Prognostics et Health Management de systèmes Piles à Combustible de type PEMFC – PROPICE

Si la partie à combustible (PàC) apparait aujourd'hui comme une technologie alternative pour faire face aux défis environnementaux et économiques grandissants, son transfert vers l'industrie reste encore timide. Ces systèmes doivent effectivement être optimisés, notamment par l'augmentation drastique de leurs durées de vie. Ceci sous-tend de mieux maîtriser cette technologie, et par là même, de mieux en comprendre et en émuler le comportement. Plus encore, un nouvel axe scientifique et technologique émerge : le pronostic du fonctionnement des PàC constitue un domaine dont l'exploration doit être renforcée. C'est ce qui fait l'objet de ce projet dans lequel les partenaires se proposent de développer des méthodes intelligentes de PHM (Prognostics & Health Management) afin de suivre l'état de santé et d'estimer la durée de vie des systèmes PàC de type PEMFC (Proton Exchange Membrane Fuel Cells).

Cette thématique originale est encore vierge à notre connaissance : bien que l'activité de PHM soit en plein essor, il apparait que l'effort international dans le domaine ne porte pas sur des applications PàC. Ceci peut en partie s'expliquer par le manque de connaissance sur les comportements de ces systèmes. Il est en effet difficile de développer des outils de pronostic prenant en compte l'incertitude inhérente aux phénomènes de défaillance mal appréhendés. En complément, le pronostic est une activité qui pose de durs problèmes de "déploiement", et il est difficile, d'une part, de savoir comment paramétrer un outil de pronostic, et d'autre part, d'être à même d'en juger a priori de la qualité sans attendre la détérioration irréversible d'un équipement. Au final, les objectifs scientifiques du projet se déclinent ainsi comme suit :
- développer des approches de pronostic fiable pour les cœurs de PàC PEMFC,
- en faciliter la mise en œuvre,
cela à terme afin de tendre vers une approche générique compatible avec un déploiement industriel.

Trois axes de développements (imbriqués) principaux sont attendus.
1. Le premier porte sur la maîtrise de la confiance du processus de pronostic. Sur ce point, notre ambition est non seulement d'être à même d'estimer la durée de vie résiduelle d'une PàC, mais en plus d'étendre les capabilités des outils de pronostic développés afin de quantifier a priori l'erreur de pronostic, voire de contrôler la distribution de cette erreur. Plusieurs approches sont envisagées : pronostic orienté "modèle" par le développement des Bond Graph à incertitude paramétrique, pronostic orienté "données" par l'extension d'approches "signals" et de réseaux connexionnistes (réseaux de neurones et réseaux neuro-flous). Le développement d'une approche hybride est également programmé.
2. Le deuxième axe de développements vise à renforcer l'applicabilité des outils de pronostic. L'objectif est d'imaginer des éléments de solutions afin d'une part, de s'affranchir de l'intervention de l'utilisateur dans la construction de ces outils (éviter les choix arbitraires), et d'autre part, de réduire le temps d'apprentissage et/ou de paramétrisation nécessaire. Plusieurs pistes seront étudiées : la construction de systèmes adaptatifs et parcimonieux, la caractérisation "d'enveloppes d'apprentissage" et/ou d'échantillons d'apprentissage représentatifs, etc.
3. Le troisième pan de travail portera sur le processus d'adoption industrielle des PàC. La dissémination et le transfert des résultats vers les industriels ne peuvent se concevoir sans une connaissance précise des attentes de ceux-ci. Il est ainsi nécessaire de comprendre le processus de diffusion de la technologie PàC dans le monde industriel, et d’identifier les points de blocage autres que ceux liés aux aspects technologiques. Le consortium projet bénéficie d'une compétence en Sciences Humaines et Sociales qui permettra de développer cet axe.