La simulation dans l'industrie des procédés Du jumeau numérique au processus intelligent

Depuis des décennies, la simulation fait partie intégrante du monde des procédés : qu’il s’agisse des bilans thermiques et massiques, de la cinétique des réactions, du comportement des écoulements ou des propriétés thermodynamiques, de nombreux aspects sont déjà étudiés virtuellement dès la phase de conception. Cependant, le rôle de la simulation évolue. Désormais, la simulation accompagne l'ensemble du cycle de vie d'une installation, depuis la recherche et le développement jusqu'à l'exploitation courante, en passant par l'ingénierie et la mise en service.

Les processus utilisés dans les secteurs de la chimie, de la biotechnologie et de l'industrie pharmaceutique sont souvent complexes, les matières premières et les produits coûteux, et les essais réels fastidieux. De plus, les exigences en matière d’efficacité énergétique, de préservation des ressources, de flexibilité de production et de délais de mise sur le marché ne cessent de croître. La simulation peut ici aider à étudier virtuellement différentes variantes, à réduire le nombre de séries d’essais et à analyser les conditions de fonctionnement avant leur mise en œuvre dans l’installation réelle.

La simulation classique des procédés est établie de longue date dans l'industrie chimique. Les simulateurs de schémas de flux stationnaires, en particulier, font partie des outils standard utilisés pour le développement et la conception de procédés en continu. Ils modélisent des équipements tels que les réacteurs, les colonnes, les échangeurs de chaleur, les pompes ou les compresseurs, et calculent le comportement de l'ensemble du procédé à partir des bilans massiques et énergétiques. Les modèles thermodynamiques et les bases de données sur les propriétés physiques des substances constituent à cet égard une base essentielle.

La simulation de schémas de procédé est une pratique courante

Les applications vont du développement de concepts au dimensionnement et à l'évaluation de différentes variantes d'installations, en passant par l'optimisation des processus existants. Une simulation permet, par exemple, d'étudier l'impact d'une modification de la composition des matières premières, de la pression ou de la température sur le rendement, la consommation d'énergie et la qualité du produit. Elle permet également de comparer différentes méthodes de conduite des procédés. Entre-temps, ces systèmes ont été enrichis de critères économiques, énergétiques et, de plus en plus, écologiques.

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Même pour les installations existantes, la simulation ne se limite pas à la conception. Elle sert à explorer les limites d'exploitation, à identifier les goulots d'étranglement ou à évaluer virtuellement les modifications apportées au processus. Cela permet, par exemple, d'examiner les répercussions qu'un débit plus élevé ou une qualité différente des matières premières pourrait avoir sur les étapes suivantes du processus.

La dynamique permet de mieux appréhender l'installation réelle

Alors qu'une simulation en régime permanent examine un état de fonctionnement stabilisé, un modèle dynamique décrit également les variations dans le temps. Cela permet d'étudier les procédures de démarrage et d'arrêt, les variations de charge, les perturbations ou les modifications de la gestion des processus. Ces modèles peuvent être utilisés pour développer et tester des stratégies de régulation ou pour vérifier la logique de commande et de sécurité avant la mise en service. Les simulateurs de formation des opérateurs s’appuient également sur ce type de modèles. Les opérateurs peuvent ainsi s'entraîner à gérer le comportement d'une installation dans des conditions de fonctionnement normales et anormales, sans perturber la production réelle.

Le modèle virtuel n'est donc plus seulement un calcul d'ingénierie dont le résultat est transmis à la discipline suivante sous forme de données de conception. Idéalement, ce même modèle, ou du moins un ensemble cohérent de modèles, peut être utilisé tout au long des différentes phases du projet.

Le passage au jumeau numérique des processus

C'est précisément là que commence le développement du jumeau numérique, qui peut être utilisé pour la surveillance, les prévisions, les analyses de scénarios ou l’optimisation. Les travaux de recherche actuels considèrent notamment la combinaison d’un modèle de processus, de données en temps réel et de méthodes basées sur les données comme des éléments centraux de tels systèmes. Un tel jumeau de processus peut, par exemple, déduire un état de processus non directement mesurable à partir des données d’exploitation actuelles, calculer des états futurs possibles ou simuler des scénarios « et si ».

Le modèle doit correspondre à la réalité

L'un des principaux défis consiste à créer un modèle qui décrive la réalité avec une précision suffisante, et ce, avec un effort raisonnable. Pour cela, il faut disposer de données fiables sur les substances, les paramètres de processus, les cinétiques de réaction et les données d'exploitation. Cependant, les installations réelles évoluent au cours de leur cycle de vie. Les appareils sont remplacés, les formulations modifiées, les matières premières varient et les modes de fonctionnement sont adaptés. Un modèle créé une fois peut donc devenir obsolète avec le temps.

Même un jumeau numérique doit, dans certaines circonstances, faire l'objet d'une surveillance et d'une mise à jour continues. Les travaux de recherche actuels portent donc notamment sur l'apprentissage en ligne, l'évaluation des incertitudes et la réduction de modèles, afin que les modèles complexes puissent être suffisamment rapides pour des applications en temps réel tout en conservant leur pertinence.

L'intégration des données constitue un deuxième défi. Dans une installation de production, les données proviennent des systèmes de contrôle, de l'historian, du laboratoire, du MES, de l'ERP et des systèmes d'ingénierie. Ces données présentent des formats, des structures, des horodatages et des niveaux de qualité différents. Or, la qualité d’un modèle de simulation dépend entièrement de celle des données qui lui sont fournies. À cela s’ajoutent les formats propriétaires et les systèmes hérités existants.

La validation, un facteur déterminant

Plus la simulation se rapproche des décisions réelles en matière d'exploitation ou de qualité, plus la question de la validation prend de l'importance. Le niveau de précision requis pour un modèle d'ingénierie n'est pas le même que celui d'un jumeau numérique destiné, par exemple, à étayer une décision de production. Dans l’industrie pharmaceutique, il faut en outre tenir compte de la dimension réglementaire. C’est pourquoi les hypothèses du modèle, la qualité des données, les modifications et les processus de validation doivent être traçables.

L'une des évolutions les plus passionnantes des années à venir sera sans aucun doute l'association de la simulation et de l'intelligence artificielle : les modèles mécanistes intègrent les connaissances physiques existantes et peuvent ainsi prendre en compte, par exemple, les bilans de matière et d'énergie ou les conditions aux limites physiques. L'apprentissage automatique, quant à lui, permet d'identifier des corrélations à partir de données d'exploitation réelles, qui seraient difficiles à modéliser. Dans un deuxième temps, un modèle hybride pourrait alors relier ces deux sources d'informations.

La simulation devient un système capable d'apprendre

Le rôle de la simulation pourrait ainsi évoluer. Au lieu de se contenter de prédire le comportement d'une installation dans des conditions définies, un système hybride pourrait tirer continuellement des enseignements des nouvelles données d'exploitation tout en tenant compte des limites physiques.

Il apparaît ainsi que l'on s'éloigne des projets de simulation isolés pour s'orienter vers des modèles de bout en bout. Une simulation entièrement numérique commence dès la phase de recherche et développement, accompagne les étapes d'ingénierie et de mise en service, puis continue d'être utilisée pour l'optimisation et l'exploitation.