Atteindre l'Opération Efficace et à Charge Elevée de Digesteurs Anaérobies – RELOAD

L'originalité du projet RELOAD réside dans le couplage des modèles biologiques et hydrodynamiques, généralement traités séparément dans la littérature. En effet, les modèles biologiques, dont le modèle ADM1, supposent que le contenu du bioréacteur soit parfaitement mélangé, ce qui n’est pas le cas des digesteurs industriels traitant des mélanges très visqueux. D'autre part, les modèles d'hydrodynamique numérique (CFD) ne prennent pas en compte les transformations biologiques des fluides qu’ils modélisent.
La stratégie suivie a été de caractériser la rhéologie du digestat d'un méthaniseur industriel (Pot au Pin Énergie, PAPE). Ces données ont permis de cartographier précisément les écoulements et les zones de mélange dans le digesteur. Cette cartographie a donné lieu à un découpage du réacteur en compartiments interconnectés dont les flux ont été calculés grâce à la CFD.
Chaque compartiment a fait l’objet d’une modélisation biologique spécifique, validée à partir des données de quatre réacteurs de laboratoire et de celles du digesteur de Pot au Pin Énergie.
Cette approche a permis de simuler l'hétérogénéité spatiale du digesteur et de prédire des zones d'inhibition, jusqu’alors indétectables avec un modèle classique de réacteur parfaitement mélangé, tout en limitant les coûts de calcul importants inhérents aux approches de CFD.
Enfin, ce modèle couplé a été optimisé en temps de calcul par deep learning afin de créer un modèle rapide mais précis pour le pilotage du digesteur via un système de contrôle commande prédictive.

Les simulations du modèle couplant l’hydrodynamique et la biocinétique révèlent que dans le digesteur, l’écoulement est laminaire et que les agitateurs ne mélangent que 10% du volume total. De plus, elles établissent que 58% de la production de biométhane a lieu dans seulement 27% du volume, ce qui permet d’identifier des zones à fort risque d'inhibition.
Le deep learning a permis de réduire le temps de calcul du modèle couplé hydro-biologique, tout en maintenant une excellente capacité de prédiction (facteur d’accélération ~3000). Cet outil a permis d'optimiser les stratégies de pilotage, augmentant potentiellement la production.

Le projet RELOAD a développé un outil de simulation numérique pour le suivi, le contrôle et l'amélioration des digesteurs anaérobies industriels. Son originalité repose sur une approche combinant expérimentation multi-échelle et modélisation, avec le digesteur de PAPE comme étude de cas.

Parmi les réalisations majeures du projet, la stratégie de réduction d’échelle du digesteur a permis de valider rigoureusement les simulations hydrodynamiques grâce à la mesure des écoulements locaux d'un fluide non-newtonien modèle. Une autre réalisation majeure est la réduction drastique de la complexité du modèle et du temps de calcul grâce à l'apprentissage profond (deep learning), rendant possible l’utilisation de modèles de recherche à temps de calcul long dans des systèmes de contrôle industriels en temps réel.

Les simulations indiquent qu'une réduction de 60% de la fréquence de mélange ne nuit pas à l'efficacité hydraulique, rendant la réduction de 20% de l'énergie d'agitation très réalisable. L'augmentation de rendement de 3% et la simulation de montée en charge restent à évaluer.
Les travaux futurs pourraient inclure l'intégration de simulations multiphasiques (liquide-solide-gaz) pour dépasser les limites de la modélisation rhéologique monophasique, en tenant compte de la viscosité locale. Une amélioration du modèle hydrodynamique compartimenté serait l'automatisation de la détermination des compartiments et une meilleure compréhension des flux. D'autres optimisations pourraient intégrer la simulation du site dans sa globalité (post-digesteur, circulation, consommation d'énergie) et l'étude de la robustesse face aux perturbations.

La méthodologie développée peut servir de modèle pour d'autres systèmes anaérobies. Le modèle couplé compartiments-ADM1 est une plateforme puissante pour l'expérimentation in silico. L'intégration du modèle d'apprentissage rapide dans le système de contrôle commande permettra l'optimisation en temps réel de la production de méthane.

Les travaux du projet ont donné lieu à deux thèses de doctorat et à 14 publications scientifiques soumises à des revues et conférences internationales. Ces articles portent sur la méthodologie de validation des modèles d'écoulement, le couplage hydro-biologique et l'application du deep learning pour la réduction de modèles, ainsi que l’optimisation du procédé. La méthodologie développée est un socle pour de futures innovations en contrôle de bioprocédés.

Le projet RELOAD est un projet de recherche collaborative-entreprise (PRCE) coordonné par Air Liquide. Il associe trois partenaires académiques : le LBE (INRAE), CentraleSupélec (L2S & LGPM) et le LRGP (CNRS, Université de Lorraine). Le projet a commencé en novembre 2021 pour une durée de 48 mois. Il a bénéficié d’une aide ANR de 550 034 € pour un coût global de l'ordre de 1,63 M€.

La digestion anaérobie (AD) génère du biogaz, duquel est extrait le biométhane, un biocarburant qui contribue à la mobilité propre. Les politiques de soutien à la filière biométhane en France, et notamment les tarifs d’achat, seront réduits dans les années à venir. Il est donc primordial d’intensifier le procédé de méthanisation et réduire les coûts de production du biométhane, afin de continuer à déployer ce vecteur d’énergie renouvelable.

Les digesteurs les plus répandus sont de type CSTR (Continuous Stirred Tank Reactor), opérés à une teneur en matières sèches de maximum 10-15%. L’agitation joue un rôle majeur dans le procédé, qui est d’homogénéiser le milieu, afin de maximiser la productivité et limiter les phénomènes de sédimentation. Toutefois, l’agitation ne doit pas être trop forte, afin de ne pas induire de stress sur les microorganismes et limiter la consommation énergétique du procédé.

RELOAD permettra de développer un modèle scientifique complet de l’AD, qui couple biologie et hydrodynamique. Ce modèle sera ensuite réduit et intégré pour effectuer du contrôle commande et optimiser le procédé. Les objectifs sont multiples: optimiser le procédé en termes d’agitation, de pilotage et augmenter la teneur en solides acceptée, jusqu’à 20%. Le procédé sera ainsi intensifié et les coûts de production seront réduits. Le développement d’un nouvel outil numérique dans RELOAD est en ligne avec la feuille de route stratégique de l’ADEME (2017). Cela représente un des besoins en recherche, développement et innovation pour lever des verrous de la filière biométhane.

Les travaux seront effectués sur de l’ensilage de céréales et du lisier, qui sont deux substrats parmi les plus représentatifs du gisement national. Toutes les échelles seront étudiées, depuis le laboratoire, au pilote puis finalement à l’échelle 1 sur un site industriel. Ce projet est innovant car aucun modèle complexe couplé hydro-biologique n’existe à ce jour pour le pilotage de la méthanisation, qui plus est à haute teneur en solides.

Le consortium est complémentaire, avec le LBE (expert en AD et modélisation), CentraleSupélec (CS, expert en procédés et contrôle commande), LRGP (expert en procédés/bioréacteurs) et Air Liquide (AL, leader industriel des gaz). Le projet est construit ainsi: WP1 (lead AL) - coordination, WP2 (lead LRGP) - modélisation hydrodynamique, WP3 (lead LBE) - couplage du modèle hydrodynamique avec un modèle biologique, WP4 (lead AL) - validation pilote et industrielle, WP5 (lead CS) - implémentation du modèle: contrôle commande et optimisation du procédé (agitateur innovant, paramètres opératoires optimaux). Une subvention de 550 k€ est demandée à l’ANR, pour un coût total du projet à 1,6 m€.

Ce partenariat public-privé très complémentaire permettra de transférer des connaissances fondamentales physiques et biologiques au pilotage et à l’optimisation de digesteurs industriels. Le modèle final sera facilement transférable à différents sites industriels, après ajustement de certains paramètres d’entrée (rhéologie, configuration du digesteur, caractéristiques du substrat). Son originalité est de coupler les modèles biologiques et hydrodynamiques, jusqu'alors séparés, à des teneurs en solides élevées. RELOAD est un projet ambitieux en ligne avec l’axe Bioéconomie de l’ANR.

Les retombées du projet sont variées: (i) scientifiques, avec le développement de modèles fondamentaux et pilotage de bioprocédés complexes; (ii) industrielles, avec un transfert de l’outil sur de multiples sites de méthanisation, (iii) économiques, avec un gain potentiel immédiat de 2.1 m€/an et un marché pour la licence de l’outil de pilotage entre 6.1 et 8.1 m€/an en France d’ici 2028, selon une étude interne Air Liquide; (iv) sociétales, avec la contribution au secteur de la méthanisation, pour développer ce vecteur d’énergie renouvelable.