Abhatoo - Centre Nationale de Documentation

L’histoire des événements accidentels dans les industries chimiques montre que leurs conséquences sont souvent graves sur les plans humain, environnemental et économique. Cette thèse vise à proposer une approche de détection et de diagnostic des défauts dans les procédés chimiques afin de prévenir ces événements accidentels. La démarche commence par une étude préalable qui sert à identifier les causes majeures responsables des événements industriels chimiques en se basant sur le retour d’expérience (REX). En France, selon la base de données ARIA, 25% des évènements sont dus à l’emballement thermique à cause d’erreurs d’origine humaine. Il est donc opportun de développer une méthode de détection et de diagnostic précoce des défauts dus à l’emballement thermique. Pour cela nous développons une approche qui utilise des seuils dynamiques pour la détection et la collecte de mesures pour le diagnostic. La localisation des défauts est basée sur une classification des caractéristiques statistiques de la température en fonction de plusieurs modes défectueux. Un ensemble de classificateurs linéaires et de diagrammes de décision binaires indexés par rapport au temps sont utilisés. Enfin, la synthèse de l'acide peroxyformique dans un réacteur discontinu et semi-continu est considérée pour valider la méthode proposée par des simulations numériques et ensuite expérimentales. Les performances de détection de défauts se sont révélées satisfaisantes et les classificateurs ont démontré un taux de séparabilité des défauts élevés.