Les cuves d'électrolyse utilisées pour la production aluminium sont soumises à des variations de la qualité des matières premières, à des perturbations diverses encourues en cours de production ou en cours de démarrage. Il est connu que ces perturbations ont un impact sur la durée de vie des cuves ainsi que sur l'efficacité de production, métallurgique et énergétique. L'amélioration des performances passe nécessairement par une meilleure compréhension des sources de variations. Plusieurs travaux ont été présentés jusqu'à présent par le biais d'études univariées entre les différents facteurs et les performances. Cependant, dans ces études, le comportement des cuves n'est pas étudié de manière multivariée, ce qui ne permet pas d'étudier les interactions entre les différentes variables. Cette thèse propose d'étudier les facteurs affectant les performances des cuves d'électrolyse, précisément la duré de vie, le rendement Faraday et la consommation énergétique, par le biais de méthodes statistiques multivariées (PCA et PLS). Premièrement, il est démontré que la durée de vie des cuves est expliquée à 72% en utilisant l'information provenant des préchauffages, des démarrages et de l'opération transitoire, démontrant ainsi l'effet de ces étapes sur la durée de vie des cuves. Cette étude est suivie d'une analyse des facteurs affectant l'efficacité de courant et la consommation énergétique des cuves. L'effet de la qualité de l'alumine, des anodes, des variables manipulées, et des variables d'états des cuves permet d'expliquer 50% des variations des performances. Cette étude démontre l'importance du contrôle de la hauteur de bain. Ainsi, une étude approfondie des facteurs affectant la hauteur de bain est effectuée. La composition du produit de recouvrement des anodes a un impact majeur sur la hauteur de bain. Malheureusement, il est présentement impossible de bien effectuer le suivi et le contrôle de cette composition puisque seulement quelques échantillons sont analysés quotidiennement. Afin de palier à ce manque, cette thèse présente une nouvelle approche, basée sur l'analyse d'image, pour prédire la composition du produit de recouvrement. Cette application faciliterait le suivi et le contrôle de la composition, ce qui améliorerait le contrôle de la hauteur de bain permettant ainsi d'améliorer les performances des cuves.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/22039 |
| Date | 17 April 2018 |
| Creators | Tessier, Jayson |
| Contributors | Duchesne, Carl |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | thèse de doctorat, COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | xv, 156 f., application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
Page generated in 0.0019 seconds