Frank Deruyck, maître de conférences, Université des sciences appliquées et des arts de Hogent
Cette présentation décrit la création d'un plan d'expériences (DOE) optimal et de modèles statistiques visant à maximiser les performances d'un procédé de bouclage chimique avec capture de CO₂ pour la production d'H₂ et de gaz de synthèse, ressources énergétiques et économiques circulaires potentiellement nouvelles. Le réacteur à lit fluidisé complexe utilisé est sujet à de nombreux effets interactifs et quadratiques, ainsi qu'à du bruit aléatoire ; une stratégie expérimentale et de modélisation rigoureuse est donc indispensable. Dans JMP, les plateformes de DOE et d'analyse offrent un large éventail d'options de préparation et d'ajustement des modèles. Cet article explique comment choisir entre une méthodologie de surface de réponse orthogonale (RSM), un DOE personnalisé et une planification de la durée des expériences (DSD) en fonction des critères et objectifs de R&D, des objectifs du modèle et des diagnostics du DOE, tels que la puissance statistique, la corrélation des facteurs et le profil de variance. La construction du modèle s'effectue par sélection des facteurs influents à l'aide d'une régression pas à pas (sélection progressive des facteurs fixes et de tous les modèles possibles), suivie d'une analyse REML pour éliminer la variance due au bruit aléatoire. Des modèles performants pour la conversion du méthane et le rendement en gaz de synthèse sont obtenus et validés par des expériences complémentaires. La fonction de désirabilité du profileur est utilisée pour calculer les conditions opératoires optimales. Ce travail démontre la possibilité d'optimiser un processus technologique complexe grâce à une configuration DOE rigoureuse et une approche de modélisation statistique.
