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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/67165 |
| Date | 02 February 2021 |
| Creators | Ishak, Elias |
| Contributors | Duchesne, Carl, Kocaefe, Duygu |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | 1 ressource en ligne (xv, 96 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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