Le fonctionnement d’une usine de bouletage

Description générale

L’âge de la majorité des installations lourdes de la compagnie ArcelorMittal® Mines Canada (AMMC) est d’environ 50 ans. Au cours des années et en raison des conditions dans lesquelles cette compagnie gère ses opérations (facteurs géographique, humain, économique, etc.), l’optimisation des opérations est devenue un impératif pour la pérennité de la compagnie. Une démarche d’amélioraiton continue n’est plus un souhait, mais une nécessité. Dans la plupart des projets élaborés dans cette démarche, les notions reliées au contrôle des systèmes et à l’observation des données sont omniprésentes. Sachant que la performance opérationnelle dans le domaine ne reflète pas nécessairement le plein potentiel des installations, plusieurs initiatives ont vu le jour dans le but d’améliorier les performances opérationnelles de l’usine. Donc, des importants investissements monétaires sont reconsidérés lors des travaux de conception, de réalisation, d’implantation et de suivi. La plupart du temps, ce sont des correctifs qui doivent être apportés de façon itérative (essais – erreur, ad doc) pour pallier au manque de compréhension des mécanismes qui aident à la gouvernance des actifs des systèmes.

Ceci affecte significativement le niveau concurrentiel de la compagnie. Pourtant, cette dernière est reconnue comme un chef de file dans ce domaine et a toujours fait preuve d’une grande ouverture liée à l’innovation technologique, et ce, depuis sa création. Le potentiel de ses employés est donc très présent, mais pas nécessairement exploité à sa pleine valeur. Dans le domaine du contrôle des systèmes dynamiques, trois éléments fondamentaux constituent une structure de commande : le système dynamique lui-même, l’élément de mesure et le régulateur. Une compréhension exhaustive et approfondie du comportement d’une telle structure est indispensable pour maintenir la sécurité et l’optimalité du fonctionnement. À titre d’exemple, le surdimensionnement des actionneurs (éléments inclus dans le système dynamique) pour le contrôle de certaines variables de procédé exige parfois de réguler ces variables à des points d’opération qui créent de l’usure prématurée (ou une surconsommation énergétique). Également, ces conditions d’opération génèrent une sousutilisation de l’usine si on compare à sa capacité optimale de production. Du point de vue entretien des actifs, le remplacement inopiné de ces composantes désynchronise et perturbe les entretiens périodiques. Ceci occasionne des coûts très élevés compte tenu des pertes de productivité. Ce genre de problématique a donc une incidence directe sur la mesure des variables stratégiques et de l’utilisation potentielle que nous pouvons en faire.

Le fonctionnement d’une usine de bouletage

L’usine de bouletage possède une capacité moyenne de production de l’ordre de 9 millions de tonnes par année. Originalement, l’usine avait été conçue pour produire en moyenne 6 millions de tonnes. L’augmentation de 50 % vient en majeure partie des améliorations qui ont été apportées pendant plus de 30 ans d’opération. La Figure 1.1 présente schématiquement les différentes étapes du procédé de fabrication. Le minerai d’oxyde de fer (hématite, Fe2O3) est acheminé par convoyeur à partir des installations portuaires vers les six silos d’alimentation de l’usine. Une première étape de traitement est effectuée et vise, selon le produit fabriqué, à abaisser le taux de silice par des systèmes de séparation physique avec les classificateurs hydrauliques. Le minerai à plus faible teneur en silice est donc par la suite acheminé par gravité en milieu aqueux vers la prochaine étape, le broyage. Deux lignes de broyage se répartissent la production de l’usine. Chaque ligne possède trois broyeurs à boulets dont les tonnages en opération se situent en moyenne à deux cent quarante tonnes à l’heure (240 t/h). Quatre de ces broyeurs ont ce type de système de classification des particules.

Les rejets sont pompés et traités avec des approches similaires dans une unité de traitement secondaire. Trois des quatre broyeurs sont également munis de systèmes de séparation qui permettent aux broyeurs de fonctionner en circuit fermé. La boue (pulpe) est acheminée par pompage vers des réservoirs attitrés à cette fin. Les pressions générées par la hauteur du réservoir et la densité de la pulpe sont très élevées. Des agitateurs doivent fonctionner en permanence pour éviter la sédimentation. La prochaine étape du processus constitue à filtrer la pulpe et ce, afin d’abaisser le taux moyen d’humidité à 8%. Le taux d’humidité est une variable importante dans le processus d’agglomération. Actuellement, cette variable n’est ni mesurée et ni régulée. Les vitesses de rotation des filtres et l’intensité du vacuum permettent, a priori, d’en arriver à cette valeur. Le produit généré par cette étape du processus se nomme « gâteau-filtre ». L’agglomération par disque devient possible quand le gâteau-filtre est combiné à des agents liants et des fondants. L’étape intermédiaire est le mélange pour s’assurer d’une certaine homogénéité dans le produit prêt à agglomérer.

La première étape de formation de boulettes, les boulettes vertes, devient possible grâce aux disques d’agglomération. Par différents types de forces en jeu, les particules s’agglomèrent de façon à produire d’autres particules de géométrie quasi sphériques. Par débordement latéral, les boulettes dites « vertes » sont acheminées vers l’étape intermédiaire du tamisage avant la cuisson. Cette étape, bien qu’elle puisse paraître simple, est déterminante dans le reste du processus. Sa fonction est de sélectionner le diamètre des boulettes selon des spécifications bien déterminées. Les rejets sont retournés dans le processus d’agglomération qui par définition devient un circuit fermé. Le profil de la distribution granulométrique génère un impact majeur sur l’entassement des boulettes qui par conséquent, affecte l’indice de vide et la perméabilité du lit de boulettes vertes. La dernière étape constitue à fritter les boulettes d’oxyde de fer. Par différentes étapes de transfert de masse et d’énergie dans le réacteur de durcissement (le four de cuisson), les boulettes vertes sèchent, cuisent et se refroidissent pour en arriver au résultat final. Les boulettes cuites sont par la suite acheminées vers les zones d’entreposage avant la dernière étape de l’expédition maritime.

Sections classification, séparation, démouillage

La Figure 1.2 présente le circuit de classification, séparation et démouillage. Ce circuit fait partie de la section de la préparation. La classification, la séparation et le démouillage sont trois approches avec des fonctionnalités similaires, ils ont pour principal but l’abaissement des teneurs en silice, l’augmentation de la densité et la ségrégation des particules pour la distribution granulométrique de la pulpe. Les hydrocyclones sont très répandus dans les industries, et la plupart du temps ils ne sont pas utilisés à leur plein potentiel en raison de plusieurs facteurs tels que leur configuration physique (Yoshida et al., 2004), leur conception initiale et leur morphologie (Reed, 2002) et surtout notre incapacité d’en tirer un modèle analytique (ou une signature) précis et valable pour être exploités avec un bon niveau de confiance dans un modèle prédictif tel que démontré par Donskoi (Donskoi et al., 2008). Généralement, on considère que les performances d’un hydrocyclone sont efficaces lorsque la concentration des rejets devient assez faible et qu’elle s’apparente à un niveau de bruit. Ne faisant pas partie de l’exercice de ce rapport, nous n’aborderons pas en détails chacun des éléments de ce procédé, car ils sont nombreux à être traités. Toutefois, on peut spécifier qu’il existe des approches mathématiques relativement explicites, mais approximatives, pour ce genre d’éléments. Nous référons le lecteur aux travaux de Gupta (Gupta et al., 1990) pour plus d’informations spécifiques à ce sujet.

Le problème fondamental dans la modélisation de ce genre de procédé est qu’assez souvent, il se présente des problématiques (e.g. modélisation avec approche phénoménologique) qui deviennent très difficiles à formuler. Récemment, des approches empiriques ont été utilisées pour améliorer la compréhension de ce type d’équipement (Nageswararao et al., 2003). Le principal bénéfice de ces approches est leur simplicité, ce qui permet une utilisation industrielle commode. La stabilité et l’efficacité sont les deux éléments les plus recherchés de ce type d’équipement. Considérant qu’ils alimentent les broyeurs, des hydrocyclones qui performent dans une zone d’optimalité contribuent grandement au bilan et à la propagation de la variance dans l’ensemble des processus (Benner, 1995). L’information que nous soutirons des capteurs (voir schémas P&ID, Annexe II) est riche. Malheureusement, elle n’est pas exploitée à son plein potentiel. Cette piste présente un des fondements de notre démarche dans cette recherche. Notre culture d’entreprise souhaite que notre personnel repousse les limites de la gestion de cette information au maximum de leur potentiel. À titre d’exemple, les hydrocyclones peuvent être instrumentés pour fonctionner dans des zones d’optimalité appropriées. Cependant, ces équipements sont sous-instrumentés et par conséquent, procurent peu d’information. Par exemple, dans d’autres entreprises qui utilisent ce genre de technologie, on approche le problème en utilisant d’autres techniques de mesure, par exemple, selon l’empreinte acoustique (Hou et al., 1998). Ce genre d’approche pourrait être investiguée et adaptée à nos systèmes.

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Table des matières

INTRODUCTION
CHAPITRE 1 PROBLÉMATIQUE INDUSTRIELLE ET OBJECTIFS DE LA RECHERCHE
1.1 Description générale
1.2 Les problématiques spécifiques de recherche
1.3 Le fonctionnement d’une usine de bouletage
1.4 Les objectifs du projet de recherche
1.4.1 Objectifs managériaux
1.4.2 Objectifs corporatifs
1.5 Description sommaire des étapes de production
1.5.1 Sections classification, séparation, démouillage
1.5.2 Section broyage
1.5.3 Section filtration
1.5.4 Section mélange
1.5.5 Section agglomération
1.5.6 Section tamisage
1.5.7 Section durcissement
1.6 Retombées escomptées du projet de recherche
1.7 Résumé chapitre 1
CHAPITRE 2 MÉTHODOLOGIE ET HYPOTHÈSES RETENUES
2.1 Approche cognitive pour l’atteinte d’une consigne de performance
2.2 Travaux centralisés sur une section de l’usine : préparation-enrichissement
2.2.1 Circuit de classification (contrôle de la silice)
2.2.2 Présentation de la problématique, les défis et les incertitudes
2.2.3 La physique du système « classificateur »
2.2.4 Réconciliation des données
2.2.5 Suivi prédictif (cartes de contrôle)
CHAPITRE 3 MODÉLISATION DU PROCÉDÉ DU CLASSIFICATEUR
3.1 Introduction
3.2 Identification et modélisation
3.2.1 Procédé de séparation gravimétrique
3.2.2 Bilan des forces en présence dans la classification
3.3 Application et opération à l’usine de bouletage de Port-Cartier
3.4 Mécanismes internes de classification et innovation à l’usine de Port-Cartier
3.5 La densité retenue comme une variable d’état
3.5.1 L’innovation sur l’instrumentation de mesure
3.5.2 L’innovation sur l’instrumentation de commande
3.6 Plan d’expérience
3.6.1 Identification dynamique
3.7 Algorithme d’identification des modèles
3.7.1 Solution optimale d’un modèle paramétré
3.7.2 Solution empirique d’un modèle paramétré
3.7.3 Comparaison des méthodes de modélisation
3.8 Tableau récapitulatif des résultats d’identification
3.8.1 Résultats des identifications des variables de densité et de la silice
3.8.2 Résultats des identifications pour les tranches granulométriques
3.8.3 Estimés des temps de séjour versus les constantes de temps mesurées
3.9 Observation et discussion
CHAPITRE 4 TRAITEMENT ET ANALYSE DES DONNÉES
4.1 Introduction
4.2 Campagne d’échantillonnage et analyse des données
4.2.1 Développement des méthodes de réconciliation des données
4.3 Étude de cas pour le développement d’un observateur d’un flux de matière
4.3.1 Développement du critère d’observation
4.4 Développement du premier observateur
4.4.1 Calculs des rapports molaires
4.4.2 Estimation et réconciliation des teneurs minérales
4.5 Conception du premier observateur
4.5.1 Développement du critère 1er observateur
4.5.2 Préparation pour l’analyse des résultats
4.5.3 Paramétrisation du modèle de la courbe de partage
4.6 Conception du 2e observateur
4.6.1 Développement du critère du 2e observateur
4.7 Présentation et discussion des résultats
4.8 Conclusion
CHAPITRE 5 ALGORITHMES DE COMMANDE COMPARAISON DES APPROCHES DE COMMANDE ET DE SPÉCIFICATION
5.1 Système de commande actuel du classificateur hydraulique
5.2 État de la situation sur la structure de commande actuelle
5.3 Choix stratégiques des variables de commande et de procédé
5.4 Structure de commande existante et conception de la nouvelle structure
5.4.1 Couplage des variables d’entrées et de sortie du système
5.4.2 Analyse du système et simulation des effets de couplage
5.4.3 Modèle de bruit
5.5 Propriétés intrinsèques du système dynamique de classification gravimétrique
5.5.1 Valeurs singulières du système
5.5.2 Directionnalité dans le domaine temporel
5.5.2.1 Simulation dans le domaine temporel
5.5.3 Directionnalité dans le domaine fréquentiel
5.5.4 Nombre de conditionnement
5.5.5 Analyse des gains relatifs – Gains de Bristol
5.5.5.1 Développement mathématique des gains relatifs
5.5.5.2 Matrice des gains de Bristol du classificateur
5.6 Conception du système 2×2 et mesure des performances
5.6.1 Réglages et spécifications pour le contrôle en monovariable
5.6.1.1 Spécifications pour les réglages en monovariable
5.6.2 Réglages et spécifications pour le contrôle avec découpleurs
5.6.2.1 Spécifications pour les réglages avec découpleurs
5.6.2.2 Découplage imparfait
5.6.3 Réglages et spécifications pour le contrôle en décentralisé
5.6.3.1 Spécifications pour les réglages en décentralisé
5.6.3.2 Développement de la spécification
5.6.3.3 Simplification de la méthode décentralisée
5.7 Présentation et analyse des résultats
5.8 Conclusion du chapitre
CHAPITRE 6 SUIVI DE PERFORMANCE ET ASPECTS ÉCONOMIQUES
6.1 Le contrôle statistique
6.2 La fonction de désirabilité
6.3 L’utilisation des cartes de contrôle EWMA
6.4 Potentiel économique des variables de qualité et de commande
6.4.1 Développement du modèle économique simplifié
6.4.2 Algorithmes du modèle économique simplifié 57
6.4.3 Bilan de matière pour l’étude économique
6.5 Simulation des variables stratégiques de qualité et de commande
6.6 Les fonctions de désirabilité de l’usine de bouletage
6.6.1 Étude de cas : désirabilité du diamètre moyen et de l’écart-type (BV)
6.7 Conception du critère de désirabilité pour la production de boulettes BBS
6.8 Simulation du contrôle de qualité avec la désirabilité
CONCLUSION

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