur ou la dégradation des performances d un équipement,... Dans les deux cas, les bilans précis et concrets de l installation permettent d assurer le suivi des performances. A cela s ajoutent : - une aide pour améliorer la disposition des mesures, - une diminution du nombre d analyses de routine, - une diminution de la fréquence de calibrage des capteurs. De fait, la validation identifie les capteurs mal calibrés ou défectueux, - une amélioration systématique des données du procédé, - une image claire des conditions opéra- 32

4 toires du procédé et une réduction du bruit de mesure, - la qualité des opérations de production. Une mise en œuvre moins complexe qu il n y paraît La construction d un modèle de validation nécessite deux compétences qui peuvent bien évidemment être remplies par la même personne : une expérience du procédé et une connaissance de base en matière de modélisation. Bien que ce soit la partie la plus facile à sous-traiter, le développement de modèles ne nécessite plus la présence d experts pour peu que l utilisateur en charge des travaux soit familier aux approches de modélisation et se soumette à une formation spécifique à l usage des outils de calcul et de l interface qui s y rattache. Construire un modèle de validation requiert un certain nombre d informations : - les flow-sheets à jour du procédé à modéliser, - la position des différents instruments de mesure disponibles ainsi que les points d analyse (en ligne ou hors ligne), - un ou plusieurs jeux de données. Bien évidemment, il peut y avoir plusieurs types d implémentation, allant du fonctionnement en ligne au fonctionnement hors ligne, du bilan masse et/ou énergie sur l ensemble de l installation à la modélisation détaillée d une unité bien spécifique. Pour les opérations de mise en ligne, l expérience montre que l intégration et l automatisation des modèles de validation ne nécessitent que quelques jours de travail. D autre part, les outils disponibles aujourd hui s adaptent automatiquement aux différents modes de fonctionnement de l installation (fonctionnement à charge partielle ou arrêt temporaire de différentes sections) ce qui assure une parfaite autonomie du système. Un exemple vécu Les applications de réconciliation des données ont réellement démarré leur essor il y a une dizaine d années, bien sûr parce qu il y avait une demande mais aussi parce que la technique peut désormais être mise en œuvre avec des moyens informatiques standards. Pour ne retenir qu un exemple d application, celui de l unité de production d hydrogène de la raffinerie ERE (Erdöl- Raffinerie-Emsland/Group Veba Oel/Allemagne) est bien représentatif des possibilités de la technique. L efficacité et le coût de production de l hydrogène sont fortement influencés par le rapport vapeur/carbone tenu à l entrée du four de reforming primaire. En faisant travailler l installation à un faible rapport vapeur/carbone, il est possible de réduire la consommation énergétique (et donc les coûts de production) mais ceci augmente les risques de dépôts de carbone qui endommagent le catalyseur. Pour travailler de manière optimale (au plus près des spécifications), il était impératif d obtenir une estimation précise de ce rapport. Les faits. Une connaissance floue de la composition du gaz d alimentation, couplée à une série d erreurs de mesure, entraînaient une estimation très approximative (incertitude de 30%) du rapport vapeur/carbone. Une telle incertitude ne permettait pas de maintenir l installation dans des conditions optimales de fonctionnement sans risque de dépôt de carbone dans le réacteur. Les résultats de la validation. Grâce à l utilisation des techniques de réconciliation de données, ERE détermine aujourd hui le rapport vapeur/carbo- Un fonctionnement sur PC Le logiciel de réconciliation de données VALI proposé par Belsim tourne sur les PC (Pentium 133 et 32 Mo de RAM minimum) sous Windows 32 bits (Windows 9x, NT 4.0, 2000). La version runtime peut être également délivrée sur plate-forme Unix. VALI permet de modéliser tous types d opérations unitaires : des réacteurs aux colonnes de distillation, des réservoirs aux compresseurs et turbines, des ballons aux échangeurs de chaleur. Deux types d informations sont utilisées : la topologie du procédé (le diagramme Flowsheet) et les mesures. Ces dernières constituent la principale source d information et couvrent toute information venant du procédé (températures, pressions, débits, analyses en ligne, etc.) ou du laboratoire (chromatographie en phase gazeuse, densités,...). Le concept de mesure est généralisé à celui de pseudo-mesure qui représente toute information numérique qui peut être donnée sur le procédé en plus des mesures réelles. Par exemple, les efficacités de turbines peuvent être introduites comme pseudo-mesures bien que cette information provienne plus des données de conception que d une réelle mesure. Plusieurs types de données et méthodes thermodynamiques sont implémentés dans le logiciel. La base de données comprend plus de 830 composés fluides, plus de 680 composés solides, les factions pétrolières, des composés utilisateurs. Parmi les méthodes thermodynamiques traitées, il faut citer Soave, Peng-Robinson, NRTL, Curl Pitzer, NBS, IAPWS ou VDI. L intérêt de l utilisation d un logiciel de réconciliation de données se situe à plusieurs niveaux : Contrôle du procédé : les outils d optimisation on-line sont d autant plus efficaces que l information qu ils reçoivent est précise Vision claire du fonctionnement de l installation : réduction du bruit de mesure sur les paramètres clés Détection rapide de pannes : les déviations des capteurs et des performances des équipements sont mises en évidence. Les actions correctives peuvent être planifiées et entreprises rapidement Bilans cohérents : la cohérence des données validées améliore la comptabilité et le suivi de performance Qualité au niveau du procédé : il est possible d anticiper les produits hors spécification grâce à un suivi permanent du procédé (les pertes de production peuvent être diminuées de 10%, les produits hors spécifications de 20%) Fonctionnement plus proche des spécifications : grâce à la précision accrue des mesures, le procédé peut être opéré plus près de ses limites en toute sécurité Amélioration du dispositif de mesures : pas de mesures superflues, optimisation de la disposition de l instrumentation Réduction du nombre d analyses de routine : réduction de 20 à 50% des coûts en analyses Fréquence de calibrage des appareils : seuls les appareils de mesure défectueux doivent être recalibrés. Il est possible de gagner 10 à 30% sur les coûts de calibrage. 33

5 Déjà plus de 10 ans d expérience Basée en Belgique, Belsim a été créée il y a une dizaine d années et compte aujourd hui une dizaine de personnes. A la fois éditeur de logiciels et consultant, elle est spécialisée dans le domaine de l ingénierie des procédés assistée par ordinateur, notamment le suivi des performances et l amélioration de la rentabilité (optimisation). Les secteurs couverts sont les industries chimiques et pétrochimiques, ainsi que les industries de production de l énergie. Elle a notamment réalisé des applications à TotalFina Elf, Air Liquide, Butachimie, BASF Henkel, Usinor. Belsim propose des logiciels standards, notamment VALI, produit phare de la société, destiné à évaluer les performances réelles d un procédé grâce à des techniques avancées de réconciliation de données. Belsim coopère également avec des constructeurs de systèmes de contrôle-commande, notamment ABB et tout dernièrement Yokogawa-Marex. Ce dernier intègre un moteur VALI dans sa suite VISA (Value-added Information Sourced Application). Belsim Rue Georges Berotte, 29A B-4470 Saint-Georges-sur-Meuse Tél. : Fax. : Info@belsim.com ne avec une précision de 1 %. Toutes les heures, le modèle identifie : - les cœfficients de transfert de chaleur dans les échangeurs, - la conversion atteinte dans les différents réacteurs, - l activité des catalyseurs, - les compositions et les débits nonmesurés, - la consommation spécifique de l installation (GJ/t H 2 ), - la distance aux courbes de dépôt de carbone, - les mesures imprécises. Ces informations permettent à la raffinerie de réduire ses coûts de production de 500 keuros par an. En outre, le système permet d améliorer le suivi de l unité et du planning des opérations de maintenance de l instrumentation. Suite à ce succès, d autres modèles de validation en ligne ont été développés chez ERE : - bilan massique global de l ensemble de la raffinerie comprenant toutes les unités opératoires et les tanks de stockage (150 tanks) sur base journalière, - bilans massique et énergétique de l unité de cyclohexane, - bilans massique et énergétique des unités Claus, Par ailleurs, il est prévu de développer un système identique (bilans massique et énergétique) pour une unité de désulfuration. Bruno Vrielynck, Directeur Hervé Closon, Ingénieur de Projet Belsim 34