Détection et localisation de dysfonctionnements par Réseaux Bayésiens

Détection et localisation de dysfonctionnements par Réseaux Bayésiens

Application à un réacteur continu tubulaire multiétagé

Buvat Jean-Christophe¹, Leray Philippe², Estel Lionel¹, Mouhab Nordine¹,Cosmao Jean-Marie¹

1-LRCP, INSA de Rouen, Place Emile Blondel, BP 8, 76131 Mont-Saint-Aignan Cedex

2-PSI, INSA de Rouen, Av. de l’Université, 76801 St-Etienne du Rouvray cedex

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Dans les domaines de la chimie fine ou de la chimie des polymères, les réacteurs fermés ou semi-fermés sont très utilisés bien qu’ils présentent des inconvénients majeurs en terme de sécurité. Les nombreux travaux qui portent sur les études de sécurité de ces équipements et sur les réactions chimiques que l’on y opère, tendent à réduire le spectre de leur utilisation. Dans ce contexte, les réacteurs continus sont une alternative intéressante pour les réactions exothermiques à cinétique rapide, car ils mettent en œuvre de plus faibles quantités de matière. Malheureusement, leur manque de flexibilité constitue souvent un des obstacles à leur utilisation pour les procédés versatiles de la chimie fine. Il est néanmoins possible d’apporter une réponse satisfaisante à ce problème, avec des systèmes continus multiétagés, qui présentent également des caractéristiques très intéressantes en terme de performances, de souplesse d’utilisation, et de sûreté de fonctionnement.

Ce dernier point doit être renforcé, car des études récentes ont montré que si heureusement peu d’accidents industriels majeurs sont observés, les incidents dits mineurs sont fréquents dans les industries chimiques et ont des conséquences socio-économiques non négligeables. Pour cette raison, la détection et la localisation de dysfonctionnements pouvant survenir sur un procédé chimique est un enjeu important pour contribuer à l’amélioration de la sécurité du procédé et de la qualité des produits formés. Plus celles-ci interviennent tôt, plus il est aisé de ramener le procédé vers des conditions opératoires sures, évitant les dérives plus importantes et diminuant les pertes de produit et de qualité.

Dans ce travail, nous proposons une méthode de détection et de localisation de dysfonctionnements utilisant les réseaux bayésiens. Il s’agit d’un formalisme de raisonnement probabiliste qui est complètement défini par un graphe causal G dont les sommets représentent un ensemble de variables aléatoires X (variables mesurables, températures, débits,… ou non mesurables, état de fonctionnement du système, concentrations) et par  l'ensemble des probabilités conditionnelles associées.

La phase d’apprentissage retenue consiste à déterminer le graphe (sa structure) G à partir d’expertises sur le domaine. L'ensemble des probabilités conditionnelles  est ensuite estimé à l’aide des données expérimentales de fonctionnement du réacteur en marche normale ou en différents modes dégradés. Une fois le réseau appris, l'utilisation du réseau bayésien se fait à l'aide d'algorithmes d'inférence permettant de calculer la probabilité de n'importe quelle variable conditionnellement à l'observation d'un certain nombre d'autres variables ce qui permet la détection et la localisation de pannes.

La réaction chimique choisie pour cette étude, est la réaction d’oxydation du thiosulfate de sodium par le peroxyde d’hydrogène qui a déjà été largement employée pour les études d’emballements thermiques. Cette réaction est opérée dans un réacteur tubulaire de 2,50 mètres de long avec deux alimentations intermédiaires. Le dispositif comporte également trois tronçons thermostatés indépendants et des mesures de températures et de compositions.

Nos premiers résultats montrent que cette approche permet la détection des variations de débit ou de composition des flux d’alimentation ainsi que des incidents sur les régulations des températures des doubles enveloppes. Dans une étape ultérieure, l’extension à d’autres cas et le déclenchement des opérations correctives restent à réaliser.