La production d'aluminium par le procédé de Hall-Héroult est influencée, entre autres, par la variation des propriétés de l'anode précuite en carbone. Les propriétés de celles-ci sont plus difficiles à contrôler en raison de la dégradation de la qualité et l'augmentation de la variabilité des propriétés des particules de coke de pétrole utilisées pour fabriquer les anodes en carbone. Actuellement, les propriétés du coke sont mesurées en laboratoire, sur des petits échantillons et sur une base peu fréquente. D'où l'importance de développer une méthode rapide et non destructive qui pourra être intégrée à la chaîne de production d'anodes et qui mesurera en temps réel les propriétés des particules de coke permettant d’ajuster la formulation de la pâte d’anode, telles que la densité apparente et la porosité ouverte des particules de coke. Dans une étude précédente, un montage d'analyse acoustique a été conçu et testé pour estimer la densité et la porosité des particules de coke en utilisant la transformée de Fourier (FFT) pour la décomposition en fréquences des signaux sonores, couplée à des méthodes de régression multivariées pour l'estimation de modèles prédictifs. Cette étude vise à améliorer les résultats de prédiction par l’utilisation de la transformée en ondelettes continue (CWT) et à appliquer la méthode proposée à des mélanges de particules de coke ayant une plus grande plage de variations dans leurs propriétés. Cette méthode de décomposition temps-fréquence permet d’obtenir une signature acoustique plus spécifique des particules de coke de différentes tailles et provenant de plusieurs fournisseurs. Le potentiel de l’approche proposée semble très prometteur en raison de la bonne capacité prédictive de la densité apparente et de la porosité ouverte des particules obtenues jusqu’à présent, sur des échantillons non-mélangés et mélangés provenant de différentes fournisseurs et tamisés en plusieurs fractions de tailles granulométriques. / The production of primary aluminum using the Hall-Héroult process is influenced by the variations in pre-baked carbon anode properties. Controlling their quality is a challenge due to the raw material quality degradation and variability. Petroleum coke is one of the main raw materials used to produce the carbon anodes. Currently, coke properties are measured in laboratory by using small samples and on an infrequent basis. Therefore, it is important to develop a fast and non-destructive sensing method that can be integrated into the anode production line in order to measure in real time coke particle properties allowing to adjust the anode paste formulation, such as the apparent density and open porosity of the coke particles. In a previous study, an experimental set-up based on an acoustic analysis was developed and tested to estimate the density and the porosity of coke particles. Fourier Transform (FFT) was used for frequency decomposition of the acoustic signals, and multivariate regression methods to analyze the FFT signal features and predict coke properties. This study aims at improving the predictive performance of the model by using the Continuous Wavelet Transform (CWT) and apply the proposed technique to mixtures of coke particles having a wider range of properties. This time-frequency decomposition method allows capturing the acoustic signature of coke particles of different sizes obtained from several suppliers. So far, the approach shows promising results for predicting the apparent density and the open porosity of mixed and unmixed coke particles obtained from different suppliers and sieved into several size classes.

La fiabilité d'une technique d’Évaluation Non-Destructive (END) est l'un des aspects les plus importants dans la procédure globale de contrôle industriel. La courbe de la Probabilité de Détection (PdD) est la mesure quantitative de la fiabilité acceptée en END. Celle-ci est habituellement exprimée en fonction de la taille du défaut. Chaque expérience de fiabilité en END devrait être bien conçue pour obtenir l'ensemble de données avec une source valide, y compris la technique de Thermographie Infrarouge (TI). La gamme des valeurs du rapport de l'aspect de défaut (Dimension / profondeur) est conçue selon nos expériences expérimentales afin d’assurer qu’elle vient du rapport d’aspect non détectable jusqu’à celui-ci soit détectable au minimum et plus large ensuite. Un test préliminaire est mis en œuvre pour choisir les meilleurs paramètres de contrôle, telles que l'énergie de chauffage, le temps d'acquisition et la fréquence. Pendant le processus de traitement des images et des données, plusieurs paramètres importants influent les résultats obtenus et sont également décrits. Pour la TI active, il existe diverses sources de chauffage (optique ou ultrason), des formes différentes de chauffage (pulsé ou modulé, ainsi que des méthodes différentes de traitement des données. Diverses approches de chauffage et de traitement des données produisent des résultats d'inspection divers. Dans cette recherche, les techniques de Thermographie Pulsée (TP) et Thermographie Modulée(TM) seront impliquées dans l'analyse de PdD. Pour la TP, des courbes PdD selon différentes méthodes de traitement de données sont comparées, y compris la Transformation de Fourier, la Reconstruction du Signal thermique, la Transformation en Ondelettes, le Contraste Absolu Différentiel et les Composantes Principales en Thermographie. Des études systématiques sur l'analyse PdD pour la technique de TI sont effectuées. Par ailleurs, les courbes de PdD en TI sont comparées avec celles obtenues par d'autres approches traditionnelles d’END. / The reliability of a Non-Destructive Testing and Evaluation (NDT& E) technique is one of the most important aspects of the overall industrial inspection procedure. The Probability of Detection (PoD) curve is the accepted quantitative measure of the NDT& E reliability, which is usually expressed as a function of flaw size. Every reliability experiment of the NDT& E system must be well designed to obtain a valid source data set, including the infrared thermography (IRT) technique. The range of defect aspect ratio (Dimension / depth) values is designed according to our experimental experiences to make sure it is from non-detectable to minimum detectable aspect ratio and larger. A preliminary test will be implemented to choose the best inspection parameters, such as heating energy, the acquisition time and frequency. In the data and image processing procedure, several important parameters which influence the results obtained are also described. For active IRT, there are different heating sources (optical or ultrasound), heating forms (pulsed or lock-in) and also data processing methods. Distinct heating and data processing manipulations produce different inspection results. In this research, both optical Pulsed Thermography (PT) and Lock-in Thermography (LT) techniques will be involved in the PoD analysis. For PT, PoD curves of different data processing methods are compared, including Fourier Transform (FT), 1st Derivative (1st D) after Thermal Signal Reconstruction (TSR), Wavelet Transform (WT), Differential Absolute Contrast (DAC), and Principal Component Thermography (PCT). Systematic studies on PoD analysis for IRT technique are carried out. Additionally, constructed PoD curves of IRT technique are compared with those obtained by other traditional NDT& E approaches.

La performance des cuves d’électrolyse utilisées dans la production d’aluminium primaire par le procédé Hall-Héroult est fortement influencée par la qualité des anodes de carbone. Celles-ci sont de plus en plus variables en raison de la qualité décroissante des matières premières (coke et braie) et des changements de fournisseurs qui deviennent de plus en plus fréquents afin de réduire le coût d’achat et de rencontrer les spécifications des usines. En effet, les défauts des anodes, tels les fissures, les pores et les hétérogénéités, causés par cette variabilité, doivent être détectés le plus tôt possible afin d’éviter d’utiliser des anodes défectueuses dans les cuves et/ou d’apporter des ajustements au niveau du procédé de fabrication des anodes. Cependant, les fabricants d’anodes ne sont pas préparés pour réagir à cette situation afin de maintenir une qualité d'anode stable. Par conséquent, il devient prioritaire de développer des techniques permettant d’inspecter le volume complet de chaque anode individuelle afin d’améliorer le contrôle de la qualité des anodes et de compenser la variabilité provenant des matières premières. Un système d’inspection basé sur les techniques d’analyse modale et d’acousto-ultrasonique est proposé pour contrôler la qualité des anodes de manière rapide et non destructive. Les données massives (modes de vibration et signaux acoustiques) ont été analysées à l'aide de méthodes statistiques à variables latentes, telles que l'Analyse en Composantes Principales (ACP) et la Projection sur les Structures Latentes (PSL), afin de regrouper les anodes testées en fonction de leurs signatures vibratoires et acousto-ultrasoniques. Le système d'inspection a été premièrement investigué sur des tranches d'anodes industrielles et ensuite testé sur plusieurs anodes pleine grandeur produites sous différentes conditions à l’usine de Alcoa Deschambault au Québec (ADQ). La méthode proposée a permis de distinguer les anodes saines de celles contenant des défauts ainsi que d’identifier le type et la sévérité des défauts, et de les localiser. La méthode acousto-ultrasonique a été validée qualitativement par la tomographie à rayon-X, pour les analyses des tranches d’anodes. Pour les tests réalisés sur les blocs d’anode, la validation a été réalisée au moyen de photos recueillies après avoir coupé certaines anodes parmi celles testées. / The performance of the Hall-Héroult electrolysis reduction process used for the industrial aluminium smelting is strongly influenced by the quality of carbon anodes, particularly by the presence of defects in their internal structure, such as cracks, pores and heterogeneities. This is partly due to the decreasing quality and increasing variability of the raw materials available on the market as well as the frequent suppliers changes made in order to meet the smelter’s specifications and to reduce purchasing costs. However, the anode producers are not prepared to cope with these variations and in order to maintain consistent anode quality. Consequently, it becomes a priority to develop alternative methods for inspecting each anode block to improve quality control and maintain consistent anode quality in spite of the variability of incoming raw materials.A rapid and non-destructive inspection system for anode quality control is proposed based on modal analysis and acousto-ultrasonic techniques. The large set of vibration and acousto-ultrasonic data collected from baked anode materials was analyzed using multivariate latent variable methods, such as Principal Component Analysis (PCA) and Partial Least Squares (PLS), in order to cluster the tested anodes based on vibration and their acousto-ultrasonic signatures. The inspection system was investigated first using slices collected from industrial anodes and then on several full size anodes produced under different conditions at the Alcoa Deschambault in Québec (ADQ). It is shown that the proposed method allows discriminating defect-free anodes from those containing various types of defects. In addition, the acousto-ultrasonic features obtained in different frequency ranges were found to be sensitive to the defects severities and were able to locate them in anode blocks. The acousto-ultrasonic method was validated qualitatively using X-ray computed tomography, when studying the anode slices. The results obtained on the full size anode blocks were validated by means of images collected after cutting some tested anodes.

L’Emission Acoustique (EA) est une technique de contrôle non-destructif consistant en la mesure et l’interprétation de la signature acoustique de mécanismes d’endommagement. Dans l’approche conventionnelle (approche phénoménologique), l’interprétation des données issues des mesures par EA s’appuie sur des corrélations empiriques entre des caractéristiques de la source (le mécanisme d’endommagement) et le signal mesuré. Les modifications dues à la chaine d’acquisition de l’EA sont donc ignorées. Or, la propagation dans le matériau, la mesure par le capteur et le traitement par le système d’acquisition modifient la forme du signal et l’information qu’il transporte. Cela rend difficile l’identification de la source, et la comparaison des résultats issus d’essais effectués dans des conditions différentes. Une partie de la réponse à ces problèmes réside dans la prise en compte des étapes de transformation du signal d’EA. C’est l’objectif de l’approche quantitative de l’EA. Cette approche repose sur l’utilisation de techniques de modélisation pour évaluer l’impact de chaque étape de transformation sur le signal. Le premier volet de cette étude porte sur la validation des techniques utilisées pour simuler les étapes de transformation du signal d’EA. La méthode des éléments finis (MEF) est utilisée pour simuler la propagation du signal au sein du matériau. L’effet du capteur est quant à lui simulé par sa fonction de sensibilité, mesurée par la méthode de réciprocité, et utilisée comme fonction de transfert. Le second volet porte sur l’utilisation de ces techniques pour évaluer l’impact, sur le signal d’EA, des paramètres (position, temps de montée, amplitude) d’une source simple modélisée par des dipôles de force. Trois géométries d’éprouvette sont étudiées : une première éprouvette assimilable à une plaque, une seconde assimilable à une poutre de section rectangulaire et une dernière dont les dimensions sont intermédiaires entre une plaque et une poutre. Les résultats obtenus montrent que les signaux se propagent au sein des éprouvettes suivant des modes bien définis. Ces modes de propagation sont dépendants de la géométrie de l’éprouvette. Chaque source sollicite les modes différemment. Ainsi leur étude permet de réunir des informations sur la source afin de l’identifier. Par ailleurs, cette étude a permis de mettre en évidence des descripteurs pertinents pour l’identification des sources d’EA. Les descripteurs, corrélés entre eux, permettent une nette séparation des signaux en classes en fonction de la source. Ces résultats, obtenus en surface matériau, ne prennent pas en compte l’effet du capteur. Lorsque celui-ci est pris en compte, la signature modale des sources est modifiée ainsi que la valeur des descripteurs calculés. Cela conduit à un recouvrement des classes de signaux rendant plus difficile l’identification des sources. / Acoustic emission (AE) is a non-destructive testing technique consisting in measuring and interpreting the acoustic signature of damage mechanisms. In a conventional treatment approach (phenomenological approach), the interpretation of data measured by AE is based on empirical correlations between the source (the damage mechanism) parameters and the measured signal. Therefore, the modifications due to the acquisition chain of acoustic emission are ignored. Yet, propagation of the waves in the material, measures made by the sensor and signal treatments made by the acquisition system modify the signal and the information it carries. As a consequence, identification of the source and comparison with results from other tests made in different conditions are difficult. To find a solution to these problems, one can take into account the different steps of the acquisition chain. This is the goal of Quantitative Acoustic Emission (QAE). This approach is based on modelling techniques to evaluate the impact of each step of the acquisition chain on the AE signal. The first part of this study concerns the experimental validation of the modelling techniques that were used in simulating the steps of the acquisition chain. The Finite Element Method (FEM) is used in simulating the signal propagation inside the material. The sensor effect on the signal is simulated by its sensitivity function, measured by the reciprocity method and used as a transfer function. The second part deals with using these techniques to evaluate the impact of simple AE sources on the AE signal. These simple sources are considered as a point source and modelled by dipole forces. Three tensile specimen geometries are studied: a first specimen that can be compared to a plate, a second specimen that can be compared to a beam and a third specimen of intermediate dimensions. The obtained results show the mechanical waves propagate inside the specimens as modes. These modes depend on the specimen geometry. Each source excites the wave propagation modes in a different manner. Consequently, studying the excited modes, one can gather useful information on the AE source to identify it. In addition, this study highlighted relevant signal parameters to identify AE sources. The correlation of these parameters allows segregating the signals as a function of the source. These results obtained at the material surface don’t take into account the sensor modifications on the signal. The sensor modifies the modal signature of the sources as well as the value of the calculated parameters. This leads to more difficulties in identifying the AE sources.