Des chercheurs de la Texas A&M University ont récemment développé un cadre mathématique plus complet qui peut aider les ingénieurs des usines pétrochimiques non seulement à réduire les coûts de production et à augmenter les gains économiques, mais aussi rendre ces usines plus sûres et plus respectueuses de l'environnement. Les chercheurs ont déclaré que leur nouvel algorithme est une solution à guichet unique qui peut aider les ingénieurs à sélectionner la conception la plus optimale pour les unités de traitement chimique au sein de leurs usines d'exploitation.

"La nouveauté de notre algorithme est qu'il fournit un outil d'aide à la décision sophistiqué qui peut être utilisé par les ingénieurs de projet pour décider entre des conceptions concurrentes pour leurs unités de traitement chimique, " a déclaré le Dr Prerna Jain, qui a travaillé au Mary Kay O'Connor Process Safety Center en tant qu'étudiant diplômé à Texas A&M et est actuellement ingénieur dans une société pétrolière et gazière. "Notre outil intègre les données des dangers potentiels des équipements, données économiques, et plus important, complexe, interactions homme-machine pour générer une seule sortie numérique. Ce nombre indique alors une conception qui maximise les profits tout en réduisant les impacts environnementaux et dangereux. »

Un article sur les conclusions de l'équipe de recherche a été publié en octobre dans ACS Sustainable Chemistry and Engineering.

Avant que les produits à base de pétrole ne soient utilisés à des fins quotidiennes, comme le chauffage des maisons ou la mise sous tension des véhicules, le pétrole brut passe par une série d'étapes de traitement pour le raffinage et le conditionnement. Cependant, chaque phase de traitement peut être conçue de diverses manières en utilisant différentes technologies et une quantité variable de main-d'œuvre. Et donc, chaque conception peut différer considérablement en termes de coût, sécurité, impact environnemental et entretien.

Pour sélectionner un design parmi de nombreuses options possibles, les ingénieurs ont souvent recours à une valeur numérique appelée retour sur investissement. Cette métrique, dans sa version la plus simple, indique l'avantage ou le profit financier résultant d'un certain investissement monétaire initial sur une conception donnée. Cependant, les ingénieurs utilisent souvent des algorithmes plus étendus qui incluent des facteurs tels que l'impact environnemental et la sécurité des travailleurs pour calculer les valeurs de retour sur investissement.

Mais Jain a noté que même ces algorithmes plus complexes ont largement négligé les facteurs sociaux, comme la fréquence à laquelle les manuels de procédures d'exploitation d'une usine chimique sont mis à jour ou la fréquence à laquelle l'entretien de l'équipement est effectué. Cet élément humain est important à prendre en compte lors du calcul du retour sur investissement, elle a dit, parce que des interactions homme-équipement défectueuses sont souvent à l'origine de catastrophes d'usines chimiques, comme les incendies et les explosions.

Dr Mahmoud El-Halwagi, professeur et titulaire de la chaire de recherche et d'ingénierie Bryan au département de génie chimique Artie McFerrin de Texas A&M, a souligné que les facteurs sociaux et de sécurité sont généralement pris en compte après que les principales décisions de conception concernant l'usine chimique ont été prises. "À ce stade, les éléments clés de la conception sont déjà finalisés, et il devient assez difficile d'apporter des modifications de conception substantielles, " il a dit.

Pour combler ces déficits, Jain et son équipe ont développé un cadre mathématique encore plus élaboré qui pourrait être mis en œuvre lors de la conception d'unités de traitement chimique. Par ailleurs, leur algorithme inclut désormais les interactions homme-machine.

Dans le nouvel algorithme, ils ont branché une quantité appelée résilience, ou la capacité d'une usine chimique à se remettre d'un état de stress.

"Tout comme un élastique ne peut être étiré que jusqu'à sa limite élastique avant de se briser, plantes chimiques, s'ils sont utilisés à leur capacité maximale et sans mesures de sécurité en place, peut se dégrader, conduisant à des catastrophes, " a déclaré Jain. " En intégrant la résilience dans notre algorithme, nous avons voulu inclure les interactions complexes entre l'homme et la technologie qui peuvent affecter la résilience et, par extension, l'estimation du retour sur investissement."

Une fois l'algorithme entièrement développé, les chercheurs l'ont utilisé pour comparer différentes conceptions de systèmes de compresseurs de gaz fréquemment utilisés dans les usines chimiques. En particulier, ils ont comparé la valeur du retour sur investissement d'un système de compression existant dans une usine chimique avec cinq autres conceptions hypothétiques.

Jain et ses collègues ont découvert qu'après avoir pris en compte les facteurs sociaux, la conception du système de compresseur la plus prometteuse n'était pas celle qui était déjà dans l'usine existante, mais celui que les chercheurs avaient créé.

Jain a noté que leurs observations indiquent la faisabilité de l'utilisation de leur algorithme pour évaluer de nouvelles idées de conception de processus qui existent en théorie mais n'ont pas été mises à l'essai dans une usine existante.

"Il y a souvent une hésitation dans l'industrie de l'énergie à investir dans une nouvelle conception de procédé si elle n'a pas encore été évaluée, " dit Jain. " Avec notre algorithme, nous avons maintenant la possibilité de réfléchir à des idées pour de nouvelles conceptions de processus et de les tester virtuellement, sans vraiment avoir besoin qu'elles soient physiquement installées et opérationnelles. De plus, nous pouvons alimenter l'algorithme avec des nombres correspondant à différents facteurs sociaux relatifs aux usines chimiques. Dans le processus, nous pourrions tomber sur un nouveau, une meilleure conception, plus sûre pour les travailleurs et plus respectueuse de l'environnement."