Optimisation stochastique d'un mélange de cru de ciment

Une des étapes critiques du procédé de fabrication du ciment est la production du mélange de cru. Un cru homogène permettra la production d'un ciment de qualité en plus de stabiliser le procédé de cuisson et de réduire la consommation d'énergie au four. Le mélange du cru de ciment est le résultat d'un mélange de diérents matériaux (argile, calcaire, fer, matériaux auxiliaires). Le présent mémoire s'intéresse à améliorer l'homogénéité du mélange de cru en contrôlant les proportions des divers matériaux arrivant au mélange. Le système de contrôle développé dans ce mémoire consiste à estimer la composition des matériaux arrivant au mélange et du mélange à partir d'outils géostatistiques tels que le cokrigeage simple et le cokrigeage ordinaire. Les matrices de covariance nécessaires pour l'utilisation de telles méthodes sont obtenues à partir des corrélations et corrélations-croisées observées dans les matériaux arrivant au cru ainsi que les proportions passées des matériaux produisant le cru. Diérents paramètres ont été ajoutés à l'algorithme de contrôle tel que les facteurs de gain et de contrôle des varations des proportions. Ces paramètres ont été optimisés an d'obtenir un mélange le plus homogène possible. L'utilisation de moyennes mobiles dans le système de contrôle a aussi été étudiée. Les algorithmes de contrôle développés à partir de l'estimation par cokrigeage simple ou ordinaire ont été comparés à une variante de l'algorithme de contrôle utilisée dans les usines de ciment Lafarge (cet algorithme utilise la dernière donnée connue de la composition du mélange pour estimer sa prochaine composition) dans diérentes situations simulées par simulations multivariées. La première situation à l'étude est une variation brusque dans la moyenne de la composition d'un des matériaux. L'algorithme de contrôle a ensuite été appliqué sur des simulations avec des eets de pépite et portées diérents. Finalement, la réaction de l'algorithme de contrôle lorsque la portée ou l'eet de pépite du modèle diérait de la portée et l'eet de pépite des matériaux simulés a été étudiée. Les diérents cas étudiés ont permis d'établir qu'avec les bons paramètres, QMC permettait de produire un mélange de cru de ciment plus homogène. Par contre, l'algorithme de contrôle avec estimation de la composition du mélange et des matériaux par cokrigeage présentait certains avantages dont une diminution des variations des proportions des matériaux.

Abstract

One of the critical steps of the cement process is the production of the raw mix. A homogeneous raw mix will allow the production of a quality cement. It will also have a stabilizing eect on the clinkerisation process and reduce the energy consumption. The cement raw mix is the result of a mixing process of dierent materials. Some of these materials are found in the quarry adjacent to the cement plant (limestone, clay) while others (iron, for example)are brought to the plant. The present thesis is interested in making the raw mix more homogeneous by controlling the proportions of the dierent materials composing the mix. The control system developed in this thesis consists in estimating the materials and the mix using geostatistical estimation methods such as simple and ordinary cokriging. The covariance matrices used in such estimation methods are derived from the correlations and cross-correlations observed in the materials producing the raw mix, as well as the past proportions used to produce the mix. Dierent parameters were added in the control algorithm,such as gain and proportion variation control factors. These parameters were optimized so as to get the most homogeneous mix. The use of mobile means in the control system was also studied. The control algorithms developed using simple and ordinary cokriging were compared to a variant of the control algorithm used in Lafarge cement plants (a control algorithm using the last known composition of the mix to estimate its next composition, known as QMC)in various situations simulated using multivariate simulations. In the rst situation, a rapid change of the mean on one of the materials was simulated. The control algorithm was then applied to simulations with dierent nugget eects and range. Finally, the reaction of the control algorithm was studied when the nugget eect and the range of the model given to the algorithm diered from the nugget eect and range of the simulated materials. The various case studies helped determine that, with the right parameters, QMC allowed to produce the most homogeneous raw mix. However, the control algorithm with an estimation by cokriging presented advantages such as less variations in the material proportions.