Evonik met en service des systèmes d'optimisation des procédés par IA dans des installations chimiques en Allemagne et en Belgique

fr.wedoany.com Rapport : Le 9 novembre, Oxeno, filiale du groupe allemand de chimie de spécialité Evonik Industries, a mis en service des modèles d'optimisation des procédés par intelligence artificielle sur ses deux sites de production chimique C4 à Marl (Allemagne) et à Anvers (Belgique). Développé par l'équipe du projet COMPAS, le système repose sur plus d'un million de simulations de conditions de production précalculées et peut générer des recommandations de contrôle des procédés en quelques secondes. À ce jour, les modèles concernés ont été appliqués à la production réelle et ont permis d'obtenir des résultats préliminaires : réduction de la consommation énergétique par unité de produit, diminution des émissions de dioxyde de carbone et accélération de la réactivité aux variations de matières premières.

Le projet COMPAS utilise la technique des modèles en boîte grise, qui combine les mécanismes thermodynamiques et de cinétique réactionnelle des installations chimiques avec des modèles d'intelligence artificielle entraînés. L'équipe du projet a précalculé plus d'un million de jeux de conditions de production différentes, constituant ainsi une base de données de conditions opératoires mobilisable. Après réception de nouvelles conditions de production, le système peut exploiter les résultats de calcul existants pour générer rapidement des recommandations d'optimisation des paramètres de fonctionnement correspondants, transformant ainsi des simulations complexes de procédés en bases décisionnelles opérationnelles utilisables en production.

Les deux sites de production chimique C4 de Marl (Allemagne) et d'Anvers (Belgique) ont déjà recours à cette technologie dans le cadre de leur production réelle. Les données d'application initiales montrent que les résultats calculés par les modèles d'intelligence artificielle présentent une bonne concordance avec les données de fonctionnement réelles des installations. Les équipes de production ajustent sur cette base les conditions opératoires des procédés, réduisent la consommation d'énergie nécessaire à la fabrication des produits cibles et améliorent le bilan carbone du processus de production. Lorsque la composition des flux de matières premières ou les conditions d'approvisionnement changent, les modèles aident également les opérateurs à évaluer plus rapidement différentes solutions de fonctionnement.

L'équipe du projet travaille actuellement à la phase suivante de développement des applications, notamment au transfert automatique des résultats d'optimisation générés par les modèles d'intelligence artificielle vers le système de contrôle des installations. Ces travaux constituent une extension du champ d'application des modèles existants et visent principalement à assurer l'interface de données entre les recommandations d'optimisation des procédés et les systèmes de contrôle numériques.

Evonik Oxeno a publié la méthodologie technique du projet COMPAS et ses récents résultats de recherche dans deux revues spécialisées, Chemie Ingenieur Technik et Chemical Engineering & Technology. L'équipe du projet élargit le champ d'application de cette technologie, évalue la possibilité de la transférer à d'autres procédés de production chimique et pétrochimique, et poursuit en parallèle les démarches de dépôt de brevets relatives aux technologies concernées.