Les fours rotatifs sont essentiels aux opérations des industries de transformation où un échange énergétique rapide dans un milieu solide est nécessaire. Dans l’industrie des pâtes et papiers, les fours à chaux rotatifs sont utilisés pour décomposer le carbonate de calcium en chaux et en dioxyde de carbone. Bien que ce dioxyde de carbone soit considéré comme biogénique, une quantité importante de CO₂ est dégagée par la combustion de combustibles fossiles utilisés comme source d’énergie. L’objectif de l’exploitation des fours à chaux rotatifs est de réduire la consommation de combustibles fossiles, pour minimiser le coût du combustible et réduire les émissions de dioxyde de carbone non biogénique rejetées dans l’atmosphère par la combustion.
Les fours rotatifs présentent un avantage unique, c’est-à-dire que leur configuration physique peut être modifiée après leur construction à un coût relativement faible, comparativement à d’autres équipements des usines de pâte à papier. Les modifications apportées aux chaînes et aux types de matériaux réfractaires peuvent améliorer l’efficacité énergétique du four. Ces changements s’accompagnent toutefois de risques opérationnels qui doivent être correctement atténués afin de s’assurer que les avantages ne sont pas contrebalancés par des pertes de production liées à des arrêts imprévus. Il est donc primordial de disposer de données de procédé de haute qualité et de modèles fondamentaux pour déterminer quelle configuration minimisera la consommation d’énergie en toute sécurité. Bien que des modèles existent, les données de procédé, qu’il s’agisse de données de laboratoire ou de mesures en ligne, comportent des erreurs inconnues. Ces erreurs, lorsqu’elles sont utilisées pour orienter la prise de décision, peuvent nuire à l’optimisation des conceptions.
Le rapprochement des données est un domaine d’étude du secteur du contrôle des procédés qui permet d’identifier les erreurs aberrantes et de corriger les mesures en appliquant de simples bilans de masse et d’énergie. Ce concept s’est développé au fil des décennies et continue de faire l’objet d’une attention particulière dans les diverses publications, intégrant les avancées en statistiques, en optimisation et en apprentissage automatique.
Il est intéressant de noter que, bien que ces techniques puissent s’appliquer à n’importe quel procédé industriel, peu d’applications consacrées à l’industrie des pâtes et papiers sont rapportées dans la littérature. FPInnovations, en collaboration avec Houghton Cascades et nos membres de l’industrie canadienne des pâtes et papiers, s’efforce d’introduire le rapprochement des données dans ce secteur. À ce jour, trois techniques distinctes de rapprochement des données ont été appliquées aux mesures effectuées autour d’un four à chaux. À titre d’illustration, voici un petit échantillon des mesures de rapprochement, où les données « telles que mesurées » sont représentées par une barre verte et la distribution des estimations rapprochées est indiquée en bleu. Les erreurs aberrantes sont facilement identifiables à l’œil nu et à l’aide de statistiques.
L’application de ces techniques fournit des estimations des mesures comportant une marge d’erreur aberrante, qui, dans ce contexte, peut atteindre 5 à 10 % par rapport aux valeurs mesurées. Dans le cas des fours à chaux rotatifs, ces mesures sont généralement utilisées pour prendre des décisions techniques liées à la conception d’éléments clés (c’est-à-dire les chaînes, les matériaux réfractaires, etc.) du four. L’utilisation de données brutes peut mener à des conceptions peu efficaces sur le plan énergétique et entraîner des pertes de plusieurs centaines de milliers de dollars par année. Pire, cela peut aussi conduire à des conceptions encore moins performantes associées à une durée de vie réduite des matériaux réfractaires et à des temps d’arrêt imprévus (ayant un coût de millions de dollars par incident). Le rapprochement des données constitue donc une première étape importante pour faire en sorte que nos fours à chaux fonctionnent de manière écoénergétique et fiable.
Ce projet a été rendu possible [en partie] grâce au Programme d’innovation forestière de Ressources naturelles Canada.
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Wesley Gilbert, Chercheur principal
wesley.gilbert@fpinnovations.ca
