Dans un contexte de transition énergétique et numérique, L’Usine du Futur se définit commeéconome en énergie, mais aussi agile grâce à des moyens de production flexibles etreconfigurables. Conférer ces propriétés aux procédés existants est un challenge complexe quiinduit souvent une réorganisation des unités. Dans ce cadre, la méthodologie RREFlex a pourobjectif de proposer des solutions alternatives d’intégration énergétique à la fois viables, robusteset adaptables via le remodelage des réseaux d’échangeurs de chaleur déjà installés.Contrairement à la conception initiale consistant à réaliser de manière conjointe la conception duprocédé et du réseau d’échangeur de chaleur associé, l’exercice de remodelage d’unitésexistantes peut s’avérer sensiblement plus complexe. En effet, il s’inscrit souvent dans unedémarche d’amélioration continue sur des installations ayant déjà connu au cours de leur vie destransformations pour faire face aux évolutions de la demande ou à de nouvelles contraintesenvironnementales. Aujourd’hui, nombre d’analyses de récupération énergétique sont réaliséessur les sites industriels mais celles-ci ne donnent pas nécessairement lieu à des réalisationsconcrètes. Les raisons le plus souvent invoquées sont d’ordre financières mais aussi, pratiques.En effet, les solutions proposées ne sont pas toujours réalistes d’un point de vue opérationnellecar elles tiennent rarement compte de la variabilité du procédé, soit due à des perturbations nonmaitrisées sur les températures et les débits, soit due à la présence de multiples points defonctionnement (changement de campagne, évolution de la charge, etc.). De plus, ces solutionstiennent peu compte des contraintes spécifiques du site étudié (topologie des unités, compatibilitédes courants, sécurité, etc.), la formulation a priori de ces dernières ne pouvant être exhaustive.L’outil RREFlex - outil Robuste pour la synthèse de Réseaux d’Echangeurs Flexibles - a étédéveloppée pour pallier autant que possible ces limites. S’appuyant sur une analyse statistiquedes historiques de mesures remontés en salle de contrôle, un premier module - EDiFy : EnhancedData collection for Flexibility analysis - permet de localiser et de caractériser les différents cas demarche des unités. Notamment, la valeur moyenne et la variance des données caractéristiques duprocédé (températures, flux calorifiques) sont estimées pour chaque cas de marche. Ce jeu dedonnées étant souvent incomplet, il est nécessaire d’avoir recours à un modèle de simulation duprocédé pour le compléter et valider la cohérence des données mesurées pour chaque cas demarche potentiellement identifié. Sur cette base, une seconde étape dédiée au diagnosticénergétique permet d’évaluer la pertinence des échangeurs de récupération déjà installés. Cetteanalyse permet d’identifier et de prioriser un ensemble de scenarii de remodelage considéréscomme prometteurs. Chacun d’eux est défini par la liste des échangeurs à reconsidérer et uncertain nombre de paramètres de configuration. Chaque scenario retenu est alors exploité pour lasynthèse du réseau d’échangeurs associé. Cette étape s’appuie sur un modèle de programmationlinéaire mixte multi-période (PLM) pour déterminer la nouvelle topologie du réseau d’échangeurs.Dans ce cadre, le modèle a évidemment la possibilité d’introduire de nouveaux échangeurs maisaussi de déplacer les échangeurs existants et conservés dans un scénario donné, tant qu’ilscouplent la même paire de courant qu’initialement. Les réseaux obtenus sont donc adaptables auxdifférents cas de marche identifiés à la première étape et reconfigurable grâce à l’implantation deby-pass. Le panel de réseaux proposés est enfin évalué et classé au moyen d’indicateurs deperformance, dont notamment la robustesse vis-à-vis de la variabilité du procédé. L’approche aété validée sur deux sites de dimension industrielle: un procédé de fabrication de MVC et un trainde préchauffe de pétrole brut.

A la veille d’une nouvelle conférence sur le climat, les questions environnementales demeurent plus que jamais au premier plan de la vie publique. La lutte contre le réchauffement climatique, et les émissions de gaz à effet de serre, dont l’attribution à l’activité humaine fait globalement l’objet d’un consensus scientifique, constituent l’un des plus grands défis de l’humanité pour les prochaines années. Dans ce contexte, l’amélioration de l’efficacité énergétique des sites de production est une des préoccupations des industriels. Les réglementations environnementales, et les fluctuations des cours de l’énergie les forcent à continuellement améliorer leurs procédés pour en maintenir la compétitivité. Ceux-ci doivent ainsi pouvoir disposer d’outils leur permettant d’effectuer des diagnostics énergétiques sur les installations, leur facilitant la prise de décision et leur permettant d’élaborer des solutions d’efficacité énergétique sur leurs sites industriels. Les travaux présentés dans ce document visent à introduire une méthodologie d’analyse et de rétro-conception pour l’amélioration énergétique des procédés industriels. Cette méthodologie, qui s’appuie sur une utilisation combinée de la méthode du pincement et de l’analyse exergétique, se décompose en trois grandes étapes : la première comprend le recueil des données, la modélisation et la simulation du procédé. La deuxième étape, dédiée à l’analyse du procédé, est elle-même divisée en deux phases. La première, qui s’appuie pour l’essentiel sur l’utilisation de la méthodologie du pincement, s’intéresse uniquement à l’analyse du système de fourniture et de récupération de l’énergie thermique. Si cela s’avère nécessaire, le procédé complet est étudié dans une deuxième phase. L’analyse pincement se limitant à l’étude des procédés thermiques, une méthodologie d’analyse exergétique est mise en œuvre. Cette méthodologie s’appuie sur l’implémentation de l’analyse exergétique dans l’environnement ProSimPlus, entreprise par Ali Ghannadzadeh, et poursuivie pendant cette thèse. Les formules d'exergie ont été affinées pour s’ajuster aux différents modèles thermodynamiques. L’approche d’analyse proposée dans ce manuscrit est basée sur l’utilisation d’une nouvelle représentation graphique des bilans exergétiques : le ternaire exergétique. Ce dernier permet d’illustrer tous les aspects des bilans exergétiques et ainsi d'assister l’ingénieur dans l’analyse du procédé. La troisième étape s’intéresse à la conception pour l’amélioration énergétique. Alors que l’analyse du pincement propose des solutions d’amélioration, l’analyse exergétique ne le permet pas. Elle nécessite l’apport d’une certaine expertise pour aboutir au développement de solutions d’améliorations. Pour pallier ce problème, l’expertise est en partie capitalisée dans un système de raisonnement à partir de cas. Ce système permet de proposer des solutions à des problèmes nouveaux en analysant les similarités avec des problèmes anciens. Cet outil se révèle utile pour définir des solutions locales d’améliorations énergétiques. L’analyse du pincement associée à des outils numériques est ensuite utilisée pour concevoir des propositions complètes d’améliorations. La seconde partie de ce manuscrit présente cette étape. / On the eve of a new conference on climate change, environmental issues remain more than ever at the forefront of public life. Tackling climate change, and reducing greenhouse gases emissions, that are largely attributable to human activity, represents one of the biggest challenges for humanity in the coming years. In such a context, the promotion of best practices to enable an efficient utilization of energy has emerged as one of the major point of focus. High volatility of energy prices and the increasingly stringent environmental regulations have forced industrials to continuously improve their processes in order to cut the energy consumption down and reduce GHG emissions. For this purpose, industrials need tools to perform energy audits on facilities, to ease decision-making and to enable them to develop their energy efficiency solutions on their sites. In this context, the study presented in this dissertation aims at introducing a new systematic procedure for energy diagnosis and retrofit of industrial processes. This methodology presented in this dissertation is divided into three stages: the first involves the data collection, the modeling and simulation of the process. The second stage, dedicated to the analysis of the process, is subdivided into two phases. The first, which is essentially relying on the Pinch methodology, is only concerned with the analysis of the thermal energy supply and recovery system. If necessary, the complete process is studied in the second phase of the analysis. Pinch analysis being limited to the analysis of thermal systems, an exergy analysis methodology is then implemented. This methodology is based on the implementation of the Exergy analysis in the ProSimPlus modelling and simulation environment, undertaken by A. Ghannadzadeh, and pursued in this study. The formulas proposed by Ali Ghannadzadeh have been adjusted to take into account different thermodynamic approaches. A new graphical representation of exergy balances, the exergetic ternary diagram, is also introduced to assist engineers in the analysis process. It enables to illustrate all aspects of exergy balances, i.e. the irreversibility, the exergy losses and the exergy efficiencies of each unit operation. The automation of this new graphical layout was made possible by the implementation of a generic exergy efficiency in the simulator. This analysis paves the way to the third step of the overall methodology dedicated to retrofitting. This methodology is detailed in the first part of this dissertation. While Pinch analysis proposes improvement solutions, the Exergy analysis does not. The key to achieving a significant exergy analysis lies in the engineer’s ability to propose alternatives for reducing thermodynamic imperfections, thus exergy analysis is supposed to be undertaken by an experienced user. To overcome this problem, the expertise is partly capitalized in a case-based reasoning system. This system allows the proposition of solutions to new problems by analyzing the similarities with solved problems. This tool is useful for defining local solutions for energy improvements. The Pinch analysis combined to numerical tools is then used to develop alternatives. This third step is developed in the third part of the manuscript.

Dans un contexte de transition énergétique et numérique, L’Usine du Futur se définit commeéconome en énergie, mais aussi agile grâce à des moyens de production flexibles etreconfigurables. Conférer ces propriétés aux procédés existants est un challenge complexe quiinduit souvent une réorganisation des unités. Dans ce cadre, la méthodologie RREFlex a pourobjectif de proposer des solutions alternatives d’intégration énergétique à la fois viables, robusteset adaptables via le remodelage des réseaux d’échangeurs de chaleur déjà installés.Contrairement à la conception initiale consistant à réaliser de manière conjointe la conception duprocédé et du réseau d’échangeur de chaleur associé, l’exercice de remodelage d’unitésexistantes peut s’avérer sensiblement plus complexe. En effet, il s’inscrit souvent dans unedémarche d’amélioration continue sur des installations ayant déjà connu au cours de leur vie destransformations pour faire face aux évolutions de la demande ou à de nouvelles contraintesenvironnementales. Aujourd’hui, nombre d’analyses de récupération énergétique sont réaliséessur les sites industriels mais celles-ci ne donnent pas nécessairement lieu à des réalisationsconcrètes. Les raisons le plus souvent invoquées sont d’ordre financières mais aussi, pratiques.En effet, les solutions proposées ne sont pas toujours réalistes d’un point de vue opérationnellecar elles tiennent rarement compte de la variabilité du procédé, soit due à des perturbations nonmaitrisées sur les températures et les débits, soit due à la présence de multiples points defonctionnement (changement de campagne, évolution de la charge, etc.). De plus, ces solutionstiennent peu compte des contraintes spécifiques du site étudié (topologie des unités, compatibilitédes courants, sécurité, etc.), la formulation a priori de ces dernières ne pouvant être exhaustive.L’outil RREFlex - outil Robuste pour la synthèse de Réseaux d’Echangeurs Flexibles - a étédéveloppée pour pallier autant que possible ces limites. S’appuyant sur une analyse statistiquedes historiques de mesures remontés en salle de contrôle, un premier module - EDiFy : EnhancedData collection for Flexibility analysis - permet de localiser et de caractériser les différents cas demarche des unités. Notamment, la valeur moyenne et la variance des données caractéristiques duprocédé (températures, flux calorifiques) sont estimées pour chaque cas de marche. Ce jeu dedonnées étant souvent incomplet, il est nécessaire d’avoir recours à un modèle de simulation duprocédé pour le compléter et valider la cohérence des données mesurées pour chaque cas demarche potentiellement identifié. Sur cette base, une seconde étape dédiée au diagnosticénergétique permet d’évaluer la pertinence des échangeurs de récupération déjà installés. Cetteanalyse permet d’identifier et de prioriser un ensemble de scenarii de remodelage considéréscomme prometteurs. Chacun d’eux est défini par la liste des échangeurs à reconsidérer et uncertain nombre de paramètres de configuration. Chaque scenario retenu est alors exploité pour lasynthèse du réseau d’échangeurs associé. Cette étape s’appuie sur un modèle de programmationlinéaire mixte multi-période (PLM) pour déterminer la nouvelle topologie du réseau d’échangeurs.Dans ce cadre, le modèle a évidemment la possibilité d’introduire de nouveaux échangeurs maisaussi de déplacer les échangeurs existants et conservés dans un scénario donné, tant qu’ilscouplent la même paire de courant qu’initialement. Les réseaux obtenus sont donc adaptables auxdifférents cas de marche identifiés à la première étape et reconfigurable grâce à l’implantation deby-pass. Le panel de réseaux proposés est enfin évalué et classé au moyen d’indicateurs deperformance, dont notamment la robustesse vis-à-vis de la variabilité du procédé. L’approche aété validée sur deux sites de dimension industrielle: un procédé de fabrication de MVC et un trainde préchauffe de pétrole brut / In a context of numerical and energy transition, the Factory of the Future is meant to be moreenergy efficient but also smarter and agile through the use of flexible and reconfigurableproduction means. Enabling existing processes to achieve those properties is a difficult challengewhich often induces a reorganization of the units. In this context, RREFlex methodology wasdeveloped to provide several alternatives heat integration solutions both viable, robust andadaptable through the retrofitting of existing heat exchanger networks. Unlike grass-root design,which consists in designing both the process and the heat exchanger network at the same time(and thus, allowing many possibilities), retrofitting existing units can be a lot more complex.Indeed, as part of a continuous improvement process of the production, the plants have oftenalready undergone transformations during their life to cope with changes in demand or newenvironmental constraints. Currently, numerous energy recovery analysis are performed onindustrial sites but do not necessarily involves concrete industrial measures. The main reasons forthe lack of results are mainly financial but also practical. The provided solutions are often nonrealistic in terms of operability because of the lack of accounting for the variability of the process,whether due to external disturbances on temperatures and flowrates or due to multiple operatingconditions (many production campaigns, evolution in process load, etc.). Moreover, thosesolutions also do not take on-site constraints into account (units topology, process streamscompatibility, safety, etc.), as it is difficult to apprehend such constraints. The RREFlex module(Robust software tool for the synthesis of Flexible Heat Exchanger Networks), was developed toassess these issues. Based on a statistical analysis of historical data extracted from on-sitemeasurements, a first module - EDiFy : Enhanced Data collection for Flexibility analysis – enablesthe location and characterization of the multiple steady state regimes. The mean value andvariance of operating conditions characterizing the process (e.g. temperature, heat flow) areestimated for each steady state. As this data set is usually incomplete, it is necessary to use asimulation model of the process to complete and validate the consistency of the measurements ofeach identified steady state.Based upon those data, an energy diagnosis step enables the assessment of each existing heatexchanger liability. This analysis results in the identification and classification of several promisingretrofitting scenarios. Each one is defined by a list of heat exchangers to reconsider and severalconfiguration parameters.Each selected scenario is then used to design the corresponding optimal heat exchanger network.The latter step, which is based on a multi-period mixed linear programming model, aims at thedesign of a new heat exchanger network topology. In this context, the model includes not only thepossibility to add new heat exchangers but also to shift the preserved heat exchangers for a givenscenario, as long as the original pair of streams is kept. The resulting heat exchanger networksare thus adaptable to every operating conditions identified in the first step of the methodology butalso reconfigurable through the use of by-passes. The performances of the resulting networks areevaluated and classified using key performance indicators, especially the robustness which iscrucial to account for the process variability.The approach was validated on two industrial scale case studies: a MVC production process and arefinery heating train.