Nonlinear Modeling, Identification and Control of Membrane Bioreactors

Guilherme Araujo Pimentel 1, 2, 3
1 MODEMIC - Modelling and Optimisation of the Dynamics of Ecosystems with MICro-organisme
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée , MISTEA - Mathématiques, Informatique et STatistique pour l'Environnement et l'Agronomie
Résumé : Cette thèse propose un modèle dynamique d’un BioRéacteur à Membrane Submergée (BRMS) incluant les comportements physiques et biologiques du processus. La filtration (aspect physique) est représentée par un modèle avec des résistances en série, composé de la résistance réversible (liée au processus de formation d'un gâteau qui peut être enlevé grâce à un débit d’air) et de la résistance au colmatage irréversible. Le comportement biologique est décrit par un modèle de chémostat simple. L’analyse du modèle comprend : l’analyse asymptotique, l’observabilité, la contrôlabilité et l’étude dynamique lente et rapide. Cette dernière, basée sur le théorème de Tikhonov, révèle la possibilité de simplifier la dynamique du modèle en découplant le processus en trois échelles de temps : l’évolution du colmatage à long terme (dynamique lente), la dégradation biologique (dynamique rapide) et la formation du gâteau (dynamique ultrarapide). Par conséquent, une identification des paramètres est organisée en trois étapes correspondant aux trois échelles de temps obtenues à partir de l'analyse analytique. L'identification des paramètres est implémentée en utilisant d’une part une fonction de coût basée sur la méthode des moindres carrés pondérés et d’autre part, l'inverse de la matrice d’information de Fisher (FIM) qui est utilisée pour obtenir les intervalles de confiance des paramètres calculés. La capacité du modèle à prédire la pression transmembranaire et la dégradation biologique est prouvée par la validation du modèle et la validation croisée des résultats. Comme les processus BRMS sont relativement nouveaux, les données expérimentales publiées dans la littérature restent relativement rares. C’est pourquoi un procédé de laboratoire a été conçu, construit et automatisé. Des mesures en ligne des variables du procédé, telles que la température, les matières en suspension (MES), les concentrations en ammoniaque et en nitrate, les débits d'air et de l’effluent liquide ainsi que la pression transmembranaire sont rassemblées afin de valider le modèle proposé. De plus, des données expérimentales collectées dans un procédé pilote situé en Espagne sont utilisées pour consolider la validation du modèle. Concernant le contrôle du processus, deux approches différentes sont présentées : une commande prédictive non linéaire (NMPC) est mise en œuvre afin d'optimiser le taux de production d'effluent et de maximiser la période entre deux opérations de nettoyage chimique et un contrôleur linéarisant basé sur la théorie de Lyapunov est conçu afin de stabiliser le colmatage en manipulant le débit d'air et d’effluent liquide. Les résultats présentés dans cette thèse montrent l'importance des études analytiques sur les modèles afin d’améliorer la compréhension et de permettre la simplification de ces modèles. Un autre point important est la simplicité de la structure du modèle dynamique et le nombre réduit de paramètres. Ce travail montre que cette structure est suffisante pour mettre en œuvre des stratégies de contrôle avancées sur les processus BRMS et même de prédire la dégradation biologique et la dynamique de croissance du colmatage.
Type de document :
Thèse
Environmental Sciences. Université Montpellier 2, 2015. English
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Contributeur : Guilherme Araujo Pimentel <>
Soumis le : lundi 16 mars 2015 - 14:54:28
Dernière modification le : samedi 27 janvier 2018 - 01:31:37
Document(s) archivé(s) le : mercredi 17 juin 2015 - 10:05:54

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Guilherme Araujo Pimentel. Nonlinear Modeling, Identification and Control of Membrane Bioreactors. Environmental Sciences. Université Montpellier 2, 2015. English. 〈tel-01130312〉

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