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HAL Id: tel-00462334 https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00462334 Submitted on 9 Mar 2010 HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of sci- entific research documents, whether they are pub- lished or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers. L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d’enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés. Modèles de connaissance de la cristallisation de troisième jet en sucrerie de cannes Expérimentations et simulations Teddy Libelle To cite this version: Teddy Libelle. Modèles de connaissance de la cristallisation de troisième jet en sucrerie de cannes Expérimentations et simulations. Génie des procédés. Université de la Réunion, 2007. Français. tel-00462334 THÈSE DE DOCTORAT présentée À L’UNIVERSITÉ DE LA RÉUNION U.F.R de Sciences et Technologies Année 2007 Par Teddy Jeannick LIBELLE Pour obtenir LE GRADE DE DOCTEUR Spécialité : Génie des Procédés Modèles de connaissance de la cristallisation de troisième jet en sucrerie de cannes Expérimentations et simulations Soutenue le 28 septembre 2007 devant la commission d’examen composée de : Président et rapporteur : M. A. COLLIGNAN Professeur Rapporteurs : Mme M. DECLOUX M. G. DEFAYE Professeur Professeur Directeur de thèse : M. J-P. CHABRIAT Professeur Examinateurs : Mme B. GRONDIN-PEREZ M. M. BENNE Maître de Conférences H.D.R Maître de Conférences Invité : M. J-C. PONY Directeur de l’usine sucrière de Bois Rouge i Remerciements Cette thèse s’est déroulée au Laboratoire d’Energétique, d’Electronique et Procédés (LE2P) de la Faculté des Sciences de l’Université de La Réunion, dirigée par Monsieur le Professeur J-P. CHABRIAT. Je tiens à lui exprimer très chaleureusement ma reconnaissance pour l’intérêt qu’il a porté à ce travail, pour m’avoir permis de suivre une formation scientifique de qualité et pour ses encouragements. Je suis également reconnaissant envers tous ceux qui ont contribué à la réussite de ce travail, et plus particulièrement : à Madame B. GRONDIN-PEREZ, Maître de Conférences H.D.R, et Monsieur M. BENNE, Maître de Conférences, pour leurs conseils et commentaires si précieux pour mes recherches. à Madame le Professeur M. DECLOUX et Monsieur le Professeur G. DEFAYE, rapporteurs, et à Monsieur le Professeur A. COLLIGNAN, examinateur, qui ont accepté d’évaluer ce travail et qui vont m’apporter des remarques et suggestions utiles et pertinentes. à Monsieur J.D. LAN-SUN-LUK, Professeur, Monsieur R. LORION, Maître de Conférences, Monsieur F. ALICALAPA, Maître de Conférences, Monsieur L. CHANE- KUANG-SANG, Maître de Conférences, Monsieur A. CELESTE, Maître de Conférences, pour leurs aides et conseils. à Monsieur P. JEANTY, ingénieur de recherche, et Monsieur Y. HOARAU, technicien de laboratoire, sans qui les réalisations techniques auraient été difficiles. Je ne peux oublier les thésards, stagiaires et amis du laboratoire avec qui j’ai partagé une tranche de vie et auprès de qui j’ai appris et partagé. Cette thèse est le fruit d’une collaboration entre l’usine sucrière de Bois Rouge et le LE2P de l’Université de La Réunion. Je tiens à exprimer mes remerciements à Monsieur J.C. PONY pour sa confiance, ses encouragements et l’intérêt constant qu’il porte aux travaux effectués au sein du LE2P. Je tiens à remercier aussi Monsieur C. BERNARD et Monsieur J. JAURES pour leurs compétences et leurs gentillesses. Je tiens à remercier Madame L. LUCILLY, responsable du laboratoire d’analyses à l’usine de Bois Rouge, pour ses compétences et sa gentillesse. Je tiens à remercier aussi les cuiseurs, BABOUM, RAYMOND, J. MARC et TI COQ, pour leurs disponibilités et leurs gentillesses. ii Je tiens à remercier toute l’équipe du C.E.R.F avec laquelle j’ai travaillé, L. CORCODEL, S. HOAREAU, J.L. ZOÏDE et J.P. DIJOUX, et qui m’a si gentiment accueilli au sein de leur laboratoire et me permettant ainsi de faire mes analyses. A tous ceux non cités, de l’Université de La Réunion et de l’Usine de Bois Rouge, qui ont suivi de près ou de loin ce travail, j’aimerais leur dire un grand merci. Cette thèse n’aurait pu être possible sans les financements de la Région Réunion et de l’Europe. Ici se trouve l’expression de mes remerciements les plus sincères. Enfin, je ne pourrais pas oublier toute ma famille, et mes amis Patrick, Sandrine et la petite Noémie. Je les remercie pour leurs compréhensions et leurs encouragements, qui m’ont été d’un grand soutien. iii Résumé Cette étude concerne la modélisation d’un procédé de cristallisation de troisième jet, dite cristallisation C, en sucrerie de cannes. De par la complexité des phénomènes physico- chimiques mis en jeu lors d’une cristallisation industrielle, il est nécessaire de développer plusieurs approches de modélisation. Cette multiplicité de modèles permet de comparer ainsi les diverses approches proposées. Nous avons pour cela axé notre étude sur la modélisation des diverses cinétiques des phénomènes physiques qui interviennent lors d’une cristallisation C, par le biais de plusieurs modèles mathématiques. En effet, nous avons considéré trois types de cinétiques pouvant exister au sein de la solution : la cinétique de nucléation, la cinétique de croissance et la cinétique d’agglomération. Nous avons aussi mis en place plusieurs stratégies de modélisation dites « hybrides », qui sont en fait les combinaisons de réseaux de neurones et de modèles de connaissances. Les phases d’apprentissage des réseaux de neurones sont basées sur des mesures, et la modélisation globale du procédé de cristallisation combine cette approche systémique aux différents modèles de connaissance choisis. Ces diverses approches utilisées n’occultent pas les démarches classiques de modélisation en génie de la cristallisation. De ce fait, si nous souhaitons contrôler le procédé, plusieurs modèles mathématiques s’articulant autour de différents bilans de population sont proposés. Ce travail est original, d’une part, car il décrit la cristallisation de troisième jet, et d’autre part, du fait que les divers modèles de cinétiques soient identifiés avec des données industrielles. En effet, il faut souligner qu’il n’existe quasiment pas de travaux relatifs à la cristallisation C, donc peu de références bibliographiques sur cette cristallisation de bas produit en milieu industriel sucrier. iv Summary This study deals with modeling the boiling third crystallization process, boiling C crystallization in cane sugar mill. Due to the complexity of physicochemical phenomena involved in the industrial boiling crystallization, it is necessary to develop several modelling approaches. By this way, the variability of these models leads to compare the various modeling suggested. We have focused our research on modeling various kinetics of physical phenomena contributing to the boiling C crystallization, through mathematical models. We have considered three kinetics that exist in solution: the nucleation rate, the growth rate and the agglomeration rate. We are proposing several boiling modeling, called “hybrid modeling strategies”, which are the combinations of neural networks and the prior knowledge. The neural networks’ training is based on some industrial data, and the boiling C crystallization process modelling associates this systemic model to the prior knowledge. The various approaches presented do not exclude the classical modelling in boiling crystallization. For this reason, if we want to supervise the boiling crystallization process, several mathematical models are suggested through the population balances. This study is original, on one hand, by describing the boiling C crystallization, and on the other hand, by the identification of several modeling with industrial data. It is necessary to underline that there is a lack of literature data regarding the boiling C crystallization, and thus there are only few bibliographical references on the boiling C crystallization in cane sugar mill. v Nomenclature a Coefficient dépendant de la qualité des non-sucres a Activité thermodynamique du soluté * a Activité thermodynamique du soluté à l’équilibre A Surface d’échange [m2] T A Surface totale offerte par les cristaux [m2] b Coefficient dépendant de la qualité des non-sucres ( ) B v  Fonction de taux d’apparition des cristaux [m-3s-1] 0  B Vitesse d’agglomération [(nb).m-3.s-1] f Bx brix du produit d’alimentation [%] LM Bx Taux de matière sèche contenu dans la liqueur mère % LM Bx Brix de la liqueur mère [%] MC Bx Taux de matière sèche contenu dans la massecuite % MC Bx Brix de la massecuite [%] max T y Bx Brix pour une température et pureté données [%] C Masse des cristaux [kg] C Concentration [mol.L-1] ou [kg.m-3] * C concentration à saturation [kg.m-3] c Coefficient dépendant de la qualité des non-sucres c , C Concentration du soluté [mol.L-1] ou [kg.m-3] * c Concentration du soluté à l’équilibre [mol.L-1] ou [kg.m-3] CC Taux de cristaux % CC Teneur en cristaux ou pourcentage de cristaux [%] c Cp Capacité calorifique des cristaux dans la solution [J.(kg.°C)-1] lm Cp Capacité calorifique de la liqueur mère [J.(kg.°C)-1] mc Cp Capacité calorifique de la massecuite [J.(kg.°C)-1] CS Coefficient de saturation ( ) D v  Fonction de taux de disparition des cristaux E Masse eau [kg] g E Energie d’activation [J. mol-1] e Charge électrique élémentaire [C] E Champ électrique [V.m-1] F Facteur de forme f F Débit du produit d’alimentation [m3.s-1] cw hs F ou hs F Débit d’eau condensée [m3.s-1] w F Débit d’alimentation en eau [m3.s-1]  f  Facteur de uploads/Science et Technologie/ cristal-i-soir.pdf