Jumeaux Numériques pour le traitement thermique, l’optimisation et le contrôle des fours industriels – TwinHeat

Dans de nombreuses industries, et en particulier dans celle du verre, les fours sont une technologie largement adoptée. En raison du changement climatique mondial, des avancées sont attendues pour réduire l'empreinte CO2. Cela devient d'autant plus important pour l'industrie du verre, où les fours sont utilisés pour faire fondre un liquide formateur de verre à une température allant jusqu'à 1600°C: un processus aujourd'hui considéré comme l'un des plus énergivores et des plus émetteurs de CO2 au monde.

La simulation numérique est un outil standard pour la modélisation des fours. Cependant, elle reste complexe et nécessite un temps de calcul important pour concevoir avec précision un nouveau four limitant le nombre de cas testés et de variantes étudiées. Cette situation est encore plus compliquée par le nombre toujours croissant de cas d'exploitation et le besoin de flexibilité des nouvelles installations industrielles.

Un cadre numérique précis pour concevoir de nouveaux fours et optimiser le contrôle des fours existants est un sujet d'importance majeure. Il permet d'améliorer la conception de nouveaux systèmes de chauffage visant à réduire la consommation d'énergie ou changer la source d'énergie (énergie décarbonée : électricité ou hydrogène), de réduire le temps et le coût de contrôle des fours (en réduisant le temps d'expérimentation), et de développer continuellement des produits sûr et fiables qui répondent aux spécifications des clients.

Malgré l'intérêt évident de l'industrie pour une modélisation et un contrôle précis des processus de chauffage, il n'existe pas d'étude globale ni de réponse générale à ce problème dans un contexte industriel. Un cadre numérique innovant couplé à l'intelligence artificielle doit être conçu et mis en œuvre pour i) optimiser les conditions de fonctionnement des fours existants, ii) étudier les combinaisons optimales de paramètres de chauffage, iii) minimiser la consommation d'énergie, iv) s'adapter à la transition énergétique, tout en respectant les contraintes de qualité des produits.

Deux actions simultanées sont nécessaires pour réaliser cette percée : premièrement, le développement d'une stratégie numérique révolutionnaire assistée par l'apprentissage automatique pour la prédiction précise de la dynamique des fluides du four dans des conditions bien définies et contrôlées. Deuxièmement, le développement d'une stratégie intégrée d'apprentissage par renforcement profond pour le système de contrôle du four à utiliser comme base pour un système de contrôle et d'optimisation automatique, notamment par le biais de modèles prédictifs intelligents.

Quatre grands groupes industriels nationaux confrontés à ces défis vont s'associer pour soutenir la chaire TwinHeat, pour créer le jumeau numérique de leurs propres fours, pour tirer parti de sa compréhension, de son comportement thermique, de son contrôle et enfin de son optimisation : Saint-Gobain, Verallia, Fives et Pochet. Suite à la recommandation du panel de présidents en 2023, un nouveau partenaire renforcera la capacité de ce consortium à disséminer cette technologie de jumeau numérique et à exploiter son plein potentiel au niveau industriel : SCC Sciences Computers Consultants, 30 ans d'expérience dans le développement et la commercialisation de logiciels de simulation numérique dédiés aux procédés industriels de transformation des matériaux.

La chaire TwinHeat contribue donc à une vision à long terme d'outils de calcul de haute fidélité comme base pour des simulations fiables de processus de fours permettant aux partenaires d'éliminer plusieurs obstacles techniques majeurs, d'aider plus rapidement à la prise de décision pour fournir des matériaux de haute qualité, de minimiser la consommation d'énergie, d'éviter le rejet de matériaux et donc d'optimiser les processus thermiques.