D'une manière schématique, l'optimisation dynamique de procédés consiste en trois étapes de base : (i) la modélisation, dans laquelle un modèle (phénoménologique) du procédé est construit, (ii) la formulation du problème, dans laquelle le critère de performance, les contraintes et les variables de décision sont définis, (iii) et la résolution, dans laquelle les profils optimaux des variables de décision sont déterminés. Il est important de souligner que ces profils optimaux garantissent l'optimalité pour le modèle mathématique utilisé. Lorsqu'ils sont appliqués au procédé, ces profils ne sont optimaux que lorsque le modèle décrit parfaitement le comportement du procédé, ce qui est très rarement le cas dans la pratique. En effet, les incertitudes sur les paramètres du modèle, les perturbations du procédé, et les erreurs structurelles du modèle font que les profils optimaux des variables de décision basés sur le modèle ne seront probablement pas optimaux pour le procédé. L'application de ces profils au procédé conduit généralement à la violation de certaines contraintes et/ou à des performances sous-optimales. Pour faire face à ces problèmes, l'optimisation dynamique en temps-réel constitue une approche tout à fait intéressante. L'idée générale de cette approche est d'utiliser les mesures expérimentales associées au modèle du procédé pour améliorer les profils des variables de décision de sorte que les conditions d'optimalité soient vérifiées sur le procédé (maximisation des performances et satisfaction des contraintes). En effet, pour un problème d'optimisation sous contraintes, les conditions d'optimalité possèdent deux parties : la faisabilité et la sensibilité. Ces deux parties nécessitent différents types de mesures expérimentales, à savoir les valeurs du critère et des contraintes, et les gradients du critère et des contraintes par rapport aux variables de décision. L'objectif de cette thèse est de développer une stratégie conceptuelle d'utilisation de ces mesures expérimentales en ligne de sorte que le procédé vérifie non seulement les conditions nécessaires, mais également les conditions suffisantes d'optimalité. Ce développement conceptuel va notamment s'appuyer sur les récents progrès en optimisation déterministe (les méthodes stochastiques ne seront pas abordées dans ce travail) de procédés basés principalement sur l'estimation des variables d'état non mesurées à l'aide d'un observateur à horizon glissant. Une méthodologie d'optimisation dynamique en temps réel (D-RTO) a été développée et appliquée à un réacteur batch dans lequel une réaction de polymérisation par greffage a lieu. L'objectif est de déterminer le profil temporel de température du réacteur qui minimise le temps opératoire tout en respectant des contraintes terminales sur le taux de conversion et l'efficacité de greffage / In a schematic way, process optimization consists of three basic steps: (i) modeling, in which a (phenomenological) model of the process is developed, (ii) problem formulation, in which the criterion of Performance, constraints and decision variables are defined, (iii) the resolution of the optimal problem, in which the optimal profiles of the decision variables are determined. It is important to emphasize that these optimal profiles guarantee the optimality for the model used. When applied to the process, these profiles are optimal only when the model perfectly describes the behavior of the process, which is very rarely the case in practice. Indeed, uncertainties about model parameters, process disturbances, and structural model errors mean that the optimal profiles of the model-based decision variables will probably not be optimal for the process. The objective of this thesis is to develop a conceptual strategy for using experimental measurements online so that the process not only satisfies the necessary conditions, but also the optimal conditions. This conceptual development will in particular be based on recent advances in deterministic optimization (the stochastic methods will not be dealt with in this work) of processes based on the estimation of the state variables that are not measured by a moving horizon observer. A dynamic real-time optimization (D-RTO) methodology has been developed and applied to a batch reactor where polymer grafting reactions take place. The objective is to determine the on-line reactor temperature profile that minimizes the batch time while meeting terminal constraints on the overall conversion rate and grafting efficiency

Le but de ce projet a été d'améliorer un procédé de clarification développé par VEOLIA Environnement : l'Actiflo®. L'Actfilo® est basé sur l'ajout de microsable lors de l'étape de floculation afin d'augmenter les vitesses de décantation. Toutefois, une importante quantité de polymère est continuellement ajoutée au procédé, et des résiduels de ce dernier peuvent être rencontrés dans les eaux décantées. Notre travail a été de fonctionnaliser (i.e. greffer) le microsable avec un polymère floculant afin de pouvoir recycler en continu le matériau hybride par hydrocyclonage. La fonctionnalisation par « Grafting Onto » a consisté à greffer un polymère floculant commercial sur le microsable alors que la fonctionnalisation par « Grafting From » a consisté à faire croître un polymère floculant depuis la surface. Les capacités floculantes des microsables ont été testées en essais classiques de coagulation/floculation. Les microsables fonctionnalisés avec un polymère cationique par « Grafting From » ont démontré leur supériorité en conduisant à un abattement en Carbone Organique Dissous (COD) de 25% contre un abattement de 15 % pour le procédé classique ou pour les microsables fonctionnalisés par « Grafting Onto ». Une turbidité légèrement supérieure est toutefois toujours obtenue avec les sables fonctionnalisés par rapport à l'ajout de polymère libre (+ 0,5 NTU). Enfin, des procédés de régénération permettant de réutiliser les microsables ayant servi en coagulation/floculation ont été mis en place, le plus efficace d'entre eux étant un traitement à base d'Acide Oxalique. Ce traitement a permis de régénérer les propriétés floculantes du sable sur deux cycles. / The purpose of this project was to improve a clarification process developed by VEOLIA Environment: The Actiflo®. The Actfilo® is based on adding microsand in the flocculation stage in order to increase the speed of sedimentation. However, a significant amount of polymeric flocculant is continuously added to the process, and residuals can be found in the decanted water. Our work was to graft a polymeric flocculant onto microsand in order to recycle the full hybrid material through hydrocycloning. Functionalization by "Grafting Onto" was based on grafting a commercial polymer onto microsand whereas “Grafting From” was based on surface-initiated polymerization. Flocculation properties of functionalized microsands were then tested in conventional coagulation/flocculation tests where the effectiveness of the two grafting methods was compared. Cationic functionalized sands, obtained by “Grafting From”, exhibit the best properties as a decrease of Dissolved Organic Carbon of 25% was reached whereas a decrease of 15% was reached by adding free polymer or adding sands from the “Grafting Onto” method. However final turbidity value was always slightly lower for the flocculation that occured when free polymer was added (- 0,5 NTU). Finally, regeneration processes to recycle the functionalized sands were established. The most effective of them being a treatment with Oxalic Acid. This treatment allowed us to regenerate flocculating properties of functionalized sands twice.