Approche pour une gestion rationnelle des proceÌ ... - Symphos 2013

En régulation, le premier problème à résoudre est celui relatif au choix des variables à
contrôler. En effet, les procédés étant des systèmes multi- variables, ce choix doit être dégagé
à partir de l'analyse des degrés de liberté du procédé (9). Cette analyse nécessite le
développement d'un modèle mathématique décrivant le comportement physico-chimique du
procédé.
Un deuxième problème, lié au contrôle de procédés, est celui relatif au mariage des variables
contrôlées et manipulées. Cet aspect du contrôle multi-variables ne peut être résolu de
manière efficace, que si l'on dispose du modèle mathématique précité. L'algorithme de
contrôle multi-variables peut, lui aussi, être conçu sur la base du même modèle (9).
Même si la théorie de contrôle abonde d'algorithmes, la presque totalité de ces derniers
s'adresse aux systèmes mono-variables. Ce qui présente une lacune importante pour la
conduite optimale des procédés. Contrairement aux autres stratégies de contrôle qui sont
souvent étudiées à l'aide de modèles boîte noire, le contrôle multi-variables nécessite, pour
être performant, un modèle de connaissance permettant de générer les relations de cause à
effet entre les différentes variables concernées. Ce type de contrôle ne peut donc être maîtrisé
que si le génie des procédés participe très activement à son développement. Nous pensons,
aussi, que le très grand "gap" existant entre la recherche dans le domaine de contrôle et les
applications des résultats de cette recherche aux procédés est dû, en grande partie, à
l'insuffisance de la participation du génie des procédés au développement de ce domaine.
1.3. Analyse des historiques de fonctionnement des procédés
Les historiques de fonctionnement d'un procédé sont constitués des évolutions des
différentes variables caractéristiques de l'état du procédé. Ces évolutions sont obtenues
à l'aide de systèmes d'acquisition de données, qui, il y a un demi siècle, étaient
constitués essentiellement d'enregistreurs analogiques et qui deviennent de plus en plus
informatisés.
Actuellement, les systèmes de conduite numérique avec supervision équipent la
majorité des procédés exploités dans les pays développés et un nombre, de plus en plus
important, de procédés installés dans les pays en développement.
A l'aide de ces systèmes une masse d'information considérable est disponible en temps
réel sur toutes les variables mesurées, continues ou logiques, du procédé en question.
Cette masse d'information, organisée sous forme de base de données, est exploitée par
un logiciel de supervision permettant d'assurer les principales fonctions suivantes:
- Programmation et configuration des différents appareils connectés (régulateurs,
automates ... );
- Emission de journaux;
- Affichage de vues de conduite hiérarchisées;
- Stockage d'historiques et archivage de données.
Il appartient, donc, aux utilisateurs de ces systèmes de conduite d'en tirer profit, pour
une meilleure gestion de leurs procédés. Cet objectif ne peut être atteint que si des
techniques appropriées sont utilisées pour l'utilisation de l'information disponible.
En effet, comment peut-on s'assurer de manière quantitative d'un changement dans le
comportement d'un procédé en utilisant les historiques, si on ne maîtrise pas les techniques
statistiques et de traitement du signal? comment peut-on déceler si un tel
changement est dû à l'effet d'une variable plutôt qu'à celui d'une autre ou à celui de
plusieurs variables simultanément, si on n'utilise pas les techniques d'analyse de
données telle que celle de la surface de réponse, basée sur les régressions multilinéaires